AEO automatisieren: 6 Letaido-Workflows

KI-Assistenten sind längst ein eigener Discovery-Kanal. Wer früher eine Suchanfrage bei Google eingegeben hat, fragt heute ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity oder Copilot – und erhält eine Antwort, die wenige Marken nennt, Quellen zitiert und weitergeht. Wer genannt wird, gewinnt Sichtbarkeit. Wer fehlt, erfährt oft nicht einmal, dass die Konversation stattfand. Genau dafür steht Answer Engine Optimization (AEO), auch als Generative Engine Optimization (GEO) bekannt – und sie gehört inzwischen fest zu SEO und Marketing.

Das Problem: AEO ist kein einmaliges Projekt. Antworten verschieben sich wöchentlich oder täglich, variieren je nach Modell, Land und Formulierung, und dieselbe Frage kann unterschiedliche Markenlisten erzeugen. Ein unbekannter Wettbewerber kann plötzlich zitiert werden, während in einem Reddit-Thread falsche Preise über Ihre Marke kursieren – ohne Alarm. Regelmäßige Kontrolle ist nötig, muss aber nicht manuell laufen. Genau hier setzt Letaido an, Ahrefs’ agentische Marketing-Plattform mit direktem Zugriff auf den vollständigen Datensatz.

Was Letaido für AEO-Teams leistet

Letaido ist kein Chatbot, sondern ein autonomer Marketing-Agent mit uneingeschränktem Zugriff auf Ahrefs-Endpunkte, nativen Konnektoren zu Slack, HubSpot, WordPress, Notion und weiteren Tools sowie einer Bibliothek vorgefertigter Marketing-Skills. Unter der Haube arbeiten Postgres, Flask-Oberflächen, ein OpenRouter-Proxy mit über 300 Modellen und geplante Jobs – damit Workflows auch laufen, wenn niemand am Rechner sitzt. Für AEO bedeutet das: Brand Radar, Keywords Explorer und Web Analytics lassen sich zu wiederkehrenden Überwachungs- und Reporting-Prozessen bündeln. Jeder der sechs Workflows startet mit einem Starter-Prompt in natürlicher Sprache, den Teams in einen Workspace einfügen und schrittweise an ihre Marke anpassen.

1. Prompts finden, die sich zu gewinnen lohnen

Bei klassischer Keyword-Recherche geht es um Suchanfragen in Google. Bei AEO geht es um Fragen an Assistenten – und Prompt-Volumen lässt sich nicht direkt messen. Letaido nutzt Brand Radar, um echte Prompts in einer Nische zu finden, und Keywords Explorer, um das dahinterliegende Suchvolumen als Proxy zu bewerten. Da weniger Menschen jeden Assistenten nutzen als Google, skaliert das Tool die Nachfrage nach Nutzerbasis: Hat ChatGPT etwa 30 Prozent der Google-Nutzer, wird das Volumen mit 0,3 gewichtet. Ergebnis ist eine priorisierte Prompt-Map nach Nachfrage, kommerziellem Intent und thematischen Clustern – statt Raten.

2. Share of Voice über alle relevanten KI-Plattformen

„Stehen wir in ChatGPT?“ reicht nicht. Sichtbarkeit unterscheidet sich zwischen ChatGPT, Google AI Overviews, AI Mode, Gemini, Perplexity und Copilot. Letaido misst für definierte Prioritäts-Prompts und Wettbewerber, wie oft Antworten Ihre Marke nennen oder empfehlen – plattform- und promptweise. Das Ergebnis ist ein Scoreboard: Share of Voice pro Plattform, Prompts ohne Erwähnung und Konkurrenten, die Ihren Anteil übernehmen. Wöchentliche Logs machen Trends sichtbar.

3. Quellen identifizieren, die Wettbewerber statt Sie zitieren

Empfiehlt ein Assistent einen Konkurrenten, vertraut er bestimmten Quellen – Review-Seiten, Listicles, Dokumentationen, Foren. Brand Radar listet die zitierten Domains und Seiten, gewichtet nach Häufigkeit und Autorität und markiert, ob Ihre Marke bereits vorkommt. Daraus entsteht eine Outreach-Liste: gelistet werden, korrigieren lassen, Gastbeiträge platzieren. Ein Großteil der AEO-Arbeit passiert off-site, weil KI-Antworten vor allem externe Erwähnungen spiegeln.

4. Sentiment-Tracking für Markenwahrnehmung

Assistenten entscheiden nicht nur über Erwähnung, sondern auch über Framing – positiv, neutral oder negativ, je nach Plattform und Prompt. Letaido zieht vollständige Antworttexte aus Brand Radar, bewertet Sentiment und protokolliert Entwicklungen über die Zeit. So erkennen Teams, ob eine Wahrnehmungskrise entsteht und welche Prompts besonders belastet sind. Für die operative Nachbearbeitung verweist der Artikel auf Despinas Leitfaden zum Audit von Markenerwähnungen.

5. Halluzinationen über die eigene Marke aufdecken

KI-Systeme erfinden Features, Preise oder Integrationen mit überzeugender Sicherheit. Letaido vergleicht jede faktische Behauptung in KI-Antworten mit Ihrer Ground Truth – Preisseiten, Feature-Listen, Dokumentation – und markiert falsche oder veraltete Aussagen samt wahrscheinlicher Ausgangsquelle. So wissen Teams, welche Seite korrigiert, welche Quelle angesprochen oder welches Signal nachgeschärft werden muss.

6. Monatliche AI-Visibility-Reports für Stakeholder

AEO-Programme müssen sich irgendwann in Kennzahlen übersetzen, die auch Nicht-Spezialisten verstehen. Letaido kann monatlich Brand-Radar-Trends, Search-Console-Performance und AI-Referral-Traffic aus Web Analytics zu einem Report mit KPI-Kacheln, Monatsvergleichen, gewonnenen und verlorenen Prompts sowie einer verständlichen Zusammenfassung bündeln – automatisch in Slack oder per Link.

Von Einzel-Workflows zu dauerhafter Überwachung

Der zentrale Hebel liegt im Scheduling: Prompt-Discovery, Share-of-Voice-Tracking, Sentiment-Checks und Halluzinations-Finder laufen wiederkehrend und melden nur Abweichungen. Ahrefs-Kunden können Letaido einen Monat testen, einen Starter-Prompt in einen Workspace einfügen und den ersten Workflow noch am selben Tag starten. Wer AEO ernst nimmt, braucht kein permanentes manuelles Monitoring – sondern Agenten, die im Hintergrund wachen, wenn Wettbewerber Prompts gewinnen, Preise falsch erscheinen oder das Sentiment kippt.

• Prompt-Nachfrage über Brand Radar und Keywords Explorer schätzen, nicht raten.
• Share of Voice plattformweise messen statt nur eine KI-Oberfläche zu prüfen.
• Zitierte Quellen reverse-engineeren und gezielt off-site Einfluss aufbauen.
• Sentiment und Faktenfehler automatisch protokollieren und priorisiert beheben.