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KI-Traffic-Analysen

Messen Sie Erwähnungen, Verweise und Umsatz aus KI-Antworten.

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Verfolgen Sie Prompts, Mentions, Sentiment, Wettbewerber, Quellen und zitierte Seiten täglich.

igeo.ai-Agenten

Autonome Agenten, die rund um die Uhr überwachen, optimieren und veröffentlichen.

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Über 30.000 Publisher-Websites, nach KI-Erwähnungen sortiert — off-site veröffentlichen mit einem Klick.

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Kunden

Sehen Sie, wie Teams KI-Sichtbarkeit in messbare Pipeline und Nachfrage verwandeln.

Vergleich

Sehen Sie, wie igeo.ai im Vergleich zu Ahrefs, Semrush, Profound und klassischem SEO abschneidet.

MCP-Anwendungsfälle

Fertige Workflows, die KI-Sichtbarkeitsdaten in ChatGPT, Claude und Ihren Stack bringen.

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Alles, was Sie brauchen, um zu messen, zu verstehen und zu verbessern, wie KI Ihre Marke beschreibt.

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Blog

Praxisnotizen zu GEO, KI-Antworten und dazu, gewählt zu werden.

Dokumentation

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Closed-Loop Growth Agent

Run your igeo.ai projects end-to-end with a nine skill agent

igeo.ai MCP verbinden
Primäre RolleAgency / GEO Manager

Was dieser Anwendungsfall für Sie leistet

Running igeo.ai for one brand is a project. Running it for several, week after week, becomes a job, and the lessons from one engagement rarely make it to the next. This packages the whole loop into a single agent: competitor discovery from real AI chats and forum threads, funnel-spread prompts across awareness, consideration, decision, and retention, a clean tag and topic taxonomy, a weekly health check that ranks improvements, and the single highest-leverage next move with a measurable four-week metric. Patterns persist across projects, so the next brand starts smarter than the last one, the agent compounds knowledge instead of restarting from zero.

Prompt
/igeo-start — set up igeo.ai for our brand. Discover competitors from real AI chats, mine forum pain points, design funnel-spread prompts across Awareness
→ Consideration
→ Decision
→ Retention, and build a clean topic and tag taxonomy. Then run a weekly health check, surface the highest-leverage next move, and persist what we learn so the next project starts smarter.

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