Pioniere im Bereich
Generative Engine Optimization
Wir gestalten eine Zukunft, in der jede Marke ihre Präsenz in KI-Systemen wirksam steuern kann. Modernste Machine-Learning-Technologien zur Analyse und Optimierung von Erwähnungen im Zeitalter der KI.
Unsere Mission im Zeitalter von GEO
Wir sind überzeugt: Im Zeitalter der generativen Suche muss jede Marke ihre Präsenz in KI-Systemen kontrollieren und optimieren können. Generative Engine Optimization (GEO) ist nicht nur ein Trend – es ist die neue Realität des digitalen Marketings.
Modernste KI
Wir setzen fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen für eine tiefgehende Kontextanalyse von Erwähnungen in generativen KI-Systemen ein.
GEO-Genauigkeit
Unsere Plattform liefert dank spezialisierter Modelle hohe Präzision beim Tracking und der Klassifikation von Erwähnungen.
Reaktionsgeschwindigkeit
Wir überwachen Veränderungen in Echtzeit, sodass Marken sofort auf neue Erwähnungen in KI-Antworten reagieren können.
Reputationsschutz
Wir helfen, die Markenreputation im KI-Zeitalter zu schützen, indem wir potenziell negative Erwähnungen frühzeitig erkennen.
Warum ist GEO wichtig für Ihr Unternehmen?
Immer mehr Nutzerinnen und Nutzer wenden sich KI-Assistenten statt klassischen Suchmaschinen zu. Die Optimierung der Markenpräsenz in den Antworten von ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity wird entscheidend für Ihre Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Raum.
Unser Weg in der Generative Engine Optimization
Von der Idee zum Marktführer für GEO-Lösungen in einem Jahr
Idee geboren
Wir erkannten den Bedarf an einem dedizierten Tool zur Markenüberwachung in KI-Systemen und starteten die GEO-Forschung.
Erster Prototyp
Wir entwickelten ein MVP mit grundlegender Erwähnungsüberwachung in ChatGPT und begannen mit Tests fortgeschrittener Analyseverfahren.
Erweiterte Abdeckung
Integration mit Claude, Gemini und Perplexity. Einführung der automatischen Abfragegenerierung für eine ganzheitliche GEO-Analyse.
Plattform-Launch
Start von brandfound. mit dem vollen Funktionsumfang für Generative Engine Optimization und Onboarding der ersten Unternehmenskunden.
Pre-Release
Einführung erweiterter Analytik mit Erwähnungsdynamik und prädiktiven Machine-Learning-Modellen.
Offizieller Launch
Erste Produktivtests mit echten Kunden. Feinjustierung, Feedback-Aufnahme und Vorbereitung des vollständigen Rollouts.