Fact Tracker
Sieh, was KI über deine Marke sagt, und schreib die Geschichte neu. Sammle die Fakten, die LLMs an Nutzer ausspielen, markiere falsche oder schädliche und verfolge sie zurück bis zur Quelle.
Übernimm die Kontrolle darüber, wie KI über deine Marke spricht
Waikay legt jede KI-generierte Aussage über deine Marke als Checkliste vor, mit der du arbeiten kannst. Markiere Fakten als korrekt, kennzeichne Fehler und behalte schädliche Halluzinationen im Griff, bevor sie sich verbreiten. Millionen Menschen fragen jeden Tag KI-Modelle nach Marken. Fact Tracker sorgt dafür, dass das, was die LLMs über deine sagen, auch wirklich stimmt.
KI-Fakten sammeln
Waikay zieht vollständige Aussagen, die KI-Modelle über deine Marke treffen, direkt aus ihrer Ausgabe. Keine Zusammenfassungen, keine Vermutungen.
Nach Modell und Thema geordnet
Fakten werden mit Modell-Zuordnung versehen und nach Thema gruppiert, damit du genau siehst, wo sich Probleme häufen.
Halluzinationen markieren
LLMs behaupten selbstbewusst Dinge, die schlicht nicht stimmen. Markiere falsche oder schädliche Darstellungen, bevor sie deiner Reputation schaden.
Bis zur Quelle verfolgen
Waikay bittet die LLMs, mögliche Quellen für jeden Fakt zu nennen. Da LLMs ein Zuordnungsproblem haben, sind das Ausgangspunkte für die Recherche, keine bestätigten Quellen.
Fortschritt verfolgen
Fortschrittszähler und visuelle Anzeigen zeigen dir, wie viele Fakten du über alle Themen hinweg geprüft und bestätigt hast.
4 Modelle abgedeckt
Waikay verfolgt Fakten aus ChatGPT, Gemini, Claude und Sonar (Perplexity) und zeigt dir, aus welchem Modell jede Aussage stammt.
Von der KI-Ausgabe zur Kontrolle über deine Marke, in drei Schritten
Reports erstellen
Fakten werden über deine Topic Reports gesammelt. Erstelle für jedes Themenfeld einen Report, und Waikay extrahiert alle KI-generierten Aussagen über deine Marke in diesem Kontext.
Waikay die Fakten extrahieren lassen
Waikay isoliert vollständige Aussagen aus den themenbezogenen KI-Antworten aller vier Modelle und ordnet sie mit Quellenlinks und Modell-Zuordnung.
Fundierte Entscheidungen treffen
Prüfe jeden Fakt, bestätige, was korrekt ist, markiere, was falsch ist, und nutze die vorgeschlagenen Quellen, um möglichen Ursprüngen nachzugehen. Wenn LLMs dich falsch verstehen, musst du schnell und präzise handeln.
Was steckt im Fact Tracker?
Intelligente Fakten-Extraktion
Zieht vollständige Aussagen oder Stimmungen über deine Marke direkt aus den LLM-Antworten.
Waikay isoliert diese Fakten und versieht sie mit Modell-Zuordnung, sodass aus der KI-Ausgabe klare, nutzbare Erkenntnisse werden, mit denen du arbeiten kannst.
Fakt für Fakt prüfen
Prüfe und verwalte jeden Fakt an einem Ort, mit einfachen Aktionen für jeden Eintrag.
Bestätige, was stimmt, markiere, was falsch ist, oder lösche, was irrelevant ist. So hast du die volle Kontrolle darüber, wie deine Marke in KI dargestellt wird.
Quellenzuordnung
Waikay bittet die LLMs anzugeben, woher sie jeden Fakt bezogen haben könnten.
Da LLMs ein Zuordnungsproblem haben, sind das mögliche statt bestätigte Quellen, aber sie geben dir einen starken Ausgangspunkt für Recherche und Korrektur.
Aufschlüsselung nach KI-Modell
Zeigt farblich nach Modell markiert, welches LLM was gesagt hat, samt direktem Vergleich nebeneinander.
So konzentrierst du dich auf die Modelle, die für deine Zielgruppe am wichtigsten sind.
Fortschritts-Tracking
Fortschrittszähler und visuelle Anzeigen über alle Themen zeigen, wie viele Fakten du geprüft und bestätigt hast. Das hält dich organisiert, während du deine KI-Reputation über die Zeit verbesserst.
Millionen Menschen fragen jeden Tag KI-Modelle nach Marken. Wenn die Antworten falsche Informationen über deine enthalten, findest du es mit Fact Tracker heraus und handelst, bevor es deiner Reputation schadet oder dich Kunden kostet.
Sieh es in Aktion
Häufige Fragen
Ein Fakt ist eine vollständige Aussage, die ein KI-Modell über deine Marke trifft, direkt aus seiner Ausgabe gezogen. Keine Zusammenfassungen, keine Vermutungen. Waikay extrahiert sie wörtlich, damit du genau siehst, was KI-Modelle den Nutzern über dich erzählen.
Waikay bittet die LLMs anzugeben, woher sie jeden Fakt bezogen haben könnten. Da LLMs ein Zuordnungsproblem haben, sind das mögliche statt bestätigte Ursprünge. Sie geben dir aber einen starken Ausgangspunkt, um dem möglichen Ursprung einer Aussage nachzugehen und ihn zu korrigieren.
Er landet in einer Prüfliste, sodass du ihn später erneut ansehen, die Quelle korrigieren oder ihn im Source Tracking nutzen kannst. Das Markieren ist der erste Schritt, um gegen falsche oder schädliche KI-Aussagen über deine Marke vorzugehen.
Waikay verfolgt aktuell Fakten aus ChatGPT, Gemini, Claude und Sonar (Perplexity) und zeigt, aus welchem Modell jeder Fakt stammt. So erkennst du, welche Modelle bei deiner Marke am fehleranfälligsten sind, und setzt deine Energie gezielt ein.
Fakten werden mit jeder neuen Topic-Report-Analyse aktualisiert, je nach deiner Tracking-Frequenz: täglich, wöchentlich oder monatlich, abhängig von deinem Tarif.
Der Fact Tracker konzentriert sich auf die Aussagen, die KI-Modelle über deine Marke treffen, und lässt dich jede einzelne bestätigen oder markieren. Source Tracking konzentriert sich auf die Webseiten, die LLMs zitieren, aufgeteilt in Wissensquellen und kommerzielle Quellen. Beide greifen ineinander: Markierte Fakten im Fact Tracker sind mit den Quellendaten verknüpft, sodass du der Ursache nachgehen und sie beheben kannst.
Nutze die vorgeschlagenen Quellen, um dem möglichen Ursprung des Fehlers nachzugehen. Das sind mögliche statt bestätigte Quellen vom LLM, also behandle sie als Ausgangspunkt. Du kannst deine eigenen Inhalte aktualisieren, dich an Drittseiten wenden oder die GEO Action Plans nutzen, um einen priorisierten Plan zu erhalten, wie KI-Modelle deine Marke zu diesem Thema besser verstehen.
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Finde heraus, was KI-Modelle gerade jetzt über deine Marke sagen, und hol dir die Kontrolle über deine Geschichte zurück.
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