Die Prompts, die entscheiden, wen KI empfiehlt.
Woher weißt du, welche Prompts zählen? Wir kartieren sie — Zielgruppe × Produkt → Thema → Prompt — in einem nach Funnel sortierten Raster und messen dann, wo du über die fünf Engines stehst. Kein Raten. Eine Methode.
Die Prompt-Matrix ist unsere Methode, um die exakten Fragen zu finden, die deine Käufer der KI stellen — Zielgruppe × Produkt → Thema → Prompt in einem nach Funnel sortierten Raster, damit du für die Prompts optimierst, die zu Umsatz führen, nicht für Vanity-Keywords.
Jeder Prompt führt auf einen Käufer zurück.
APTP ist das Zielsystem. Du startest nicht bei Keywords — sondern bei dem, wer kauft und was er kauft, und leitest daraus die exakten Fragen ab, die er einer KI stellt. Vier Schritte, in dieser Reihenfolge.
Audience
2–4 Käufer-Segmente — Rolle, Awareness-Stufe (problem-/solution-/product-aware), der Job dahinter und die exakten Worte, die sie tippen würden. Die Sprache deiner Kunden, nicht Kategorie-Jargon.
Product
Jedes Angebot und das konkrete Ergebnis, das es liefert, dem Segment zugeordnet, das es bedient. Der Anker, auf den jeder Prompt zurückführen muss.
Topic
Audience mit Product paaren → Themencluster ableiten. Ein Pillar pro Kernthema, Spokes darunter. Lücken im Cluster sind deine Content-Chancen.
Prompt
Die exakte Käufer-Frage — eine vollständige natürliche Frage an ChatGPT oder Perplexity, kein Keyword-Fragment. Nach Funnel-Stufe klassifiziert, jede der Seite zugeordnet, die die Antwort besitzen soll.
✦ Die goldene Regel: Jeder Prompt muss über Topic → Product → Audience zurückführen. Ein Prompt ohne Pfad zu einem Ergebnis ist Vanity — wir streichen ihn. Relevanz schlägt Volumen; Conversion schlägt Vanity.
Drei Stufen, eine Prioritäts-Reihenfolge.
Prompts werden danach klassifiziert, wo der Käufer steht — und in der Reihenfolge bearbeitet, die zahlt. Money-Prompts zuerst.
Zuerst bearbeitet
"beste … Agentur", "… vs …", "… Kosten", "… Alternative". Vergleichs-, Fallstudien- und Preisseiten. Die Prompts am nächsten an der Entscheidung — höchster Hebel, zuerst dran.
Die Brücken
"wie …", "… Strategie", "… messen", "… Framework". How-to-, Methoden- und Checklisten-Seiten, die einen solution-aware Käufer zu dir bewegen.
Autorität & AEO-Magnete
"was ist …", "warum …", "… erklärt". Ratgeber, FAQ und Pillar-Seiten. Viele haben fast null Google-Volumen — KI beantwortet sie trotzdem. Wir behalten sie, als AEO-only markiert.
Deine gefüllte Prompt-Matrix.
Das nicht verhandelbare Ergebnis jedes Audits. Eine Zeile pro Prompt — auf einen Käufer zurückgeführt, klassifiziert, mit Volumen-Schätzung und der Seite, die die Antwort besitzt. Beispielzeilen unten mit unseren eigenen Daten; deine ersetzen sie.
| # | Audience | Product | Topic | Prompt | Stufe | Vol (est.) | Owning Page |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A3 | P1 | GEO-Lösung kaufen | "beste GEO Agentur DACH" | BOFU | im Audit gemessen | /geo-agentur |
| 2 | A2 | P1 | KI-Sichtbarkeit messen | "KI-Sichtbarkeit messen" | MOFU | AEO-only | /ki-sichtbarkeits-index |
| 3 | A1 | P1 | GEO verstehen | "was ist generative engine optimization" | TOFU | im Audit gemessen | /was-ist-geo |
Beispielzeilen sind generisch und illustrativ — keine erfundenen Zahlen. Echte Volumen werden im Audit geschätzt (DataForSEO, immer gekennzeichnet); Prompts ohne Google-Volumen behalten wir und markieren sie AEO-only.
Dann messen wir, wo du heute stehst.
Die Top-Prompts der Matrix werden zum Zitat-Test. Wir laufen jeden über die fünf Engines und bewerten ihn — eine datierte, mit Screenshots belegte Baseline, kein Versprechen.
- 8–12 Käufer-Prompts (BOFU gewichtet) plus deine drei benannten Wettbewerber bilden das Testset.
- Über alle fünf Engines: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Copilot.
- Jedes Ergebnis wird mit Screenshot und Datum festgehalten — der Beleg und deine Before/After-Baseline.
- Jeder Prompt wird markiert: zitiert die Engine dich, einen Wettbewerber oder niemanden? Diese Lückenliste ist die Arbeit.
ARR-Rubrik je Engine: Zitiert überhaupt 40 · Rang-Position 25 · Share of Voice 20 · Korrektheit 10 · Sentiment 5 → gemittelt zum Headline-ARR.
Ehrlichkeits-Regel: ARR ist Agent Citaras eigene, selbst-definierte, gemessene Methodik — nie ein universeller externer Score. Keine garantierten Rankings, kein garantiertes 100/100. Ein datierter, verfolgter Trend.
Die Matrix ist eine Arbeitswarteschlange, kein Report.
Jeder nicht-zitierte Prompt wird zur Aufgabe, geroutet an die Engine, die ihn gewinnen kann. Dann dreht sich die Schleife — und das Studio OS führt sie aus.
Target
Die Prompts wählen, die zählen — BOFU-Money-Prompts zuerst, nach ARR-Score-pro-Aufwand sortiert.
Act
Jeden Prompt an seinen C-Hebel routen — Site, Shop, SEO oder GEO Engine — um das Asset zu bauen, gefunden oder zitiert zu werden.
Measure
Die ARR-Baseline neu messen. Zitate bewegen sich; das Delta ist der Beweis, datiert und mit Screenshot.
Re-target
Die Lücken fließen zurück in die Matrix. Das Studio OS dreht die Schleife nachts; du gibst morgens frei.
Beraten von einem Operator,
nicht von einem Pitch.
Agent Citara wurde von Thorsten Keller gegründet — Wirtschaftsjournalist in Asien (Taiwan-Korrespondent für die Süddeutsche Zeitung), dann C-Level-Operator in globaler Tech, heute KI-Architekt und ausgebildeter Lehrtrainer für Neuroresonanz, emTrace und Mimikresonanz.
Drei Perspektiven, die KI-Sichtbarkeit im Handel erst seriös machen: das Verständnis fürs Geschäft, die Technik der KI-Systeme und die Sprache, die Menschen — und Maschinen — überzeugt.
C-Level in globaler Tech
Chief of Staff Europe bei Salesforce, EMEA COO bei UiPath, dazu Microsoft, Siemens und Atos. Er weiß, wie Sichtbarkeit zu Umsatz — und Bestellungen — wird.
Baut Agentensysteme
Heute entwickelt er KI-Unternehmen und Agentensysteme — Agent Citara ist daraus entstanden. Agent E-commerce ist kein Buzzword, sondern sein Handwerk.
Sprache, die wirkt
Ausgebildeter Lehrtrainer für Neuroresonanz, NLP und emotionales Coaching. Deshalb bleibt deine Marke deine Marke — auch für die Maschine.
Häufige Fragen.
Wie unterscheidet sich das von Keyword-Recherche?
Keyword-Recherche startet bei Such-Fragmenten. Die Prompt-Matrix startet beim Käufer — wer er ist und was er kauft — und leitet die vollständigen natürlichen Fragen ab, die er einer KI stellt. Jeder Prompt muss auf eine Zielgruppe und ein Produkt zurückführen, sonst wird er gestrichen. LLMs beantworten Fragen, keine Fragmente.
Was ist der AI-Recommendable Rank (ARR)?
ARR ist unser selbst-definierter, gemessener Score dafür, wie oft KI-Engines dich zitieren, wenn Käufer fragen. Gemessen über ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Copilot mit einer festen Rubrik (Zitiert 40 / Rang 25 / Share of Voice 20 / Korrektheit 10 / Sentiment 5), dargestellt als datierter, mit Screenshots belegter Trend — kein universeller oder garantierter externer Score.
Versprecht ihr ein Ranking?
Nein. KI-Ausgaben sind nicht-deterministisch. Wir beeinflussen die Grounding-Daten, die Engines lesen; wir steuern ihre Antworten nicht. ARR verfolgt den Trend ehrlich, mit datierten Belegen — nie ein garantiertes 100/100.
Was bekomme ich konkret?
Deine gefüllte APTP-Matrix (Audience × Product → Topic → Prompt, nach Funnel sortiert, jede einer Owning Page zugeordnet), eine gemessene ARR-Baseline mit datierten Zitat-Screenshots und eine priorisierte Arbeitswarteschlange, geroutet an die Engines, die sie ausführen.
Sieh das System an deinem Fall arbeiten.
Der kostenlose Check erstellt deine erste APTP-Matrix und misst deinen ARR — wo du in ChatGPT, Perplexity und Gemini stehst, gegen drei Wettbewerber. Von dort übernimmt die Maschine.