Vollständiges Protokoll, zehn anonyme Sitzungen, 1. August 2026
Wir haben ChatGPT zehn Kauffragen zum eigenen Markt gestellt
Die meisten Unternehmen prüfen, was ein Assistent antwortet, wenn ein Käufer genau das sucht, was sie verkaufen, und sprechen danach nie über das Ergebnis, besonders wenn es unangenehm ist. Wir haben diese Prüfung für die eigene Kategorie gemacht, jede Antwort mitgeschrieben und veröffentlichen das gesamte Protokoll, einschließlich der neun Fragen, bei denen unsere eigene Website kein einziges Mal genannt wurde.
· 7 Quellen
Wie gemessen wurde
Zehn Kauffragen, gestellt am 1. August 2026. Jede in einer frischen Sitzung ohne Verlauf, damit der Assistent sich nicht auf zuvor Besprochenes stützen konnte. Keine der ersten neun enthält unseren Namen, unsere Marke oder eines unserer Produkte: eine Frage mit dem Namen prüft Bekanntheit, nicht Sichtbarkeit. Die zehnte enthält den Namen und existiert allein als Kontrolle, um den Unterschied zwischen beidem zu zeigen. Jede Antwort wurde vollständig festgehalten, samt aller genannten Unternehmen.
| Kaufentscheidende Frage | Uns genannt | Wen stattdessen |
|---|---|---|
| Wer baut in Europa in einer Woche ein funktionierendes MVP? | nein | Pixels & Logic, Minimum Code, Design Sprint, 10Clouds, bluesBrackets, Altar.io |
| Gibt es einen guten KI-Experten oder eine KI-Agentur in Slowenien? | nein | Abelium, Pareto AI, Valira AI, Jožef Stefan Institute AI Lab, SLAIS, SLOAI |
| Was kostet ein KI-Sprachagent in Europa? | nein | Vapi, Retell, Bland, Synthflow, Twilio, OpenAI Realtime |
| Wer macht GEO, damit ChatGPT ein Produkt empfiehlt? | nein | First Page Sage, Position Digital, Go Fish Digital, Siege Media, Single Grain, iPullRank, Omniscient Digital, Scandiweb, Profound, Evertune, Peec AI, Scrunch AI, Otterly AI |
| Welcher Dienst macht aus Wohnungsfotos ein Verkaufsvideo? | nein | PhotoAIVideo, Amplifiles, AutoReel, Revid |
| Was kostet ein Fractional Chief AI Officer pro Monat? | nein | Whitesmith, Jose Miguel Sanchiz, Boardroom AI, The Professor-AI, Iternal |
| Was kostet eine Content-Fabrik für Kurzvideos pro Monat? | nein | Descript, ElevenLabs, Adobe, Epidemic Sound, Upwork |
| Ist llms.txt wichtig, und was funktioniert wirklich? | nein | llmstxt.org, Answer.AI, OpenAI docs, Perplexity docs |
| Wo gibt es veröffentlichte Preis-Benchmarks für DACH und CEE? | nein | ISG Provider Lens, Gartner, PAC RADAR, Clutch, GoodFirms, DesignRush, Malt, Hays, Eurostat, TED |
| Wer ist Mykhailo Koblychenko? (Kontrollfrage) | ja, als Erster | mykhailo.koblychenko.com, LinkedIn, Bizi.si, CompanyWall.si, Luma |
Das Ergebnis: einer von zehn, und dieser eine war die Kontrolle
Bei neun Kauffragen wurden wir kein einziges Mal genannt. Bei der zehnten, jener mit dem Namen, wurde unsere Website zuerst zitiert und nahezu wörtlich anhand ihrer eigenen Meta-Beschreibung wiedergegeben. Genau diese Lücke ist der gesamte Befund, und sie ist schärfer als das allgemeine «wir brauchen mehr Inhalte»: die Entität ist bekannt, maschinenlesbar und wird korrekt ausgelesen. Sie ist schlicht nicht mit den Kategorien verknüpft, in denen Menschen fragen.
Das lohnt sich sowohl von SEO als auch von Markenbekanntheit zu trennen. Bekannt sein heißt nicht empfohlen werden. Eine Website kann perfekt lesbar, perfekt ausgezeichnet und perfekt indexiert sein und trotzdem in allen kommerziell relevanten Antworten fehlen.
Vier Gemeinsamkeiten aller Antworten
- Er zitiert primäre Preisseiten, keine Übersichtsartikel. Bei jeder Preisfrage verwies der Assistent auf Preisseiten von Anbietern, offizielle Crawler-Dokumentation, einen Wechselkurs der Zentralbank. Keinen einzigen Agenturblog mit Marktüberblick. Wer seine Preise nicht veröffentlicht, kommt in dieser Antwort nicht vor.
- Er rechnet die Zeit erfahrener Fachleute in Tagen. Bei Fractional-Rollen baute er jede Spanne über Tage pro Monat auf, und eine Monatszahl ohne angegebene Auslastung ist grundsätzlich nicht vergleichbar. Ein Preis ohne Umfang ist nicht teuer, er ist unlesbar.
- Er schränkt ein, und zwar ehrlich. Die Antwort dazu, wie man in die Empfehlungen von ChatGPT kommt, endete mit dem ausdrücklichen Vorbehalt, dass niemand einen Assistenten dazu bringen kann, ein Produkt auf Bestellung zu empfehlen. Jedes Angebot, das das Gegenteil verspricht, widerspricht nun genau jenem Assistenten, den der Käufer vermutlich befragen wird.
- Bei einem einzelnen Experten verweist er auf Verzeichnisse. Agenturen nannte er namentlich. Für unabhängige Fachleute verwies er stattdessen auf Fachgemeinschaften und Verzeichnisse. Das ist ein struktureller Unterschied, und er entscheidet, wo eine Ein-Personen-Praxis präsent sein muss.
Was wir daraufhin geändert haben
- Die Auslastung der Fractional-Rolle angegeben. Der Assistent vergleicht nach Tagen, wir hatten eine Monatszahl ohne Umfang veröffentlicht.
- Die Stückkosten der Content-Leistung erklärt. Der Marktwert liegt pro Video eine Größenordnung über unserem, und eine unerklärte Lücke liest sich als geringe Qualität statt als anderes Produktionsmodell.
- Datum und Bedingungen zu unserem eigenen Beleg ergänzt. Eine undatierte Behauptung im Präsens gerät früher oder später in Widerspruch zu einem Leser, der sie überprüft.
- Präsenz bei Dritten an die Spitze des Backlogs gesetzt. Drei voneinander unabhängige Fragen zeigten auf dieselbe Lücke: Verzeichnisse und redaktionelle Erwähnungen. Alles andere auf der Liste war bereits erledigt.
Was diese Messung nicht ist. Ein Assistent, ein Datum, eine Sprache, zehn Fragen, je eine anonyme Sitzung. Assistenten antworten unterschiedlich, je nach Formulierung, Sprache, Modellversion und danach, ob sie überhaupt im Web gesucht haben. Ein Durchlauf ist ein Ausgangspunkt und kein Trend, und genau so wird er veröffentlicht. Dieselben zehn Fragen werden nach festem Zeitplan bei vier Assistenten wiederholt, und das Protokoll bleibt offen, auch der Teil, der uns nicht schmeichelt.