USE CASE 1:
Content as a Service v2 - customer-journey-analytics - Friday, April 19, 2024 at 10:35
INHALT
Bezieht KI-basierte Auffindbarkeit in eure Messstrategie ein
Messt KI-gesteuerten Traffic als Akquisitionskanal
Identifiziert sichtstarken Content, der keine Conversions erzeugt
Verknüpft KI-gestützte Markenpräsenz mit Interaktions- und Umsatzergebnissen
Messt, welche KI-Optimierungsmaßnahmen die Performance verbessern
Messt die Auffindbarkeit eurer Marke mit LLM-Erkenntnissen in Adobe Customer Journey Analytics
Entdeckt, wie LLM-Erkenntnisse Unternehmen dabei unterstützen, KI-basierte Auffindbarkeit in ihre Analysestrategie zu integrieren – und Teams eine klarere Grundlage bieten, Sichtbarkeit, Kundeninteraktion und geschäftliche Auswirkungen zu bewerten.
LLMs sind die neue Eingangspforte zur digitalen Entdeckung. Interessentinnen und Interessenten wenden sich zunehmend an Plattformen wie ChatGPT, Claude und Google AI Overviews, um Produkte zu recherchieren, Optionen zu vergleichen und Kaufentscheidungen zu treffen – noch bevor sie überhaupt die Website einer Marke besuchen.
Laut Bain & Company verlassen sich 80 % der Verbraucherinnen und Verbraucher bei einem erheblichen Teil ihrer Suchanfragen auf KI-generierte Antworten.
Doch den meisten Unternehmen fehlt der Einblick, wie KI-gesteuerte Auffindbarkeit zu ihren Geschäftsergebnissen beiträgt. Teams fragen sich, wie viel Traffic und Interaktion LLMs generieren, welche Inhalte dort angezeigt oder zitiert werden und wie LLM-vermittelte Journeys nachgelagerte Conversions beeinflussen.
Fragmentierte Daten über mehrere Systeme hinweg verschärfen das Problem zusätzlich: Sichtbarkeitserkenntnisse, Kundeninteraktionsmetriken, Umsatzdaten und Bot-Aktivitäten sind häufig auf unterschiedliche Plattformen verteilt.
LLM-Erkenntnisse in Adobe Customer Journey Analytics schließen diese Sichtbarkeitslücke, indem sie KI-gesteuerte Auffindbarkeit mit Kundeninteraktion und Umsatzergebnissen verknüpfen. Das Ergebnis ist eine einheitliche Übersicht sowohl KI-gesteuerter als auch menschlich initiierter Journeys – und ermöglicht es Unternehmen, den geschäftlichen Wert KI-gesteuerter Auffindbarkeit zu messen und Erlebnisse zu optimieren.
Bezieht KI-basierte Auffindbarkeit mit LLM-Erkenntnissen in eure Messstrategie ein
Um KI-gesteuerte Customer Journeys messbar zu machen, müssen Unternehmen verknüpfen, was in KI-Services geschieht, mit dem, was in ihren eigenen digitalen Erlebnissen passiert. LLM-Erkenntnisse in Customer Journey Analytics führen diese Perspektiven zusammen.
Adobe Brand Visibility hilft Unternehmen zu verstehen, wie ihre Marke in KI-gestützten Erlebnissen erscheint und abschneidet – mit Erkenntnissen zu Markenerwähnungen, Zitierungen, Share of Voice, Agent-basiertem Traffic, Referenz-Traffic und Interaktionen auf Prompt-Ebene.
Customer Journey Analytics ergänzt diesen Blickwinkel, indem es diese Signale mit Sitzungen, Customer Journeys, Trichterfortschritt, Conversions, Umsatz, Kundenbindung, Abwanderung und Attribution verknüpft.
Die folgenden Use Cases zeigen, wie diese verknüpfte Perspektive Unternehmen dabei helfen kann, die entscheidenden Fragen zu beantworten: welchen Stellenwert KI-gesteuerter Traffic im Akquisitions-Mix einnimmt, welche KI-sichtbaren Seiten hinter den Erwartungen zurückbleiben, wie die KI-Markenpräsenz mit Nachfrage- und Umsatzsignalen zusammenhängt und welche Optimierungsmaßnahmen die Performance verbessern.
KI-Suche und KI-Assistenten etablieren sich als Akquisitionskanal für Marken, da immer mehr Entdeckungen über KI-generierte Antworten stattfinden. Marken müssen verstehen, wie viel Traffic diese Plattformen generieren, welche KI-Quellen die wertvollsten Besucher liefern und wie sich dieser Traffic mit Suche, Paid Media, E-Mail und Social Media vergleicht.
KI-gesteuerte Journeys sind jedoch schwieriger zu erfassen, weil LLMs auf Inhalte häufig über Bots, Retrieval-Systeme und CDN-Infrastruktur zugreifen – und Browser-basierte Standardanalysen damit nur ein unvollständiges Bild erhalten.
Das Ergebnis ist ein toter Winkel im Channel-Mix: Teams können traditionelle Akquisitionskanäle klar messen, tun sich jedoch schwer damit zu verstehen, welche Rolle KI in ihrer Akquisitionsstrategie spielt.
So helfen LLM-Erkenntnisse
LLM-Erkenntnisse helfen Teams dabei, KI-gesteuerte Akquisition in dieselbe Reporting-Umgebung zu integrieren, die sie bereits zur Bewertung anderer Kanäle nutzen.
Brand Visibility identifiziert die KI-Plattformen, Prompts, Zitierungen und Referenzpfade, die mit eingehendem Traffic verknüpft sind. Customer Journey Analytics führt diesen Traffic in das Channel-Reporting ein, sodass Teams KI-vermittelte Journeys gemeinsam mit Suche, Paid Media, E-Mail und Social Media auswerten können.
Da Teams KI-gesteuerten Traffic innerhalb der bestehenden Customer Journey Analytics Workflows analysieren, können sie LLMs mit anderen digitalen Akquisitionskanälen vergleichen – ohne ein Analyse-Silo zu schaffen.
So setzen Teams das in die Praxis um
Sobald KI-vermittelter Traffic im Channel-Reporting sichtbar ist, können Teams entscheiden, welche Rolle LLMs im Akquisitions-Mix spielen. Sie können:
- Herausfinden, welche KI-Plattformen Besuche generieren.
- Erkennt, welche Prompts und Quellenangaben mit diesen Besuchen verknüpft sind.
- Erstellt KI-spezifische Akquisitionsansichten in Customer Journey Analytics.
- Vergleicht KI-verwiesenen Traffic mit anderen Kanälen.
Zum Beispiel: Ein großer Retailer weiß möglicherweise, dass KI-gestützter Traffic in der gesamten Branche zunimmt – nicht aber, wie viel davon auf das eigene Unternehmen entfällt. Mithilfe von Brand Visibility lassen sich Zitate und Referenz-Klicks von Plattformen wie ChatGPT, Gemini und Claude erkennen. Werden diese Signale anschließend als GenKI-Akquisitionskanal in Customer Journey Analytics eingebunden, kann der Retailer KI-gestützten Traffic direkt mit traditionellen Kanälen vergleichen.
Geschäftsauswirkung
LLM Insights unterstützt Analyseteams dabei, KI-gestützte Akquisition in dieselbe Messdisziplin zu integrieren, die sie für andere Kanäle nutzen. So lassen sich einheitliche Reports erstellen, die zeigen, wie sich KI-gestützter Traffic gegenüber Suche, Paid Media, E-Mail und Social verhält.
Diese verknüpfte Ansicht hilft Marketing- und Business-Teams, KI-verwiesene Besucher mit anderen Akquisitions-Zielgruppen zu vergleichen – und zu erkennen, ob KI zu einem eigenständigen Bestandteil des Akquisitions-Mix wird.
USE CASE 2:
Content mit hoher Sichtbarkeit identifizieren, der keine Conversions erzielt
Marken investieren zunehmend in die Steigerung ihrer Sichtbarkeit in KI-gestützten Erlebnissen. Diese Bemühungen führen jedoch nicht immer zu Conversions. LLMs zitieren oder empfehlen häufig bestimmte Seiten und generieren so Referenz-Traffic. Doch was nach der Ankunft der Kundschaft auf diesen Seiten passiert, bleibt vielen Unternehmen verborgen.
Das stellt Unternehmen vor eine zentrale Messherausforderung. Sie müssen verstehen, welche KI-verwiesenen Landingpages Besucher erfolgreich in Kundschaft umwandeln – und an welchen Stellen diese auf Reibungspunkte stoßen.
So hilft LLM Insights
Brand Visibility identifiziert, welche Seiten in KI-generierten Antworten die höchste Sichtbarkeit erzielen – einschließlich Zitaten, Landingpage-URLs und Referenz-Traffic in LLMs. Customer Journey Analytics misst anschließend, was nach der Ankunft der Besucher passiert: Absprungrate, Interaktionstiefe, Conversions, Umsatz und weitere Journey-Metriken.
Durch die Verknüpfung dieser Ansichten hilft LLM Insights zu erkennen, wo KI-verwiesene Besucher abspringen, welche Erlebnisse Reibungspunkte erzeugen und welche Seiten mit hoher Sichtbarkeit vorrangig Aufmerksamkeit erfordern.
So setzen Teams es in die Praxis um
Wenn Teams KI-Sichtbarkeitssignale mit Journey-Daten verknüpfen, können sie:
- Erkennen, wo Besucher abspringen oder die Journey abbrechen – etwa während des Checkout-Prozesses.
- UX-Verbesserungen und A/B-Tests für Seiten mit dem meisten KI-gestützten Traffic priorisieren.
- Messen, ob Seitenverbesserungen Conversions und Umsatz durch KI-Besucher steigern.
Ein Elektronik-Retailer stellt beispielsweise fest, dass mehrere Kaufratgeber-Seiten häufig von KI-Assistenten zitiert werden und hohen Referrer-Traffic erhalten. Durch die Kombination von Brand Visibility mit Customer Journey Analytics sieht der Retailer, dass mobile Besucher häufiger abspringen und viele Nutzende den Finanzierungsschritt beim Checkout abbrechen. Auf Basis dieser Erkenntnisse kann das Team gezielte Seitenoptimierungen priorisieren – etwa kürzere Formulare, klarere CTAs und eine verbesserte mobile Nutzbarkeit – speziell für die KI-sichtbaren Seiten mit der größten Konversionslücke.
Geschäftsauswirkung
LLM Insights hilft Analyse-Teams, über die reine Messung der KI-Sichtbarkeit hinauszugehen und die Performance KI-vermittelter Journeys gezielt zu verbessern. Diese einheitliche Sicht unterstützt Marketing- und Teams für digitale Erlebnisse dabei, Optimierungen auf Seiten zu priorisieren, die zwar nennenswerten KI-gesteuerten Traffic erhalten, Besucher aber nicht zu umsatzgenerierenden Aktionen führen.
USE CASE 3:
KI-Markenpräsenz mit Kundeninteraktion und Umsatz verknüpfen
Die KI-Markenpräsenz entwickelt sich zu einem wichtigen Autoritätssignal – wird jedoch häufig getrennt von Nachfrage- und Pipeline-Performance gemessen. Teams können zwar Erwähnungen, Zitate, Stimmungsbilder und Share of Voice in KI-generierten Antworten verfolgen, haben aber keine klare Möglichkeit, diese Signale mit qualifizierten Leads und Umsatz zu verknüpfen.
Unternehmen müssen verstehen, ob eine stärkere Präsenz bei Prioritätsthemen mit mehr Interaktion, qualifizierten Leads, kaufabsichtsstarken Aktionen und messbarem Umsatzeinfluss zusammenhängt.
So hilft LLM Insights
Indem LLM Insights die KI-Markenpräsenz mit Kunden- und Pipeline-Ergebnissen verknüpft, hilft es Teams zu verstehen, ob Autorität in KI-generierten Erlebnissen tatsächlich messbaren Geschäftswert schafft.
Brand Visibility misst Markenerwähnungen, Zitate, Stimmungsbilder und Share of Voice über führende LLMs und Drittanbieter-Quellen wie Reddit und Wikipedia. Customer Journey Analytics verknüpft diese Signale mit Interaktions- und Konversionskennzahlen – darunter Lead-Formularübermittlungen, Testversions-Downloads, Demo-Anfragen, beeinflusste Pipeline und Umsatz.
Wenn KI-Sichtbarkeitsdaten und Customer Journey-Daten zusammenwirken, können Teams erkennen, welche Themen oder Content-Investitionen den stärksten Zusammenhang mit dem Unternehmenserfolg aufweisen – statt die KI-Präsenz isoliert zu messen.
So setzen Teams es in die Praxis um
Wenn Teams eine einheitliche Sicht auf KI-Markenpräsenz und Pipeline-Performance haben, können sie:
- Den Einfluss des Marken-Sentiments auf Interaktion, Demo-Anfragen und beeinflussten Umsatz analysieren
- Themen und Content-Schwerpunkte identifizieren, die sowohl starke KI-Autorität aufbauen als auch zur gezielten Lead-Generierung beitragen
- Richtet Maßnahmen für Suchmaschinen-Optimierung, Content und Earned Media auf Themen und Quellen aus, die am stärksten mit einer höheren Interaktion verbunden sind.
Ein Industriehersteller investiert beispielsweise stark in Thought Leadership zu Themen wie vorausschauende Wartung und Sicherheitsventile. Das verbessert die KI-Sichtbarkeit der Marke – doch das Unternehmen hat nach wie vor Schwierigkeiten festzustellen, ob dies die Opportunities beeinflusst. Mit Brand Visibility lassen sich Sentiment und Share of Voice für diese Themen messen. Werden diese Daten mit Customer Journey Analytics verknüpft, kann das Unternehmen Verbesserungen der KI-Sichtbarkeit mit relevanten Ergebnissen in Beziehung setzen und künftige Content-Investitionen entsprechend ausrichten.
Geschäftsauswirkung
LLM Insights hilft Teams dabei, KI-Autorität in ein aussagekräftiges Planungssignal umzuwandeln. Anstatt Themen allein deshalb zu priorisieren, weil sie Erwähnungen generieren oder den Share of Voice steigern, können sich Teams auf Bereiche konzentrieren, in denen eine stärkere KI-Präsenz mit dem Interesse der Kundschaft, der Lead-Qualität und dem Umsatzpotenzial zusammentrifft.
Das verschafft Teams aus den Bereichen Content, Suchmaschinen-Optimierung, Kommunikation und Business eine klarere Grundlage, um zu entscheiden, in welche Themen sie als Nächstes investieren. Gleichzeitig hilft es Führungskräften, die KI-Autorität als Teil der Nachfragestrategie zu bewerten – und nicht nur als Frage der Markensichtbarkeit.
USE CASE 4:
Messen, welche KI-Optimierungsmaßnahmen die Geschäftsergebnisse verbessern
Wenn Marken in KI-Optimierung investieren, müssen sie wissen, welche Maßnahmen die Sichtbarkeit und die Unternehmensleistung tatsächlich verbessern. Wettbewerbslücken können zwar zeigen, wo die Marke bei priorisierten Prompts, Themen oder Kaufprozessen an Boden verliert – sie verraten jedoch nicht immer die richtige Lösung.
Das Problem kann bei der Inhaltstiefe, der Crawlability, strukturierten Daten, der Autorität von Drittanbietern, Produktinformationen oder der Seitenerfahrung liegen. Ohne eine verknüpfte Übersicht fällt es Teams schwer zu erkennen, welche Änderungen diese Lücken schließen, den qualifizierten Traffic steigern oder zu Conversions und Umsatz beitragen.
Wie LLM Insights hilft
LLM Insights hilft Teams dabei, KI-Optimierungsmaßnahmen mit Veränderungen bei Sichtbarkeit, Traffic und nachgelagerten Leistungsergebnissen im Zeitverlauf zu verknüpfen.
Brand Visibility misst die Markenpräsenz auf KI-Plattformen – einschließlich Share of Voice und Wettbewerbsleistung für priorisierte Prompts und Themen. Darüber hinaus empfiehlt es Content- und technische Optimierungen, etwa die Verbesserung von FAQs, Produktseiten, Informationen zu Anspruchsvoraussetzungen und strukturierten Daten. Customer Journey Analytics misst anschließend, wie diese Optimierungsmaßnahmen die Ergebnisse der Kundschaft beeinflussen – zum Beispiel bei Testanträgen, Anmeldungen, Bestellungen und Umsatz.
Durch die Kombination wettbewerbsbezogener KI-Erkenntnisse mit Customer-Journey-Daten können Unternehmen die Optimierungen priorisieren, die am wahrscheinlichsten messbare Ergebnisse erzielen.
So setzen Teams es in die Praxis um
Mit verknüpften Daten zur KI-Sichtbarkeit im Wettbewerb, zu Optimierungsaktivitäten und Journey-Ergebnissen können Teams KI-Optimierung als strategisches Performance-Programm bewerten – statt als eine Reihe isolierter Content- oder technischer Maßnahmen. Sie können:
- Die KI-Sichtbarkeit für hochwertige Prompts und Themen mit dem Wettbewerb vergleichen.
- Seiten und Erlebnisse identifizieren, die für die KI-Optimierung priorisiert werden sollten.
- Messen, wie sich Optimierungsmaßnahmen auf Kundenakquise und Conversion auswirken.
Beispiel: Eine Privatkundenbank stellt über Brand Visibility fest, dass ihre Girokonto-Produkte nur in einem kleinen Prozentsatz der KI-generierten Empfehlungen erscheinen, während Mitbewerber dieselben Prompts dominieren. Die Bank kann daraufhin gezielt FAQs, Zinstabellen und Berechtigungsseiten verbessern – auf Basis der Empfehlungen von Brand Visibility.
Geschäftsauswirkung
LLM Insights unterstützt Unternehmen dabei, von kompetitivem Benchmarking zu messbarer Optimierung überzugehen. Adobe hat nach Optimierungsmaßnahmen einen Anstieg des LLM-Referrer-Traffics um 41 % und ein Wachstum der Zitierungen um mehr als 200 % verzeichnet – wobei CJA hilft, diese Verbesserungen in eine zuordenbare Pipeline zu überführen.
Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn kompetitives Benchmarking, KI-Sichtbarkeit und Optimierungsempfehlungen mit Customer Journey- und Conversion-Daten verknüpft werden. So erhalten Teams eine fundierte Grundlage für kontinuierliche KI-Optimierungsmaßnahmen.
Von KI-Signalen zu gezieltem Handeln
KI-Discovery ist zu bedeutend geworden, um sie mit isolierten Signalen oder Einzelexperimenten zu managen. Analyse- und Marketing-Teams brauchen einen klaren Überblick darüber, wo KI die Journey beeinflusst, welche Opportunities Aufmerksamkeit verdienen und wo Optimierung echten Geschäftsimpact erzielen kann.
Unternehmen, die diese Fähigkeit jetzt aufbauen, sind besser gerüstet, sich anzupassen – denn KI beeinflusst Discovery, Interaktion und Entscheidungsfindung zunehmend. LLM Insights in Customer Journey Analytics bietet Unternehmen die Grundlage, gezielt auf diesen Wandel zu reagieren, KI mit derselben Sorgfalt wie andere digitale Kanäle zu evaluieren und Ressourcen dort einzusetzen, wo die besten Ergebnisse erzielt werden.
LLM Insights in Customer Journey Analytics erkunden, um eure Markenpräsenz in LLMs besser zu verstehen.
Title
KI-Discovery in den Messbereich integrieren.
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2026-08-31
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Erfahrt, wie LLM Insights in Adobe Customer Journey Analytics KI-Discovery-Daten in bessere Entscheidungen für Akquise, Content und das Unternehmen verwandelt.
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caas:content-type/guide
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caas:content-type/guide, caas:products/customer-journey-analytics
Finden wir gemeinsam heraus, wie Adobe eurem Unternehmen helfen kann.
