Wenn Nutzer eine KI fragen „Welches ist für mich besser geeignet?“, wird Ihre Marke dabei überhaupt nicht erwähnt: Adgine will das Konzept, dass Marken durch KI klar und korrekt dargestellt werden, zu einem umsetzbaren, lieferbaren kommerziellen Geschäft machen.
Adgine: Helfen Marken, die „Berechtigung“ für KI-Empfehlungen zu erhalten
—— Ausgehend von offiziellen Quellen wird „die Marke von der KI klar darstellen“ zu einem lieferbaren Geschäft gemacht, und gleichzeitig die Finanzierung eingeleitet
„Welches passt besser zu mir?“ „Wie soll ich in diesem Budgetbereich wählen?“
Wenn Sie solche Fragen in letzter Zeit direkt an ChatGPT, Perplexity oder die inländischen Plattformen Doubao und Kimi gestellt haben, befinden Sie sich bereits an einem neuen Eingang. Früher mussten Sie für diese Fragen fünf oder sechs Webseiten durchblättern, drei Bewertungen ansehen und dann eine Runde Foren vergleichen; jetzt erhalten Sie die Antwort in einem einzigen Gespräch.
Die Veränderung findet auf der Nutzerseite statt, der Druck lastet jedoch auf der Markenseite. Denn in der von der KI ausgegebenen Liste taucht Ihre Marke entweder auf oder nicht; wenn die KI vorstellt, was Sie tun, beschreibt sie es entweder korrekt oder nur teilweise korrekt.
Ein Unternehmen, das in diesem Bereich tätig ist, heißt Adgine. Sein Betriebsträger ist Shanghai Pingxing Flash Network Technology Co., Ltd.
I. Der Markenwettbewerb hat einen neuen Eingang hinzugewonnen: Von „gesehen werden“ zu „empfohlen werden“
Die traditionellen Aufgaben des Markenwachstums drehen sich im Wesentlichen um Keywords, Zielseiten, Suchrankings und Werbeschaltungen. Dieses System löst das Problem, „ob Nutzer mich finden können“.
Generative KI hat die Bewertungslogik geändert. Sie mischt in einem konkreten Gespräch Informationen aus verschiedenen Quellen, Produktbeschreibungen und Nutzerszenarien zusammen und gibt schließlich eine Beurteilung ab. Mit anderen Worten: Die KI schaut nicht darauf, ob Sie Datenverkehr gekauft haben, sondern darauf, ob sie Sie selbst klar darstellen kann.
Für Unternehmen ist dies keine geringfügige Veränderung. Wenn Markeninformationen fehlen, die Aussagen inkonsistent sind oder es an überprüfbaren Belegen und Fällen fehlt, kann die KI sehr wahrscheinlich überhaupt nicht erkennen, wer Sie sind; selbst wenn sie Sie erkannt hat, gibt es keinen Grund, Sie zu erwähnen, wenn Nutzer vergleichen und auswählen.
Bei Suchrankings wird um die Position gekämpft, bei KI-Empfehlungen um die „Berechtigung“.
Adgine fasst diesen Pfad als kontinuierlichen Prozess von „gesehen werden“ zu „verstanden werden“, von „vertraut werden“ zu „empfohlen werden“ zusammen: Die ersten drei Schritte sind der Prozess, der letzte Schritt ist das eigentliche Geschäft. Das Projektteam ist der Ansicht, dass das Auftauchen des KI-Empfehlungseingangs nicht bedeutet, dass die ursprünglichen Such-, Inhalts- und Medienkanäle unwirksam werden – er fügt im Markenwettbewerb einen neuen Entscheidungseingang hinzu, der langfristig gepflegt werden muss.
Der Bedarf ist bei zwei Arten von Unternehmen am deutlichsten: Die eine Kategorie sind B2B-Unternehmen mit komplexen Geschäftsinformationen, langen Produktzyklen und Bedarf an professionellen Erklärungen; die andere Kategorie sind B2C-Marken, die stark von Vergleichen, Mundpropaganda und Kaufentscheidungen abhängen. Was sie brauchen, ist keine einmalige Exposition, sondern ein eigenes steuerbares, kontinuierlich aktualisierbares und an verschiedene KI-Plattformen anpassbares System von Markenfakten.
Aus diesem Grund lässt sich der Wert dieses Marktes nicht mit „einmaliger Erwähnung“ oder „kurzfristigem Ranking“ berechnen. Was den Wert wirklich bestimmt, ist, ob die Marke in echten Fragen kontinuierlich und korrekt dargestellt werden kann, und jede Darstellung ist nachprüfbar.
II. Keine Erstellung von Werbesprüchen, sondern Erstellung von „Quellen“
Die Kernaussage von Adgine lautet nur ein Satz: Ausgehend von offiziellen Quellen wird die vertrauenswürdige Grundlage aufgebaut, damit Marken in die Antworten von KI-Empfehlungen gelangen.
Übersetzt in umsetzbare Maßnahmen ergibt sich folgende Kette: Zuerst ausgehend von den echten Szenarien und Entscheidungsaufgaben der Nutzer wird ein nachprüfbarer Fragensatz und Testproben erstellt; dann werden gemeinsam mit den unternehmenseigenen Kanälen wie Unternehmenswebsite, offiziellen Konten, Produktmaterialien, Fällen und FAQ eine einheitliche Faktenbasis aufgebaut, die zu offiziellen Quellen wird, die die KI verstehen, zitieren und überprüfen kann; um den Fragensatz herum werden Inhalte und Quellen gemeinsam aktualisiert; schließlich werden die echten Antworten der KI, die zitierten Quellen, die Markenerwähnungen und die Leistungen der Konkurrenten zur Nachbesprechung verwendet.
Bemerkenswert ist, dass der Ausgangspunkt auf „offizielle Quellen“ gelegt wird, nicht auf „Inhaltsmenge“.
Dahinter steht eine sehr praktische Beurteilung: KI ist in ihren Antworten eher bereit, strukturierte, einheitliche und kreuzverifizierbare Informationen aus erster Hand zu zitieren. Wenn die offizielle Aussage des Unternehmens selbst unklar ist, sind viele externe Beiträge nur zusätzliches Rauschen.
Wie die Wirkung von GEO (Generative Engine Optimization) gemessen werden kann, ist in der gesamten Branche noch in der Erprobung. Adgine geht davon aus, keine einzelne Antwort als Schlussfolgerung zu betrachten – es werden Fragenproben, Baseline, durchgeführte Maßnahmen, Zeitfenster und Ergebnisänderungen aufgezeichnet, und die „beobachteten Änderungen“, „Korrelationen“ und „weiter überprüfbaren Auswirkungen“ getrennt voneinander behandelt. Es wird keine nicht nachprüfbare Zahl versprochen, sondern der nachprüfbare Prozess zur Verfügung gestellt.
Aus der aktuellen Projektpraxis sind bereits vergleichbare Ergebnisse hervorgegangen. Am Beispiel der Spieleplattform Lovesudoku.net: Das Team hat in einem Monat die Erwähnungsrate dieser Seite in KI-Antworten von 0 % auf 30,4 % und die Erstempfehlungsrate auf 40,8 % gesteigert. Einfach ausgedrückt: Ersteres bedeutet, „ob die KI es in relevanten Fragen erwähnen wird“, Letzteres bedeutet, „wenn es erwähnt wird, ob es an erster Stelle steht“. Gleichzeitig sind die Indikatoren wie der Seitenverkehr, die Anzahl der von KI empfohlenen Sitzungen und die Anzahl der von KI empfohlenen Nutzer alle um über 500 % gestiegen. Die gleiche Praxis wurde auch nacheinander in anderen Projekten bestätigt.
Entscheidender ist der Ausgangspunkt. 0 % bedeutet, dass dies nicht das Verschieben der vorhandenen Exposition an einen anderen Ort ist, sondern der Übergang von „Die KI weiß überhaupt nicht, wer Sie sind“ zu „Bei relevanten Fragen wird Ihre Marke an vorderster Stelle in die Antwort aufgenommen“.
Diese Ergebnisse werden derzeit hauptsächlich verwendet, um die Verbindungspfade zwischen dem Aufbau offizieller Quellen, der Inhaltskoordination, der Leistung von KI-Empfehlungen und dem Geschäftswachstum zu überprüfen, und Szenarien im Bildungsbereich werden gleichzeitig vorangetrieben. Für verschiedene KI-Empfehlungseingänge in China und Übersee untersucht das Team auch kontinuierlich die Unterschiede in ihren Index-, Zitier- und Empfehlungsmechanismen und passt sie an den Projektumfang an.
III. Agenten erledigen die Arbeit, Menschen treffen die Entscheidungen
Auf technischer Ebene setzt Adgine selbst entwickelte KI-Agenten und Algorithmus-Workflows ein, die mehrere Gliederungen wie Markendiagnose, Problemanalyse, Inhaltserstellung, Plattformüberwachung und phasenweise Nachbesprechung abdecken, um die Konsistenz und Effizienz der Lieferung zu verbessern.
Aber das Team hat die Grenze sehr klar gezogen: Strategische Entscheidungen, Markenaussagen, Faktenprüfung, Compliance-Kontrolle und wichtige Veröffentlichungen werden weiterhin gemeinsam vom professionellen Team und der Markenseite bestätigt.
Automatisierung sorgt dafür, dass die Arbeit schnell erledigt wird, Entscheidungsgewalt und Verantwortung verbleiben bei Menschen.
Diese Arbeitsteilung ist keine Geste, sondern Teil der Methodik. Sobald die Inhaltserstellung oder automatische Überwachung mit der endgültigen Entscheidung gleichgesetzt wird, verbleiben die Markenwerte in der Plattform, anstatt in dem unternehmenseigenen steuerbaren Wissenspool, den offiziellen Quellen und den Inhaltsbelegen des Unternehmens zu verankern.
Das Hintergrundteam stammt aus dem Bereich Datenverkehrsmonetarisierung. Der Vorgänger von Adgine war lange Zeit an Nutzerakquise, Werbemonetarisierung und Datenbetrieb beteiligt, sein Geschäft deckt Spieleentwicklung und globale Veröffentlichung ab. Die Kernmitglieder stammen aus der Spiele-, Internet- und Technologiebranche und verfügen über zusammengesetzte Erfahrungen in Produkt, Technik, Datenverkehr und Markenwachstum. Das Projekt wurde in der zweiten Jahreshälfte 2025 ausgebrütet, derzeit wurden Markendiagnose, Problemforschung, Inhalts- und Quellenausführung, Überwachung und Nachbesprechung schrittweise produktisiert und befindet sich in der Phase der Kundenvalidierung und kontinuierlichen Iteration.
Ein Team mit Hintergrund in Datenverkehr und Monetarisierung, das sich der Erstellung von Markenfaktenbasen zuwendet, scheint nicht ganz zusammenzupassen. Aber bei genauer Betrachtung prüfen diese beiden Dinge dieselbe Fähigkeit: Unbestimmte Aufmerksamkeit in messbare und wiederholbare Betriebsmaßnahmen umzuwandeln.
IV. Finanzierung und nächste Schritte
Geschäftsmodellorientiert bietet Adgine für B2B- und B2C-Unternehmen mit langfristigem Markenaufbaubedarf GEO-Dienstleistungen an, die sich um Markenfaktenbasen, Nutzerproblemforschung, Aufbau offizieller Quellen, Inhaltskoordination, KI-Überwachungsprüfung und phasenweise Nachbesprechung drehen. Die Lieferung umfasst sowohl die vorbereitende Diagnose und Strategiegestaltung als auch die Ausführung und kontinuierliche Optimierung. Zukünftig plant das Team auch, den Dienstleistungsbereich über Kooperationskanäle wie Markenmarketingdienstleister, Brancheninstitutionen und Medien zu erweitern.
Das Projektteam gibt an, dass Adgine derzeit nach einer Finanzierung sucht. Die Mittel sind für drei Zwecke vorgesehen: Produktiteration, Aufbau der Lieferkapazität und Marktexpansion.
Der Schwerpunkt der nächsten Phase ist ebenfalls klar – das Überwachungs- und Bewertungssystem für echte Fragen zu vervollständigen, die Anpassungsfähigkeit für verschiedene KI-Plattformen zu ergänzen und auf der Grundlage nachverfolgbarer Daten und Belege die Iteration von Produkt und Lieferstandards voranzutreiben. Das Ziel besteht nicht darin, mit einem kurzfristigen Versprechen ein einzelnes Geschäft abzuschließen, sondern Marken dabei zu helfen, eine langfristig pflegbare Grundlage für KI-Empfehlungen aufzubauen.
Rückblickend liegt die Schwierigkeit von GEO nicht darin, die KI dazu zu bringen, Sie einmal zu erwähnen, sondern darin, dass die KI Sie jedes Mal, wenn sie gefragt wird, korrekt darstellen kann. Dafür braucht es keine spekulativen Tricks, sondern langfristige, mit Belegen untermauerte grundlegende Fähigkeiten.
KI-Empfehlungen sind kein einmaliger Datenverkehrsvorteil, sondern ein Vertrauensvertrag, der jedes Jahr erneuert werden muss.
Die Geschichte von Adgine hat gerade erst begonnen.