01
Phase
Diagnose
Wo stehst du heute?
Output
AVI-Baseline + 100 Top-Prompts
Prozess · 6 Phasen · 1 geschlossener Loop
So entsteht Mehrwert
mit rankion.ai
Sechs Phasen, die ineinandergreifen — automatisiert, messbar, lernend. Jede produziert Daten für die nächste, und mit jedem Durchlauf wird das System präziser.
Den Loop ansehenDer Loop auf einen Blick
Sechs Phasen, ein Kreislauf
Jede Phase liefert konkrete Outputs an die nächste. Phase 6 füttert Phase 1 — der Loop schließt sich.
02
Phase
Strategie
Was sind die Top-3?
Output
Priorisierte Action Center Todos
03
Phase
Erzeugung
Brief → Artikel → Publish
Output
Veröffentlichter Content
04
Phase
Verteilung
Outreach + Citations
Output
Backlinks + Erwähnungen
05
Phase
Messung
Tracking + Reports
Output
AVI-Trend + PDF-Report
06
Phase
Kalibrierung
Lernt für Phase 1
Output
Verfeinerte Top-Prompt-Auswahl
Der Loop schließt sich
Phase 6 nutzt die Daten aus Messung & Verteilung um Phase 1 in der nächsten Woche schärfer zu machen. Jede Woche wird der Loop wertvoller.
Phase für Phase
Was passiert — und wo Mehrwert entsteht
Jede Phase ist ein eigenständiger Schritt mit klar definiertem Input, Aktion und Output. Hier ist, was sie konkret tut und wo der messbare Mehrwert liegt.
Phase 1
Diagnose
Was passiert
- AnalyzeDomainJob crawlt 30–50 Seiten der Domain
- KI klassifiziert Marke, Produkte, USPs, Industry
- Quick-Scan über alle 5 LLMs (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Copilot)
- 100 relevante Such-Prompts werden generiert + sofort getestet
Module
AnalyzeDomainJob · LLM-Bridge · Reality-Check
AnalyzeDomainJob · LLM-Bridge · Reality-Check
Hier entsteht Mehrwert
Du erfährst zum ersten Mal objektiv, wo du in der KI-Welt stehst
Statt zu vermuten, hast du nach 5 Min. eine Zahl: Dein AVI-Score zwischen 0–100. Du siehst exakt welche Plattformen dich ignorieren, welche Konkurrenten dominieren, welche Quellen die LLMs zitieren.
Beispiel — ein Diabetes-App-Anbieter
AVI 18/100 · 0% Erwähnung bei Perplexity, 8% bei ChatGPT · 12 Konkurrenten dominieren · LLMs zitieren primär aok.de und tk.de bei Diabetes-Themen.
POST /v1/tracking-projects/analyze · GET /analysis-status
Phase 2
Strategie
Was passiert
- Insights-Engine berechnet Platform-Gap (welche LLM ignoriert dich am meisten)
- Low-Hanging-Fruit: Prompts mit hoher Citation-Wahrscheinlichkeit
- Potential-Hero: Themen wo du zur Authority werden kannst
- Action Center priorisiert die Top-3 Aktionen mit Score 0–100
Module
Insights-Engine · Action Center · Claude Haiku Diagnose
Insights-Engine · Action Center · Claude Haiku Diagnose
Hier entsteht Mehrwert
Statt „was sollen wir tun?" bekommst du 3 priorisierte Aktionen
Jede Aktion mit erwartetem Impact, Aufwand, Credit-Kosten und Citation-Wahrscheinlichkeit. Keine Strategie-Workshops mehr, keine Bauchentscheidungen — datenbasiert ranked.
Beispiel — Top-Action für unseren Diabetes-Anbieter
„Brief erstellen für Pflegekassen-Antrag" · Priority 94/100 · 3 Credits · 6 Min. · +3 erwartete AVI-Pkt. · Citation likely auf aok.de.
GET /v1/tracking-projects/{id}/insights/* · /action-center/path
Phase 3
Erzeugung
Was passiert
- Content-Brief via Claude Sonnet 4.5 (3 Credits, ~30 Sek.)
- Article-Generation mit Style-Profile + Knowledge-Base (5 Credits, 6 Min.)
- Auto-Optimierung: SEO-, GEO-, EEAT-Score, Humanization
- Auto-Publish nach WordPress (oder Draft für Review)
Module
Briefs · Article-Generator · Style-Profile · Knowledge-Base · CMS-Bridge
Briefs · Article-Generator · Style-Profile · Knowledge-Base · CMS-Bridge
Hier entsteht Mehrwert
Aus 1 Insight wird in unter 10 Minuten ein publizierter Artikel
Keine Briefings, keine Freelancer-Calls, keine Wochen Wartezeit. Der Artikel ist in deinem Tonfall geschrieben, nutzt deine eigenen Daten/Cases aus der Knowledge-Base, und ist sofort SEO + GEO optimiert.
Beispiel — der Pflegekassen-Antrag-Artikel
1.500 Wörter, 6:42 Min. Generierung · Style „medizinisch-empathisch" · Schema.org-MedicalOrganization · €450 Freelance-Honorar gespart.
POST /v1/tracking-projects/{id}/prompts/{p}/generate-brief → POST /articles/{id}/generate → POST /articles/{id}/publish
Phase 4
Verteilung
Was passiert
- Site Monitor verifiziert URL live, Lighthouse-Score, Schema-Markup
- Cited-Sources-Sync findet Outreach-Kandidaten mit hoher Citation-Wahrscheinlichkeit
- Outreach-Templates auto-generiert (kontext-spezifisch)
- Backlinks-Tracker registriert eingehende Verlinkungen automatisch
Module
Site Monitor · Cited-Sources · Outreach · Backlinks-Tracker
Site Monitor · Cited-Sources · Outreach · Backlinks-Tracker
Hier entsteht Mehrwert
Outreach läuft halbautomatisch — du machst nur die menschlichen Antworten
Die Routinearbeit (Recherche, Erstkontakt, Follow-up-Listen) übernimmt das System. Du steigst erst ein wenn ein Mensch antwortet. So entstehen Backlinks ohne Outreach-Agentur-Kosten.
Beispiel — Outreach-Outcomes
5 Outreach-Kandidaten identifiziert · 5 Anfragen automatisch versendet · 2 positive Antworten · 2 neue Backlinks von zeit.de + Selbsthilfe-Forum.
POST /v1/tracking-projects/{id}/cited-sources/analyze · PATCH .../cited-sources/{src}
Phase 5
Messung
Was passiert
- Tracking-Run läuft automatisch (täglich/wöchentlich/monatlich konfigurierbar)
- AVI-Score-Trend zeigt Veränderung pro Plattform + 6 Dimensionen
- Reality-Check generiert PDF-Report für Stakeholder
- Backlink-Tracker erkennt neue Verlinkungen + bewertet ihren Citation-Value
Module
Tracking-Engine · Reality-Check · PDF-Reports · Backlinks
Tracking-Engine · Reality-Check · PDF-Reports · Backlinks
Hier entsteht Mehrwert
Wöchentlich automatischer PDF-Report — perfekt fürs Reporting an Geschäftsführung
Statt manueller Excel-Tabellen: ein professionelles PDF-Dokument das den AVI-Trend, neue Citations, Top-Performer-Artikel und Action-Items zeigt. Geht direkt an die GF-E-Mail.
Beispiel — Wochenfortschritt
AVI 18 → 31 → 42 → 47 in 4 Wochen · 5 neue Citations (Citation-Value-Score Ø 78) · 3 Artikel ranken Position 8/12/14 bei Google.
POST /v1/tracking-projects/{id}/run · GET /avi · POST /reality-check-report
Phase 6
Kalibrierung
Was passiert
- System wertet aus: welche Aktionen haben den AVI-Score erhöht?
- Style-Profile lernt aus erfolgreichen Artikeln (welcher Tonfall funktioniert)
- Action Center re-priorisiert mit den neuen Lerndaten
- Outreach-Beziehungen werden zu Citation-Pipelines
Module
Action Center · Style-Profile-Learning · Citation-Value-Engine
Action Center · Style-Profile-Learning · Citation-Value-Engine
Hier entsteht Mehrwert
Das System wird mit jedem Loop klüger — Monat 6 ist nicht 6× besser, sondern exponentiell besser
Die nächste Phase 1 startet mit historischen Daten. Phase 2 weiß jetzt welche Aktionen für deine Branche wirklich funktionieren. Phase 3 schreibt im Tonfall der bei dir Citations bringt. Compounding statt linearer Output.
Beispiel — Lerneffekt nach 6 Monaten
Action Center Trefferquote steigt von 50% (Monat 1) auf 84% (Monat 6) · Time-to-Citation sinkt von 14 auf 4 Tage · Outreach-Quote 40% → 67%.
Internal: Action-Center Re-scoring · Style-Profile Continuous Learning
Mehrwert in Summe
Sechs Hebel die der Loop bewegt
Aus den 6 Phasen entsteht Mehrwert in 6 Dimensionen — gleichzeitig, nicht sequenziell.
Zeit
Manuelle Recherche → Auto
Was bisher ein Marketing-Mensch in 3–5 Tagen pro Monat machte (Sichtbarkeit prüfen, Briefings schreiben, Outreach-Listen pflegen) übernimmt der Loop. Typisch 18–25 h/Monat eingespart.
Direkte Kosten
Freelancer/Agentur → 0
Kein Briefing-Workshop, kein €450-pro-Artikel-Honorar, kein €1.500-Outreach-Retainer. Die Software erbringt die Standard-Leistungen mit Sonnet 4.5 + Haiku in der Qualität die Agenturen abrechnen.
Datenqualität
Bauchgefühl → Zahlen
Statt „wir glauben, wir sind in der KI sichtbar" gibt es einen AVI-Score 0–100, gemessen wöchentlich, mit Trend, Tier (rot/gelb/grün) und 6 Dimensionen pro Plattform.
Geschwindigkeit
Insight → Live in 6 Min.
Die Distanz zwischen „neuer Insight gefunden" und „neuer Artikel ist live" liegt bei 6–10 Min., nicht 2–3 Wochen. Markt-Trends können sofort bedient werden.
Compounding
Monat 6 ≠ 6× Monat 1
Der Loop akkumuliert: Style-Profile lernt, Outreach-Beziehungen werden zu Pipelines, das System weiß welche Aktionen für deine Branche funktionieren. Die Marginal-Rendite jedes Loops steigt.
Reproduzierbarkeit
Jede Woche derselbe Loop
Personal-Wechsel im Marketing? Kein Wissensverlust. Das System ist die Operations-Erinnerung. Jede Woche derselbe definierte Prozess, dokumentiert in API-Calls und PDF-Reports.
Warum der Loop > einzelne Tools
Compounding statt linearer Output
Drei Mechanismen sorgen dafür, dass der Output exponentiell wächst, nicht linear.
1
Daten-Akkumulation
Jeder Tracking-Run, jede generierte Brief, jede Citation wird gespeichert. Phase 2 (Strategie) wird mit jedem Monat präziser, weil sie aus immer mehr historischen Datenpunkten optimieren kann. Action Center Trefferquote: 50% in Monat 1 → 84% in Monat 6.
2
Style-Profile-Lernen
Erfolgreiche Artikel werden vom System als „goldene" Beispiele markiert. Phase 3 (Erzeugung) schreibt nach Monat 3 nicht mehr nach generischen Patterns, sondern nach deinem nachweislich erfolgreichen Tonfall — der Tonfall der bei dir Citations gewinnt.
3
Outreach-Beziehungen
Wer dich einmal verlinkt hat, wird zur wiederkehrenden Citation-Pipeline. Phase 4 priorisiert künftig diese Beziehungen für Folge-Outreaches mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit. Time-to-Citation sinkt von Ø 14 Tagen auf Ø 4 Tage.
Setze den Loop in Gang
Phase 1 startet mit einem Klick. Erste Diagnose nach 5 Minuten. 14 Tage kostenlos testen — keine Kreditkarte nötig.
Hinweis zu den Zahlen: Die genannten Größenordnungen (AVI-Werte, Time-to-Citation, Trefferquoten) entsprechen Beobachtungen aus realen Customer-Setups in vergleichbaren B2B/B2C-Segmenten. Individuelle Werte variieren je nach Branche, Wettbewerb und Setup-Tiefe.