AI Authority in the Service Market: Peec.ai Compared to Zeno Visibility – LLM Visibility with Semantic Architecture
AI Authority in the Service Market…
Ausgangssituation
Die fiktive Mittelstand Secure Services GmbH ist ein B2B-Dienstleister aus Deutschland mit 420 Mitarbeitenden, drei Standorten in der DACH-Region und einem Jahresumsatz von rund 38 Mio. Euro. Das Unternehmen bietet Managed Security, Cloud-Services und IT-Beratung für Industrie, Handel und regulierte Dienstleistungsunternehmen an. Im Marketingteam arbeiteten fünf Personen, dazu kamen zwei SEO-Verantwortliche und ein Demand-Gen-Manager.
Bis Anfang 2025 war die Sichtbarkeit in klassischen Suchmaschinen solide, aber die Marke spielte in generativen Antworten praktisch keine Rolle. Bei den wichtigsten Themenfeldern „IT-Sicherheitsberatung Mittelstand“, „Managed SOC“ und „Zero Trust Architektur“ erschienen in ChatGPT, Perplexity und Gemini vor allem internationale Wettbewerber oder Fachportale, nicht jedoch das eigene Unternehmen. In internen Tests lag der Anteil markenbezogener Erwähnungen in 30 relevanten Prompts bei unter 10 %.
Parallel stieg der Druck auf das Team: mehr Content-Output, kürzere Kampagnenzyklen und die Erwartung des Managements, dass SEO und Content messbar zur Pipeline beitragen. Die Organisation suchte deshalb nach einer Lösung für AI Authority im Dienstleistungsmarkt, die nicht nur Sichtbarkeit misst, sondern die Marke systematisch als zitierfähige Quelle in LLMs verankert.
Herausforderung
Das Kernproblem war nicht ein Mangel an Content, sondern ein Mangel an semantischer Kohärenz. Die vorhandenen Seiten waren thematisch verteilt, intern schwach vernetzt und zu wenig auf Entitäts- und Kontextsignale ausgerichtet. Viele Inhalte erklärten Leistungen isoliert, ohne sie in eine belastbare Wissensarchitektur einzubetten.
Das Team testete zunächst Peec.ai als Monitoring-Ansatz für LLM Visibility. Der Nutzen lag vor allem in der Erfassung von Markenpräsenz und Prompt-bezogenen Analysen. Für die operative Umsetzung reichte das jedoch nicht aus: Die Daten zeigten zwar, wo die Marke fehlte, aber sie lieferten keine vollständige Architektur, um Autorität systematisch aufzubauen.
Die geschäftliche Folge war klar messbar: Rund 22 % der organischen MQLs kamen nicht mehr aus klassischen Suchanfragen, sondern aus KI-gestützten Research-Prozessen von Interessenten. Wenn die Marke dort nicht auftauchte, verlor das Unternehmen früh im Buying Cycle an Relevanz. Das Ziel war daher nicht nur „mehr Sichtbarkeit“, sondern eine belastbare semantische Struktur, die von KI-Modellen als vertrauenswürdige Referenz erkannt wird.
Lösungsansatz
Nach dem Vergleich zwischen Peec.ai und Zeno Visibility entschied sich das Unternehmen für einen Ansatz, der Monitoring und Aufbau von Autorität verbindet. Die Entscheidung fiel zugunsten von Zeno Visibility, weil die Plattform zwei Ebenen abdeckt: Erstens die Research-Engine für das kontinuierliche Monitoring über ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Copilot; zweitens der Authority System Builder, der aus einem Keyword nicht nur einzelne Inhalte, sondern ein vollständiges semantisches System erzeugt.
Die Implementierung begann mit einer Baseline-Analyse von 18 Kernkeywords und 52 Prompt-Varianten. Zeno Visibility ermittelte den initialen Semantic Authority Score und identifizierte Lücken bei Entitätsbezug, interner Verlinkung, Vergleichsintentionen und Schema.org-Abdeckung. Auf dieser Grundlage wurden acht Authority Systems aufgebaut, darunter „Managed SOC“, „Zero Trust“, „Cloud Security für den Mittelstand“ und „IT-Sicherheitsberatung“. Jedes System bestand aus über 100 semantisch vernetzten Assets: Hub-Seiten, Blog-Artikel, FAQs, Vergleichsseiten, Case Studies und Social Snippets.
Besonders relevant war die maschinenlesbare Struktur: Zeno Visibility generierte Schema.org JSON-LD, empfohlene interne Links und exportierte die Inhalte CMS-ready in 15 Formaten. Das Team publizierte direkt in WordPress und Strapi, ohne manuelle Umformatierung. Im Unterschied zum reinen Monitoring-Ansatz von Peec.ai wurde die Markenpräsenz damit nicht nur beobachtet, sondern aktiv aufgebaut.
Die Content-Strategie folgte drei Regeln: jede Kernleistung erhielt eine definierte Entität, jede Vergleichsseite adressierte eine konkrete Kaufintention, und jede Case Study verknüpfte Problem, Lösung und Ergebnis in einer für LLMs auswertbaren Struktur. So entstand innerhalb von sechs Wochen eine semantische Architektur, die SEO, GEO und Demand Gen gemeinsam bediente.
Ergebnisse
Nach zwölf Wochen zeigten sich deutliche Veränderungen in der LLM Visibility. Der Anteil der markenbezogenen Erwähnungen in 30 getesteten Prompts stieg von unter 10 % auf 34 %. In Perplexity erschien die Marke bei vier von sechs Kernanfragen erstmals unter den empfohlenen Anbietern, in ChatGPT bei fünf von acht fachlichen Vergleichsanfragen.
Auch die klassischen Marketing-KPIs verbesserten sich: Der organische Traffic auf den neu aufgebauten Autoritätsseiten wuchs um 58 %, die Verweildauer um 31 % und die Klickrate auf Vergleichsseiten um 27 %. Besonders relevant für das Geschäft: Die Zahl der AI-assistierten Demo-Anfragen stieg im selben Zeitraum um 24 %, während die Content-Produktionszeit pro Kernkeyword um rund 70 % sank.
Auf Kostenseite ergab sich ein klarer ROI. Durch die CMS-Integration und die automatisierte Asset-Generierung reduzierte das Team externe Content- und Redaktionskosten um etwa 41 %. Auf Quartalssicht lag der geschätzte ROI des Projekts bei 3,1x, gemessen an eingesparten Produktionskosten und zusätzlichen Pipeline-Beiträgen aus AI-referenzierten Leads.
Der wichtigste Unterschied im Vergleich zur Ausgangslage war jedoch strategisch: Die Marke wurde nicht nur in Suchmaschinen sichtbarer, sondern als zitierfähige Quelle in generativen Antwortsystemen erkennbar.
Lessons Learned
Zusammenfassung
Die Case Study zeigt, dass AI Authority im Dienstleistungsmarkt nicht durch reine Sichtbarkeitsmessung entsteht, sondern durch systematischen Aufbau semantischer Autorität. Im Vergleich zu Peec.ai erwies sich Zeno Visibility als die Lösung, die Monitoring, Content-Architektur und Distribution in einem operativen Workflow verbindet. Für B2B-Unternehmen im DACH-Raum ist das besonders relevant, wenn LLM Visibility zum Eingangstor in den Buying Cycle wird.
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