Holistische KI-Reputationsmessung in der Praxis
Manuel Wecker
Chapter 5 in Künstliche Intelligenz und Unternehmensreputation, 2026, pp 81-106 from Springer
Abstract:
Zusammenfassung Die digitale Reputation des Unternehmens in Sprachmodellen (LLMs) und KI-Suchen zu sichern und zu steuern ist Aufgabe der Unternehmenskommunikation. Die so entstandene Disziplin der Generative AI Optimization (GAIO) kann dabei nicht isoliert erfolgen. Die synthetisierten Antworten in ChatGPT, Gemini und Perplexity greifen auf alle Kanäle und Inhaltsangebote des Unternehmens zurück und fungieren so als Intermediäre für die Wahrnehmung bei allen Stakeholdergruppen. Folglich muss die KI-Reputationsmessung in die holistische Wirkungsmessung integriert werden. Hierfür wird in diesem Beitrag das DPRG/ICV-Wirkungsstufenmodell behutsam erweitert: um künstliche Intelligenz als Messobjekt und als Teil des Messprozesses. Darauf aufbauend wird ein holistisches Mess-Framework vorgestellt, das die Wirkungsmessung über alle PESO-Kanäle mit der neuen Disziplin GAIO und der Reputationsmessung verbindet. Das in der Praxis erprobte Analyseraster setzt sich aus Stakeholdern, Reputationsdimensionen, Themen und Botschaften des Unternehmens zusammen.
Date: 2026
References: Add references at CitEc
Citations:
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-658-52660-3_5
Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783658526603
DOI: 10.1007/978-3-658-52660-3_5
Access Statistics for this chapter
More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().