RAIDAR ist eine Tool-Suite mit eigenständigen Produkten für die gesamte AI-Marketing-Chain. Brand-Teams bekommen hochauflösende LLM-Insights, optimierte Customer Journeys und zitierwürdige Assets, die die Modelle füttern.
3 Produkte · 3 live
Du siehst genau, wie jedes LLM deine Marke beschreibt, zitiert und einordnet. Über alle Märkte, Segmente und den gesamten AI-Stack hinweg.
Kontinuierlicher Journey-Check. Du siehst, wie Kunden jede Seite und jeden Viewport erleben, end-to-end gelesen wie ein Kunde und bewertet wie ein Designer.
Source-Level-Einblick. Du siehst, welche Assets die Modelle zitieren, welche Surfaces sie erreichen und wo deine Authority schwächelt. Content hört auf, ein Bauchgefühl zu sein.
Die RAIDAR Suite
RAIDAR misst auf allen Surfaces, die heute darüber entscheiden, ob deine Marke gewinnt oder verliert. Jeder Aspekt läuft kontinuierlich und speist die anderen.
Wie AI-Assistenten deine Marke über alle Modelle hinweg beschreiben, zitieren und einordnen.
RAIDAR.GEOWelche Assets die Modelle zitieren, welche Surfaces sie erreichen, wo deine Authority schwächelt.
RAIDAR.ContentLaufende Accessibility- und Journey-Checks, gelesen wie ein Kunde, bewertet wie ein Designer.
RAIDAR.UXPerformance, strukturierte Daten, Crawl-Reachability: das technologische Fundament für LLM-Readyness.
RAIDAR.Tech · geplantKunden
Vorgehen
Wir machen einen gemeinsamen Workshop, um das Feld genau abzustecken: Marken, Segmente, Märkte, Journeys und Assets, die zählen. Jedes Produkt wird auf deine Situation kalibriert, bevor der erste Scan läuft.
RAIDAR misst kontinuierlich, nicht einmalig. RAIDAR.GEO scannt die LLMs, RAIDAR.UX scannt die Journey. RAIDAR.Content schaut in die einzelnen Assets. Jeder Befund wird geparst, gescort und in Kontext gestellt.
Du bekommst pro Produkt eine interaktive Karte, sortiert nach Wirkung. Du kannst nach Segment, Markt, Surface oder Layer filtern. Mit dem Snapshot briefst du einen Sprint, mit dem Live-Feed läuft deine operative Routine. All das kannst du selbst nutzen – oder mit uns zusammen.
Steuere, wie AI deine Marke prägt, wie deine Seite konvertiert und welchen Content die Modelle zitieren.
FAQ
Antworten zu Scope, Methodik, Integrationen und was mit deinen Daten passiert.
RAIDAR ist eine Suite eigenständiger Produkte für Marketing-Teams im AI-Zeitalter. Drei Instrumente decken die Marketing-Chain ab: RAIDAR.GEO misst, wie LLMs deine Marke beschreiben, zitieren und positionieren. RAIDAR.UX misst, wie Kunden deine Seite end-to-end erleben. RAIDAR.Content misst, welche Assets die Modelle tatsächlich zitieren — und wo die Lücken sind. Jedes Produkt läuft auf derselben Logik: kontinuierliche Scans, statistisch validiert, nach Impact sortiert. Eines nutzen. Alle drei nutzen. Beides funktioniert.
Nein. Jedes Produkt ist eigenständig. Brand-Teams starten typischerweise mit RAIDAR.GEO, um ihre AI-Sichtbarkeit zu kartieren, ergänzen RAIDAR.UX, wenn Journey-Performance der nächste Engpass wird, und adoptieren RAIDAR.Content, wenn die Asset-Schicht systematische Aufmerksamkeit braucht. Die Suite ist auf schrittweise Adoption ausgelegt — kein Zwangs-Bundle.
Weil die Surfaces, die heute Brand-Performance entscheiden, nicht isoliert operieren. Wie LLMs dich beschreiben, hängt vom Content ab, der sie speist. Wie Kunden deine Seite erleben, hängt davon ab, was AI ihnen vorher gesagt hat. RAIDAR hält die Messung über alle drei Schichten konsistent — gleiche Methodik, gleicher Evidenz-Standard, gleiche Operating-Logik. Das ist der Unterschied zwischen drei Vendoren und einem Operating-Bild.
Jedes Engagement beginnt mit einem Workshop. Wir nennen ihn die Define-Phase. Gemeinsam mit deinem Team setzen wir das Territorium: Marken, Segmente, Märkte, Journeys und Assets, die zählen. Jedes Produkt wird auf deine Realität kalibriert, bevor der erste Scan läuft. Danach läuft RAIDAR kontinuierlich, und du entscheidest die Cadence — Snapshot für ein Sprint-Briefing oder Live-Feed für einen Operating-Rhythmus. Selbst fahren oder mit uns.
Beides. Du kannst mit einer einzelnen High-Resolution-Analyse starten, um deine aktuelle Position zu kartieren — nützlich für eine Launch-Diagnose, ein Board-Briefing oder einen Markteintritt. Aber das AI-Zeitalter verschiebt sich wöchentlich: Trainingsdaten-Updates, Model-Releases, Journey-Änderungen, Competitor-Moves. Ein Snapshot ist ein Foto. Kontinuierliches Scannen ist der Live-Feed. Die meisten Kunden wechseln im ersten Quartal von Snapshot zu Subscription.
Klassische Analytics messen, was auf deiner Seite passiert: Pageviews, Conversions, Funnels. Das ist weiter nützlich, hört aber an der Page-Grenze auf. RAIDAR misst die Surfaces außerhalb der Page, die zunehmend entscheiden, ob Kunden überhaupt ankommen: die LLMs, die deine Marke vor dem Klick beschreiben; die Journey-Momente, in denen AI-geprägte Erwartungen auf dein tatsächliches Erlebnis treffen; die Content-Schicht, die bestimmt, welche Assets Modelle als Nächstes zitieren. RAIDAR ersetzt nicht deinen Analytics-Stack. Es misst, was dein Stack nicht sieht.
Brand-Teams in Märkten, in denen AI Kaufentscheidungen bereits prägt. Das umfasst CMOs, die Brand-Position evidenzbasiert verteidigen müssen; Product-Leads, die Whitespaces suchen; Content-Leads, die Citation-Strategie aufbauen; und Ecom-Leads, die in der Pre-Purchase-Conversation kämpfen. RAIDAR ist explizit für die Menschen gebaut, die die Marke verantworten — nicht für die, die das Data Warehouse pflegen. Kein Engineering-Ticket nötig.
AI-Outputs sind probabilistisch, was naive Single-Prompt- oder Single-Scan-Tests unzuverlässig macht. RAIDAR löst das über Skala und statistische Disziplin. Jeder Insight basiert auf großen Sample-Größen, gefahren über mehrere Modelle oder Surfaces, über die Zeit wiederholt, um Drift zu kontrollieren. Mehrstufige Validation Frameworks filtern Rauschen von Signal. Die Methodik wurde unabhängig durch Statista auditiert. Das Ergebnis: Findings, die du im Boardroom verteidigen und mit Zuversicht operationalisieren kannst.
RAIDAR wird von OH-SO Digital gebaut — einem Team aus AdTech- und MarTech-Pionieren aus Europa. In den 1990ern entwickelten sie ADTRACTION, eines der weltweit ersten Ad-Tracking-Tools. Später bauten sie NEXT AUDIENCE, die weltweit erste Data Management Platform — gewachsen aus einem Retargeting-Ad-Server-Stack, der dem Markt Jahre voraus war. RAIDAR ist kein Feature, das auf eine generische Analytics-Suite geschraubt wurde. Es wurde von Grund auf neu konzipiert — von einem Team, das drei Jahrzehnte damit verbracht hat, die Measurement-Infrastruktur zu bauen, die die Digitalbranche heute für selbstverständlich hält. Auditiert von Statista, powered by WPP.