Case Study · Generative Engine Optimization
Generative Engine Optimization für bliro: KI-Quellenzitate in vier Monaten verneunfacht
Loud & Lexis steigerte durch eine Generative-Engine-Optimization-Strategie die KI-Sichtbarkeit von bliro, einem DSGVO-konformen Conversation-Intelligence-Anbieter, innerhalb von vier Monaten um das 3,4-Fache. Die Zahl der Quellenzitate von bliro.io in KI-Antworten stieg von 1,3 auf 11,9 pro Tag, ein Plus von 815 Prozent (gemessen mit Promptwatch, März bis Juni 2026).
Warum war bliro in KI-Antworten kaum sichtbar?
Zum Mandatsstart Anfang März 2026 war bliro in KI-Antworten der eigenen Kategorie kaum präsent. Im Wettbewerbsset aus elf Conversation-Intelligence-Tools hielt bliro rund 2,1 Prozent Share of Voice. Im Schnitt wurde bliro.io nur an etwa 1,3 KI-Antworten pro Tag als Quelle zitiert. Unter den elf beobachteten Marken lag bliro damit auf Rang sechs bis sieben.
Deutschsprachige KI-Antworten zu Meeting- und Vertriebssoftware wurden von US-Anbietern dominiert. Der Marktführer Gong erreichte rund 21 Prozent KI-Sichtbarkeit, während bliro unter einem Prozent blieb. Die datenschutzkonforme, bot-freie Positionierung von bliro fand in generativen Suchsystemen praktisch nicht statt. Für einen europäischen Anbieter mit DSGVO-Fokus bedeutete diese Lücke, dass Kaufinteressenten bliro in KI-Empfehlungen kaum begegneten.
Das Kernproblem war struktureller Natur: bliro verfügte über ein starkes Produkt, aber über kaum maschinenlesbare, zitierfähige Inhalte. Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews fanden zu Kategorie-Fragen keine gut extrahierbaren bliro-Quellen. In der Folge zitierten sie überwiegend die etablierten US-Wettbewerber.
Wie machte Loud & Lexis bliro für KI-Systeme zitierfähig?
Loud & Lexis setzte für bliro eine GEO-Content-Strategie um, die auf maschinenlesbare, zitierfähige Inhalte in Deutsch und Englisch ausgerichtet ist. Die Inhalte entstehen als vernetzte Content-Cluster aus einem Pillar-Artikel und bis zu 15 Sub-Artikeln; vor jeder Produktion prüft eine Embedding-Analyse, ob ein Beitrag neuen Mehrwert schafft oder bestehende Inhalte kannibalisiert. Anhand der Seiten, die heute Zitate gewinnen, umfasste das Programm vier Schwerpunkte.
1. Vergleichs- und Alternativ-Content (DE/EN)
Loud & Lexis baute dedizierte Vergleichsseiten auf, die bliro als benannte Entität im Kategorie-Vergleich verankern.
Seiten wie „bliro vs. Gong", „Europäische Gong-Alternativen" und ein „Conversation-Intelligence-Software-Vergleich" positionieren bliro direkt neben den Marktführern. Solche Alternativ-Inhalte (englisch: comparison content) sind für Sprachmodelle besonders wertvoll, weil sie Marken, Merkmale und Preise in einer klar strukturierten Gegenüberstellung nennen. Dadurch kann eine KI bliro als konkrete Option zitieren, wenn Nutzer nach DSGVO-konformen Gong-Alternativen fragen. Die deutsche und die englische Version der bliro-vs-Gong-Seite erhielten im Tracking je 14 Zitate.
2. Datengetriebene, themenfeld-breite GEO-Steuerung
Loud & Lexis baute bliros Zitierfähigkeit systematisch über das gesamte Themenfeld des B2B-Vertriebs auf und verteilte sie breit über viele Vertriebsfragen (englisch: data-driven topical authority).
Grundlage war ein kontinuierliches GEO-Monitoring, das täglich erfasst, für welche Fragen und über welche Seiten bliro in KI-Antworten auftaucht. Auf dieser Basis schärfte Loud & Lexis die Content-Roadmap laufend nach. So verteilt sich bliros Sichtbarkeit breit über viele Vertriebsfragen und bleibt von einzelnen Seiten unabhängig. Der Effekt dieser Steuerung wird in der Ergebnis-Sektion messbar.
3. DSGVO- und Datenschutz-Positionierung
Loud & Lexis hob bliros Kernunterschied (die DSGVO-konforme, bot-freie Transkription) in eigenständigen Inhalten hervor.
Inhalte zu DSGVO-konformen Videokonferenzen, zur Transkription ohne sichtbaren Bot und zu Datenschutz-Vergleichen machen bliros Alleinstellungsmerkmal (englisch: unique selling point) maschinenlesbar. bliro nutzt eine an der TU München entwickelte Echtzeit-Transkription ohne Audioaufnahme und verarbeitet Daten auf EU-Servern. Diese Fakten sind für KI-Systeme genau die Belege, die einen europäischen Anbieter von US-Tools wie Gong oder Chorus unterscheiden. So wird bliro dort zitierbar, wo Datenschutz die Kaufentscheidung bestimmt.
4. Themencluster zur Vertriebsmethodik
Loud & Lexis baute thematische Autorität rund um den B2B-Vertrieb über aufeinander aufbauende Themencluster auf.
Cluster zu Vertriebsmethoden (englisch: sales methodologies) wie BANT, SPICED, MEDDIC/MEDDPICC und SPIN Selling verbinden bliros Produktnutzen mit dem Vertriebsalltag. Ein Pillar-Artikel bündelt das Oberthema, die Sub-Artikel vertiefen einzelne Methoden. Diese Struktur signalisiert Sprachmodellen, dass bliro ein KI-Sales-Assistent für den gesamten Vertriebsprozess ist und weit über ein reines Transkriptionswerkzeug hinausgeht. Alle Inhalte folgen denselben GEO-Prinzipien: atomare Absätze, vorangestellte Answer Capsules, Doppel-Vokabular und Schema-Annotation.
Ergebnisse: KI-Sichtbarkeit von bliro, März bis Juni 2026
Zwischen März und Juni 2026 verneunfachte sich die Zahl der KI-Quellenzitate von bliro (1,3 → 11,9 pro Tag), die KI-Sichtbarkeit stieg um das 3,4-Fache und der Share of Voice im Wettbewerbsset aus elf Tools von 2,1 auf 6,5 Prozent. Parallel stiegen die monatlichen Website-Leads von bliro um durchschnittlich 92 Prozent gegenüber dem Vor-Mandat-Niveau.
| Metrik | Vorher | Nachher | Veränderung | Zeitraum | Quelle |
|---|---|---|---|---|---|
| KI-Quellenzitate von bliro.io (Ø/Tag) | 1,3 | 11,9 | +815 % (9,2×) | März → Juni 2026 | Promptwatch |
| KI-Sichtbarkeit (Visibility Score, Ø/Tag) | 0,99 % | 3,33 % | +236 % (3,4×) | 4 Wo. vs. 4 Wo. | Promptwatch |
| Share of Voice (11 Tools) | 2,1 % | 6,5 % | +210 % (3,1×) | 4 Wo. vs. 4 Wo. | Promptwatch |
| Marken-Nennungen in KI-Antworten (Ø/Tag) | 1,5 | 8,2 | +447 % (5,5×) | 4 Wo. vs. 4 Wo. | Promptwatch |
| Sichtbarkeit über alle KI-Engines (Summe) | 5,49 | 20,02 | 3,6× | erste vs. letzte Periode | Promptwatch |
| Durchschnittliche Zitat-Position (Rang) | 5,4 | 4,0 | −1,4 Plätze (besser) | 4 Wo. vs. 4 Wo. | Promptwatch |
| Präsenzquote (Anteil Tage mit KI-Nennung) | 72 % | 80 % | +8 Pp. | 4 Wo. vs. 4 Wo. | Promptwatch |
| Sentiment der KI-Nennungen (n = 533) | k. A. | 0 % neg. / 43 % pos. / 57 % neutral | 0 % negativ | Zeitraum gesamt | Promptwatch |
| Monatliche Leads (Website-Submissions) | k. A. | k. A. | +92 % (1,9×) | Ø Jan–Feb → Ø Mär–Jun 2026 | bliro First-Party |
Die Engine-übergreifende Summe (Zeile 5) ist teilweise durch die Erweiterung des getrackten Sets von vier auf sechs KI-Engines beeinflusst. Auf durchgehend vergleichbaren Engines wuchs bliro dennoch klar: ChatGPT 0,51 → 1,80 (3,5×), Gemini 1,59 → 3,91 (2,5×), Google AI Overviews 3,39 → 5,54 (1,6×). Zusätzlich ist bliro nun in Google AI Mode (7,60) und Perplexity (1,17) präsent.
Meistzitierte bliro-Inhalte im Wettbewerbs-Tracking
- „Effizienter Außendienst mit KI (CRM automatisch aktualisieren)“: 113 Zitate
- „Kostenlose Transkriptionstools für Besprechungen“: 74 Zitate
- „Conversation-Intelligence-Software im Vergleich“: 57 Zitate
- „KI-Protokoll schreiben – Tools im Vergleich“: 37 Zitate
- „bliro vs. Gong“ (DE + EN): je 14 Zitate
Domänenweit über alle KI-Antworten, breiter als das Wettbewerbsset, führt die Seite „KI-Protokoll schreiben" mit 8.928 Grounding-Zitaten in 90 Tagen. Im Juni 2026 erreichte bliro.io mit 13.075 Zitaten den höchsten Monatswert des gesamten erfassten Achtmonatszeitraums (November 2025 bis Juni 2026).
KI-Suche: Top-Kanal für bliros Demo-Anfragen und qualifizierte Leads
Seit bliro im April 2026 die Herkunft jeder Demo-Anfrage erfasst, zählt die KI-Suche über ChatGPT und Perplexity zu den beiden größten Kanälen für neue Demo-Anfragen und liegt in jedem gemessenen Monat über der klassischen Google-Suche. Bei den qualifizierten Leads (Sales-Accepted-Leads) ist die KI-Suche mit einem Anteil von rund 33 Prozent die stärkste Einzelquelle.
Die in der Ergebnis-Sektion genannten monatlichen Website-Leads von bliro sind diese Inbound-Demo-Anfragen. Die folgende Aufschlüsselung zeigt ihre Verteilung nach Herkunftskanal. Die qualifizierten Leads (Sales-Accepted-Leads) sind eine daraus abgeleitete, im Vertrieb bestätigte Teilmenge.
| Kennzahl | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Anteil KI-Suche an attribuierten Demo-Anfragen (Apr–Jun 2026) | 32 % (Top-2-Quelle) | bliro Lead-Source-Tracking |
| Anteil KI-Suche an qualifizierten Leads (SAL) | 33 % (Quelle #1) | bliro SAL-Auswertung |
| Demo-Anfragen KI-Suche vs. klassische Suche | in jedem gemessenen Monat höher | bliro Lead-Source-Tracking |
Die über die KI-Suche gewonnenen Demo-Anfragen sind für bliro sowohl zahlreich als auch qualifiziert. Unter den Sales-Accepted-Leads ist die KI-Suche die häufigste Einzelquelle, vor Empfehlungen und mit deutlichem Abstand vor der klassischen Google- oder Bing-Suche. Die KI-Suche ist damit bliros stärkste Einzelquelle für qualifizierte Leads.
bliro erfasst die Herkunft jeder Demo-Anfrage seit April 2026 über ein Lead-Quellen-Feld im Anfrageformular; die Angabe „AI Search (ChatGPT/Perplexity)“ wählen die Anfragenden selbst. Für die Monate vor April liegt keine Quellenzuordnung vor, weshalb sich diese Kanal-Auswertung auf April bis Juni 2026 bezieht. Sie weist einen Kanal aus (KI-Suche) und keinen exakt GEO-attribuierten Lead-Anteil.
Was diese Case Study zeigt
- Benannte Vergleichsinhalte verschieben sowohl die Häufigkeit als auch die Prominenz von KI-Zitaten. Für bliro verbesserte sich die durchschnittliche Zitat-Position von Rang 5,4 auf 4,0, während die Präsenzquote von 72 auf 80 Prozent stieg.
- Über ein ganzes Themenfeld verteilte Zitierfähigkeit ist robuster als wenige Hero-Seiten. Bei bliro verteilt sich die KI-Sichtbarkeit über viele verschiedene Vertriebsfragen und stützt sich auf ein kontinuierliches GEO-Monitoring von Loud & Lexis.
- Sichtbarkeitswachstum aus einem kleinen Ausgangswert ist belastbar, wenn die absoluten Werte mitwachsen. Bei bliro stiegen die Marken-Nennungen absolut um das 5,5-Fache, von 1,5 auf 8,2 pro Tag.
- Faktenbasierte, sachliche Inhalte schützen die Markenwahrnehmung in KI-Antworten. Über 533 ausgewertete Nennungen von bliro war keine einzige negativ (0 Prozent), 43 Prozent waren positiv.
- GEO-Wirkung und Geschäftsergebnis können zeitlich zusammenfallen, ohne dass GEO die alleinige Ursache ist. Bei bliro stiegen parallel zur KI-Sichtbarkeit die monatlichen Website-Leads um durchschnittlich 92 Prozent. Das ist ein Multi-Kanal-Effekt, zu dem GEO beiträgt.
- Ein Lead-Quellen-Feld macht den Kanalbeitrag der KI-Suche sichtbar. Bei bliro wurde die generative Suche über ChatGPT und Perplexity ab der ersten Messung im April 2026 zu einem der beiden größten Kanäle für Demo-Anfragen und zur stärksten Einzelquelle qualifizierter Leads.
Projekt- und Methodik-Überblick
- Kunde
- bliro (bliro GmbH)
- Branche
- Conversation Intelligence / KI-Sales-Assistent (B2B-SaaS)
- Dienstleistung
- Generative Engine Optimization (GEO-Content-Strategie)
- Umsetzung
- Loud & Lexis
- Projektzeitraum
- seit 5. März 2026 (laufend)
- Messzeitraum
- 4. März – 30. Juni 2026
- Sprachen
- Deutsch, Englisch
- Tools & Methoden
- Promptwatch (AI-Visibility-Monitoring), Content-Cluster (1 Pillar + bis zu 15 Sub-Artikel), Embedding-basierte Kannibalisierungsprüfung, Answer Capsules, JSON-LD-Schema-Annotation
- Messmethoden
- Promptwatch AI-Visibility-Monitoring; Bing Webmaster Tools (AI Search Performance); bliro First-Party-Lead-Daten (Website-Formular)
Häufige Fragen zu dieser Case Study
In dieser Case Study steigerte Loud & Lexis die Quellenzitate von bliro.io in KI-Antworten von durchschnittlich 1,3 auf 11,9 pro Tag, ein Plus von 815 Prozent oder das 9,2-Fache. Gemessen wurde der Wert mit dem AI-Visibility-Tool Promptwatch im Wettbewerbsset aus elf Conversation-Intelligence-Tools. Der höchste Tageswert lag bei 21 Zitaten am 14. Juni 2026. Verglichen werden die ersten vier Mandatswochen im März mit den letzten vier im Juni 2026.
bliros KI-Sichtbarkeit stieg im Projekt von Loud & Lexis um das 3,4-Fache, von einem Promptwatch-Visibility-Score von 0,99 auf 3,33 Prozent. Der Share of Voice im Set aus elf Conversation-Intelligence-Tools wuchs im selben Zeitraum von 2,1 auf 6,5 Prozent. Damit erzielte bliro das stärkste Sichtbarkeitswachstum aller etablierten Wettbewerber im Tracking. Alle Werte stammen aus dem Promptwatch-Monitoring von März bis Juni 2026.
Das Wachstum von bliro erklärt sich nicht allein durch den niedrigen Startwert. Die absoluten Marken-Nennungen in KI-Antworten stiegen um das 5,5-Fache, von 1,5 auf 8,2 pro Tag. Gleichzeitig verbesserte sich die durchschnittliche Zitat-Position von Rang 5,4 auf 4,0, und die Präsenzquote stieg von 72 auf 80 Prozent. bliro wird durch die GEO-Strategie von Loud & Lexis also häufiger, prominenter und an mehr Tagen zitiert.
Nur teilweise, denn Loud & Lexis erweiterte das getrackte Engine-Set während des Projekts von vier auf sechs KI-Systeme und weist diese Änderung transparent aus. Auf den durchgehend vergleichbaren Engines wuchs bliro klar: in ChatGPT um das 3,5-Fache (0,51 auf 1,80), in Gemini um das 2,5-Fache (1,59 auf 3,91) und in Google AI Overviews um das 1,6-Fache (3,39 auf 5,54). Zusätzlich ist bliro inzwischen in Google AI Mode und Perplexity präsent. Das Sichtbarkeitswachstum in der Case Study beruht damit auf echter Präsenz und geht über den größeren Messumfang hinaus.
Die monatlichen Website-Leads von bliro sind ein Multi-Kanal-Ergebnis, zu dem die GEO-Strategie von Loud & Lexis beiträgt, ohne die alleinige Ursache zu sein. Gegenüber dem Vor-Mandat-Niveau (Januar bis Februar 2026) stiegen die Leads im Mandat um 92 Prozent. Die zeitliche Kopplung an die steigende KI-Sichtbarkeit von März bis Mai stützt einen Beitrag der GEO-Maßnahmen. Ein exakt GEO-attribuierter Lead-Anteil lässt sich aus First-Party-Formulardaten allein nicht isolieren.
Loud & Lexis setzte für bliro vier Schwerpunkte ein: Vergleichs- und Alternativseiten, eine datengetriebene, themenfeld-breite GEO-Steuerung, DSGVO-Positionierungsinhalte und Themencluster zur Vertriebsmethodik. Vergleichsseiten wie „bliro vs. Gong“ verankern bliro als benannte Option im Kategorievergleich. Die datengetriebene Steuerung verteilt die Zitierfähigkeit breit über das Themenfeld des B2B-Vertriebs. Alle vier Schwerpunkte machen bliro für Sprachmodelle als zitierfähige Quelle verfügbar.
Loud & Lexis baute die bliro-Inhalte als vernetzte Content-Cluster aus einem Pillar-Artikel und bis zu 15 Sub-Artikeln auf. Vor jeder Produktion prüft eine Embedding-Analyse, ob ein neuer Beitrag Mehrwert schafft oder bestehende Inhalte kannibalisiert. Jeder Text folgt denselben GEO-Prinzipien: atomare Absätze, vorangestellte Answer Capsules als kurze, eigenständige Antwortblöcke, Doppel-Vokabular aus Fach- und Alltagsbegriff sowie JSON-LD-Schema-Annotation. Diese Struktur macht die Inhalte für RAG-Systeme sauber extrahierbar.
Domänenweit über alle KI-Antworten erreichte bliros Seite „KI-Protokoll schreiben“ mit 8.928 Grounding-Zitaten in 90 Tagen den höchsten Einzelwert. Im Juni 2026 verzeichnete bliro.io mit 13.075 Zitaten zudem den höchsten Monatswert des gesamten erfassten Achtmonatszeitraums von November 2025 bis Juni 2026. Diese domänenweite Reihe umfasst alle KI-Antworten und ist volatiler als das Wettbewerbsset. Im engeren Wettbewerbs-Tracking von Loud & Lexis führte die Seite „Effizienter Außendienst mit KI“ mit 113 Zitaten.
Während bliro seine KI-Sichtbarkeit um das 3,4-Fache steigerte, stagnierten die etablierten US-Wettbewerber oder verloren leicht. Gong wuchs um den Faktor 0,9, Chorus ebenfalls um 0,9 und Clari um 0,8, wobei Werte unter 1,0 einen leichten Rückgang bedeuten. bliro war damit im Beobachtungszeitraum März bis Juni 2026 der einzige Anbieter im Set mit deutlichem Sichtbarkeitszuwachs. Die Vergleichswerte stammen aus dem Promptwatch-Monitoring von Loud & Lexis.
In Anthropics Claude liegt bliros Sichtbarkeit im Tracking aktuell bei null. Loud & Lexis behandelt diese Lücke als nächsten Ausbauschritt der laufenden GEO-Strategie. Auf den anderen großen Systemen ist bliro bereits präsent, darunter ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode und Perplexity. Die Optimierung bleibt damit ein fortlaufender Prozess.
Ja. In jedem seit April 2026 gemessenen Monat brachte die KI-Suche über ChatGPT und Perplexity bliro mehr Inbound-Demo-Anfragen als die klassische Google- oder Bing-Suche. Die KI-Suche zählt damit zu bliros beiden größten Akquisekanälen. bliro erfasst diese Herkunft über ein Lead-Quellen-Feld im Anfrageformular, das Loud & Lexis als Attributionssignal für den GEO-Beitrag nutzt.
Die Demo-Anfragen aus KI-Suche sind bei bliro die qualitativ stärkste Quelle. Unter den Sales-Accepted-Leads ist die KI-Suche die häufigste Einzelquelle, vor Empfehlungen und mit deutlichem Abstand vor der klassischen Suche. Sie liefert damit den größten Anteil an qualifizierten Leads. Diese Auswertung stammt aus bliros First-Party-Lead-Tracking, das die Grundlage für die GEO-Erfolgsmessung von Loud & Lexis bildet.
bliro erfasst die Herkunft jeder Demo-Anfrage seit April 2026 über ein Lead-Quellen-Feld im Anfrageformular, in dem Anfragende „AI Search (ChatGPT/Perplexity)“ auswählen. Diese Selbstauskunft ordnet jede Anfrage einem Kanal zu. Für Monate vor April 2026 liegt keine Quellenzuordnung vor, weshalb sich die Auswertung auf April bis Juni 2026 bezieht. Loud & Lexis nutzt dieses Signal als Kanalnachweis für die KI-Suche.
Über die Unternehmen
Über bliro
bliro ist ein 2022 in München gegründetes B2B-SaaS-Unternehmen, das KI-gestützte Voice-Agents für Vertriebsteams entwickelt. Die Software automatisiert die Dokumentation von Kundengesprächen, aktualisiert CRM-Systeme und analysiert Vertriebsdaten, um Teams mit datenbasierten Erkenntnissen und Coaching zu unterstützen. Mehr als 2.000 Unternehmen in Europa, darunter igus, Telefónica, Lanxess und StepStone, setzen auf bliro. Das Unternehmen ist nach ISO 27001 und SOC 2 Type 1 zertifiziert.
Über Loud & Lexis
Loud & Lexis ist eine GEO-Agentur mit Sitz in Frankfurt am Main, gegründet von Tobias Peschke. Das Unternehmen hilft Marken dabei, in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini und Perplexity sichtbar zu werden. Loud & Lexis ist nach eigenem Kenntnisstand die erste Agentur im deutschsprachigen Raum, die sich ausschließlich auf Generative Engine Optimization spezialisiert hat.