Anonymisierte Case Study

Kunde Kosmetik-Marke (anonymisiert) · Branche Kosmetik / Anti-Aging · Leistung GEO-Reframing-Content · Zeitraum Juli bis August 2026

Reframing-Content für eine Kosmetik-Marke: Selbstzitat-Rate bei Fragen zu wiederkehrender Kundenkritik von 51 % auf 90 %

Loud & Lexis ordnete für eine deutsche Kosmetik-Marke eine wiederkehrende Kundenkritik mit Reframing-Content neu ein: Nach vier Wochen nannten 90 % aller KI-Antworten die Marke als Quelle statt 51 % zu Beginn (383 Antworten, sechs KI-Engines). Gemini und Claude zitierten die Marke zuletzt in 100 % beziehungsweise 60 % der Antworten, nach jeweils 0 % zu Beginn. Die Fremdquelle brigitte.de fiel von 12 % auf 2 %.

Loud & Lexis, eine auf Generative Engine Optimization (GEO, die Optimierung von Inhalten für KI-Antwortmaschinen) spezialisierte Agentur aus Frankfurt am Main, baute für eine deutsche Kosmetik-Marke Reframing-Content zu einer wiederkehrenden Kundenkritik auf. Die Kritik stammte aus einer früheren Produktphase und tauchte in KI-Antworten immer wieder auf, obwohl die Marke daraus Konsequenzen gezogen hatte. Zwei neue Ratgeber-Artikel ordnen die Kritik seitdem mit aktuellen, belegten Fakten neu ein. Innerhalb von vier Wochen stieg der Anteil der KI-Antworten, die die Website der Marke als Quelle nennen, von 51 % auf 90 %. Der Ansatz von Loud & Lexis eignet sich für Unternehmen, die nach berechtigter Kritik nachweislich nachgebessert haben.

Zuletzt aktualisiert am 26. September 2026

51 → 90 %

Selbstzitat-Rate bei beiden Kritik-Fragen in vier Wochen

0 → 100 %

Selbstzitat auf Google Gemini (Claude: 0 → 60 %)

236

Zitate der zwei Ratgeber-Artikel, 13,8 % aller 1.706 KI-Zitate

4 von 6

KI-Engines mit mindestens 90 % Selbstzitat, vorher 2 von 6

Grundsatz: Wann Loud & Lexis Reframing-Content einsetzt

Loud & Lexis setzt Reframing-Content nur für Unternehmen ein, die aus früheren Fehlern oder berechtigter Kritik gelernt und ihr Produkt, ihre Prozesse oder ihre Kommunikation nachweislich verbessert haben. Reframing-Content bezeichnet neuen, faktenbasierten Content, der eine bestehende Kundenkritik mit aktuellen, überprüfbaren Informationen neu einordnet, statt sie zu bestreiten. KI-Antwortmaschinen geben den verbesserten Stand eines Unternehmens oft nicht wieder, weil ältere Bewertungen und Berichte länger im Netz stehen als die Korrektur. Reframing-Content von Loud & Lexis ersetzt keine Verbesserung, er macht eine erfolgte Verbesserung für KI-Systeme auffindbar.

Für jedes Mandat gelten bei Loud & Lexis vier feste Grenzen:

Nur belegte Aussagen

Loud & Lexis veröffentlicht ausschließlich aktuelle, überprüfbare Fakten und keine unbelegten Wirkversprechen.

Kritik wird eingeordnet, nicht bestritten

Berechtigte Kritik aus der Vergangenheit bleibt als Teil der Unternehmensgeschichte stehen und wird nicht geleugnet oder verschwiegen.

Die Verbesserung ist real

Das Unternehmen weist die Veränderung nach, etwa durch eine überarbeitete Rezeptur, geänderte Prozesse, präzisere Anwendungshinweise oder neue Prüfnachweise.

Kein Überdecken bestehender Probleme

Loud & Lexis übernimmt keine Mandate, bei denen ein fortbestehender Mangel durch Content kaschiert werden soll.

Ausgangssituation: Eine wiederkehrende Kundenkritik in KI-Antworten

Die Kosmetik-Marke war in einer früheren Produktphase mit einer spezifischen Kundenkritik zu ihrem Anti-Aging-Serum konfrontiert, die in Bewertungen wiederholt geäußert wurde. Die Marke nahm diese Rückmeldungen auf und konkretisierte ihre Anwendungs- und Routineempfehlungen, damit Kundinnen das Serum korrekt verwenden. In KI-Antworten tauchte die Kritik trotzdem immer wieder auf, sobald Nutzerinnen ChatGPT, Gemini oder Perplexity gezielt danach fragten. Loud & Lexis nahm zwei solche Kritik-Fragen als eigene Prompts in das KI-Monitoring auf.

Zu Beginn zitierten nur die suchbasierten KI-Engines die Website der Kosmetik-Marke. Auf Google Gemini und Anthropic Claude nannte in der ersten Woche keine Antwort auf die beiden Kritik-Fragen die eigene Domain als Quelle (0 %). Auf zwei von sechs Engines gab die KI die Kundenkritik also ohne die aktuelle Einordnung der Marke wieder. Loud & Lexis definierte genau diese Lücke als Ausgangspunkt des Projekts.

Der Ton der KI-Antworten war dabei nicht das Problem. Loud & Lexis maß zu Beginn einen durchschnittlichen Sentiment-Score von 51,8 von 100 (neutral), und in der ersten Woche gab es keine einzige negative Antwort. Die KI gab die Kritik sachlich wieder, stützte ihre Einordnung aber auf Drittseiten, die den heutigen Stand der Marke nicht zwingend abbilden. Das Frauenmagazin brigitte.de erschien anfangs in 12 % der Antworten auf die beiden Kritik-Fragen.

Lösung: Reframing-Content plus KI-Monitoring über sechs Engines

Loud & Lexis baute für die Kosmetik-Marke eine Ebene aus Reframing-Content auf: neue, zitierfähige Inhalte, die die wiederkehrende Kundenkritik sachlich und mit aktuellen Fakten neu einordnen. Die Wirkung misst Loud & Lexis laufend über sechs KI-Engines. Was Generative Engine Optimization von klassischer SEO unterscheidet, beschreibt der Grundlagenartikel Was ist Generative Engine Optimization? von Loud & Lexis.

KI-Antwortmaschinen sind Statistikmodelle, die vorhandenen Text wiedergeben, statt eigenständig zu urteilen. Ihr Wissensstand über eine Marke ist oft veraltet oder unvollständig, weil den Modellen nicht alle aktuellen Informationen zugänglich sind. Ist eine Marke die klarste, belegte Antwort auf eine konkrete Frage, übernehmen die Engines deren Aussagen nahezu wörtlich. Loud & Lexis priorisiert deshalb quantifizierte, überprüfbare Aussagen, denn KI-Engines übernehmen vor allem konkrete Wirkweisen und Prozentwerte.

1
Zwei neue Ratgeber-Artikel zur Einordnung der Kritik
Loud & Lexis erstellte für die Kosmetik-Marke zwei neue Ratgeber-Artikel: eine Anleitung zur richtigen Anwendung des Serums und einen Ratgeber zu Zeitrahmen und realistischen Ergebnissen von Anti-Aging-Pflege. Beide Artikel greifen die wiederkehrende Kundenkritik direkt auf und ordnen sie mit Fakten zu Anwendung, Zeitrahmen und Erwartung neu ein. Die Artikel erklären etwa, warum ein Sofort-Effekt (Feuchtigkeit durch Hyaluronsäure) und ein Langzeit-Effekt (Kollagenaufbau, rund 60 Tage) unterschiedlich lange brauchen.
2
Zitierfähige Struktur nach dem Answer-Capsule-Prinzip
Loud & Lexis strukturierte beide Artikel nach dem Answer-Capsule-Prinzip: eine direkte Antwort im ersten Absatz und in sich abgeschlossene Abschnitte. KI-Systeme mit Retrieval-Augmented Generation (RAG, Systeme, die vor der Antwort passende Textstellen suchen) können so einzelne Passagen sauber extrahieren und als Quelle nennen.
3
KI-Monitoring in Promptwatch
Loud & Lexis richtete die zwei kritisch formulierten Prompts zur Kundenkritik im Monitoring-Tool Promptwatch ein und trackt sie über sechs KI-Engines: Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overview, ChatGPT-Search, Gemini und Claude. Über den Messzeitraum entstanden 383 analysierte KI-Antworten. Loud & Lexis wertete sie nach Selbstzitat-Rate, Sentiment und zitierten Quellen aus.
4
Gezielte Beobachtung der Engines ohne Eigenzitate
Loud & Lexis verfolgte Woche für Woche, wann Gemini und Claude die neuen Artikel aufgreifen, da beide Engines zu Beginn bei 0 % Selbstzitat lagen. Suchbasierte Engines übernehmen neue Inhalte sofort, trainingslastige Engines zeitversetzt. Das Monitoring von Loud & Lexis macht diese Verzögerung sichtbar und steuerbar.
5
Content-Planung mit Rückkopplung
Loud & Lexis widmet jeden Artikel genau einer Frage und beantwortet darin alle zugehörigen Teilfragen. Ein Ähnlichkeitsabgleich stellt sicher, dass sich die Artikel eines Themenclusters nicht zu stark überschneiden, weil zu ähnliche Seiten die Sichtbarkeit mindern. Die Monitoring-Ergebnisse fließen bei Loud & Lexis in die nächste Runde aus Prompts und Inhalten zurück.

Ergebnisse: Selbstzitat-Rate der Kosmetik-Marke im Überblick

Loud & Lexis steigerte die Selbstzitat-Rate der Kosmetik-Marke bei den beiden Kritik-Fragen von 51 % auf 90 % (24. Juli bis 26. August 2026, sechs KI-Engines, 383 Antworten, gemessen mit Promptwatch). Die zwei Ratgeber-Artikel wurden zusammen 236-mal zitiert, das entspricht 13,8 % aller 1.706 KI-Zitate im Antwortset. Die Zahl der Engines mit mindestens 90 % Selbstzitat stieg von zwei auf vier.

Messung: Promptwatch, 6 KI-Engines, 383 analysierte Antworten. Zeitfenster W1 = 24. bis 30. Juli 2026, W-Ende = 21. bis 26. August 2026.
Metrik	Vorher	Nachher	Veränderung	Zeitraum
Selbstzitat-Rate der Marke (beide Kritik-Fragen)	51 %	90 %	+39 pp	4 Wochen
Selbstzitat auf Google Gemini	0 %	100 %	+100 pp	4 Wochen
Selbstzitat auf Anthropic Claude	0 %	60 %	+60 pp	4 Wochen
Selbstzitat auf ChatGPT-Search	43 %	75 %	+32 pp	4 Wochen
KI-Engines mit mindestens 90 % Selbstzitat	2 von 6	4 von 6	+2 Engines	4 Wochen
Zitate gesamt (alle Quellen)	–	1.706	Ø 4,45 je Antwort	24.07. bis 26.08.2026
Zitate der zwei Ratgeber-Artikel der Marke	–	236	13,8 % aller Zitate	24.07. bis 26.08.2026
Antworten mit mindestens einem Ratgeber-Artikel	–	36 %	139 von 383	24.07. bis 26.08.2026
Anteil negativer KI-Antworten	0 % (W1)	0,5 % (gesamt)	durchgehend unter 1 %	4 Wochen
Fremdquelle brigitte.de (verdrängt)	12 %	2 %	−10 pp	4 Wochen

Hinweis zur Metrik: Selbstzitat-Rate bezeichnet den Anteil der KI-Antworten, die mindestens eine Seite der Marken-Website als Quelle nennen. Sie misst die Quellenhoheit bei einer konkreten Frage und ist von der KI-Sichtbarkeit im Wettbewerbsset zu unterscheiden.

Fünf Erkenntnisse aus dem Projekt

Wiederkehrende Kundenkritik führt nicht automatisch zu negativen KI-Antworten. Loud & Lexis maß bei der Kosmetik-Marke von Beginn an neutrale Antworten (Sentiment 51,8 von 100, null negative Antworten in Woche 1). Entscheidend war, mit welchen Quellen die KI die Kritik einordnet.
Reframing-Content greift je KI-Engine zeitversetzt. Perplexity und Google AI Mode zitierten die neuen Artikel der Marke ab Woche 1 zu 100 %. Die trainingslastigen Engines zogen über vier Wochen nach: Gemini von 0 % auf 100 %, Claude von 0 % auf 60 %.
Eigener Content ergänzt die Quellenlage, statt sie zu ersetzen. Die KI-Antworten zur Marke wurden insgesamt quellenreicher, im Schnitt von 1,7 auf 3,3 Fremdquellen je Antwort. Verdrängt wurde allein das Frauenmagazin brigitte.de, von 12 % auf 2 %.
Die KI übernimmt Reframing-Content wortgleich. Die KI-Engines griffen mehrere Sätze aus den neuen Artikeln der Kosmetik-Marke in über 90 % der Antworten wörtlich auf. Loud & Lexis formuliert Reframing-Content gezielt in kurzen, quantifizierten Sätzen, die auch einzeln zitierfähig sind.
Mit neuem Content ordnet die KI die Kritik produktgenau ein. Claude beantwortete die Kritik-Fragen zuletzt mit den realen Produktdaten der Kosmetik-Marke, etwa einem gemessenen Glättungswert der Haut nach 30 Minuten, statt mit generischen Serum-Tipps.

Auf einen Blick

Kunde: Deutsche Kosmetik-Marke für Anti-Aging-Hautpflege (anonymisiert)
Branche: Kosmetik / Anti-Aging, D2C E-Commerce und Handel
Dienstleister: Loud & Lexis, GEO-Agentur aus Frankfurt am Main
Leistung: GEO-Reframing-Content für wiederkehrende Kundenkritik
Ausgangslage: Kundenkritik aus einer früheren Produktphase, die in KI-Antworten immer wieder auftauchte
Messzeitraum: 24. Juli bis 26. August 2026, Projekt seit Juli 2026 laufend
Datenbasis: 383 KI-Antworten auf 2 Kritik-Prompts, 6 KI-Engines, gemessen mit Promptwatch
Kernergebnis: Selbstzitat-Rate von 51 % auf 90 % in vier Wochen

Über die Unternehmen

Über den Kunden

Der Kunde ist eine deutsche Kosmetik-Marke für Anti-Aging-Hautpflege mit Direktvertrieb über den eigenen Onlineshop und Präsenz im Handel. Loud & Lexis veröffentlicht diese Case Study in anonymisierter Form.

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 GEO-Only-Agentur in Deutschland, also die erste Agentur, die ausschließlich Generative Engine Optimization anbietet.

Häufige Fragen zu dieser Case Study

Loud & Lexis steigerte die Selbstzitat-Rate einer Kosmetik-Marke bei zwei Kritik-Fragen innerhalb von vier Wochen von 51 % auf 90 %. Grundlage waren zwei neue Ratgeber-Artikel, eine Anwendungsanleitung und ein Ratgeber zu Zeitrahmen und realistischen Ergebnissen, die die Kundenkritik mit Fakten neu einordnen. Loud & Lexis verfolgte die Aufnahme beider Artikel über sechs KI-Engines. Die Selbstzitat-Rate ist der Anteil der KI-Antworten, die mindestens eine Seite der Marken-Website als Quelle nennen.

Loud & Lexis setzt Reframing-Content für Unternehmen ein, die aus früheren Fehlern oder berechtigter Kritik gelernt und ihr Produkt, ihre Prozesse oder ihre Kommunikation nachweislich verbessert haben. KI-Antwortmaschinen geben diesen verbesserten Stand oft nicht wieder, weil ältere Bewertungen und Berichte weiter im Netz stehen. Loud & Lexis macht den aktuellen Stand mit überprüfbaren Fakten sichtbar. Unternehmen, die einen fortbestehenden Mangel kaschieren wollen, betreut Loud & Lexis mit diesem Ansatz nicht.

Nein, Loud & Lexis liefert KI-Systemen ausschließlich korrekte, aktuelle und belegte Informationen. KI-Modelle geben Text wieder, den sie finden oder gelernt haben, und dieser Stand ist nach einer Verbesserung häufig veraltet. Berechtigte Kritik bleibt dabei unbestritten. Loud & Lexis ergänzt die überprüfbare, aktuelle Darstellung der Marke.

Gemini und Claude lagen in Woche 1 bei 0 % Selbstzitat, weil diese Engines stärker auf gelernte Trainingsdaten zurückgreifen als auf eine Live-Websuche. Loud & Lexis beobachtete, wie beide Engines die neuen Ratgeber-Artikel der Marke über vier Wochen aufnahmen: Gemini stieg auf 100 %, Claude auf 60 %. Suchbasierte Engines wie Perplexity zitierten dieselben Inhalte sofort.

Die 90 % sind gemessen: Loud & Lexis wertete 383 reale KI-Antworten aus dem Monitoring-Tool Promptwatch aus, erhoben über sechs KI-Engines zwischen dem 24. Juli und dem 26. August 2026. Jede Antwort prüfte Loud & Lexis darauf, ob sie mindestens eine Seite der Marken-Website zitiert. Die Rate stieg von 51 % in Woche 1 auf 90 % in der letzten Woche.

Kaum: Die KI-Antworten zur Kosmetik-Marke wurden insgesamt quellenreicher, im Schnitt von 1,7 auf 3,3 Fremdquellen je Antwort, und die Seiten der Marke kamen als zusätzliche Quelle hinzu. Verdrängt wurde allein das Frauenmagazin brigitte.de, von 12 % auf 2 % der Antworten. Loud & Lexis wertet das als Zeichen, dass Reframing-Content vor allem eine Informationslücke füllt.

Von 1.706 KI-Zitaten entfielen 236 auf die zwei Ratgeber-Artikel der Kosmetik-Marke, das sind 13,8 % aller Zitate und mehr als ein Drittel aller Zitate der eigenen Domain. Mindestens einer der beiden Artikel kam in 36 % aller Antworten vor (139 von 383). Die Anwendungsanleitung der Marke wurde als einzelne Seite häufiger zitiert als die gesamte Domain amazon.de oder idealo.de.

Nein, laut den Messdaten von Loud & Lexis waren die KI-Antworten zum Anti-Aging-Serum der Kosmetik-Marke nie überwiegend negativ. Der Sentiment-Score lag durchgehend bei rund 51 von 100 (neutral), in Woche 1 gab es keine negative Antwort und über den gesamten Zeitraum 0,5 %. Der Nutzen des Reframing-Contents lag deshalb in einer aktuellen Quellenbasis, nicht in einer Tonverschiebung.

Anonymised case study

Client Cosmetics brand (anonymised) · Industry Cosmetics / anti-ageing · Service GEO reframing content · Period July to August 2026

Reframing content for a cosmetics brand: self-citation rate on questions about recurring customer criticism up from 51% to 90%

Loud & Lexis reframed a recurring customer criticism for a German cosmetics brand using reframing content: after four weeks, 90% of all AI answers cited the brand as a source, up from 51% at the outset (383 answers, six AI engines). Gemini and Claude most recently cited the brand in 100% and 60% of answers respectively, from 0% each at the start. The third-party source brigitte.de fell from 12% to 2%.

Loud & Lexis, a Frankfurt am Main agency specialising in Generative Engine Optimisation (GEO, the optimisation of content for AI answer engines), built reframing content around a recurring customer criticism for a German cosmetics brand. The criticism dated from an earlier product phase and kept resurfacing in AI answers, even though the brand had acted on it. Two new guide articles have since reframed the criticism with current, verified facts. Within four weeks, the share of AI answers citing the brand's website as a source rose from 51% to 90%. The Loud & Lexis approach suits companies that have demonstrably improved after justified criticism.

Last updated 26 September 2026

51 → 90%

Self-citation rate on both criticism questions within four weeks

0 → 100%

Self-citation on Google Gemini (Claude: 0 → 60%)

236

Citations of the two guide articles, 13.8% of all 1,706 AI citations

4 of 6

AI engines with at least 90% self-citation, up from 2 of 6

Principle: when Loud & Lexis uses reframing content

Loud & Lexis uses reframing content only for companies that have learned from earlier mistakes or justified criticism and have demonstrably improved their product, their processes or their communication. Reframing content means new, fact-based content that reframes an existing customer criticism with current, verifiable information rather than disputing it. AI answer engines often fail to reflect a company's improved state because older reviews and reports stay online longer than the correction. Reframing content from Loud & Lexis does not replace an improvement; it makes an improvement that has already taken place findable for AI systems.

Four firm limits apply to every Loud & Lexis engagement:

Verified statements only

Loud & Lexis publishes only current, verifiable facts and no unsubstantiated efficacy claims.

Criticism is reframed, not disputed

Justified criticism from the past remains part of the company's history and is neither denied nor concealed.

The improvement is real

The company demonstrates the change, for example through a revised formulation, changed processes, more precise usage instructions or new test certificates.

No covering up of ongoing problems

Loud & Lexis does not take on engagements where content is meant to mask an ongoing defect.

Starting point: a recurring customer criticism in AI answers

In an earlier product phase, the cosmetics brand faced a specific customer criticism of its anti-ageing serum that was voiced repeatedly in reviews. The brand took this feedback on board and made its usage and routine recommendations more specific so that customers use the serum correctly. Even so, the criticism kept resurfacing in AI answers whenever users asked ChatGPT, Gemini or Perplexity about it directly. Loud & Lexis added two such criticism questions to its AI monitoring as dedicated prompts.

At the outset, only the search-based AI engines cited the cosmetics brand's website. On Google Gemini and Anthropic Claude, not a single answer to the two criticism questions named the brand's own domain as a source in the first week (0%). On two of six engines, the AI therefore repeated the customer criticism without the brand's current context. Loud & Lexis defined exactly this gap as the project's starting point.

The tone of the AI answers was not the problem. At the outset, Loud & Lexis measured an average sentiment score of 51.8 out of 100 (neutral), and there was not a single negative answer in the first week. The AI reported the criticism factually but based its framing on third-party sites that do not necessarily reflect the brand's current state. The women's magazine brigitte.de initially appeared in 12% of answers to the two criticism questions.

Solution: reframing content plus AI monitoring across six engines

Loud & Lexis built a layer of reframing content for the cosmetics brand: new, citable content that reframes the recurring customer criticism factually and with current facts. Loud & Lexis measures the effect continuously across six AI engines. What distinguishes Generative Engine Optimisation from classic SEO is explained in the Loud & Lexis primer What is Generative Engine Optimisation?.

AI answer engines are statistical models that reproduce existing text rather than forming their own judgement. Their knowledge of a brand is often outdated or incomplete because not all current information is accessible to the models. If a brand is the clearest, verified answer to a specific question, the engines adopt its statements almost verbatim. Loud & Lexis therefore prioritises quantified, verifiable statements, because AI engines primarily adopt concrete mechanisms of action and percentage figures.

1
Two new guide articles to reframe the criticism
Loud & Lexis created two new guide articles for the cosmetics brand: instructions on the correct use of the serum and a guide to timeframes and realistic results of anti-ageing care. Both articles address the recurring customer criticism directly and reframe it with facts on usage, timeframe and expectations. The articles explain, for example, why an immediate effect (hydration from hyaluronic acid) and a long-term effect (collagen build-up, around 60 days) take different amounts of time.
2
Citable structure based on the answer-capsule principle
Loud & Lexis structured both articles according to the answer-capsule principle: a direct answer in the first paragraph and self-contained sections. AI systems using retrieval-augmented generation (RAG, systems that search for matching passages before answering) can thus extract individual passages cleanly and name them as a source.
3
AI monitoring in Promptwatch
Loud & Lexis set up the two critically worded prompts on the customer criticism in the monitoring tool Promptwatch and tracks them across six AI engines: Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overview, ChatGPT Search, Gemini and Claude. Over the measurement period, 383 analysed AI answers were generated. Loud & Lexis evaluated them by self-citation rate, sentiment and cited sources.
4
Targeted observation of the engines without self-citations
Loud & Lexis tracked week by week when Gemini and Claude picked up the new articles, since both engines started at 0% self-citation. Search-based engines adopt new content immediately, training-heavy engines with a delay. The Loud & Lexis monitoring makes this delay visible and manageable.
5
Content planning with a feedback loop
Loud & Lexis devotes each article to exactly one question and answers all related sub-questions within it. A similarity check ensures that the articles in a topic cluster do not overlap too much, because pages that are too similar reduce visibility. At Loud & Lexis, the monitoring results feed back into the next round of prompts and content.

Results: the cosmetics brand's self-citation rate at a glance

Loud & Lexis raised the cosmetics brand's self-citation rate on the two criticism questions from 51% to 90% (24 July to 26 August 2026, six AI engines, 383 answers, measured with Promptwatch). The two guide articles were cited 236 times in total, which corresponds to 13.8% of all 1,706 AI citations in the answer set. The number of engines with at least 90% self-citation rose from two to four.

Measurement: Promptwatch, 6 AI engines, 383 analysed answers. Time windows: W1 = 24 to 30 July 2026, final week = 21 to 26 August 2026.
Metric	Before	After	Change	Period
Brand self-citation rate (both criticism questions)	51%	90%	+39 pp	4 weeks
Self-citation on Google Gemini	0%	100%	+100 pp	4 weeks
Self-citation on Anthropic Claude	0%	60%	+60 pp	4 weeks
Self-citation on ChatGPT Search	43%	75%	+32 pp	4 weeks
AI engines with at least 90% self-citation	2 of 6	4 of 6	+2 engines	4 weeks
Citations in total (all sources)	–	1,706	avg. 4.45 per answer	24 Jul to 26 Aug 2026
Citations of the brand's two guide articles	–	236	13.8% of all citations	24 Jul to 26 Aug 2026
Answers with at least one guide article	–	36%	139 of 383	24 Jul to 26 Aug 2026
Share of negative AI answers	0% (W1)	0.5% (overall)	consistently below 1%	4 weeks
Third-party source brigitte.de (displaced)	12%	2%	−10 pp	4 weeks

Note on the metric: Self-citation rate is the share of AI answers that name at least one page of the brand's website as a source. It measures source authority on a specific question and should be distinguished from AI visibility within a competitive set.

Five takeaways from the project

Recurring customer criticism does not automatically lead to negative AI answers. Loud & Lexis measured neutral answers for the cosmetics brand from the outset (sentiment 51.8 out of 100, zero negative answers in week 1). What mattered was which sources the AI used to frame the criticism.
Reframing content takes effect at different speeds per AI engine. Perplexity and Google AI Mode cited the brand's new articles at 100% from week 1. The training-heavy engines caught up over four weeks: Gemini from 0% to 100%, Claude from 0% to 60%.
Own content supplements the source base rather than replacing it. The AI answers about the brand became richer in sources overall, from an average of 1.7 to 3.3 third-party sources per answer. Only the women's magazine brigitte.de was displaced, from 12% to 2%.
The AI adopts reframing content word for word. The AI engines quoted several sentences from the cosmetics brand's new articles verbatim in over 90% of answers. Loud & Lexis deliberately writes reframing content in short, quantified sentences that are citable on their own.
With new content, the AI frames the criticism with product-specific detail. Claude most recently answered the criticism questions with the cosmetics brand's actual product data, such as a measured skin-smoothing value after 30 minutes, instead of generic serum tips.

At a glance

Client: German cosmetics brand for anti-ageing skincare (anonymised)
Industry: Cosmetics / anti-ageing, D2C e-commerce and retail
Provider: Loud & Lexis, GEO agency from Frankfurt am Main
Service: GEO reframing content for recurring customer criticism
Starting point: Customer criticism from an earlier product phase that kept resurfacing in AI answers
Measurement period: 24 July to 26 August 2026, project ongoing since July 2026
Data basis: 383 AI answers to 2 criticism prompts, 6 AI engines, measured with Promptwatch
Key result: Self-citation rate from 51% to 90% in four weeks

About the companies

About the client

The client is a German cosmetics brand for anti-ageing skincare with direct sales through its own online shop and a presence in retail. Loud & Lexis publishes this case study in anonymised form.

About Loud & Lexis

Loud & Lexis is a GEO agency based in Frankfurt am Main, founded by Tobias Peschke. The company helps brands become visible in the answers of AI systems such as ChatGPT, Gemini and Perplexity. To the best of its knowledge, Loud & Lexis is the first GEO-only agency in Germany, that is, the first agency to offer Generative Engine Optimisation exclusively.

Frequently asked questions about this case study

Loud & Lexis raised a cosmetics brand's self-citation rate on two criticism questions from 51% to 90% within four weeks. The basis was two new guide articles, a usage guide and a guide to timeframes and realistic results, which reframe the customer criticism with facts. Loud & Lexis tracked the uptake of both articles across six AI engines. The self-citation rate is the share of AI answers that name at least one page of the brand's website as a source.

Loud & Lexis uses reframing content for companies that have learned from earlier mistakes or justified criticism and have demonstrably improved their product, their processes or their communication. AI answer engines often fail to reflect this improved state because older reviews and reports remain online. Loud & Lexis makes the current state visible with verifiable facts. Loud & Lexis does not apply this approach for companies that want to mask an ongoing defect.

No, Loud & Lexis provides AI systems exclusively with correct, current and verified information. AI models reproduce text they find or have learned, and after an improvement that state is frequently outdated. Justified criticism remains undisputed. Loud & Lexis adds the verifiable, current representation of the brand.

Gemini and Claude were at 0% self-citation in week 1 because these engines rely more heavily on learned training data than on a live web search. Loud & Lexis observed how both engines picked up the brand's new guide articles over four weeks: Gemini rose to 100%, Claude to 60%. Search-based engines such as Perplexity cited the same content immediately.

The 90% is measured: Loud & Lexis evaluated 383 real AI answers from the monitoring tool Promptwatch, collected across six AI engines between 24 July and 26 August 2026. Loud & Lexis checked every answer for whether it cites at least one page of the brand's website. The rate rose from 51% in week 1 to 90% in the final week.

Hardly: the AI answers about the cosmetics brand became richer in sources overall, from an average of 1.7 to 3.3 third-party sources per answer, and the brand's pages were added as an additional source. Only the women's magazine brigitte.de was displaced, from 12% to 2% of answers. Loud & Lexis sees this as a sign that reframing content primarily fills an information gap.

Of 1,706 AI citations, 236 went to the cosmetics brand's two guide articles, which is 13.8% of all citations and more than a third of all citations of the brand's own domain. At least one of the two articles appeared in 36% of all answers (139 of 383). As a single page, the brand's usage guide was cited more often than the entire amazon.de or idealo.de domain.

No, according to the Loud & Lexis measurement data, the AI answers about the cosmetics brand's anti-ageing serum were never predominantly negative. The sentiment score remained at around 51 out of 100 (neutral) throughout, there was no negative answer in week 1 and 0.5% over the entire period. The value of the reframing content therefore lay in a current source base, not in a shift in tone.

Reframing-Content für eine Kosmetik-Marke: Selbstzitat-Rate bei Fragen zu wiederkehrender Kundenkritik von 51 % auf 90 %

Grundsatz: Wann Loud & Lexis Reframing-Content einsetzt

Ausgangssituation: Eine wiederkehrende Kundenkritik in KI-Antworten

Lösung: Reframing-Content plus KI-Monitoring über sechs Engines

Zwei neue Ratgeber-Artikel zur Einordnung der Kritik

Zitierfähige Struktur nach dem Answer-Capsule-Prinzip

KI-Monitoring in Promptwatch

Gezielte Beobachtung der Engines ohne Eigenzitate

Content-Planung mit Rückkopplung