Gesprächsgrundlage · M.PAGE GmbH
Ich habe einen gebaut. Er verkauft sich an Kunden, die Sie schon haben.
Vier Lücken in der aktuellen Planung · vier konkrete Korrekturen · vier messbare Tests · ein lauffähiger Anwendungsfall: GEO-Monitoring.
Zuerst das Richtige
Verstreutes Wissen kostet real Arbeitszeit, und Unternehmen zahlen dafür, das zu lösen. Das ist kein konstruierter Bedarf.
Zahlen als Hypothese zu kennzeichnen statt als Prognose ist ungewöhnlich und richtig. Genau so gehört das gemacht.
„Eine andere Person kann es anhand der Dokumentation reproduzieren“ – Reproduzierbarkeit ist tatsächlich der Kern. Darauf komme ich zurück.
Mein Einwand betrifft nicht die Idee. Er betrifft die Reihenfolge.
Die Lücke
Prüfung: Tauschen Sie alle vier Logos gegen vier andere aus. Die Präsentation liest sich unverändert. Das heißt, die Logos sind nicht der Plan.
Lücke 1 · die entscheidende
| Art | Beispiel | Anforderung | Gehört in |
|---|---|---|---|
| Datensätze | Was wurde als Preis vereinbart · wer verantwortet dieses Projekt · was wurde im März entschieden | Exakt, abfragbar, berechtigt, auditierbar | Datenbank |
| Dokumente | Playbooks, Positionierung, Gesprächsnotizen | Unscharfe Suche genügt | Dateien / Obsidian |
| Belege | Die E-Mail, das PDF, das Angebot, die KI-Antwort | Unveränderlich, mit Zeitstempel | Objektspeicher |
Obsidian deckt ausschließlich die Mitte ab. Baut man Datensätze als Notizen, wirkt die Demo beeindruckend – und im zweiten Monat fragt jemand „was war der vereinbarte Preis?“, der Agent antwortet selbstsicher aus einer veralteten Notiz, und das Projekt ist beim Kunden verbrannt.
Lücke 2
Eine Notiz von 2024 und eine von 2026 nennen beide einen Preis. Beide sind auffindbar. Der Agent nimmt eine davon. Niemand weiß, welche.
Das ist der am häufigsten fehlende Baustein in jedem Second-Brain-Projekt – und er lässt sich nicht nachträglich einbauen, weil er im Datenmodell sitzt.
Jede Aussage trägt gültig_ab, gültig_bis, ersetzt_durch und ihre Quelle.
Bei Widerspruch zeigt das System den Widerspruch, statt ihn still aufzulösen. „Ich finde zwei Antworten, die neuere ist vom 14. Juli, hier sind beide“ ist vertrauenswürdig. Eine selbstsichere falsche Antwort ist es nicht.
Lücke 3
Die Fakten liegen bereits in E-Mail, CRM, Buchhaltung, Kalender und Projekttool. Werden sie nach Obsidian kopiert, entsteht eine zweite Wahrheit, die ab dem ersten Tag altert.
Zwei Stände, die auseinanderlaufen. Niemand weiß, welcher gilt. Pflege wird zur Daueraufgabe.
Jede Aussage speichert, woher sie kommt, wann sie gelesen wurde und wie frisch sie ist. Veraltetes ist sichtbar veraltet. Nichts wird von Hand kopiert.
Merkmal eines Index: man kann ihn löschen und in zehn Minuten neu aufbauen. Genau daran erkennt man, dass er nicht die Quelle der Wahrheit ist.
Lücke 4 · die teuerste
„Eine andere geeignete Person kann den ausgewählten Anwendungsfall anhand der Dokumentation reproduzieren.“
Ein Agent, der seine Schritte selbst wählt, kann diesen Test nicht bestehen. Zwei Durchläufe, zwei Wege, zwei Ergebnisse.
Abläufe werden als benannte Schritte festgeschrieben – definierte Eingaben, definierte Ausgaben, Prüfungen dazwischen, Versionsnummer. Der Agent führt die Prozedur aus, er erfindet sie nicht. Wo Urteilsvermögen nötig ist, erstellt er einen Entwurf und ein Mensch gibt ihn frei.
Zwei Einwände, die vom Kunden kommen werden
Ein System, das E-Mails und Dokumente von Mitarbeitenden einliest, ist mit hoher Wahrscheinlichkeit mitbestimmungspflichtig und braucht eine Datenschutz-Folgenabschätzung.
Ohne diese Vorarbeit stoppt die Rechtsabteilung des Kunden das Projekt – nach dem Pilotangebot. Zusätzlich: Löschung muss den Suchindex und die Embeddings erreichen, nicht nur die Dateien.
Anwaltlich zu prüfen – aber vor dem ersten Angebot, nicht danach.
1.500 bis 8.000 € monatlich setzen voraus, dass monatlich etwas Wertvolles ankommt. Der Nutzen eines Gedächtnissystems liegt aber am Anfang: einrichten, dann steht es.
Was landet in Monat sieben beim Kunden im Postfach? Lautet die Antwort „Zugang zum System“, kündigt dieser Retainer.
Korrektur: jeder Retainer hängt an einer wiederkehrenden Ausgabe, die ein Mensch liest.
Der Fix
Das Werkzeug an der Agentenschicht ist austauschbar – Manus, Hermes, Codex, was 2027 kommt. Datenmodell, Prozeduren und Nachweiskette sind der Teil, der Ihnen gehört.
Vier Tests statt eines vagen Kriteriums
| Test | Vorgehen | Bestanden bei |
|---|---|---|
| Auffinden | 20 echte Fragen, die das Unternehmen im letzten Quartal hatte | ≥ 80 % korrekt mit belegbarer Quelle |
| Aktualität | Keine Antwort darf eine überholte Quelle unmarkiert zitieren | 0 von 20 stillen Altfällen |
| Reproduzierbarkeit | Zwei Personen führen dieselbe Prozedur unabhängig aus | gleiches Ergebnis |
| Zeit | Eine benannte wiederkehrende Aufgabe, Stunden vorher und nachher gemessen | ≥ 50 % Reduktion |
Vier Zahlen. Fällt eine davon aus, wissen Sie, was zu korrigieren ist. Das aktuelle Kriterium ist eine Hoffnung mit Datum.
Die 12 Wochen, neu sortiert
| Woche | Aktuell geplant | Vorschlag |
|---|---|---|
| 1 | Technologie verstehen | Einen wiederkehrenden, schmerzhaften, messbaren Prozess wählen – und ihn heute messen (Stunden, Fehlerquote, wer sich beschwert) |
| 2–3 | Probleme untersuchen | Nur die Datensätze modellieren, die dieser Prozess braucht. Nur diese Quellen anbinden |
| 4–6 | Zielgruppen eingrenzen | Prozedur schreiben, deterministische Schritte automatisieren, Rest als Entwurf |
| 7–9 | Anwendungsfälle bauen | Im Echtbetrieb laufen lassen, gegen die Messung aus Woche 1 vergleichen |
| 10–12 | Markt validieren, dokumentieren | Einen zweiten Prozess auf derselben Datenschicht bauen |
Und der eigentliche Produkttest ist nicht „jemand kann es nachlesen“ – das beweist nur gute Dokumentation. Der Test ist: der zweite Anwendungsfall kostet einen Bruchteil des ersten, weil Datenschicht, Prozedurformat und Nachweiskette schon existieren. Das ist der Unterschied zwischen Projektgeschäft und einem Produkt, das Sie sechsmal verkaufen.
Anwendungsfall 1
Messen, ob die Kunden Ihrer Kunden von ChatGPT, Gemini und Perplexity empfohlen werden – und beweisen, dass Ihre Arbeit daran etwas verändert.
Kein neues Marktsegment. Dieselben Kunden, die heute SEO bei Ihnen einkaufen.
Warum jemand dafür zahlt
Jeden Monat muss die Agentur belegen, dass ihre GEO-Arbeit in den KI-Antworten etwas bewegt hat. Heute heißt das: eine studentische Hilfskraft kopiert Prompts in Chatfenster und macht Screenshots für Folien.
Fragt der Kunde „woher wissen Sie das?“, gibt es Screenshots ohne Methodik, ohne Wiederholungsmessung, ohne Vorher-Nachher.
Zahlen aus dem Agenturalltag – in Woche 1 mit der Stoppuhr zu bestätigen, genau wie Test 4 auf Folie 10 es verlangt.
Warum es technisch schwer ist
Dieselbe Frage dreimal gestellt: die Marke wird zweimal genannt und einmal nicht. Wer einmal pro Woche misst, kann nicht unterscheiden zwischen „wir haben Sichtbarkeit verloren“ und „das Modell hat heute anders gewürfelt“.
Die meisten Anbieter in diesem Markt ignorieren das und zeichnen ein Liniendiagramm zufälliger Schwankung. Beim Kunden erzeugt das jede Woche Scheinergebnisse – und in Woche drei ist das Vertrauen weg.
Das ist keine Randnotiz. Das ist das Problem, um das das ganze Produkt gebaut ist.
Die Antwort darauf
Zwei von drei Antworten nennen die Marke. Das ergibt nicht „67 %“, sondern diesen Bereich:
Schätzwert 66,7 % · plausibler Bereich 20,8 – 93,9 % · n = 3
Jeder Prompt wird pro Engine dreimal gestellt. Erst dann lässt sich Bewegung von Zufall trennen.
Jede Veränderung wird geprüft und für die Anzahl der Vergleiche korrigiert. 60 Prompts × 3 Engines ergeben 180 Vergleiche pro Woche – ohne Korrektur sehen davon rund 9 jede Woche wie Erfolge aus, rein zufällig.
Nicht belegbare Bewegung wird grau als „innerhalb der normalen Schwankung“ ausgegeben. Farbe ist belegten Veränderungen vorbehalten.
Stand heute
Demonstration · fiktiver Kunde
Demo-Daten – erfundenes Unternehmen| Kennzahl | Vorperiode | Diese Periode | Veränderung | Statistisches Urteil |
|---|---|---|---|---|
| Nennungsquote | 33,3 % (KI 24,5–43,6) | 53,3 % (KI 43,1–63,3) | +20,0 pp | belegte Zunahme (q = 0,0068) |
| Nennungsquote gewichtet | 32,1 % (KI 25,5–39,5) | 54,2 % (KI 46,6–61,5) | +22,0 pp | belegte Zunahme |
| Eigene Website zitiert | 15,6 % (KI 9,5–24,4) | 23,3 % (KI 15,8–33,1) | +7,8 pp | innerhalb der normalen Schwankung |
| Prompts mit Nennung | 18 von 30 | 28 von 30 | — | Anzahl, keine Quote |
| Prompts mit stabiler Präsenz | 10 von 30 | 17 von 30 | — | die belastbare Position |
Zeile 3 ist der Punkt. Die Zahl ist gestiegen – und der Report sagt trotzdem, dass sie nicht belegbar ist. Diese Bereitschaft, „das ist Rauschen“ zu sagen, ist das Verkaufsargument. Sie ist der Unterschied zu allen Anbietern, die jede Bewegung als Erfolg verkaufen.
Nachweiskette
Das gemeldete Modell ist die wichtigste einzelne Zeile. Anbieter wechseln Modellversionen unangekündigt. Wer das nicht mitschreibt, verkauft dem Kunden irgendwann einen Modellwechsel als eigenen Erfolg – und wird damit erwischt.
Zu Manus und Agenten
| Was die Aufgabe verlangt | Was ein Agent tut |
|---|---|
| Immer exakt denselben Prompt senden | formuliert um, „verbessert“ die Frage |
| Festhalten, welche Modellversion geantwortet hat | kommt nicht darauf |
| Dasselbe Intervall für immer gleich berechnen | leitet es jedes Mal neu her |
| Bei Wiederholung nicht doppelt abrechnen | kennt kein Idempotenz-Konzept |
| In sechs Monaten belegen, woher eine Zahl kam | kein gespeicherter Verlauf |
Jede Anforderung lautet „improvisiere nicht“ – und Improvisation ist die Kernfunktion eines Agenten. Dazu: ein Agentenlauf kostet ein Vielfaches eines einzelnen Aufrufs, bei etwa 2.150 Messungen pro Kunde und Monat.
Einmalige Recherche („warum gewinnt Vaillant dieses Thema?“) · Faktenblatt aus einer Website erstellen · erste Promptbibliothek einer neuen Branche entwerfen · Ihre eigene Neukundenrecherche · Fragen an die gespeicherten Daten stellen
Alles, was jede Woche identisch laufen und danach beweisbar sein muss. Genau dieser Teil steht auf der Rechnung.
Sprachmodelle kommen sehr wohl vor – als einzelne Aufrufe mit festem Schema, versioniert und gegen einen von Menschen geprüften Referenzsatz gemessen. Die Grenze verläuft nicht zwischen KI und nicht-KI, sondern zwischen Improvisation und festgelegtem Ablauf.
Technische Entscheidungen
| Frage | Entscheidung | Begründung |
|---|---|---|
| Datenhaltung | PostgreSQL | Jede Frage ist eine Zählfrage mit bekannter Form. Genau dafür ist eine relationale Datenbank gebaut |
| Graphdatenbank | nein | Kein Pfad unbekannter Länge wird abgefragt. Erst wenn eine konkrete Abfrage aufgeschrieben ist, die Postgres nachweislich nicht kann |
| Vektordatenbank | später, als Erweiterung | pgvector in derselben Datenbank. Ein Index ist wegwerfbar – deshalb ist er nie die Quelle |
| Obsidian | für Notizen, nicht als Quelle | Kein Mehrbenutzerbetrieb, keine Rechte, keine Protokollierung. Für Playbooks Ihrer Berater völlig in Ordnung |
| Ablaufsteuerung | Python | Statistik muss testbar sein, Mandantentrennung erzwingbar. In einem Klickdiagramm ist beides nicht möglich |
| n8n | nur am Rand | Darf Benachrichtigungen nach Slack oder CRM schicken. Nie rechnen, was im Report steht |
Und die eine Zeile, die die Vektor-Frage entscheidet: den Index kann ich löschen und in zehn Minuten neu bauen. Die Datenbank nicht.
Kosten
Annahmen – in Woche 1 durch Messung zu ersetzen| Kunden | KI-Kosten | Infrastruktur | Gesamt / Monat | Pro Kunde |
|---|---|---|---|---|
| 5 | 390 $ | 170 $ | 560 $ | 112 $ |
| 25 | 1.950 $ | 510 $ | 2.460 $ | 98 $ |
| 100 | 7.800 $ | 1.595 $ | 9.395 $ | 94 $ |
Rund vier Fünftel der Kosten sind variabel pro Kunde. Von 5 auf 100 Kunden sinken die Kosten je Kunde nur von 112 auf 94 $. Das ist kein klassisches Softwaregeschäft.
Prompts × Engines × Wiederholungen × Takt. Eine kleine Stufe kostet etwa 22 $ im Monat, die vollständige etwa 78 $. Diese Staffelung muss von Anfang an im Produkt sein – sie ist der Preishebel, kein Feature.
Was das für Ihr Portfolio bedeutet
Ihre Rechnung: sechs Kunden × 3.000 € × 12 Monate = 216.000 € wiederkehrend. Die offene Frage war, was monatlich ankommt.
Hier ist die Antwort: jede Woche ein Report, jeden Monat ein Nachweis, dass die Arbeit die Zahl bewegt hat – oder eben nicht. Bei Kosten von rund 78 € je Kunde und Monat.
Zusätzlich ist GEO-Monitoring selbst ein Unternehmensgedächtnis: jeder Prompt, jede KI-Antwort, jede Maßnahme, jedes Ergebnis – gespeichert, abfragbar, belegbar.
Ein lesender Zugang, über den Manus oder Hermes diese Daten abfragen können. Dann fragt Ihr Agent: „welcher meiner Kunden hat diesen Monat Sichtbarkeit verloren, und was haben die verlorenen Antworten gemeinsam?“ – und bekommt eine echte Antwort mit Quellen.
Das Gedächtnis, das Ihren Agenten bisher gefehlt hat. Ihre These, nur der Teil davon, der trägt.
Vorschlag
Die Software ist eine Woche Arbeit. Die zwölf Wochen sind es nur wert, wenn sie etwas ansammeln, das ein Wettbewerber nicht kaufen kann: echte Kundendaten, gemessene Genauigkeit und den Beweis, dass Ihre Arbeit die Zahl bewegt.
Deshalb zuerst das Experiment und nicht der Code. Fünf der wichtigsten Annahmen in dieser Präsentation sind heute Schätzungen. Bis Freitag könnten es Messwerte sein.