Organische Sichtbarkeit
Recherche, Content-Gaps und Rankings über organische Ergebnisse und KI-Antworten hinweg.
CorpusRank erfasst, analysiert und optimiert Ihre Markenpräsenz über organische Suchergebnisse, generative Antworten und bezahlte Kampagnen hinweg. Berechnet durch reine Vektor-Inferenz für mathematisch präzise Datenplattformen.
Recherche, Content-Gaps und Rankings über organische Ergebnisse und KI-Antworten hinweg.
Sichtbarkeit in AI Overviews und generativen Antworten gezielt messen und aufbauen.
Budgets, Keywords und Kampagnen datengetrieben planen und steuern.
CorpusRank führt die Datengrundlage aus SEO, GEO und SEA auf einem produktionsreifen Hybrid-Search-Core zusammen, um fundierte Budgetentscheidungen über alle Kanäle hinweg zu ermöglichen.
CorpusRank erfasst die gesamte Bandbreite Ihrer Sichtbarkeit im Zusammenspiel aus klassischen Suchergebnissen, zitierten Quellen in KI-Antworten und bezahlten Anzeigen. So identifizieren Sie verdeckte Reichweitenpotenziale und Content-Gaps über alle Such- und Antwortoberflächen hinweg.
CorpusRank übersetzt komplexe Themenfelder dynamisch in ein präzises Netz aus absichtsgesteuerten Sub-Queries. Die Anzahl der Queries passt sich der Tiefe des jeweiligen Marktes an, um von der ersten Exploration bis zur Kaufentscheidung jede Phase der Customer Journey exakt abzubilden.
Die Plattform verdichtet gesammelte Datenpunkte zu einer direkt umsetzbaren, budgetierten Omnichannel-Strategie pro Funnel-Phase. Sie sichern die Aufmerksamkeit für Ihre Produkte entlang der realen mathematischen Relevanztreiber moderner Plattformen.
Ob gängige Datenquellen wie GSC, GA4, Clarity und Google Ads, spezialisierte SEO-Suiten wie Sistrix, Ahrefs und Semrush oder KI-Tracker wie Peec und Rankscale: CorpusRank spricht über offene Schnittstellen und MCPs mit Ihrem gesamten Stack.
Eine produktionsreife Hybrid-Search-Pipeline: BGE-M3 Dense- und Learned-Sparse-Vektoren, überschriftenbewusstes Chunking und ein Cross-Encoder-Reranker. Versteht zusammengesetzte, mehrwortige Suchintentionen mit hoher Präzision.
Crawlt Wettbewerber, clustert Inhalte in Themen (k-means über Embeddings) und bewertet genau das, was sie abdecken und Sie nicht.
Verbindet Ihre realen Performance-Daten mit der kompetitiven SERP-Landschaft, ergänzt um On-Page-Audits (Lighthouse, Core Web Vitals) sowie KI-generierte Buyer Personas und Knowledge Graphs.
INT8-optimierte Embeddings (~11× schneller auf CPU, Query-Pfad < 100 ms), Freshness-Fenster und durchgängiges OpenTelemetry-Tracing halten Ranking-Entscheidungen erklärbar.
Roadmap 2026Multimodale Signale aus Social-Kanälen auf derselben Plattform und demselben Search-Core.
Validierte Omnichannel-Insights, vollständige Journey-Abdeckung und strategische Skalierung für das gesamte Kundenportfolio.
Digitale Marktanteile sichern, ungenutzte Nachfragepotenziale erschließen und isolierte Performance-Daten wertschöpfend zusammenführen.
Die mathematische Präzision und technologische Architektur, die Enterprise-Insights valide und auditierbar machen.
CorpusRank arbeitet über SEO, GEO und SEA hinweg, von der Recherche über die Analyse bis zur budgetierten Strategie. Search Intelligence für integriertes Performance-Marketing auf einem gemeinsamen Hybrid-Search-Core.
CorpusRank übersetzt ein Thema in ein Netz aus absichtsgesteuerten Sub-Queries über Trigger, Exploration, Evaluation, Kauf und Erfahrung. Die Dichte passt sich der Tiefe des Marktes an und bildet so die reale Suchrealität ab.
Praktisch alle. Über offene Schnittstellen und MCPs binden wir gängige Quellen wie GSC, GA4, Clarity und Google Ads ebenso an wie SEO-Suiten (Sistrix, Ahrefs, Semrush) und KI-Tracker (Peec, Rankscale). Ihr bestehender Stack bleibt nutzbar.
Recherche, Analyse, Reporting und die Ableitung von Maßnahmen über SEO, GEO und SEA. Crawler und Modelle übernehmen die wiederkehrende Arbeit, damit Ihr Team an der Strategie arbeitet.
CorpusRank verdichtet die Erkenntnisse zu taktischen Maßnahmen pro Funnel-Phase inklusive Budgetverteilung, fundiert auf LLM-Attribution.
Eine Hybrid-Search-Pipeline mit BGE-M3, semantischem Chunking und Cross-Encoder-Reranker versteht zusammengesetzte, mehrwortige Suchintentionen mit hoher Präzision.
Eine Demo mit Ihren echten Themen: Share of Voice in AI Overviews, Messy-Middle-Abdeckung und eine erste budgetierte Strategie in unter einer Woche.