Das (Tonalität) bewertet, wie eine Marke in einer beschrieben wird. Beispiele reichen von positiv ("besonders geeignet für KMU") über neutral ("ist ein Anbieter für Marketing Automation") und gemischt ("stark im Funktionsumfang, aber komplex") bis negativ ("wird häufig für schlechten Support kritisiert").
Entscheidend ist nicht die einzelne Formulierung, sondern das wiederkehrende Muster über viele Prompts und Plattformen. Wichtige Fragen sind:
- Welche Quelle stützt die Aussage?
- Ist sie aktuell oder veraltet?
- Wiederholt sie sich über mehrere Plattformen?
- Betrifft sie ein echtes Produkt- oder Serviceproblem?
Negatives Sentiment entsteht oft durch alte Bewertungen, Drittseiten, Support-Probleme oder veraltete Informationen. Es lässt sich nicht direkt steuern, aber durch echte Ursachenbehebung, aktuelle und konsistente Gegenbelege sowie gepflegte Drittprofile über Zeit abschwächen.
Warum Sentiment-Verschiebungen wichtig sind #
KI-Assistenten verdichten viele Quellen zu einer Antwort. Kippen Bewertungen, Forenthreads oder Berichterstattung ins Negative, überträgt sich diese Tonalität schnell und in grossem Massstab in KI-Antworten — oft bevor ein Team es in klassischen Kanälen bemerkt. Ein Sentiment-Einbruch in KI-Antworten ist ein Frühwarnsignal für Reputationsprobleme.
Mit Sentiment-Daten arbeiten #
Sentiment pro Thema und pro Assistent verfolgen, nicht nur global: Eine Marke kann für einen Anwendungsfall empfohlen und für einen anderen kritisch erwähnt werden. Sinkt das Sentiment, den von den Assistenten zitierten Quellen nachgehen — erst wer die zugrunde liegende Berichterstattung korrigiert (Support-Probleme, veraltete Reviews, fehlende Gegendarstellungen), bewegt die Kennzahl zurück.