AI Visibility Fix Plan

Verwandeln Sie AI-Visibility-Belege in einen ausführungsbereiten Fix-Plan für Generative Engine Optimization. Der Plan sollte sagen, welche Prompt-Lücken anzugreifen sind, warum die aktuell zitierte Quelle gewinnt und ob der Fix Struktur, Autorität oder Präsenz ist.

Dies ist ein erweiterter Skill: Er liest bei Bedarf über UnifAPI live öffentliche Daten, bleibt aber Augen, keine Hände. Er bearbeitet keine Seiten, postet nicht auf Drittanbieter-Sites, kauft keine Reviews und manipuliert keine Mentions.

Nutzen Sie UnifAPI für Live-Belege

Beginnen Sie mit dem Output von ai-visibility-audit oder ai-answer-gap. Rufen Sie nur das erneut ab, was veraltet oder fehlt:

• Per-Prompt-Antwort und Zitationen - geo/serp mit target gesetzt auf die Markendomain. Bestätigen Sie, ob die Marke zitiert, bloß genannt oder abwesend ist.
• Nachfragegewichtung - geo/keywords/search-volume, sodass der Fix-Plan Prompts angreift, die Menschen tatsächlich fragen.
• Antwort-Eigentümer - geo/mentions/top-domains, geo/mentions/top-pages und geo/mentions/cross-aggregated-metrics, um die Quelle oder den Wettbewerber zu identifizieren, der die Antwort gewinnt.
• Organischer Quervergleich - seo/serp, um Quick Wins zu identifizieren, wo die Marke organisch rankt, aber in der AI-Antwort nicht zitiert wird.
• Seitenstruktur-Read - browser/markdown auf der Markenseite und der gewinnenden Quelle, um die Extrahierbarkeit zu vergleichen: Definitionsblöcke, Vergleichstabellen, FAQ-Abschnitte, zitierte Stats und klare Überschriften.

Behalten Sie das Durchlaufdatum, die Plattform, den Markt, das Prompt-Set und die billing-Metadaten im Output.

Workflow

1. Das Gap-Set laden. Bevorzugen Sie eine bestehende Audit- oder Answer-Gap-Tabelle. Falls keine vorhanden ist, führen Sie zuerst ein kleines Prompt-Set aus; erstellen Sie keinen Fix-Plan aus Vibes.
2. Misses nach Grundursache gruppieren.
   • Struktur - die Marke hat die Antwort, aber sie ist nicht extrahierbar.
   • Autorität - die gewinnende Quelle hat stärkere Stats, Zitate, Citations, Aktualität oder thematische Tiefe.
   • Präsenz - die Antwort gehört Drittanbieter-Oberflächen, auf denen die Marke fehlt: Verzeichnisse, Bewertungssites, Listicles, Wikipedia-artige Seiten, Communities oder Partnerseiten.
3. Den Build-Pfad wählen.
   • Bestehende Seite aktualisieren, wenn die Marke organisch rankt, als Name-Drop genannt wird oder eine nahezu äquivalente Seite hat.
   • Net-New-Seite erstellen, wenn keine glaubwürdige Seite für einen Prompt mit hoher Nachfrage existiert.
   • Drittanbieter-Präsenz verdienen, wenn die zitierte Quelle eine Liste, Bewertungsoberfläche, ein Community-Thread oder eine externe Autoritätsseite ist.
4. Den Fix bewerten. Nutzen Sie das AI-Suchvolumen als Rückgrat, dann passen Sie für Gewinnbarkeit, Right-to-Win, Aufwand und Risiko an.
5. Acceptance-Checks schreiben. Jeder Fix muss sagen, wie er nach dem Ausliefern zu verifizieren ist: geo/serp erneut ausführen, die Seite mit browser/markdown lesen, Schema validieren oder das Drittanbieter-Listing prüfen.
6. Content von Distribution trennen. On-Site-Struktur-Fixes, Autoritäts-Edits und Drittanbieter-Präsenzarbeit sollten nicht in eine Content-Aufgabe zusammengeworfen werden.

Fix-Patterns

Nutzen Sie diese als Standard-Remediation-Menü:

Output

Geben Sie einen priorisierten Plan zurück:

# AI Visibility Fix Plan - {brand/domain} ({YYYY-MM-DD})

## Summary

- Highest-value prompt gap: ...
- Fastest win: ...
- Dominant miss cause: Structure | Authority | Presence

## Fix Plan

| Priority | Prompt                       | AI vol | Current owner | Cause    | Build path  | Action                                                   | Acceptance check                       |
| -------- | ---------------------------- | ------ | ------------- | -------- | ----------- | -------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
| Now      | best {category} for startups | 1.9k   | g2.com        | Presence | Third-party | Earn accurate listing/reviews on the cited category page | Re-check top-pages and listing content |

## Page-Level Tasks

- Existing page updates: ...
- Net-new pages: ...
- Third-party presence targets: ...

## Re-check Plan

- Re-run the same prompt set and market after shipping.
- Compare cited-source slots, name-drops, and absences separately.
- Record UnifAPI cost from billing metadata.

Leitplanken

• Setzen Sie Name-Drops nicht mit Zitationen gleich. Ein Name-Drop ist ein Quick-Win-Signal, keine gelöste Lücke.
• Empfehlen Sie keine gefälschten Reviews, spammigen Listicles, astroturften Communities oder manipulativen Drittanbieter-Mentions.
• Erstellen Sie keine „AI-only"-Doorway-Seiten. Reparieren Sie die menschliche Seite, sodass sie klar, zitiert und extrahierbar ist.
• Overfitten Sie nicht auf eine stochastische Antwort. Behandeln Sie jedes Ergebnis als datierten Snapshot und prüfen Sie vor großer Arbeit erneut.

Verwandte Skills

• ai-visibility-audit: Citation-Abdeckung diagnostizieren und Misses klassifizieren.
• ai-answer-gap: die Prompt-Lücken finden und ranken, die dieser Skill in Fixes verwandelt.
• llm-mention-tracking: überwachen, ob ausgelieferte Fixes den AI Share of Voice über die Zeit verbessern.
• seo-audit: organisches Ranking und Seitenqualität gegenprüfen, wenn ein GEO-Miss auch ein SEO-Problem ist.
• unifapi: der gemeinsame Daten-Skill (MCP verbinden, die GEO-, SEO- und Browser-Operationen entdecken, die dieser Skill liest).