Tabellen

Das Betreiben von KI-Agenten im Bulk ist der Prozess, bei dem dieselbe automatisierte Aufgabe gleichzeitig auf eine lange Liste von Elementen angewendet wird. Anstatt eine KI zu bitten, eine einzelne Webseite zu analysieren oder eine einzelne E-Mail zu verfassen, übergibt man ihr eine Tabelle mit Hunderten von URLs oder Themen und führt die Analyse in einem Durchgang aus.

Diese Fähigkeit ist wichtig, weil der moderne Kaufprozess in Antwortmaschinen beginnt. Ein Interessent könnte Perplexity nach der besten Projektmanagement-Software fragen, und die Antwort nennt drei Marken. Um wettbewerbsfähig zu sein, muss Ihr Marketingteam verstehen, wie Sie in Tausenden solcher Konversationen erwähnt werden, und dann im großen Maßstab handeln. Manuelle Arbeit kann mit dem Volumen und der Geschwindigkeit der KI-Suche nicht mithalten.

Traditionelle SEO beschäftigte sich mit einer Liste blauer Links. Die KI-Suche liefert eine einzige, synthetisierte Antwort. Ihr Markenname wird entweder in diesem Absatz genannt oder er fehlt. Die Quellen, die sie zitiert, werden zur neuen Währung der Sichtbarkeit.

Dieser Wandel erfordert eine neue Art von Marketingbetrieb. Sie müssen nicht nur auf Ihren Markennamen achten, sondern auch auf die Fragen, bei denen Sie auftauchen sollten. Sie müssen identifizieren, welche Ihrer Seiten zitiert werden und welche ignoriert werden. Und Sie müssen Gelegenheiten finden, einbezogen zu werden, und dann in großer Zahl darauf reagieren. Das Ausführen von KI-Agenten im Bulk ist die Methode, dies zu operationalisieren – Erkenntnisse in Aktionen über Hunderte von Datenpunkte hinweg umzusetzen, ohne manuelle Engpässe.

Sheets ist eine Tabellenkalkulationsoberfläche innerhalb von Mentionry, in der jede Spalte einen konfigurierten KI-Agenten darstellt. Sie beginnen mit Daten in Ihrer ersten Spalte, beispielsweise einer Liste von URLs aus Ihrem Opportunities-Bildschirm oder Artikeltiteln aus Ihrem Monitor.

Sie fügen eine neue Spalte hinzu und wählen eine Agentenvorlage aus, wie etwa 'Seitenrelevanz bewerten' oder 'Pitch-Entwurf erstellen'. Sie verknüpfen die Eingabe des Agenten, etwa die Seiten-URL, mit einer vorherigen Spalte. Wenn Sie das Sheet ausführen, arbeitet der Agent parallel für jede Zeile. Jede Zelle zeigt das Ergebnis an und enthält einen Link zum vollständigen, detaillierten Ausführungsverlauf für diese Zeile.

Ausgaben einer Spalte können Eingaben für die nächste werden. Sie könnten eine Spalte haben, die die Meta-Beschreibung einer Seite abruft, eine zweite, die deren Klarheit bewertet, und eine dritte, die sie umschreibt. Jedes Zwischenergebnis ist sichtbar und bearbeitbar, bevor es an den nächsten Schritt weitergegeben wird.

Hier sind praktische Anwendungen, wie ein Marketingexperte Sheets in einer Woche nutzt. Öffnen Sie die Liste der Chancen und filtern Sie nach 'Anfragen von Journalisten'. Exportieren Sie die Liste der Themen und Medien in ein Sheet. Ihre erste Agenten-Spalte erstellt einen personalisierten Pitch für jede Anfrage basierend auf Ihrem Brand Kit. Eine zweite Spalte bewertet jeden Entwurf auf seine Übereinstimmung mit dem angegebenen Ressort des Reporters. Sie überprüfen die bewerteten Entwürfe im Dokumenteneditor und genehmigen die besten zum Versenden.

Für die Wettbewerbsanalyse erstellen Sie ein Sheet mit Zeilen für jeden wichtigen Wettbewerber. Der erste Agent holt deren neueste Blog-Titel aus deren RSS-Feeds. Der nächste analysiert die Stimmung jedes Titels. Eine dritte Spalte schlägt ein Gegenthema für Ihren eigenen Redaktionskalender vor. So erhalten Sie eine Massenanalyse der Themen in der Wettbewerberkommunikation.

Nutzen Sie es für die Massenbewertung von Seiten. Nachdem Monitor zeigt, welche Ihrer Seiten von ChatGPT und Google AI Overviews zitiert werden, listen Sie die nicht zitierten Seiten in einem Sheet auf. Starten Sie einen Agenten, der die Klarheit und Antworttiefe jeder Seite bewertet. Nutzen Sie die Ausgabe, um zu priorisieren, welche Seiten Sie für eine bessere KI-Sichtbarkeit überarbeiten sollten.

Ein Sheet liefert Ihnen eine Matrix von Ergebnissen. Eine Änderung in einer Bewertungsspalte, wie ein Rückgang der Seitenrelevanz, markiert eine Zeile zur Überprüfung. Der Link in der Zelle zeigt Ihnen die Begründung der KI, sodass Sie das 'Warum' hinter der Bewertung verstehen können.

Es ist wichtig zu verstehen, was diese Zahlen nicht sind. Eine von einem Agenten erzeugte Bewertung ist eine Einschätzung, die auf den von Ihnen gegebenen Anweisungen und Kenntnissen basiert. Sie ist keine garantierte Vorhersage zukünftiger Rankings oder Zitierungen. Der Wert liegt in einer konsistenten, skalierbaren Priorisierung. Die Falle besteht darin, die Ausgabe als absolute Wahrheit zu behandeln, ohne die zugrundeliegenden Ausführungsdetails auf Kontext und mögliche Verzerrungen hin zu prüfen.

Sheets ist für die strukturierte Stapelverarbeitung von Aufgaben konzipiert, die von Ihren Agents definiert werden. Es handelt sich nicht um ein Echtzeit-Warnsystem. Ein plötzlicher Stimmungsabfall in Ihren Monitor-Daten wird nicht automatisch ein Sheet füllen; dafür benötigen Sie einen geplanten Agent.

Es gibt keine veröffentlichten spezifischen Zeilenlimits für Sheets. Die Leistung ist durch das monatliche Agenten-Ausführungsbudget Ihres Tarifs begrenzt. Die Funktion umfasst keine integrierten Datenvisualisierungsdiagramme innerhalb des Tabellenrasters. Die Analyse der Ausgaben erfolgt durch Überprüfen der Spalten oder durch Export der Daten.

Sheets ist in jedem Mentionry-Tarif verfügbar. Die kostenlose siebentägige Testversion beinhaltet sie und ermöglicht es Ihnen, KI-Agenten im Bulk-Betrieb mit bis zu 50 Prompts pro Tag über ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews laufen zu lassen.

Der Starter-Tarif für 99 US-Dollar pro Monat beinhaltet 100 Agent-Runs pro Monat, die Ihre Sheets-Workflows antreiben. Der Enterprise-Tarif bietet höhere Run-Limits, mehr gleichzeitige Nutzerplätze für die Teamzusammenarbeit an Sheets und Zugang zu zusätzlichen Engines wie Claude und Perplexity für Ihre Bulk-Verarbeitung. Die spezifischen Limits für Enterprise werden im Angebot festgelegt.