UB-I hat jetzt Zugriff auf deine gesamte Analytics-Suite – das kannst du fragen

Letzte Woche habe ich etwas gemacht, das vermutlich jede:r Digital Marketing Manager:in mindestens einmal im Monat tut: Standortanalyse-Daten aus drei verschiedenen Ansichten in eine Tabelle exportieren, nach Standort zusammenführen und eine Pivot-Tabelle bauen, um eine Frage zu beantworten, die mein VP auf Slack gestellt hat.

„Welche 10 Standorte haben die niedrigste Bewertungs-Antwortquote und was zieht ihre Performance nach unten?“ Es hat 20 Minuten gedauert.

UB-I, unser KI-Agent für Multi-Location-Performance, kann diese Frage jetzt in etwa 15 Sekunden beantworten.

Wir haben UB-I gerade mit den Standortanalyse-Daten über alle deine Uberall-Produkte hinweg verbunden. Du stellst eine Frage in natürlicher Sprache (wie die oben), und UB-I liefert dir eine Tabelle mit den Daten, eine Aufschlüsselung und eine Analyse obendrauf.

So sieht das in der Praxis aus – und was du als Erstes ausprobieren solltest.

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Was UB-I heute über deine Marketing Analytics beantworten kann

UB-I kann jetzt die Daten über alle deine Uberall-Produkte hinweg analysieren – Bewertungen und Sentiment, Eintragsstatus, Profilperformance, lokale Suchrankings, Location Performance Score (LPS), Social-Post-Performance und GEO Pulse.

Was du fragen kannst, hängt davon ab, welche Produkte in deinem Account aktiv sind. Hier sind Fragen, die unsere Kund:innen UB-I bereits im Chat-Fenster der Uberall-Plattform stellen:

• „Was ist meine durchschnittliche Bewertung pro Monat in diesem Jahr?“
• „Welche 10 Standorte haben den niedrigsten LPS und was drückt ihn nach unten?“
• „Wie viele Routenanfragen hatten wir letztes Quartal im Vergleich zum Quartal davor?“
• „Worüber beschweren sich Kund:innen in Deutschland am meisten?“
• „Welche Wettbewerber ranken vor mir in der lokalen Suche und wie sind ihre Bewertungen?“

Das sind keine hypothetischen Beispiele – sie sind getestet und funktionieren. UB-I sendet dir eine Datentabelle mit den Marketing-Analytics-Zahlen und schreibt eine Marketing Analyse darüber, die erklärt, was es gefunden hat. Die Antwort dauert etwa 15 Sekunden.

Was UB-I von einem Chatbot auf einem Dashboard unterscheidet, ist Kontext. UB-I kennt dein Unternehmen bereits – es überwacht deine Standorte, deine Labels, deine Standortgruppen, deine GBP-Kategorien.

Wenn du nach „meinen Franchise-Standorten in Europa“ fragst, weiß UB-I, was das bedeutet – deine Standorte in Freiburg, Lyon und Utrecht (zum Beispiel) – weil es mit deinen Uberall-Daten über alle Produktbereiche hinweg verbunden ist.

Es fragt nicht nur einen Bewertungsreport, Social-Analytics-Report oder GEO-Report ab. Es nutzt das Gesamtbild, um dir die vollständigste Antwort zu liefern, die es kann.

Frag UB-I nach deiner KI-Suchsichtbarkeit

GEO Pulse ist unser neuestes Tool, das trackt, wie KI-Suchmaschinen jeden deiner Standorte beschreiben und empfehlen. Es gibt dir eine standortbezogene Karte deiner KI-Sichtbarkeit – welche Standorte ChatGPT, Gemini, Perplexity und andere Modelle erwähnen und empfehlen, wo Wettbewerber dir vorgezogen werden und was du zuerst anpassen solltest.

Wenn dein Account GEO Pulse aktiv hat, kann UB-I jetzt Fragen dazu beantworten, wie du in der KI-Suche erscheinst.

KI-Suchsichtbarkeit gab es im SEO Reporting vor zwei Jahren noch nicht. Die meisten Marken versuchen immer noch herauszufinden, wie sie sie messen können – geschweige denn darauf reagieren. GEO Pulse liefert dir die Daten, und jetzt kannst du sie mit UB-I in natürlicher Sprache abfragen:

• „Wie war meine KI-Erwähnungsrate letzten Monat und wie entwickelt sie sich?“
• „Welche Wettbewerber werden häufiger als ich in der KI-Suche erwähnt?“
• „Erwähnt mich ChatGPT oder Google AI Overviews häufiger?“
• „Welche Websites zitieren KI-Antworten am häufigsten für meine Marke?“

Du musst kein separates Dashboard öffnen, keine neue Oberfläche lernen und nichts exportieren. Du fragst UB-I, und es antwortet aus denselben Daten, die GEO Pulse bereits erhebt.

Welche Fragen solltest du zuerst stellen?

Wenn du Admin in unserer Uberall-Plattform bist, ist UB-I bereit für deine Fragen. Öffne UB-I einfach und starte mit einer Frage, die zu den Produkten in deinem Account passt.

Wenn deine Frage Daten aus mehr als einem Produkt braucht

Probiere „Kannst du meinen LPS mit meinen Google-Impressionen korrelieren?“ oder „Was ist meine durchschnittliche Bewertung nach Label?“ Das sind die Fragen, die du bisher nur beantworten konntest, indem du Bewertungsdaten, Suchdaten und Profildaten pro Standort in einer Tabelle zusammengeführt hast.

UB-I kombiniert die Daten für dich, sodass du nicht auf die Tabelle warten musst.

Wenn dein Account Reviews Plus enthält

Probiere „Wie ist meine durchschnittliche Bewertung nach Land in diesem Jahr?“ oder „Was sind die häufigsten Beschwerdethemen in 1- und 2-Sterne-Bewertungen?“ Kund:innen mit Sentiment-Analyse erhalten thematische Aufschlüsselungen – UB-I zieht die Themen und sagt dir, was am häufigsten auftaucht.

Wenn du die lokale Suchperformance trackst

Probiere „Wie entwickeln sich meine Google-Impressionen in den letzten 90 Tagen?“ oder „Welche 20 Standorte hatten die meisten Routenanfragen letztes Quartal?“

Wenn dein Account GEO Pulse enthält

Probiere „Wie ist meine KI-Zitationsrate für meine 10 besten Standorte?“ oder „Was ist mein KI-Share-of-Voice im Vergleich zu meinen Wettbewerbern in Los Angeles?“ Hier wird es spannend, weil du einen Datensatz abfragst, den die meisten Marken noch gar nicht haben.

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Deine Daten haben die Antworten – jetzt kannst du einfach fragen

Wir haben UB-I als deinen agentischen Marketing-Analytics-Co-Piloten für die gesamte Uberall-Plattform entwickelt.

Mit dem Analytics-Zugriff wird jede Frage, die du bisher mit einem Dashboard, einem Filter und einer Tabelle beantwortet hast, zu einem Gespräch. Und weil UB-I den vollen Kontext deiner Uberall-Daten hat – von Bewertungen über Social bis hin zu Einträgen – basieren die Antworten auf allem, was deine Plattform über deine Standorte weiß. Es versucht nicht, Lücken mit halluzinierten Vermutungen zu füllen.

Öffne UB-I und probiere es aus. Starte mit einer Frage zu den Daten, die du bereits hast – was auch immer du letzte Woche gefragt hast, wofür du 20 Minuten und eine Tabelle gebraucht hast. Schau, wie lange es jetzt dauert.