AI Brand Authority Index: neue Datenbank für Sichtbarkeit von Marken in Google Gemini

Über eine neue Datenbank lässt sich jetzt der AI Brand Authority Index abrufen: die Sichtbarkeit von Marken in Google Gemini.

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Wie oft Marken in den Antworten der KI erscheinen, hängt entscheidend mit den Trainingsdaten zusammen. Große Marken haben hier deutliche Vorteile. Die sogenannte Parametric Memory von Google Gemini ist ein Beispiel dafür. Die Präsenz von Marken lässt sich jetzt über eine Datenbank abrufen.

Dejan Petrovic hat mit einem Experiment die Präsenz von Marken in Google Gemini ermittelt. Dazu wurde Google Gemini 200.000 Mal aufgefordert, 100 Marken zufällig aufzulisten. Es zeigte sich, dass die Antworten von ihren Trainingsdaten geprägt sind: Große Marken wie Google, Microsoft und Nike wurden in fast jedem Durchlauf genannt, während andere Namen kaum auftauchten. Marken erhielten so einen anfänglichen Wert, der sich daraus berechnete, wie oft und an welcher Position sie von der KI genannt wurden.

Um zu berechnen, welchen Marke am wichtigsten sind, wurde der PageRank-Algorithmus verwendet. Der Trick dabei: Statt Links zwischen Webseiten bewerteten die Forscher hier die gedanklichen Assoziationen zwischen den Marken.

AI Brand Authority Index: Welche Marken liegen vorne?

An der Spitze des sogenannten AI Brand Authority Index stehen die erwartbaren großen Marken: Google (Platz 1), Microsoft (2), Nike (3) und Apple (4).

Interessant ist das Konzept der assoziativen Einbettung: Eine Marke muss von der KI gar nicht oft von selbst genannt werden, um wichtig zu sein. Das beste Beispiel dafür ist das Luxus-Modelabel Maison Margiela. Obwohl die KI diese Marke von sich aus nie zufällig nannte, erreichte sie den höchsten Wert aller "versteckten" Marken. Der Grund: Sie sitzt im Zentrum eines dichten Netzwerks aus anderen starken Luxusmarken.

Über eine neue Datenbank kann man jetzt die Präsenz von Marken in Google Gemini abrufen. Der sogenannte Brand Authority Index bezieht zur Berechnung auch den sogenannten Personalized PageRank ein. Dabei wird die Anfangsverteilung bei der Berechnung zugunsten bestimmter Knoten verschoben. Knoten mit einer höheren Recall-Frequenz und einer früheren Recall-Position erhalten eine höhere Gewichtung.

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Recall ist ein Begriff aus dem Information Retrieval. Der Wert beschreibt die Fähigkeit eines Systems, alle relevanten Dokumente innerhalb eines Datenbestands zu finden. Der Wert berechnet sich als Quotient zwischen den gefundenen relevanten Dokumenten und allen relevanten Dokumenten im Datenbestand.

Vorne liegen die großen Marken wie Google und Microsoft. Für Marken, die Google Gemini nicht bekannt ist, werden Daten aus der Common-Crawl-Datenbank.