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Marken-Profil

GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing

Wie oft die KI GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing nennt und wo die Marke in der Websuche steht. Aus einem Branchen-Report von Achtung.app.

grapevine.de DACH-Datensatz (DE/AT/CH), Stand 1. Aug 2026

GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing wurde in 2 ausgewerteten KI-Antworten des Branchen-Reports Marketing & Advertising genannt. Damit steht die Marke dort auf Platz 119 von 650 nach KI-Prominenz. Alle Nennungen stammen von ChatGPT, im Schnitt an Position 1,0 der Antwort. Bei denselben Anfragen erschien die Marke nicht in den Treffern der klassischen Websuche.

Kennzahlen

KI-Nennungen
2
Summe über alle Reports
Ø KI-Position
1,00
Gewichtet über Reports
Websuche-Treffer
0
Brave Search, aggregiert
Branchen
1
KI-Modelle: 1

In diesen Branchen taucht GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing auf

Sortiert nach Platzierung. Klicken öffnet den vollständigen Branchen-Report.

Branche Platz KI-Nennungen
Marketing & Advertising #119/650 2 Report ansehen

Wettbewerbsumfeld

Die Marken direkt vor und hinter GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing im Report Marketing & Advertising, nach KI-Prominenz.

Platz Marke KI-Prominenz
#117 Brew-Creative 39,7
#118 Vujade 39,7
#119 GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing 39,7
#120 Wortmacht 39,7
#121 B2Bnn 39,7

Vollständige Rangliste im Report →

Welche KI-Modelle nennen GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing?

Verteilung der Nennungen über die abgefragten KI-Modelle. Je länger der Balken, desto häufiger hat das Modell GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing in seinen Antworten genannt.

n = 2 Nennungen insgesamt

  • ChatGPT
    2 (100%)

Beispiel-Anfragen, bei denen GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing genannt wurde

Ausschnitt der automatisch gestellten Suchanfragen, bei denen KI-Modelle GRAPEVINE – Employer Branding & Personalmarketing als Antwort-Bestandteil ausgegeben haben.

Anfrage Modell
Employer Branding Agentur ChatGPT

Auffindbarkeit für KI-Plattformen

Wöchentlicher Audit der technischen Voraussetzungen, damit KI-Plattformen mit Live-Websuche pro Anfrage diese Seite überhaupt finden und rendern können.

Zuletzt geprüft: 2. Aug 2026

Handlungsbedarf 4 von 5 kritischen Checks bestanden · 2 von 5 wichtigen Checks bestanden

Wir trennen zwei Crawler-Arten: KI-Live-Abruf-Crawler holen Seiten on demand, um Antworten in ChatGPT, Perplexity oder Claude zu erzeugen; Trainings-Crawler füttern das Modelltraining. Nur die Live-Abruf-Schicht wird hier bewertet, das Training ist eine redaktionelle Entscheidung.

Kritisch: blockiert KI-Sichtbarkeit

  • KI-Live-Abruf-Crawler in robots.txt erlaubt Die robots.txt muss OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, Perplexity-User, Claude-User und Claude-SearchBot erlauben. Diese rufen Seiten on demand ab, um Antworten in ChatGPT, Perplexity und Claude zu erzeugen. Wird einer geblockt, verschwindet die Marke aus diesen Antworten.
  • Keine stille Edge-Sperre für KI-Live-Abruf-Crawler Auch wenn die robots.txt sie zulässt, kann der Edge (Cloudflare, WAF, Webserver) KI-Bot-User-Agents mit 403/429/503 blockieren. Häufigster Verursacher: Cloudflares "Block AI Scrapers and Crawlers" oder Bot Fight Mode. KI-User-Agents in einer Custom-Regel oberhalb der WAF-Regeln freischalten.
  • HTTPS auf der Startseite erreichbar Die Startseite muss per HTTPS erreichbar sein, ohne dass eine Redirect-Kette fehlschlägt. KI-Crawler versuchen es bei TLS-Fehlern nicht erneut.
  • Sitemap erreichbar Eine erreichbare Sitemap hilft KI-Crawlern, interne Seiten jenseits der Startseite zu entdecken. Wir versuchen /sitemap.xml, /sitemap_index.xml (Yoast), /wp-sitemap.xml (WordPress 5.5+) und jede Sitemap:-URL aus der robots.txt.
  • Startseite rendert Inhalt ohne JavaScript KI-Live-Abruf-Crawler führen kein JavaScript aus. Wenn die Startseite eine SPA-Hülle ist, die clientseitig rendert, sehen Bots ein leeres div und haben nichts zum Zitieren. Die Seite muss ohne JS mindestens 100 Wörter und eine Überschrift produzieren: in der Regel via Server-Side Rendering oder Pre-Rendering.

Wichtig: verbessert die Erfassung

  • Organization- oder WebSite-JSON-LD auf der Startseite Organization- oder WebSite-JSON-LD hilft Suchmaschinen, die Marke als Entität zu erfassen (Knowledge Graph, Rich Results). Auf KI-Zitate wirkt es laut aktueller Evidenz nicht direkt; search-grounded LLMs lesen den sichtbaren Seitentext, nicht das JSON-LD. Trotzdem sinnvolle SERP-Hygiene; per schema.org-Markup im head einbauen.
  • Canonical-URL gesetzt Ein canonical-Link-Tag teilt Crawlern mit, welche URL die definitive Version der Seite ist. Verhindert Zitations-Fragmentierung über www-/non-www-/Trailing-Slash-Varianten.
  • Open-Graph-Titel und -Bild gesetzt Open-Graph-Titel und -Bild werden von KI-Assistenten in Antwortkarten und Preview-Kacheln verwendet. Fehlen sie, leidet die Darstellung der Zitation.
  • HSTS-Header gesetzt Der Strict-Transport-Security-Header weist Browser an, künftige Aufrufe über HTTPS zu erzwingen. In der Webserver-Konfiguration setzen oder über den Plesk-Schalter "HTTPS Strict Transport Security".
  • SPA erkannt und sinnvoller noscript-Fallback vorhanden Wenn die Startseite eine SPA ist, gibt ein noscript-Block mit echtem Fallback-Inhalt (nicht nur "JavaScript aktivieren") KI-Crawlern wenigstens etwas zum Lesen. Server-Side Rendering ist die beste Lösung; das hier ist die Notbehelf-Variante.

Trainings-Crawler-Status (informativ, nicht bewertet): 0 / 5 blockiert.

Diagnose

JSON-LD-Typen
Kein JSON-LD auf der Startseite

SEO-Hygiene; laut Google kein direkter Hebel für KI-Zitate.

Sitemap
500 URLs
llms.txt (informativ)
vorhanden

Laut Google ohne Effekt auf KI-Sichtbarkeit; hier nur informativ erfasst.

Verschlüsselung
HTTPS ✓ · HSTS —

Eigene Marke fortlaufend beobachten?

Achtung.app überwacht, wie oft eine Marke in KI-Antworten und klassischen Websuchergebnissen genannt wird, in welchen Branchen sie auftaucht und wie sich das über die Zeit verändert.

Eigene Marke prüfen

Alle Zahlen stammen aus den veröffentlichten Branchen-Reports. Achtung.app stellt standardisierte, markenfreie Suchanfragen an KI-Modelle und die klassische Websuche, extrahiert genannte Marken und fasst sie auf ihrer kanonischen Domain zusammen. Details im Methodik-Dokument.