Problem · Lösung · Ergebnis

Echte Projekte, echte Zahlen

Keine Logowand, keine Superlative. Jede Referenz zeigt, was das Problem war, was wir gebaut haben und was dabei herauskam. Kundennamen nennen wir nur mit Einverständnis – die Branche, die Größe und die Zahlen sind echt.

Stand: 23. September 2026

2.560 Titel512 Artikel × 5 Sprachen, datenbasiert neu gebaut

E-Commerce & AmazonBauenMarkenhersteller

Ausgangslage: Ein Markenhersteller verkauft 512 Artikel über Amazon in Deutschland, Frankreich, Spanien, Italien und Großbritannien. Seit dem 27.07.2026 begrenzt Amazon Titel auf 75 Zeichen – die bestehenden Titel waren doppelt so lang und hätten von Amazons Automatik an beliebiger Stelle gekürzt worden. Dazu kam ein neues 125-Zeichen-Highlight je Artikel.
Lösung: Attribut-Scan aller Alt-Titel und Bullets, Attributs-Matrix je Artikel, vom Kunden freigegebenes Slot-Modell. Danach der Titel-Lauf für alle Artikel in allen fünf Sprachen – mit einer Excel je Sprache und einer Prüfspalte, die nur bei konkretem Grund gefüllt ist. Fachbegriffe wurden so gewählt, dass Muttersprachler sie als passend empfinden.
Ergebnis: 2.560 Titel und 2.560 Highlights für den gesamten Katalog. Die Mitarbeiterin des Kunden prüft nur noch markierte Zeilen statt jeden Artikel. Die deutsche Fassung ist freigegeben und live, die vier weiteren Sprachen in Prüfung.

Zum Einsatzfeld E-Commerce & Amazon →

10 FaktorenGoogle-Profil-Score einer orthopädischen Facharztpraxis

SichtbarkeitBeratenArztpraxis

Ausgangslage: Eine orthopädische Facharztpraxis mit Privatpatienten-Anteil bekam über Google-Profil und Doctolib weniger Anfragen als die Wettbewerber im Umkreis. Unklar war, welcher der Ranking-Faktoren fehlte – und ob das Problem bei Google Maps oder bei Doctolib lag.
Lösung: Score-Pass mit dem 100-Punkte-Modell über 10 Ranking-Faktoren, Vergleich mit Praxen im Umkreis, fertige Optimierungstexte für Kategorien, Leistungen und Beiträge. Dazu eine Doctolib-Profilstrategie, die mit dem Google-Profil zusammenpasst.
Ergebnis: Die Praxis hat einen priorisierten Plan mit den drei Faktoren, die zuerst Sichtbarkeit bringen, und Texte, die sie direkt einsetzen kann.

Score-Pass für Arztpraxen →

0 Datenverlassen das Haus – lokales KI-Modell für Gutachten

Büro & BackofficeBauenSachverständigenbürolaufendes Projekt

Ausgangslage: Ein Sachverständigenbüro für Immobilienbewertung in Oberbayern arbeitet mit Kaufpreissammlungen und Gerichtsgutachten. Diese Daten dürfen keine Cloud-KI verlassen – das Büro wollte trotzdem KI für Textarbeit, Zusammenfassungen und Recherche in eigenen Unterlagen nutzen.
Lösung: Ein lokales Sprachmodell auf eigener Hardware im Büro, Rechtekonzept für die Mitarbeiter, Anbindung an die Gutachten-Vorlagen und Ablagen. Keine Verbindung zu externen KI-Anbietern.
Status: In Umsetzung. Ergebnis (Zeit je Gutachten vorher/nachher) folgt nach dem Testlauf.

Zum lokalen KI-Modell →

Kundennamen auf Wunsch anonymisiert. Weitere Referenzen folgen, sobald die Zahlen belegbar sind – wir veröffentlichen keine Ergebnisse, die wir nicht messen können.

Das Muster

Was die Projekte gemeinsam haben

Ein Prozess, nicht „KI“

Jedes Projekt beginnt bei einer konkreten Arbeit, die sich wiederholt – Titel, Profil, Gutachten. Nicht bei der Frage, was KI alles könnte.

Bestehende Systeme

Excel, Google-Profil, Vorlagen im Haus: Wir bauen an das an, was da ist, statt neue Tools einzuführen.

Mensch gibt frei

Prüfspalte, Optimierungstexte zum Einsetzen, Rechtekonzept: Der Kunde behält die Kontrolle über das Ergebnis.

Messbar oder ehrlich offen

Wo die Zahl noch fehlt, steht „laufendes Projekt“. Wir schreiben keine Ergebnisse hin, die wir nicht messen können.

Was wäre bei Ihnen der erste Prozess?

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