Die Preisgestaltung ist transparent und der Plan deckt das ab, was er sagt, dass er abdeckt. Bluefish wollte einen Verkaufsgespräch, nur um uns eine Zahl zu geben, und Scrunch begann, Gebühren hinzuzufügen, sobald wir Claude- und Gemini-Abdeckung benötigten. AthenaHQ veröffentlichte, was der Plan beinhaltete, wir meldeten uns an und bekamen genau das.

Ich mag die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen und Themen anzupassen, verschiedene Personas einzurichten und die Ergebnisse durch Heatmapping zu visualisieren.

Wir verwalten mehrere Marken für Wohnimmobilien über Tausende von Franchise-Standorten hinweg. Die Art und Weise, wie Verbraucher Makler finden, verändert sich schnell. Vor fünf Jahren waren es Empfehlungen und Hofschilder. Dann waren es Zillow und Realtor.com. Jetzt sehen wir, dass Käufer und Verkäufer ChatGPT Dinge fragen wie "bester Immobilienmakler für Luxusimmobilien in Scottsdale" oder "welche Maklerfirma hat die niedrigsten Provisionsgebühren", bevor sie überhaupt eine Marken-Website besuchen. AthenaHQ hat uns geholfen zu verstehen, wie unsere Marken in diesen Gesprächen abschneiden. Wir haben entdeckt, dass KI-Modelle Wettbewerber für bestimmte Immobilientypen und Preisklassen empfehlen, in denen wir einen starken Marktanteil haben. Schlimmer noch, einige Antworten enthielten veraltete Informationen über unsere Provisionsstrukturen, die uns weniger wettbewerbsfähig erscheinen ließen, als wir tatsächlich sind. Das regionale Tracking war besonders wertvoll. Immobilien sind hyperlokal, und KI-Modelle reagieren je nach Markt unterschiedlich. Wir können jetzt die Sichtbarkeit nach Metropolregion segmentieren und unseren regionalen Marketingteams Daten zur Verfügung stellen, mit denen sie arbeiten können. Ein Markenmanager in Südflorida sieht andere Einblicke als jemand, der den pazifischen Nordwesten abdeckt, was genau so sein sollte.