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# Bericht zu KI-Suche-Artikeln
Dieser Artikel ist ein Leitfaden zum Bericht „AI Search Articles“, bereitgestellt von [Evertune](https://www.evertune.ai) . Dieser Bericht ermöglicht es Ihnen, den Einfluss Ihrer Partner in Suchergebnissen von Large Language Models (LLMs) zu messen und genau zu sehen, welche Artikel das LLM zitiert hat.
#### Den Bericht aufrufen
1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste **\[Wettbewerbs-Einblicke] → AI Search Visibility → Artikel**.
2. Sie können die Schaltflächen oben rechts auf der Seite verwenden, um  **\[Teilen]** oder  **\[Herunterladen]** den Bericht.
3. Filtern Sie unterhalb des Titels nach den Daten, die Sie anzeigen möchten.
* Sehen Sie sich die *Filterreferenz* Tabelle unten für weitere Informationen an.
Filterreferenz
| | |
| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Filter** | **Beschreibung** |
| Land | Wählen Sie das Land aus, für das Sie Daten anzeigen möchten. Derzeit auf die Vereinigten Staaten beschränkt, kann dieser Dienst in Zukunft auf weitere Regionen ausgeweitet werden. |
| Prompt-Kategorie | Wählen Sie die Kategorie aus, die Sie analysieren möchten. Beispiel: Ihr Unternehmen ist eine Fitness-App, die einen Online-Laufcoach anbietet, dann könnten Sie Folgendes auswählen: *Fitness-Apps* oder *Online-Laufcoach*. |
| Domain | Wählen Sie eine oder mehrere Web-Domains aus, um die Ergebnisse einzugrenzen, oder lassen Sie den Filter leer oder wählen Sie **Löschen** um alle verfügbaren Daten anzuzeigen. |
| Publisher-Name (ID) | Wählen Sie einen oder mehrere Publisher-Namen aus, um die Ergebnisse einzugrenzen, oder lassen Sie den Filter leer oder wählen Sie **Löschen** um alle verfügbaren Daten anzuzeigen. |
#### Bericht anzeigen
{% tabs %}
{% tab title="Datum des letzten Scans" %}
Die *Datum des letzten Scans* zeigt das neueste Datum an, an dem LLM-Antworten für diesen Bericht gescannt wurden.
{% endtab %}
{% tab title="Artikeltabelle" %}
* Sie können die Kopfzeile einer Spalte auswählen, um die Spalte zu sortieren.
* Wählen Sie die Schaltfläche oben rechts im Widget aus, um  **\[Herunterladen]** den Bericht im PDF- oder CSV-Format.
* Lesen Sie die *Spaltenreferenz der Berichtsdaten* weiter unten für weitere Informationen zu den Spalten in der Tabelle.
{% endtab %}
{% endtabs %}
Spaltenreferenz der Berichtsdaten
| | |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| **Spalte** | **Beschreibung** |
| Partner | Das Logo des angegebenen Partners. |
| Partnername | Der Name des Partners, mit dem die Domain verknüpft ist. |
| Partner-ID | Die eindeutige impact.com-Kennung des Partners. |
| Artikel | Die Web-URL des Artikels, den das LLM für seine Antwort zitiert hat. |
| Quellen-Erwähnungen | Die Anzahl der Male, die das LLM den Artikel im Inhalt des Partners zitiert hat. |
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://help.impact.com/brand/de/what-would-you-like-to-learn-about/performance-program/performance-program-reports/competitive-insights/ai-search-visibility/ai-search-articles-report.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.