Eine Plattform, die die Lücke sichtbar macht und den nächsten Schritt zeigt
Gencko ist für Teams gebaut, die drei Fragen klar beantworten wollen: Wo verlieren wir in AI, warum passiert das und was müssen wir als Nächstes ändern?
Das Problem
Was im AI Commerce heute kaputt ist
AI-getriebene Discovery wächst schnell, aber die meisten Marken und Händler arbeiten weiterhin im Blindflug.
Sie sehen die Entscheidung nicht
AI prägt Produktsuche bereits, aber die meisten Teams wissen nicht, wann, wo oder warum sie verlieren.
Sie wissen nicht, was zu ändern ist
Selbst wenn ein Wettbewerber gewinnt, bleiben die Ursachen in Content, Quellen und Produktdaten oft unklar.
AI-Traffic konvertiert nicht sauber
Ohne strukturierten Produktzugriff, Variantenlogik und Buy Paths versickert AI-Nachfrage vor dem Checkout.
Die Plattform
Gencko macht AI Commerce sichtbar, umsetzbar und kaufbar
Wir verbinden Monitoring, Empfehlungen und Commerce Enablement in einem Workflow.
Den AI-Kanal monitoren
Tracken Sie Prompts, Modelle, Wettbewerber und Bewegungen im AI-Kanal.
Die richtigen Actions priorisieren
Übersetzen Sie Quellen- und Wettbewerber-Signale in klare nächste Schritte, die Teams wirklich umsetzen können.
AI-native Buying aktivieren
Stellen Sie saubere Produktdaten und Kauflogik bereit, damit LLMs und Agents korrekt empfehlen und kaufen können.
Was wir tun
Ein einfaches Operating Model für Teams, die gewinnen wollen
Drei fokussierte Workstreams. Ein gemeinsames kommerzielles Ziel.
Verbessern Sie die Seiten, die AI und Käufer lesen
Schließen Sie die Lücken auf PDPs, Kategorien und Landingpages, die Empfehlungen schwächer machen.
- Content- und Vergleichsverbesserungen
- Fehlende FAQs und Buyer Objections
- Technische Klarheit und strukturierter Kontext
Verbessern Sie die Quellen, die AI zitiert
Priorisieren Sie Medien, Reviews, Communities und Guide-Seiten, die Empfehlungen schon heute beeinflussen.
- Medien- und Guide-Ziele
- Review-, Reddit- und Forum-Signale
- Fixes schwacher externer Repräsentation
Verbessern Sie, wie AI auf Produktdaten zugreift
Machen Sie Produkte über MCP und APIs leichter empfehlbar, auflösbar und kaufbar.
- Strukturierte Produkt- und Variantendaten
- Kompatibilitäts- und Empfehlungslogik
- Cart- und Checkout-Aktionen
Konkrete Funktionen
Was Gencko im Produkt konkret bereitstellt
Nicht nur Workstreams und Empfehlungen, sondern konkrete Funktionen, mit denen Teams den AI-Kanal operativ bearbeiten können.
Prompt- und Modell-Tracking
Sehen Sie, in welchen Prompts, Kategorien und Modellen Produkte, Marken oder Shops auftauchen.
- Prompt Research und tägliches Tracking
- Presence- und Preference-Entwicklung
- Vergleich über mehrere Modelle
Quellen- und Wettbewerberanalyse
Verstehen Sie, welche Quellen AI zitiert und warum Wettbewerber in bestimmten Situationen bevorzugt werden.
- Review-, Guide- und Community-Quellen
- Wettbewerber pro Prompt und Kategorie
- Begründungen hinter Empfehlungen
Onpage-Aktionsvorschläge
Leiten Sie aus Signalen konkrete Verbesserungen für PDPs, Kategorien und Landingpages ab.
- FAQs, Buyer Objections und Use Cases
- Content- und Vergleichslücken
- AI-Readability und Struktur
Offpage-Priorisierung
Erkennen Sie, welche externen Quellen, Medien und Communities für Ihre Empfehlungssichtbarkeit am wichtigsten sind.
- Medien- und Guide-Chancen
- Reddit-, Review- und Forum-Signale
- Korrekturen schwacher Erwähnungen
MCP- und API-Zugriff
Stellen Sie Produktdaten für LLMs und Agents strukturiert, verlässlich und transaktionsnah bereit.
- Produktempfehlung und Variantenauflösung
- Kompatibilitäts- und Constraint-Logik
- Agent-fähige Commerce-Schnittstellen
Kaufbare AI-Flows
Verbinden Sie AI-Empfehlungen mit echten Buy Paths statt nur mit Sichtbarkeit.
- Cart- und Checkout-Readiness
- Fallback- und Native-Checkout-Logik
- Grundlage für agentischen Kauf
Sehen Sie, wie Gencko aus AI-Signalen konkrete Maßnahmen ableitet
Führen Sie eine Analyse durch oder buchen Sie eine Demo für eine Tour durch Monitoring, Actions und AI Commerce Layer.
Demo buchen