Ein echter Contender, aber im Englischen fast unsichtbar.
Anders als reine Nischen-Marken ist tesa in KI-Antworten real präsent: In 41 % der ungebrandeten Kaufberatungen wird die Marke organisch genannt. Doch die Sichtbarkeit ist stark sprachgebunden und hängt an einem einzigen Produkt, während 3M die Kategorie anführt.
Vier Stufen statt einer Checkliste.
Klassische „AI-Readiness"-Audits prüfen eine einzige Schicht: ob eine Seite technisch zitierfähig wäre. Das Y1-GEO-Modell denkt KI-Sichtbarkeit über die gesamte Antwort-Pipeline, von dem, was ein Modell im Training gesehen hat, bis zur Marke und dem Produkt, das am Ende empfohlen wird.
Was das Modell über die Marke „weiß": Entität, Wikipedia, Off-Site-Signale.
Was ein Modell live abrufen darf: Crawler-Zugang, Struktur, Sprachen.
Wie aus Quellen eine Antwort wird: Extrahierbarkeit, Schema, Belege.
Welche Marke und welches Produkt empfohlen wird: das gemessene Outcome.
Für Stufe 4 haben wir 15 realistische Kaufentscheider-Prompts (unbranded und branded) in 7 Sprachen über die Langdock-API an drei Mainstream-Modelle gestellt (GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash), 314 Antworten, bei temperature = 0. Marken- und Produkterkennung erfolgen deterministisch mit Wortgrenzen und Kontextfenster (generische Namen wie „Powerstrips" zählen nur mit tesa-Bezug); Roh-Antworten sind gespeichert. Perplexity ist über die Langdock-API nicht verfügbar und nicht Teil der Messung.
tesa je Stufe.
Klare Entität (Wikidata Q1805040), in DE generisch. Kollisionen mit TESA-Metrologie und TESA-Schlössern.
Keine KI-Crawler geblockt, SSR, vollständiges hreflang, Sitemap-Index.
Kein Product-, Review- oder FAQ-Schema auf Produktseiten. Hold-Werte nur als Fließtext.
Real präsent, aber 3M führt und Englisch ist schwach (11 %).
Technisch sauber, aber ohne Produkt-Struktur.
Kein KI-Crawler wird geblockt (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Googlebot alle 200), Inhalte sind serverseitig gerendert, hreflang ist vollständig (116 Alternates auf der EN-Startseite), Canonicals sitzen, der Sitemap-Index ist sauber und aktuell. Die Basis der Auffindbarkeit stimmt.
Die Produktseiten führen nur BreadcrumbList- und Organization-Markup. Es fehlt jegliches Product-, Offer-, AggregateRating- oder FAQPage-Schema. tesas Kern-Differenzierer, die Haltekraft-Angaben (Powerstrips 2 kg, Powerbond 10 kg), stehen nur im Fließtext, nicht maschinenlesbar. Genau diese Werte bräuchte ein LLM zum Vergleich.
Product/Offer/AggregateRating/FAQPage-JSON-LD; OG/Twitter vorhanden.tesa betreibt keine eigenen „tesa vs 3M"- oder „bestes Montageband"-Vergleichsinhalte. Diese Frage wird von Dritt-Händlern (austendirect, tapesz, diecut123) beantwortet, tesa ist dort nur Passagier. Im Englischen fehlt die Marke im Quellenpool fast ganz.
Starke Entität, mit zwei Namensvettern.
tesa ist als Entität klar verankert (Wikidata Q1805040, eigene Wikipedia-Artikel, in Deutschland sogar generisch: „tesafilm" steht im Duden). Das ist ein Vorteil. Zwei Namenskollisionen sind aber ein Präzisionsrisiko und eine Chance zur Schärfung.
| Signal | Befund | Status |
|---|---|---|
| Wikidata / Wikipedia | tesa SE = Q1805040, starke, konsistente Präsenz; „tesafilm" generisch im DE-Sprachgebrauch | stark |
| Kollision TESA-Metrologie | TESA / Hexagon (Schweizer Messtechnik) belegt „TESA" im B2B-/Industrie-Kontext | Risiko |
| Kollision TESA-Schlösser | TESA / Assa Abloy (Spanien, Schlösser) belegt „TESA" vor allem spanischsprachig | Risiko |
Wo tesa genannt wird, und wo nicht.
15 Kaufentscheider-Prompts, 7 Sprachen, 3 Modelle, 314 Antworten. Gemessen: wird tesa organisch genannt, mit welchen Produkten, und gegen wen.
tesa organische Nennung nach Sprache
| Sprache | organischer Anteil | Wert |
|---|---|---|
| Polnisch | 58 % | |
| Deutsch | 53 % | |
| Niederländisch | 50 % | |
| Italienisch | 47 % | |
| Französisch | 34 % | |
| Spanisch | 31 % | |
| Englisch | 11 % |
Produkt-Sichtbarkeit · Anteil der Antworten mit Produktnennung
| Produkt | Anteil | Bewertung |
|---|---|---|
| Powerstrips (Befestigen ohne Bohren) | 18 % | trägt die Sichtbarkeit |
| Sugru (Reparaturknete) | 6 % | solide |
| Extra Power (Gewebeband) | 4 % | gering |
| Precision Mask / Malerband | 3 % | gering |
| tesafilm (Klebefilm) | 1 % | ikonisch, aber unsichtbar |
| tesapack (Paketband) | 1 % | ikonisch, aber unsichtbar |
Die AI-Sichtbarkeit von tesa hängt fast vollständig an Powerstrips. Die beiden Produkte, die die Marke im Kopf der Menschen ausmachen, tesafilm und tesapack, werden von den Modellen praktisch nie genannt (je 1 %). Für „Klebefilm" und „Paketband" empfehlen die Modelle generische oder andere Marken. Das ist eine konkrete, gut adressierbare Lücke.
3M führt, tesa ist starker Zweiter.
Anteil der Antworten, die den Anbieter nennen (alle 314 Runs). 3M dominiert die Kategorie, tesa ist ein echter, sichtbarer Herausforderer, deutlich vor Gorilla, Pattex und UHU.
| Anbieter | Anteil der Antworten |
|---|---|
| 3M (inkl. Scotch 36 %, Command 20 %) | 60 % |
| tesa | 53 % |
| Gorilla | 16 % |
| Pattex | 14 % |
| UHU | 10 % |
| Loctite | 9 % |
| Duck Tape | 4 % |
Anthropic (Claude) nennt tesa am häufigsten (64 %), OpenAI in der Mitte (50 %), Google Gemini am seltensten (44 %). Wer auf KI-Sichtbarkeit optimiert, sollte alle drei im Blick behalten, nicht nur ChatGPT.
Von Diagnose zu Hebeln.
Die technische Basis stimmt, deshalb liegen die Hebel bei Struktur, ikonischen Produkten und englischer Autorität.
- kritisch Product-, Offer-, AggregateRating- und FAQPage-Schema auf alle Produktseiten ausrollen, inklusive maschinenlesbarer Haltekraft-Werte (kg) und Anwendungsflächen.
- hoch HowTo-Schema auf die vorhandenen Montage-/Anwendungsanleitungen, die genau die Consumer-Fragen treffen.
- kritisch Gezielte Content- und Entity-Arbeit für tesafilm und tesapack, damit die Modelle sie bei „Klebefilm" und „Paketband" wieder als Antwort führen (aktuell je 1 %).
- hoch Powerstrips-Führung ausbauen und auf angrenzende Use-Cases (schwere Lasten, Bad, Deko) übertragen.
- kritisch Eigene englische Vergleichs- und Ratgeber-Inhalte („best mounting tape", „tesa vs 3M"), um die EN-Lücke (11 % organisch) zu schließen, wo aktuell 3M/Gorilla/Amazon-Marken den Quellenpool besitzen.
- mittel Off-Site-Präsenz in englischsprachigen Review-/Vergleichsquellen aufbauen.
- mittel
sameAs-Verknüpfung zu Wikidata/Wikipedia und klare Marken-/Produkt-Auszeichnung, um Verwechslung mit TESA-Metrologie und TESA-Schlössern (v. a. im Spanischen) zu reduzieren.
- retainer Diese Messung fortlaufend fahren (Modelle × Sprachen × Produkte über Zeit) als Wirkungsnachweis und Frühwarnsystem.
Belastbarkeit
Technik-Befunde wurden per direktem Crawling (UA-spezifische Requests, Header-Inspektion) verifiziert. Entity- und Wettbewerbs-Befunde sind mit öffentlichen Quellen belegt. Die Visibility-Messung nutzt echte LLM-Calls über Langdock bei temperature = 0, 314 Antworten, alle Roh-Antworten gespeichert. Ergebnisse sind eine fundierte Momentaufnahme, kein Dauer-Monitoring.
Primärquellen (Auszug)
tesa.com/sitemap.xml · wikidata.org/wiki/Q1805040 · en.wikipedia.org/wiki/Tesa_SE · en.wikipedia.org/wiki/Tesa_SA · tesa.es · austendirect.co.uk · diecut123.com · verpackungslizenz-artige Vergleichsportale · 3M/Scotch/Command Produktseiten