Semantische Analyse: Wie evAI arbeitet, und wie wir uns unterscheiden
- Steffen Konrath
- vor 7 Stunden
- 6 Min. Lesezeit
Die meisten Teams stehen heute vor demselben Dilemma: Klassische Marktforschung ist langsam und an einen Forschungsrahmen gebunden, der nicht geändert werden kann, während generische KI-Tools nur zusammenfassen können, was bereits öffentlich zugänglich ist. Entscheider jedoch brauchen schnellere, tiefere und originellere Ergebnisse. Dazu kommt, dass LLM-basierte Berichte an das gebunden sind, was als Daten zur Verfügung gestellt wurde, ohne selbst Daten sinnstiftend zu generieren (keine Primärquelle).
Der Ansatz von evAI mit Semantic Analysis schließt diese Wissenslücke. Innerhalb von 5 Tagen liefern wir nicht nur die Antwort auf Ihre Forschungsfrage, sondern beanworten auch Fragen, von denen Sie noch gar nicht wussten, dass Sie sie stellen sollten. Unsere Methode ist akademisch fundiert, explorativ und modellbasiert – und erzeugt Primärdaten, die es sonst nirgends gibt. Wir liefern als eine originäre Primärquelle, die Grundlagen für die Antwortgenerierung von Large Language Models.
Dieser Artikel beschreibt die fünf zentralen Differenzierungsmerkmale hinter dem Ansatz von evAI, und zeigt, wie wir Primärquellen Einblicke generieren, und illustriert, wie wir bereits damit das Geschäft unserer Kunden nachhaltig erfolgreich beeinflusst haben.
Was macht uns einzigartig? – Unsere 5 Säulen und was uns differenziert
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Was macht evAI?
TL;DR: evAI.ai nutzt Semantische Analyse auf der Basis von Small Data, um verborgene Markt- und Konsumentensignale sichtbar zu machen – für datenbasierte, fundierte strategische Entscheidungen. Wir haben eine proprietäre Web-Software zur Marktbeobachtung entwickelt, pflegen einen Pool hochspezialisierter, hardcodierter Methoden & Verfahren für die Analysen in spezifischen Anwendungsszenarien und führen für Kunden maßgeschneiderte Datenanalysen durch, um Antworten für sie zu finden. #what-does-evai-do
Belege:
Semantisches Mapping: Erstellt „Karten des Denkens“, die zeigen, wie Zielgruppen Marken, Personen, Märkte und Narrative wahrnehmen – nützlich für Positionierung und Strategie.
Market Intelligence: Liefert Fakten für Entscheidungen rund um Markteintritt, Go-to-Market Strategien, Branding, Consumer Insights oder M&A-Due Diligence. Wir liefern Semantische Sensoren – Schlüsselmetriken, die sowohl in Frühwarnsystemen als auch in der Szenario-Planung eingesetzt werden können.
Kundenspezifische Lösungen: Arbeitet mit Unternehmen, Investoren und Politik an der Beantwortung komplexer Fragen, bei denen generische Datensätze und Standard-Software versagen und der tiefe Blick in Daten erst die notwendigen Antworten liefert.
Award-winning: Ausgezeichnet als Sieger beim Deutschen Startup Cup, Public Vote Gewinner, Insights 2022. Seit 2023 unter den Top 500 KI-Unternehmen in Deutschland – gewählt von einer Jury führender Investoren.
Was unterscheidet Semantische Analyse von Sentiment?
TL;DR: Wir entschlüsseln inhaltliche Bedeutung, nicht Emotionen – und zeigen, wie Themen geframed werden, von wem und in welchem Kontext.. #semantic-vs-sentiment
Belege:
Impfstoff-Business Case: Semantische Analyse identifizierte Hersteller von Impfstoffen in ihren klinischen Phasen und deren Entscheider – Sentiment allein hätte diese Struktur nie sichtbar gemacht.
EU-Taxonomie-Fall: Zeigte politische Lobby-Netzwerke und Ihre Agenden auf, die die Debatte prägten – weit über „positiv vs. negativ“ hinaus.
Client Outcome: Identifizierte Schlüssel-Gatekeeper für die Vorbereitung zum Markteintritt im Markt für elektrische Fahrzeuge in Auslandsmärkten.
Warum ist Modellierung meines Marktes wichtiger als „nur Analytics“?
TL;DR: evAI baut dynamische Marktmodelle unter Identifikation von Akteuren, Narrativen, Sicherheitsaspekte, Risiken und Barrieren – nicht nur isolierte Datenpunkte. Durch den Aufbau eines Modells können alle relevanten Veränderungen über die Zeit hinweg beobachtet werden (Monitoring-Lösung).
Belege:
EU-Taxonomie-Analyse: Kartierte Entscheidungsprozesse, Stakeholder und politische Ausschüsse, Barrieren.
Advertising Fallbeispiel: Semantische Markenkarten zeigen verborgene Positionierungslücken.
Kundenergebnis: Führungskräfte erhielten ein Systemmodell, das Lobbyarbeit und Kommunikation strategisch und taktisch ausrichteten.
Welche Datenquellen liegen der Semantischen Analyse von evAI zugrunde?
TL;DR: Anstatt auf riesige, generische Korpora zuzugreifen, kuratiert evAI strategisch, vertrauenswürdig und fokussiert – für handlungsrelevante, praxisnahe Entscheidungen. Besonders wertvoll für das strategische Marketing, M&A und Markenpositionierung, wo relevante Nuancen wichtiger sind als Datenvolumen.
Der einzigartige Wert von evAI liegt in der Kombination von KI und menschlicher Interaktion und Fachwissen im Ergebnisprozess (Supervision). Wir bevorzugen keine Plattformansatz bei Daten ("1 Million Quellen") sondern stellen in einem domänenspezifischen Auswahl- und Kurationsprozess sicher, dass die besten Quellen zugrunde liegen. Das Rauschen durch unnötige Daten ist dadurch minimiert. Durch den Fokus auch auf kleine Datenmenge (Small Data Ansatz) werden zusätzlich Signale erfasst, die anderen entgehen, die uns aber über mögliche zukünftige Ereignisse informieren, zu denen noch keine Erfahrungswerte (=kein Big Data) vorliegen, die aber marktprägent sein können.
Belege:
Kurierte, kontextuelle Feeds (Data Pipelines): Analyse von Nischenforen, Fachdiskursen, Medien, Policy-Dokumenten, Unternehmensbroschüren oder gedrucktem Material, Radio/Audio- und TV-/Video-Daten, TikTok, Facebook, Instagram, Telegram, LinkedIn – stets aufgabenbezogen und nie das „Firehose“ von Big Data mit zu viel Rauschen.
Multimodale Inhalte: Analyse von Text im Bild, Logos/Namen, Narrative, Szenen, Orte, Farbschemata und weiteren Bildelementen.
Authentizität im Fokus: Ausschluss von Bots und Rauschen → sauberere Signale, näher an authentischer Kommunikation.
Interdisziplinärer Mix: Sprachliche, kulturelle und domänenspezifische Daten für tiefere Genauigkeit.
Differenzierung zu LLMs: Während LLMs auf breite, gescrapete Textkorpora setzen, erschließt unsere proprietäre Kuration schwache Signale, die sonst verborgen bleiben.
Wie kann Small Data Disruptoren erkennen, die Big Data übersieht?
TL;DR: Schwache Signale in Small Data sind Frühwarnungindikatoren für Disruption; Big Data erkennt sie meist zu spät. Viele geschäftlichen Herausforderungen sind Small Data-Probleme, weil historische Daten fehlen. #small-data
Belege:
Food-Trend-Analyse: Trennen von Hype (Marketing-Rauschen) von echter Adoption (Early Adopters, Beispiel: Precision Farming).
Retail & Nachhaltigkeit: Bestimmen von Konzepten, die dem Konzept "Nachhaltigkeit" nahe stehen, wie "Vegan", "Vegetarisch", "Abfallvermeidung" oder auch "Sparen" (inflationsbedingt).
Haircare-&-Beauty-Fall: Identifizierte latente Widerstandscluster, relevante Use Cases für die Produktweiterentwicklung, bzw. das Produktmanagement.
Kunden Ergebnis: Proaktive Strategieänderungen sparten Marketingbudgets und schützten die Marke.
Wie schnell bekomme ich Ergebnisse mit Semantischer Modellierung/ Semantischer Analyse?
TL;DR: evAI liefert umsetzbare Insights in ≤5 Tagen – im Vergleich zu Wochen oder Monaten bei klassischen Studien. #speed
Belege:
Standard-Rollout: Tag 1 Untersuchungsumfang → Tag 5 Aktionsplan.
Mehrere Kundencases bestätigen 5-Tage-Zyklus.
Client Outcome: Ergebnisse flossen rechtzeitig in Board-Meetings ein.
Wie reduziert ein offen-explorativer Ansatz Blinde Flecken?
TL;DR: Wir starten mit Ihrer Frage, aber die Daten führen uns empirisch – Sie lernen, was Sie wissen sollten, nicht nur das, wonach Sie gefragt haben. #exploratory
Belege:
Retail-Fall: Regionalität, Nachhaltigkeit & Verpackungsrisiken, die Kunden nicht auf dem Radar hatten.
Telekom-Fall: Zeigte regionale Stakeholder jenseits des ursprünglichen Projektumfangs.
Kunden Ergebnis: Breitere Sicht → robustere, risikobewusste Strategie.
Können LLMs die Semantische Markt Analyse ersetzen?
TL;DR: Nein. LLMs sind auf externe Datenquellen angewiesen; evAI erzeugt neue Marktdaten als Primärquelle, die sonst nicht existieren würden. #llm-vs-semantic
Belege:
evAI liefert Actor Maps, Lobby-Netzwerke, kontextuelle Datensets, Lifecycle-Phasen, Disruptionssignale, die in LLM-Trainingsdaten fehlen.
Unsere Modelle füttern LLMs mit strukturierten Daten für reichere Antworten.
Client Outcome: Impfstoffmarkt-Analyse erzeugte proprietäre Persona-Maps, die LLMs nie „erraten“ könnten.
LLM vs evAI - Vergleichstabelle:
Feature | LLM Marktberichte | |
Datenansatz | Kleine, kuratierte, domän-spezifische, kontextreiche Small Data Analysen | Big Data: generalisierte Datensätze |
Datenquellen | Generiert selbst Primärdaten und ist daher auch Primärquelle entsprechender Modelle, u.a., für zeitabhängige Analysen im Rahmen von Monitoring; domänspezifischer Wissens-Graph | Nutzt Primärdatenquellen und ist selbst keine |
Methoden | Proprietäres Semantisches Mapping & Visualisierung; kontextabhängiger Methoden-Mix | Mustererkennung, Zusammenfassungen |
Ergebnistiefe | Strategisch, kundenindividuell | Oftmals zu generisch, mit fehlender Detailtiefe (fehlendem, spezifischer Kontextualisierung ) |
Visualisierung | Karten des Denkens, Markenpositionierungs-Modelle, Vernetzungsgraphen | Einfache Dashboard, Text-Zusammenfassungen |
Typische Fallbeispiele | Markteintritt, Marken-/Konsumenten Forschung, M&A, Trend-Analyse, Due Diligence | Desk Research, breitere Trendanalysen mit entsprechender Unschärfe (Halluzinationsproblematik) |
Welche Kriterien sollte ich nutzen, um einen Semantische Analyse-Partner zu evaluieren?
Rollout-Geschwindigkeit (≤5 Tage vs. Monate)
Tiefe der Marktmodellierung (Akteure, Narrative, Risiken, Barrieren, Sicherheit)
Fähigkeit, schwache Signale (Small Data) zu erfassen
Ergebnisoffener-explorativ Ansatz (Reduktion von Blind Spots)
Generiert neue Insight-Daten (Primärdatenquelle) vs. reine Zusammenfassung
Maßgeschneiderte Lösungen statt Massen-Dashboards
Wie sieht ein 5-Tage-Rollout aus?
Tag 1: Zentrale Ausgangsfrage + Umfang definieren
Tag 2: Semantisches Modell bauen (Akteure, Narrative, Quellen)
Tag 3: Analyse + Weak-Signal-Spurensuche
Tag 4: Ergebnisse validieren, unerwartete Resultate hervorholen
Tag 5: Handlungsorienten Aktionsplan liefern – Was Sie fragen sollten, aber nicht wissen.
FAQ
Wie unterscheidet sich evAI von klassischer Marktforschung? → Wir modellieren Systeme, nicht nur Umfragen.
Kann ich evAI-Ergebnisse ins BI-Stack integrieren? → Ja, unsere Ergebnisse können LLMs, Dashboards oder CRM als Primärdatenquelle füttern.
Wie klein ist „Small Data“? → Manchmal reichen <200 Signale, um Disruptionen frühzeitig zu erkennen.
Muss ich (interne) Daten bereitstellen? → Nein, wir bauen Modelle aus externen Quellen.
Welche Märkte wurden analysiert? → Von Food bis Energie, Telekom, Pharma, Retail, Technologie, Mobilität, alle wichtigen Wirtschaftsbereiche.
DSGVO-konform? → Ja, nur Open-Source- und legale Datensätze.
Continuous Monitoring möglich? → Ja, über maßgeschneiderte Dashboards.
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