Inhalt
Die Webinar-Aufzeichnung
Warum ist KI-Sichtbarkeit jetzt relevant?
Wie bewerten KI-Systeme Inhalte?
Was ist der Unterschieden zwischen Citations und Mentions?
Praxisbeispiel: KI-Sichtbarkeit für das Fachbuch „Think Marketing RevenNEW“
Zentrale Learnings
Wie startet ihr mit der Arbeit an eurer KI-Sichtbarkeit?
KI-Sichtbarkeit messbar machen: Einblick in die Meltwater GenAI Lens
Fazit
Fragen & Antworten
Über Linus Kurtenbach
Über Charlott Goldstein
Die Webinar-Aufzeichnung
Warum ist KI-Sichtbarkeit jetzt relevant?
KI-Assistenten gehören mittlerweile zu den meistgenutzten Plattformen weltweit und wachsen weiterhin stark. Gleichzeitig verändert sich die Art, wie Informationen konsumiert werden.
Antworten entstehen nicht mehr nur aus einzelnen Websites, sondern aus vernetzten Quellen im gesamten Web. Dabei spielen vertrauenswürdige Drittquellen eine zentrale Rolle.
Über 85 % der Inhalte in KI-Antworten stammen von externen Quellen wie Medien oder Plattformen. (Quelle: Oshen Davidson, Airops, 17. Oktober 2025)
Das bedeutet: Wer nicht in Medien stattfindet, wird auch in KI-Systemen kaum sichtbar.
Wie bewerten KI-Systeme Inhalte?
KI-Antworten basieren auf zwei zentralen Mechanismen:
- Sprachmodelle, die auf großen Mengen an Texten trainiert wurden, darunter Artikel, Bücher und Studien.
- Websuche, die aktuelle Inhalte aus dem Internet einbezieht.
Dabei gilt:
Die Websuche reagiert schnell auf neue Inhalte, während das Sprachmodell erst mit zeitlicher Verzögerung aktualisiert wird.
Erfolgreiche Strategien berücksichtigen beide Ebenen.
Was ist der Unterschieden zwischen Citations und Mentions?
Wenn Marken in KI-Antworten auftauchen, passiert das auf zwei unterschiedliche Arten. Dieser Unterschied ist zentral für die Bewertung von Sichtbarkeit.
Citations sind konkrete Quellenverweise. Dabei handelt es sich um klickbare Links oder klar zuordenbare Quellen, die eine Aussage belegen und Nutzer direkt auf eine Website führen. Citations können Traffic erzeugen und sind ein direkt messbarer Effekt von PR-Arbeit.
Mentions sind einfache Nennungen einer Marke im Fließtext der Antwort. Sie enthalten keinen Link und führen nicht direkt zu einer Website. Ihr Wert liegt vor allem im Aufbau von Bekanntheit, Vertrauen und Autorität. 
Beide Formen sind relevant, erfüllen aber unterschiedliche Funktionen:
- Citations stärken die Performance und den direkten Zugriff
- Mentions stärken die Wahrnehmung und Positionierung
Erfolgreiche Strategien zielen darauf ab, beides aufzubauen.
Praxisbeispiel: KI-Sichtbarkeit für das Fachbuch „Think Marketing RevenNEW“
Um die theoretischen Grundlagen greifbar zu machen, lohnt sich ein Blick in die Praxis. Linus hat im Webinar ein konkretes Projekt vorgestellt, das zeigt, wie gezielte PR-Arbeit die Sichtbarkeit in KI-Systemen messbar beeinflussen kann.
Ausgangspunkt war die Veröffentlichung des Fachbuchs „Think Marketing RevenNEW“ von Sascha Albrink. Ziel war es nicht nur, klassische Reichweite zu erzielen, sondern gezielt die Wahrnehmung in KI-Systemen zu steuern. Der Autor sollte in Antworten von ChatGPT, Perplexity und anderen Tools als relevanter Experte erscheinen.
Die zentrale Fragestellung lautete:
Wie schafft man es, dass KI-Systeme eine Person oder Marke aktiv empfehlen oder nennen, obwohl diese Systeme nicht direkt gesteuert werden können?
Dafür wurde eine klare strategische Zielsetzung definiert. Der Autor sollte semantisch eng mit dem Thema Revenue Marketing verknüpft werden und in relevanten Antworten möglichst häufig als führende Stimme in Deutschland erscheinen.
Besonders spannend an diesem Case ist, dass er zeigt, wie klassische PR-Arbeit in einem neuen Kontext wirkt. Statt nur Sichtbarkeit in Medien oder Suchmaschinen zu erzeugen, ging es darum, gezielt die Datenbasis zu beeinflussen, auf der KI-Systeme ihre Antworten aufbauen.
Maßnahmen
Die Strategie basierte auf drei zentralen Elementen:
1. Konsistente Positionierung
Es wurde ein einheitliches Autorenprofil entwickelt, das zentrale Begriffe konsequent verwendet. Dazu gehörten unter anderem Revenue Marketing und B2B Marketing.
Ziel war eine klare semantische Verknüpfung zwischen Person und Thema.
2. Gezielte PR-Platzierungen
Die Inhalte wurden gezielt in Fach- und Branchenmedien platziert. Statt klassischer Pressemitteilungen lag der Fokus auf inhaltlich starken Gastbeiträgen.
Der Anspruch war, Expertise sichtbar zu machen und nicht nur Informationen zu verbreiten.
3. Kombination aus Earned, Paid und Owned Media
Die Strategie umfasste verschiedene Kanäle:
- Earned Media durch redaktionelle Beiträge
- Paid Media durch Advertorials
- Owned Media über eigene Plattformen und Social Media
Entscheidend war die konsistente Kommunikation über alle Touchpoints hinweg.
Ergebnisse
Nach rund zwei Monaten zeigte sich ein deutlich messbarer Effekt:
- 68 % Share of Voice in KI-Antworten
- Nennung in zwei von drei relevanten Antworten
- Deutlich höhere Sichtbarkeit im Vergleich zum Wettbewerb
- PR-Inhalte wurden direkt als Quellen zitiert
Das zeigt klar: PR hat einen direkten Einfluss auf die Sichtbarkeit in KI-Systemen.
Zentrale Learnings
Earned Media ist der wichtigste Hebel
Fachmedien werden von KI-Systemen als besonders vertrauenswürdig eingestuft. Sie haben den größten Einfluss auf die Wahrnehmung.
Konsistenz ist entscheidend
Es kommt nicht darauf an, möglichst viele Inhalte zu veröffentlichen. Entscheidend ist, klare Botschaften und Begriffe konsistent zu nutzen.
Thought Leadership wirkt stärker als Werbung
Inhalte mit Tiefe und Substanz werden bevorzugt. Reine Eigenwerbung erzielt deutlich geringere Wirkung.
SEO allein reicht nicht aus
Eine Website oder bezahlte Anzeigen sind nicht ausreichend. Sichtbarkeit entsteht durch die Kombination aus PR, Content und Distribution.
Kontinuität ist notwendig
Sichtbarkeit entsteht durch wiederholte Präsenz. Ohne kontinuierliche Aktivität kann die Position schnell von Wettbewerbern übernommen werden.
Duplicate Content vermeiden
Identische Inhalte auf mehreren Plattformen wirken sich negativ aus. Inhalte sollten individuell aufbereitet sein, auch wenn zentrale Botschaften gleich bleiben.
LinkedIn ist ein Verstärker
LinkedIn unterstützt die Sichtbarkeit, insbesondere für Personal Brands. Es ist jedoch keine primäre Quelle für KI-Systeme.
Wie startet ihr mit der Arbeit an eurer KI-Sichtbarkeit?
Ein strukturierter Einstieg kann in fünf Schritten erfolgen:
- Den aktuellen Status analysieren: Welche Antworten geben KI-Systeme zu Ihrer Marke?
- Relevante Fragestellungen definieren: Orientiert euch an den Herausforderungen eurer Zielgruppe
- Thought Leadership aufbauen: Klare inhaltliche Schwerpunkte setzen
- PR gezielt einsetzen: Fachmedien priorisieren und Expertise platzieren
- Ergebnisse messen: Sichtbarkeit, Nennungen und Quellen analysieren
KI-Sichtbarkeit messbar machen: Einblick in die Meltwater GenAI Lens
Neben der strategischen Umsetzung stellt sich eine zentrale Frage:
Wie lässt sich Sichtbarkeit in KI-Systemen konkret messen und analysieren?
Im Webinar hat Charlott gezeigt, wie genau das mit der Meltwater GenAI Lens funktioniert. Der Ansatz unterscheidet sich dabei klar von klassischem Monitoring. Statt nur Medien oder Social Media zu analysieren, werden direkt die Antworten von KI-Systemen ausgewertet.
Grundlage dafür sind definierte Prompts. Diese orientieren sich an realen Nutzerfragen, wie hier z. B::
Was ist das beste Buch zum Thema Revenue Marketing in Deutschland?
Die GenAI Lens greift die Antworten verschiedener KI-Modelle ab und macht sie vergleichbar. Dabei werden die Inhalte nicht nur gesammelt, sondern mit zusätzlichen Daten angereichert und strukturiert aufbereitet.
Zu den wichtigsten Analysefunktionen gehören:
- Auswertung von Sichtbarkeit und Nennungen über verschiedene KI-Systeme hinweg
- Analyse von Marken, Personen und Themen im Kontext der Antworten
- Identifikation der wichtigsten Quellen, die von KI-Systemen genutzt werden
- Sentiment-Analyse zur Bewertung der Tonalität
- Benchmarking im Vergleich zu Wettbewerbern
Ein besonderer Mehrwert liegt in der Möglichkeit, Entwicklungen im Zeitverlauf zu beobachten. So wird sichtbar, ob strategische Maßnahmen tatsächlich zu mehr Präsenz in KI-Antworten führen.
Auch die Arbeit mit Prompts ist ein zentraler Bestandteil der Analyse. Unternehmen können unterschiedliche Fragestellungen testen, variieren und kontinuierlich optimieren, um ein realistisches Bild ihrer Wahrnehmung in KI-Systemen zu erhalten.
Der entscheidende Punkt ist:
Sichtbarkeit in KI-Systemen ist nicht nur beeinflussbar, sondern auch messbar. Damit wird sie zu einer steuerbaren Größe innerhalb der Kommunikationsstrategie.
Fazit
Sichtbarkeit in KI-Systemen ist kein Zufall. Sie entsteht durch strategische Kommunikation.
Die zentrale Erkenntnis lautet: Wer als vertrauenswürdige Quelle im Web sichtbar ist, wird auch in KI-Systemen sichtbar.
PR entwickelt sich damit zu einem zentralen Baustein moderner Sichtbarkeit in der AI-Search-Welt.
Fragen & Antworten
Wie lange dauert es erfahrungsgemäß, bis sich ein relevanter GEO-Effekt zeigt?
Erste Effekte können sich nach einigen Wochen zeigen – insbesondere dann, wenn Inhalte schnell gecrawlt und in suchgestützten KI-Antworten berücksichtigt werden. Wie schnell das tatsächlich passiert, variiert je nach Plattform, Quelle und Aktualität jedoch deutlich. Für die Verankerung im Sprachmodell selbst ist der Zeithorizont länger und schwerer kalkulierbar – er hängt von Modell-Updates oder neuen Trainingszyklen des jeweiligen Anbieters ab.
Wie dauerhaft ist eine einmal aufgebaute Positionierung in KI-Antworten?
Sichtbarkeit in KI-Systemen ist kein einmaliger Zustand, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Im Fall Sascha Albrink ist die Positionierung so lange belastbar, wie der Content in hochwertigen Quellen abrufbar bleibt und keine Wettbewerber mit konsistenterer Präsenz in denselben Themenfeldern aktiv werden. Wer aufhört zu arbeiten, verliert irgendwann seinen Platz – das ist kein KI-spezifisches Problem, sondern gilt für Sichtbarkeit insgesamt.
Verschwindet man aus den Ergebnissen, wenn der PR-Push endet?
Tendenziell ja – zumindest mittelfristig. KI-Systeme, die auf Websuche setzen, greifen auf aktuelle Inhalte zu. Wer dort nicht mehr regelmäßig sichtbar ist, verliert an Relevanz. Die reine Modellverankerung hält länger, wird aber bei Modell-Updates oder neuen Trainingszyklen neu bewertet. Kontinuierliche Präsenz ist daher kein Nice-to-have, sondern Voraussetzung.
Was tun bei Falschinformationen über das eigene Unternehmen in KI-Antworten?
Das ist eines der schwierigsten Felder der GEO-Praxis, weil man KI-Modelle nicht direkt korrigieren kann. Was funktioniert: Gegendarstellungen und korrekte Informationen in möglichst hochwertigen, oft zitierten Quellen platzieren – also in genau den Medien, die KI-Systeme als vertrauenswürdig einstufen. Je häufiger und konsistenter die richtige Darstellung dort auftaucht, desto wahrscheinlicher verschiebt sich das KI-Bild. Bei gravierenden Falschdarstellungen lohnt es sich zusätzlich, die Feedback-Kanäle der Modell-Anbieter zu nutzen. Das ist kein schneller Weg, aber er existiert.
Wurden die Gastbeiträge im Case Sascha Albrink bezahlt?
Im Case haben wir sowohl redaktionelle Gastbeiträge als auch bezahlte Formate eingesetzt. Beide Formate können grundsätzlich in KI-Antworten auftauchen – entscheidend ist weniger das Finanzierungsmodell als die Autorität der Quelle und die technische Zugänglichkeit des Inhalts.
Was ist wirkungsvoller – Earned oder Advertorials/Paid?
Redaktionelle Beiträge werden tendenziell häufiger und mit höherem Gewicht zitiert – das deckt sich mit dem, was wir generell über das Vertrauen von KI-Systemen in editorielle Inhalte wissen. Advertorials sind aber keineswegs wirkungslos. In B2B-Nischenmärkten, wo es schlicht keine breite redaktionelle Berichterstattung gibt, sind sie oft der einzig realistische Weg, um in relevanten Fachmedien präsent zu sein. Paid als Ergänzung zu Earned: sinnvoll. Paid als Ersatz für Earned: riskant.
Wie schätzt ihr die Zukunft von Paid-Inhalten für KI-Systeme ein – z.B. 2027?
Unsere Einschätzung ist, dass Modelle Qualität und Glaubwürdigkeit künftig noch stärker gewichten könnten – was den strukturellen Vorteil von echtem Earned Media langfristig stärken dürfte. Ob und wie Paid-Inhalte 2027 konkret behandelt werden, lässt sich derzeit aber nicht belastbar vorhersagen. Kurzfristig ist Paid ein legitimes Werkzeug; langfristig würden wir nicht darauf bauen, dass es dieselbe Wirkung entfaltet wie heute.
Viele B2B-Fachmedien nehmen nur noch Paid an. Was tun, wenn es kaum redaktionelle Zugänge gibt?
Dann werden die verfügbaren Medien umso wichtiger, und Advertorials sind der realistische Einstieg. Ergänzend lohnt es sich, den Blick zu weiten: Branchenverbände, Fachblogs, LinkedIn-Newsletter von Meinungsführern, Conference Proceedings, Whitepaper-Verzeichnisse – all das sind Quellen, die KI-Systeme aufgreifen. Außerdem kann auch die eigene Website als Quelle dienen, wenn sie substanzielle, gut verlinkte Inhalte enthält und technisch sauber aufgestellt ist.
Wie habt ihr die Prompts unabhängig getestet? KI-Antworten variieren doch je nach Nutzer, Standort, Verlauf.
Die Variabilität ist real und ein berechtigter Einwand. Wir arbeiten deshalb mit Tools wie Otterly.ai oder dem KI-Monitoring in Meltwater, die Prompts standardisiert und wiederholt abfragen und die Ergebnisse dokumentieren. So werden Schwankungen sichtbar und Trends erkennbar, auch wenn einzelne Abfragen variieren. Eine einzelne manuelle Abfrage ist keine valide Messung – systematisches Tracking schon.
Wie kann man einen Status-Quo-Check durchführen? Was meint ihr mit „Blind Spots via Test-Prompts prüfen"?
Konkret: Definiert 8–15 Prompts, die eure Zielgruppe wahrscheinlich stellen würde – Fragen nach Expertise, Anbietervergleichen, Themenbegriffen. Dann systematisch in mehreren KI-Systemen testen (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) und dokumentieren, ob und wie euer Unternehmen oder eure Sprecher vorkommen – inklusive Position, Formulierung und genutzter Quellen. Die Prompts müssen nicht perfekt sein; wichtiger ist die Konsistenz beim Testen über die Zeit.
Funktioniert die Analyse nur bei exakt diesem einen Prompt?
Nein – aber je spezifischer der Prompt, desto aussagekräftiger das Ergebnis. Ein breiter Prompt wie „Wer ist Experte für Marketing?" ist kaum auswertbar. Ein präziser Prompt wie „Wer sind die führenden Experten für Revenue Marketing im deutschsprachigen Raum?" gibt schon ein klares Bild. Sinnvoll ist es, eine Prompt-Matrix aufzubauen: unterschiedliche Fragetypen, unterschiedliche Abstraktionsebenen – und alle regelmäßig zu testen.
Gibt es Tipps, wie man die richtigen Prompts findet?
Ausgangspunkt ist immer die Zielgruppe: Welche Fragen stellt ein Entscheider, bevor er einen Anbieter oder Experten kontaktiert? Nützlich ist es, mit dem eigenen Sales-Team zu sprechen – die kennen die echten Fragen aus Erstgesprächen. Ergänzend lassen sich Tools wie AnswerThePublic, Google Autosuggest oder Perplexity selbst nutzen, um zu sehen, welche Formulierungen im jeweiligen Themenfeld kursieren.
Werden Podcast-Inhalte von KI-Systemen aufgegriffen?
Indirekt: ja. Für die KI-Sichtbarkeit sind Transkripte, Show Notes und begleitende Artikel in der Regel deutlich relevanter als Audio allein – denn diese Formate sind crawlbar und indexierbar. Wenn ein Podcast-Gespräch in einem Fachmedium als Artikel erscheint oder das Transkript öffentlich zugänglich ist, fließt das in die KI-Sichtbarkeit ein. Der Content rund um den Podcast zählt; das Audio selbst bleibt für die meisten KI-Systeme schwer zugänglich.
Habt ihr vorab geprüft, ob die ausgewählten Medien für KI lesbar sind (Paywalls, Crawl-Blocking)?
Ja, das ist ein fester Bestandteil unserer Medienauswahl für GEO-relevante Platzierungen. Stark abgeschottete Inhalte sind für suchgestützte KI-Antworten oft schwieriger zugänglich – ob sie dennoch berücksichtigt werden, hängt aber davon ab, ob Crawling und Indexierung technisch möglich sind. Paywall bedeutet also nicht automatisch Unsichtbarkeit. Als Faustregel gilt trotzdem: Je freier der Zugang, desto zuverlässiger die KI-Sichtbarkeit.
Sind die Medienquellen selbst entscheidend oder helfen auch eigene Newsrooms?
Externe Quellen sind entscheidender. Laut aktuellen Studienbefunden – etwa von airops Research – stammt der Großteil der KI-Brand-Mentions aus Drittquellen, nicht aus markeneigenen Domains. Das ist kein universelles Gesetz, aber ein konsistentes Signal aus mehreren Untersuchungen. Was der eigene Newsroom leisten kann: konsistente Kernbotschaften bündeln, strukturierte Daten (Schema.org) ausliefern und als verlinkter Referenzpunkt dienen. Er ist Teil des Gesamtbilds – aber kein Ersatz für Earned Media.
Wie relevant sind mehrsprachige Website-Inhalte für internationale Unternehmen?
Sehr relevant. KI-Systeme antworten in der Sprache, in der die Frage gestellt wird, und greifen dabei bevorzugt auf Quellen in eben dieser Sprache zurück. Ein Unternehmen, das nur auf Englisch kommuniziert, wird in deutschsprachigen KI-Antworten schlechter abschneiden als in englischsprachigen. Für internationale Unternehmen sind Sprachversionen keine Übersetzungspflichtaufgabe, sondern ein strategisches Sichtbarkeitsinstrument – pro Sprachraum.
Ohne konkretes Produkt ist PR/SEO recht unkonkret – wie GEO-Relevanz stärken?
Dann ist Themenführerschaft der Anker. Statt „Produkt X" positioniert man das Unternehmen als kompetente Stimme zu einer relevanten Sachfrage – einem regulatorischen Thema, einer Branchenherausforderung, einem technischen Standard. Das funktioniert für Beratungen, Verbände und Dienstleister genauso wie für Produktunternehmen – manchmal sogar besser, weil die Inhalte weniger werblich wirken und KI-Systeme substanzielle Fachbeiträge bevorzugt als Quelle aufgreifen.
Welchen Einfluss hat Duplicate Content auf KI-Ergebnisse?
Differenziert betrachten: Eine identische Pressemitteilung, die auf zehn Plattformen erscheint, erzeugt zwar eine gewisse Signaldichte, ist aber für KI-Visibility weniger wertvoll als qualitative Verteilung. Entscheidend ist die Autorität der jeweiligen Quelle, nicht die schiere Anzahl der Verbreitungskanäle. Was besser funktioniert: thematisch verwandte, inhaltlich eigenständige Veröffentlichungen auf verschiedenen hochwertigen Plattformen – variieren und vertiefen statt kopieren.
Wie werden LinkedIn-Beiträge von KI bewertet – auch bei Massenverteilung via Amplify?
LinkedIn kann als Signalraum relevant sein, ist für KI-Systeme aber deutlich weniger verlässlich und transparent als offen zugängliche redaktionelle Quellen. Massenhafte, identische Weitergabe über Amplify bringt kaum Mehrwert für KI-Sichtbarkeit. Was funktioniert: authentische, substanzielle Beiträge von Einzelpersonen mit echter Sichtbarkeit im eigenen Netzwerk. LinkedIn ist Ergänzung zu Earned Media, kein Ersatz.
Auf welche KI-Systeme sollte man sich fokussieren?
Aktuell (Stand März 2026) empfehlen wir den Fokus auf ChatGPT (größte Nutzerbasis weltweit), Perplexity (stark quellenbasiert, viel genutzt im B2B-Research – bei suchgestützten Antworten werden die herangezogenen Quellen direkt angezeigt, was es besonders nützlich für Monitoring macht) und Google (AI Overviews / Gemini, da Google-Traffic weiterhin dominant bleibt). Claude gewinnt ebenfalls an Reichweite. Für die meisten B2B-Unternehmen in Deutschland ist Perplexity derzeit besonders aufschlussreich für die eigene GEO-Analyse.
Wie genau funktionieren Autoren-Snippets und wie überträgt sich das auf Nicht-Buch-Produkte?
Das Autoren-Snippet ist eine kurze, standardisierte Beschreibung einer Person, die konsequent und wortgleich (oder sehr ähnlich) in jeder Veröffentlichung erscheint – in Autorenzeilen von Gastbeiträgen, auf der eigenen Website, in Pressemitteilungen. Die Logik dahinter: Konsistente, wiederkehrende Beschreibungen erleichtern es KI-Systemen, Personen, Produkte und Themen klarer einzuordnen. Je öfter dieselbe Formulierung in vertrauenswürdigen Quellen auftaucht, desto wahrscheinlicher wird sie als verlässliche Referenz aufgegriffen. Auf andere Produkte übertragen: Statt einer Personenbeschreibung kann das ein Produkt-Snippet sein – eine prägnante Formulierung, was ein Produkt tut, für wen es gedacht ist und warum es relevant ist. Konsistent formulieren, in hochwertigen Kontexten platzieren, wiederholen.
Warum lohnt sich der Aufwand für Reddit als etablierte Marke aus Deutschland?
Reddit ist aus zwei Gründen GEO-relevant: Erstens zählt es zu den Quellen, die KI-Systeme – insbesondere ChatGPT und Perplexity – bei Live-Suchen regelmäßig aufgreifen. Zweitens finden dort authentische Nutzerdiskussionen statt, die von KI als glaubwürdig eingestuft werden. Als Marke geht es nicht darum, auf Reddit Werbung zu machen. Sinnvoll ist es, relevante Subreddits zu kennen, in denen Entscheider oder Fachkräfte aktiv sind, und dort mit echtem Fachwissen präsent zu sein – entweder direkt oder durch Inhalte, die von anderen dort geteilt werden.
Über Linus Kurtenbach
Als Marken- und Kommunikationsstratege entwickelt Linus Kurtenbach Botschaften, die Menschen für Innovationen, Technologie und Vernetzung begeistern. Er steht für gutes Storytelling und nützlichen Content – und bringt fundierte Erfahrung aus B2B-SaaS-Marketing, Technologie-PR und Event-Kommunikation mit. Bei der Kommunikationsagentur Primus Inter Pares ist er als Seniorberater tätig und betreut Kunden aus der digitalen Wirtschaft und darüber hinaus.
Über Charlott Goldstein
Mit über acht Jahren Erfahrung im Bereich Media und Social Intelligence unterstützt Charlott Goldstein Unternehmen dabei, individuelle Lösungen zu entwickeln, interne Prozesse zu optimieren und reibungslose Plattformwechsel umzusetzen. In ihrer aktuellen Rolle als Solutions Consultant bei Meltwater arbeitet sie an der Schnittstelle von Strategie, Technologie und Kundenerfolg.
Was Charlott antreibt, ist ihre Leidenschaft für praxisorientierte Lösungen, internationale Zusammenarbeit und messbare Ergebnisse. Ihre akademische Laufbahn führte sie in die USA, wo sie unter anderem an der Ohio State University studierte. Nach einem längeren Aufenthalt auf der Südhalbkugel lebt sie heute ihren Traum von einer globalen Karriere in einem dynamischen Umfeld.
