AUDIENCE INTELLIGENCE
Die eigenen Worte deiner Kund:innen.
Adscalr durchsucht die Orte, an denen dein Markt wirklich redet (Reddit, Amazon, App Store, Google Play und die Foren, die du nennst), und zieht echte Zitate heraus, jedes getaggt nach Awareness-Stage, Emotion und den exakten Worten, die Menschen tippen. Heraus kommen evidenzbasierte Personas, eine Pain-Map sortiert danach, wie sehr es wehtut, und ein vollständiger Audience-Report. Copy in der Sprache deiner Kund:innen, nicht in deiner.
So funktioniert's
Fünf Quellen, wirklich durchsucht
Reddit, Amazon-Reviews, App Store, Google Play und die Foren, auf die du sie ansetzt, geseedet mit deinen eigenen Store-URLs und denen deiner Wettbewerber. Sie durchsucht deine Quellen, nicht das halbe Internet, sodass jedes Zitat von jemandem stammt, der in deinem Markt lebt.
Jedes Zitat, dreizehn Felder tief
Ein Zitat ist nicht nur Text. Jedes wird erfasst mit seiner Awareness-Stage, der Emotion dahinter, dem Sprachregister, in dem es geschrieben ist, und zwei bis vier echten Vokabel-Markern, den exakten Formulierungen, die deine Zielgruppe tippt. Das ist das Rohmaterial, aus dem deine Hooks entstehen.
Fünf Awareness-Stages, nicht vier
Jedes Zitat wird in Unaware, Problem-Aware, Solution-Aware, Product-Aware oder Most-Aware einsortiert: Eugene Schwartz' volle Leiter. Deine Copy holt jede:n genau da ab, wo er im Funnel steht, statt der most-aware Zeile jemandem zu servieren, der das Problem noch gar nicht kennt.
Personas aus Evidenz, nie erfunden
Vier bis sechs Personas pro Projekt, jede gestützt auf mindestens drei verknüpfte Zitate, die du selbst nachlesen kannst. Demografie ist klar als KI-Schätzung gekennzeichnet, Pains, Desires und Sprache stammen direkt aus dem, was echte Menschen geschrieben haben.
App-Store-Intelligence, auf Angles abgeklopft
Die Review-Analyse trennt, was Nutzer:innen lieben, von dem, was sie hassen, und zeigt die Schwächen, die du ausnutzen kannst. Aus Wettbewerber-Screenshots liest sie die Claims, mit denen sie führen, und die Beschwerden, die deine Zielgruppe immer wieder nennt und die noch niemand beantwortet.
Ein vollständiger Audience-Report, für dich geschrieben
Adscalrs stärkstes Modell liest rund achtzig der besten Zitate und schreibt einen tiefen Report (SWOT, die Einwände zum Reframen, die Angles mit geringstem Widerstand, Charts), geliefert als DOCX, das du jedem im Team in die Hand geben kannst.
DER UNTERSCHIED
Nicht nur, was sie sagen, die Worte, die sie nutzen.
Die meisten Audience-Tools geben dir ein Thema: „Leute interessieren sich für Pricing.“ Adscalr extrahiert das Vokabular: die echten Formulierungen, die deine Kund:innen tippen, das Register, in dem sie schreiben, die Emotion darunter. Deine Hook wird aus ihren Worten gebaut, sodass sie klingt, als käme sie aus dem Gespräch selbst, nicht von einem Marketer, der von außen reinschaut.
Sprachregister
Locker, technisch, frustriert, aspirational: jedes Zitat wird danach klassifiziert, wie es geschrieben ist, sodass deine Copy den Raum trifft, statt herabzureden oder darüber hinwegzureden.
Vokabel-Marker
Zwei bis vier echte Formulierungen pro Zitat, die wörtlichen Begriffe, die Menschen für das Problem und den Gewinn nutzen. Wortwörtlich in Hooks übernommen, hört die Anzeige auf, wie eine Anzeige zu klingen.
Emotion und Ton
Das Gefühl hinter den Worten (Erleichterung, Angst, Skepsis, Begeisterung), pro Zitat erfasst, sodass du nicht nur weißt, was du sagst, sondern in welchem Register.
Was du bekommst
- 5 Voice-of-Customer-Quellen, parallel durchsucht
- Zitate in 5 Awareness-Stages sortiert (Schwartz' volle Leiter)
- Jedes Zitat getaggt mit Emotion, Register und echten Vokabel-Markern
- 4–6 evidenzbasierte Personas, je mit ≥3 verknüpften Zitaten
- Demografie klar als KI-Schätzung gekennzeichnet
- Zitate nach Thema gruppiert (Pricing, Onboarding, Feature-Lücken…)
- App-Store Love/Hate-Split + Erkennung ausnutzbarer Schwächen
- Wettbewerber-Screenshot-Analyse auf führende Claims
- Pain-Map sortiert nach Intensität, nicht nur Häufigkeit
- Tiefer Audience-Report (SWOT, Einwände, Charts) als DOCX
In Zahlen
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