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  "name": "Agent Success Score: KI-Sichtbarkeit und KI-Nutzbarkeit messen | Hyperize",
  "title": "Agent Success Score: KI-Sichtbarkeit und KI-Nutzbarkeit messen | Hyperize",
  "description": "Wie Hyperize misst, ob KI-Agenten ein Angebot finden und eine Aufgabe erledigen: KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit, Belege und ein Score je Agentenrolle.",
  "hook": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
  "summary": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
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  "datePublished": "2026-10-03",
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    "definition": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
    "inDefinedTermSet": "https://www.hyperize.ai/en/methodology#defined-term-set"
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  "c": {
    "title": "Agent Success Score: KI-Sichtbarkeit und KI-Nutzbarkeit messen | Hyperize",
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    "definition": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
    "standout": "Der Score fasst den Test zusammen. Die Belege erklären das Ergebnis.",
    "disambiguation": "Wir prüfen das Angebot, das ein ankommender KI-Agent nutzt: Website, Daten und erlaubte Funktionen. Die ähnlich benannte Erfolgsquote im Kundenservice misst dagegen, wie oft Support-Mitarbeiter oder Service-Bots ein Anliegen lösen.",
    "disambiguationNote": "Es geht weder um einen allgemeinen KI-Modellvergleich noch um die Erfolgsquote eines Support-Teams.",
    "whyOne": "Eine gültige Datei oder korrektes Markup zeigt, dass eine technische Voraussetzung erfüllt ist. Für den Kundenweg prüfen wir zusätzlich, ob Agenten das Angebot finden, wichtige Angaben lesen und den vereinbarten Zielpunkt erreichen [S1].",
    "whyTwo": "Aufgabe und Testgrenzen stehen vorher fest. Eine technische Hürde, eine fehlende Berechtigung und ein geplanter Stopp vor dem Absenden werden getrennt erfasst. Ein gescheiterter Lauf allein beweist weder seine Ursache noch einen entgangenen Auftrag [S2].",
    "gatesIntro": "Eine Empfehlung bedeutet noch nicht, dass ein Agent das Angebot nutzen kann. Ein nutzbares Angebot kann zugleich unentdeckt bleiben. Wir messen beide Fragen getrennt und ergänzen die Beleglage.",
    "formula": "Agent Success Score = (KI-Sichtbarkeit × 0,20) + (KI-Nutzbarkeit × 0,70) + (Belege × 0,10)",
    "example": "Alle Teilwerte liegen auf einer Skala von 0 bis 100; die gewichtete Summe wird durch zehn geteilt. Veröffentlichtes DHL-Beispiel aus Q2 2026: Sichtbarkeit 46,04, Nutzbarkeit 68 und Belege 85 ergeben gerundet 6,5 von 10. Eine Paketaufgabe, Konfidenz C; der Checkout hinter dem Login wurde nicht getestet. Das ist ein historisches Beispiel, keine neue Messung [S3].",
    "trust": "Ein Fragen-Audit prüft das Gefundenwerden. Agentenläufe prüfen Zugänge und Aktionen am realen Angebot. Die Methoden betrachten verschiedene Teile des Kundenwegs. Übereinstimmung kann einen Befund stärken, hebt ihre Grenzen aber nicht auf. Aufgaben stehen vor der Messung fest; zu jedem Ergebnis gehören Umfang und Datum [S2].",
    "lanesIntro": "Ein Einkaufsagent hat eine andere Aufgabe als ein Bewerbungs- oder Presseagent. Das Modell unterscheidet sechs Rollen, intern „Lanes“ genannt. Ein Ergebnis für eine Rolle ersetzt keine Messung der anderen [S4].",
    "coverage": "Jede vollständig gemessene Rolle erhält ihren eigenen Score. Fehlende Messungen bleiben sichtbar. Der DAX-40-Vergleich nutzt das gemeinsame Messset für Einkäufe; zusätzlich sind Bewerbungstests veröffentlicht. Diese Tests allein ergeben noch keinen vollständigen Talent-Score [S4].",
    "scope": "Definition und Gewichte sind öffentlich. Die detaillierte Bewertungslogik und Rohprotokolle bleiben im Projekt. Ergebnisse gelten für die getestete Aufgabe, Zugänge, Systeme und den Zeitpunkt. Ein Score von 6,5 bedeutet nicht 65 Prozent Kaufwahrscheinlichkeit. Sieben Selbsttest-Prompts liefern Beobachtungen, keinen solchen Score. Rankings, Zitierungen und künftige Abschlüsse sind nicht garantiert.",
    "cta": "Meine Kundenaufgabe besprechen",
    "sourcesNote": "Die interne Bewertungsdefinition ist keine öffentliche Quelle. Die verlinkten Seiten zeigen die Regeln der Aufgabenwahl und historische Beispiele. Diese Seite aktualisiert die Erklärung; sie misst keine Marke neu.",
    "chip": "Methodik · Messung",
    "h1": "Agent Success Score.",
    "distLabel": "Einordnung",
    "distTitle": "Wie gut ist Ihr Angebot für KI nutzbar?",
    "whyLabel": "Von der Prüfung zur Umsetzung",
    "gatesLabel": "So entsteht der Score",
    "gatesTitle": "Finden und Handeln getrennt prüfen",
    "formulaLabel": "Gewichtung · öffentlich",
    "trustLabel": "Wie belastbar ist das?",
    "trustTitle": "Zwei Prüfwege, ein Kundenweg.",
    "lanesLabel": "Sechs Agentenrollen",
    "lanesTitle": "Jede Rolle wird einzeln bewertet",
    "scopeLabel": "Umfang und Grenzen",
    "scopeTitle": "Was der Wert aussagt.",
    "relatedLabel": "Weiterführend",
    "relatedTitle": "Verstehen. Umsetzen. Vergleichen.",
    "faqLabel": "Fragen",
    "faqTitle": "Häufige Fragen zum Score",
    "sourcesLabel": "Quellen",
    "sourcesTitle": "Belege und Herkunft",
    "updated": "Aktualisiert",
    "review": "Nächste Prüfung",
    "tierLabel": "Belegart",
    "confidenceLabel": "Konfidenz",
    "supports": "Belegt:",
    "tier": "Eigene Methodik",
    "whyTitle": "Den Kundenweg prüfen.",
    "privateSource": "Interne Definition, nicht öffentlich zugänglich."
  },
  "gates": [
    {
      "id": "visibility",
      "label": "KI-Sichtbarkeit · 20 %",
      "question": "Findet und empfiehlt die KI Ihr Angebot?",
      "body": "Wir prüfen aufgabenbezogene Fragen auf den dokumentierten KI-Plattformen. Fragen ohne Markennennung zeigen, ob eine Marke von selbst erscheint. Markenbezogene Abfragen müssen getrennt ausgewiesen werden.",
      "weight": 0.2
    },
    {
      "id": "usability",
      "label": "KI-Nutzbarkeit · 70 %",
      "question": "Kommt der Agent auf Ihrer Website weiter?",
      "body": "Wir prüfen, welche Agentenklassen Angaben lesen und erlaubte Schritte ausführen können. Der Wert wird aus dem beobachteten Zugangsprofil und dem erreichten Zielpunkt abgeleitet. Er ersetzt nicht die Beschreibung des Tests [S1].",
      "weight": 0.7
    },
    {
      "id": "evidence",
      "label": "Belege · 10 %",
      "question": "Ist das Ergebnis nachvollziehbar?",
      "body": "Die Beleglage erfasst, was den Befund stützt und wie konsistent die geprüften Ergebnisse sind. Sie ergänzt die beiden Messachsen. Ein hoher Teilwert hebt einen begrenzten Testumfang nicht auf.",
      "weight": 0.1
    }
  ],
  "lanes": {
    "rule": "Jede Rolle wird einzeln bewertet",
    "rationale": "Ein Einkaufsagent hat eine andere Aufgabe als ein Bewerbungs- oder Presseagent. Das Modell unterscheidet sechs Rollen, intern „Lanes“ genannt. Ein Ergebnis für eine Rolle ersetzt keine Messung der anderen [S4].",
    "set": [
      {
        "id": "commerce",
        "label": "Einkauf",
        "agentJob": "Kaufen"
      },
      {
        "id": "talent",
        "label": "Bewerbung",
        "agentJob": "Bewerben"
      },
      {
        "id": "aftersales",
        "label": "Service",
        "agentJob": "Problem lösen"
      },
      {
        "id": "procurement",
        "label": "Beschaffung",
        "agentJob": "Angebot prüfen"
      },
      {
        "id": "investor_relations",
        "label": "Investoren",
        "agentJob": "Analysieren"
      },
      {
        "id": "press",
        "label": "Presse",
        "agentJob": "Recherchieren"
      }
    ],
    "coverage": "Jede vollständig gemessene Rolle erhält ihren eigenen Score. Fehlende Messungen bleiben sichtbar. Der DAX-40-Vergleich nutzt das gemeinsame Messset für Einkäufe; zusätzlich sind Bewerbungstests veröffentlicht. Diese Tests allein ergeben noch keinen vollständigen Talent-Score [S4]."
  },
  "related": [
    {
      "path": "methodology/task-selection",
      "eyebrow": "Faire Testaufgaben",
      "title": "Aufgabenwahl.",
      "body": "Welche Aufgaben einen fairen Vergleich erlauben und wie wir direkte Wege und Vermittler unterscheiden.",
      "cta": "Regeln lesen",
      "href": "/de/methodology/task-selection"
    },
    {
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      "eyebrow": "Technische Umsetzung",
      "title": "Ihr Angebot für KI.",
      "body": "Seiten, Daten und Funktionen, die Agenten lesen und nutzen können. Hier wird aus einem Befund die passende Umsetzung.",
      "cta": "Meine Anbindung verstehen",
      "href": "/de/methodology/agent-surface"
    },
    {
      "path": "dax40-index",
      "eyebrow": "Öffentliche Beispiele",
      "title": "DAX 40 Agent Success Index.",
      "body": "Die Methodik an realen Marken: gemessene Aufgaben, Ergebnisse und Grenzen im Zusammenhang.",
      "cta": "Ergebnisse ansehen",
      "href": "/de/dax40-index"
    }
  ],
  "faqs": [
    {
      "q": "Was ist der Agent Success Score?",
      "a": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen."
    },
    {
      "q": "Ist das die Erfolgsquote eines Service-Bots?",
      "a": "Wir prüfen das Angebot, das ein ankommender KI-Agent nutzt: Website, Daten und erlaubte Funktionen. Die ähnlich benannte Erfolgsquote im Kundenservice misst dagegen, wie oft Support-Mitarbeiter oder Service-Bots ein Anliegen lösen."
    },
    {
      "q": "Wie wird der Agent Success Score berechnet?",
      "a": "KI-Sichtbarkeit zählt 20 Prozent, KI-Nutzbarkeit 70 Prozent und die Beleglage 10 Prozent. Jeder Teilwert liegt zwischen 0 und 100. Die gewichtete Summe wird durch zehn geteilt und je Agentenrolle ausgewiesen. Die Nutzbarkeit wird aus dem beobachteten Zugangsprofil abgeleitet; die detaillierte Bewertungslogik bleibt im Projekt."
    }
  ],
  "sources": [
    {
      "id": "S1",
      "publisher": "Hyperize",
      "title": "Interne Bewertungsdefinition",
      "date": "Mai 2026",
      "url": null,
      "type": "Interne Methodik",
      "supports": "Definition der beiden Messachsen, abgeleitete Nutzbarkeit und öffentliche Gewichte. Keine unabhängig zugängliche Quelle.",
      "path": null
    },
    {
      "id": "S2",
      "publisher": "Hyperize",
      "title": "Aufgabenwahl",
      "date": "Mai 2026",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/methodology/task-selection",
      "type": "Methodik",
      "supports": "Regeln für die Auswahl fairer Aufgaben und die Trennung direkter Wege von Vermittlern.",
      "path": "https://www.hyperize.ai/de/methodology/task-selection"
    },
    {
      "id": "S3",
      "publisher": "Hyperize",
      "title": "DHL Group: veröffentlichter Test (englische Fassung)",
      "date": "Q2 2026",
      "url": "https://www.hyperize.ai/en/dax40-index/brands/dhl",
      "type": "Historische Messung",
      "supports": "Alle Teilwerte liegen auf einer Skala von 0 bis 100; die gewichtete Summe wird durch zehn geteilt. Veröffentlichtes DHL-Beispiel aus Q2 2026: Sichtbarkeit 46,04, Nutzbarkeit 68 und Belege 85 ergeben gerundet 6,5 von 10. Eine Paketaufgabe, Konfidenz C; der Checkout hinter dem Login wurde nicht getestet. Das ist ein historisches Beispiel, keine neue Messung [S3].",
      "path": "https://www.hyperize.ai/en/dax40-index/brands/dhl"
    },
    {
      "id": "S4",
      "publisher": "Hyperize",
      "title": "DAX 40 Agent Success Index",
      "date": "Veröffentlichter Datenstand je Test",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/dax40-index",
      "type": "Messübersicht",
      "supports": "Gemeinsames Commerce-Messset und separat ausgewiesene Bewerbungstests. Keine neue Messung durch diese Erklärung.",
      "path": "https://www.hyperize.ai/de/dax40-index"
    }
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  "scope": {
    "publishes": [
      "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
      "Agent Success Score = (KI-Sichtbarkeit × 0,20) + (KI-Nutzbarkeit × 0,70) + (Belege × 0,10)",
      "Jede vollständig gemessene Rolle erhält ihren eigenen Score. Fehlende Messungen bleiben sichtbar. Der DAX-40-Vergleich nutzt das gemeinsame Messset für Einkäufe; zusätzlich sind Bewerbungstests veröffentlicht. Diese Tests allein ergeben noch keinen vollständigen Talent-Score [S4]."
    ],
    "doesNotPublish": [
      "Detaillierte Bewertungslogik und Rohprotokolle"
    ],
    "rationale": "Definition und Gewichte sind öffentlich. Die detaillierte Bewertungslogik und Rohprotokolle bleiben im Projekt. Ergebnisse gelten für die getestete Aufgabe, Zugänge, Systeme und den Zeitpunkt. Ein Score von 6,5 bedeutet nicht 65 Prozent Kaufwahrscheinlichkeit. Sieben Selbsttest-Prompts liefern Beobachtungen, keinen solchen Score. Rankings, Zitierungen und künftige Abschlüsse sind nicht garantiert."
  },
  "facts": {
    "name": "Agent Success Score",
    "summary": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
    "formula": "Agent Success Score = (KI-Sichtbarkeit × 0,20) + (KI-Nutzbarkeit × 0,70) + (Belege × 0,10)",
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      "visibility": 0.2,
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      "evidence": 0.1
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    "scope": "Definition und Gewichte sind öffentlich. Die detaillierte Bewertungslogik und Rohprotokolle bleiben im Projekt. Ergebnisse gelten für die getestete Aufgabe, Zugänge, Systeme und den Zeitpunkt. Ein Score von 6,5 bedeutet nicht 65 Prozent Kaufwahrscheinlichkeit. Sieben Selbsttest-Prompts liefern Beobachtungen, keinen solchen Score. Rankings, Zitierungen und künftige Abschlüsse sind nicht garantiert.",
    "url": "https://www.hyperize.ai/de/methodology/agent-success-score"
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        "url": "https://www.hyperize.ai/en/methodology/agent-success-score",
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  },
  "primaryConcept": {
    "@id": "https://www.hyperize.ai/en/methodology/agent-success-score#defined-term-agent-success-score",
    "name": "Agent Success Score",
    "definition": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
    "inDefinedTermSet": "https://www.hyperize.ai/en/methodology#defined-term-set",
    "type": "DefinedTerm",
    "extendedDefinition": "Eine Empfehlung bedeutet noch nicht, dass ein Agent das Angebot nutzen kann. Ein nutzbares Angebot kann zugleich unentdeckt bleiben. Wir messen beide Fragen getrennt und ergänzen die Beleglage."
  },
  "differentiator": "Der Score fasst den Test zusammen. Die Belege erklären das Ergebnis.",
  "differentiationClaims": [
    "Eine gültige Datei oder korrektes Markup zeigt, dass eine technische Voraussetzung erfüllt ist. Für den Kundenweg prüfen wir zusätzlich, ob Agenten das Angebot finden, wichtige Angaben lesen und den vereinbarten Zielpunkt erreichen [S1].",
    "Aufgabe und Testgrenzen stehen vorher fest. Eine technische Hürde, eine fehlende Berechtigung und ein geplanter Stopp vor dem Absenden werden getrennt erfasst. Ein gescheiterter Lauf allein beweist weder seine Ursache noch einen entgangenen Auftrag [S2].",
    "Wir prüfen, welche Agentenklassen Angaben lesen und erlaubte Schritte ausführen können. Der Wert wird aus dem beobachteten Zugangsprofil und dem erreichten Zielpunkt abgeleitet. Er ersetzt nicht die Beschreibung des Tests [S1].",
    "Jede vollständig gemessene Rolle erhält ihren eigenen Score. Fehlende Messungen bleiben sichtbar. Der DAX-40-Vergleich nutzt das gemeinsame Messset für Einkäufe; zusätzlich sind Bewerbungstests veröffentlicht. Diese Tests allein ergeben noch keinen vollständigen Talent-Score [S4].",
    "Wir prüfen das Angebot, das ein ankommender KI-Agent nutzt: Website, Daten und erlaubte Funktionen. Die ähnlich benannte Erfolgsquote im Kundenservice misst dagegen, wie oft Support-Mitarbeiter oder Service-Bots ein Anliegen lösen."
  ],
  "disambiguation": {
    "notToBeConfusedWith": "Erfolgsquote im Kundenservice",
    "statement": "Wir prüfen das Angebot, das ein ankommender KI-Agent nutzt: Website, Daten und erlaubte Funktionen. Die ähnlich benannte Erfolgsquote im Kundenservice misst dagegen, wie oft Support-Mitarbeiter oder Service-Bots ein Anliegen lösen."
  },
  "model": {
    "gates": {
      "gate1": {
        "name": "KI-Sichtbarkeit",
        "question": "Findet und empfiehlt die KI Ihr Angebot?",
        "method": "Wir prüfen aufgabenbezogene Fragen auf den dokumentierten KI-Plattformen. Fragen ohne Markennennung zeigen, ob eine Marke von selbst erscheint. Markenbezogene Abfragen müssen getrennt ausgewiesen werden.",
        "weight": 0.2
      },
      "gate2": {
        "name": "KI-Nutzbarkeit",
        "question": "Kommt der Agent auf Ihrer Website weiter?",
        "method": "Wir prüfen, welche Agentenklassen Angaben lesen und erlaubte Schritte ausführen können. Der Wert wird aus dem beobachteten Zugangsprofil und dem erreichten Zielpunkt abgeleitet. Er ersetzt nicht die Beschreibung des Tests [S1].",
        "weight": 0.7
      },
      "evidence": {
        "name": "Belege",
        "question": "Ist das Ergebnis nachvollziehbar?",
        "method": "Die Beleglage erfasst, was den Befund stützt und wie konsistent die geprüften Ergebnisse sind. Sie ergänzt die beiden Messachsen. Ein hoher Teilwert hebt einen begrenzten Testumfang nicht auf.",
        "weight": 0.1
      }
    },
    "composition": "Agent Success Score = (KI-Sichtbarkeit × 0,20) + (KI-Nutzbarkeit × 0,70) + (Belege × 0,10)",
    "compositionNote": "Definition und Gewichte sind öffentlich. Die detaillierte Bewertungslogik und Rohprotokolle bleiben im Projekt. Ergebnisse gelten für die getestete Aufgabe, Zugänge, Systeme und den Zeitpunkt. Ein Score von 6,5 bedeutet nicht 65 Prozent Kaufwahrscheinlichkeit. Sieben Selbsttest-Prompts liefern Beobachtungen, keinen solchen Score. Rankings, Zitierungen und künftige Abschlüsse sind nicht garantiert.",
    "convergence": "Ein Fragen-Audit prüft das Gefundenwerden. Agentenläufe prüfen Zugänge und Aktionen am realen Angebot. Die Methoden betrachten verschiedene Teile des Kundenwegs. Übereinstimmung kann einen Befund stärken, hebt ihre Grenzen aber nicht auf. Aufgaben stehen vor der Messung fest; zu jedem Ergebnis gehören Umfang und Datum [S2].",
    "frozenTasks": "Aufgabe und Testgrenzen stehen vorher fest. Eine technische Hürde, eine fehlende Berechtigung und ein geplanter Stopp vor dem Absenden werden getrennt erfasst. Ein gescheiterter Lauf allein beweist weder seine Ursache noch einen entgangenen Auftrag [S2].",
    "liveExample": {
      "brand": "DHL Group",
      "aiVisibility": 46.04,
      "aiUsabilityDerived": 68,
      "evidence": 85,
      "compositeScale10": 6.5,
      "source": "https://www.hyperize.ai/en/dax40-index/brands/dhl",
      "period": "Q2 2026",
      "confidence": "C",
      "context": "Alle Teilwerte liegen auf einer Skala von 0 bis 100; die gewichtete Summe wird durch zehn geteilt. Veröffentlichtes DHL-Beispiel aus Q2 2026: Sichtbarkeit 46,04, Nutzbarkeit 68 und Belege 85 ergeben gerundet 6,5 von 10. Eine Paketaufgabe, Konfidenz C; der Checkout hinter dem Login wurde nicht getestet. Das ist ein historisches Beispiel, keine neue Messung [S3]."
    }
  },
  "relatedConcepts": [
    {
      "name": "Aufgabenwahl.",
      "status": "published",
      "shortDescription": "Welche Aufgaben einen fairen Vergleich erlauben und wie wir direkte Wege und Vermittler unterscheiden.",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/methodology/task-selection"
    },
    {
      "name": "Ihr Angebot für KI.",
      "status": "published",
      "shortDescription": "Seiten, Daten und Funktionen, die Agenten lesen und nutzen können. Hier wird aus einem Befund die passende Umsetzung.",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/methodology/agent-surface"
    },
    {
      "name": "DAX 40 Agent Success Index.",
      "status": "published",
      "shortDescription": "Die Methodik an realen Marken: gemessene Aufgaben, Ergebnisse und Grenzen im Zusammenhang.",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/dax40-index"
    }
  ],
  "citationExcerpts": [
    "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen.",
    "Der Score fasst den Test zusammen. Die Belege erklären das Ergebnis.",
    "Agent Success Score = (KI-Sichtbarkeit × 0,20) + (KI-Nutzbarkeit × 0,70) + (Belege × 0,10)",
    "Jede vollständig gemessene Rolle erhält ihren eigenen Score. Fehlende Messungen bleiben sichtbar. Der DAX-40-Vergleich nutzt das gemeinsame Messset für Einkäufe; zusätzlich sind Bewerbungstests veröffentlicht. Diese Tests allein ergeben noch keinen vollständigen Talent-Score [S4].",
    "Definition und Gewichte sind öffentlich. Die detaillierte Bewertungslogik und Rohprotokolle bleiben im Projekt. Ergebnisse gelten für die getestete Aufgabe, Zugänge, Systeme und den Zeitpunkt. Ein Score von 6,5 bedeutet nicht 65 Prozent Kaufwahrscheinlichkeit. Sieben Selbsttest-Prompts liefern Beobachtungen, keinen solchen Score. Rankings, Zitierungen und künftige Abschlüsse sind nicht garantiert."
  ],
  "faq": [
    {
      "question": "Was ist der Agent Success Score?",
      "answer": "Der Agent Success Score misst, wie gut eine Marke KI-Agenten bei einer festgelegten Kundenaufgabe unterstützt. Er verbindet KI-Sichtbarkeit, KI-Nutzbarkeit und Belege zu einem Wert von 0 bis 10, getrennt nach Agentenrolle. Die Tests dahinter zeigen, was gelang, wo Agenten stoppten und unter welchen Bedingungen."
    },
    {
      "question": "Ist das die Erfolgsquote eines Service-Bots?",
      "answer": "Wir prüfen das Angebot, das ein ankommender KI-Agent nutzt: Website, Daten und erlaubte Funktionen. Die ähnlich benannte Erfolgsquote im Kundenservice misst dagegen, wie oft Support-Mitarbeiter oder Service-Bots ein Anliegen lösen."
    },
    {
      "question": "Wie wird der Agent Success Score berechnet?",
      "answer": "KI-Sichtbarkeit zählt 20 Prozent, KI-Nutzbarkeit 70 Prozent und die Beleglage 10 Prozent. Jeder Teilwert liegt zwischen 0 und 100. Die gewichtete Summe wird durch zehn geteilt und je Agentenrolle ausgewiesen. Die Nutzbarkeit wird aus dem beobachteten Zugangsprofil abgeleitet; die detaillierte Bewertungslogik bleibt im Projekt."
    }
  ],
  "engagements": [
    {
      "name": "Methodik",
      "type": "upstream",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/methodology",
      "description": "Verstehen. Umsetzen. Vergleichen."
    },
    {
      "name": "DAX 40 Agent Success Index",
      "type": "applied",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/dax40-index",
      "description": "Die Methodik an realen Marken: gemessene Aufgaben, Ergebnisse und Grenzen im Zusammenhang."
    },
    {
      "name": "Audit + Umsetzung",
      "type": "audit-and-implementation",
      "cost": "EUR 4,500",
      "duration": "Vor dem Start vereinbart; abhängig von Umfang und benötigten Zugängen",
      "url": "https://www.hyperize.ai/de/founding-program",
      "description": "Agenten-Audit plus Umsetzung des vereinbarten Anwendungsfalls. Seiten, Daten, Funktionen, benötigte Zugänge und Zeitplan legen wir vor dem Start fest."
    }
  ],
  "hasPart": [
    {
      "@id": "https://www.hyperize.ai/en/methodology/agent-success-score#defined-term-agent-success-score",
      "name": "Agent Success Score",
      "type": "DefinedTerm"
    }
  ]
}