Konkurrenzanalyse für Agenturen: Kunden im Blick

Ein neuer Kunde kommt an Bord, und bevor der erste Pitch steht, folgt dieselbe Übung wie beim letzten Kunden: Wettbewerber identifizieren, Meta-Werbung durchklicken, ein paar ChatGPT-Anfragen, alles in eine Folie. Für eine einzelne Marke ist das machbar. Für eine Agentur mit vielen Kundenmarken parallel wird aus derselben Übung ein wiederkehrender Zeitaufwand, der bei jedem neuen Pitch und jedem Reporting-Zyklus von vorn beginnt.

Warum Konkurrenzanalyse für Agenturen anders ist als für eine einzelne Marke

Ein einzelnes E-Commerce-Team beobachtet in der Regel zwei bis drei Wettbewerber - die eigene Kategorie ist bekannt, die Konkurrenz ebenfalls. Eine Agentur dagegen betreut mehrere Kundenmarken gleichzeitig, jede mit eigener Kategorie, eigenen Wettbewerbern und eigenem Reporting-Rhythmus. Die Analyse-Logik bleibt pro Kunde dieselbe - Werbung, KI-Sichtbarkeit, Google-Position, Presse -, aber sie muss für jede Kundenmarke einzeln durchgeführt und einzeln dokumentiert werden.

	Einzelne Marke	Agentur
Wettbewerber im Blick	2-3, einmal festgelegt	2-3 je Kundenmarke, für jede Marke neu
Frequenz	Gelegentlich, nach Bedarf	Regelmäßig, an Pitch- und Reporting-Zyklen gebunden
Deliverable	Interne Entscheidungsgrundlage	Kundenreport oder Pitch-Unterlage
Zeitaufwand	Einmalig pro Prüfung	Wächst mit jeder neuen Kundenmarke

Was für eine Marke eine gelegentliche Übung ist, wird für eine Agentur zu einem festen, wiederkehrenden Arbeitsblock: vor jedem Pitch, um die Konkurrenzsituation eines potenziellen Neukunden einzuschätzen, und in jedem Reporting-Zyklus, um bestehenden Kunden zu zeigen, wo sie gegenüber ihrer Konkurrenz stehen.

Der heutige Aufwand: von Hand, pro Kunde, immer wieder

Ohne strukturierten Prozess läuft die Analyse für jede Kundenmarke einzeln ab: die Meta Ad Library öffnen, das richtige Land einstellen, die Wettbewerber-Profile suchen, Anzeigen und Laufzeiten notieren. Parallel dazu ein paar Fragen an ChatGPT und Perplexity stellen, im Wortlaut, den ein Endkunde nutzen würde, und protokollieren, ob und wo die Kundenmarke im Vergleich zur Konkurrenz genannt wird. Am Ende steht eine Folie oder ein Dokument - für diesen einen Kunden, zu diesem einen Zeitpunkt.

Das Ergebnis ist in der Praxis eine Momentaufnahme, die schnell veraltet. Wie sich einzelne Anzeigen und ihre Signale überhaupt lesen lassen, beschreiben wir im Detail im Beitrag Meta Ad Library für DACH-Shops; welche Muster dabei auf eine tatsächlich funktionierende Anzeige hindeuten, im Beitrag Winning Ads erkennen. Beide Anleitungen funktionieren für einen Kunden gut - für zwanzig parallel wird aus der Anleitung ein Vollzeitjob.

Ein Denkbeispiel

Ein illustratives, konstruiertes Beispiel, keine reale Agentur: Eine kleine DACH-Performance-Agentur mit zwölf E-Commerce-Kunden bereitet monatliche Reportings vor. Für jeden Kunden prüft ein Teammitglied die Meta Ad Library der wichtigsten zwei Wettbewerber, stellt einige Fragen an ChatGPT und Perplexity im Kundenkontext und trägt das Ergebnis in eine Kundenvorlage ein. Bei zwölf Kunden bedeutet das zwölf getrennte Durchläufe derselben Übung, jeden Monat neu - und weil sich Wettbewerber und Anzeigen zwischen den Durchläufen ändern, lässt sich der Vormonat kaum sauber vergleichen, ohne eigene Notizen zu führen. Genau diese Wiederholung, nicht die einzelne Analyse, ist der eigentliche Engpass.

Was sich strukturieren lässt: ein wiederholbarer Prozess pro Kundenmarke

Auch ohne ein dediziertes Multi-Kunden-Werkzeug lässt sich die Übung selbst standardisieren, statt sie für jeden Kunden neu zu erfinden. Der Kern: pro Kundenmarke Domain und bis zu drei relevante Wettbewerber festlegen, dann immer dieselben vier Module prüfen - Meta-Werbung samt EU-DSA-Daten, KI-Sichtbarkeit bei ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini, die Google-Position, Presse. Das Ergebnis kommt jedes Mal in dieselbe Struktur. So wird ein Vergleich über Zeit möglich.

Rivly bildet genau diesen Prozess pro Kundenmarke ab: Sie geben die Domain einer Kundenmarke und deren Wettbewerber ein, Rivly misst wöchentlich alle vier Module und stellt das Ergebnis in einer Brand-Scorecard gegenüber. Für eine einzelne Kundenmarke ersetzt das die manuelle Recherche aus dem vorigen Abschnitt vollständig - dieselbe Analyse, die vorher Stunden kostete, liegt danach als aktueller, wöchentlich aktualisierter Stand vor. Wie sich eine DACH-native Alternative zu reinen Ad-Sammel-Tools einordnet, beschreibt der Beitrag Foreplay-Alternative für DACH am Beispiel der Werbe-Achse noch einmal im Detail.

Wo die Grenze liegt: kein Multi-Kunden-Dashboard heute

Ehrlich dazu gehört, was Rivly heute nicht ist: ein zentrales Agentur-Dashboard, in dem Sie zwischen vielen Kundenmarken wechseln, White-Label-Reports automatisch generieren oder Teammitglieder pro Kundenprojekt einzeln berechtigen. Das reguläre Konto ist auf eine Marke plus bis zu drei Wettbewerber zugeschnitten - für eine einzelne Kundenmarke funktioniert das vollständig, für eine Agentur mit vielen parallelen Mandaten bedeutet es heute: ein eigenes Setup je Kundenmarke, nicht eine gemeinsame Oberfläche für alle.

Für Agenturen mit diesem Bedarf - mehrere Kundenmarken, mehr als drei Wettbewerber pro Marke, oder ein konsolidiertes Setup über mehrere Kunden hinweg - lohnt ein kurzes Gespräch vor dem Selbstversuch: was geht heute schon, was lässt sich individuell einrichten.

Fazit

Für eine einzelne Kundenmarke lässt sich die Konkurrenzanalyse schon heute vollständig automatisieren - Werbung, KI-Sichtbarkeit, Google-Position und Presse in einer wöchentlich aktualisierten Scorecard, statt in einer Folie, die am Tag nach der Erstellung veraltet ist. Für den Einsatz über viele Kundenmarken hinweg lohnt der direkte Kontakt, bevor Sie sich für eine Lösung entscheiden.

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