Semji vs MentionLab

Um die MentionLab SRL, das belgische Unternehmen unter mentionlab.io — die Plattform für KI-Sichtbarkeit und AI Listening, deren Preisseite Launch, Scale und Enterprise ausweist. Daneben gibt es ein eigenständiges, damit nicht verbundenes Unternehmen, das als mentionLAB unter mentionlab.ai auftritt und einen KI-Agenten verkauft, der Inhalte schreibt und automatisch veröffentlicht. Nichts auf dieser Seite beschreibt jenes Produkt. Wenn Sie dieses prüfen, sind Sie im falschen Vergleich.

Ja, und das ist ein sinnvoller Stack. MentionLab liest Dimensionen, die wir nicht lesen — Sentiment, Themen, Shopping, YouTube, Fan-outs — und gibt die Daten sauber weiter: über sechs CSV-Exporte, eine REST-API und einen MCP-Server. Semji nimmt den Befund und erstellt die Seite. Die Überschneidung liegt beim Prompt-Tracking und den zitierten Quellen; die meisten Teams konsolidieren daher irgendwann, sobald sie dieselben Prompts und dieselben Domains in beiden Tools sehen. Am ersten Tag zwingt Sie dazu aber nichts.

Semji verfolgt ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity und DeepSeek, ohne Zusatzoption pro Modell — und verfolgt weder Google AI Mode noch Microsoft Copilot. MentionLab dokumentiert seine Modelle je Land über 187 Märkte hinweg, Google AI Mode eingeschlossen, und setzt die Verfügbarkeit zur Laufzeit durch, statt sie stillschweigend herunterzustufen; diese Tabelle lohnt die Lektüre Markt für Markt, denn für Frankreich ist AI Mode als nicht verfügbar geführt. Eine Zahl von Modellen nennen wir für MentionLab nicht: Die Logoleiste im Marketing und die Dokumentation führen nicht dieselbe Auswahl, und die Dokumentation räumt selbst ein, die Tabellen „are maintained by hand and can lag“. Kommerziell zählt MentionLab Läufe statt Modelle — Tokens pro Lauf = Queries × AI-Modelle × Iterationen —, jede zusätzliche Engine multipliziert sich also gegen Ihr monatliches Credit-Kontingent.

Mehr als die meisten Wettbewerber auf dieser Website, und es lohnt sich, konkret zu werden. Sentiment, das Semji überhaupt nicht hat, und die gesamte erzählende Schicht dahinter — Themen, Vergleich je Entität, Verteilung der Erwähnungstypen. Share of Voice als eigene Kennzahl. Die rohe Antwort: Response History bewahrt den vollständigen Text jedes Laufs, und genau das entscheidet oft einen direkten Testvergleich. Semantische Response-Tags, die zurückliegende Antworten nach Bedeutung klassifizieren. Shopping-, YouTube- und Fan-out-Oberflächen, die wir nicht messen. Eine Verfügbarkeitsmatrix über 187 Märkte, Google AI Mode eingeschlossen. Sechs benannte CSV-Exporte für ein Team, das die Daten in ein Warehouse legt. Ein veröffentlichter Einstiegspreis und eine dokumentierte Registrierung, die Ihre Website analysiert und Ihnen Prompts vorschlägt — während Semji keinen Preis veröffentlicht und überhaupt keinen Self-Service-Weg hat. Ihr Metriken-Glossar nennt außerdem zu jeder Rate den Nenner und sagt von sich aus, wo die eigenen Zahlen in die Irre führen; an diesem Maßstab sollte sich unsere Dokumentation messen lassen.

MentionLab veröffentlicht Untergrenzen statt Preise: Launch „From €250/month“ für „1.500 credits / month“, Scale „From €450/month“, Enterprise „Contact us“ — jeder Zahl ist ein From vorangestellt, eine Jahresangabe ist nirgends veröffentlicht, und jeder CTA der Seite bucht eine Demo oder führt zum Vertrieb. Ein Credit ist ein Token, und Tokens pro Lauf = Queries × AI-Modelle × Iterationen; die Kosten bewegen sich also mit Märkten und Engines, nicht mit Nutzerplätzen. Semji arbeitet auf Angebotsbasis, weil der Umfang mit Workspaces, Märkten und KI-Nutzung variiert und weil die Plattform die Produktion genauso abdeckt wie die Messung. Das ist ein berechtigter Punkt gegen uns: MentionLab nennt Ihnen die Größenordnung vor dem Gespräch, wir nicht.