Wenn ein Betreiber Claude, ChatGPT oder Perplexity fragt, welchen E-Sport-Datenfeed er integrieren soll, erhält er in Sekundenschnelle eine Antwort. Diese Antwort ist nicht zufällig. Sie spiegelt Monate an Inhalten, Zitaten und strukturierten Signalen wider, die KI-Modelle nutzen, um über die Glaubwürdigkeit zu entscheiden. Drei Anbieter von E-Sport-Wetten haben diese Glaubwürdigkeit aufgebaut. Fünf nicht.
Im April 2026 führte ICODA einen direkten Test durch: Wir stellten Claude drei B2B-Anfragen mit hoher Kaufabsicht und verfolgten jede Erwähnung. Die Ergebnisse zeigten eine Lücke, von deren Existenz die meisten iGaming-Anbieter nichts wissen – und die Generative Engine Optimization Services schließen können.
Was ist Generative Engine Optimization?
Generative Engine Optimization (GEO) ist die Praxis, eine Marke in KI-generierten Antworten auffindbar und zitierfähig zu machen. Während klassisches SEO auf eine Ranking-Position auf einer Suchergebnisseite abzielt, zielt GEO auf die Antwort selbst ab – auf die genannten Quellen, empfohlenen Anbieter und zitierten Marken, die erscheinen, wenn ein Nutzer einem generativen Modell eine direkte Frage stellt.
In der Praxis umfasst GEO:
- Inhaltsstrukturierung – Seiten so verfassen, dass die KI klare, faktenbasierte Antworten extrahieren kann (Sätze mit Definition am Anfang, Vergleichstabellen, FAQ-Schema)
- Aufbau von Zitaten – Erwähnungen in unabhängigen Quellen verdienen: Fachmedien, Bewertungsplattformen, Foren, YouTube, Wikipedia
- Technische Barrierefreiheit – Sicherstellen, dass KI-Crawler Ihre Seiten tatsächlich lesen können (Vermeidung von JavaScript-gerenderten Inhalten, Prüfung der robots.txt, Hinzufügen der llms.txt)
- Entitätskonsistenz – Sicherstellen, dass Ihr Markenname, Ihre Kategorie und Ihre Kernaussagen in allen Quellen identisch erscheinen, damit Modelle Sie als bekannte Entität erkennen
- Prompt-Monitoring – Verfolgen, in welchen Anfragen Ihre Marke erscheint, wie oft und welche Wettbewerber stattdessen empfohlen werden
Die Plattformen, die 2026 für GEO von Bedeutung sind:
- ChatGPT – 900 Millionen wöchentlich aktive Nutzer (Stand Februar 2026) (OpenAI)
- Google AI Overviews – wird mittlerweile bei ca. 48 % aller verfolgten Anfragen ausgelöst (BrightEdge)
- Perplexity – das Standard-Recherchetool für einen wachsenden Anteil von B2B-Käufern
- Claude (Anthropic) – wird zunehmend für die Anbieterbewertung und technische Recherche genutzt
In B2B-Kategorien wie der iGaming-Infrastruktur nutzen Käufer diese Tools, um Shortlists zu erstellen, bevor sie den Vertrieb kontaktieren. GEO entscheidet darüber, ob Ihre Marke überhaupt Teil dieses Gesprächs wird.
Wie wir das Audit durchgeführt haben
Die Methodik war bewusst einfach gehalten. Wir haben drei Anfragen ausgewählt, die ein echter Betreiber oder ein Produktmanager eines Sportwettenanbieters bei der Bewertung von E-Sport-Integrationen eingeben würde:
- „Bester Anbieter von E-Sport-Wetten“
- „Top-Lieferant für E-Sport-Datenfeeds 2026“
- „Welche E-Sport-Wettsoftware nutzen Betreiber“
Dies sind keine markenbezogenen Suchanfragen. Es sind kategoriebezogene Anfragen mit hoher Kaufabsicht – die Art, die früh in einem Beschaffungszyklus stattfindet, bevor jemand eine Demo bucht oder eine Messe wie die ICE besucht. Wir haben acht Anbieter getestet, die im B2B-E-Sport-Vertikal aktiv sind, und jeden danach bewertet, in wie vielen der drei Anfragen er erschienen ist.
Jede Anfrage wurde dreimal in einem neuen Kontextfenster ausgeführt – ohne vorherigen Gesprächsverlauf, ohne System-Prompt – unter Verwendung von Claude Sonnet 4 (Anthropic) im April 2026. Wir haben die Erwähnungen über alle drei Durchläufe pro Anfrage aufgezeichnet und ein konsistentes Erscheinen (mindestens zwei von drei Durchläufen) vorausgesetzt, um als positives Ergebnis zu zählen. Dies reduziert den Effekt von Antwortvarianzen und macht die Bewertung stabiler als eine Momentaufnahme aus einem einzelnen Durchlauf.
Das KI-Sichtbarkeits-Ranking: April 2026
| Rang | Anbieter | KI-Punktzahl | Q1 | Q2 | Q3 | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Bayes Esports | 3/3 | ✓ | ✓ | ✓ | Champion |
| 🥇 1 | Abios (Kambi) | 3/3 | ✓ | ✓ | ✓ | Champion |
| 🥇 1 | PandaScore | 3/3 | ✓ | ✓ | ✓ | Champion |
| 🥈 4 | Oddin.gg | 2/3 | ✓ | - | ✓ | Stark |
| 🥉 5 | UltraPlay | 1/3 | ✓ | - | - | Schwach |
| 6 | DATA.BET | 0/3 | - | - | - | Unsichtbar |
| 6 | Lion Gaming | 0/3 | - | - | - | Unsichtbar |
| 6 | BETER | 0/3 | - | - | - | Unsichtbar |
Drei Anbieter – Bayes Esports, Abios und PandaScore – erschienen in jeder einzelnen Anfrage. Drei andere erzielten null Punkte. Die Kategorie der E-Sport-Datenfeeds ist, zumindest in der KI-Version davon, ein geschlossener Kreis.
Warum drei Anbieter jede Empfehlung dominieren
Bayes, Abios und PandaScore gewinnen nicht durch Zufall. Diese Marken haben genau die Signale aufgebaut, die Large Language Models zur Bestimmung von Autorität nutzen.
Was die Top 3 haben, was der Rest nicht hat:
- Umfangreiche Berichterstattung durch Dritte. KI-Modelle wenden eine Multi-Quellen-Bestätigung an – wenn ein Anbieter in unabhängigen Fachpublikationen, Bewertungsplattformen und Branchennachrichtenseiten positiv zitiert wird, weist das Modell diesem Namen ein höheres Vertrauen zu. Bayes, Abios und PandaScore verfügen über jahrelange Erwähnungen in E-Sport- und iGaming-Medien. Ihre E-Sport-API-Dokumentation wird von Entwickler-Communities referenziert. Ihre Ankündigungen wurden von Portalen aufgegriffen, mit denen die KI trainiert wurde.
- Strukturierte Inhalte mit Definition am Anfang. KI extrahiert Einleitungssätze als potenzielle Antwort-Snippets. Anbieter, deren Webseiten mit klaren, faktenbasierten Aussagen darüber beginnen, was ihr E-Sport-Datenfeed leistet und wem er dient, können von Modellen leichter korrekt zitiert werden. Vage Formulierungen wie „End-to-End-Lösung“ werden im KI-Gedächtnis nicht gut indexiert.
- Konsistente Entitätserkennung. Wenn der Name, die Domain, die Kategorie und die Kernaussagen einer Marke konsistent über viele Quellen hinweg erscheinen, behandelt das Modell sie als bekannte Entität – und nicht als etwas, das bei Unsicherheit übersprungen wird.
Oddin.gg liegt eine Stufe darunter: stark, aber nicht konsistent. Es erschien in 2 von 3 Anfragen, wobei speziell die Anfrage nach dem Lieferanten für E-Sport-Datenfeeds fehlte. Diese Lücke deutet auf ein Defizit bei Inhalten und Zitaten im Bereich der Dateninfrastruktur hin – behebbar durch gezielte Generative Engine Optimization Services.
Was „KI-Unsichtbarkeit“ Sie im B2B-iGaming tatsächlich kostet
Der Instinkt ist, dies als Marketingproblem zu betrachten – hier eine verpasste Impression, dort eine schwächere Marke. Das ist es nicht. Es ist ein Pipeline-Problem.
Betreiber, die ein neues E-Sport-Vertikal bewerten oder ihre E-Sport-API-Integration aktualisieren, rufen nicht zuerst die Anbieter an – sie fragen zuerst die KI. In der Praxis bedeutet das:
- Ein Produktleiter bei einem Sportwettenanbieter bittet die KI um eine Shortlist, bevor er den Vertrieb kontaktiert
- Ein CTO, der technische Optionen validiert, prüft, was die KI über verfügbare Anbieter von E-Sport-Datenfeeds sagt
- Ein Beschaffungsteam, das eine Anbietermatrix erstellt, nutzt KI zur Vorauswahl von Optionen
Wenn Ihre Marke nicht in dieser ersten KI-Antwort erscheint, stehen Sie nicht auf der Shortlist. Sie erhalten keinen Anruf. Der Deal geht an denjenigen, den die KI empfohlen hat.
Die Lücke zwischen den Gewinnern und Verlierern der KI-Sichtbarkeit ist derzeit 9-mal so groß und wächst jeden Monat um 3,2 %. In einer so konzentrierten Kategorie wie der E-Sport-Dateninfrastruktur, in der bereits drei Namen dominieren, vergrößert sich diese Lücke für alle außerhalb der Spitzengruppe schnell. Das erschwerende Problem: Nur 16 % der Marken verfolgen systematisch ihre KI-Suchperformance – daher wissen die meisten Anbieter nicht, dass sie an Boden verlieren, bis die Shortlist bereits feststeht.
Generative Engine Optimization Services: Was im iGaming wirklich funktioniert
Für B2B-iGaming-Anbieter – Anbieter von E-Sport-Datenfeeds, Wettsoftware-Anbieter, Quoten-API-Unternehmen – sieht das praktische GEO-Playbook wie folgt aus:
1. Tiefe der Zitate durch Dritte aufbauen KI-Modelle gewichten die Bestätigung durch unabhängige Quellen stark. Eine einzelne, gut optimierte Website reicht nicht aus. Berichterstattung in iGaming-Medien (SBC News, EGR, iGB), technische Erwähnungen in Entwicklerforen und über Pressemitteilungen angekündigte Datenpartnerschaften speisen das Verständnis der KI über Ihre Marke. Pressemitteilungen, die über Mediendienste verbreitet werden, generieren etwa 14–21 Tage nach der Veröffentlichung KI-Zitate, sobald sie von mehreren Drittanbieter-Domains indexiert wurden.
2. Kernseiten für die KI-Extraktion umschreiben Jede wichtige Seite sollte mit einem faktenbasierten Satz mit der Definition am Anfang beginnen, den die KI als Snippet extrahieren kann. Nicht „wir bieten innovative Lösungen“ – sondern „Bayes Esports bietet Live- und historische E-Sport-Daten für über 20 Titel an, die von mehr als 100 Sportwettenbetreibern genutzt werden.“ Spezifische Aussagen übertreffen Kategorie-Adjektive in KI-Antworten.
3. E-Sport-API und technische Dokumentation strukturieren KI-Modelle zitieren Marken, deren technische Inhalte gut strukturiert sind und konsistent referenziert werden. Wenn Ihre E-Sport-API-Dokumentation lückenhaft, unauffindbar oder entwicklerunfreundlich ist, sind Sie nicht nur für Entwickler unsichtbar, sondern auch für die KI, die zusammenfasst, welche Tools Entwickler nutzen.
4. Schema-Markup einsetzen FAQ-, HowTo- und Speakable-Schema-Markup bieten KI-Engines maschinenlesbare Antwortblöcke – strukturierte Signale, die den Modellen helfen, Ihre Marke korrekt zu zitieren, anstatt sie falsch zu paraphrasieren.
5. KI-Markensichtbarkeit als KPI verfolgen Die Kernmetriken sind: KI-Zitieranteil (wie oft Ihre Marke in Antworten auf Ziel-Prompts erscheint), Modellanteil (die Häufigkeit der Erwähnung Ihrer Marke im Vergleich zu Wettbewerbern bei demselben Prompt-Set), KI-Referral-Traffic mit Conversion-Tracking und Zitiergenauigkeit. Die meisten iGaming-Marken verfolgen bisher keine dieser Metriken. Ein einfaches Tool zur KI-Markensichtbarkeit – oder ein manuelles Audit wie das oben genannte – bietet Ihnen eine Ausgangsbasis.
Die drei Anbieter-Stufen erklärt
Nicht jede unsichtbare Marke ist gleich weit von der Sichtbarkeit entfernt. Zu verstehen, in welcher Stufe Sie sich befinden, bestimmt, welche Generative Engine Optimization Services Sie tatsächlich benötigen.
Champions (3/3 Anfragen): Bayes Esports, Abios, PandaScore Diese Anbieter benötigen keine GEO-Strategie – sie sind der GEO-Benchmark. Ihre Aufgabe ist die Pflege: Überwachung der Zitiergenauigkeit, Aktualisierung der Berichterstattung durch Dritte und Sicherstellung, dass neue Produktlinien (neue E-Sport-API-Endpunkte, Abdeckung neuer Titel) schnell von der KI erfasst werden.
Stark (2/3): Oddin.gg Eine fehlende Anfrage – und zwar eine ganz spezifische. Oddin.gg taucht bei „Top-Lieferant für E-Sport-Datenfeeds 2026“ nicht auf, was die am stärksten auf Infrastruktur bezogene der drei Anfragen ist. Dies ist eine gezielte Inhaltslücke. Die Veröffentlichung detaillierter, gut verbreiteter Inhalte speziell über ihren Datenfeed – mit Zitaten in Fachmedien – sollte dies innerhalb von 30–60 Tagen beheben.
Schwach (1/3): UltraPlay Eine Erwähnung, eine Anfrage. Erscheint bei der allgemeinen Frage nach dem „besten Anbieter von E-Sport-Wetten“, fällt aber ab, wenn die Anfragen technischer werden. Dies deutet auf eine oberflächliche Markenbekanntheit hin, aber auf unzureichende Tiefe bei Inhalten zur Datenfeed- oder Software-Ebene. Ein 3- bis 4-monatiger GEO-Sprint könnte sie in die starke Stufe bringen.
Unsichtbar (0/3): DATA.BET, Lion Gaming, BETER Null Erwähnungen. Nicht wenig – null. Dies sind keine unbedeutenden Akteure; BETER und DATA.BET haben beide Betreiber als Kunden und aktive Produkte. Aber nichts davon schlägt sich in KI-Antworten nieder, da die KI nicht aus Verkaufsgesprächen oder Vertragsdatenbanken lernt. Sie lernt aus dem, was über Sie geschrieben wurde, sofern es gut genug strukturiert ist, um gelesen zu werden. Die Lücke zwischen dem, was diese Unternehmen sind, und dem, was die KI über sie denkt, ist behebbar – aber nicht mit einem weiteren Blogbeitrag.
Was nun zu tun ist
Wenn Sie eine Führungskraft oder ein Produktleiter bei einem B2B-iGaming-Anbieter sind, ist dieses Audit ein Spiegel. Die KI-gesteuerte Entdeckung findet bereits statt – 13,14 % aller Anfragen lösten im März 2025 AI Overviews aus, fast doppelt so viele wie drei Monate zuvor. Die einzige offene Frage ist, ob Ihre Marke in diesen Antworten vorkommt oder nicht.
Drei Dinge, die diesen Monat sinnvoll sind:
- Führen Sie Ihre eigenen Anfragen aus. Stellen Sie Claude, ChatGPT und Perplexity die Fragen, die Ihre Käufer stellen würden. Notieren Sie, was zurückkommt. Wenn Sie nicht in der ersten Antwort vorkommen, fangen Sie bei Null an.
- Überprüfen Sie Ihren Zitier-Fußabdruck. Suchen Sie nach Ihrem Markennamen plus Ihren Kategorie-Keywords in unabhängigen Quellen. Eine dünne Berichterstattung ist der häufigste Grund für KI-Unsichtbarkeit – und sie ist am leichtesten zu beheben.
- Holen Sie sich ein strukturiertes GEO-Audit. Ein professionelles Audit bildet Ihren aktuellen KI-Sichtbarkeits-Score ab, identifiziert die genauen Inhalts- und Zitierlücken und liefert Ihnen eine priorisierte Liste mit Korrekturmaßnahmen. ICODA führt diese für iGaming-B2B-Marken über den gesamten Sichtbarkeits-Stack hinweg durch.
Das E-Sport-Vertikal wächst schnell. Aber in den KI-Antworten steht das Ergebnis des Rennens bereits fest. Drei Anbieter werden empfohlen; alle anderen werden nicht gefragt. Das mag sich ändern, wenn KI-Modelle aktualisiert werden – aber die Marken, die jetzt Zitier-Tiefe aufbauen, werden schwerer zu verdrängen sein, wenn es soweit ist.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
GEO und SEO überschneiden sich stark, weisen aber einen entscheidenden strukturellen Unterschied auf: Traditionelles SEO zielt auf Ranking-Positionen auf einer Ergebnisseite ab, während GEO auf Zitate innerhalb der Antwort selbst abzielt. Weniger als 9 % der Zitate von ChatGPT und Gemini stammen von URLs, die in den Top 10 von Google gerankt sind – das bedeutet, Sie können Google dominieren und völlig unsichtbar sein, wenn ein Käufer einen KI-Chatbot nach einer Anbieter-Shortlist fragt. Die Taktiken, die am stärksten voneinander abweichen, sind die Zitier-Tiefe in unabhängigen Drittquellen (Foren, Fachmedien, Bewertungsplattformen), eine Seitenstruktur mit Definition am Anfang für die Snippet-Extraktion und eine explizite Entitätskonsistenz über all diese Quellen hinweg. Wenn Ihr SEO-Programm all das bereits konsequent umsetzt, ist Ihr GEO wahrscheinlich in Ordnung. Bei den meisten ist das nicht der Fall.
B2B-Käufer nutzen generative KI für die Anbieterrecherche bereits jetzt, nicht nur hypothetisch. 80 % der weltweiten B2B-Tech-Käufer nutzen KI ebenso häufig wie die herkömmliche Suche bei der Recherche nach Anbietern, und 38 % nutzen sie speziell für die Prüfung und Erstellung von Shortlists. Speziell in der iGaming-Infrastruktur – E-Sport-API-Anbieter, Quoten-Feeds, Wettsoftware – wird ein Produktleiter oder CTO eine direkte Kategorieanfrage in ChatGPT oder Perplexity eingeben, bevor er eine Demo bucht, insbesondere bei Anbietern, von denen er noch nichts gehört hat. Wenn drei Namen konsistent erscheinen und Ihrer nicht, stehen Sie nicht auf der Shortlist, noch bevor das Gespräch überhaupt beginnt.
KI lernt nicht aus Kaufverträgen oder Kundenlisten – sie lernt aus dem, was über eine Marke in unabhängig indexierten Quellen geschrieben wurde. BETER und DATA.BET haben eine reale kommerzielle Präsenz, aber wenn ihre Kategorie-Keywords nicht konsistent in Fachmedien, Entwicklerforen, Bewertungsplattformen und strukturierten Webinhalten erscheinen, die KI-Crawler lesen können, erkennen Modelle sie nicht als bekannte Entitäten im Bereich der E-Sport-Datenfeeds an. Die Lücke zwischen dem, was ein Unternehmen kommerziell ist, und dem, was die KI denkt, dass es ist, kann enorm sein. Dies zu beheben, geschieht nicht durch einen einzelnen Blogbeitrag – es erfordert über Monate hinweg Zitier-Tiefe in mehreren unabhängigen Quellen.
Man optimiert für die zugrunde liegenden Signale, die eine Marke zitierfähig machen, nicht für eine spezifische Ausgabe-Zeichenfolge. Zwischen 40 % und 60 % der zitierten Quellen ändern sich bei den großen Modellen von Monat zu Monat – aber die Marken, die am konsistentesten erscheinen, tun dies, weil ihr Name über viele unabhängige Quellen hinweg bestätigt wird, und nicht, weil sie ein bestimmtes Abfragemuster manipuliert haben. Der praktische Ansatz besteht darin, jeden Ziel-Prompt mehrfach auszuführen und ein konsistentes Erscheinen (zwei oder drei von drei Durchläufen) zu verlangen, anstatt eine einzelne Erwähnung als aussagekräftig zu betrachten. Das Signal, auf das Sie hinarbeiten, ist das Vertrauen des Modells in Ihre Marke als bekannte Entität, das auch bei variierenden Einzelantworten beständig bleibt.
Nein, und die Datenlage dazu ist eindeutig. KI-Modelle gewichten die Bestätigung durch unabhängige Quellen stark. Eine gut optimierte Markenwebsite hilft, ersetzt aber keine Erwähnungen in Fachmedien, Referenzen in Entwicklerforen, Einträge auf Bewertungsplattformen und die Präsenz auf Community-Plattformen. Für ChatGPT fand Ahrefs heraus, dass Reddit die am dritthäufigsten zitierte Domain in der KI-Suche ist, während die eigene Website der Marke unter den Top-3-Zitaten eventuell gar nicht auftaucht. Die Marken, die KI-Antworten in Nischen-B2B-Kategorien – wie E-Sport-API-Anbietern – dominieren, haben über Jahre hinweg Zitier-Tiefe in mehreren externen Quellen aufgebaut. Eine großartige Website allein wird Ihren KI-Zitieranteil nicht steigern.
Pressemitteilungen, die über Nachrichtendienste verbreitet werden, generieren etwa 14–21 Tage nach der Veröffentlichung KI-Zitate, sobald sie über mehrere Drittanbieter-Domains indexiert wurden. Inhalts- und Zitierlücken der Art, wie sie Oddin.gg aufweist – das Fehlen bei einem spezifischen Abfragetyp – sind in 30–60 Tagen durch gezielte Veröffentlichung und Verbreitung behebbar. Der Übergang von einer Position ohne Zitate (wie DATA.BET oder BETER) zu einer konsistenten KI-Sichtbarkeit ist mindestens ein 3- bis 4-monatiger Sprint, da Sie Zitier-Tiefe in genügend unabhängigen Quellen aufbauen müssen, damit Modelle eine Kategorie-Autorität zuweisen. Es gibt keine Abkürzung, die die Anforderung der Bestätigung umgeht.
Die Kernmetriken sind verfolgbar und kommerziell aussagekräftig: KI-Zitieranteil (Häufigkeit in Ziel-Prompts), Modellanteil im Vergleich zu genannten Wettbewerbern und KI-Referral-Traffic mit Conversion-Tracking. KI-Suchtraffic konvertiert deutlich besser als organischer Google-Traffic – Schätzungen liegen bei 14 % gegenüber 2,8 % –, da Käufer, die die KI nach Anbieter-Shortlists fragen, im Kaufzyklus weiter fortgeschritten sind als jemand, der eine Ergebnisseite durchstöbert. Die Herausforderung besteht darin, dass derzeit nur etwa 16–22 % der Marken eine dieser Metriken verfolgen, sodass die meisten Anbieter nicht wissen, ob eine KI-basierte Pipeline existiert, bis sie danach suchen. Ein Tool zur KI-Markensichtbarkeit oder ein manuelles Prompt-Audit liefert Ihnen die Ausgangsbasis.
Ja, das Wissen von KI-Modellen wird aktualisiert, sobald neue Inhalte indexiert und für das Training genutzt werden, daher ist das aktuelle Ranking nicht dauerhaft. Oddin.gg ist nur eine Anfrage von der Spitzenklasse entfernt, mit einer spezifischen, identifizierbaren Lücke (die Anfrage nach dem „Lieferanten für E-Sport-Datenfeeds“), was ein Inhalts- und Zitierdefizit ist, kein Defizit bei der Markenbekanntheit. UltraPlay verfügt über eine oberflächliche Bekanntheit, aber über unzureichende Tiefe für technische Anfragen – das ist durch fokussierte Inhalte auf Infrastrukturebene, die in den richtigen Kanälen verbreitet werden, behebbar. Das eigentliche Risiko ist der Zinseszinseffekt: Die Sichtbarkeitslücke zwischen den Führenden und dem Rest vergrößert sich um etwa 3 % pro Monat, sodass Warten das Aufholen erschwert. Das Zeitfenster, um eine Lücke von 2 Anfragen zu schließen, ist deutlich kürzer als das Zeitfenster für eine Lücke von 3 Anfragen.
Dieses Audit wurde von ICODA im April 2026 unter Verwendung von Claude (Anthropic) durchgeführt. Die Daten spiegeln die KI-Antworten zum Zeitpunkt des Tests wider und können sich verschieben, wenn Marken ihre Generative Engine Optimization verbessern. .
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