Beiträge von Frank-L

Zitat von cura

Meinste jetzt mich?

Ich rege mich lediglich darüber auf, dass jetzt wieder eine Sau durchs Dorf getrieben wird, die lediglich ein Meerschwein ist. Etikettenschwindel betrieben wird, auf den jetzt jeder aufspringt. Mittlerweile kann ich es schon nicht mehr hören: KI, AI, IA. Jede popelige Software mutiert mittlerweile zu KI.

Wenn eine Software schon mit intelligent bezeichnet wird erwarte ich doch zumindest, dass, wenn ich sage "Nenn mir den billigsten Preis von yxz, dass sie das auch hinkriegt was jede Preisvergleichssoftware hinkriegt. Stattdessen nennt sie mir nur einen Anbieter und das ist auch noch der teuerste.

Es ist wie mit Elektroautos: Gib ihnen Zeit und irgendwann werden sie gut. Für einzelne Anwendungen sind sie heute schon zu gebrauchen, bei Elektroautos zum Beispiel für Distanzen bis 100 km und bei der KI für bestimmte Bereiche.

Alles, was mit Anleitungen (How-tos), Programmierung oder „Do it yourself“ (DIY) zu tun hat, kann die KI schon heute gut, weil all diese Informationen bereits im Netz verfügbar sind.

Gerade im Rechtsbereich ist es anders. Hier benötigt die KI die Erlaubnis, Gesetzesbücher einzulesen. Solche Bücher finden sich aber kaum in illegalen Online-Bibliotheken, da der Bedarf zu gering ist. Folglich haben die Trainingsprogramme auf diese Inhalte keinen Zugriff. Und letztlich solltest du froh darüber sein. Problem wird sein, sobald die Angestellten ihre Texte über KI korrigieren lassen, gelangt der Content mittelfristig auch in die Trainingsdaten.

Danke, funktioniert sehr gut.

Zitat von cura

Frank-L

Das ist auch meiner Sicht nur teilweise richtig. Es ist wie mit den Übersetzern. Ich benutze die auch, um mir Texte in Deutsche übersetzen zu lassen, um eigene Texte übersetzen zu lassen. Rein aus Bequemlichkeit. Ohne sich lächerlich zu machen kann man diese Übersetzer, auch Deepl, nicht nutzen, wenn man nicht von den zu übersetzenden Sprachen zumindest so gute Kenntnisse, dass man erkennt "Also DAS ist völliger Mist."

Nein. Die Funktionsweise der aktuellen generativen KI-Modelle (wie z.B. ChatGPT oder Midjourney) beruht fundamental auf statistischen Mustern und Wahrscheinlichkeiten, nicht auf einem echten Verständnis oder kausaler Logik.
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT arbeiten auf Basis der prädiktiven Vervollständigung von Sequenzen. Sie sind darauf trainiert, das wahrscheinlichste nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen.

Ein Satz wie "Ich esse Eis." muss nicht zwingend exakt so im Trainingsdatensatz gestanden haben. Die KI hat gelernt, dass nach den Wörtern "Ich esse" die Kombinationen mit "Eis", "Pizza" oder "Apfel" statistisch signifikant wahrscheinlicher sind als z.B. "Ich esse Baum". Sie generiert Text durch die Rekombination von Mustern aus Milliarden von Texten.

Wahrheit vs. Muster: Die KI kann sehr wohl einfache Arithmetik wie 1+1=2 korrekt ausführen, da diese Information regelmäßig und konsistent in den Trainingsdaten vorkommt. Sie weiß aber nicht, warum es zwei ist, basierend auf mathematischen Axiomen, sondern dass die Ziffernsequenz "2" die mit Abstand wahrscheinlichste und korrekte Fortsetzung der Eingabe "1+1=" darstellt.

Modelle zur Bildgenerierung (wie Stable Diffusion oder DALL-E) arbeiten ähnlich, indem sie statistische Beziehungen zwischen Text-Prompts und visuellen Pixelmustern gelernt haben. Das Uhren-Beispiel: Das ist ein perfektes Beispiel für die Grenzen der Mustererkennung. Wenn die KI angewiesen wird, ein Zifferblatt zu zeichnen, generiert sie ein Bild, das dem häufigsten oder prominentesten visuellen Muster in ihren Trainingsdaten entspricht. Da viele Stockfotos und Beispielbilder von Uhren im Internet rein ästhetisch auf 10:10 Uhr oder 10:15 Uhr stehen, reproduziert das Modell dieses Muster. Es versteht nicht das Konzept einer Uhrzeit oder die Funktion eines Ziffernblatts als Darstellung variabler Zeit. Es weiß nur, wie ein Bild mit der Beschreibung „Uhr“ statistisch gesehen am häufigsten aussieht.

Existiert kein passender oder konsistenter Content (oder wenn der Prompt sehr komplex/spezifisch ist), greift das Modell auf die statistisch nächstbesten, aber faktisch falschen oder unsinnigen Muster zurück. Diesen Vorgang nennt man Halluzination. Die KI füllt die Lücke mit plausibel klingendem, aber erfundenem Output, um die Aufforderung zu erfüllen und eine kohärente Sequenz zu erzeugen – selbst wenn die Datenbasis dafür fehlt.
Aktuelle KI ist ein leistungsstarkes statistisches Werkzeug zur Mustererkennung und -reproduktion, aber sie verfügt nicht über menschliches Denkvermögen, kausales Verständnis oder Bewusstsein. Ihre "Intelligenz" ist rein datengesteuert.

Zitat von Alex07

Nee. Es geht auch anders. Man muss da schon etwas .. naja die richtigen Prompts führen zum Ziel. Da gibt es ein paar Tricks

Schau es dir einmal genauer an. Eben nicht. Woher auch? Gerade im Rechtsbereich haben Anwälte und Seitenbetreiber in Sachen KI wirklich schlau agiert. Sie haben das Internet nicht mit relevanten Inhalten gefüttert, sondern immer nur Andeutungen gemacht. Das kommt ihnen jetzt zugute. Chapeau.

Hallo zusammen,

mir ist kürzlich aufgefallen ( mammouth.ai für 10€ Netto Monat z.b. ), dass es inzwischen tatsächlich Services gibt, die verschiedene KIs unter einem Dach vereinen. Statt sich bei jedem Anbieter einzeln anzumelden oder umständlich zwischen Tools zu wechseln, läuft die Steuerung über eine Art übergeordnete Plattform. Diese Systeme können je nach Anfrage die passende KI auswählen oder sogar mehrere Modelle im Hintergrund kombinieren.

Das klingt im ersten Moment ziemlich praktisch – man bekommt Flexibilität, spart Zeit und kann theoretisch die Stärken der einzelnen Modelle miteinander verbinden. Gleichzeitig frage ich mich aber: Wo liegen die Grenzen? Was bedeutet es für Datenschutz, Kosten oder auch die Abhängigkeit von so einem übergeordneten Anbieter? Und ist die gebündelte Nutzung wirklich immer besser als direkt bei der „originalen“ KI zu bleiben?

Mich interessiert, wie ihr das einschätzt:

• Welche Vorteile seht ihr in einer solchen Meta-Ebene für KI-Nutzung?
• Welche Nachteile oder Risiken könnten entstehen?
• Habt ihr solche Services schon ausprobiert – und wenn ja, wie war eure Erfahrung?
• Glaubt ihr, dass sich so ein Modell langfristig durchsetzen wird?
• Habt ihr noch mehr Meta-KI-Plattformen?

Bin gespannt, wie ihr das Thema seht!

Oh ja, das Gefühl kenne ich nur zu gut. Die technische Schuld im SEO kann einen echt erschlagen. Aber es ist ja auch eine riesige Chance.

Wie gehst du bei der Priorisierung vor, um den Berg abzutragen? Gehst du nach den Seiten mit dem höchsten Traffic, dem größten kommerziellen Potenzial oder schnappst du dir die Low-Hanging Fruits – also Seiten, die schon auf Seite 1 ranken und durch das Markup am schnellsten Rich Snippets oder SGE-Plätze gewinnen könnten? Finde die strategische Entscheidung dahinter immer am spannendsten.

Aber siehst du strukturierte Daten nicht eher als den letzten, entscheidenden Schritt in der Kette?

Du sagst ja selbst, man muss dafür schon ranken. Wenn jetzt zwei Wettbewerber auf Seite 1 stehen und beide perfekte strukturierte Daten haben – welchen Content wird die SGE dann für ihre Antwort bevorzugen? Doch sicher den, der mehr Tiefe, einzigartige Daten oder einen klar erkennbaren Experten als Autor (E-E-A-T) vorweisen kann, oder?

Für mich sind strukturierte Daten also eher die Syntax, aber E-E-A-T ist die eigentliche Autorität, die Google überzeugen muss.

Wie passt ihr eure Content-Strategie konkret an, um nicht nur in den klassischen Blue Links, sondern auch als zitierte Quelle in Googles SGE-Antworten (Search Generative Experience) zu erscheinen? Geht ihr mehr in Richtung datengestützte Studien, tiefgehende Fallstudien oder fokussiert ihr auf den Aufbau von E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) auf Autoren-Ebene? Oder habt ihr einen anderen Plan?

Wir müssten definieren, welche Inhalte die besten sind, und die llms.txt-Datei entsprechend pflegen. Das bedeutet zusätzlichen Aufwand. Habe ich tatsächlich ein Problem damit.

das ist ein spannendes Thema, zu dem ich auch immer wieder neue Erfahrungen sammle.

Beim Finden der passenden Keywords gehe ich in der Regel so vor:

1. Zielgruppe verstehen – Welche Fragen stellen potenzielle Kunden? Welche Probleme wollen sie lösen?
2. Ideensammlung – Brainstorming + Analyse von Wettbewerbern (z. B. welche Keywords sie einsetzen).
3. Keyword-Recherche – Tools wie Google Keyword Planner, Ubersuggest, AnswerThePublic oder SEMrush helfen mir, Suchvolumen, Wettbewerb und ähnliche Begriffe zu finden.
4. Longtail-Keywords – Besonders wertvoll, weil sie oft weniger umkämpft und dafür sehr zielgerichtet sind.

Wichtige Faktoren sind für mich:

• Suchvolumen vs. Wettbewerb
• Relevanz zum Produkt / zur Dienstleistung
• Suchintention (informativ, transaktional, navigational)

Wenn die Keywords feststehen, achte ich bei der SEO-Umsetzung auf der Webseite vorwiegend auf:

• Onpage-Optimierung: Title-Tags, Meta-Descriptions, Überschriften, Alt-Texte
• Content-Einbindung: Natürliche Integration der Keywords in hochwertige, hilfreiche Inhalte
• Interne Verlinkung: Keywords in Ankertexten nutzen
• Technische SEO: Ladezeit, Mobile-Optimierung, strukturierte Daten

Am Ende messe ich den Erfolg regelmäßig mit Tools wie Google Search Console und Matomo, um zu sehen, welche Keywords tatsächlich Traffic bringen – und passe bei Bedarf nach.

Mich würde jetzt interessieren:

Arbeitest du eher mit kostenlosen oder bezahlten Tools? Wie gehst du bei der Priorisierung deiner Keywords vor? Setzt du mehr auf Evergreen-Content oder auf aktuelle, trendbasierte Themen?

Hallo zusammen,

mir fällt in letzter Zeit immer mehr auf, wie sich mein eigenes Suchverhalten verändert. Anstatt lange Sätze zu tippen, frage ich oft einfach mein Handy per Sprachbefehl („Hey Google, wie wird das Wetter morgen?”) oder nutze die visuelle Suche (Google Lens), um zum Beispiel eine Pflanze zu identifizieren, die ich im Park sehe.

Diese Art der Suche wird immer wichtiger und nennt sich „Voice Search” (Sprachsuche) bzw. „Visual Search” (visuelle Suche/Bildersuche). Das ist nicht nur eine Spielerei, sondern verändert die Art und Weise, wie wir im Netz nach Informationen suchen.

Was heißt das für uns?
Wenn jemand per Sprache sucht, formuliert er oft eine ganze Frage („Wo finde ich die beste Pizza in der Nähe?”) statt nur Stichworte („Pizza Mittweida”). Wenn jemand ein Bild von einem Produkt macht, um es online zu finden, müssen unsere Produktbilder und -informationen natürlich top sein.

Für Webseitenbetreiber bedeutet das, dass wir unsere Inhalte an diese neuen Suchgewohnheiten anpassen müssen.

Hier sind meine Diskussionsfragen an euch:

Nutzt ihr selbst schon regelmäßig die Sprach- oder Bildersuche? In welchen Situationen?

Wie optimiert man eine Webseite für eine gesprochene Frage im Vergleich zu einem getippten Suchbegriff?

Sind gut beschriftete Bilder und sogenannte „Alt-Texte” (Bildbeschreibungen für Suchmaschinen) jetzt wichtiger als je zuvor?

Glaubt ihr, dass die klassische, getippte Suche irgendwann aussterben wird oder werden beide Formen nebeneinander existieren?

Ich gehe oft einen Schritt weiter und verbinde die KI direkt mit meinen Google Search Console Daten. Ich exportiere die Keywords, für die ich bereits auf den Positionen 5-20 ranke, und lasse die KI diese analysieren. Sie soll mir dann gezielt Content-Lücken und Optimierungspotenziale aufzeigen, um genau diese "fast auf Seite 1"-Keywords zu pushen. Das sind oft die schnellsten Erfolge.

Zusätzlich nutze ich die KI, um für die wichtigsten Cluster eine SERP-Analyse zu simulieren. Ich frage sie, welche Art von Content (z.B. Blogartikel, Produktseite, Video, Liste) für ein bestimmtes Keyword am besten rankt und welche Schlüsselfragen der Top-Content beantwortet. Das hilft enorm bei der Erstellung des Briefings.

Welche Tools nutzt ihr denn konkret für diesen Prozess? Arbeitet ihr mit den Standard-LLMs oder habt ihr spezielle SEO-KI-Tools im Einsatz?

Für meine Keywordrecherche setze ich künstliche Intelligenz ein, um den Prozess deutlich effizienter und tiefgründiger zu gestalten. Ich beginne damit, der KI ein Kernthema vorzugeben und lasse sie eine umfassende Liste an relevanten Suchbegriffen, Long-Tail-Keywords und gängigen Nutzerfragen erstellen. Besonders wertvoll ist für mich die Fähigkeit der KI, diese Keywords automatisch nach Suchintention zu analysieren und in thematische Cluster zu gruppieren. So erkenne ich schnell, welche Inhalte meine Zielgruppe sucht, und kann meine Content-Strategie präzise darauf ausrichten, um eine hohe thematische Relevanz und Sichtbarkeit zu erzielen.

Wie macht ihr das?

Na klar, da hast du vollkommen recht! Der Domainname kann da schon viel verraten und die Erwartungen steuern. Und bei Leseproben stimme ich dir auch zu: Die sollten einen guten Einblick geben, ob das Lesefutter was für einen ist oder nicht.

DoFollow Backlinks von Fiverr kaufen – Eine gute Idee?

Das Thema mit den DoFollow Backlinks auf Fiverr ist eine klassische Falle, die leider immer noch viele lockt. Du hast es selbst schon gut erkannt: 40 angeblich echte DoFollow Backlinks für 20 Euro klingt tatsächlich viel zu gut, um wahr zu sein – und das ist es in den allermeisten Fällen auch!

Hier ein paar Gedanken dazu:

Qualität statt Quantität: Suchmaschinen wie Google legen Wert auf Qualität. Ein einziger hochwertiger Backlink von einer relevanten und autoritären Seite ist oft mehr wert als Hunderte von schlechten.

Spam und Abstrafungen: Viele dieser Angebote auf Plattformen wie Fiverr stammen aus Linkfarmen, von kompromittierten Websites oder sind einfach nur Spam. Wenn Google solche unnatürlichen Linkprofile erkennt, kann das zu massiven Abstrafungen für deine Website führen. Das kann bedeuten, dass deine Seite aus den Suchergebnissen verschwindet oder stark im Ranking fällt.

Relevanz: Backlinks sollten von Websites kommen, die thematisch zu deiner Seite passen. Ein Link von einer indischen Website über Blumenarrangements ist für eine deutsche Softwarefirma nicht nur irrelevant, sondern kann auch als unnatürlich gewertet werden.

Nachhaltigkeit: Echte Backlinks entstehen organisch durch guten Content, den andere Websites gerne verlinken. Das ist ein langsamerer Prozess, aber dafür nachhaltig und sicher. Gekaufte Links haben oft eine sehr kurze Halbwertszeit und sind ihr Geld nicht wert.

Mein Fazit: Lass die Finger davon! Es ist eine Investition, die sich nicht lohnt und im schlimmsten Fall deiner Website mehr schadet als nützt. Konzentriere dich lieber auf qualitativ hochwertige Inhalte und echtes Linkbuilding, wie z.B. Gastartikel, Kooperationen oder das Erstellen von hilfreichen Ressourcen, die andere gerne verlinken.

Hast du vielleicht schon Erfahrungen mit solchen Angeboten gemacht oder kennst jemanden, der drauf reingefallen ist?

Hallo zusammen,

das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und hat auch im Bereich des Content Marketings enormes Potenzial. Von der Ideenfindung über die Erstellung bis zur Analyse – KI-Tools versprechen, viele Prozesse zu optimieren und uns neue Möglichkeiten zu eröffnen.

Mich würde brennend interessieren:

Wie nutzt ihr KI bereits in eurer täglichen Arbeit?

In welchen spezifischen Bereichen der Content-Erstellung (Blogartikel, Social Media Posts, Videoskripte etc.) setzt ihr KI ein?

Welche Tools nutzt ihr für die Keyword-Recherche oder die Analyse von Content-Performance? Und wie unterstützt euch KI dabei?

Seht ihr KI eher als Unterstützung oder als Game Changer?

Welche Herausforderungen oder Bedenken habt ihr bezüglich des Einsatzes von KI im Content Marketing?

Lasst uns hier eine spannende Diskussion starten und unsere Erfahrungen und Best Practices teilen! Ich bin gespannt auf eure Beiträge!

Das ist ein super wichtiger Punkt, den du da ansprichst! Danke für diese detaillierte Einschätzung zu E-E-A-T im KI-Kontext. Ich teile deine Meinung voll und ganz, dass die Bedeutung von E-E-A-T im Zeitalter der KI-Antworten nicht nur bestehen bleibt, sondern sogar noch kritischer geworden ist. Es scheint, als ob Google immer stärker auf die Glaubwürdigkeit und Qualität der Quelle achtet, wenn es um die Bereitstellung von Antworten geht.

E-E-A-T und die KI-Antworten: Eine Vertiefung

Deine Ausführungen zu Experience, Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness sind absolut auf den Punkt.

Knowledge Panels und Author-Entities: Das klingt super spannend!

Besonders der Hinweis auf Author-Entities und Knowledge Panels weckt mein Interesse und ist eine perfekte Brücke zu den technischen und strategischen Maßnahmen, die wir diskutieren wollen. Das klingt nach einem sehr effektiven Weg, die eigene Autorität im Netz zu manifestieren und so indirekt auch die Chancen auf KI-Antworten zu erhöhen.

Meine vertiefenden Fragen an dich und die Community:

Du hast da definitiv etwas angesprochen, das es wert ist, genauer beleuchtet zu werden.

Kannst du uns ein paar einfache, aber effektive Beispiele geben, wie man Author-Entities und Knowledge Panels konkret aufbaut oder beeinflusst, um die E-E-A-T im Kontext von KI-Antworten zu stärken?

Inwiefern unterscheidet sich der Ansatz, ein Knowledge Panel für eine Person oder eine Entität aufzubauen, von der "klassischen" SEO-Optimierung? Gibt es hier spezielle Fallstricke oder Best Practices, die man beachten sollte?

Wie schätzt du das Potenzial ein, dass durch eine starke Author-Entity oder ein etabliertes Knowledge Panel auch Inhalte, die nicht direkt "first-hand experience" sind, besser in den KI-Antworten performen, einfach weil die Autorität der Quelle so hoch ist?

Ich bin wirklich gespannt auf die Beispiele von Maximilian D. Muhr und deine Erfahrungen dazu! Das könnte ein Game Changer sein.

Zitat von Abakus Forumsfossil

Ansonsten würde ich davon abraten Google weiterhin die eigenen Inhalte auf dem Silbertablett zu servieren. Deren Geschäft ist es mittlerweile die Klicks selbst zu vermarkten, und Besucher auf deine seite zu schicken steht dem entgegen. Die organischen Ergebnisse findet man ja inzwischen nur noch nach ganz viel scrollen hinter ki antworten, Werbung, Bilder Gallerien, YouTube Videos, Info panels und "relevante suchen" Panels - und alle Klicks darin gehen auf Google Werbung oder Google eigene Projekte.

Ich verstehe die Skepsis total und sie ist auch berechtigt. Es ist wahr, dass die organischen Ergebnisse immer weiter nach unten rutschen.

Aber genau hier liegt der Kern meiner ursprünglichen Frage: Gehen wir einfach davon aus, dass wir Google die Inhalte ohnehin "auf dem Silbertablett servieren", weil sie die Daten auf irgendeinem Weg abgreifen werden, oder suchen wir aktiv nach Wegen, wie wir unsere Inhalte so optimieren können, dass sie in diesen KI-Antworten auftauchen, wenn wir wollen, dass sie dort erscheinen?

Der von dir genannte Punkt, Inhalte zu liefern, die KI nicht kopieren kann, ist Gold wert. Nutzergenerierte Inhalte, aktuelle Termine, einzigartige Ereignisse – das sind alles Dinge, die sich hervorragend eignen, um in diesen KI-Antworten aufzutauchen und gleichzeitig einen Klick auf die Webseite zu triggern, weil die vollständige Interaktion dort stattfinden muss.

Welche Rolle spielt die E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) in diesem neuen KI-Ökosystem? Ist es vielleicht sogar wichtiger geworden, damit unsere Inhalte von KIs als vertrauenswürdige Quellen eingestuft werden?

Hey liebe SEO-Community,

als jemand, der ständig nach den neuesten Tricks und Kniffen sucht, um Webseiten ganz nach oben zu bringen, blicke ich gerade fasziniert auf einen Bereich, der unser ganzes SEO-Game auf den Kopf stellen könnte: die KI-Antworten in den Suchmaschinen!

Ich spreche von diesen prominenten Boxen, die ganz oben in den Suchergebnissen auftauchen – sei es als Featured Snippets, Direct Answers oder jetzt mit der Search Generative Experience (SGE). Früher war es das Ziel, auf Seite 1 zu landen. Jetzt geht es darum, die "Zero Position" zu erobern oder direkt in den von KI generierten Antworten aufzutauchen.

In unserer schnelllebigen digitalen Welt, wo die Aufmerksamkeitsspanne immer kürzer wird, sind diese KI-Antworten der ultimative Schlüssel zur Sichtbarkeit. Es reicht nicht mehr, "nur" auf Seite 1 zu sein – wir müssen ganz nach oben, in die "Direct Answer Zone"!

Genau hier setzt meine Frage an euch an:

Welche Strategien und Taktiken seht ihr als am effektivsten an, um Content so aufzubereiten und zu optimieren, dass er von den KI-Modellen der Suchmaschinen für deren Antworten ausgewählt wird? Was sind eure Erfahrungen und Prognosen?

WordPress bietet die Möglichkeit, sogenannte Multi-Domain-Setups zu nutzen. Das bedeutet, dass du mit nur einer einzigen Installation gleich mehrere Webseiten betreiben kannst, die jeweils eigene Domains haben können. Der große Vorteil dabei ist, dass du alles zentral verwalten kannst. Updates müssen beispielsweise nur einmal durchgeführt werden, und alle Webseiten sind direkt auf dem neuesten Stand – egal, wie viele du damit betreibst.

Diese Lösung ist besonders praktisch, wenn du viele Projekte oder Kundenwebseiten hast, die alle separat laufen sollen, aber trotzdem von einer einzigen Verwaltungsoberfläche aus steuerbar sein sollen. Zusätzlich können Ressourcen geteilt werden, was die Verwaltung effizienter macht. WordPress-Multisites mit Multi-Domain-Unterstützung sind daher ideal für Agenturen, Unternehmen oder Privatpersonen mit vielen Webseiten.

Klingt leider nicht sehr seriös, mit dem domain-root im Namen.