Content Performance Podcast
Fabian Jaeckert und Benjamin O'Daniel
Beschreibung
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Veröffentlichungshistorie
Episodenübersicht
Dieses GEO-Tool fehlte uns. Also haben wir es selbst entwickelt
Entwicklung eines neuen Geo-Tools
Das neue Geo-Tool wurde entwickelt, um Kunden zum Erfolg zu führen und bietet intuitive Funktionen, die die bisherigen Tools übertreffen. Die Brandmanager möchten verstehen, wie KI bei Anfragen interagiert und welche Erfahrungen mit ihrer Marke gemacht werden.
Veränderung der Rolle im Markt
Die Rolle der Berater hat sich durch die Entwicklungen im KI-Bereich verändert. Anstatt nur als Mittler zwischen Tools und Kunden zu fungieren, entwickeln die Berater nun selbst Tools, die sie aktiv in ihrer Arbeit einsetzen.
Herausforderungen mit bestehenden Tools
Berater hatten oft Schwierigkeiten mit den Funktionen bestehender SEO-Tools, die nicht den benötigten Anforderungen entsprachen. Oft waren wichtige Features nicht verfügbar oder nur in teuren Versionen zu finden, was frustrierend war und die Beratungsarbeit erschwerte.
Funktionen des neuen Tools
Das neue Tool bietet eine vereinfachte Benutzeroberfläche mit Fokus auf wichtige Funktionen wie Keyword-Recherche und Ranking-Analyse. Es ermöglicht eine schnelle und effiziente Arbeitsweise, indem es historische Daten und Trends einfach zugänglich macht.
Die Bedeutung von Sentiment-Analysen
Ein innovativer Aspekt des Tools ist die Sentiment-Analyse, die es ermöglicht, die Wahrnehmung einer Marke in der KI zu verstehen. Dies hilft Markenmanagern, die Reputation ihrer Produkte zu überwachen und zu verbessern.
Praktische Anwendung und Schulungen
Das Tool wird bereits in Beratungen und Workshops eingesetzt, um den Kunden ein besseres Verständnis für die Nutzung und die Möglichkeiten zu vermitteln. Die Berater teilen ihre Erkenntnisse und Erfahrungen auf verschiedenen Plattformen, einschließlich YouTube und TikTok.
GEO Monitoring: Welche KI-Modelle solltest du überwachen?
Wichtigkeit des Monitorings von KI-Modellen
Im Podcast wird diskutiert, welche KI-Modelle im Monitoring berücksichtigt werden sollten, um klare Prioritäten abzuleiten. Die Moderatoren betonen, dass eine Auswahl nur der wichtigsten Modelle entscheidend ist, um Verzerrungen in den Daten zu vermeiden und die Effizienz des Monitorings zu steigern.
Komplexität und Entscheidungen im Monitoring
Die Komplexität der Auswahl geeigneter KI-Systeme wird thematisiert. Es wird darauf hingewiesen, dass viele Marketing-Profis vor der Herausforderung stehen, die richtigen Modelle auszuwählen, da unterschiedliche Marktanteile und Nutzungshäufigkeiten die Entscheidungen beeinflussen. Ein Monitoring-Tool sollte die relevantesten Modelle abdecken, um realistische Analysen zu gewährleisten.
Verzerrung im Monitoring
Ein zentrales Thema ist die Verzerrung, die entsteht, wenn Modelle mit unterschiedlichen Marktanteilen gleich gewichtet in die Analyse einfließen. Dies kann dazu führen, dass populäre Modelle unterrepräsentiert und weniger relevante Modelle überrepräsentiert werden, was die Validität der Daten beeinträchtigt.
Kosten und wirtschaftliche Überlegungen
Die Kosten für das Monitoring verschiedener KI-Modelle werden hervorgehoben. Je mehr Modelle in das Monitoring einbezogen werden, desto höher sind die finanziellen Aufwendungen. Unternehmen müssen abwägen, welche Modelle den größten Nutzen bieten, um das Budget sinnvoll einzusetzen.
Empfehlungen für die Auswahl von KI-Modellen
Die Moderatoren empfehlen, sich auf die Modelle mit den höchsten Marktanteilen zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass das Monitoring auch relevante Daten liefert. ChatGPT und Google AI werden als die führenden Modelle identifiziert, während weniger bekannte Modelle wie Perplexity als weniger wertvoll erachtet werden.
Abschluss und Ausblick
Die Episode schließt mit der Betonung, dass weniger oft mehr ist. Eine durchdachte Auswahl an Modellen ist entscheidend, um die gewünschten Ergebnisse im Monitoring zu erzielen und den Erfolg der Strategien zu messen.
Keywords, die für immer verschwinden werden
Veränderung des Suchverhaltens
Das Suchverhalten der Nutzer hat sich drastisch gewandelt, insbesondere durch den Einfluss intelligenter KI-Systeme. Alte SEO-Methoden, wie die Verwendung spezifischer Keywords, sind nicht mehr relevant, da die KI bereits versteht, was Nutzer suchen, ohne dass sie es explizit eingeben müssen.
Implizite Keywords
Begriffe wie „kaufen“ oder „buchen“ verlieren an Bedeutung, da die KI automatisch erkennt, dass der Nutzer an einem Kauf interessiert ist, sobald er nach einem Produkt fragt. Dies reduziert die Notwendigkeit, transaktionale Keywords in die Suche einzugeben.
Beispiele für veraltete Keywords
Die Diskussion umfasst Beispiele wie „Auto kaufen“ oder „Flughafen buchen“, wo Nutzer heute einfach nach dem Produkt fragen und die KI die entsprechenden Optionen präsentiert, ohne dass spezifische Keywords benötigt werden.
Vergleichs- und Empfehlungs-Modifier
Suchanfragen nach dem „besten“ Produkt oder einem „Vergleich“ sind ebenfalls überflüssig geworden. Nutzer erwarten, dass die KI die besten Optionen auswertet und präsentiert, ohne dass sie explizit danach fragen müssen.
Jahreszahlen und Checklisten
Keywords, die Jahreszahlen enthalten oder auf Checklisten basieren, verlieren an Bedeutung, da die KI aktuelle Informationen und strukturierte Daten automatisch bereitstellt. Die Notwendigkeit, solche spezifischen Suchbegriffe einzugeben, entfällt.
Schlussfolgerung
Die Entwicklung hin zu intelligenteren Suchtechnologien erfordert ein Umdenken im SEO. Es ist entscheidend, die Strategien anzupassen und den Fokus auf individuelle Nutzerbedürfnisse und -kriterien zu legen, anstatt sich auf veraltete Keyword-Strategien zu stützen.