- Generative-AI-Tools erzeugen dank LLM-Technologie automatisch Texte, Bilder und mehr.
- ChatGPT hat einen nie gesehenen Entwicklungsschub in der KI-Technologie ausgelöst.
- Die Integration von AI in Workflows kann unter den richtigen Bedingungen die Leistung merklich verbessern.
- Für SEO und SEA teilen wir unsere 15 Top-Anwendungen aus der Agentur-Praxis.
- Neben den KI-Vorteilen gibt es auch Risiken und No-Gos zu beachten.
- Fazit: Die Entwicklung von GenAI verändert SEO und SEA schon heute und wird es auch weiterhin.
SEO, SEA und AI: Potenziale & Praxisanwendungen
KI verändert das Suchmaschinenmarketing auf vielen Ebenen. Welche Potenziale darin liegen und wie AI-Tools unsere Leistungen in SEO und SEA verbessern, verraten wir Ihnen hier.
In aller Kürze: SEO, SEA und AI
Zum Begriff “Generative AI” und zur Rolle von ChatGPT
Alle sprechen von „KI“, gemeint ist aber zumeist generative KI bzw. AI, oder kurz „GenAI“.
Das „generativ“ steht dafür, dass die zugrunde liegende Technologie in der Lage ist, automatisch Texte, Bilder, Videos, Musik und vieles mehr zu erzeugen. Das leistet sie nicht, weil sie im Wortsinn intelligent wäre, sondern weil ihr als Large Language Model ein gigantischer Datensatz aus Sprachbausteinen zur Verfügung steht, aus dem sie blitzschnell die statistisch wahrscheinlichsten Kombinationen zusammensetzen kann.
Falls Ihnen der Begriff „GenAI“ noch nicht begegnet ist – der Name ChatGPT ist es sicherlich. Nachdem OpenAI und Microsoft im November 2022 den KI-Chatbot öffentlich zugänglich machten, hatte er schon nach zwei Monaten 100 Millionen Nutzer:innen – und löste einen nie dagewesenen Entwicklungsschub aus, was private und professionelle KI-Anwendungen betrifft.
Der immense Erfolg und Einfluss von ChatGPT beruhen auf simpler Bedienung, großer Vielseitigkeit und textlich wie visuell beeindruckenden Ergebnissen. Das rief nicht nur unzählige weitere Innovatoren (und Trittbrettfahrer) auf den Plan, sondern setzte sogar merklich AI-Pionier Google unter Druck, der als Antwort eine eigene KI-Initiative rund um sein Modell Gemini gestartet und viele Konzepte von OpenAI und Microsoft auch einfach kopiert hat.
All das hat zur Folge, dass die Zahl und Leistungsfähigkeit von GenAI-Tools derzeit rasant zunimmt. Das beeinflusst viele Branchen und Disziplinen tiefgreifend, insbesondere natürlich digitale Felder. Als Agentur, die für Ihre Kunden SEO- und SEA-Dienstleistungen anbietet, können wir aus erster Hand berichten, welche Potenziale sich aus ChatGPT & Co. für die Praxis des Suchmaschinenmarketings konkret ergeben.
SEO, SEA und GenAI: unsere Bewertung der Lage
Der Impact und die Fähigkeiten von GenAI werden überall diskutiert – positiv wie negativ. Früh kam etwa die Furcht auf, KI könnte viele Jobs ersetzen. Doch nach unzähligen Stunden der Auseinandersetzung mit den Tools und ihren Ergebnissen sehen wir das derzeit noch nicht, zumindest nicht für unseren Arbeitsbereich. Menschliche Expertise ist hier noch lange nicht unterlegen und darf aus der Gleichung keinesfalls herausgestrichen werden.
Wer hohe Ansprüche mitbringt, muss unterm Strich festhalten: Ohne bewusste Kuration und Nachbearbeitung sind aktuell die meisten KI-produzierten Inhalte im besten Fall mittelmäßig, im schlimmsten Fall sogar minderwertig und fehlerbehaftet (das führte kürzlich zum Beispiel zu Googles eher ruppiger US-Einführung von „SGE“ bzw. „AI Overviews“).
Gleichzeitig ist zu betonen: KI hat auf jeden Fall viele sinnvolle Einsatzbereiche im Digital Marketing. Aus eigener Erfahrung können wir denjenigen zustimmen, die GenAI-Tools bei der Arbeit für ausgesprochen gute Assistenten und, insbesondere in der Startphase von Tasks, Produktivitätsbooster halten – wenn man um ihre Stärken und Limitierungen weiß.
Zu dem Ergebnis kam auch eine spannende Harvard-Studie namens "Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality":
„Our results show that this generation of LLMs are highly capable of causing significant increases in quality and productivity, or even completely automating some tasks, but the actual tasks that AI can do are surprising and not immediately obvious to individuals or even to producers of LLMs themselves.“
Harvard Business School | Working Paper 24-013
Kurz gesagt ergab die Untersuchung: Wer auf seinem Feld bereits gut oder sehr gut ist, erledigt durch die sachgerechte Nutzung von GenAI-Tools diverse Tasks noch effektiver und besser. Zugleich warnen die Autoren der Studie: Wer die Tools auf einem Gebiet nutzt, für das sie eigentlich gar nicht geeignet sind – und wer selbst nicht die Kompetenz besitzt, das fundiert zu beurteilen –, dessen Leistung verschlechtert sich sogar.
Demnach sollte man den versprochenen KI-Verheißungen sowohl aufgeschlossen als auch aufgeklärt gegenübertreten – was wir von Anfang an versucht haben, da schnell klar wurde: Digital Marketer müssen sich mit GenAI intensiv auseinandersetzen. Einerseits, um fachlich up to date zu bleiben, andererseits, weil es dabei im Endeffekt um bessere Leistungen für Kunden und Partner geht.
Sich das Wissen um das Können von AI-Tools und die zu ihrer erfolgreichen Nutzung nötigen Skills anzueignen, halten wir im digitalen Marketing für eine der derzeit wichtigsten Prioritäten. Denn fest steht, dass KI-Know-how entscheidend für die effiziente Entwicklung und Umsetzung zukunftsorientierter Marketingstrategien sein wird.
Die Disziplinen SEO (Search Engine Optimization) und SEA (Search Engine Advertising) sind dafür ein gutes Beispiel, denn: Ihre Welt ändert sich nicht nur gerade durch KI – nein, sie hat sich längst verändert.
KI-Tools und Moccu: it’s a match!
Nach intensivem Tool-Testing haben sich eindeutige KI-Favoriten herausgeschält, die inzwischen fast täglich in unserem Arbeitsalltag zum Tragen kommen, nicht nur für SEO und SEA, sondern über alle Teams unserer Agentur hinweg.
Stand Mai ‘24 sind bei Moccu folgende KI-Tools im Einsatz:
- ChatGPT Pro
- Microsoft CoPilot (vormals Bing Chat)
- Google Gemini (vormals Bard)
- Claude.ai
- Perplexity.ai
- Dall.E 2
- Midjourney
- Ideogram.ai
- Adobe Creative Suite AI Features und Firefly
Aufgrund unserer Praxiserfahrungen können wir Ihnen nachfolgend sehr konkrete Einblicke geben, wo und wie wir KI-Tools inzwischen routiniert einsetzen. Anhand der Disziplinen SEO und SEA teilen wir skalierbare Anwendungsfälle: So beschleunigt KI bei Moccu bereits Tasks und verbessert die Ergebnisse für unsere Kunden.
Unsere 10 Top-Praxisanwendungen von KI in SEO
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GenAI-Chatbots helfen bei der Recherche zu Themen und Trends aller Art, insbesondere wenn sie, wie im Fall von Microsoft CoPilot, Google Gemini oder Perplexity.ai, direkten Internetzugriff haben, ihre Online-Quellen angeben und uns diese damit auch zur Nachprüfung an die Hand geben (gilt seit April auch weitgehend für ChatGPT).
Auch für Konkurrenzanalysen, die oft Teil unserer Arbeit sind, haben sich die Tools bei uns vielfach bewährt. Es ist ein genial einfacher Startpunkt, das „AI-Gegenüber“ fragen zu können, welche Marken zum Beispiel im Raum X mit dem Kunden Y im direkten Wettbewerb stehen.
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Wir erstellen für unsere Kunden viele redaktionelle Contents, die sehr erfolgreich organischen Traffic generieren können. Um schneller einen größeren Pool an Content-Ideen passend zur Zielgruppe zu erhalten, binden wir inzwischen bei jeder Themenfindung KI-Chatbots als Sparringspartner ein. So haben wir schon einige Ideen für Kunden-Contents erhalten, die uns sonst entgangen wären.
Komfortabel ist dabei, dass uns die Tools direkt dabei helfen, zu jedem beliebigen Thema grundlegende inhaltliche Konzepte zu erstellen, die als Startpunkt für die Umsetzung hervorragend herhalten.
Was gerade im Bereich Suchmaschinenoptimierung ebenfalls hierher gehört, ist die Entwicklung von FAQ-Listen und das Aufspüren womöglich übersehener Keywords – hier können uns die AI-Tools gerade wegen ihrer in diesen Bereichen oft unkonventionellen Vorschläge auf unerwartete Ideen bringen.
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Meta-Titles und -Descriptions, ALT-Texte, Social-Sharing-Texte und vieles mehr – auf diesem Gebiet helfen uns GenAI-Tools bei der schnellen Textentwicklung („Kreiere 10 Headlines zum Thema XY“) ebenso wie bei der konkreten Verbesserung und Kürzung unserer Formulierungen. Die Erstellung solcher „Mikro-Text“-Typen ist in der SEO-Arbeit für unsere Kunden Alltag und wird für uns jetzt enorm vereinfacht – in fast allen denkbaren Sprachen.
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Wir erstellen nicht nur neuen Content, sondern verbessern, wo wir entsprechendes Ranking-Potenzial sehen, oftmals bereits existierende Seiten unserer Kunden. Diese Optimierung wird dank KI auf vielen Ebenen vereinfacht und verbessert: Für die Prüfung von Webpage-Texten auf Rechtschreibung, inhaltliches Ausbaupotenzial oder die bessere Abstimmung auf die anvisierte Zielgruppe genügt uns meist schon ein einfacher Prompt.
Ergänzend hilft die KI unseren Copywritern beispielsweise beim kreativen Schreiben, bei der sinnvollen Textplatzierung von Produkten und Services oder bei der Aufdeckung von stilistischen Schwächen wie dem übermäßigen Gebrauch passiver Konstruktionen. Schließlich haben sich die Tools dank ihrer Vielsprachigkeit schon jetzt, neben dem seit Langem unverzichtbaren DeepL, als willkommene Hilfs-Übersetzer bei uns etabliert; ihre Ergebnisse sind eine überaus hilfreiche Basis für die Lokalisierung der Contents bei unseren internationalen Kundenprojekten.
Verwandte Anwendungsfälle:
- Verbesserung der internen Verlinkung
- Umwandlung von Fließtext in Listen (und umgekehrt)
- sinnvolle thematische Aufteilung von Texten (inklusive Headline-Generierung)
- Kürzung und Zusammenfassung von Textabschnitten
- Prüfung von Text- und Präsentationsgliederungen auf Vollständigkeit
- Umstrukturierung von Content
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Die vorherigen Absätze sind Beweis genug: SEOs sprechen dauernd von Texten und „Content“. Content allerdings kommt in vielen Formen – und Suchmaschinen können längst mehr als klassische HTML-basierte Webpages in ihren SERPs anzeigen.
Aus diesem Grund greifen wir auch in der Suchmaschinenoptimierung auf ein großes Repertoire aus Content-Formaten zurück, wenn es um die Inhaltserstellung geht. Je nach Suchintention und SERP-Beschaffenheit kann es zum Beispiel sein, dass wir eher einen Ratgeber-Artikel oder Lexikon-Eintrag, eine Infografik oder eine Checkliste als Content-Typ empfehlen. Auch die Zweit- und Drittverwertbarkeit von Content denken wir bei der Erstellung direkt mit; etwa Teile des Contents, die sich für einen begleitenden Social-Media-Post oder ein separat distribuiertes Whitepaper eignen (mehr dazu in unserem Whitepaper „Content-Planung“, das Sie in unserem zugehörigen Artikel finden).
Warum wir all das so lang und breit erklären? Weil insbesondere die Aufgaben der Formatumwandlung und Mehrfachverwertung durch KI-Tools um ein Vielfaches leichter geworden sind. Mit multimodalen GenAI-Tools Text-zu-Bild- und Text-zu-Video-Funktionen nutzen oder aus wenigen Stichpunkten ein ganzes Whitepaper-Konzept machen? Den neuesten Ratgeber-Artikel in einen Social-Media-Post umwandeln? AI ist auch bei diesen Aufgaben ein beeindruckender Produktivitätsbooster.
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Was der Autor dieser Zeilen schon nach kürzester Zeit nicht mehr missen wollte, war die Hilfe der GenAI-Tools bei typischen Aufgaben, die sich im Bereich Tech-SEO stellen. Hierzu gehören die Erstellung von neuem und die Korrektur von fehlerhaftem Schema Markup, die Erstellung von HREFLANG-Code (den wir für internationales SEO benötigen) oder das Auffinden von Fehlern im HTML-Programmcode.
Was uns hier die tägliche Arbeit zusätzlich erleichtert: Nie war es für uns einfacher, selbst komplexeste Filter zu erstellen, die wir bei der SEO-Datenauswertung oder zur Erstellung von Reporting-Dashboards brauchen. Speziell ChatGPT und CoPilot sind verblüffend gut darin, Formeln für Excel oder Sheets sowie Regular Expressions („RegEx“) ganz nach unserer Filter-Anforderung zu entwickeln.
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Als wir das ursprünglich „Advanced Data Analysis“ genannte Feature in ChatGPT in der Beta-Phase testeten, waren wir sofort begeistert – und sind es noch. Die inzwischen standardmäßige Integration der Datenanalyse (bald auch in Googles Gemini Advanced verfügbar) ermöglicht das Auslesen und Interpretieren selbst umfangreicher Datensätze, einfach indem man sie als Datei hochlädt.
Was mit den Daten passieren soll, geben wir dann per KI-Prompt zu verstehen: Wofür wir es bislang genutzt haben, ist etwas das Clustern von Schlüsselwörtern basierend auf semantischer Relevanz, die schnelle Umwandlung von Performance-Daten in aussagekräftige Charts oder die Erkennung von Mustern in großen Datenexporten, die man manuell nicht oder nur unter großem Zeitaufwand auswerten könnte. Das macht uns in dem Bereich merklich flexibler als früher, was etwa kurzfristige Kundenanfragen anbelangt.
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In der Suchmaschinenoptimierung haben wir es oft mit mehreren Domains, Subdomains oder zumindest Website-Verzeichnissen zu tun. Des Weiteren haben wir es im Digital Commerce oft mit vielen Produktdetailseiten zu tun, deren Content-Ausgestaltung meist auf demselben Template basiert. Das geht oft mit repetitiven Routine-Aufgaben einher – genau die Domäne, in denen GenAI-Tools ihre Stärken beweisen können.
Da wir die Tools mehr und mehr via APIs ansprechen können, ist automatisierte Stapelverarbeitung möglich, was der Skalierbarkeit verschiedenster Tasks Tür und Tor öffnet. Erst kürzlich etwa ist es im Fall von Screaming Frog geschehen geschehen, dass die ChatGPT-Nutzung via JavaScript als natives Feature ergänzt wurde, womit sich im Zuge eines Domain-Crawls etwa Titles & Descriptions erstellen lassen (unsere ersten Tests waren, zumindest nach ein paar Tweaks, recht vielversprechend).
Neben der skalierbaren Ausführung aller vormals genannten Aufgabenfelder sind weitere mögliche Anwendungsfälle etwa: die Erstellung von Redirect-Maps für Website-Relaunches, die automatisierte Anpassung einzelner Parameter auf Produktseiten, Sentiment-Analysen, das Auslesen gigantischer Search-Console-Exporte oder sogar automatisierte SERP-Analysen auf Knopfdruck.
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CustomGPTs sind eine der jüngeren Innovationen von OpenAI. Ein „CustomGPT“ ist dabei im Grunde nichts anderes als ein „kleines LLM“, das man selbst mit eigenen Daten gefüttert hat.
Was wir daher schon recht früh umgesetzt haben, sind CustomGPTs, die auf bestimmte Contents trainiert wurden, damit sie den entsprechenden Schreibstil erlernen. Diese „Schreibstil-GPTs“ nutzen wir dann, um Textentwürfe stilistisch zu vereinheitlichen und auf die bereits existierenden Contents abzustimmen.
Bei Moccu ist außerdem ein CustomGPT im Einsatz, das eingesandte Lead-Formulare automatisch für uns zusammenfasst und nach „Lead“ oder „Spam“ kategorisiert. Viele weitere Einsatzgebiete, die wir teilweise noch gar nicht auf dem Schirm haben, sind denkbar – wovon sich jeder leicht in OpenAIs CustomGPT-Store überzeugen kann, wo Abertausende von öffentlich verfügbaren CustomGPTs auf neugierige User warten. (Abzuwarten bleibt, wie sich in dem Bereich der angekündigte Google-Klon “Gems” schlagen wird, der letztlich dasselbe verspricht.)
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Die großen Software-Suiten von Microsoft und Google sind – zumindest zu einem Aufpreis – schon jetzt standardmäßig mit AI-Features (basierend auf ihren LLM-basierten Systemen CoPilot respektive Gemini) ausgestattet, was uns etwa den Umgang mit Formeln in Tabellen erleichtert oder komplizierte Formeln sogar völlig obsolet macht.
Gleichzeitig stellen wir fest, dass von uns genutzte SEO-Tools wie Sistrix, SEMrush oder AHREFS ihren Funktionsumfang um AI-Features ausbauen; die drei genannten Tools haben beispielsweise schon jetzt GenAI-Content-Generatoren an den Start gebracht. (Von der nativen ChatGPT-Anbindung eines unserer absoluten Lieblings-Tools, Screaming Frog, haben wir ja oben schon gesprochen.)
Unsere 5 Top-Praxisanwendungen von KI in SEA
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Eins vorweg: Nichts ersetzt für uns den Google Ads Keyword Planner, wenn es um zuverlässige Suchvolumen-Daten und Vorhersagen der Kompetitivität von Keywords geht.
Dennoch ist es nicht von der Hand zu weisen, dass uns KI-Tools bei initialen Recherchen zu passenden Anzeigen-Keywords und der Konkurrenzsituation – ähnlich wie im Fall SEO – teils zu Ideen führen, auf die wir auf dem herkömmlichen Weg nicht zwangsweise gekommen wären.
Man kann ChatGPT & Co. durchaus als Ideengeber für neue Keywords zu den eigenen Services und Themen ansteuern – solange man sich bewusst hält, dass alle gelieferten Keyword-„Daten“ zunächst zu berichtigen sind. Auf diese Weise haben wir schon mehrmals unsere Keyword-Sets um den einen oder anderen Suchbegriff sinnvoll erweitern können.
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Was dem SEO seine Meta-Titles und -Descriptions, sind dem SEA-Spezialisten Texte wie Anzeigen-Headlines und -Descriptions für RSAs, Callouts, Sitelinks, Produktbeschreibungstexte und dergleichen mehr.
KI-Tools helfen uns hier ebenso hervorragend bei der Ideenfindung und konkreten Ausformulierung. Als sehr praxisnahes Beispiel: Die 10 Headlines, die in vielen Fällen allein für eine Responsive Search Ad („RSA“) ausformuliert werden müssen, entwickeln wir dank ChatGPT, CoPilot und Gemini wesentlich schneller als vorher.
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Über CustomGPTs haben wir ja oben schon gesprochen. Gerade für den Bereich Suchmaschinenwerbung (eigentlich für das komplette Feld PPC und überhaupt für Performance-Marketing allgemein) hat das Feature einen ganz spezifischen Anwendungsfall: die schnelle Erstellung virtueller Proto-Personas.
Wir sind jederzeit in der Lage, ein CustomGPT als einen "leichtgewichtigen" Vertreter von Personas („Proto-Persona“) der Produkt-Zielgruppe eines Kunden anzutrainieren, indem wir es mit uns vorliegenden Zielgruppen-Daten und -Annahmen füttern. Dieses „PersonaGPT“ können wir nun beispielsweise zu Anzeigentexten, PPC-Landingpages oder Kampagnen-Typen befragen, um dazu erste rudimentäre Einschätzungen und Empfehlungen zu erhalten. Das hilft uns dabei, früher zu einer Kundendaten-näheren Ansprache zu finden.
Natürlich ersetzt nichts davon echte Zielgruppenforschung; alle "Proto-Annahmen" der KI gilt es kritisch zu hinterfragen und anhand weiterer Research zu erhärten. Aber es ist ein nützlicher erster Schritt, den wir gehen können, noch ehe wir zur Erstellung qualitativer Personas mit der unersetzbaren persönlichen Befragung echter Personen starten.
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Dank der Advanced-Data-Analysis-Fähigkeit von ChatGPT sind wir in der Lage, große Datenmengen zu durchsuchen und den Bot darin Muster erkennen zu lassen, die wir sonst nicht so schnell erfassen können.
Unsere favorisierten SEA-Anwendungen dafür sind aktuell die Durchforstung langer Listen an Search Terms auf Keywords ohne Zielgruppenrelevanz, die Erkennung langfristiger Trends in Demographie-Daten und die Identifizierung von Zeitfenstern, in denen Anzeigen bevorzugt ausgespielt werden. Last but not least: Solche Entwicklungen und Datenpunkte können wir dank der Funktion zügig in Grafiken umwandeln, die sich für Reporte eignen.
Das lohnt sich angesichts der nativ integrierten Google-Ads-Reporte zwar nicht unbedingt bei kleinen Accounts, aber je größer das Volumen und je weiter eine Account-Historie zurückreicht, desto wertvoller ist die AI-Hilfe für uns.
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Funktionierende – zugleich vertrags- und plattformkonforme – Produktbilder sind ein Muss für SEA-Kampagnen, insbesondere bei Display- und Shopping-Anzeigen. Produkt-Shots sind dank GenAI-Tools wie Adobe Firefly inzwischen viel leichter zu bearbeiten und zu optimieren, selbst wenn die originale Bildvorlage nicht ideal sein mag.
Produkte freistellen und auf neutrale Hintergründe setzen, Kontraste und Ausleuchtung von Bildern verbessern, ungebetene Bildelemente wie Texte oder störende Artefakte entfernen: Die um GenAI-Funktionen erweiterte Adobe Creative Suite oder auch Firefly erleichtern derartige Retusche-Aufgaben zusehends – wodurch unsere Screendesigner Freiräume für andere, wichtigere und komplexere Aufgaben gewinnen.
Doch damit nicht genug: Native GenAI-Bilderstellungstools sind von SEA-Marktführer Google direkt für Google Ads versprochen. Die Tools sind in den USA bereits im Einsatz und erlauben, so jedenfalls das Versprechen, selbst Nicht-Designern (wie uns SEAs ;-)) die Generierung, Bearbeitung und Anpassung von zumindest einfachen Bildern, sei es Hintergründe austauschen, Farben anpassen oder Kontraste und Helligkeit verbessern.
Eine ähnliche GenAI-Initiative hat Microsoft mit seinem CoPilot-Assistenten übrigens ebenfalls schon für seine Anzeigenplattform gestartet. Damit ist bereits klar: Marktführende Anbieter werden alles daran setzen, GenAI-basierte Features in größtmöglichem Umfang in ihre Ads-Plattformen zu integrieren, was weitere Arbeitserleichterungen verspricht.
KI? Toll … aber – zu Risiken und No-Gos
Wie unsere Anwendungsbeispiele zeigen, haben sich viele unserer Herangehensweisen an SEO und SEA dank KI-Möglichkeiten bereits tiefgreifend verändert.
Wie alle GenAI-Nutzer stehen aufgrund der zugrunde liegenden LLM-Architektur allerdings auch wir vor noch ungeklärten urheberrechtlichen Fragen und sind uns gewisser Gefahren sehr wohl bewusst. Dazu gehört, dass wir insbesondere mit wörtlich übernommenen Texten und unbearbeiteten Bildern Gefahr laufen, ungewollt Duplikate zu verbreiten. Wie bereits angedeutet, neigen GenAI-Systeme zudem bekanntlich zu Fehlern und „Halluzinationen“.
Das heißt, dass ihre Nutzung zugleich mit einem großen Vertrauensvorschuss einhergehen muss: Je mehr Aufgaben und Abwicklungen wir in die Hände der künstlichen „Intelligenz“ legen, desto anfälliger machen wir unsere Arbeit für fundamentale Fehler. Es besteht etwa die Gefahr, dass sich SEA-Projekte durch komplette Automatisierung mit der Zeit in eine Richtung entwickeln könnten, die unerwünschte oder schädliche Ergebnisse erzeugen oder gar nichts mehr mit den definierten Unternehmenszielen oder Werten zu tun haben.
Anwendungsfälle, für die wir ChatGPT & Co. daher bewusst nicht nutzen:
- die Erstellung kompletter, gebrauchsfertiger Texte
- die automatisierte Vervielfältigung von abgewandeltem Content basierend auf einem wiederum AI-generierten Template
- die Erstellung kompletter, gebrauchsfertiger Bilder
- die ungeprüfte Nutzung exklusiv KI-erstellter Inhalte
- das Auslagern kompletter Aufgabenbereiche auf AI-Assistenten
- komplett AI-generierte und/oder -gesteuerte Google-Ads-Kampagnen
- die Auswertung sensibler Daten und Informationen, es sei denn, wir können davon ausgehen, dass diese auf hiesigen Servern gespeichert und nicht für das Training des Large-Language-Models genutzt werden
AI fürs Grobe, Menschenhand für den Feinschliff
Während in den KI-Tools zweifellos eine große Chance für weit effizientere Arbeitsabläufe liegt, betonen wir zugleich die entscheidende Rolle der menschlichen Aufsicht und der bewussten strategischen Planung.
Von dieser Haltung werden wir bei Moccu nicht abrücken, denn am Ende zählen für uns Qualität und Innovation – beides Bereiche, in denen GenAI, zumindest nach aktuellem Stand, gerade mit ihren originalen Ergebnissen meist nicht gut abschneidet („Prompt Engineering“ hin oder her).
Fazit: Alles O.K., oder K.O. durch K.I.?
Die Entwicklungen um generative künstliche Intelligenz haben bereits begonnen, die Landschaft der Suchmaschinenoptimierung und Suchmaschinenwerbung auf vielen Ebenen zu verändern. Das beinhaltet genauso Chancen wie Herausforderungen, und macht sich in der Praxis der Disziplinen – und damit unserer täglichen Arbeit – bereits vielfach bemerkbar.
Es liegt an uns: Als Digital-Marketing-Experten müssen wir bei Moccu die Entwicklungen genauestens im Auge behalten und unsere Methoden und Strategien daran entlang weiterentwickeln, um in diesem sich wandelnden disziplinären Umfeld weiter erfolgreich zu sein.
Adaptionsfähigkeit und Innovationsbereitschaft zählen jetzt, und das nicht einfach nur, damit wir weiterhin konkurrenzfähig bleiben, sondern vor allem, damit wir die Konkurrenzfähigkeit unserer Kunden weiterhin absichern können.
Unterm Strich sehen wir die Wandlung als Chance. Für SEO und SEA, sofern gekoppelt mit der fortschrittlichen Anwendung von KI-Technologien, öffnen sich zweifellos neue Türen zu maßgeschneiderten und effizienten Marketingstrategien.
Zwar dürfen wir „der KI“ auf keinen Fall in allen Belangen unkritisch alle Arbeit in die Hände legen. Trotz der Automatisierung bleiben etwa der Content-Feinschliff, die Interpretation der Daten oder die Einhaltung einer übergeordneten Strategie weiterhin die unverzichtbare Arbeit menschlicher Experten – kein SEO oder SEA sollte die Kontrolle hier vollständig abgeben.
Die zunehmende AI-Integration in Workflows und Routinen schafft aber zweifellos neue Möglichkeiten zur Verbesserung von Effizienz, Relevanz und Personalisierung, woraus etwa bessere Nutzererfahrungen und höhere Conversion-Raten samt gestiegener Umsätze resultieren können.
Wir konnten anhand von Search Engine Advertising und Search Engine Optimization hoffentlich anschaulich machen: GenAI ist nach aktuellem Stand mitentscheidend für die effiziente Entwicklung und Umsetzung zukunftsorientierter Marketingstrategien. Es ist klar: Beide Disziplinen werden sich weiter merklich verändern (müssen), um mit Erfolg auf ihre Auswirkungen zu reagieren und die Potenziale dieser Technologie ausschöpfen zu können.
Wichtige Fragen und Antworten
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Der Begriff „KI-gestütztes SEO“ bezieht sich auf die Verwendung von „künstlicher Intelligenz“ (KI) und maschinellem Lernen, um Suchmaschinenoptimierung zu verbessern.
Die Disziplin SEO dient dazu, die Sichtbarkeit einer Website in den organischen Suchergebnissen von Suchmaschinen wie Google zu verbessern – das Versprechen der AI-Unterstützung liegt darin, die zugehörigen Aufgaben effizienter und präziser zu erledigen, was zu einer schnelleren Erreichung der festgelegten Ziele führt.
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Wir sehen zwei Hauptstränge in der Entwicklung:
Einerseits verändern KI-basierte Möglichkeiten die SEO-Praxis, indem die AI-Tools dabei helfen, Analysen schneller durchzuführen, technische Optimierungen zu vereinfachen oder repetitive Aufgaben zu automatisieren.
Andererseits verändert die Gesamtentwicklung um GenAI die Rahmenbedingungen in den Suchmaschinen, für die wir SEO betreiben. Alle großen Plattformen, insbesondere Google und Bing, befinden sich inzwischen in einem Wettrennen um die beste KI-erweiterte Suchmaschine, woraus sich zum Teil tiefgreifende Änderungen der Ranking-Spielregeln ergeben.
Wir SEO-Dienstleister haben daher zwei große Aufgaben: Einerseits die sich rasant vermehrenden Möglichkeiten von KI in unsere Arbeit zu integrieren – andererseits die Entwicklung der „AI Search Engines“ genau zu verfolgen und unsere Kunden auch künftig mit „AI-approved“-SEO voranzubringen.
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Nein, SEO ist keineswegs tot, eher im Gegenteil. Suchmaschinenoptimierung fühlt sich für uns dank KI lebendiger und relevanter denn je an.
Wie wir in vorliegendem Artikel zeigen, hat die Integration von KI in SEO schon jetzt dazu geführt, dass sich unsere Abläufe und Praktiken weiterentwickelt haben.
Gleichzeitig motiviert uns die derzeit rasante Weiterentwicklung auf dem Feld der AI-erweiterten Online-Suche, SEO anders als traditionell zu denken – noch nutzer- und kundenorientierter, noch versatiler und multidisziplinärer.
Zusätzlich blicken wir noch intensiver als bisher über den Google-SEO--Horizont hinaus und weiten unser Optimierungswissen auch auf andere Channels aus (etwa “Amazon-SEO”).
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