Das letzte Wochenende hat geliefert: Die 30-Grad-Marke wurde geknackt und plötzlich fühlt sich alles ein kleines bisschen unrealistisch an. Menschen essen wieder Eis, ohne sich zu rechtfertigen. Slack-Nachrichten enden mit „Genieß die Sonne!“ und ein Grillgeruch liegt in der Luft.

Zwischen Sonnenbrand und Suchmaschinen passieren trotzdem Dinge und damit Du bei all der Hitzestarre nicht vergisst, worauf es digital gerade ankommt, schieben wir Dir wie immer die wichtigsten Themen direkt unter die Sonnenbrille.

Diese Woche im Sonnenhut:

• Siesta-Sandra über Keywords in Alt-Texten
• Jetset-Johan blick auf Noindex für AI Overviews und AI Mode
• Balkon-Behrend über Googles Suchalgorithmus im Kartellprozess
• Nachmittags-Nora erinnert an App Deep-Links
• Dünen-Darius weht durch kluge Kommunikation trotz Denkfehlern

Also: Sonnencreme drauf, Tabs auf, Gehirn lüften! Wir regeln den Rest.

Deine Wingmenschen 🍦

So oder so ähnlich hab ich das ganz am Anfang meines SEO-Lebens vor 13 Jahren mal gelernt. Heute wissen nicht nur ich, sondern auch viele andere das besser. Trotzdem höre ich immer mal wieder die Mär von vielen Keywords in Alt-Texten, weil das für SEO halt viel besser sei.

Bevor ich jetzt darauf eingehe, was das für die Barrierefreiheit bedeutet, hier eine Aussage von Google dazu:

https://developers.google.com/search/docs/appearance/google-images

Du kannst also durchaus Keywords in Deine Alt-Texte schreiben. Achte aber darauf, dass das sinnvoll ist und Du dennoch den Bildinhalt vernünftig wiedergibst. Wie Du das machst, erkläre ich Dir später. Vorab aber ein kleiner Terminologie-Exkurs.

Alt-Text oder Alt-Attribut – was ist der Unterschied?

In HTML wird ein Bild mit dem sogenannten „alt“-Attribut versehen:

</img src="https://www.website.de/bild.jpg" alt="Bildbeschreibung">

Das Alt-Attribut ist der technische Rahmen. Alt-Text bezeichnet den Inhalt innerhalb dieses Attributs – also die eigentliche Beschreibung des Bildes. Wichtig ist: Ein Alt-Attribut muss immer vorhanden sein. Ist ein Bild rein dekorativ, bleibt es aber einfach leer (alt=""), damit Screenreader das Bild überspringen.

Wann sind Alt-Texte notwendig?

Die Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), genauer gesagt Erfolgskriterium 1.1.1 „Non-Text Content“, fordern Alt-Texte für alle sinntragenden Bilder. Dazu gehören auch:

• Bedienelemente, wie Icons oder Schaltflächen,
• Informationsgrafiken, Logos oder Illustrationen mit inhaltlicher Bedeutung,
• CAPTCHAs, die als Bilder dargestellt werden.

Je nach Funktion und Informationsgehalt lassen sich Bilder in verschiedene Kategorien einteilen:

• Informative Bilder vermitteln Inhalte, z. B. ein Foto eines Produkts oder eine Grafik mit Zahlenwerten.
• Funktionale Bilder sind klickbar und lösen eine Aktion aus (z. B. ein Druckersymbol).
• Komplexe Bilder wie Infografiken oder Diagramme benötigen eine ausführlichere Beschreibung – oft ergänzt durch erklärenden Text auf der Seite.
• Dekorative Bilder tragen keinen Informationswert und sollten Screenreader-Nutzern nicht vorgelesen werden.
• Weitere Typen und dazu passende Tutorials gibt es auf der Seite der Web Accessibility Initiative

Gute und schlechte Alt-Texte – Beispiele aus der Praxis

Beispiel 1: Ein Button mit einem Druckersymbol

• ❌ Schlecht: alt="Drucker"
• ✅ Gut: alt="Seite drucken"(→ Der Alt-Text beschreibt hier nicht das Symbol selbst, sondern seine Funktion.)

Beispiel 2: Ein Produktfoto einer roten Winterjacke

• ❌ Schlecht: alt="Bild123.jpg" oder alt="Jacke"
• ✅ Gut: alt="Rote Winterjacke mit Kapuze für Damen" (→ Der Text ist präziser und beschreibt das Wesentliche.)

Beispiel 3: Eine rein dekorative Trennlinie

• ❌ Schlecht: alt="graue Trennlinie"
• ✅ Gut: alt=""(→ Kein Inhalt, kein Text – korrekt so.)

Fazit: Keywords in Alt-Texten – sinnvoll, aber mit Maß

Alt-Texte sind für SEO eine Gelegenheit, relevante Keywords unterzubringen – allerdings mit Fingerspitzengefühl. Keyword-Stuffing ist Spam. Gute Alt-Texte sind klar, aussagekräftig und dem Bildkontext angepasst. Wenn Du Dir Zeit nimmst, Alt-Texte sorgfältig zu erstellen, hilfst Du Menschen und Suchmaschinen dabei, Dein Bild besser zu verstehen.

Man kann Inhalte indexieren lassen und gleichzeitig von Googles AI-Nutzung ausschließen.

Auch wenn es nicht so gern verbreitet wird wie die Schlagzeile, dass Google die Seitenbetreiber erpressen würde, weil AI-Overview-Opt-Out und Indexierung (und damit organischer Traffic) aneinander gekoppelt wären.

Weil ich das auch viele SEOs in letzter Zeit hab sagen hören und damit Du das nicht selbst jedes Mal neu erklären musst: Hier ist der Weg, um Google Gemini, AI Overviews und AI Mode die Nutzung der eigenen Inhalte zu verbieten, aber die organische Suche nicht minimal zu beeinträchtigen.

Das Setup sieht dann so aus:

1. User-Agent Google-Extended über Robots.txt blocken, damit die Inhalte nicht mehr für die KI-Schulung verwendet werden können
2. Googlebot und Googlebot-News kann das Crawling entsprechend erlaubt werden
3. Zusätzlich wird Googlebot und Googlebot-News die Indexierung der Inhalte erlaubt

4. Anschließend wird um den Teil der Inhalte, die man nicht für AI zur Verfügung stellen möchte, ein data-nosnippet-Attribut im HTML eingebunden. Das kostet ca. 5 Minuten Aufwand durch das Einbinden eines <div>. Aufwändiger ist die Diskussion, welche Inhalte damit ausgezeichnet werden sollen.

   Man könnte das data-nosnippet auch für die gesamte HTML-Seite definieren, aber dann würde man auch Google verbieten, eine Description, beispielsweise aus der Description im Teaser, zu ziehen, wenn man das möchte.

Die data-nosnippet-Doku sagt (Fettung eigene):

Die Doku für Google-Extended-Blocking sagt (Fettung eigene):

Mit diesen Settings wäre also:

1. Die Indexierung und Nutzung der Inhalte für die klassische Suche erlaubt.
2. Inhalte für AI Mode und AI Overviews direkt (Inference) zu nutzen verboten.
3. Die Nutzung der Inhalte für Training und Grounding verboten.
4. Downside: Aus den Inhalten, die mit data-nosnippet ausgezeichnet sind, dürfen keine Inhalte für Featured Snippets oder Descriptions verwendet werden. Aber wer in AI Overviews nicht auftauchen möchte, möchte vermutlich auch keine Featured Snippets (#Leistungsschutzrecht).

Ein Schlupfloch für Google könnte sein, dass AI Mode oder AI Overviews nicht unter “Gemini Apps” fallen. Das wäre aber schon sehr hart, da Google überall davon spricht, dass beides von Gemini supportet wird.

In den DOJ-Dokumenten spricht Google davon, dass data-nosnippet das Training für Gemini, aber nicht für SGE (Vorgänger von AI Overviews) und KITE/MUM (Suchalgorithmen) verbietet.

AI Overviews sind aber auf einem „Customized Gemini” trainiert (sagt Google ebenfalls in den DOJ-Dokumenten).

Ich hoffe, mit dieser kleinen Doku kannst Du nächstes Mal schnell den Lemmingen widersprechen, die einfach rausposaunen, dass das nicht ginge. Es geht. Man muss sich nur 10 Minuten mit der Dokumentation beschäftigen.

Der Kartellrechts-Prozess U.S. and Plaintiff States v. Google LLC [2020] um Googles Monopol im Suchmarkt (nicht zu verwechseln mit dem Fall U.S. and Plaintiff States v. Google LLC [2023] der sich um Googles Monopol im Online-Anzeigengeschäft dreht) geht weiter mit dem Remedies Hearing. Was die Remedies genau werden ist noch längst nicht ausdiskutiert. Während Firefox Sorgen äußert, was mit der Browserwelt passiert, wenn Google die Mozilla-Foundation nicht mehr für die default Auswahl der Suchmaschine bezahlt (Spoiler: Mozilla geht pleite und Chromium wird ein Browser-Monopol. Wenn ich darüber geschrieben hätte, wäre der Artikeltitel irgendwas mit Monopol und Hydra gewesen… Aber zurück zum eigentlichen Thema:), stürzen SEOs sich auf die neuen Prozessdokumente, die im Mai veröffentlicht wurden, und wühlen darin nach den Informationsschnipseln, um sie mit den Puzzleteilen aus Leaks und Experimenten zusammenzusetzen.

Wenn Du tiefer einsteigen willst, aber nicht bis in die Abgründe der öffentlichen Liste der Prozessdokumente einsteigen willst, empfehle ich Dir die Artikel von Search Engine World und Search Engine Journal zu den aktuellen Dokumenten.

Aber ein paar SEO-Insights sind schon ausgegraben worden:

“hand-crafted” Signals

Die Ranking-Algorithmen von Google sind nach wie vor zu großen Teilen Handarbeit. Eigentlich wenig überraschend, aber schön, es mal offiziell bestätigt zu bekommen.

Das bedeutet LLMs, AI, Machine Learning und co werden zwar für die Optimierung eingesetzt, gehen aber nicht alle direkt in den Algorithmus, sondern es werden Faktoren, Thresholds etc daraus berechnet, die in den eigentlichen Algorithmus einfließen. (Stichwort Core Updates)

Google kocht also auch nur mit Wasser, aber halt in größeren Kochtöpfen als die anderen Suchmaschinen.

Der Google-Entwickler, der die entsprechenden Aussagen tätigte, hat darauf hingewiesen, dass Bing die Machine-Learning-Algorithmen direkt einsetzt und entsprechend große Probleme beim Debugging hat.

Das macht Sinn. Außerdem dürften solche händischen Ranking-Faktoren erheblich schneller zu berechnen sein als komplexe AI-Modelle. Das spart Zeit und Ressourcen.

Mich hat die Aussage außerdem an den Yandex Source Code Leak vor ein paar Jahren erinnert. Dort hatte sich bei der russischen Suchmaschine Ähnliches gezeigt. Ob es bei Google auch soweit geht, dass Wikipedia einen spezifischen Score hat, der die Wikipedia-Artikel zu informationellen Queries nach vorne schiebt, will ich nicht spekulieren.

Das Ranking ABC

• A wie Anchors, also die Quell-URLs eines Links
• B wie Body, also der Inhalt des Dokuments
• C wie Clicks, also Nutzersignale aus der Suche

Dieses ABC ist ein Unterpunkt der “hand-crafted” Signals. Und sie sind ein wichtiger Bestandteil der Bewertung, wie relevant ein Ergebnis für eine Query ist.

Selbst wenn man dem guten alten TF*IDF noch eine Annäherung, was Google unter dem B-Signal versteht, schaffen würde, dann würden A- und C- Signale das Ergebnis völlig verändern. Insofern kannst Du TF*IDF-Optimierungen aus deinem SEO-Werkzeugkasten herausholen und ganz tief in die SEO-Mottenkiste stopfen.

Dass Ankertexte relevant sind und (organische/interne) Verlinkung von thematisch relevanten Inhalten sinnvoll ist, ist jetzt keine Überraschung.

Dass der Inhalt relevant ist, überrascht höchstens Link-Zaren.

Dass Google auf Nutzersignale guckt, ist auch keine Neuheit. Aber es wird hier spezifisch gesagt, dass für die Nutzersignale die Kombination aus Query und Dokument erfasst und ausgewertet wird. Macht auch Sinn. Wenn das Ergebnis nicht zur Query passt, wird es nicht passender, weil es zu anderen Queries passt.

Diese Aussage bedeutet aber natürlich nicht, dass Nutzersignale nicht auch an anderer Stelle ausgewertet werden.

The Big Table

Wo wir gerade bei Nutzersignalen sind: Navboost.

Navboost ist kein komplexer Algorithmus, sondern eine große Datenbank, in der aggregierte Informationen stehen, wie häufig ein Dokument zu einer Query geklickt wurde. Quasi eine Zweitverwertung der GSC-Daten. Oder andersrum… Vielleicht ist die GSC hier eher die Zweitverwertung…

Laut den Dokumenten auf Basis der letzten 13 Monate. Dazu noch nicht näher definierte “extra data”, und Zack, fertig ist das Ranking-Signal.

Vermutlich wird es ein bisschen schlaue Mathematik geben, um zu der Kombination aus Dokument und Query einen schönen Faktor zu berechnen. Aber eben kein Machine-Learning-Hokuspokus, sondern eher ein wenig gute, alte Statistik.

🐄⭐

Q* ist der Wert für die Qualität eines Dokuments (oder einer “site”). Die Qualität eines Dokuments ist ein Faktor, der unabhängig von der Relevanz in die Ranking-Berechnung einfließt.

Die spannendsten Details sind natürlich geschwärzt. Aber diese Aussage aus einem der Interviews fand ich aufschlussreich:

Es geht wohl nicht nur um Qualität bei Q*, sondern auch explizit um “trustworthiness” und “authority”. Implizit also auch um “expertise” und “experience”.

Außerdem könnte man aus der Vokabel “site” lesen, dass zumindest Teile von Q* sich nicht auf ein einzelnes Dokument beziehen, sondern auf eine Domain oder Seitenbereiche oder Ähnliches.

Außerdem ist Q* zwar generell nicht abhängig von der spezifischen Query und “static across multiple queries”, aber bestimmte Aspekte von Queries können dieses Qualitätssignal beeinflussen. Als Beispiel genannt sind Queries mit sehr technischer Intention, die zu Ergebnissen die entsprechend technisch sind führen sollen.

Außerdem ist der PageRank eines der Inputsignale für den Q*.

Fazit

Lange Rede kurzer Sinn. Mario Fischer muss seinen Google Workflow Starschnitt nicht komplett über den Haufen werfen. Aber wenn Du ihn Dir in DIN-A1 ausgedruckt und an die Bürowand getackert hast, ist es vielleicht an der Zeit, mit dem Bleistift ein paar Annotationen vorzunehmen.

Ich hab mir noch längst nicht alles durchgelesen, aber einiges Spannendes ist in den Dokumenten, das hilft die Black Box Google zu verstehen.

Letzte Woche hatte ich ein Gespräch mit einer Kundin, die mich gefragt hat: „Was passiert eigentlich, wenn jemand unsere App installiert hat, auf ein Suchergebnis klickt und dann direkt in die App weitergeleitet wird?“ Und ich dachte: Gute Frage! Das schauen wir uns mal genauer an.

Wie funktioniert die Weiterleitung eigentlich? 🗺️

Damit das klappt, brauchst Du sogenannte Deep Links. Sie sorgen dafür, dass Nutzer:innen direkt aus den Suchergebnissen in Deine App weitergeleitet werden.

John Mueller sagt dazu:

Das kannst Du auch nochmal gut in diesem Deep-Link-Schaubild von Google nachvollziehen: Kurz gesagt: Dein Ergebnis bei Google bleibt gleich, aber statt der Website öffnet sich die App.

Technisch gesehen brauchst Du dafür eine Verbindung zwischen Deiner Website und der App. Je nach System heißt das:

• auf Android: App-Links
• auf iOS: Universal-Links

Beide Varianten nutzen Deine bestehenden URLs und leiten Nutzer:innen direkt in die App, wenn sie installiert ist. Und wenn nicht, geht’s ganz normal auf die Website. Die Umsetzung ist etwas technischer, aber keine Raketenwissenschaft. Wenn Du’s genauer wissen willst, findest Du hier zwei gute Einstiege für Android:

• Deep-Links-Crash Course für Android Developer (Teil 1) von Medium
• Android-App-Links von Google

Wird der Klick in der GSC trotzdem gezählt? 🔢

Ja, wird er. Google bestätigt im Blogpost ganz klar:

Du siehst den Klick in der GSC also für die Web-URL, auch wenn am Ende die App geöffnet wurde.

Wenn Du eine Android-App hast und Deine Deep Links korrekt eingerichtet sind, kannst Du sogar genau sehen, wann Google Deine App-Version anzeigt:

Das sieht in der GSC dann so aus:

Was heißt das für Deine SEO-Strategie? 🤔

SEO endet nicht bei Deiner Webseite – ganz im Gegenteil. Wenn Du eine App hast, ist es super wichtig, dass:

• Deine Inhalte sowohl in der App als auch auf der Website verfügbar und konsistent sind
• Du verstehst, wo Deine Nutzer:innen landen, um Content und Funnels entsprechend zu optimieren
• Du zusätzliche Tracking-Systeme nutzt, um die komplette Journey zu erfassen

Tipp: Wenn Du Deep Links nutzt, sorge dafür, dass die Inhalte in Deiner App und auf der Website weitestgehend gleich sind. So vermeidest Du Verwirrung bei den Nutzer:innen und hältst, was Dein Snippet verspricht. Optische Unterschiede sind in Ordnung, Hauptsache der Content bleibt möglichst identisch.

Am Ende hört SEO nicht beim Klick auf. Der Traffic muss auch was bringen – sonst ist’s nett, aber nicht nachhaltig. Wenn Nutzer:innen nach dem Klick in der App landen, sollte die Journey dort weitergedacht werden. Deshalb ruhig mal die SEO-Strategie mit der App-Strategie challengen. 🥊

Kommunikation ist unser tägliches Werkzeug – in Meetings, in Reports, bei Stakeholder-Updates, in Briefings. Und trotzdem verstehen wir uns regelmäßig falsch. Entscheidungen werden verzögert. Erwartungen laufen auseinander. Konflikte schwelen – oder explodieren.

Das liegt selten nur am fehlenden Skillset. Viel häufiger liegt es an Denkfehlern, die unsere Kommunikation verzerren – ganz automatisch, oft unbewusst.

Auch hier möchte ich Dir wieder fünf typische Biases als auch Impulse vorstellen, wie Du ihnen entgegenwirken kannst. Los geht's!

1. Illusion of Transparency – Du denkst, Du seist klarer, als Du bist

Du erklärst eine Maßnahme, ein Problem oder ein Ziel und bist sicher, alle haben verstanden, worum’s geht. Doch in Wahrheit bleiben beim Gegenüber Lücken.

Beispiel: Du briefst Dein Content-Team mit ein paar Stichpunkten, weil Dir die Ziele glasklar erscheinen. Das Ergebnis entspricht nicht Deinen Erwartungen und Du wunderst Dich.

Oder: Du gibst in einer Präsentation implizit zu verstehen, was wichtig ist, aber das Publikum nimmt etwas völlig anderes mit.

🔍 Was passiert?

Wir überschätzen, wie eindeutig unsere Botschaften ankommen. Weil wir selbst den Kontext im Kopf haben, glauben wir, andere sehen ihn genauso.

🛠️ Was hilft?

• Rückfragen stellen wie: „Wie würdest Du das zusammenfassen?“
• Nicht nur was sagen, sondern auch warum.
• Raum lassen für Missverständnisse – nicht beleidigt sein, wenn etwas hinterfragt wird.

2. Curse of Knowledge – Du vergisst, wie es ist, etwas nicht zu wissen

Je tiefer Du in einem Thema drinsteckst, desto schwerer fällt es Dir, Dich in andere reinzuversetzen. Fachbegriffe, Abkürzungen, Prozesse. Du denkst, das sei Standardwissen.

Beispiel: Du erklärst technische SEO-Details im Team-Meeting und merkst nicht, dass Du Fachbegriffe nutzt, die andere nicht kennen.

Oder: In einem Kunden-Workshop gehst Du davon aus, dass Begriffe wie „Zero-Click Searches“ oder „Crawl-Budget“ selbstverständlich sind, dabei sind sie es für dein Gegenüber nicht.

🔍 Was passiert?

Du überforderst andere mit implizitem Wissen. Und wunderst Dich, warum sie nicht folgen können – oder falsch entscheiden.

🛠️ Was hilft?

• Erkläre Dinge so, als wäre Dein Gegenüber neu im Team.
• Mach implizite Erwartungen explizit.
• Verwende Beispiele, statt Dich in Fachsprache zu verlieren.

3. Attribution Bias – Du bewertest Verhalten, nicht Umstände

Wenn andere einen Fehler machen, schiebst Du es schnell auf deren Persönlichkeit („unfähig“, „unmotiviert“). Bei Dir selbst hingegen auf äußere Umstände.

Beispiel: Eine Kollegin liefert ein Projekt nicht fristgerecht ab. Du vermutest fehlende Disziplin. Dass sie gleichzeitig mehrere Ad-hoc-Aufgaben vom Management bekam, siehst Du nicht.

Du selbst hingegen lieferst auch zu spät ab und erklärst es mit „zu vielen Meetings“, nicht mit schlechter Planung.

🔍 Was passiert?

Wir führen Fehler oder Verhalten schnell auf die Person zurück, statt auf äußere Faktoren wie Zeitdruck, unklare Infos oder Systemfehler.

🛠️ Was hilft?

• Frag öfter: Was könnte den anderen gerade stressen?
• Trenne Verhalten von Absicht.
• Formuliere Feedback beschreibend, nicht bewertend: „Mir ist aufgefallen, dass…“

4. Belief Bias – gute Argumente werden überhört, wenn sie nicht ins Weltbild passen

Dein Vorschlag ist sachlich fundiert, aber Dein Gegenüber blockt trotzdem ab. Nicht, weil das Argument schlecht ist, sondern weil es nicht ins Bauchgefühl passt.

Beispiel: Du glaubst, dass die Aussage deiner Agentur wahr ist, weil sie Experten sind, also hältst du das Argument, dass manche SEO-Agenturen veraltete Methoden einsetzen oder eigene Interessen verfolgen, für unbegründet, selbst wenn die Resultate ausbleiben oder intransparent sind. (Wir könnten das ja mal challengen, wenn Du magst! ;)

Oder: Du bist überzeugt, dass Backlink Audits eine gute Investition sind und blendest Argumente aus, die langfristige Effekte belegen (Johan hat mich so langsam überzeugt, dass das mittlerweile Unfug ist - dazu an anderer Stelle einmal mehr!).

🔍 Was passiert?

Wir bewerten Argumente nicht rein nach Logik, sondern danach, ob sie unsere Überzeugungen stützen. Das gilt für Dich und Dein Gegenüber.

🛠️ Was hilft?

• Zeige Anschlussfähigkeit: „Ich sehe, warum Du das so einschätzt – darf ich Dir trotzdem eine andere Sicht zeigen?“
• Mach’s greifbar: statt Charts → kleine Geschichten, Szenarien, konkrete Auswirkungen.
• Setze auf gemeinsame Ziele, nicht auf Rechthaben.

5. Egocentric Bias – Du überschätzt Deine eigene Rolle im Gespräch

Du glaubst, dass Deine Aussagen besonders einflussreich, Deine Gedanken besonders präsent oder Deine Wirkung besonders klar sei, was oft nicht zutrifft.

Beispiel: Du bist überzeugt, dass Dein Redebeitrag im Meeting die Richtung bestimmt hat, dabei wurde er kaum aufgegriffen.

Oder: Du denkst, dass ein Kunde auf Deine Empfehlung besonders achtet. In Wirklichkeit war sie nur eine von vielen, die parallel eingeholt wurden.

🔍 Was passiert?

Wir beziehen zu viel auf uns selbst. Und verkennen, wie wenig Aufmerksamkeit andere uns tatsächlich schenken.

🛠️ Was hilft?

• Geh nicht davon aus, dass Deine Nachricht angekommen ist, sondern überprüf’s.
• Wiederhole, was wichtig ist. Nicht weil andere dumm sind, sondern weil sie beschäftigt sind.
• Nimm Dich selbst nicht zu wichtig. Kommunikation ist nie 100 % steuerbar.

Fazit: Wirkung beginnt im Kopf – nicht im Satz

Ob Du verstanden wirst, ob Du überzeugst, ob Du Vertrauen schaffst – hängt nicht nur davon ab, was Du sagst. Sondern auch, wie sehr Du Deine eigenen Denkmuster kennst.

Wenn Du in Zukunft bewusst(er) kommunizieren willst, frag Dich öfter:

• Was weiß ich gerade, was mein Gegenüber nicht wissen kann?
• Wo fülle ich Lücken mit Interpretationen statt Rückfragen?
• Wie sehr rede ich eigentlich gerade für mich – und nicht für andere?

Denn kluge Kommunikation beginnt nicht mit Rhetorik, sondern mit Selbstreflexion.

💡 Dieser Artikel ist Teil unserer kleinen Serie zu Denkfehlern im Online Marketing. Im letzten Teil ging es um Entscheidungen – und wie Dein Gehirn sie elegant sabotiert. In der nächsten Ausgabe zeigen wir Dir, wie Denkfehler in Teams wirken – und warum manchmal nicht die Strategie hakt, sondern die Zusammenarbeit.