Wirklich wahres Wingmen SEO Wissen fĂŒr wache Webmarketer #191
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Saskia Ernst
Saskia Ernst
Junior Consultant
🚜 Wer streikt noch nicht, wer will nochmal?

Wer gestern morgen (Montag) in den frĂŒhen Morgenstunden in Hamburg unterwegs war, ob zur Arbeit oder mit dem Hund, dem wird aufgefallen sein, es ist wieder da, das GerĂ€usch von fahrenden ZĂŒgen. Ob Fernzug oder S-Bahn, sie sind wieder unterwegs.

Wer sich dann gedacht hat "Juhu, man kann wieder die Bahn nehmen, das Chaos auf Hamburgs Straßen nimmt wieder ein bisschen ab!" – der hat sich zu frĂŒh gefreut.

Denn neben dem gleichmĂ€ĂŸigen Rattern und Klappern der Wagons waren auch melodische KlĂ€nge von Traktorhörnern zu hören, was man ja sonst in einer Großstadt nicht so gewöhnt ist.

Und spÀtestens da war es klar: Die Bahn, die fÀhrt. Die Bauern, die auch.

Wer allerdings weiterhin nicht streikt, sind die Wingmenschen, die Woche um Woche die interessantesten Erkenntnisse fĂŒr Dich zusammendreschen:

  • Nora zeigt Dir auf, wie sich Suchverhalten beyond Google verĂ€ndern wird
  • Sandra hilft Dir, den Knime-Schweinehund zu ĂŒberwinden
  • Philipp berichtet, wieso Google under Pressure ist
  • Behrend hinterfragt, ob Bard einem bald mitteilen wird, wann es Quatsch erzĂ€hlt
  • Anita hat Dir was zu sagen/zu zeigen

Und nun, viel Spaß beim Lesen!

Deine Wingmenschen

Was wir gelesen haben
Nora Tiedemann
Nora Tiedemann
Junior Consultant
Beyond Google: Wie verĂ€ndert sich Suchverhalten? đŸ€ł

KĂŒrzlich habe ich in einer Instagram Story gelesen, dass die Person statt auf Google zu suchen ChatGPT fragt, ob die jeweilige UrlaubsaktivitĂ€t fĂŒr Kleinkinder geeignet sei. Ich hielt das erstmal fĂŒr eine Art Edge Case. Dann bin ich auf die Studie von Adobe Express "Using TikTok as a Search Engine" gestoßen.

Die amerikanische Studie hat 808 Verbraucher und 251 Unternehmer zu ihrem Suchverhalten befragt. 11 % gaben an, dass sie auf der Suche nach Informationen ChatGPT am hilfreichsten finden. Damit liegt ChatGPT als Suchsystem mit Platz 7 knapp vor Yahoo. Platz 1 belegt aber nach wie vor Google, gefolgt von YouTube und Bing. Ein Suchsystem klettert die Rangliste aber stetig weiter nach oben: TikTok. TikTok ist laut der Studie mit 17 % das Suchsystem auf dem vierten Platz.

Bereits 2022 hat Googles Senior Vice President Prabhakar Raghavan auf der Fortune Brainstorm Tech conference gesagt:

"Something like almost 40% of young people, when they're looking for a place for lunch, they don't go to Google Maps or Search, they go to TikTok or Instagram"

Ein Trend, der sich auch in der Adobe-Studie widerspiegelt:

Die Suchentwicklung auf TikTok

  • Über 2 von 5 Amerikanern nutzen TikTok als Suchmaschine.

  • Fast 1 von 10 der Gen Zs verlĂ€sst sich eher auf TikTok als auf Google.

Die Nutzung von TikTok durch Unternehmen

  • Mehr als die HĂ€lfte der Unternehmer (54 %) nutzt TikTok zur Umsatzförderung.

  • 1 von 4 Kleinunternehmern setzt TikTok-Influencer fĂŒr Produktverkauf oder -werbung ein.

  • Durchschnittlich 15 % des Marketingbudgets werden fĂŒr TikTok-Inhalte verwendet.

Spannend ist auch zu sehen, welche Bereiche der klassischen Suche laut Unternehmern abgelöst worden sind:

Grafik mit der Frage "According to business owners, which TikTok content outperformed traditional SERPs?
Video tutorials: 22 %
Creative tangential content related to company product: 21 %
Product or service reviews: 18 %
Trending challenges or memes: 15 %
Personal stories or anecdotes: 12 %
Short, digestible text slidesshows: 10 %
Guides: 8 %
Q%A or interviews: 7 %
Influencer recoomendations: 6 %

Mit "traditional SERPs" sind hier Ads und die organische Suche inklusive "Local" und "Related Search" gemeint. 

Aber warum TikTok als Suchmaschine?

  • Snackable Content: TikTok bietet kurze, informative Videos.

  • Gen Z schĂ€tzt besonders auf ihren individuellen Geschmack zugeschneiderten Inhalte, wĂ€hrend Babyboomer sich eher von narrativen Videos angezogen fĂŒhlen.

  • Besonders beliebte Inhalte sind Video-Tutorials, Produktbewertungen und persönliche Geschichten.

  • Verbraucher sagen, dass TikTok, wenn es um E-E-A-T geht, unschlagbar bei Erfahrung und Expertise ist, AutoritĂ€t und Trust hingegen schwĂ€cheln.

Ich finde es immer wieder faszinierend, wie sich das Suchverhalten im Laufe der Zeit Ă€ndert. Und vor allem: wie finden Menschen, was sie suchen und wie können wir als SEOs dieses BedĂŒrfnis auch befriedigen? 💭 Was machst Du, wenn Du nicht findest, was Du suchst?

Sandra Radtke
Sandra Radtke
Consultant
Dein Start mit KNIME

FĂŒr manche ist KNIME wahrscheinlich schon ein alter Hut. Dass aber noch nicht alle mit dem Tool vertraut sind, zeigt mir der geplante Vortrag auf der Campixx "Datenanalyse mit KNIME fĂŒr Einsteiger". Falls Du auch schon immer mal mit KNIME arbeitet wolltest, aber nicht bis zur Campixx warten möchtest, dann habe ich hier eine Kurzanleitung fĂŒr Dich:

Wann lohnt sich KNIME?

KNIME lohnt sich vor allem, wenn Deine Datenmengen fĂŒr Google Spreadsheets oder Excel zu groß sind. Google Spreadsheets verweigert regelmĂ€ĂŸig den Import. Excel öffnet die Dateien meistens, allerdings kann das auch schon mal eine Weile dauern. (Ich will auch nicht wissen, wie viel Zeit ich schon beim Warten auf Tabellenprogramme verschwendet habe...)

KNIME lohnt sich aber auch bei kleineren Datenmengen. Zum Beispiel, wenn Du die Inhalte zweier Tabellen miteinander zusammenfĂŒhren möchtest. Der grĂ¶ĂŸte Vorteil von KNIME ist neben der Geschwindigkeit aber: Die Workflows sind wiederholbar. Du investierst einmal Zeit fĂŒr die Entwicklung des Workflows. Danach kannst Du das aber immer wieder verwenden.

Ein Beispiel:

Angenommen, Du hast einen Screaming Frog Crawl und der zeigt Dir 241 interne Weiterleitungen. FĂŒr die Korrektur ist es hilfreich zu wissen, wo die Weiterleitungen verlinkt sind. Das CSV-Dokument, das Screaming Frog in meinem Beispiel ausgespuckt hat, war mit 216.774 Zeilen und 15 Spalten aber zu groß fĂŒr Google Spreadsheets. Deswegen kommt jetzt KNIME ins Spiel.

Dein 1. KNIME-Projekt

Starte KNIME, lege einen neuen Workflow an und wÀhle die Node "CSV Reader" aus. Wenn Deine Datei mehr als 10.000 Zeilen hat, bekommst Du diesen Hinweis angezeigt: "The suggested column types are based on the first 10000 rows only."

Screenshot aus Settings der Node "CSV-Reader": The suggested column types are based on the first 10000 rows only. See "Advanced Settings" tab.

Damit Du nicht nur 10.000 Zeilen einliest, musst Du in den Advanced Settings bei "Limit data rows scanned" das HÀkchen rausnehmen und alles mit "ok" bestÀtigen.

Node CSV-Reader, die Daten aus Screaming Frog enthÀlt und deren Ampel auf gelb steht.

Wenn die Ampel Deiner Node nun gelb zeigt, kannst du ĂŒber Rechtsklick + "Execute" die Node ausfĂŒhren. Wechselt die Ampel auf grĂŒn, ist Deine Datei in KNIME. Bekommt die Ampel ein Ausrufezeichen, hast Du einen Fehler bei der Konfiguration gemacht.

Was Du jetzt aus den Daten machst, liegt ganz bei Dir. Ich persönlich finde folgende Nodes fĂŒr AnfĂ€nger (aber auch generell) sehr geeignet, denn damit kannst Du meistens alles filtern, clustern, mit Zusatzinfos versehen etc.:

  • Row Filter: Hiermit kannst Du nach Kriterien innerhalb der Zeilen einer Spalte filtern.

  • Rule based Row Filter: Hiermit kannst Du nach mehreren Kriterien in mehreren Spalten gleichzeitig filtern.

  • Column Splitter: Teilt Deine Tabelle in die Spalten auf, die Du behalten möchtest und solche, die Du nicht mehr brauchst.

  • Joiner: Über den Joiner kannst Du Daten aus zwei Tabellen zusammenfĂŒhren. Gibt es Daten, die in beiden Tabellen vorkommen, kannst Du diese direkt miteinander matchen.

  • Concatenate: Mit dieser Node kannst Du beliebig viele DatensĂ€tze zusammenfĂŒhren. Anders als beim Joiner kannst du die DatensĂ€tze allerdings nicht direkt anhand ĂŒbereinstimmender Daten zusammenfĂŒhren.

  • Constant Value Column: Diese Node ergĂ€nzt eine Spalte mit einer beliebigen Info. Hast Du vorher Parameter-URLs gefiltert, kannst Du zum Beispiel eine Spalte mit dem Namen "Parameter-URL" und dem Wert 1 ("Number (integer)" und nicht "String" auswĂ€hlen) hinzufĂŒgen.

Aus den 216.774 Zeilen und 15 Spalten des Screaming-Frog-Exportes kannst Du mit dem Column Splitter zum Beispiel alle Spalten, die Dich nicht interessieren. Wenn Du zusÀtzlich die Zeilenanzahl reduzieren möchtest, kannst Du mit einem der Row-Filter zum Beispiel auch nach einzelnen Verzeichnissen filtern.

Um die Daten dann aus KNIME wieder herauszubekommen, gibt es Export-Nodes, zum Beispiel: Excel Writer, CSV Writer oder Google Sheets Writer.

Falls Du jetzt Dein Einsteigerwissen auf das Advanced-Level heben möchtest, habe ich hier ein paar Leseempfehlungen aus unserem Newsletter fĂŒr Dich:

 Philipp Götza
Philipp Götza
Junior Consultant
Google Under Pressure – Darum muss Google zur Shopping Engine werden

Google geht es nicht so gut. Die letzten Quartalszahlen waren nicht gut. Die Aktie hat entsprechend nachgegeben. Und im Antitrust-Verfahren sieht es auch nicht wirklich gut aus.

In den letzten Jahren haben sich durch Risse in der undurchdringbaren RĂŒstung diverse Schwachstellen ergeben und viel Druck aufgebaut. Heute wird es spannend, denn es findet der nĂ€chste Earnings Call von Alphabet fĂŒr das vierte Quartal 2023 statt.

Gemeinsam mit Johan habe ich mich zu dem Thema ausgetauscht: 

Wo drĂŒckt bei Google der Schuh und wo muss die Reise hingehen, um den Druck zu lösen?

Wenn man sich intensiv mit dem Thema befasst, ist es viel einfacher zu verstehen, warum Google tut, was es tut. Daher schauen wir in den nÀchsten Wochen auf einige der zentralen Probleme von Google.

Wir starten mit dem Thema Shopping-Suchen.

Shopping-Suchen an Amazon verloren

Seit Jahren oft GesprÀchsthema: Google hat viele Shopping-Suchen an Amazon verloren. Dazu gibt es einige Daten:

Der Hauptgrund: Auf Amazon und anderen Plattformen macht die Suche nach Produkten mehr Spaß.

Warum ist das ein Problem?

Shopping-Suchen bringen enorm viel Geld. Wenn Suchende auf Amazon & Co. anstatt Google suchen, fÀllt viel Umsatz weg. Amazon generiert inzwischen signifikante Werbeeinnahmen mit dem Marketplace-Modell, also auf der eigenen Plattform. Das ist Geld, was Google fehlt.

ZusĂ€tzlich baut sich ein Narrativ auf: Google schwĂ€chelt im E-Commerce. Das mögen die Shareholder natĂŒrlich nicht.

Was kann Google dagegen tun?

Zur Shopping Engine werden und ein entsprechendes Einkaufserlebnis liefern.

Das weiß Google seit Jahren. Und arbeitet unter anderem an folgenden Dingen (vieles nur US-sichtbar):

Die US-Suchergebnisse gleichen immer mehr einer Kategorieseite. Oft gibt es einen nahtlosen Übergang von einer Kategorie, hin zu den Produkten. Hier mal ein Beispiel:

Ein Screenshot aus der US-Suche fĂŒr das Keyword "sunglasses". Markiert sind diverse Integrationen, die einer Kategorieseite eines Shops Ă€hneln. Unter anderem unterschiedliche Filter und ein Panel mit dem Titel "Things to know"

An der linken Seite gibt es Filtermöglichkeiten, genau wie ĂŒber den Ergebnissen. Im rechten Bereich findet direkt Kaufberatung statt.

Dazu kommen zahlreiche weitere Features wie z. B.

  • Artikel, bei denen schnelle Lieferung oder "schnelle Abholung" möglich sind

  • VorschlĂ€ge fĂŒr Marken

  • Shops, bei denen andere Personen gekauft haben

Besonders spannend ist das Product Grid. Zu jedem Produkt gibt es Informationen wie beispielsweise Bewertungen, Varianten, Preise und HĂ€ndler, die das Produkt verkaufen:

Ein Screenshot aus dem US-Suchergebnis fĂŒr Sonnenbrillen. In einem Product Grid mit dem Titel "Fast pickup or delivery" ist ein angeklicktes Produkt zu sehen, dass auf der rechten Seite ein neues Panel öffnet. Hier sind Bilder, Reviews, Varianten und Preisinformationen zu sehen.

Aber das ist nicht alles. Wenn man weiter runterscrollt, wird ein "Top Insights" Panel angezeigt, mit dem Google weitere Informationen zu Produkten aggregiert. Man könnte annehmen, dass das strukturierte Daten sind. Google schafft es aber tatsÀchlich, unstrukturierte Daten in strukturierte Form zu bringen.

Hier mal ein Beispiel:

Beispiel aus dem Product Grid mit Informationen zu "Comfort and Material" bei einem Kontaktlinsenprodukt. Rechts daneben ist ein Screenshot der Quelle, in der ersichtlich ist, woher Google diese Information gezogen hat.

Die Informationen zum Thema Komfort beim Tragen dieser Kontaktlinse stammen aus einem Artikel, der keine Informationen im Schema Markup hat. Besonders spannend wird es, wenn oder falls die SGE kommt. Vor ein paar Monaten hat Google ein neues Layout in der SGE eingefĂŒhrt. Meistens getriggert durch generische Keywords, bei denen aktuell Kategorieseiten in den Suchergebnissen dominieren, wie beispielsweise "running shoes":

Ein Screenshot aus der SGE fĂŒr das Keyword "running shoes". Zu sehen ist eine SGE-Antwort mit einem kleinen Text, dem Karusell auf der rechten Seite und drei großen Kacheln, in denen vor allem Marken wie Adidas, Salomon und On genannt sind.

Auch diese Ansicht Àhnelt immer mehr einer Kategorieseite mit Kacheln, um entweder direkt Produkte anzusteuern, oder einen Schritt weiterzugehen und in eine darunterliegende Kategorie abzutauchen.

In dem Beispiel "running shoes" stehen Marken im Vordergrund. In anderen FÀllen können es auch unterschiedliche Stilvarianten sein. Bei Sonnenbrillen zeigt Google bestimmte Formen, wie z. B. Fliegerbrillen, die auch in einer Kachel angeordnet sind und einen tieferen Einstieg in eine feinere Kategorie ermöglichen.

Kommt die SGE wirklich? Ich denke nur dann, wenn klar ist, dass sie sich umsatzneutral oder -positiv auswirkt. DafĂŒr sind die UmsĂ€tze aus Suchanzeigen zu wertvoll. Mehr zu dem Thema hörst Du im SEOSenf Podcast #201

Noch ein Gedanke: Was wĂ€re, wenn man direkt aus Google heraus in den Checkout eines Shops kommt? Auch diese Funktionen testet Google in den USA bereits. Das heißt, Google wĂŒnscht sich, dass Suchende bereits bei Google anfangen zu suchen und idealerweise ihre Suche dort auch abschließen. FĂŒr die Shops bliebe dann nur noch der Kaufabschluss. Das beschreibt die Idee der "One Stop SERP" – von Anfang bis Ende alles in der Suche abzudecken.

"Produktkauf ist nach Versicherungen und Banken der hochpreisigste Bereich fĂŒr Anzeigen.

Insgesamt ist E-Commerce also eins der grĂ¶ĂŸten StĂŒcke vom Ads-Kuchen.

Mehr Suchen sind gut.

Noch besser sind mehr Suchen aus dem Bereich, der am meisten oder viel Geld verdient."

– Johan von HĂŒlsen

Je lĂ€nger wir auf der Plattform aktiv sind, desto mehr Werbeanzeigen sehen wir. Vor allem im Shopping-Bereich ist also viel zu holen, wenn wir möglichst lange im Suchergebnis verweilen. Dadurch hat Google auch mehr Kontrolle darĂŒber, was wir sehen. 

Was bedeutet das fĂŒr Dich als SEO?

Es ist nie verkehrt, sich die US-Suchergebnisse anzuschauen, um sich als SEO auf zukĂŒnftige UmstĂ€nde vorzubereiten. Das gilt vor allem fĂŒr den E-Commerce-Bereich, weil hier die dicke Knete winkt.

Was definitiv zunehmend wichtiger wird: Gute strukturierte Daten und ein sauberer Shopping Feed. Auf der Search Central in ZĂŒrich letztes Jahr hat Google immer wieder strukturierte Daten betont und auch davon gesprochen, dass an dem Thema Produktvarianten gearbeitet wird. Vielleicht hat das auch mit dem neuen SERP Feature zu tun, bei dem keine Meta Descriptions zu sehen sind. Stattdessen gibt es unterschiedliche Links in einem Suchergebnis:

Ein Screenshot aus einem Suchergebnis in der deutschen Google-Suche fĂŒr das Keyword "playstation controllers". AuffĂ€llig ist, dass zwar ein Title angezeigt wird, aber keine Meta Description. Stattdessen sind hier einzelne Kacheln mit Bild und Link zu sehen. Photo Credit: Brodie Clark

Wie immer gilt: 

"The general who wins the battle makes many calculations in his temple before the battle is fought.

The general who loses makes but few calculations beforehand."

– Sun Tzu

Behrend von HĂŒlsen
Behrend von HĂŒlsen
Consultant
Sagt Dir Bard bald, wenn es Unsinn erzÀhlt?

Google versucht die ZuverlĂ€ssigkeit von AI, genauer Large Language Models (LLM), nachvollziehbarer zu machen und hat vorgeschlagen, dafĂŒr Selective Prediction zu nutzen.

Wenn sie sich fĂŒr Entwicklung der neuen KI nur halb so viel MĂŒhe gegeben haben wie fĂŒr das Zusammenbauen des Projekt-Namens "ASPIRE" (kurz fĂŒr "Adaptation with Self-Evaluation to Improve Selective Prediction in LLMs", nichts geht ĂŒber ein cleveres Akronym), dann sollte das Ergebnis bald marktreif sein. Vermutlich ist das eher noch ein Forschungsthema. Wenn es aber klappt, könnte es die VerlĂ€sslichkeit von LLMs relevant erhöhen.

Ob das ausreicht, um sich wirklich auf die Ergebnisse verlassen zu können? Wer weiß... und ob sich ein LLM damit davon abhalten ließe, via einfacher Prompts seinen Herausgeber lĂ€cherlich zu machen oder möglicherweise finanziellen Schaden zu verursachen?

Was macht ASPIRE?

Die Idee klingt erstmal simpel: Neben dem Ergebnis zum Prompt wird auch die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass dieser korrekt ist.

Im Gegensatz zu vielen klassischen Machine Learning AnsĂ€tzen ist es bei LLMs nicht einfach möglich, zu prĂŒfen, wie sicher das Modell bei der Antwort ist. 

ASPIRE ist nun ein Konzept, wie man eine Wahrscheinlichkeit dafĂŒr bekommen kann, dass die Antwort korrekt ist. Wenn Du Formeln mit vielen griechischen Buchstaben magst, kannst Du Dir das von Google verlinkte Paper dazu selbst durcharbeiten.

Seeeeehr (wirklich sehr) grob vereinfacht wird die Antwort nochmal gegen das LLM geworfen und gefragt, wie wahrscheinlich das LLM die Antwort findet.

Mit dieser Wahrscheinlichkeit kann man in der Theorie auch das Modell selbst weiter optimieren.

Angewendet auf bestehende (kleinere) LLMs konnten die Forscher von Google bei einigen Benchmarks fĂŒr die ZuverlĂ€ssigkeit – im Vergleich – einige Prozentpunkte herausholen.

Sie gaben keine EinschĂ€tzung ab, ob das bei einer Umsetzung auf die großen LLMs, die im Einsatz sind, sich Ă€hnlich signifikant auswirken wĂŒrde.

Wird Dein Job jetzt endlich von der KI geklaut?

Selbst wenn damit LLMs zuverlÀssiger werden, von einer echten Genauigkeit sind sie noch weit entfernt.

Eine Lehrkraft, die 15 % der Klassenarbeiten grob falsch bewertet, wÀre besser als eine, die 25 % falsch bewertet. Aber in beiden FÀllen wÀre die Benotung schlicht unfair. Und dabei ist noch gar nicht betrachtet, wie viel Quatsch im Unterricht beigebracht wird.

Außerdem wird die Korrektheit natĂŒrlich nur auf Basis der vorliegenden Trainingsdaten geschĂ€tzt. Wenn die Trainingsdaten falsch oder verzerrt sind, sind sowohl die Antwort, als auch die berechnete Wahrscheinlichkeit genauso verzehrt. Quasi so eine arte Dunning-Kruger-Effekt fĂŒr LLMs.

Insofern kann so ein Wahrscheinlichkeitswert auch sehr irrefĂŒhrend sein und einen halluzinierenden Chatbots sogar noch glaubwĂŒrdiger wirken lassen...

Dennoch machen LLMs nach wie vor große Fortschritte und zumindest bestimmte Arten von Aufgaben kann so ein LLM auch heute schon hervorragend erledigen.

Wo die Grenzen liegen, verschiebt sich stetig und es wird viel experimentiert. Johan hatte zum Beispiel in seinem Artikel zum Appen-Abschuss aufgrund algorithmisch automatisierter Anforderungs-Auswertung (wĂ€re meiner Meinung nach die bessere ArtikelĂŒberschrift gewesen, aber mich hat niemand gefragt) die Möglichkeit erwĂ€hnt, dass Google die Aufgaben der Quality Rater durch KI ersetzt. Search Engine Land hat noch einen Kommentar von einem Googler dazu, dass der Quality Rater-Vertrag mit Appen nicht fortgefĂŒhrt wird:

Our decision to end the contract was made as part of our ongoing effort to evaluate and adjust many of our supplier partnerships across Alphabet to ensure our vendor operations are as efficient as possible

Wenn man den genau liest, dann spricht man hier nicht ĂŒber die "Quality Rater", sondern die "Quality Rater Work"... also nicht Menschen, sondern Arbeit. Arbeit, die auch KI machen könnte?

Das ist jetzt natĂŒrlich spitzfindig gelesen und fernab einer offiziellen BestĂ€tigung von Google, aber fĂŒr einen motivierten Verschwörungstheoretiker wĂ€re dieses ĂŒberspezifische Dementi Beweis genug, oder wie Cory Doctorow sagt:

We're nowhere near a place where bots can steal your job, we're certainly at the point where your boss can be suckered into firing you and replacing you with a bot that fails at doing your job

Hoffen wir mal nicht, dass Google versucht, Quality Rater durch LLMs komplett zu ersetzen, das kann auf Dauer nicht gut gehen.

Wenn Du ein Boss bist, lass Dich nicht von Augenwischerei mit Konfidenzmetriken dazu bringen zu glauben, dass Deine Mitarbeiter ĂŒberflĂŒssig sind. KI ist nur ein Werkzeug, keine echte Intelligenz. Überlege lieber genau, ob und wie das Werkzeug eingesetzt werden kann, damit es Dir und Deinen Mitarbeitern wirklich hilft, ohne dass das Automation Bias und Co die Vorteile zunichtemachen. Schlau eingesetzte KI macht die Arbeit von Menschen besser und schneller. Nicht schlau eingesetzte KI macht das exakte Gegenteil.

Anita Böhm
Anita Böhm
Consultant
Public Service Announcement

Wenn Du diese Woche noch nicht genug hast von den Weisheiten der Wingmenschen, hast Du GlĂŒck – hier kommt die Zugabe! Denn wir haben nicht nur fĂŒr unseren Newsletter in die Tasten gehauen: Neben verschiedenen GastbeitrĂ€gen haben sich Jolle und Philipp ein Mikro geschnappt und an verschiedenen Podcasts mitgewirkt.

Damit Dir nix durchrutscht, eine kleine Zusammenstellung fĂŒr Dich:

Das Du darĂŒber hinaus am 8. Februar in WĂŒrzburg und vom 11. bis 13. MĂ€rz in MĂŒnchen auf Johan treffen kannst, der auf den BĂŒhnen des eoSearch Summit und der SMX rumturnt, hatte Sandra ja neulich schon mal fĂŒr Dich aufgedröselt. Schau gerne nochmal nach – vor allem, wenn Du noch einen Rabatt-Code fĂŒr die SMX MĂŒnchen oder die Campixx am 13. und 14. Juni in Berlin gebrauchen kannst!

Ach ja, Wingmenschen im echten Leben treffen ist in Hamburg seit Januar auch wieder beim SEO Meetup möglich. Das nĂ€chste Date, organisiert von Hannah, Florian Elbers und Patrick Tomforde, ist am 20. Februar – also schon mal in den Kalender eintragen!

Auch im Arbeitsalltag stehen wir Dir gerne zur Seite: Mit unserem nigel nagel neuen Snippet-Tool kannst Du die Optimierung von Titles und Descriptions kĂŒnftig richtig effizient gestalten: Einfach anmelden und eine Liste von URLs hochladen, um dann ohne Unterbrechung Snippet fĂŒr Snippet zu polieren. Klingt interessant? Dann schau mal rein!

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Wir sind fĂŒr Dich da.
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Bis bald,
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