SEOPRESSO PODCAST - Der SEO Podcast mit Björn Darko

Björn Darko
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Ein wöchentlicher SEO Podcast, in dem Host Björn Darko, mit interessanten Persönlichkeiten aus SEO & Digital Marketing diskutiert. Jetzt abonnieren!

  1. 6d ago

    The Death of the Web? Simon Young on AI Search and What Comes Next | Ep.265

    Diese Episode wird unterstützt von Localo, der Local SEO Plattform: https://localo.com/de/ -------------------------- What happens to the web when people get answers without visiting websites—and AI assistants start doing the shopping? In this episode of SEOPRESSO, Björn Darko speaks with Simon Young about his provocative prediction: the death of the web as we know it. Having written about Answer Engine Optimization back in 2019, Simon shares why he believes websites could evolve into knowledge bases that serve AI assistants. We explore what that shift could mean for publishers, marketplaces, local businesses, and the economics of online content. We also debate where trusted platforms still matter, whether Google’s guidance tells the whole story across different AI engines, and why original knowledge could become a business’s most valuable asset. A conversation about the future of discovery, the limits of familiar SEO tactics, and the work brands can start doing today. Key Takeaways SEO fundamentals still matter. Simon challenges agency models that sell promises without delivering the work needed to create results. Zero-click answers put pressure on businesses that depend on referral traffic, advertising, and affiliate revenue. Marketplace disruption may depend on the purchase: routine products and expensive decisions have different requirements for trust and experience. Original expertise, proprietary data, and customer insights can fill knowledge gaps that generic content leaves behind. Google’s guidance should not automatically become your strategy for every AI engine. Different platforms need observation and testing. Simon argues for making useful content accessible to AI systems and building business knowledge bases that assistants can interact with. Traffic volume alone is an incomplete measure of success. Better-qualified visitors and business outcomes deserve greater attention. Chapters 00:00 Introduction: Simon Young and the death of the web00:56 Sponsor message02:12 Answer Engine Optimization before ChatGPT03:26 Voice search, AI assistants, and the device question06:36 Did SEO die—or did the old agency model?09:05 From recommendations to implementation11:09 SISTRIX newsflash13:57 Zero-click answers and the economics of the web17:31 Who wins and who loses in AI search?20:38 Publishers, original perspectives, and information gain22:14 Can AI replace marketplaces?25:48 Websites as knowledge bases for AI28:54 Google’s AI guidance: schema, content, and small gains30:44 How AI engines differ35:14 Personalization and the future of advertising36:42 Should businesses block AI bots?38:43 Focused content and better-qualified visitors40:24 Building a business knowledge base42:29 Finding knowledge gaps and earning visibility45:48 AI search tactics, Reddit, and manipulation47:58 What could the web look like in 2030?50:32 Closing thoughts

  2. Sep 28

    Die 3 Säulen von GEO: LLM Readability, Brand Context & Agentic Commerce – mit Olaf Kopp | Ep. 264

    Diese Episode wird unterstützt von Localo, der Local SEO Plattform: https://localo.com/de/ -------------------------- Link zum besprochenen Artikel: https://searchengineland.com/geo-pillars-488782 --------------------- Ist GEO nur SEO mit neuem Namen? Olaf Kopp (Aufgesang) hat in seinem Search-Engine-Land-Artikel ein Modell mit drei Säulen für Generative Engine Optimization vorgestellt: LLM Readability, Brand Context und Agentic Commerce. Mit Björn Darko spricht er darüber, welche Säule klar SEO ist und wo SEO kaum noch Einfluss hat. Und er erklärt, warum GEO am Ende vor allem eine Frage der Organisation ist. Es geht um Chunking und Passage Relevance, um eine Studie zum Zusammenhang zwischen Readability und Rankings, um Brand-Context-Audits und Prompt-Tracking und um MCP, UCP und ACP als Infrastruktur für KI-Agenten. Außerdem diskutieren die beiden, warum die LinkedIn-Debatte „GEO vs. SEO“ oft am Thema vorbeigeht. Takeaways LLM Readability ist die Säule, die am klarsten zu SEO gehört: Crawling, Indexierung, Informationsarchitektur und gut strukturierter Content bleiben die Basis. LLM-Bots rendern oft kein JavaScript und arbeiten noch effizienzgetriebener als klassische Crawler.Grounding baut auf Rankings auf: Wer nicht in den Top 10 bis 20 steht, wird kaum zitiert. Auf Top-Positionen entscheiden Passage Relevance, Informationsdichte und Information Gain.Brand Context entsteht vor allem außerhalb der eigenen Website: Reddit, Communities, Listicles und Third-Party-Mentions. Das liegt in PR, Kommunikation und Brand und nur begrenzt bei SEO.Brand wird messbar: Mit Prompt-Tracking und Brand-Context-Audits lassen sich Positionierung, Attribute und Lücken konkret sichtbar machen.Agentic Commerce braucht API- und MCP-First-Denken: Produktkontext, Feeds, Agent Experience (AX) sowie Hürden wie Login-Walls und Checkouts. Das sind Aufgaben für Product Management und Engineering.Das eigentliche Problem sind organisatorische Silos. Digital Authority Management soll SEO, Content, PR und Brand zusammenbringen.Kapitel00:00 Intro: Olaf Kopp und die 3 GEO-Säulen00:55 Sponsor02:13 Ist GEO eine neue Disziplin?02:57 Retrieval: Crawling, Indexierung und Document vs. Passage Relevance03:50 Wie LLM-Bots arbeiten: Effizienz, kein Rendering, Vektordatenbanken05:26 Brand Context, Reputation und Topical Authority05:45 GEO als Kanal: LLMs als neue Interfaces07:24 Säule 1: LLM Readability08:11 Studie: Readability-Faktoren und ihre Korrelation mit Rankings09:56 Passage-based Indexing, Featured Snippets und Chunking11:23 SISTRIX Newsflash14:11 Content als größter Hebel: Answer Structure und Information Gain16:37 Säule 2: Brand Context17:30 Citations, Mentions und Prompt-Tracking19:53 Empfohlen werden: Listicles und Reputation20:31 Warum SEO beim Brand Context wenig in der Hand hat22:10 Aus der Praxis: Brand-Context-Audits24:25 Silos, Ego und Digital Authority Management27:48 „It's just SEO“? Warum SEO allein nicht reicht29:32 Säule 3: Agentic Commerce31:20 Agentic Readiness: Product Context, AX, MCP, UCP und ACP33:59 Produktdaten, Feeds und Engineering-Hürden37:22 Die GEO-vs.-SEO-Debatte40:43 Name, Mindset und probabilistische Systeme43:11 Bots unterscheiden: Training vs. User-triggered43:33 Olafs Weg: vom Performance Marketing zur Brand44:25 Outro

  3. Sep 18

    KI frisst SEO-Traffic: Was der E-Commerce jetzt tun muss mit Thomas Gruhle | Ep.293

    Der organische Traffic der größten deutschen Onlineshops ist innerhalb eines Jahres um rund 16 % gesunken. Ist das bereits der Effekt von Google AI Overviews und veränderten Suchgewohnheiten – oder haben viele Shops schlicht ihre SEO-Hausaufgaben nicht gemacht? Darüber spreche ich mit Thomas Gruhle, Gründer und CEO der Digitalagentur LEAP. Grundlage unseres Gesprächs ist eine umfangreiche Studie zur Entwicklung der 2.500 größten deutschen Onlineshops. Wir analysieren, welche Shops trotz des schwierigen Marktumfelds wachsen, warum SEO-Verluste nicht automatisch durch KI verursacht werden und weshalb technische Exzellenz, relevante Inhalte, Autorität und gute Nutzersignale wichtiger denn je sind. Außerdem diskutieren wir, wie AI Overviews den Marketing-Funnel verändern, warum Informationssuchen besonders stark betroffen sind und wie Shops mit hochwertigen Kategorie- und Produktseiten, eigenen Daten, Reviews, Feed-Optimierung und konsequentem Testing reagieren können. Eine Folge über die Zukunft von SEO im E-Commerce – ohne Untergangsszenarien, aber mit klaren Konsequenzen für Unternehmen, Marketingteams und Entscheider. Grundlage ist das vollständige Episodentranskript. Takeaways Der organische Traffic im deutschen E-Commerce ist rückläufig – aber nicht jeder Verlust lässt sich mit AI Overviews erklären. Während der Gesamtmarkt verliert, gibt es weiterhin klare SEO-Gewinner. Entscheidend ist, die eigenen Hausaufgaben besser als der Wettbewerb zu erledigen. AI Overviews treffen vor allem informationsorientierte Suchanfragen und verschieben die Recherchephase zunehmend in die Suchergebnisse. Weniger messbare Klicks bedeuten nicht automatisch weniger Wirkung: Markenbekanntheit und indirekte Conversions werden wichtiger. Technische Qualität, Autorität, relevante Inhalte und Nutzersignale bleiben die Grundlage für klassische Rankings und Sichtbarkeit in KI-Systemen. Kategorie- und Produktseiten sollten nicht nur für Keywords, sondern konsequent für Suchintentionen und konkrete Use Cases optimiert werden. Proprietäre Informationen, First-Party-Daten, Produktbewertungen und echte Erfahrungen schaffen einen Vorteil gegenüber austauschbarem KI-Content. Shops sollten SEO, Conversion-Optimierung und Testing stärker miteinander verbinden und ihre wichtigsten Seitentypen kontinuierlich weiterentwickeln. SEO bleibt ein wichtiger und vergleichsweise profitabler Kanal – benötigt aber klare Prioritäten, Ressourcen und Unterstützung aus dem Management. Kapitelmarken 00:00 Intro und Vorstellung von Thomas Gruhle03:39 So verändert sich der deutsche E-Commerce05:20 Methodik und Datengrundlage der Studie08:16 Welche Rolle spielt Organic Search im Kanalmix?09:08 Rund 16 % weniger organischer Traffic12:11 Warum einige Onlineshops trotzdem wachsen14:55 SISTRIX Newsflash17:42 Gewinner und Verlierer der Entwicklung19:27 Die Grundlagen erfolgreicher SEO-Arbeit21:08 Wie schnell AI Overviews wachsen24:15 Auswirkungen auf Marktplätze und andere Branchen25:19 Informationale und transaktionale Suchanfragen29:40 Die indirekte Wirkung von SEO und KI-Sichtbarkeit31:45 Wie sich der Marketing-Funnel verändert35:57 Marken und Produkte proaktiv in KI-Systemen positionieren39:31 AI Mode, Shopping und die Bedeutung von Produktfeeds40:06 Lohnt sich die Investition in Content weiterhin?43:32 Rankings, Erwähnungen und Citations47:12 Was gute Kategorie- und Produktseiten ausmacht49:19 First-Party-Daten, Reviews und einzigartige Informationen50:47 Suchintention und Nutzerführung richtig verbinden53:35 Warum Testing im E-Commerce unterschätzt wird56:52 Wo ihr die vollständige Studie findet58:50 Thomas’ wichtigste Empfehlungen für Unternehmen61:07 Outro

  4. Sep 11

    SEO, GEO und die Agentur von morgen – mit Aline Kunz & Vanessa Wurster | Ep.262

    SEO verändert sich gerade grundlegend: Google ist längst nicht mehr der einzige Ort, an dem Menschen suchen. Sichtbarkeit entsteht heute auch auf Social Media, YouTube, in ChatGPT, Perplexity und anderen KI-Systemen. Doch was bedeutet diese Fragmentierung für die Rolle von SEO im Marketing-Mix? In dieser Live-Ausgabe des SEOPRESSO Podcasts diskutiere ich mit Aline Kunz und Vanessa Wurster darüber, warum SEO und GEO nicht länger als isolierte Disziplinen funktionieren können. Wir sprechen über die Zusammenarbeit mit Branding, PR, Social Media, UX und Produkt – und darüber, wem das Thema Sichtbarkeit im Unternehmen eigentlich gehören sollte. Außerdem werfen wir einen Blick auf die Agentur von morgen: Werden klassische Retainer und stundenbasierte Abrechnungsmodelle verschwinden? Brauchen Kunden künftig weniger operative Unterstützung und dafür mehr erfahrene Sparringspartner? Und wie entwickeln wir Junior Talents, wenn KI bereits viele Einstiegsaufgaben übernimmt? Eine Diskussion über neue Rollen, veränderte Geschäftsmodelle, automatisierte Prozesse und die Frage, welche Fähigkeiten im Zeitalter von AI Search wirklich wertvoll bleiben. Takeaways SEO entwickelt sich von einem spezialisierten Kanal zu einer zentralen Disziplin für digitale Sichtbarkeit.GEO betrifft nicht nur Websites, sondern ebenso Brand, PR, Social Media, Content, UX und Produkt.Unternehmen müssen Silos aufbrechen, ohne dabei die fachliche Tiefe der einzelnen Disziplinen zu verlieren.Nicht jede Marke muss auf jedem Kanal vertreten sein: Entscheidend sind Zielgruppe, Customer Journey und der konkrete Nutzen.Generative AI kann skalierbaren Content ermöglichen – Expertise, Differenzierung und Vertrauen entstehen jedoch nicht automatisch.Agenturen werden stärker zu strategischen Sparringspartnern und Begleitern bei Prozessen, Automatisierung und Implementierung.Klassische Retainer und die Abrechnung nach Stunden geraten durch AI zunehmend unter Druck.Wenn Einstiegsaufgaben automatisiert werden, braucht es neue Wege, um Junior Talents auszubilden und zu erfahrenen Berater zu entwickeln.Kapitelmarken 00:00 Intro: Live-Podcast mit Aline Kunz und Vanessa Wurster01:30 Wie AI Search SEO und Agenturen verändert03:00 Vom SEO-Kanal zur zentralen Marketingdisziplin04:30 Zusammenarbeit mit Brand, PR, UX und Produkt06:00 Wem gehört GEO im Unternehmen?08:15 Skalierbarer Content durch generative AI09:30 Expertise, Vertrauen und Differenzierung11:20 SISTRIX Newsflash13:35 Die Fragmentierung der Suche14:45 Zielgruppen und Customer Journeys verstehen16:00 Testen statt überall präsent sein zu wollen17:00 Brauchen Unternehmen neue Visibility Teams?19:30 Wie AI das Geschäftsmodell von Agenturen verändert21:00 Warum guter AI-Output weiterhin Expertise braucht22:30 Agenturen als erfahrene Sparringspartner24:00 Was passiert mit Junior Talents?25:30 Die Agentur der Zukunft27:00 Welche Prognosen sind überhaupt noch möglich?28:30 Prozesse, Automatisierung und neue Partnerschaften30:00 Fazit

  5. Aug 31

    Good SEO vs. Bad SEO: Warum SEO eine Produktdisziplin ist |Ep.261

    Was unterscheidet gute SEO von schlechter SEO? Nicht die neuesten Tools, geheimen Hacks oder besonders komplexen Audits. Entscheidend ist, ob SEO innerhalb eines Unternehmens tatsächlich etwas bewegt – oder lediglich Rankings, Reports und eine lange Liste an Tickets produziert. In dieser Solo-Folge stellt Björn zehn Bereiche gegenüber, in denen sich Good SEO und Bad SEO unterscheiden: von Strategie, Nutzerverständnis und Priorisierung über Zusammenarbeit und Testing bis hin zu Enablement, Reporting und professioneller Disziplin. Die zentrale These: Die meisten SEO-Probleme sind keine reinen SEO-Probleme – sie sind Produktprobleme. Wenn Kategorien den Search Intent nicht erfüllen, wichtige Seiten nicht auffindbar sind oder Nutzer nach dem Klick nicht weiterkommen, reicht eine rein technische Betrachtung nicht aus. Moderne SEO muss Nutzerprobleme verstehen, Lösungen mit Produkt und Engineering entwickeln, Business Value erzeugen und SEO skalierbar in der Organisation verankern. Eine Folge für alle, die SEO nicht nur als Traffic-Kanal, sondern als strategische Produktdisziplin verstehen wollen. Takeaways Gute SEO optimiert auf Business Outcomes statt nur auf Rankings, Sichtbarkeit und Traffic. Keyword Research wird erst durch Nutzerverständnis und „Search and then“ zur Produktentwicklung. Rankingverluste sind Symptome – gute SEO sucht nach den eigentlichen Ursachen. Priorisierung und Fokus sind wichtiger als möglichst viele Audits, Tickets und Trends. Fachlich recht zu haben reicht nicht: SEO muss verständlich kommunizieren und andere Teams befähigen. Maßnahmen sollten als Hypothesen mit klarer Erfolgsmessung behandelt werden. SEO muss Roadmaps frühzeitig beeinflussen, statt Produkte erst kurz vor dem Launch abzunehmen. Standards, Playbooks und automatisiertes Monitoring skalieren besser als heroische Einzelaktionen. Gute Reports liefern Orientierung und führen zu einer Entscheidung. Technische Expertise bleibt wichtig, erzeugt aber erst durch Priorisierung, Umsetzung und Business-Bezug echten Wert. Kapitelmarken 00:00 Intro: Was unterscheidet Good SEO von Bad SEO?01:04 Warum die meisten SEO-Probleme Produktprobleme sind02:24 1. Strategie: Outcomes statt Output04:05 2. Nutzerverständnis und „Search and then“05:36 3. Symptome, Ursachen und richtiges Problem Framing07:02 4. Priorisierung, Fokus und Business Value08:39 5. Zusammenarbeit und verständliche Kommunikation10:12 6. Umsetzung, Tests und systematisches Lernen11:33 7. Crossfunktionaler Einfluss auf Produkt und Roadmap12:58 8. Dokumentation, Enablement und skalierbare Systeme14:21 9. Storytelling und entscheidungsorientiertes Reporting15:35 10. Professionalität und realistische Erwartungen16:43 Warum modernes SEO eine Produktdisziplin ist18:05 Fazit: Welches Nutzer- oder Produktproblem steckt dahinter?

  6. Aug 21

    Neue GSC-Features: Social Profiles & AI-Impressions mit Stephan Czysch | Ep.260

    Google erweitert die Search Console um zwei spannende Funktionen: Social-Profile-Properties und einen neuen Bericht zu Impressionen in generativen Suchergebnissen. Gemeinsam mit GSC-Experte Stephan Czysch analysiert Björn, welche Daten Google jetzt für YouTube, Instagram, TikTok und X bereitstellt – und wie SEOs erkennen können, mit welchen Videos und Beiträgen sie in der Google-Suche erscheinen. Im zweiten Teil geht es um den neuen „Generative AI“-Report. Er zeigt Impressionen von URLs in AI Overviews und AI Mode, liefert aktuell jedoch weder Klicks noch die auslösenden Prompts. Was bringen diese Daten also wirklich? Björn und Stephan diskutieren, wie sich die neuen Impressionen mit klassischen GSC-Daten, SERP-Features und den Bing Webmaster Tools verbinden lassen. Außerdem sprechen sie darüber, ob AI Overviews tatsächlich Klicks kosten, warum die Auswirkungen stark vom Suchintent abhängen und welche Funktionen Google noch ergänzen müsste, damit der Bericht für SEOs wirklich wertvoll wird. Takeaways Social Profiles zeigen, über welche Suchanfragen Inhalte von YouTube, Instagram, TikTok und X in Google gefunden werden. Durch den Vergleich mit der eigenen Website lassen sich Keyword-Überschneidungen und Content-Lücken identifizieren. Internationale Impressionen können Hinweise auf Potenziale für Übersetzungen und lokalisierte Videos geben. Der neue Generative-AI-Bericht umfasst Impressionen aus AI Overviews und AI Mode – rückwirkend ab dem 18. Mai. Aktuell zeigt Google nur URLs, Länder, Geräte und Zeiträume, aber keine Klicks oder Prompts. Erst die Verknüpfung mit klassischen GSC-Daten und SERP-Feature-Tracking liefert den notwendigen Kontext. Viele AI-Impressionen bei gleichzeitig sinkenden Klicks können ein Indiz für einen möglichen AI-Overview-Effekt sein – sind aber noch kein Beweis. Ob AI Overviews Klicks kosten, hängt stark vom Suchintent und vom Geschäftsmodell ab. Bei Marktplätzen können Nutzer weiterhin auf Listings klicken, um Angebote zu vergleichen. Statt ausschließlich historische Reports auszuwerten, sollten SEOs definieren, für welche Themen und Suchsituationen sie künftig sichtbar sein wollen. Google sollte Themencluster, Verhaltensdaten, eine klare Trennung der Suchfunktionen und vollständige API-Zugänge ergänzen. Kapitelmarken 00:00 Intro und Vorstellung von Stephan Czysch01:12 Die zwei neuen Features der Google Search Console01:35 Was sind Social-Profile-Properties?03:49 Welche Suchdaten Google für YouTube & Co. zeigt05:26 Prompts in den Search-Console-Daten06:17 Warum stellt Google diese Daten bereit?09:54 Instagram: Bilder, Videos und zusätzliche SERP-Fläche12:55 Keyword-Overlap und Content-Lücken erkennen13:46 Der neue Generative-AI-Bericht16:24 AI Overviews, AI Mode und verfügbare Dimensionen17:04 Was bringen reine Impressionen wirklich?17:58 Generative Daten mit klassischen GSC-Daten verbinden19:13 Warum SERP-Feature-Tracking unverzichtbar bleibt21:55 Kosten AI Overviews organische Klicks?24:42 Warum Marktplätze anders betroffen sein können26:37 Optimierungspotenziale für Videos und Produktdaten27:44 Export- und API-Limitierungen der Search Console29:14 Lassen sich Prompt-Volumina ableiten?31:30 Core Updates und Veränderungen der AI-Impressionen33:22 Welche Daten im Bericht noch fehlen34:33 Fazit und Verabschiedung

  7. Aug 20

    Automatisieren bis zum Kontrollverlust? Warum AI menschliche Kontrolle braucht mit Kai Spriestersbach | Ep. 259

    Nur weil sich ein Prozess mit KI automatisieren lässt, heißt das noch lange nicht, dass wir ihn automatisieren sollten. AI Agents, Claude Code, Codex, MCPs und Skills versprechen enorme Effizienzgewinne. Doch was passiert, wenn wir diesen Systemen zu viel Autonomie geben und irgendwann niemand mehr genau hinschaut? In dieser Live-Episode spricht Björn Darko mit Kai Spriestersbach, Head of AI bei ReachX, über die Risiken agentischer Systeme. Sie diskutieren, weshalb überzeugend klingender AI-Output besonders gefährlich sein kann, wie sich kleine Fehler entlang komplexer Prozessketten multiplizieren und warum technische Kontrollmechanismen das Risiko zwar reduzieren, aber niemals vollständig eliminieren. Kai erklärt, warum Unternehmen zwischen deterministischer Automatisierung und echter Autonomie unterscheiden müssen. Er zeigt, wie Skills, Skripte, Input- und Output-Gates sowie menschliche Freigaben eingesetzt werden können, um AI-Workflows stabiler und verlässlicher zu gestalten. Außerdem geht es um die Verantwortung von Agenturen, neue Pricing-Modelle, den möglichen Wegfall klassischer Junior-Aufgaben und die Frage, ob vollständig autonome Unternehmen überhaupt funktionieren können. TAKEAWAYS AI sollte nur Aufgaben übernehmen, die der verantwortliche Mensch auch ohne AI fachlich beurteilen könnte.Deterministische Automatisierung ist nachvollziehbar – agentische Systeme bleiben variabel und schwer kontrollierbar. Je länger eine Entscheidungskette, desto größer das Risiko, dass sich kleine Fehler fortpflanzen.Skills, MCPs und mehrere prüfende Modelle senken das Risiko, beseitigen es aber nicht.Je komplexer der Output, desto aufwendiger ist seine fachliche Verifikation.Im Agenturgeschäft sollte kein AI-generierter Inhalt ungeprüft das Unternehmen verlassen.AI schafft den größten Wert nicht durch mehr Output, sondern durch Leistungen, die vorher nicht möglich waren.Für Agenturen sind ergebnisbasierte Modelle oft sinnvoller als reine Stundenabrechnung.Der Mensch sollte Ziele, Qualitätsmaßstäbe und kritische Entscheidungen bestimmen – AI bleibt das Werkzeug. KAPITELMARKEN 00:00 Intro: Wer kontrolliert die AI Agents?03:09 Kais Kritik an hochautomatisierten Agenturen07:15 Werden Effizienzgewinne überschätzt?10:09 Nur weil es automatisierbar ist, ist es nicht automatisch gut13:15 Automatisierung vs. agentische Systeme15:20 Wie sich AI-Fehler fortpflanzen17:18 Das Kontrollparadox und Automation Bias18:39 Warum Fachwissen weiterhin unverzichtbar bleibt22:40 Was passiert mit Juniors und Nachwuchskräften?25:30 Automatisierung oder Autonomie?27:03 Kais zwei Grundregeln für den AI-Einsatz28:18 Von der Exploration zum stabilen Workflow29:24 Skills, Skripte sowie Input- und Output-Gates31:16 Warum sich AI nicht vollständig selbst kontrollieren kann32:55 So sieht ein verantwortungsvolles Setup aus33:45 Wo der Mensch zwingend im Loop bleiben muss36:24 AI als Werkzeug für Expertinnen und Experten38:30 Effizienzgewinn oder akzeptiertes Fehlerrisiko?40:14 Darf AI selbstständig Code veröffentlichen?42:22 Verantwortung und Transparenz in Agenturen44:25 Wie verändert AI das Pricing von Agenturen?48:11 Spezialisierung als Wettbewerbsvorteil50:04 Sind vollständig autonome Unternehmen realistisch?52:56 Wann Kai AI in der Praxis einsetzt54:09 Warum Agents kein eigenes Bewusstsein brauchen, um gefährlich zu werden55:39 Verifikation, Monitoring und Modellwechsel57:32 Praktische Automatisierung im Podcast-Alltag58:14 Fazit und Verabschiedung

  8. Aug 14

    Social SEO: Warum Search längst mehr als Google ist – mit Christian B. Schmidt | Ep.258

    Search findet längst nicht mehr nur bei Google statt. Nutzer suchen auf YouTube, TikTok, Social Media – und bewegen sich während ihrer Journey zwischen Websites, Videos, Social Content und inzwischen auch KI-Systemen. In dieser SEOPRESSO-Spezialfolge spreche ich mit Christian B. Schmidt über Social SEO, YouTube und das Search Flywheel: Wie schaffen Unternehmen Content, der nicht nur auf einer Plattform funktioniert, sondern über Google, YouTube, TikTok und Co. hinweg Sichtbarkeit, Brand und Conversions aufbaut? Wir sprechen darüber, warum Social SEO nichts mit den alten „Social Signals“ zu tun hat, weshalb Google Social Content immer stärker in die Suche integriert und warum die eigentliche Chance nicht darin liegt, für jede Plattform separat Content zu produzieren. Stattdessen geht es darum, aus einem starken Content Asset viele relevante Touchpoints zu schaffen. Christian zeigt anhand konkreter Beispiele, wie aus einem Website-Artikel ein YouTube-Video, daraus Shorts und TikToks und wiederum neue Search-Touchpoints entstehen können. Das Ziel: nicht nur Position 1 bei Google, sondern Search Domination über mehrere Formate und Plattformen. Außerdem geht es um Evergreen Content vs. Trends, die Rolle von YouTube und TikTok, Content Repurposing, Creator vs. Corporate Content und die Frage, wie sich Social SEO am Ende überhaupt messen und monetarisieren lässt. Takeaways: Social SEO bedeutet: mit nativem Content in den Suchsystemen von Social-Plattformen sichtbar zu werden.Denkt nicht mehr in einzelnen Kanälen, sondern in einer Search Journey über Google, Website, YouTube, TikTok & Co.Ein Thema kann über mehrere Assets die SERPs dominieren: Website, Video, Bilder und Social Content.Website → YouTube → Shorts/TikTok → weitere Formate: vorhandener Content ist oft der beste Ausgangspunkt für neue Formate.Evergreen Search Content kann über Jahre Views, Leads und Sales generieren.TikTok ist nicht nur eine Entertainment-, sondern zunehmend auch eine Suchplattform.Erfolgreichen Content darf und sollte man recyceln und erneut veröffentlichen.Creator Content funktioniert häufig besser als klassischer Corporate Content: Menschen folgen Menschen.Social SEO sollte nicht nur über Reichweite gemessen werden – sondern über Impressions, Leads, Sales und Conversions.Christians wichtigste Empfehlung: Macht aus eurem Web Content Video Content. Kapitelmarken 00:00 Intro: Social SEO direkt vom Campingplatz 01:03 Was ist Social SEO eigentlich? 02:44 Warum Social SEO gerade jetzt wichtiger wird 04:26 Das Search Flywheel: Weg vom Plattformdenken 06:18 Search Domination statt nur Position 1 10:10 SISTRIX Newsflash 12:41 Social Content, Google und KI-Systeme 13:59 Wie Google, Website, YouTube & TikTok zusammenspielen 16:09 Vom Blogartikel zum YouTube-Video und TikTok 19:43 Content Recycling statt ständig neuen Content produzieren 21:30 Welche Plattform passt zu welcher Zielgruppe? 26:38 Wann YouTube besonders sinnvoll ist 30:03 LinkedIn & Instagram im Social-SEO-Mix 34:38 Kann Social SEO wirklich verkaufen? 39:31 Content für Search und KI optimieren 45:10 Content Stacking & erfolgreiches Republishing 48:37 Creator vs. Corporate Content 51:57 Warum Authentizität entscheidend ist 55:11 Wie misst man den Erfolg von Social SEO? 55:37 Rapid Fire: Google oder YouTube? SEO oder GEO? 56:14 Der wichtigste Tipp aus der Folge

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