Werben im Podcast: SEOPRESSO PODCAST - Der SEO Podcast mit Björn Darko

Diese Episode wird unterstützt von Localo, der Local SEO Plattform: https://localo.com/de/ Das Tool hilft Unternehmen und Agenturen, Google-Unternehmensprofile zu analysieren und ihre lokale Sichtbarkeit zu verbessern. -------------------------- „GEO ist SEO.“ Aber was meint Google damit eigentlich? Sören Bendig und Tobias Schwarz von Audisto waren bei Google Search Central in Barcelona dabei – mit eigenen Vorträgen und vielen Erkenntnissen aus drei Tagen Technical Deep Dive. In dieser SEOPRESSO-Folge gehen wir den Weg einer Seite durch Googles Systeme: vom Crawling über die Indexierung bis zum Ranking. Warum werden manche URLs gar nicht erst gecrawlt? Was steckt hinter „Gefunden – zurzeit nicht indexiert“ und „Gecrawlt – zurzeit nicht indexiert“? Und wie verarbeitet Google Suchanfragen, bevor passende Ergebnisse ausgespielt werden? Wir sprechen über JavaScript, Canonicals, Content-Qualität, Google Trends und Core Updates. Anschließend ordnen wir ein, welche SEO-Grundlagen auch für AI Search gelten – und wo GEO und Agenten zusätzliche Anforderungen mitbringen. Ein Gespräch für alle, die verstehen wollen, was unter der Motorhaube passiert, bevor sie die nächste Optimierungsmaßnahme planen. Takeaways:• Die Auswahl beginnt vor dem Crawling: Google schätzt bereits anhand von URL-Mustern und weiteren Signalen ab, welche URLs sich lohnen.• „Gefunden“ und „gecrawlt, zurzeit nicht indexiert“ beschreiben unterschiedliche Stationen im Prozess. Entsprechend unterschiedlich sollte die Analyse ausfallen.• JavaScript, Content-Platzierung und Canonical-Konstellationen können komplexer sein, als ein oberflächlicher Audit vermuten lässt.• Query Expansion ist kein neues KI-Phänomen. Google verarbeitet schon in der klassischen Suche Synonyme und weitere Varianten.• Die besprochenen Prozesszeiten geben Orientierung, sind aber keine garantierten Fristen für jede Website.• Core Updates sind Neubewertungen. Die Diskussion lenkt den Blick auf Seitenqualität statt auf schnelle Reparaturversprechen.• Für Googles AI Search bleiben Crawling und Indexierung zentrale Grundlagen. Veränderungen liegen auch darin, wie Inhalte verarbeitet und ausgegeben werden.• Seiten, die für die klassische Suche unwichtig erscheinen, können für Agenten relevant sein. Kapitel:00:00 Begrüßung und „GEO ist SEO“01:29 Drei Tage Technical Deep Dive: die Einordnung02:08 Tag 1: Crawling, URL-Auswahl und Crawl-Fehler07:21 Googles Prozesszeiten richtig einordnen10:40 Wie Seitenqualität die Verarbeitung beeinflusst11:13 Search Console: Reports, Daten und Wünsche12:46 Tag 2: Indexierung, JavaScript und Canonicals20:46 Poster-Sessions, hreflang und Community23:09 Tag 3: Query Processing und Query Expansion26:19 Retrieval: Wie Google Suchergebnisse zusammenstellt27:35 Google Trends und Suchanfragen innerhalb einer Session28:34 Core Updates und Seitenqualität30:55 GEO und SEO: gemeinsame technische Grundlagen34:59 Was sich bei Verarbeitung und Ausgabe verändert35:56 Agenten: Welche Seiten müssen zugänglich sein?37:58 Praktische Learnings für Audits und große Websites40:00 Fazit: Grundlagen statt hektischer Umbauten

Diese Episode wird unterstützt von Localo, der Local SEO Plattform: https://localo.com/de/ Das Tool hilft Unternehmen und Agenturen, Google-Unternehmensprofile zu analysieren und ihre lokale Sichtbarkeit zu verbessern. -------------------------- Reddit wird für SEO und AI Search immer relevanter. Doch wie schaffen es Unternehmen, dort sichtbar zu werden, ohne von der Community abgestraft zu werden? Und welchen Einfluss haben Reddit-Diskussionen tatsächlich auf Google, Gemini und ChatGPT? In dieser SEOPRESSO-Folge spreche ich mit Benjamin Szturmaj, Head of SEO & GEO bei CarVia, über seine Reddit-Experimente, konkrete Learnings und erfolgreiche Strategien. Wir diskutieren, warum Google Reddit häufiger zitiert als ChatGPT, weshalb Upvotes oft weniger wichtig sind als die semantische Relevanz eines Threads und wie Marken durch authentische Community-Arbeit ihre Sichtbarkeit steigern können. Benjamin teilt Erfahrungen aus seiner Zeit bei Sixt und aktuelle Experimente bei CarVia. Außerdem sprechen wir über Reddit Pro, Brand Accounts, Crossposting, Customer Support und die Frage, wann Reddit SEO zur Manipulation wird. Semantik schlägt Upvotes: Relevante Thread-Titel und Inhalte sind für AI Citations oft entscheidender als Popularität. Google ≠ ChatGPT: Reddit spielt je nach Suchmaschine und LLM eine unterschiedliche Rolle. Community first: Authentische Hilfe funktioniert besser als versteckte Markenwerbung. Echte Kundenerfahrungen: Reviews, Diskussionen und Crossposts schaffen neue Chancen für AI Visibility. Reddit SEO ist mehr als GEO: Customer Support, Produktfeedback und Community Management gehören dazu. Manipulation funktioniert selten: Künstliche Upvotes und Spam können der Marke schaden. Takeaways 00:00 Intro: Reddit SEO mit Benjamin Szturmaj01:12 Sponsor: Localo02:29 Warum ist Reddit ein SEO-Thema?03:35 Welche Suchanfragen triggern Reddit?05:37 Reddit vs. eigene Website07:48 Reddit, Google und OpenAI10:20 Warum Google Reddit häufiger zitiert12:16 Reddit im Mid- und Bottom-Funnel14:37 Warum Upvotes kaum entscheidend sind16:48 Semantik und Thread-Titel17:30 Der Porsche-Case: Crossposting19:47 Warum kleine Communities gewinnen21:22 Reddit für AI Retrieval optimieren24:49 Community statt reiner SEO-Taktik25:07 Reddit-Erfahrungen bei Sixt27:48 Brand Accounts zurückbekommen30:47 Authentische Brand Mentions33:28 Kunden zu Reddit-Posts motivieren35:17 Spam, Downvotes und der EA-Fail38:10 Lohnt sich Reddit SEO langfristig?40:05 Reddit Ask und die Zukunft45:45 Reddit SEO für B2B und KMU47:05 Wer verantwortet Reddit im Unternehmen?48:48 Reddit als Quelle für Produktideen49:10 Fazit: SEO, GEO und Community Benjamin auf LinkedIn:https://www.linkedin.com/in/szturmaj/ CarVia auf Reddit:https://www.reddit.com/r/CarVia_official/ #RedditSEO #GEO #AISEO #SEOPRESSO Key TakeawaysKapitelmarkenLinksSponsor: Localo

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 web 00:56 Sponsor message 02:12 Answer Engine Optimization before ChatGPT 03:26 Voice search, AI assistants, and the device question 06:36 Did SEO die—or did the old agency model? 09:05 From recommendations to implementation 11:09 SISTRIX newsflash 13:57 Zero-click answers and the economics of the web 17:31 Who wins and who loses in AI search? 20:38 Publishers, original perspectives, and information gain 22:14 Can AI replace marketplaces? 25:48 Websites as knowledge bases for AI 28:54 Google’s AI guidance: schema, content, and small gains 30:44 How AI engines differ 35:14 Personalization and the future of advertising 36:42 Should businesses block AI bots? 38:43 Focused content and better-qualified visitors 40:24 Building a business knowledge base 42:29 Finding knowledge gaps and earning visibility 45:48 AI search tactics, Reddit, and manipulation 47:58 What could the web look like in 2030? 50:32 Closing thoughts

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.Kapitel 00:00 Intro: Olaf Kopp und die 3 GEO-Säulen 00:55 Sponsor 02:13 Ist GEO eine neue Disziplin? 02:57 Retrieval: Crawling, Indexierung und Document vs. Passage Relevance 03:50 Wie LLM-Bots arbeiten: Effizienz, kein Rendering, Vektordatenbanken 05:26 Brand Context, Reputation und Topical Authority 05:45 GEO als Kanal: LLMs als neue Interfaces 07:24 Säule 1: LLM Readability 08:11 Studie: Readability-Faktoren und ihre Korrelation mit Rankings 09:56 Passage-based Indexing, Featured Snippets und Chunking 11:23 SISTRIX Newsflash 14:11 Content als größter Hebel: Answer Structure und Information Gain 16:37 Säule 2: Brand Context 17:30 Citations, Mentions und Prompt-Tracking 19:53 Empfohlen werden: Listicles und Reputation 20:31 Warum SEO beim Brand Context wenig in der Hand hat 22:10 Aus der Praxis: Brand-Context-Audits 24:25 Silos, Ego und Digital Authority Management 27:48 „It's just SEO“? Warum SEO allein nicht reicht 29:32 Säule 3: Agentic Commerce 31:20 Agentic Readiness: Product Context, AX, MCP, UCP und ACP 33:59 Produktdaten, Feeds und Engineering-Hürden 37:22 Die GEO-vs.-SEO-Debatte 40:43 Name, Mindset und probabilistische Systeme 43:11 Bots unterscheiden: Training vs. User-triggered 43:33 Olafs Weg: vom Performance Marketing zur Brand 44:25 Outro

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

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

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?

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

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

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

Wer bist du für Google und KI? So funktioniert Entitätenoptimierung Was genau ist eigentlich eine Entität – und warum wird das Thema durch AI Search, ChatGPT, Google AI Overviews und GEO plötzlich wieder so relevant? In dieser Folge spreche ich mit Maximilian D. Muhr über Entitätenoptimierung, Knowledge Graphs und die Frage, wie Google und generative KI-Systeme Personen, Unternehmen, Marken, Orte und Themen verstehen und miteinander verknüpfen. Dabei wird schnell klar: Entitätenoptimierung bedeutet nicht einfach, eine neue „Entität zu erschaffen“. Viel wichtiger ist es, bestehende Entitäten, Beziehungen und Kontexte konsistent abzubilden. Google versucht nicht nur Begriffe zu verstehen, sondern Beziehungen zwischen Organisationen, Personen, Themen, Produkten und Orten. Wir schauen uns unter anderem an, warum bei einer Marke häufig eigentlich die dahinterstehende Organisation die relevante Entität ist, wie man überprüft, ob Google eine Person oder ein Unternehmen bereits im Knowledge Graph kennt, und welche Rolle Co-Citations, strukturierte Daten und konsistente Erwähnungen spielen. Besonders spannend wird es beim Thema AI Search: Maximilian zeigt, warum er davon ausgeht, dass auch ChatGPT Informationen zu bestimmten Entitäten strukturiert und wie sich diese Informationen von dynamisch generierten Antworten unterscheiden. Am Ende wird es sehr praktisch: Wie sollte eine About-Us- oder Grounding-Page aufgebaut sein? Welche Informationen sollten Unternehmen über alle Plattformen hinweg konsistent verwenden? Und was kannst du konkret tun, um deine Organisation oder deine Autorenentität für Suchmaschinen und KI-Systeme klarer positionierbar zu machen? Takeaways Entitäten sind mehr als Keywords: Entscheidend sind Bedeutung, Kontext und Beziehungen zu anderen Entitäten. Eine Organisation ist häufig die stärkere Entität als die eigentliche Marke. Entitätenoptimierung bedeutet vor allem, Personen, Unternehmen, Themen und Orte logisch miteinander zu verknüpfen. Prüfe, ob deine Organisation oder Person bereits eine Google Knowledge Graph ID besitzt. Sorge auf Website, LinkedIn, YouTube, GitHub, Medienprofilen und anderen Quellen für konsistente Unternehmensnamen und Beschreibungen. Nutze einfache, maschinenverständliche Aussagen: Subjekt – Prädikat – Objekt. About-Us- und Grounding-Pages können zentrale Quellen für die Beschreibung deiner Organisation sein. Wiederkehrende Brand Identity Blocks können je nach B2B-, B2C- oder Recruiting-Kontext variiert werden, während die Kerninformationen konsistent bleiben. E-E-A-T, Autorität und Entitätenoptimierung hängen eng zusammen. Ziel sollte nicht nur sein, Traffic von Google oder ChatGPT zu bekommen – sondern selbst Teil der Antwort und der relevanten Informationslandschaft zu werden. Kapitelmarken 00:00 Intro & Vorstellung Maximilian D. Muhr 02:10 Was ist eigentlich eine Entität? 05:00 Keyword vs. Entität: Wo liegt der Unterschied? 07:20 Sind Marken eigenständige Entitäten? 11:20 Kann man als Marketer eine Entität „erschaffen“? 14:00 Beziehungen, Co-Citations & Entity Mapping 17:00 Entitäten für Taxonomien und interne Verlinkung 19:40 Wie erkenne ich Entitäten im Google Knowledge Graph? 22:40 Virtuelle Influencer als Entitäten 27:45 Woher stammen die Daten im Google Knowledge Graph? 32:10 Knowledge Graph 2012 vs. AI Search heute 34:15 Hat ChatGPT einen eigenen Knowledge Graph? 38:40 Autorenentitäten gezielt stärken 41:55 Wie verknüpft man Entitäten richtig? 46:20 Grounding Pages vs. About-Us-Pages 48:30 Konkrete Maßnahmen für Unternehmen 52:50 E-E-A-T, Entity Building & externe Erwähnungen 53:25 Brand Identity Blocks & konsistente Positionierung 54:45 Fazit & Outro

Product Feeds entwickeln sich vom SEA-Werkzeug zu einem zentralen Hebel für SEO, AI Search und den gesamten E-Commerce. Doch was entscheidet darüber, ob ChatGPT ein Produkt findet, versteht und tatsächlich empfiehlt? Björn spricht mit Jannik Schubert, SEO- und GEO-Freelancer sowie Co-Host des Search Effect Podcasts, über das Zusammenspiel von Product Feeds, Produktdetailseiten und starken Marken. Sie diskutieren, warum PDPs in AI Search an Bedeutung gewinnen, welche Produktdaten für ChatGPT Shopping entscheidend sind und weshalb Konsistenz zwischen Feed, Shop und Marktplätzen unverzichtbar ist. Außerdem geht es um die Peec-AI-Erkenntnisse zur Rolle von Google Shopping, den von On beobachteten Traffic-Anstieg nach der ACP-Integration sowie die Zukunft von ACP und Googles UCP. Eine praxisnahe Folge über Produktdatenqualität, AI Visibility und die Frage, ob KI-Systeme künftig nicht nur Produkte empfehlen, sondern den kompletten Einkauf übernehmen. Takeaways Produktdetailseiten gewinnen in AI Search gegenüber Kategorieseiten deutlich an Bedeutung. ChatGPT Shopping greift derzeit offenbar stark auf organische Google-Shopping-Ergebnisse zurück. Ein vollständiger Product Feed ist die Grundlage dafür, dass KI-Systeme Produkte korrekt verstehen und zuordnen können. Titel und Beschreibungen sollten neben Keywords auch Einsatzbereiche, Zielgruppen und relevante Produkteigenschaften abbilden. Preise, Verfügbarkeit, Versandinformationen, GTINs und SKUs müssen zwischen Feed, PDP und Marktplätzen konsistent sein. PDPs liefern zusätzlichen Kontext, Erfahrungswerte und Vertrauen, die ein standardisierter Feed allein nicht abdecken kann. ACP und UCP könnten Discovery, Produktempfehlung und Checkout direkt innerhalb von AI-Plattformen verbinden. Langfristig gewinnen Händler mit hoher Datenqualität und einer vertrauenswürdigen Marke. Kapitelmarke 00:00 Intro und Vorstellung von Jannik Schubert 01:43 Wie AI Search den E-Commerce verändert 04:14 Warum Produktdetailseiten wichtiger werden 08:57 PDP, Kategorie oder Ratgeber: Welche Seite nutzt die KI? 12:29 Wie ChatGPT Produkte berät und auswählt 15:03 Product Feed oder PDP: Was hat Priorität? 16:50 Google Shopping als Quelle für ChatGPT 19:07 Konsistenz zwischen Feed und Produktseite 23:10 ACP, On und 133 % mehr ChatGPT-Traffic 25:32 Was einen guten Product Feed ausmacht 29:17 Die Bedeutung von GTIN, SKU und Produktvarianten 32:32 Eine zentrale Quelle für alle Produktdaten 34:04 Wer sollte den Product Feed verantworten? 37:25 Wie ACP das AI Shopping verändern könnte 40:22 Wird die PDP künftig nur noch zum Kontroll-Layer? 42:48 Googles Vorteil durch Shopping Graph und UCP 46:25 AI Commerce zwischen Revolution und Hype 51:16 Wer gewinnt im zukünftigen AI Commerce? 53:02 Warum SEO, GEO und Social zusammengedacht werden müssen

SEO verändert sich grundlegend. Rankings und Keywords allein reichen nicht mehr aus. Mit AI Search, Google AI Overviews und LLMs rücken Customer Journey, Positionierung und Business-Verständnis in den Mittelpunkt. Gemeinsam mit Ann-Kathrin Reitmeyer sprechen wir darüber, warum moderne SEOs heute nicht mehr nur Suchmaschinen verstehen müssen, sondern auch Produkte, Zielgruppen und Unternehmensstrategie. Wir diskutieren, warum das Ideal Customer Profile (ICP) wichtiger wird als Suchvolumen, weshalb viele Unternehmen ihre eigenen USPs nicht klar kommunizieren und wie LLMs Marken heute als Spiegel ihrer Außenwahrnehmung dienen. Außerdem sprechen wir über Customer Journey Audits, Messaging-Analysen, den Einsatz von AI zur Identifikation von Content-Lücken sowie darüber, welche KPIs in einer Welt mit sinkenden Klickzahlen wirklich noch relevant sind. Eine Folge für alle, die SEO nicht mehr als Traffic-Kanal, sondern als strategische Disziplin verstehen wollen. 🚀 Takeaways Warum AI Search SEO näher an Produkt, Marketing und Positionierung bringt.Weshalb Suchvolumen allein keine gute Priorisierung mehr ermöglicht.Warum das Ideal Customer Profile (ICP) zur Grundlage jeder SEO-Strategie werden sollte.Wie Customer Journey Audits Content-Lücken sichtbar machen.Welche Rolle Sales, Customer Success und Produktteams für modernes SEO spielen.Warum LLMs wie ChatGPT oder Claude ein hervorragender Spiegel für die eigene Markenwahrnehmung sind.Welche Informationen Unternehmen heute auf ihrer Website häufig vergessen.Wie AI hilft, Messaging und Customer Journey automatisiert zu analysieren.Welche KPIs in Zeiten von AI Search wichtiger werden als reine Rankings.Warum SEO heute eine echte Business-Disziplin ist. ⏱️ Kapitelmarken 00:00 Intro & Vorstellung von Ann-Kathrin Reitmeier 02:00 Warum AI Search SEO grundlegend verändert 05:00 SEO braucht Produktverständnis statt nur Keywords 09:00 ICP statt Suchvolumen – warum Zielgruppen wichtiger werden 13:00 Customer Journey statt Search Intent 19:30 Warum Unternehmen nicht für alle gleichzeitig optimieren sollten 23:00 LLMs als Spiegel der Markenwahrnehmung 26:00 Wo SEO organisatorisch im Unternehmen hingehört 30:00 Neue SEO-KPIs für AI Search und GEO 33:00 Customer Insights aus Sales, Reviews und Reddit gewinnen 38:00 AI für Customer Journey Audits und Messaging-Analysen nutzen 42:00 Low Hanging Fruits, typische Fehler und konkrete Empfehlungen 45:00 Fazit & Verabschiedung

Gewinnt ein SEODAY Ticket im Wert von 599 Euro. Postet euer KI Projekt unter dem Linkedin Post zu dieser Folge: ------------------- Was passiert, wenn KI nicht mehr nur Texte schreibt, sondern komplette Software, Workflows und Geschäftsmodelle entwickelt? In dieser Episode spricht Björn Darko mit Fabian Rossbacher, Gründer des SEO Day, über seinen radikalen Einstieg ins KI-Coding. Fabian erzählt, wie er eine Aufgabe, für die sein Entwicklerteam mehrere Tage eingeplant hatte, innerhalb einer einzigen Nacht selbst umsetzte – und warum dieser Moment seine Rolle als Unternehmer grundlegend verändert hat. Fabian erklärt, wie er mit festen Regeln, Skills, Sub-Agents und automatisierten Workflows mehrere Softwareprojekte gleichzeitig entwickelt. Dabei geht es nicht nur um Geschwindigkeit, sondern vor allem um die Frage, wie sich KI-generierter Code langfristig stabil, verständlich und kontrollierbar halten lässt. Ihr erfahrt, was hinter seinem „Briefing-first“-Ansatz und dem sogenannten Ralph-Pattern steckt, wie seine Systeme nachts selbstständig Code analysieren und verbessern und warum er sich inzwischen teilweise so fühlt, als würde er ein Entwicklerteam mit 80 Mitarbeitenden führen. Außerdem zeigt Fabian konkrete Projekte: automatisiert erstellte Wikis, Content- und Rechercheplattformen, internationale Outreach-Systeme, Podcast-Datenbanken und Tools für SEO, Content und Marketing. Zum Abschluss diskutieren Björn und Fabian, wie KI das Unternehmertum, Agenturen und die Zukunft von Search verändert – und warum die wichtigste Aufforderung aktuell lautet: Hört auf zu warten und fangt an zu bauen. Takeaways – KI-Coding ermöglicht auch Nicht-Entwicklern, komplexe Anwendungen in sehr kurzer Zeit selbst zu bauen. – Geschwindigkeit allein reicht nicht: Regeln, Dokumentation und stabile Architekturen werden durch KI noch wichtiger. – Fabians „Briefing-first“-Prinzip dokumentiert jedes Feature separat, damit neue KI-Sessions den notwendigen Kontext sofort verstehen. – Automatisierte Prüfschleifen können Code fortlaufend analysieren, verbessern und an festgelegte Standards anpassen. – Wer KI produktiv einsetzen möchte, muss lernen, schneller Feedback zu geben und deutlich mehr Entscheidungen zu treffen. – Die größte Chance liegt nicht nur in effizienterer Produktion, sondern in neuen Produkten, Märkten und Geschäftsmodellen. – Agenturen müssen eigene Software und skalierbare Systeme entwickeln, wenn ihre Kunden künftig immer mehr selbst produzieren können. – SEO bleibt Search – unabhängig davon, ob die Antwort über klassische Suchergebnisse, AI Overviews oder einen Chat ausgespielt wird. Kapitelmarken 00:00 Intro, Gastvorstellung und SEO-Day-Gewinnspiel 01:06 Fabians erster großer Aha-Moment mit KI-Coding 03:36 Ist der Wechsel für erfahrene Entwickler schwieriger? 05:11 Wenn KI mehr Probleme löst, als vorher existierten 07:49 Softwareentwicklung während Fabian schläft 08:58 Der „Dangerously Permissionless“-Modus 11:10 Regeln, Skills und Sub-Agents im KI-System 15:51 Warum Workflows die größte Herausforderung waren 17:07 Briefing first: Dokumentation statt Kontextverlust 18:30 Das Ralph-Pattern und automatisierte Prüfschleifen 20:46 Tokenkosten, Hardware und die richtige Infrastruktur 22:17 KI-generierte Wikis und erste Rankings 27:00 Wie automatisierte Inhalte aktuell bleiben 29:38 News-, Recherche- und Datenplattformen mit KI 31:06 Automatisierter Traffic über Reddit und Social Media 33:04 Kann eine KI wirklich wie Fabian kommunizieren? 34:31 Die Zukunft des Solo-Entrepreneurs 37:12 Warum Menschen mit der KI-Geschwindigkeit kämpfen 39:25 Was erfolgreiche KI-Unternehmer mitbringen müssen 41:16 Die Verbindung zu SEO und AI Search 43:01 Erst die Produktionsmaschine bauen, dann alles testen 44:34 Internationaler Outreach in über 200 Märkten 47:43 Was KI für Agenturen und Marketing bedeutet 48:29 Die große deutschsprachige Podcast-Datenbank 49:35 Wird aus dem SEO Day irgendwann der GEO Day? 51:08 Fazit und Gewinnspiel

In dieser SEOPRESSO Spezialfolge von der CAMPIXX 2026 wird das Publikum zum Gast. Björn Darko wirft steile Thesen zur Zukunft von SEO in den Raum und diskutiert live mit Sebastian Adler und Holger Etzel von ReachX, Regina Biskop von der DKB, Beatrice Köhler von Kampagnenreiter, Manuel Stürkat, Andreas Ditze von tripuls media Innovations, Moritz Serif von SEO für Publisher, Kim Nadine Adamek von Digitallotsen, Jan Wölk von OTTO, Sabrina Wieghorst von der Jan Hoffmann Agentur und Jessica Retzlaff von Team Digital. Ist klassische Google-Suche ein Auslaufmodell? Wird technisches SEO zu Feedmanagement? Entwickelt sich SEO immer stärker zu einem Brand-Kanal? Ist Content in Zeiten von AI Search wichtiger denn je – oder nur dann, wenn er echten Information Gain liefert? Und was passiert mit SEO-Agenturen, wenn LLMs Wissen demokratisieren und GEO plötzlich der neue Goldrausch ist? Eine lebendige Diskussion über AI Search, GEO, technische SEO, Content, Brand Visibility, Agenturen, neue KPIs und die Frage, welche Rolle SEOs in Zukunft wirklich spielen. Takeaways: SEO ist nicht tot, aber die alte Klick-Logik verliert an Bedeutung.AI Search verschiebt SEO von Rankings und Traffic hin zu Sichtbarkeit, Erwähnungen, Vertrauen und Entscheidungsbeeinflussung.Technisches SEO bleibt wichtig, entwickelt sich aber stärker in Richtung Datenqualität, Feeds, Struktur und maschinenlesbare Informationen.Content wird nicht unwichtiger, sondern muss einzigartiger werden: Daten, Erfahrung, Meinung, Kontext und Information Gain zählen mehr als austauschbarer SEO-Text.SEO, Brand, PR, Content und Social müssen stärker zusammenwachsen.Agenturen sterben nicht zwangsläufig, aber ihr Geschäftsmodell, ihre Positionierung und ihre Ausbildung neuer Talente müssen sich verändern.GEO ist Chance und Hype zugleich: Es braucht Aufklärung, saubere Methoden und weniger Goldgräber-Mentalität.LLMs sind kein klassischer Traffic-Kanal, sondern ein Entscheidungs- und Empfehlungsraum. Kapitelmarken: 00:00 Intro: Das Campixx Experiment 01:50 These 1: Ist SEO tot? 04:07 Warum AI Search SEO sogar relevanter machen kann 06:16 Google, AI Overviews und die Zukunft der Suche 08:32 These 2: Wird technisches SEO zu Feedmanagement? 10:45 Datenfeeds, Agentic Commerce und Abhängigkeit von Plattformen 12:50 Pricing-Daten, Händler-Feeds und Interessenkonflikte 14:51 Brauchen wir überhaupt noch Websites für Bots? 16:57 These 3: SEO wird zum Brand-Kanal 19:08 Warum SEO, Social, PR und Content zusammenwachsen müssen 21:11 These 4: Content ist King – aber nicht alter SEO-Content 23:28 Information Gain, User Generated Content und echte Erfahrung 25:41 These 5: Sterben SEO-Agenturen? 27:41 Warum Expertenwissen weiterhin Wert hat 30:03 Wie sich Agenturmodelle und Kundenstrukturen verändern 32:18 GEO-Agenturen als neuer Goldrausch 34:32 Bildungsauftrag, FOMO und realistische GEO-Erwartungen 36:36 Schwarze Schafe, Prompt-Versprechen und GEO-Hype 38:00 Was GEO wirklich anders macht 38:49 GEO als Chance für interne Ressourcen 39:46 Outro: Experiment geglückt