Jetzt zu unseren letzten beiden Speakern heute. Schön, dass ihr noch alle da seid. Jetzt ist tatsächlich ein etwas anderes Format, denn wir haben jetzt heute hier das erste Mal einen Live-Podcast auf der Bühne, und zwar den Seopresso-Podcast. Und das Thema wird sein „Content in zwanzig vierundzwanzig. Also ich glaube, ein sehr spannendes Thema. Content bewegt uns alle, äh, wie das in zwanzig vierundzwanzig aussehen wird. Hm, vielleicht kurz zum Seopresso-Podcast: Ihr dürft den natürlich erst mal alle abonnieren auf Spotify und den üblichen Podcast-Seiten. Ähm, ich glaube, mittlerweile hat der, äh, oder euer Podcast über zweieinhalbtausend Streams pro Monat, über zweieinhalbtausend Abonnenten. Also für alle, die sich für SEO interessieren – das sollten wir uns wahrscheinlich alle häufiger anhören – diesen Podcast auf jeden Fall abonnieren. Und ich bin sehr froh, dass ihr beiden heute hier auf der Bühne seid. Einmal Björn Darkow. Ähm, du bist Head of Product und, äh, SEO bei Ladenzeile und, ja, bist verantwortlich für die Weiterentwicklung der Plattform dort und ein sehr großer SEO-Stratege. Von daher wahrscheinlich auch der Podcast Seopresso. Und, ähm, tatsächlich häufig selber auch Speaker und warst vorher VP Product bei Searchmetrics, also hast schon wirklich viel Erfahrung in dem ganzen Thema SEO aufgebaut und bist auch zusätzlich noch sehr international unterwegs, hast in über fünf Ländern gelebt, habe ich gehört, unter anderem UK und Malta. Und wer noch mal einen schönen Rap hören möchte – also scheinbar bist du auch Rapper nebenher –, kann sich den SEO-Rap von, äh, Björn auch noch mal auf Soundcloud anhören. Genau. Und dann, äh, Norman Nielsen, auch herzlich willkommen. Du bist von Omio, der VP of Growth schon seit drei Jahren und verantwortlich für das Organic- und CRM-Marketing bei euch. Ähm, vielleicht auch noch mal ganz kurz: Omio, ich kannte es jetzt vorher noch nicht, aber ihr seid tatsächlich in über dreißig Ländern aktiv mit über dreihundert Mitarbeitern und es ist eine Meta-Suchmaschine und Buchungsplattform für Verkehrsanbindung. Richtig? Richtig. Juhu, sehr gut. Dann würde ich sagen, ähm, ja, los geht's mit dem ersten Live-Podcast hier auf der Bühne und am Ende könnt ihr natürlich auch, wenn ihr wollt, Fragen stellen. Ja, vielen Dank. Ähm, eigentlich hast du jetzt meinen Job übernommen, das Intro zu machen, aber da wir einen Live-Podcast machen und der dann ja auch rausgeht, muss ich das Intro trotzdem machen. Das macht nichts. Let's go. Megidi Moin und herzlich willkommen zu einer neuen Folge SEOPresso. Mein Name ist Björn Darkow und heute spreche ich mit dem sagenumwobenen Großartigen Norman Nielsen. Norman ist Head of ... Nein, sorry. Norman ist VP Organic Growth bei Omio, war zuvor Head of SEO und Content bei Zalando und außerdem Team Lead SEO bei Immonet. Und wir sprechen heute über das Thema Content in zweitausenddreiundzwanzig, vierundzwanzig, welche Möglichkeiten KI und Machine Learning in der Content-Produktion und -Erstellung, ähm, gegeben sind, da sind und welche nutzbar gemacht werden. Ich freue mich sehr, dass er da ist. Hallo Norman. Oh, yeah. (Applaus) Noch haben wir gar nichts geleistet. Äh, danke für den Applaus. Danke für die, ähm, beschämende Intro fast hier für mich wieder. Ähm, und, äh, wir freuen uns, hier zu sein und, äh, haben auch ein paar Fragen vorbereitet. Ihr könnt auch ad hoc Fragen stellen. Das wird dann wahrscheinlich ein bisschen schwieriger, äh, am Ende wieder einzubauen in den, ähm, in den Live-Podcast. Darum, würde ich sagen, machen wir das eher am Ende, wenn extra Fragen sind. Ja, macht das Sinn? Das macht Sinn. Ähm, und dann, würde ich sagen, starten wir einfach mit der ersten Frage. Ey, toll. Vielleicht solltest du Co-Host meines Podcasts werden. Also ich glaube, das wurde eben eh verwechselt. Das ist sein Podcast. Ich bin hier, um Antworten zu geben. Aber ich hab dich sehr gerne in meinem Podcast, weil ich glaube, du hast die schönste und erotischste Podcast-Stimme. Ich kann sie noch ein bisschen runtertunen für euch. Okay, aber lasst uns nicht ... Just for you. (Lachen) Lasst uns nicht abschalten. Vielen Dank auch, dass ihr zur späten Stunde noch hergekommen seid. Ich hoffe, dass wir euch, ähm, ein bisschen Inspiration auch liefern können. Ähm, bin auch das erste Mal in so einem Kinosaal. Sieht irgendwie total ... Und ich hatte ja eigentlich 'n Witz noch machen wollen, aber Norman wo- hat gedacht: „Machen wir zum Schluss." Machen wir Content, oder? Machen wir Content. Okay. Norman? Ja. Wir sind fast in zweitausenddreiundzwanzig, ähm, gehen dann in das Jahr zweitausendvierundzwanzig. Und für diejenigen, die so mein Alter haben, Was ist was? -Bücher, früher, wenn man sich mit der Zukunft auseinandergesetzt hat, war ja alles total abgefahren, fliegende Autos und so weiter. Und wer sich in dieser Bubble, in der wir uns bewegen, bewegt, der hört ganz viel KI, Artificial Intelligence, ganz viel Machine Learning. Und gerade auf Content bezogen ist das natürlich 'ne, ja, ne logische Konsequenz, solche Systeme zu nutzen. Kannst du uns mal als allererstes mal so einen Überblick geben, was aus deiner Sicht alles schon vorhanden ist, ähm, in der Content-Produktion, wenn es, ähm, um Machine Learning und, ähm, Artificial Intelligence geht? Ähm, also, ich glaube, die erste Unterteilung, die wir alle machen sollten, ist: Was für Content-Arten gibt es? Ja, wir haben immer noch die, auch hier vertretenen, ähm, manuellen Content-Schreiber, ja Agenturen, ähm, die helfen, Content zu skalieren. Dann gibt es, äh, dann gibt es regelbasierten Content. Ich weiß nicht, ob wer von euch regelbasierten Content erstellt. Das heißt, ihr habt Da-Daten und Attribute, wandelt die, ähm, ähm, nicht mittels Artificial Intelligence, aber mittels kleinerer Tools um in Texte, in andere Sprachen, in andere Formate auf euren Seiten. Und dann, würde ich sagen, kommt erst die Textproduktion mit, ähm, mit Machine Learning und Artificial Intelligence System. Wir hatten letzte Woche den, äh, AI-Experten bei uns im Büro, Timo Akadum. Der hat erzählt, was jetzt wirklich in dem Synthetic Age – das war sein Schlagwort, ich finde das Wort ganz gut – alles möglich ist. Und tatsächlich kann man aus Tags und Text mittlerweile ja alles erstellen. Also es gibt Text-zu, zu Text, ja. Also, äh, kannst Jasper AI Phrase und so weiter nutzen, um aus einfachen Fragestellungen unendlich viel Text, ähm, herauszuziehen. Qualitätsmäßig auch schon gut. Du kannst Text-to-speech erstellen. Finde ich ganz cool, ja. Also wenn du keine eigene Abteilung dafür hast, kann quasi auch die kleinste Firma jetzt anfangen, eigene Jingles, eigene, ähm, ähm, äh, Voice-Formate bauen. Da gibt es Text zu Video und Text zu, ähm, ähm-Text to Screen Report. Also man kann eigentlich aus Texten mittlerweile alles erstellen. Da ist die Frage, was man für einen Qualitätsanspruch hat, was man für eine Brand hat, wie sie i-konform muss das sein? Aus meiner Erfahrung ist die ... Ich bin kein großer Content Quality Expert oder Nerd, aber die Texte, die da rauskommen, sind mittlerweile so gut, dass du die auf Seiten einsetzen kannst. Ich glaube, auch in manchen Sprachen schon fast ohne ein Quality Gate dazwischen, also ohne, dass das jemand überprüfen muss, würde ich jetzt nicht machen. Wahrscheinlich würden die Agenturen mir auch widersprechen. Ich persönlich kann bei einfachen Themen fast keinen Unterschied machen, ob das ein Mensch oder ein Jasper oder so geschrieben hat. Bei Research-Themen sieht es anders aus. Klar, die AI sind trainiert auf Texten, die sind zwei, drei Jahre alt vielleicht. Da wird man also nicht das neuste Restaurant in Amsterdam wird sie nicht auspucken. Das müsste man immer anders besorgen. Aber ich denke, das ist so grob die Welt, in der wir uns bewegen. Wir kommen von immer noch großartigen manuellen Inhalten, User-generated Content, bis hin zu sehr hochskalierten regelbasierten Inhalten und die AIs können mittlerweile Texte, Bilder, Videos erstellen. Ich habe mit den Dingern rumgespielt. Du kriegst einen Output nach zehn Minuten und das sieht gut aus. Ich wollte gerade fragen, weil du hast ja in deiner Rolle bei Zalando zum Beispiel, ist ja auch ein Unternehmen, was hyperskaliert wurde innerhalb von wenigen Jahren und du ja auch verantwortlich für die Content-Produktion dort warst, jetzt ja bei Omio fast das Gleiche. Und meine Frage an dich wäre auch noch mal: Was hast du sozusagen getestet mit System und welche Anwendungsfälle hast du gehabt, Content so zu skalieren? Und das jetzt in drei Minuten oder wie? Ich glaube, ich war der größte Fashion-Text-Einkäufer, den es gab für ein paar Jahre. Ich glaube, wir haben, als wir die sieben Länder hochgefahren haben, 2012, 2013 haben wir im Jahr 150.000 manuelle Texte bestellt und gekauft. Falls jemand schon mal Texte bestellt hat, das ist eine Menge. Wo habt ihr die gekauft? Bei verschiedensten Anbietern. Wir hatten auch, man muss dazusagen, wir hatten 84 Mitarbeiter im Team. Das heißt, wir konnten auch vieles in-house machen und haben dann gechallenged, in-house versus in-house und outgesourced oder 100 oder knapp 100% outgesourced, was am besten ist. Das war die erste Skalierungsstufe, also eine manuelle skalieren. Dann habe ich mit zwei Energy-Anbietern, eigentlich drei, zusammen regelbasierte Texte erstellt, auch wirklich im sechsstelligen Bereich locker, die eine gute bis sehr gute Qualität hatten. Da gibt es iXemantix, Retresko. Man kann das selber machen über Rosa Energy, wenn jemand irgendwie fähige Mitarbeiter hat. Ich habe einen Junior, der hat sich da eingearbeitet. Wir machen also Energy inhouse im Moment. Also alles ist möglich. Gerade, glaube ich, bei einfachen Themen, wenn du Datenpunkte hast, erste Zug, letzter Zug, günstigster Preis. Ich glaube, das ist fast fehleranfälliger, wenn das ein Mensch macht im Vergleich zu einem regelbasierten, automatisierten System. Und richtig spannend, ich habe Jasby einmal getestet, wir haben auch Phrase im Team getestet. Mein Lieblingsbeispiel heute Morgen schon war, für meine Frau musste ich das testen, die produziert Lebensmittel und dann haben wir irgendwelche DIN-Normen da durchgejagt und die Antworten waren korrekt. Also auch im B2B-Bereich kann man theoretisch solche Systeme einsetzen. Ich würde das natürlich nicht ohne Check machen, aber funktioniert. Wer Bock hat, kann ja mal googeln. Wir haben auch live solche Texte. Ich sage jetzt nicht, auf welchen Seiten das ist, aber ich habe auch in zwei, drei Sprachen jetzt sehr gut funktionierende, komplett AI-erstellte Texte live, die aus Marketing-Sicht super funktionieren. Jetzt kommen wir – das ist ja ein SEO-Podcast –, du hast ja im Prinzip zwei Möglichkeiten, heutzutage Content-Produktion massiv zu skalieren. Die eine Möglichkeit aus meiner Sicht wäre, dass du dir im unternehmeneigenen Newsroom erstellst. Sprich, du musst Editoren und Schreiber hiern, das um das groß zu skalieren. Das ist natürlich sehr kostenintensiv. Auf der anderen Seite hast du natürlich die technologische Möglichkeit, Tools wie Aximand, Dikretresko und wie sie alle heißen, zu implementieren, was natürlich sehr viel kostengünstiger ist und du kannst es auf Knopfdruck wirklich hoch skalieren. Jetzt aus SEO-Sicht – und wir betrachten ja immer die Welt Google dann herum –, da werden ja so Dinge wie EAT, Expertise, Authority und Trust, immer groß gehalten und wird ja auch immer wichtiger. Jetzt stelle ich mir aber die Frage: Wenn du eine Maschine hast, die im Prinzip Content für dich erstellt, wie willst du denn sicherstellen, dass du diese EAT-Norm auch einhältst? Ich glaube, wir sehen ja schon in Sport-und Finance-Nachrichten in den USA, dass das funktioniert. Die funktionieren aus SEO-Sicht, obwohl die meisten Inhalte maschinell erstellt sind. Das hat weniger Fehler. Ich glaube ganz fest, dass Google unterscheiden muss, welche Art von Inhalten sind das. Ein Text ist ja nicht per se schlecht, weil er von einem Menschen oder einer Maschine kommt, sondern er muss immer dem Intent angepasst werden. Und wenn der Intent ist, man will Börsennachrichten oder Stockbewegungen sehen, dann kann das genauso gut eine Maschine schreiben und damit auch ranken, genauso wie ein Mensch das könnte. Glaubst du wirklich, dass Google das unterscheiden kann, ob es von einer Maschine oder einem Mensch geschrieben wurde? Ich glaube sogar, du hast mir vorhin ein Beispiel genannt, wie sie es können. Darum glaube ich auf jeden Fall daran. Natürlich sind das ähnliche Texte am Ende. Der Text ist ja auch nur, oder wenn wir jetzt über den Text sprechen, dieser automatisierte Text ist ja auch nur ein Baustein von der Landing Page. Die Page funktionierte aufgrund der Brand, aufgrund der Verlinkung, alles, was dazugehört. Und du hast ja mehrere Content-Module auf der Seite oder mehrere Content-Komponenten und nur ein Teil davon ist vielleicht über Energie, ein Teil ist 100% AI generiert.Und andere Beispiele sind eigene Preisdaten oder ein manueller Text, die letzten Latest Tipps für Amsterdam oder sowas ja ähm und daraus baut sich ja das Ranking dann ganz am Ende zusammen oder der Quality Score oder wie auch immer wir das nennen wollen. Das heißt Google selbst wenn Google das erkennt, dass es maschinell ist an einer Stelle von ah den vielen Komponenten auf einer Seite muss das ja nicht, ah ist das kein schlechtes Signal ja, das kann ja auch ein gutes Signal sein, weil es eben fehlerfrei gewisse Daten wiedergibt oder so. Ja ich meine, wenn man sich aber. Ich habe mich jetzt gut rausgeredet. Wenn man sich mal zurückerinnert zweitausendzwölf und ihr wart ja mit Salami einer der Vorreiter Kategorietexte auf E-Commerce Seiten. Ob die jetzt wirklich ein Mensch gelesen weiß ich nicht, aber die Texte von der Qualität her waren natürlich mega grottenschlecht und die wurden dann halt von keine Ahnung Textbroker oder so eingekauft ah und so lasen die sich auch. Und ah wenn man das vergleicht mit einem maschinell erstellten Content würde ich sagen, dass der maschinell erstellte (kichern) Content bei, bei far besser ist als das was vielleicht ohne das jetzt runter zu machen ah jemand zu Hause. Vor zehn Jahren hat das funktioniert, das ist jetzt auch verdammt zehn Jahre her, bald elf Jahre. Ähm Ich glaube der Unterschied zwischen gelben und braunen Socken, die Texte waren nicht fein oder war nicht schön am Ende das zu lesen. Aber genau das, was ich dir vorhin erzählt habe, weil ich habe mich mal mit jemandem unterhalten ah von Google und der hat mir erzählt, dass die so Identifier benutzen, indem sie Texte auseinander nehmen und emotionale Werte ah ah betrachten in dem Text. Das heißt, wenn eine Maschine das erstellt, ist natürlich dieser emotionale Wert, den ein Mensch dort reinbringen kann mit bestimmten Keywords oder bestimmten Wörtern oder bestimmten Phrasen, bestimmten Satzbausteinen ah nicht gegeben. Und da an diesen Identifiern erkennen sie, ob es maschinell erstellt ist oder nicht. Also wer schon mal einen Text von einem guten Journalisten gelesen hat, den liest man bis zum Ende. Ja Wer ah einfach einen Kategorie SEO Text liest, der wird nie zu Ende gelesen aus meiner Sicht. Ja Gott, habe ich das gesagt? Ähm Sprich, es gibt klar Themen, ah die eine Maschine im Moment nicht schreiben kann, ob die im Deep Research Bereich sind, ob das tagesaktuelle Themen sind, die nicht nur datenbasiert sind. Mm Das heißt auch die hat eine Maschine einen eigenen Style, das sehen wir bei den Bildern z.B. ja so langsam entwickeln die einen eigenen Style, aber der ist dann über hunderttausend Bilder dann doch wieder gleich, was vielleicht ein sehr guter Schriftsteller oder Journalist nicht haben würde. Mm Ich könnte mir aber auch vorstellen, dass das, wenn wir über zwanzig vierundzwanzig zweitausendfünfundzwanzig sprechen, ah so weit kommt, dass auch ah eine AI einen gewissen Stil entwickeln wird und entwickeln kann und dann auch diese emotionale Nuance, wie du sie nennst, mit einbringen kann. Und dann wird es glaube ich schwer, nicht nur für Google, sondern auch für wirklich alle den Unterschied zu machen. Und ist das die Frage, ah interessiert das den User überhaupt, ob da ein Unterschied gemacht werden muss oder nicht? Vielleicht interessiert es die User gar nicht mehr am Ende. Eine andere Nuance ist ja auch, (räuspert sich) was ja auch immer wichtiger wird, auch in den Augen von Google, ist der Search Intent. Also welche Intention hat eigentlich Suchende oder eine Suchende, ein Suchender oder eine Suchende, wenn sie ah bei Google ah nach bestimmten Informationen sucht, ja Und ähm aus meiner Sicht wird Content ja auch immer mehr psychologischer dadurch und kriegt eine ganz starke UX Komponente auch. Und ähm ich frag mich dann halt wie eine Maschine diese feine menschliche Nuance herausfinden will, was für ein Intent dahinter steckt und dann automatisiert darauf eine Antwort ah zu kreieren. Ich hoffe, ah ich habe die Frage richtig verstanden. (kichern) Ähm Das erste, bevor man überhaupt den Inhalt erstellt, ist ja du machst eine Marktforschung oder ein Intent Research. Ja Du schaust dir, welchen Intent willst du auf der Seite abdecken? Was interessiert denn da der Preis? Sagen wir mal im Reisebeispiel, ist es der Preis, wie schnell kann ich buchen und suchen? Dementsprechend erstellst du ja Content und ordnest ihn auch auf der Seite an. Das heißt, ah es geht nicht mehr ein großer Blog mit dreitausend Wörtern am Ende, sondern du willst vielleicht eine Preiskurve zuerst zeigen, weil der Preis super wichtig ist oder du willst ah den ah Timetable der Züge zeigen, weil das wichtig ist. Das heißt, daran erkennt ja dann eine Maschine, ob der Intent wirklich erfüllt ist oder nicht. Er muss gar nicht mehr dreitausend Wörter haben, um das interpretieren zu können, ah sondern sieht das eher, ob der User dann vielleicht zurückgesprungen ist, ob er eine höhere Verweildauer auf der Seite hat oder was auch immer für ein Usersignal er da abgegeben hat. Das heißt, wenn jemand nach einem Rezept oder so sucht, dann will der im Prinzip ja nur eine Auflistung von Ingredients haben und vielleicht die einzelnen Schritte. Und das sind ja per se schon strukturierte Daten, aus denen eine Maschine dann natürlich den Text machen kann, der genau diesen Intent befriedigt. Wird es jetzt auch hinaus, dass Google das ja eh schon bei sich anzeigt und gar nicht mehr auf die eigene Seite die User lässt? Naja, lass uns mal auf eine andere Seite umspringen. Ähm Ich habe jetzt ja mittlerweile glaube ich schon neunzig Podcasts gemacht und bin selber ja auch ein großer Freund davon und das kommt aus diesem Podcast halt auch immer heraus, Content in Zukunft ah viel mehr als Produkt zu betrachten. Wir alle kennen ja vielleicht dieses phrasing von publish and forget. Okay, wir brauchen Content, Hauptsache der ist da. Der wird dann publiziert und wird im Prinzip ja nie wieder angeguckt. Und diese Theorie, ah Content als Produkt zu betrachten finde ich halt super interessant und würde dich gerne fragen, was dein Ansatz da wäre. Ähm Naja, ähm Produkt bedeutet ja verschiedene Komponenten. Für mich besteht das Produkt und eine Landingpage aus einzelnen ah Komponenten. Ja Die Komponenten haben mehr oder weniger ah Textformate, aber eben auch andere. Was ich eben meinte, die ich glaube, die Zukunft liegt nicht darin, dass man dem User auf dem Handy dreitausend Wörter anzeigt, sondern ah das Produkt oder ich habe mal mit dem CMO von the Iconic, ah das ist so etwas wie Zalando in Australien gesprochen und der meinte, dein digitaler Content, dein digitales Produkt, das ist deine Marke. Ja Das heißt, so wie du dich digital darstellst, was dein digitaler Inhalt ist, das bist du auch als Produkt oder als Domain oder als Brand.Ähm, und, äh, das wird die Richtung sein, dass wir nicht dreitausend Wörter am Ende einer Seite sein, sondern, äh, es wird in, jetzt für jeden Intent, ob das Preis, ob das, ähm, Auswahlmöglichkeiten oder so ist, da wird sich Content, äh, in Zukunft abspielen. Stell mir die Frage jetzt mal. (lacht) Ähm, äh, also du als VP Product, ja, wie siehst du Content, äh, äh, in Zukunft aus Produktsicht? Also (übersprechen 00:02:08) (lacht) ich habe mal mit einem schlauen Menschen gesprochen, der hat gesagt, Content trägt maßgeblich zur Wertschöpfungskette eines digitalen Assets bei. Und da ist so viel Wahres dran, weil du kannst ja heutzutage, kommt darauf an, in was für einer Industrie du arbeitest. (hustet) Aber du kannst ja heutzutage eine wirklich perfekt technische Webseite haben, die schnell lädt, die gut strukturiert ist und so weiter. Äh, wenn du aber den Content nicht hast, der im Prinzip, ähm, das bedient, wa-wa-was dein Produkt ausmacht, ähm, und das nicht pflegst und hegst, dann wirst du halt auch nicht erfolgreich bei Google sein. Und der Ansatz hier zu gehen und sagen, dass Content sozusagen als Produkt betrachtet wird, ist genauso wie man Produktentwicklung sieht, nämlich iterativ, äh, immer verbessern, neue Features, ähm, neue Ideen, neue Visionen fürs Produkt zu entwickeln. Genau das muss man mit dem Content auch machen. Sprich, man muss Content regelmäßig reviewen, refreshen, vielleicht gucken, gibt es neue Ansätze. Ich nehme mal so einen iRobot als, als Beispiel, diese automatischen, diese, äh, Staubsaugerroboter. Ja, ist ja, ist ja im Prinzip ein Produkt, was relativ neu ist und ja, man könnte sagen, fast jedes halbe Jahr eine neue Innovation dazukommt. Das heißt, man muss ja den Content auch dahingehend updaten, vielleicht Videos mit dazufügen, die das noch mal beschreiben oder vielleicht bestimmte Tabellen. Sprich, man muss halt den Content immer wieder reviewen, refreshen und, äh, darauf achten, dass man die Wertschöpfungskette beibehält. G-- Ähm, deine digitalen Assets sind deine Brand am Ende und die wirst du ja nicht einfach zwei Jahre irgendwo links liegen lassen, sondern, ähm, die Wischfunktion ist wahrscheinlich relativ wichtig mittlerweile, ähm, was der iRobot kann. Äh, das heißt Content Recycling, ja, ähm, vielleicht sogar sich, ähm, äh, versuchen an Saisonalitäten anzupassen, dass man wirklich nicht mehr, nicht mehr nur einmal im Jahr, sondern einmal pro Quartal die Inhalte anpasst und auch mal schauen, ob man den-- äh, Intent wirklich bedient, ja, ob Module sich vielleicht ändern. Jetzt, ähm, nach der Pandemie sind die Leute vielleicht ein bisschen preissensitiver und achten nicht mehr so viel auf Qualität. Oder vielleicht ist der Sustainable Gedanke aufgekommen. Dementsprechend muss man den Sustainable Part jetzt, äh, in sein, sein Produkt, in seinen Content mit einbauen. Ähm, sehe ich zumindest stark im, im Fashion- und Travel-Bereich gerade. Und hier macht ja Machine Learning wieder Sinn, weil wenn du, nehmen wir mal 'n E-Commerce-Shop, du hast Millionen von Seiten, du hast ja gar nicht den Überblick. Das ist ja humanly impossible, den Überblick über alle Produkttexte oder über alle Texte zu haben. Das heißt, du musst, sobald neue Attribute dazu kommen, muss ja die Maschine das erkennen und dann dem Text zum Beispiel hinzufügen. Und dann kannst du es ja auch ganz anders skalieren, als wenn du es mit menschlicher Kraft sozusagen versuchst. Ja, also eine eigene Energy oder auch selbst 'ne Anbindung, 'ne API-Anbindung an jemanden, der dir das zuliefert, wenn du jetzt wirklich das Budget dafür hast und willst das outsourcen und musst schnell in neue Länder gehen, ähm, kannst du somit, ähm, was kannst du am besten machen? Du kannst zum Beispiel das ICE-Restaurantmenü jede Woche bei dir reinladen. Ja, ähm, äh, das heißt, du kannst jede Woche aktuellen Content, äh, quasi regelbasiert bei dir reinziehen. Ja. Ja. Ähm, wenn, wenn wir über Content Skalierung sprechen, das bedeutet ja nicht nur, dass man so viel Content wie möglich raushaut in, in, in der schnellsten Zeit, die es irgendwie geht, sondern es bedeutet ja auch, dass man vielleicht das, die, die, mit den Contents, mit denen man arbeitet, die so aufarbeitet, äh, aufbereitet, dass sie halt nicht nur für den Blog da sind, sondern halt auch für andere Formate und andere Devices. Und ich weiß, dass du damals dich sehr stark mit dem Thema Content Pool oder Content Lake auseinandergesetzt hast. Kennt jemand noch den Content Lake? Valentin, tu mir den Gefallen, meld dich. Ja, okay, zwei. Ähm, äh, ja, die, ähm, ich hab das mal vor, ähm, oh, ist jetzt bestimmt schon zweieinhalb, drei Jahre her, ähm, äh, entwickelt. Wa-was ist die zukünftige, was ist der, die Zukunft, wie man Content speichert? Ja, der Datenanalyst, der hat sein Data Lake. Ja, ihr kennt das, alle Sachen werden in einer Art Data Lake zusammengefasst. Daraus kann man sich dann jede Analyse ziehen, die man will. Das Gleiche will man ja eigentlich auch im Content-Bereich haben. Ihr habt, äh, äh, ganz verschiedene Endpunkte. Ihr habt eure App, ihr habt eure mobile Webseite, ihr habt, äh, ihr habt die Smartwatch, ihr habt Out of Home. Ja, ihr habt, äh, ganz viele Endpunkte, wo der Content, den ihr habt, in eurem Content Lake gezogen wird und je nachdem, was für eine, äh, ID dieser, äh, äh, die einzelne Entity hat, wird er neu zusammengesetzt. Das heißt, auf einer Smartwatch kriegt ihr nur die Überschrift und vielleicht n Bild in Größe, äh, ähm, Snippet oder ganz klein, ja? Währenddessen auf dem Desktop, ihr kriegt, äh, äh, Entity eins, zwei, drei, fünftausend, äh, quasi den Best Practice an Inhalten, die ihr habt, zusammengezogen, ähm, und könnt die auch noch personalisiert ausspielen. Das heißt, der Content Lake enabled euren Content an einer Stelle, nennen wir es mal the Single Source of Content. Ähm... Wow. Äh, äh, den über jeden Kanal auszuspielen, E-Mail, selbst die, selbst seine, seine, seine Push-Mitteilung kann sich aus, über ein ID-System aus dem Content Lake, äh, den Content ziehen und der ist nicht mehr nur auf rein auf SEO und Desktop basiert, sondern für jeden Endpunkt wichtig. Aber ist das Fiktion oder gibt es da schon CMS-Systeme, die das schon bewerkstelligen können? Es gibt ein CMS-System im Raum, äh, der, was das schon kann. Ähm, die Richtung ist ja, äh, Contentful plus noch mehr Personalisierung, würde ich, würde ich mal ganz kurz beschreiben. Ein Headless CMS-System? Ein Headless CMS-System, was auch immer, ähm, welcher Anbieter auch immer, gibt es ja in der Gardner-Matrix relativ viele mittlerweile. Wenn man da noch Personalisierung hinzufügt und die, die Entities vielleicht noch ein bisschen feiner macht, ja, also wirklich jeder Satz, jedes, was auch immer, ist, ist eine einzelne Entität, bekommt eine ID, die man später neu zusammenstellen kann. Das wäre für mich der Content Lake.Ähm, wir hatten vorhin auch schon beim, beim Kaffee drüber gesprochen. Also, ma-- Wir betrachten ja aus reiner SEO-Sicht, betrachten wir ja Content immer in der Discovery-Phase, ne. Wenn User wissen noch nicht genau, was sie wollen. Sie gehen zu Google, suchen nach etwas, Content ist wichtig, damit Google das bewerten kann, die Seiten ranken kann. Sprich, man ist in der Discovery-Phase und dafür ist die Webseite super, super wichtig. In, in, in deinem Fall zum Beispiel, ihr arbeitet in ... ja im App-Markt, da ist ja die App sehr viel stärker als die Webseite. Und da hat natürlich der, der Content 'n ganz anderen, ganz anderen, äh Standpunkt, weil da brauchst du Content mehr für Guidance und den Nutzer durch die App zu führen. Vielleicht ganz kurze Titel, ganz kurze, ähm, ähm, ganz kurzes Labeling und du brauchst da nicht so riesen Essays auf den einzelnen Apps. Also wenn jemand mit dem Zug nach Amsterdam fahren will, ja, dann haben wir also 'ne Landingpage für Amsterdam, 'ne Landingpage Berlin-Amsterdam. Wir haben, ähm, Push-Nachrichten: „Hey, willst du nicht nach Amsterdam fahren?" Ähm, wir haben E-Mails, äh, äh, zehn besten Restaurants für Amsterdam. Wir haben 'nen, 'nen, 'nen Magazin, ähm, mit den zehn besten Tipps to visit in Amsterdam oder so. Will man also diese fünf Inhalte fünfmal erstellen oder gibt es 'nen zentralen Punkt, wo man diesen großen Inhalt einmal in großartig erstellt und dann an alle möglichen Endpunkte skaliert, je nachdem, was für ein Endpunkt das ist, in ausführlich in zusammengefasst, maschinell erstellte Zusammenfassung geht auch, habe ich gehört, ja. Ähm, also, ähm, so dass wären meine Ideen. Okay, letzte Frage, die ich an dich habe und die habe ich dir vorhin noch nicht gestellt. Damit überrasche ich dich jetzt. Wow. Jaaa. (lacht) Bevor wir die Fragen- Und das ohne Singen, bitte. -vielleicht die Fragen auch ans Publikum eröffnen. Ähm, wenn du dir jetzt so eine ideale Welt für die nächsten fünf Jahre in, in der Wichtigkeit und Erstellung von Content malen könntest, wie würde die Welt aussehen? Äh, wiederhol mal die Frage noch mal. Wenn du dir jetzt die ideale Welt in Content-Erstellung in den nächsten fünf Jahren, ähm, ausmalen könntest, wie würde diese Welt aussehen? Uhh. Ich glaube, die Welt, äh, also ist nicht trivial zu beantworten. Die Welt teilt sich ja auf, in, äh, was ich am Anfang gezeigt habe. Ich glaube, ähm, äh, wir werden immer noch, ähm, User-generated-Bewertungen haben. Wir werden 'n, 'n großes Feld von, ähm, menschlichen Bewertungen, von, von echten Bewertungen für Produkte haben auf der einen Seite. Das hätte ich am allerliebsten, äh, angebunden, aber über 'ne API und am besten, äh, in dreißig Sprachen verfügbar. Ja, das wäre so der erste Wunsch, den ich für in zwei Jahren hätte, dass man sich eigentlich überhaupt nicht mehr um Translations kümmern muss, ja? Ähm, auf der einen Seite. Auf der anderen Seite würde ich sagen, alles, was datenbasiert oder Attribut, äh, basiert ausgespielt werden kann, sollte von Maschinen je nach Intent ausgespielt werden können, ohne dass da, ähm, außer vielleicht eine Person, die das steuert, so dazwischen sitzen muss. Ja, so, das wäre die, das wäre die perfekte, das perfekte Szenario, was ich sehe. Würdest du denn, äh, Leuten, die sich vielleicht noch überlegen, in, in dem Bereich, ähm, von vielleicht Journalist zu werden oder Editor zu werden, Schreiber zu werden. Wäre das etwas für die Zukunft oder würdest du das eher als brotlose Kunstbezeichnung- Das habt ihr wahrscheinlich alle schon gelesen. Ähm, ich glaube nicht, dass das eine das andere zwingend ersetzt, sondern, ähm, man wird schneller. Die, die Beispiele, die, die jetzt aufkommen, ist dass ja, dass der Journalist erst mal 'n Pre-Research macht. Der gibt einfach mal seine Schlagworte in Jasper ein, kriegt 'n Text und dann kann er an dem weiterarbeiten. So hat er schon mal 'n Grundgerüst. Ähm, es gibt Studien, die sagen, da spart man sich achtzig Prozent der Zeit in der Texterstellung, ja? Das heißt, ich glaube, es ist 'n unterstützender Faktor, wie fast alle Automatisierungen, muss immer noch wer das steuern, ja? Ähm, es ist einfach nur, dass auch vielleicht der Content-Creation-Job Richtung Zukunft geht und 'n bisschen automatisierter stattfindet, ähm, schneller stattfindet, 'n bisschen besser skaliert werden kann dadurch. Stell dir mal vor, 'n Journalist kann 'n Artikel-, 'n Research machen, da hat er drei Monate dran gesessen und kann das innerhalb von 'nem Knopfdruck in zehn Sprachen übersetzen und live bringen. Das würde ihn auch viel mehr enabeln, ja, und, und ihn unabhängiger machen von, von gewissen Medien und so weiter. Finde ich 'n guten Ansatz. Hab ich mir spontan ausgedacht. Ich hoffe, dass das kein Falschschatz ... Auch mehr Zeit für Re-Research dann, dann, dann. Und mehr-- Ja, ja, genau. Er hat mehr Zeit für die Sachen, die wirklich wichtig sind, die er vielleicht nicht leisten kann. Norman, vielen Dank, dass du da warst. Vielen Dank euch fürs Einschalten. Wir sehen und hören uns nächste Woche wieder bei SEO Presso. Ciao. Vielen Dank, euch beiden. Sehr spannender, cooler Podcast. Ähm, danke, dass wir live dabei sein durften. Wir haben seitens der OMKB noch ein kleines Spendenzertifikat für euch, denn die OMKB, die spendet hundert Euro für Tech for a Better World. Das ist als kleines Geschenk sozusagen- Cool, dankeschön. -für euren Podcast oder für den, ähm, Podcast. Jetzt ist aber noch die Frage und die Gelegenheit an euch: Hat noch jemand Fragen zu dem Thema Content zwanzig vierundzwanzig? Jaaaaa. Okay, ihr habt scheinbar super erklärt. Ja, eine. Da war doch schon mal eine. Haut sie einfach raus, ja. Ist ja-- Ist doch nur Spaß. Auch cool. Ist die Bild-Zeitung. Ah, ist die Bild-Zeitung. Sie liegt da noch. Genau. (lacht) Hau raus. Ich hab leider kein Abo. Ich muss-- Jetzt lass sie ihre Frage stellen. (00:39:55) (3 Sekunden Pause) Also kurze Frage für den Livestream: Äh, glaubt ihr, dass zwanzig vierundzwanzig oder dass es bis zwanzig vierundzwanzig möglich ist, dass die AI Texte erstellt, die man auch gerne liest?Es nicht nur zweitausendvierundzwanzig, es ist jetzt schon so. Ich weiß nicht, wenn Du bei der Bildzeitung arbeitest, kennst Du ja wahrscheinlich diesen Case, den der Guardian in England mal gemacht hat mit GPT drei. Das ist ja die Technologie, die im Prinzip auch automatisiert Content erstellt hat. Und die haben einen Test gemacht und haben einen Artikel komplett von der Maschine schreiben lassen und den dann publiziert oder zur Verfügung gestellt. Und Du konntest, also ich konnte nicht mit bloßem Auge sehen, dass das eine Maschine erstellt hat. So wie ich das gelesen, bitte? Nee, es war in Englisch. Ja, das weiß ich nicht. Also wir haben ja verschiedene Sprachen getestet, offensichtlich funktioniert Englisch sehr gut. Auch Deutsch war besser als die meisten anderen Sprachen, aber natürlich noch nicht ganz so weit entwickelt. Ich glaub, man muss auch unterscheiden, ist es jetzt wirklich 'n Research Artikel, wo 'n Journalist verschiedene Datenquellen zeitaktuell zusammenstellen muss, ja, was eine AI vielleicht gar nicht kann. Oder es ist die Wiedergabe von Sportergebnissen, die vielleicht fehlerfreier ist und die ich einfach runterlese. Habt ihr das auch mein Google Home zu Hause? Der liest jetzt manchmal, da liest eine Frau das vor, die einfach ihre Stimme einer AI geliehen hat. Die liest das gut vor. Das klingt gut. Ich hör dir gerne zu. Ja, also ich würd sagen, zwanzig vierundzwanzig kommt schneller. Ich mein, jede Woche sehen wir Entwicklung. Letzte Woche war Text to Motion, ja, wo Du einfach sagst, hey, ich bin 'n Springreiter, beim Thema zu sein, der der über 'n Dreierochser springt oder so und dann dann hat die AI aus diesem gesprochenen Text 'n 'n Motion Video kreiert. Und er hat genau das gemarkt gemacht, was gesagt wurde. Ja. Wir wir haben hier grade noch 'n Kommentar gehabt, dass das schon möglich wäre. Vielleicht. Ja, also ich setz GPT drei ein, um 'n LinkedIn Post zu generieren auf Deutsch und das klappt wunderbar. Du liest es wirklich richtig gerne tatsächlich, also es funktioniert jetzt schon. Ja, auch der Kai Spießerbach, der macht seine ganzen Ads damit mittlerweile. Also 'n 'n Adtext ist kein Deep Research, ist klar, funktionieren mittlerweile im Einsatz schon. Da haben wir doch noch 'n bisschen. Das funktioniert, weil man versteht das sonst so schlecht. Also meine Frage wär jetzt, für welche Texte würdet ihr sagen, kann man das denn schon so integrieren machen? Und für welche eher nicht? Also wenn ich jetzt hier überlege, ob ich möchte, bloggen schreiben oder finde ich halt meine Ideen, meine Gedanken vielleicht auch am besten, irgendwelche Inhalte Genau, einmal die Frage sozusagen, wie dieser Content erstellt wird und für welche Texte sich das sozusagen eignet, ne. Und wie viel ich sozusagen von meinem eigenen Wissen reingeben muss, damit dann der Text überhaupt erstellt werden kann. Wow, nein, 'n Blogartikel sind ja deine persönlichen Gedanken und Schreibweisen und Style und so weiter. Das heißt für 'n Blogartikel seh ich jetzt aus'm Bauche raus nicht den nicht das supergroße Einsatzfeld für eine für eine AI grad 'n 'n Blog ist ja immer zeitlich ist ja 'n sehr zeitnaher Artikel, ja. Wenn's 'n Magazin ist, vielleicht 'n bisschen länger und wenn du informational 'n Artikel hast, der vielleicht jetzt evergreen bisschen länger läuft, da glaub ich, kommt dann eher eine AI zum Einsatz. Aber vielleicht hat der LinkedIn Kollege noch 'n besseres Beispiel dazu. Herr Björn? Aus meiner Erfahrung, alles was hatten wir ja vorhin schon gesagt, alles, was im Prinzip strukturierte Daten schon vorgibt, ne. Sind ja Produktdaten, wie groß ist 'n Fernseher, was für technische Spezifikationen hat er und so weiter. Oder Du hast Stockmarket Geschichten, wo Du weißt, welche Aktie wann, wie wo hochgegangen ist. Oder Fußballergebnisse, wo Du weißt, okay, neunzigste Minute ist eingewechselt worden, fünfundneunzigste ist noch 'n Tor geschossen worden und so weiter. Da funktioniert das natürlich sehr gut bei diesen GPT drei Ansätzen. So wie ich das und ich bin da nicht hundert Prozent drin, aber so wie ich das gelesen und mitbekommen hab, ist es wirklich so, dass Du nur anfangen musst, bestimmte Sätze zu schreiben, vielleicht in deiner Form, wie Du schreibst und die die die Technologie ergänzt sozusagen den ganzen Absatz oder dann mehrere Absätze. Da haben wir noch eine Frage. Ja, noch eine Frage. Was für diese Studierenden datengenausagen, wenn's tatsächlich darum geht, so keine Texte oder ähnliches zu schreiben, als wenn man jetzt also zum Beraten oder oder entwickeln möchte. Das ist klar, so 'n Blogartikel. Letztendlich auf GB t drei, das, was mal reingeht, ist, wenn ein Mensch wieder trainiert, also 'n Stück 'n Text reingehört von deinem Kopf. Daraus ergibt sich dann irgendwie, wie man den Text ergänzend drüber schreibt. Natürlich ähnlich Texte, also eigentlich Produkttexte, die man schon bereit und so weiter, aber wenn da wirklich jeder Ersteller eigentlich auch den gleichen Datensatz zugreifen, die individuellen Text dann auch zeigen. Also kann sein, dass es keine Rolle spielt, aber jetzt mal perspektivisch gedacht, wenn ich mich jetzt an die vierundzwanzig Jahr längeren Artikel schreiben will, ist es dann tatsächlich, wird es dann fair werden oder ist man dann in seiner kleinen Kammer auf der fünfzig Prozent sich seinen Scheiß eingedenken, die ich vielleicht nicht weiß. Hi. Der der was wir vorhin diskutiert haben. Ich glaube, die IS werden immer in immer schnelleren Zyklen sich aktualisieren, ja. Im Moment ist, glaub ich, der letzte Zyklus von von GBT drei ausm November letzten Jahres. Das heißt, sehr aktuelle Daten, wir sind da noch gar nicht drin, ja. 'N Baidu hat, glaub ich, gesagt, sie haben ein Modell, was dreieinhalb, viermal so viel Daten schon verarbeitet in ihrer AI. Das heißt, durch die schnelleren Zyklen werden die Texte auch immer individueller. Ich glaube nicht, dass der UserDas Gleiche, ähm, wenn du, wenn du wirklich einen ähnlichen Text mit der gleichen AI erstellt hast, auf zwei verschiedenen Plattformen, dass der User sich dann beide durchliest und da irgendwie 'ne Ähnlichkeit ist, ob ihn das wirklich stört, mag ich, glaub ich, bezweifeln. Ich frag mich trotzdem, ob für eine Produktseite, wenn's jetzt nicht grad im Sports, also in krassen Sachen ist, sondern so High Fashion, ob dann 'n langer Text Sinn macht in Zukunft, ja. Oder ob nur Attribute und sehr kurze Texte ausreichen, die man regelbasiert machen kann. Oder auch ganz kurz von der Brand oder sogar dem Designer, der das hergestellt hat, dass der das vielleicht kurz beschreibt, weil die AI kann nicht dein neues Produkt beschreiben. Wenn du jetzt 'n, 'n, äh, 'n Kleid rausbringst, ähm, wo du dir Gedanken gemacht hast als Designer und so weiter, dann glaube ich, ist das, was der Designer als Input geben muss. Wenn's 'n Standardprodukt ist, dann kannst du es natürlich einfach nachher schreiben lassen. Ich hab mich mal mit einem der Gründer unterhalten von einem dieser Tools, die diese, die, die, die diesen maschinellen Content erstellen. Und, ähm, der hatte mir das so gepitcht, dass du, äh, nehmen wir mal, äh, Druckerkartuschen waren's damals, ne. Im Prinzip ist es ja immer das gleiche Produkt. Die einzige Variation ist die Farbe oder vielleicht die Marke. Und wenn du jetzt davon, keine Ahnung, sagen wir mal tausend Variationen in deinem Onlineshop hast, kannst du per Knopfdruck für jede einzelnen individuellen Content erstellen, aber nur basierend auf diesen Variationen, sprich auf diesen strukturierten Daten. Das Gerüst per se ist immer das gleiche. Das einzige Unterschied ist halt die Variation, so. Und ich glaube, das ist bei, bei allem anderen auch so, du, du erstellst sozusagen ein Gerüst und worauf es nachher ankommt, sind im Prinzip die Daten, die du zusätzlich noch zur Verfügung hast, versus die Konkurrenz. Je mehr strukturierte Daten du hast, desto individueller wird dein Text und je mehr du's auch aktualisiert und immer wieder updatest, hast du natürlich auch 'n Vorteil der Konkurrenz gegenüber, weil du halt immer den Content fresh hältst und mit immer mit neuen Attributen und Daten anreicherst. Aber das Gerüst, glaube ich, ist eigentlich immer das Gleiche. Du musst es dann halt nur wie ein Produkt sehen und auch iterativ weiterentwickeln. Marcin. Ich hab noch ne Frage, und zwar, ähm, zum Beispiel das Beispiel genannt Staubsauger. Vielleicht die Frage, dynamischer Content, der sich vielleicht an den User anpasst, ja, je nachdem, wie die strukturierten Daten sind. Ich find's gut, dass du den Content Lake gut findest, ja. Genau, ja. Also das ist quasi, sag ich mal, wenn jemand an der, an der Geschwindigkeit des Staubsaugers interessiert ist, dass der das gehighlighted wird auf der Website oder so was. Meine Frage, meint ihr, dass es auch realistisch ist, dass es immer detaillierter wird und immer mehr gehighlightet wird, basierend auf dem User? Oder wird es vielleicht auch schwierig, weil wir wissen ja, Cookies sind kein Vertrauensverhältnis. Wie seht ihr das, dieses Zusammenspiel aus, hey, mehr Spezialisierung, aber vielleicht auch, ja, die User wollen mehr Dinge oder, oder, ja, wie seht ihr das? Ähm, ich glaub, Personalisierung per se ist nichts Schlechtes, ja. Das kann sich auch ergeben, ja, das kann sich auch on the fly ergeben. Wenn du jetzt zum Beispiel siehst, dass jemand eher Linkshänder ist und mit dem linken Daumen scrollt, dann änderst du die on the fly, die Navigation, ja. Kann ich mir gut vorstellen. Äh, wenn jemand, äh, äh, du siehst, er kommt auf die Seite, dann hast du ja den Device, kannst du den Inhalt noch, ähm, quasi fast preload anpassen. Also, ja, Personalisierung ist bei Weitem noch nicht da, wo, wo ich's quasi sehe in zwei Jahren. Und da ist halt super wichtig, da ist wieder dieser Unterschied zwischen Discovery und App. In der App, wenn du 'n eingeloggten User hast, dann hast du natürlich viel mehr Möglichkeiten, das genauso anzubieten, ne. Wenn der, da ist die Homepage sieht ganz anders aus, weil du weißt, der ist nur, der ist am Klettern interessiert und 'n anderes vielleicht am Kochen interessiert. Das heißt, ihm werden ganz andere Produkte angezeigt, ganz anderer Content auch zur Verfügung gestellt, vielleicht informational Content, wie er bestimmte Sachen macht, weil man einfach weiß, was hat er in seinem Warenkorb gehabt, was hat er sich angeguckt, was hat er auf die Wishlist gepackt. Und das sind dann ja auch im Prinzip wieder Daten, die du nutzen kannst, um diese Automatisierung, ähm, nutzerzentrierter sozusagen zu machen. Aber da ist halt 'ne App oder 'n eingeloggter Bereich natürlich sehr viel mehr Wert und Voraussetzung. Damit würd ich sagen, vielen Dank an euch beide. Wir sind hervorragend in der Zeit und wer jetzt mehr wissen möchte, dem kann ich einfach nur empfehlen, den SEOPresso Podcast zu abonnieren. Ja, und ihr wisst ja, a review a day keeps the doctor away. Also, bevor ihr rausgeht, ne, Bewertung abgeben. (lacht) Vielen Dank.
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