Außerdem: Warum KI halluziniert, neuer Standard soll KI-Unternehmen zur Kasse bitten, Mitarbeiter sind die Antreiber der KI-Nutzung, mehr Rendite für KI-Projekte … ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­ ͏ ‌     ­
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GEO erklärt: Generative Engine Optimization für Content Marketer

Jahrelang war das Ziel, an die Spitze der Google-Ergebnisseite zu gelangen. Wir haben Artikel geschrieben, Links aufgebaut und jedes Element unserer Inhalte optimiert, um uns diesen wertvollen ersten Platz zu sichern. Was aber passiert, wenn sich die Suchergebnisseite radikal verändert? Was, wenn dein Publikum statt einer Liste blauer Links bereits eine erschöpfende Antwort von einer KI erhält?

Genau das wird gerade zur neuen Realität für Content Marketer. Die weltgrößte Suchmaschine Google hat zuerst „AI Overviews“ eingeführt: Sie beantworteten mehr Fragen als je zuvor. Der nächste Schritt ist der „AI Mode“, mit dem die ehemalige Suchmaschine zu einer universellen, KI-gestützten Antwort-Maschine wird.

Sicher: Nicht jeder Nutzer wird sofort auf KI-Antworten umsteigen. Aber selbst die relativ einfachen AI Overviews hatten bereits einen spürbar negativen Einfluss auf viele unabhängige Websites.

Die große Frage ist: Wie erreichst du deine Zielgruppe, wenn diese Personen nicht mehr auf deine Website klicken müssen? Willkommen in der Ära der Generative Engine Optimization (GEO). Das meint, deine Inhalte so zu optimieren, dass sie von KI-Assistenten und generativen Suchfunktionen gefunden, verstanden und vor allem zitiert werden.

In diesem Artikel zeige ich dir, wie das funktioniert. Die gute Nachricht ist: Vieles davon sollte dir bereits bekannt vorkommen. Die schlechte Nachricht ist: Es ist nicht klar, inwiefern sich der Aufwand lohnen wird.

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OpenAI erklärt, warum KI-Modelle für das Erfinden von Fakten belohnt werden

Große Sprachmodelle wie ChatGPT erzeugen gelegentlich Falschinformationen („Halluzinationen“), weil ihre Bewertungssysteme das Raten von Antworten stärker belohnen als das Eingeständnis von Unsicherheit. In einem offiziellen Beitrag berichtet das Unternehmen OpenAI, dass diese Anreizstruktur eine grundlegende Herausforderung für alle aktuellen KI-Modelle darstellt.

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Neuer Standard soll KI-Unternehmen für Webinhalte zur Kasse bitten

Eine Allianz großer Web-Publisher wie Reddit, Yahoo und Quora hat einen neuen Standard namens Really Simple Licensing (RSL) vorgestellt. Er soll es Webseitenbetreibern ermöglichen, von KI-Unternehmen Geld für die Nutzung ihrer Inhalte als Trainingsdaten zu verlangen.
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MIT-Studie: Mitarbeiter treiben KI-Nutzung mit privaten Werkzeugen voran

Eine missverstandene Statistik aus einer neuen MIT-Studie deutet auf ein Scheitern von KI-Projekten in Unternehmen hin, doch die Untersuchung zeigt das Gegenteil. Michael Nuñez berichtet für VentureBeat, dass eine „KI-Schattenwirtschaft“ floriert, in der Mitarbeiter erfolgreich private KI-Werkzeuge für ihre Arbeit nutzen und damit offizielle Unternehmensinitiativen überholen.

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Wie Unternehmen eine höhere Rendite für ihre KI-Investitionen erzielen

Colleen Jones berichtet für Content Science Review, dass die meisten Führungskräfte trotz des großen Interesses an generativer KI keine messbaren Geschäftsvorteile sehen. Der Hauptgrund dafür ist, dass KI im Gegensatz zu früheren Technologien in einzigartiger Weise von Inhalten als Grundlage und Ergebnis abhängig ist.

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