Fachwissen für die neue KI-Logik
Wie verändern AIOs (Google AI Overviews) das Web – und was bedeutet es, Inhalte für KI-Systeme statt für Menschen zu schreiben?
Hier findest du Fachartikel, Analysen und Denkanstöße rund um GPT, AIO, semantische Sichtbarkeit und die neuen Spielregeln des Content-Universums. Verständlich erklärt – ohne Buzzwords.
Wie LLMs strukturierte Daten nutzen – und warum Schema.org für AI SEO entscheidend ist
Dieser neue Fachartikel erklärt, wie strukturierte Daten in Large Language Models verarbeitet werden –
vom Schema.org-Markup über Data-to-Text-Prozesse bis hin zu Knowledge-Grounding und RAG.
Anhand von Forschungsergebnissen und Modellanalysen wird deutlich, warum maschinenlesbare Fakten
die Grundlage der KI-Sichtbarkeit bilden – und was das für Marken, Content-Teams und SEO bedeutet.
AI Decoder: Google und AI Suche einfach erklärt
Der schnelle Vergleich für SEOs. Das 4 Ebenen Modell zeigt die Unterschiede zwischen klassischer Google Suche
und AI Systemen wie ChatGPT und Gemini und erklärt Modellwissen, Priorisierung, Grounding und Oberfläche
klar und anwendbar.
AI Monitoring Tools 2025 im Vergleich: Rankscale.ai, Otterly.ai und Peec.ai
Dieser Artikel vergleicht die führenden Prompt-Tracking-Tools aus dem deutschsprachigen Raum und zeigt praxisnah,
welche Lösungen Transparenz, Flexibilität und belastbare Daten liefern.
Mit klaren Stärken-Schwächen-Profilen, Beispieltests und einer methodischen Bewertung von Rankscale.ai, Otterly.ai und Peec.ai.
AI Monitoring & Prompt Tracking: LLM-Sichtbarkeit messbar machen
Dieser Artikel zeigt praxisnah, wie du mit der Prompt-Shotgun-Methode in wenigen Schritten dein Wettbewerbsfeld und die vertrauenswürdigen Quellen eines LLM sichtbar machst.
Du bekommst klare Superprompts mit Beispielen, eine leicht umsetzbare Vorgehensweise für das Tracking über mehrere Modelle und konkrete Use-Cases für Content, PR und Marktbeobachtung.
Inklusive Beispielanalyse für „Projektmanagement-Tools in Deutschland“ und Tool-Tipp für das laufende Monitoring.
Google AI Mode: Wie Antworten entstehen – und was das für SEO bedeutet
Dieser Artikel zeigt, wie der Google AI Mode tatsächlich arbeitet – jenseits von Hype und Annahmen. Auf Basis dokumentierter Beobachtungen wird deutlich, wie der Fan-Out-Prozess synthetische Suchanfragen erzeugt, welche Inhaltsebenen genutzt werden (Snippet, strukturierte Daten, Fließtext, Systemwissen) und welche SEO-Signale über Sichtbarkeit entscheiden.
Die Ergebnisse überraschen – und machen klar, warum SEO nicht verschwindet, sondern in Teilen wichtiger ist denn je.
Google AI Mode transparent gemacht: Fan-out, Quellen, Nutzerkontext
Was bisher nur in Patenten beschrieben wurde, zeigt sich nun im Live-Betrieb: Mit einer gezielten Methode lässt sich nachvollziehen, wie der Google AI Mode
Suchanfragen generiert, Quellen auswählt und Nutzerkontext annimmt.
Erstmals wird sichtbar, wie Googles AI-Suche tatsächlich funktioniert – und warum das neue Spielregeln für Sichtbarkeit und SEO bedeutet.