Kommunikation der Auswirkungen von KI auf SEO an die C-Ebene

KI hat sich seit langem zu einer der transformativsten und disruptivsten Kräfte im Marketing als Branche entwickelt, wahrscheinlich die einflussreichste seit der Masseneinführung des Internets.

Es wird sich in den kommenden Jahren weiterentwickeln und die Suchpraxis als Praxis verändern.

Während Marken auf Organisationsebene an der Einführung von KI arbeiten, sind die Vorteile und Anwendungen für die meisten Abteilungen im Unternehmen für die C-Ebene klar.

Wenn es um SEO geht, sind die Chancen und Risiken weniger klar.

Als Branche überlegen wir immer noch, wie wir ChatGPT (und andere große Sprachmodell-Tools) klassifizieren. Handelt es sich um Suchmaschinen oder Discovery-Engines?

Wenn wir keine klaren Definitionen darüber haben, was in der Branche passiert, können wir nicht erwarten, dass unsere Stakeholder auf der C-Ebene verstehen, was passiert – und das kann zu Unsicherheit führen.

Es gibt in verschiedenen Mainstream-Publikationen genügend Schlagzeilen zum Thema KI, sodass die Wahrnehmung und Anwendungsmöglichkeiten von KI je nach Sichtfeld stark variieren können.

Um am besten zu erklären und zu kommunizieren, wie besorgt – oder aufgeregt – Ihre C-Suite-Stakeholder über die Auswirkungen von KI auf Ihr SEO-Programm sein müssen, müssen Sie in der Lage sein, diese nachvollziehbar zu machen.

Dabei kommt es häufig auf die potenziellen Auswirkungen auf den Website-Traffic (alle Kanäle) und die messbaren Auswirkungen auf die Conversions (und den ROI/CPA, der sich aus bestimmten Kanälen ergibt) an. Dazu gehört aber auch, wie es sich auf Ihr Publikum auswirkt.

KI-Akzeptanz in Ihrem Publikum

Zuvor schauen wir uns an, wie Sie Ihre SEO-Chancen und -Bedrohungen mit KI bewerten können. Ein wichtiger Teil davon ist zu verstehen, wie Ihre Zielmärkte KI wahrnehmen, welche Pläne sie für die Einführung von KI in ihrem täglichen Leben haben und welche Möglichkeiten KI hat, nahtlos in ihr Leben einzudringen.

Abhängig von Ihren Zielmärkten werden Sie feststellen, dass die Raten der aktiven KI-Einführung unterschiedlich sind.

Die Einführung einer neuen Technologie hängt von ihrer Fähigkeit ab, einen Mehrwert zu schaffen, indem sie entweder das Benutzererlebnis verbessert oder ein Problem löst. Dazu muss ARC erreicht werden:

• Zugänglichkeit.
• Zuverlässigkeit.
• Kosten.

Nur wenn diese drei Dinge erreicht und gleichzeitig ein Mehrwert geschaffen wird, kann eine neue Technologie auf dem Massenmarkt Akzeptanz finden.

Unterschiedliche Bevölkerungsgruppen übernehmen KI unterschiedlich schnell.

Wenn wir uns Verbraucherumfragen und -berichte ansehen, sehen wir, dass Gen Z und Gen Alpha KI nutzen und aktiv andere Plattformen als Google als erste Anlaufstelle für die Suche nach Informationen und Inhalten nutzen.

Dies wird durch eine aktuelle Datenveröffentlichung von Ofcom (Online Nation 2024 Report) gestützt, in der festgestellt wurde, dass die 18- bis 24-Jährigen die meisten Nutzer von KI-Technologien sind.

Es wird berichtet, dass jeder Vierte (27 %) ChatGPT mindestens monatlich nutzt, wobei jeder Dritte in diesem Alterssegment es nutzt.

Ein weiterer bemerkenswerter Datenpunkt aus diesem Bericht ist, dass Männer eher dazu neigen, KI zu übernehmen: 50 % geben an, KI-Tools zu verwenden, verglichen mit nur 33 % der Frauen.

Die Akzeptanzraten geben nicht die ganze Wahrheit wieder.

Threads erreichten in weniger als einer Woche 100 Millionen Nutzer, aber Qualitätsprobleme führten dazu, dass die Nachfrage und die täglich aktiven Nutzer (DAU) erheblich zurückgingen.

Ein wesentlicher Faktor hierfür waren die Algorithmusfähigkeiten von Threads, den Benutzern zufriedenstellende und relevante Inhalte zurückzugeben, und vor derselben Herausforderung stehen auch LLM-Tools wie ChatGPT.

Der Ofcom Online Nation 2024-Bericht ergab, dass nur jeder Fünfte (18 %) der Erwachsenen die Informationen auf ChatGPT für zuverlässig hielt, bei jungen Erwachsenen waren es jedoch 33 %.

Passive KI-Einführung

ChatGPT und die anderen LLM-Tools fallen unter das Banner der aktiven KI-Einführung. Die Verwendung dieser Tools ist eine bewusste Einführung von KI, da Sie sich nicht versehentlich bei Claude oder Perplexity anmelden.

Meiner Meinung nach wird die stärkere „Abschwächung“ des Massenmarkts und die Normalisierung von LLM-Tools und KI im Mainstream auf die passiven KI-Kontaktpunkte zurückzuführen sein, denen unsere Zielgruppen ausgesetzt sind.

Dazu gehören Dinge wie:

• Das Auftauchen von Google AI Overviews und Bing Generative Search ist häufig Teil der routinemäßigen Internetnutzung.
• Zusätzliche Aufforderungen zur Nutzung von KI-Tools wie virtuellen Anproben.
• Telefonhersteller bewerben KI-gesteuerte Funktionen wie Gemini und Circle Search als Alleinstellungsmerkmale (USPs) für Produkte.
• Apples Integration von Intelligence.
• Spotifys KI-DJ.
• Integration von Meta AI in ihre Produktsuite.

Diese nicht-invasiven Berührungspunkte werden im Laufe der Zeit die Einstellung gegenüber KI mildern und Vertrauen aufbauen, was zu einer stärkeren Akzeptanz anderswo führt.

Das bedeutet, dass wir verstehen müssen, wo unsere Benutzer ihre Zeit verbringen und wie hoch die potenzielle Belastung durch passive KI-Interaktionen ist.

Dazu müssen wir verstehen, welche Kanäle überdurchschnittlich häufig genutzt werden. Dies hilft uns zu erkennen, auf welchen Plattformen unsere Zielgruppe überindiziert.

Beispielsweise wird das Thema „Eyeliner“ auf Facebook und Instagram überindiziert und auf Reddit und LinkedIn unterindiziert, was den gleichen Kanalindizierungsmustern wie „Adidas Samba“ entspricht.

Wenn Sie wissen, mit welchen Kanälen Ihr Publikum aktiv interagiert, können Sie sich auch von anderen internen Vermarktern und Agenturen, die die Nicht-SEO-Kanäle betreuen, dafür entscheiden und einer kollaborativen integrierten Kommunikationsstrategie näher kommen.

Dies ist eine großartige Gelegenheit, die Zustimmung anderer Marketing-Stakeholder zu erhalten. Wenn Ihre Erfolgskennzahlen jedoch an Kennzahlen wie direkt zuordenbaren organischen Traffic gebunden sind, ist dies eine Bedrohung.

Anpassung an AI-Origin-Benutzer

KI bietet Chancen, legt aber auch die Messlatte für die Kanalleistung höher.

Wie bereits in diesem Artikel erwähnt, bedeutet dies neben der Sichtbarkeit in der organischen Suche auch ein besseres Verständnis Ihres Produkts und der dafür geeigneten Kanäle.

Eine Möglichkeit, dies zusätzlich zu Daten von Drittanbieter-Tools zu tun, ist die Nutzung des Kano-Modells. Das Kano-Modell ist ein Rahmenwerk, das traditionell zur Kategorisierung und Priorisierung von Kundenbedürfnissen verwendet wird und effektiv zur Bewertung und Verbesserung der Produktkanalanpassung im Marketing eingesetzt werden kann.

Stellen Sie sich den Kanal (z. B. E-Mail, soziale Medien, SEO, bezahlte Anzeigen) als „Funktion“ vor und stellen Sie fest, wie gut er die Erwartungen der Benutzer erfüllt, um die Produktkanal-Passform zu vermarkten.

Um unsere Zielgruppen anzupassen und zu erreichen, wenn sie KI-Tools oder KI-Produktfunktionen in bestehende Tools übernehmen, müssen wir als Vermarkter:

• Wechseln Sie von breiten Kanälen zu absichtsgesteuerten Kanälen: Konzentrieren Sie sich auf Kanäle, die mit der Kundenabsicht übereinstimmen, da KI ihre Fähigkeit verbessert, Verbraucherbedürfnisse in Echtzeit zu erfüllen.
• Nutzen Sie KI-native Plattformen: Plattformen wie ChatGPT oder KI-gestützte Discovery-Engines erfordern neue Strategien für die Bereitstellung nutzenorientierter, prägnanter und gesprächiger Inhalte.

Überwachung des KI-Verkehrs

Ein weiterer wichtiger Teil der Kommunikation Ihrer Exposition gegenüber LLMs und KI-Chatbots ist die genaue Verfolgung des KI-Verkehrs auf Ihrer Website.

Dies beeinflusst auch Ihre Marketingstrategien und Anpassungen, um auf das sich ändernde Benutzerverhalten innerhalb Ihrer Zielgruppe einzugehen.

Der Datenverkehr von LLMs kann einfach über Google Analytics 4 Explore-Berichte oder über Google Looker Studio überwacht werden.

Die Methode zur Segmentierung von Daten hängt vom Ziel ab, wer Datenzugriff benötigt und in welcher Tiefe.

Verfolgen Sie den LLM-Verkehr über Looker Studio. Bild vom Autor, Dezember 2024

GA4 Explore-Berichte eignen sich für routinemäßige Aktualisierungen wie monatliche Berichte und bieten Kunden direkten Zugriff auf Daten über ihre Google Analytics-Konten.

Looker Studio bietet zwei unterschiedliche Ansätze. Der erste Schwerpunkt liegt auf detaillierten, kundenspezifischen Berichten, die detaillierte Daten wie Zielseiten und durch LLM-Verkehr ausgelöste Ereignisse verfolgen und auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Beim zweiten handelt es sich um ein Kurzübersichts-Dashboard, das weniger individuell angepasst ist, aber eine einfache Navigation durch GA4-Konten ermöglicht, was es für Ad-hoc-Analysen und -Überwachung nützlich macht.

Vermarkter müssen sich anpassen und ausrichten

KI verändert das Marketing und bietet neue Chancen und Herausforderungen auf allen Marketingkanälen. Um sich anzupassen, müssen Vermarkter ihre Strategien an das sich entwickelnde Benutzerverhalten anpassen und die Auswirkungen von KI auf Traffic, Conversions und Publikumsengagement der Führungsebene und breiteren Geschäftsinteressengruppen klar kommunizieren.

Durch die Konzentration auf klare Kommunikation, Messung und einfache Visualisierungen sowie die strategische Anpassung von KI-Technologien an bestehende Prozesse können Marken die durch KI gebotenen Chancen erfolgreich nutzen und nutzen und gleichzeitig die Marketingfunktion transformieren und zukunftssicher machen.

Weitere Ressourcen:

• Was 7 SEO-Experten über KI-Übersichten denken und wohin die Suche führt
• Wie Sie die Markensichtbarkeit aufrechterhalten und im Zuge der Weiterentwicklung der Suche erfolgreich sein können
• SEO im Zeitalter der KI

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