Warum der Erstellungsprozess benutzerdefinierter GPTs wichtiger ist als die Technologie selbst

Als Google in seinem Papier „Attention Is All You Need“ aus dem Jahr 2017 die Transformer-Architektur vorstellte, war nur wenigen klar, wie sehr sie zur Transformation der digitalen Arbeit beitragen würde. Die Transformer-Architektur legte den Grundstein für die heutigen GPTs, die heute Teil unserer täglichen Arbeit in SEO und digitalem Marketing sind.

Suchmaschinen nutzen seit Jahrzehnten maschinelles Lernen, aber erst der Aufstieg der generativen KI hat viele von uns dazu gebracht, sich aktiv mit KI zu beschäftigen. KI-Plattformen und Tools wie benutzerdefinierte GPTs beeinflussen bereits die Art und Weise, wie wir nach Schlüsselwörtern suchen, Inhaltsideen generieren und Daten analysieren.

Der wahre Wert liegt jedoch nicht darin, mit diesen Werkzeugen Abstriche zu machen. Es geht darum, sie bewusst zu gestalten, sie an den Geschäftszielen auszurichten und sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Benutzer entsprechen.

Dieser Artikel ist kein Tutorial zum Erstellen von GPTs. Ich teile, warum der Build-Prozess selbst wichtig ist, was ich bisher gelernt habe und wie SEOs diese Produktmentalität nutzen können, um im Zeitalter der KI strategischer zu denken.

Von Barrieren zur Demokratisierung

Vor nicht allzu langer Zeit bedeutete die Entwicklung von Tools ohne Programmiererfahrung, dass man sich auf Entwickler verlassen musste, mit langen Vorlaufzeiten zu kämpfen hatte und darauf warten musste, dass Anbieter neue Funktionen veröffentlichen. Das hat sich leicht geändert. Die Demokratisierung der Technologie hat die Eintrittsbarrieren gesenkt und es jedem Neugierigen ermöglicht, mit Erstellungstools wie benutzerdefinierten GPTs zu experimentieren. Gleichzeitig sind die Erwartungen zwangsläufig gestiegen, da wir erwarten, dass Tools intuitiv, effizient und wirklich nützlich sind.

Aus diesem Grund sind technische Fähigkeiten immer noch wichtig. Aber sie allein reichen nicht aus. Was meiner Meinung nach wichtiger ist, ist die Art und Weise, wie wir sie anwenden. Lösen wir ein echtes Problem? Erstellen wir Arbeitsabläufe, die auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt sind?

Die strategischen Fragen, die SEOs stellen sollten, sind nicht mehr gerechtfertigt „Kann ich das bauen?“ Aber:

• Soll ich das bauen?
• Welches Problem löse ich und für wen?
• Was ist das ultimative Ziel?

Warum der Build-Prozess wichtig ist

Das Erstellen eines benutzerdefinierten GPT ist unkompliziert. Jeder kann ein paar Anweisungen hinzufügen und auf „Speichern“ klicken. Was wirklich zählt, ist, was davor und danach passiert: die Zielgruppe definieren, das Problem identifizieren, den Umfang der Arbeit realistisch festlegen, Ergebnisse testen und verfeinern und sie an den Geschäftszielen ausrichten.

In vielerlei Hinsicht geht es bei gutem Marketing schon immer darum: die Zielgruppe zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu definieren und Lösungen zu entwickeln, die sie erfüllen.

Als internationaler SEO habe ich oft erlebt, dass kulturelle Relevanz und digitale Zugänglichkeit als nachträgliche Überlegungen behandelt werden. OpenAI bot mir die Möglichkeit zu untersuchen, ob KI bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen könnte, insbesondere da das Tool auch für diejenigen von uns ohne Programmierkenntnisse zugänglich ist.

Was als einzelnes Projekt zur Verbesserung der kulturellen Relevanz im globalen SEO begann, entwickelte sich bald zu zwei separaten GPTs, als mir klar wurde, dass der Umfang größer war, als ich zu diesem Zeitpunkt bewältigen konnte.

Diese Änderung war kein Misserfolg, sondern ein Teil des Prozesses, der mich zu einer besseren Lösung führte.

Fallstudie: 2 GPTs, 1 Lektion

Die ursprüngliche Idee

Meine ursprüngliche Idee bestand darin, ein benutzerdefiniertes GPT zu erstellen, das auf Großbritannien, die USA, Kanada und Australien zugeschnittene Inhaltsideen generieren und dabei sowohl sprachliche als auch kulturelle Nuancen berücksichtigen kann.

Als internationaler SEO weiß ich, dass es schwierig ist, ein globales Publikum anzusprechen, das personalisierte Erlebnisse erwartet. Eine Übersetzung allein reicht nicht aus. Der Inhalt muss sprachlich korrekt und kontextbezogen sein.

Dies spiegelt den umfassenderen Wandel in der Suche selbst wider. Benutzer erwarten heute personalisierte, kontextgesteuerte Ergebnisse, und Suchmaschinen bewegen sich in die gleiche Richtung.

Eine Richtungsänderung

Als ich mit dem Bau begann, wurde mir schnell klar, dass der Umfang größer war als erwartet. Die kulturellen Nuancen in vier verschiedenen Märkten zu erfassen und gleichzeitig zu lernen, wie man GPTs erstellt und verfeinert, erforderte mehr Zeit, als ich zu diesem Zeitpunkt aufbringen konnte.

Anstatt das Projekt aufzugeben, habe ich es als Minimum Viable Product neu definiert. Ich habe den Umfang noch einmal überprüft und den Fokus auf eine andere wichtige Herausforderung verlagert, allerdings mit einer konsequenteren Anforderung – der digitalen Zugänglichkeit.

Der GPT zur Barrierefreiheit wurde entwickelt, um Probleme zu kennzeichnen, umfassende Formulierungen vorzuschlagen und interne Interessenvertretung zu unterstützen. Die Ergebnisse wurden an unterschiedliche Rollen angepasst, sodass SEOs, Vermarkter und Projektmanager sie jeweils auf relevante Weise in ihrer täglichen Arbeit nutzen konnten.

Das bedeutete nicht, das Content-Projekt aufzugeben. Es war eine bewusste Entscheidung, aus einem Anwendungsfall zu lernen und diese Erkenntnisse auf den nächsten anzuwenden.

Das Ergebnis

Die Arbeit am Barrierefreiheits-GPT hat mir zunächst geholfen, sorgfältiger über Umfang und Validierung nachzudenken, was sich ausgezahlt hat.

Da Barrierefreiheitsanforderungen konsistenter sind als kulturelle Nuancen, war es einfacher, Eingabeaufforderungen zu verfeinern und rollenspezifische Ergebnisse zu testen, um einen integrativen, nicht wertenden Ton sicherzustellen.

Ich habe den Prototyp mit anderen SEOs und Barrierefreiheitsbefürwortern geteilt. Ihr Feedback war von unschätzbarem Wert. Obwohl ihr Feedback im Allgemeinen positiv war, wiesen sie auf Unstimmigkeiten hin, die ich nicht gesehen hatte, einschließlich der Art und Weise, wie ich die Eingabeaufforderung im GPT-Store beschrieben habe.

Schließlich geht es bei der Barrierefreiheit nicht nur um Alternativtext oder Farbkontrast. Es geht darum, wie Informationen präsentiert werden.

Sobald das GPT für Barrierefreiheit lief, kehrte ich zum GPT für kulturelle Inhalte zurück, besser vorbereitet, mit klareren Erwartungen und einem stärkeren Prozess.

Die wichtigste Erkenntnis hierbei ist, dass der Wert nicht nur im fertigen Produkt liegt, sondern im Prozess des Bauens, Testens und Verfeinerns.

Risiken und Herausforderungen auf dem Weg

Nicht jedes Risiko wurde zum Problem, aber der Prozess brachte einige Herausforderungen mit sich.

Das größte Problem bestand darin, Zeit und Umfang zu unterschätzen, was ich dadurch löste, dass ich den Plan noch einmal überdenkte und kleiner anfing. Es gab auch Plattformbeschränkungen – laufende Modellentwicklung, KI-Müdigkeit und Halluzinationen. OpenAI selbst hat zugegeben, dass Halluzinationen mathematisch unvermeidbar sind. Die beste Reaktion besteht darin, präzise mit den Eingabeaufforderungen umzugehen, die Anweisungen detailliert zu halten und stets den Überblick über den Menschen zu behalten. GPTs sollten als Assistenten und nicht als Ersatz betrachtet werden.

Die Zusammenarbeit fügte eine weitere Ebene der Komplexität hinzu. Feedbackschleifen hingen von der Verfügbarkeit der Kollegen ab, daher musste ich flexibel bleiben und zusätzliche Zeit einplanen. Ihr Beitrag war jedoch entscheidend – ohne sie hätte ich keine Fortschritte machen können. Da keines davon unter meiner Kontrolle steht, kann ich nur über die Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben und mein Bestes tun, um sie alle zu bewältigen.

Diese Herausforderungen bestätigten eine wichtige Wahrheit: Beim strategischen Aufbau geht es nicht darum, nach Perfektion zu streben, sondern darum, mit jeder Iteration zu lernen, sich anzupassen und sich zu verbessern.

Produktdenken anwenden

Der Prozess, dem ich folgte, ähnelte der Herangehensweise von Produktmanagern an neue Produkte. SEOs können die gleiche Denkweise übernehmen, um Arbeitsabläufe zu entwerfen, die sowohl praktisch als auch strategisch sind.

Validieren Sie das Problem

Nicht jedes Problem braucht KI – und nicht jedes Problem muss gelöst werden. Identifizieren und priorisieren Sie, was zu diesem Zeitpunkt wirklich wichtig ist, und bestätigen Sie, ob ein benutzerdefiniertes GPT oder ein anderes Tool der richtige Weg ist, dieses Problem anzugehen.

Definieren Sie den Anwendungsfall

Wer wird das GPT nutzen und wie? Eine große Reichweite mag verlockend klingen, aber der Wert liegt in der Erfüllung spezifischer Bedürfnisse. Andernfalls kann der Erfolg schnell vergehen.

Meine GPTs sind darauf ausgelegt, SEOs, Vermarkter und Projektmanager in verschiedenen Szenarien ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen.

Prototyp und Test

Es ist wirklich wertvoll, klein anzufangen. Bei GPTs musste ich klare, spezifische Anweisungen schreiben, dann die Ergebnisse überprüfen und verfeinern.

Anstatt zum Beispiel das Barrierefreiheits-GPT nach allgemeinen Ideen zur Barrierefreiheit eines Formulars zu fragen, habe ich es angewiesen, als SEO-Entwickler zu fungieren, der Entwickler über Korrekturen informiert, oder als Projektmanager, der Aufgaben zuweist.

Für das Content-GPT beauftragte ich das GPT, als Content-Stratege für Großbritannien und die USA zu fungieren und integrative, kulturell relevante Ideen für bestimmte Veröffentlichungen in britischem Englisch/Standard-Amerikanisch zu entwickeln.

Mit Feedback iterieren

Beziehen Sie Kollegen und Fachexperten frühzeitig in den Prozess ein. Ihre Erkenntnisse hinterfragen Annahmen, heben Inkonsistenzen hervor und machen die Ergebnisse robuster.

Bleiben Sie über die Entwicklungen auf dem Laufenden

KI-Plattformen entwickeln sich schnell weiter und auch Prozesse müssen sich an unterschiedliche Szenarien anpassen. Produktdenken bedeutet, agil zu bleiben, sich an Veränderungen anzupassen und neu zu bewerten, ob die von uns entwickelten Tools noch ihren Zweck erfüllen.

Die Einführung des gescheiterten GPT-5 hat mich daran erinnert, wie volatil die Landschaft sein kann.

Praktische Anwendungen für SEOs

Warum GPTs erstellen, wenn es bereits so viele hervorragende SEO-Tools gibt? Für mich war es teils Neugier und teils eine Möglichkeit zu testen, was ich mit meinen vorhandenen Fähigkeiten erreichen konnte, bevor ich eine Zusammenarbeit für ein anderes Produkt vorschlug.

Benutzerdefinierte GPTs können in bestimmten Situationen einen echten Mehrwert bieten, insbesondere mit einem Human-in-the-Loop-Ansatz. Zu den nützlichsten Anwendungen, die ich gefunden habe, gehören:

• Analyse von Kampagnendaten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
• Unterstützung bei der Wettbewerbsanalyse auf globalen Märkten.
• Unterstützung der Content-Idee für ein internationales Publikum.
• Gruppieren Sie Schlüsselwörter oder markieren Sie interne Verlinkungsmöglichkeiten.
• Verfassen von Dokumentationen oder Schriftsätzen.

Dabei geht es nicht darum, etablierte Tools oder menschliches Fachwissen zu ersetzen, sondern sie als Assistenten innerhalb strukturierter Arbeitsabläufe einzusetzen. Sie können Zeit für tieferes Nachdenken gewinnen, erfordern aber dennoch eine sorgfältige Anleitung und Überprüfung.

Wie SEOs Produktdenken anwenden können

Auch wenn Sie nie ein GPT erstellen, können Sie die gleiche Denkweise in Ihrer täglichen Arbeit anwenden. Hier ein paar Vorschläge:

• Gestalten Sie Herausforderungen strategisch: Fragen Sie, wer der Endbenutzer ist, was er braucht und was in seiner Erfahrung fehlerhaft ist. Beginnen Sie nicht mit Taktiken ohne Kontext.
• Entwerfen Sie wiederholbare Prozesse: Erstellen Sie Arbeitsabläufe, die sich im Laufe der Zeit skalieren und weiterentwickeln lassen, anstatt einmalige Korrekturen vorzunehmen.
• Testen und lernen: Behandeln Sie Taktiken wie Prototypen. Führen Sie Experimente durch und verfeinern Sie sie basierend auf den Ergebnissen. Wenn A/B-Tests nicht möglich sind, wie es oft der Fall ist, seien Sie zumindest offen für notwendige Anpassungen, wo es nötig ist.
• Teamübergreifend zusammenarbeiten: SEO existiert nicht isoliert. Arbeiten Sie frühzeitig mit UX-, Entwicklungs- und Content-Teams zusammen. Der Schlüssel liegt darin, Wege zu finden, ihrer Arbeit einen Mehrwert zu verleihen.
• Erfolgskennzahlen neu definieren: Qualifizierter Traffic, Conversions und interne Prozessverbesserungen sind in Zeiten der KI wichtig. Der Erfolg sollte die tatsächlichen geschäftlichen Auswirkungen widerspiegeln.
• KI strategisch nutzen: Schnelle Erfolge sind verlockend, aber GPTs und andere Tools eignen sich am besten, um strukturierte Arbeitsabläufe zu unterstützen und blinde Flecken aufzudecken. Behalten Sie den Human-in-the-Loop-Ansatz bei, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt und für Ihre Geschäftsanforderungen relevant sind.

Letzter Gedanke

Die eigentliche Innovation liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie wir sie anwenden.

Wir befinden uns jetzt in der fünften industriellen Revolution, einer Zeit, in der Mensch und Maschine enger zusammenarbeiten als je zuvor.

Für SEOs besteht die Chance, über die taktische Ausführung hinauszugehen und wie Produktstrategen zu denken. Das bedeutet, schärfere Fragen zu stellen, Hypothesen zu testen, intelligentere Arbeitsabläufe zu entwerfen und Lösungen zu schaffen, die sich an reale Einschränkungen anpassen.

Es geht darum, Lösungen bereitzustellen und nicht nur Aufgaben auszuführen.

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Ausgewähltes Bild: SvetaZi/Shutterstock