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GEO, AEO, AI-SEO – die Suchwelt hat gerade mehr Buzzwords als
Antworten. Also holen wir uns jemanden, der seit fast zwei
Jahrzehnten zwischen akademischer NLP-Forschung und echter
SEO-Praxis unterwegs ist: Dawn Anderson, Founder & Managing
Director von Bertey (Manchester, UK). In dieser Folge räumen wir
mit einem der hartnäckigsten Mythen im AI-Search-Umfeld auf: dem
Konzept "Information Gain" – ursprünglich ein Prinzip aus der
Klassifikationsmodellierung des maschinellen Lernens, das in der
SEO-Szene zum Heiligen Gral umgedeutet wurde, obwohl es damit
fachlich kaum etwas zu tun hat. Außerdem sprechen wir über: Warum
Chunking keine SEO-Taktik, sondern eine reine LLM-Notwendigkeit ist
Wie BERT den Weg zu modularem, semantischem und heute agentischem
RAG geebnet hat Warum RAG Halluzinationen reduziert – und wie
Retrieval-Augmented Generation technisch funktioniert Wieso
menschliche Erfahrung der einzige Faktor bleibt, den kein LLM
ersetzen kann Was Google-Quality-Rater-Guidelines wirklich über
"Qualität" verraten Diese Folge ist Teil unseres SMX-Specials zur
SMX Advanced Europe 2026 in Berlin (29. September – 1. Oktober), wo
Dawn Anderson auf der Bühne steht – eine Kooperation von MARKETING
MEETS TECHNOLOGY mit der SMX Advanced. Mehr zu Dawn Anderson:
https://bertey.com/ https://www.linkedin.com/in/msdawnanderson/
Mehr zur SMX Advanced - 29.09-01.10.2026 - Berlin Drei Tage für
fortgeschrittene Search-Marketer. Zwei Tage Deep-Dive-Sessions zu
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& Realitäten im AI-Search: GEO vs. SEO vs. AEO 04:35 – Ist
Chunking eine valide SEO-Methode? 07:54 – Warum
Content-Manipulation wie Spam wirkt (und bestraft wird) 09:26 –
Parallelen zu Google Panda & Penguin 10:15 – Das
Missverständnis um Em-Dashes als "AI-Signal" 12:29 – Google,
AI-Content & die Qualitätsfrage 13:19 – Commodity- vs.
Non-Commodity-Content 15:15 – Programmatic SEO & die Balance
auf Site-Ebene 16:40 – Was ist Qualität aus Google-Sicht wirklich?
20:35 – Listicles: Warum sie (noch) funktionieren 21:20 – Wie
IR-Forschung und SEO-Welt aufeinandertreffen 23:56 – Ohne 20 Jahre
Spam-Bekämpfung wären LLMs nicht nutzbar 25:49 – Von BERT zu RAG:
Ein Blick in die IR-Forschung 26:12 – Was ist BERT? (Bidirectional
Encoder Representations from Transformers) 28:47 – ChatGPT als
Weckruf für Google (Defcon-1-Modus) 30:58 – AI Overviews, AI Mode
& die hybride Zukunft der Suche 31:38 – Agentic Search: Tim
Berners-Lees 25 Jahre alte Vision 34:07 – Was wirklich zählt in der
AI-Search-Ära 34:46 – Freshness, RAG-Hunger & der "Lost in the
Middle"-Effekt 36:45 – Der menschliche Faktor als Non-Commodity
37:37 – Warum SEO-Konferenzen weiterhin wertvoll bleiben 39:47 –
Wie Fehlinformationen sich durch KI-Wiederholung verstärken 39:56 –
Fallbeispiel "Information Gain": Ein SEO-Mythos entlarvt 44:07 –
RAG einfach erklärt: Retrieval Augmented Generation 44:20 –
Halluzinationen: Warum LLMs "überzeugt falsch" liegen 47:04 – Von
Naive RAG zu Modular RAG 48:05 – GraphRAG & Wissensgraphen
49:06 – Agentic RAG & die Rolle von Schema Markup 50:47 – Wo
man Dawn trifft: SMX Berlin, Antalya & mehr 51:35 – Wie man mit
Dawn in Kontakt bleibt (LinkedIn, X, Blue
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„Dawn Anderson I Mythen & Realität um AI Search“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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