SEOPRESSO PODCAST - Der SEO Podcast mit Björn Darko

Idealo hat nach dem letzten Google Core Update einen der stärksten SEO-Sichtbarkeitsanstiege hingelegt, die man im deutschen Markt gesehen hat: rund +373 Sichtbarkeitspunkte und etwa +60 % Wachstum in SISTRIX. In dieser Folge spricht Björn Darko mit Norman Nielsen, VP Organic Growth bei Idealo, darüber, was hinter diesem Hyper-Growth-Case steckt.


Es geht um die Frage, wie sich so ein Anstieg auf Traffic und Business auswirkt, wie man intern mit solchen Erfolgen umgeht und welche SEO-Hebel heute wirklich noch Wachstum erzeugen. Norman gibt Einblicke in programmatische Indexierungslogiken, Qualitäts-Thresholds, Content-Strategien, Expert:innen-Inhalte, User Generated Content, Information Gain und die Rolle starker Markenautorität.


Außerdem sprechen Björn und Norman darüber, warum große Domains schlafende Riesen sein können, wie man Wachstum nach einem Core Update absichert und warum SEO in Zeiten von AI Overviews, LLMs und Agentic Commerce nicht verschwindet, sondern sich strategisch weiterentwickelt.





Takeaways


Idealos Wachstum zeigt: SEO ist nicht tot – aber es wird technischer, produktnäher und stärker qualitätsgetrieben.


Ein zentraler Hebel bei großen Seiten ist nicht „mehr Seiten indexieren“, sondern die richtigen Seiten sichtbar machen und schwache Seiten konsequent ausblenden.


Content funktioniert besonders dann, wenn er echten Information Gain liefert: Expertenmeinungen, Reviews, Testberichte, UGC, Produktdaten und klare Entscheidungshilfen.


Starke Marken können von Google schneller neu bewertet werden, wenn technische Basics, Content-Qualität und Produktnutzen zusammenkommen.


AI Overviews und LLMs verändern die SEO-Ziele: Es geht nicht mehr nur um Sessions, sondern auch um Citations, Mentionings, Trust und Produktintegration in neue Such- und Commerce-Oberflächen.


Wachstum sollte nicht breit und oberflächlich verteilt werden. Norman empfiehlt, Kategorien, Templates oder Themenfelder tief zu bearbeiten und dort wirklich Weltklasse zu werden.





Kapitelmarken 00:00 Intro: Idealo als Hyper-Growth-Case 02:10 Der enorme Sichtbarkeitsanstieg nach dem Core Update 03:06 Was Sichtbarkeit für Traffic und Umsatz bedeutet 03:53 Wie sich ein SEO-Erfolg dieser Größenordnung im Team anfühlt 06:14 Kommunikation ins Management und Champagner-Moment 07:43 Welche Hebel zum Wachstum beigetragen haben 08:09 SEO-Strategie: Content, E-E-A-T und Tech Foundation 09:13 Programmatische Indexierung und Qualitätslogiken 10:47 Warum Content mehr ist als Text 12:04 Produktseiten, Expertenmeinungen, Reviews und Testberichte 13:15 Content nach Produktkomplexität denken 14:56 Experteninhalte als Schutz vor AI-Spam 15:40 Information Gain durch echte Erfahrungen und UGC 18:34 Trust, Brand und der schlafende Riese Idealo 21:10 SEO-Wachstum in Zeiten sinkender organischer Sessions 22:18 Erwartungsmanagement nach einem starken Core-Update-Gewinn 23:00 Kommende Google Updates, AI Overviews und neue Risiken 26:57 Wie Idealo den Erfolg langfristig absichern kann 27:31 Kategorie-Strategien, UGC und Autorität pro Themenfeld 28:55 Warum Tiefe wichtiger ist als breite SEO-Optimierung 30:18 SEO ist nicht tot – es verschiebt sich Richtung AI und Agentic Commerce 31:01 Outro und Credits an das Idealo-Team

In dieser SEOPRESSO-Livestream-Episode spricht Björn Darko mit Artur Kosch, Co-CEO und Mitgründer der kkp agency über KI-Automatisierung im SEO- und AI-Search-Umfeld. Im Mittelpunkt stehen Claude Code, MCPs, KI-Agenten und die Frage, wie sich Agenturarbeit dadurch grundlegend verändert.


Artur erklärt, dass KI bei KKP kein zusätzliches Tool mehr ist, sondern zur zentralen Arbeitsumgebung geworden ist. Viele Aufgaben, die früher manuell, mit Make, n8n, Custom GPTs, Excel, Präsentationen oder klassischen SEO-Tools erledigt wurden, laufen heute über Claude Code, eigene Skills, Agenten und ein internes „KKP-Brain“.


Besonders spannend sind die konkreten Workflows: KKP automatisiert Prompt Research, AI-Visibility-Analysen, Sentiment-Auswertungen, Content-Erstellung, Digital-PR-Kampagnen und sogar Landingpages. Dabei zeigt Artur, dass es in AI Search nicht reicht, einfach nur von KI-Systemen erwähnt zu werden. Entscheidend ist, ob eine Marke positiv empfohlen wird und im Vergleich zur Konkurrenz überzeugt.


Die Episode macht deutlich: KI ersetzt nicht einfach Menschen, sondern verschiebt ihre Rolle. Weniger manuelle Fleißarbeit, mehr Strategie, Qualitätskontrolle, Kundenverständnis und Bewertung der Ergebnisse.





Takeaways: KI ist ein Systemwechsel, kein Tool-Upgrade Claude Code ist bei KKP nicht nur ein weiteres Tool, sondern die zentrale Infrastruktur für viele SEO-, Content- und AI-Search-Prozesse.Prompt Research muss datenbasiert sein Prompts einfach zu erfinden, ist laut Artur fahrlässig. KKP nutzt Keywords, Synonyme, Query Fanouts und Clustering, um relevante Prompts systematisch abzuleiten.AI Visibility braucht Sentiment Eine Brand kann sichtbar sein und trotzdem verlieren, wenn sie von KI-Systemen im Vergleich zur Konkurrenz negativ oder nur eingeschränkt empfohlen wird.MCPs machen Automatisierung skalierbar Über MCPs wie DataForSEO oder Statista greifen die Workflows auf Crawling-Daten, SERPs, Trends, Statistiken und Quellen zu.Content entsteht aus Daten, nicht aus Bauchgefühl Gute KI-Workflows verbinden Brand Guidelines, Produktdaten, SERP-Analysen, LLM-Antworten, TF-IDF-Daten und Deep Research.Menschen bleiben wichtig Strategie, Einordnung, Kundenkommunikation, Qualitätssicherung und fachliche Bewertung werden wichtiger als reine operative Umsetzung.Agenturarbeit wird outputstärker Artur beschreibt, dass sich der Output deutlich erhöht hat. Entscheidend bleibt aber, Ergebnisse zu liefern statt nur Analysen, Folien oder Tabellen.

Kapitelmarken


00:00 Intro & Vorstellung von Artur Kosch 03:15 Warum KI für KKP ein Systemwechsel ist 05:34 Claude Code vs. Make, n8n und Custom GPTs 07:40 Mindset Shift in der Agenturarbeit 10:34 AI Visibility messen: Warum eigene Reports entstehen 12:26 Prompt Research, Synonyme und Query Fanouts 20:06 Reporting über ChatGPT, AI Mode, AI Overviews und Perplexity 24:14 Welche Modelle werden abgefragt? 25:00 Sentiment Deep Dive: Warum Erwähnung nicht reicht 28:56 Digital PR und Social Listening mit KI 31:00 Automatisierte Kampagnen und Content Assets 33:12 Landingpages in Minuten statt Wochen 36:04 Content Workflows mit Guidelines, SERPs und Deep Research 40:39 Beispiel: KI-generierter Ratgebertext 43:46 Daily Routine in einer KI-zentrierten Agentur 46:34 Warum KKP trotz Automatisierung weiter einstellt 48:50 Kosten und Tooling rund um Claude Code 50:33 Braucht man künftig noch klassische CMS? 53:17 DataForSEO, Agentur-Brain und Skill-Setup 54:39 MCP vs. API 55:13 Qualitätssicherung und Versionierung 57:42 Abschluss & Hinweis auf SISTRIX MCP / Prompt Research

In dieser Folge spreche ich mit Max Woelfle (SEO Lead ) von On darüber, warum SEO heute deutlich größer gedacht werden muss als Rankings, Traffic und klassische Website-Optimierung. On hat SEO intern zu Organic Growth weiterentwickelt — mit dem Ziel, Sichtbarkeit, Relevanz und digitale Autorität über alle Such- und KI-Touchpoints hinweg zu steuern.


Wir diskutieren, warum es in einer Welt aus AI Overviews, LLMs, Social Search und Commerce-Integrationen nicht mehr nur darum geht, Nutzer:innen auf die eigene Website zu bringen. Entscheidend wird, ob eine Marke, ein Produkt oder eine Entität in den richtigen Kontexten verstanden, empfohlen und positiv dargestellt wird.


Ein großer Schwerpunkt liegt auf Produktdaten, Feeds und strukturierten Informationen. Damit LLMs Produkte korrekt einordnen können, müssen technische Details, Materialien, Größen, Einsatzbereiche, Rückgabeinformationen und Produktvorteile konsistent, zugänglich und maschinenlesbar sein.


Außerdem sprechen wir über Content, digitale Autorität, Social Listening, Sentiment und die Frage, warum echte Erfahrungen, Athleten-Interviews und eigener Information Gain künftig wichtiger werden als generischer SEO-Content.


Key Takeaways


SEO entwickelt sich bei On zu Organic Growth: weg vom reinen Traffic-Denken, hin zu Sichtbarkeit über alle Such- und KI-Systeme. LLMs und AI Overviews verändern die Rolle von SEO: Nicht nur die URL zählt, sondern ob Produkt- und Markenentitäten korrekt verstanden und empfohlen werden. Produktdaten und Feeds werden zu einem strategischen Hebel für AI Search, Commerce und Agentic Shopping. Content bleibt wichtig, wenn er echten Information Gain liefert — zum Beispiel durch Experten, Athleten, Tests und eigene Perspektiven. Off-Page-Signale, Social Listening und Sentiment werden wichtiger, weil LLMs auch außerhalb der eigenen Website Informationen über Marken und Produkte aufnehmen. Negative oder falsche Aussagen über Produkte sollten früh erkannt und aktiv adressiert werden. Die Zukunft liegt in einer Kombination aus Technik, Brand-Kontext, Kategorie-Kontext und Produkt-Kontext.


Kapitelmarken


00:08 Organic Growth statt SEO 03:30 Vom Traffic zur Entität 08:17 Digitale Autorität aufbauen 10:11 Warum Content weiterhin wichtig ist 13:37 Produktdaten für LLMs 17:35 Neue Wettbewerber in KI-Systemen 21:13 Feeds direkt an ChatGPT 26:41 Die Zukunft des Agentic Commerce 32:57 Was SEO aus Mobile-First lernen kann 36:12 Inhalte testen und messen 40:41 Warum Off-Page wieder wichtiger wird 42:56 Sentiment aktiv managen 46:52 Negative Signale früh stoppen 48:55 Feeds liefern Kontext 51:37 Die Entitäts-Pyramide 55:35 Warum der Mensch entscheidend bleibt

AI is changing e-commerce — not in the distant future, but right now. In this episode, Björn Darko speaks with Nikolaj Mogensen, VP & Group Lead SEO at s360, about why the traditional webshop is no longer the only center of gravity in commerce.


Product discovery is becoming more fragmented across Google, ChatGPT, TikTok, marketplaces and future AI shopping interfaces. That means brands, retailers and marketplaces need to rethink how they structure, enrich and optimize product data.


Nikolaj explains why feed optimization is still one of the most underestimated levers in SEO and paid search, how product grids in AI experiences are evolving, why PDPs need to become richer content assets, and how reviews, product highlights, Q&A modules and structured attributes can help AI systems understand and recommend products.


A practical episode for everyone working in e-commerce, SEO, paid search, product data or AI Search.


The webshop remains important, but purchase decisions increasingly happen across many platforms. AI Search shifts attention from category pages and guides toward products, feeds and PDPs. LLM traffic is still small, but visibility, recommendations and brand presence matter more than clicks alone. Google currently has a strong AI Commerce advantage because of its product graph, Shopping data and reviews. Feed optimization can improve both Shopping Ads performance and future AI visibility. PDPs should be treated as strategic assets, not just conversion pages. Reviews, Q&A modules and richer product content give AI systems more context. Future e-commerce SEO is about making products understandable, recommendable and selectable by AI.


00:00 – Introduction: AI, e-commerce and feeds Björn introduces Nikolaj Mogensen and the topic of AI-driven commerce.


03:10 – Why the webshop is no longer the center of gravity Why e-commerce will increasingly happen outside traditional webshops.


05:35 – Fragmented product discovery How Google, TikTok, AI platforms and marketplaces change where users discover products.


07:01 – Is AI Search only informational? Why AI also affects transactional and commercial searches.


07:33 – Product grids in ChatGPT and Google AI Mode How product searches already appear inside AI experiences.


10:40 – OpenAI vs. Google in AI Commerce The race between OpenAI’s commerce ambitions and Google’s product ecosystem.


12:07 – Why Google may have the advantage Google’s product graph, reviews, Shopping data and user behavior create a strong position.


14:16 – Reality check on LLM traffic Why ChatGPT traffic is still small, but strategically relevant.


17:00 – New AI visibility metrics Why clicks alone are not enough to measure AI Search impact.


18:25 – Why feeds become critical infrastructure Structured product data becomes essential for AI Commerce visibility.


19:21 – What makes a good product feed? Common feed weaknesses and the role of titles, descriptions and attributes.


22:40 – Using AI to enrich feeds How AI can generate better titles, descriptions, highlights and attributes.


25:35 – PDPs as strategic AI assets Why richer product pages, Q&A modules, USPs and reviews matter.


30:09 – Why reviews are critical Reviews provide unique product context and should be crawlable and summarized.


33:43 – Where brands should start Why feed optimization is often the easiest and fastest starting point.


35:36 – Feed optimization case study How better feeds can improve Shopping Ads and free listings.


39:43 – Feeds for Google, OpenAI and future platforms How brands can prepare for future AI Commerce integrations.


41:48 – Four priorities for AI Commerce readiness Content, data, feed optimization and brand as key focus areas.


43:51 – Final thoughts Product feeds are becoming one of the most underestimated levers in AI Commerce.