Online Expert Talk

In Folge #34 spricht Oliver Hauser mit Prof. Dr. Mario Fischer über das Ende des Webs, wie wir es heute kennen. Mario ist Herausgeber und Chefredakteur des Fachmagazins Website Boosting und langjähriger Hochschullehrer für E-Commerce an der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt, fast 30 Jahre im Online-Marketing dabei. Im Gespräch geht es darum, warum HTML als Markup-Sprache für Maschinen ungeeignet ist, wie KI-Agenten in Zukunft den Einkauf übernehmen, was Open Knowledge Format und MCP heute schon können und welche konkreten Schritte Unternehmen jetzt machen sollten. Außerdem erfahren wir von Mario eine wichtige persönliche Nachricht zu seiner Hochschultätigkeit.


Das erwartet dich in der Episode:


Warum HTML als Krückentechnologie nicht für Maschinen gemacht ist und Google zweistellige Milliardenbeträge in Web-Parser investiert hat Das E-Bike-Beispiel: warum eine halbe Stunde Web-Recherche nicht mit einem KI-Dialog mithalten kann Wie KI-Agenten in Zukunft Einkauf und Informationssuche übernehmen werden Open Knowledge Format, MCP und Agent Resource Discovery als erste Schritte zur maschinenlesbaren Webseite Synthetische, on-the-fly generierte Webseiten statt statischer Anbieter-Seiten Googles angekündigter intelligenter Warenkorb für die USA und was das für den Handel bedeutet Marken in der KI-Welt: Wert oder Auslaufmodell? Warum Mario hier als Advocatus Diaboli auftritt GEO und AIO als alter Wein in neuen Schläuchen, weil Marke und Mentions schon seit 2011 Ranking-Faktoren sind Das Trainingsdaten-Problem: was passiert, wenn KI sich selber füttert, und warum multimodale Roboter mit Sensoren die nächste Lernquelle sein könnten Konkrete Empfehlung für Unternehmen: welche Newsletter abonnieren, welche Tools nutzen, wann selbst loslegen Marios persönliche Nachricht zu Lehrtätigkeit und Website Boosting


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In Folge #33 spricht Oliver Hauser mit Britta Behrens über LinkedIn für Unternehmen. Britta gehört zum ersten Jahrgang der LinkedIn Certified Marketing Experts und ist eine von ganz wenigen weltweit. Im Gespräch geht es darum, warum die Reichweite vieler Posts seit Herbst 2025 eingebrochen ist, wie der neue LLM-basierte Algorithmus funktioniert, was nach dem Absenden eines Posts genau passiert und welche Signale heute wirklich zählen. Außerdem ordnet Britta KI-Content, die richtige Content-Mischung und die Zukunft der Company Pages ein.


Das erwartet dich in der Episode:


Warum LinkedIn den Algorithmus seit Herbst 2025 auf ein neues LLM-basiertes Modell umgestellt hat Brittas eigene Erfahrung: Posts mit früher 10.000 bis 15.000 Impressions liegen heute oft bei 2.000 bis 3.000 Die neue Reichweiten-Verteilung laut Algorithm Report von Richard van der Blom: 50 Prozent außerhalb des Netzwerks, 40 Prozent Follower, 10 Prozent direkte Kontakte Was nach einem neuen Post passiert: die ersten zwei Stunden, der 24-Stunden-Cut und die schrittweise Ausspielung an neue Zielgruppen Warum Posts heute zwei bis drei Wochen lang im Netzwerk zirkulieren statt nur ein, zwei Tage Die Magie der stillen Mitleserschaft: 90 Prozent aller LinkedIn-Nutzer reagieren nicht sichtbar, sind aber für Verweildauer und Completion Rate entscheidend Welche Signale jetzt mehr zählen (Saves, Speichern, Weiterleiten in 1-zu-1-Nachrichten) und welche an Bedeutung verloren haben (massenhaftes Liken am Start) Die richtige Content-Mischung 2026: Bild, Text, Dokumenten-Postings, Umfragen und Video sinnvoll kombinieren KI im Content: was geht, was wird abgestraft und warum die Erkennung über semantische Analyse läuft, nicht über Metadaten Warum LinkedIn nach Reddit die am zweitmeisten zitierte Quelle in KI-Tools für Business-Themen ist Wann eine Company Page noch Sinn macht: gerade einmal 2 Prozent der Newsfeed-Beiträge stammen von Unternehmensseiten, und warum die Renaissance bevorstehen könnte


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In Folge #32 spricht Oliver Hauser mit Niklas Hartmann über Influencer-Marketing für EinsteigerInnen. Niklas ist Geschäftsführer der ReachOn GmbH aus Karben bei Frankfurt und hat seine Influencer-Marketing-Agentur mit 18 Jahren gegründet. Im Gespräch geht es darum, was Influencer-Marketing wirklich ist, wie sich B2C und B2B unterscheiden und wie ein gutes Briefing aufgebaut sein muss. Außerdem ordnen die beiden ein, warum die Follower-Zahl nur ein Hilfsmittel ist und wo KI-InfluencerInnen heute schon Sinn ergeben.


Das erwartet dich in der Episode:


Warum Influencer-Marketing in Wirklichkeit ein konservativer, datenbasierter Marketingkanal ist Der Unterschied zwischen B2C-Influencer-Marketing und Corporate Influencing aus Folge 28 Nano, Mikro, Makro, Mega: ab welcher Stufe der Einstieg für einen Mittelständler Sinn macht Warum die Follower-Zahl nicht alles ist und die echte Reichweite den Preis bestimmt B2B-Influencer-Marketing auf LinkedIn und wie es sich vom klassischen B2C unterscheidet Wie ein gutes Briefing aufgebaut ist: Ziel, USPs, Do's und Don'ts KPIs und Tracking mit UTM-Parametern und Gutscheincodes unter DSGVO-Realität KI-InfluencerInnen: wo sie heute schon funktionieren und wo nicht


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In Folge #31 spricht Oliver Hauser mit Dominik Wojcik über Agentic AI im SEO. Dominik ist seit über 25 Jahren in der Suchmaschinenoptimierung unterwegs, hat eine eigene Agentur geführt und baut heute mit Autonomo SEO ein Tool, in dem KI-Agenten wie ein komplettes SEO-Team zusammenarbeiten. Die beiden sprechen darüber, wie sich solche Agenten orchestrieren lassen, was sie heute schon können und wo der Mensch weiterhin die Kontrolle behalten muss. Außerdem geht es um Memory-Management, die Auswahl des richtigen Sprachmodells und warum Dominik jedes Modell durch einen eigenen SEO-Benchmark schickt.


Das erwartet dich in der Episode:


Warum sich SEO durch KI für Dominik wieder anfühlt wie die Anfangszeit Was Agentic AI im SEO bedeutet: LLMs in verkettete Workflows mit Thinking und Tool-Aufrufen bringen Autonomo SEO im Detail: KI-Agenten als virtuelles Team, jeder mit eigener soul.md, Skillset und Brain Das Brain Orchestra als Entscheidungsinstanz, die das Agententeam steuert Warum der Human in the Loop bleibt und KI das SEO-Team heute noch nicht ersetzt Memory-Management von Flatfiles bis zur semantischen Vektor-Datenbank und warum Token-Optimierung entscheidend ist Modell-agnostisch bauen: das LLM austauschbar wie ein Motor, plus ein eigener SEO-Benchmark über Dutzende Modelle Die Architektur dahinter: Postgres mit PG-Vector, MCP-Server und ein selbstgebauter Crawler im Stil von Screaming Frog


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Dominiks Video zu Autonomo SEO mit allen Screenshots Mehr Infos zu den Online Expert Days Hol dir dein Ticket für die nächsten Online Expert Days im November in Salzburg