Bastian zeigt, wie stark KI bereits Texte, Bilder und Video verändert – oft so gut, dass Mensch und Maschine kaum zu unterscheiden sind. Für SEO heißt das: mehr Fokus auf Effizienz, saubere Signale an Suchmaschinen und neue Push-Mechanismen. Seine Empfehlung: KI testen, Prompts beherrschen, Fakten prüfen und multimodal denken.
Bastian Grimm gilt als renommierter Experte für Enterprise SEO im internationalen Kontext sowie für KI im Digital Marketing. Mit mehr als 25 Jahren Erfahrung in diesem Bereich wurde er 2019 bei den European Search Awards als „Search Personality of the Year“ ausgezeichnet. Bastian weiß, worauf es im internationalen Marketing ankommt: Nicht nur effiziente Prozesse, sondern vor allem ein umfassendes Verständnis der Zielmärkte sind entscheidend – sowohl auf sprachlicher Ebene als auch in kultureller Hinsicht.
Im Kern zeigt der Vortrag, wie stark generative KI bereits heute die Produktion und Bewertung von Content beeinflusst – und warum das direkte Folgen für SEO, Crawling und die strategische Ausrichtung von Websites hat. Statt „Hype vs. Realität“ geht es um eine nüchterne Bestandsaufnahme: In mehreren Tests ist KI nicht nur konkurrenzfähig, sondern wird von Nutzerinnen und Nutzern teils sogar bevorzugt.
Ausgangspunkt ist eine Studie („Mensch vs. Maschine“), in der KI-generierte Texte in subjektiver und objektiver Bewertung häufig besser abschnitten – unter anderem, weil sie leichter lesbar und ansprechender wirkten. Im Live-Experiment mit dem Publikum wird dieses Ergebnis weitgehend bestätigt: In mehreren Gruppen liegt die Präferenz für den maschinellen Text jeweils knapp vorne oder zumindest nahe 50/50. Ergänzend wird der Lesbarkeitswert (Flesch-Index) diskutiert: KI-Texte erzielen oft bessere Werte, weil Sätze kürzer und eingängiger sind – ohne dass das automatisch etwas über fachliche Tiefe oder Korrektheit aussagt.
Anhand von Bildgeneratoren wie DALL·E und Alternativen wie Stable Diffusion wird deutlich, wie schwer Stockfotos und KI-Bilder inzwischen zu unterscheiden sind. Genau darin liegt die nächste Herausforderung: Je realistischer Generierung wird, desto relevanter werden Fragen rund um Desinformation, Kennzeichnung und Prüfmechanismen. Beim Thema Video werden frühe Modelle eingeordnet (u. a. von Meta und Google) und ein Trend hervorgehoben: längere Clips und „Szenensteuerung“, bei der sich Prompts über die Zeit verändern lassen.
Der Vortrag verbindet KI-Content mit der Infrastrukturrealität von Suchmaschinen: Crawling, Speicher und Rechenzentren sind teuer – inklusive erheblichem Ressourcenverbrauch. Wenn durch KI immer mehr Inhalte (Text, Bild, Audio, Video) ins Web strömen, steigt der Druck auf Suchmaschinen, effizienter zu selektieren. Daraus leitet sich eine zentrale These ab: Es geht weniger um klassisches „Crawl Budget“, sondern um Crawl-Effizienz – und um bessere Signale, welche URLs wirklich relevant sind.
Als praktische Konsequenz werden Mechanismen betont, die Suchmaschinen Arbeit abnehmen: saubere Sitemaps, Ping-Mechanismen und vor allem Push-Ansätze. Bing wird als Beispiel genannt, wo Inhalte teils über APIs eingereicht werden können, ohne dass eine URL vorher gecrawlt wurde. In diesem Kontext fällt auch IndexNow als Protokoll, das URLs zwischen angebundenen Suchmaschinen teilt. Die Botschaft: Wer Suchmaschinen aktiv informiert, erhöht die Wahrscheinlichkeit schneller (und gezielter) erfasst zu werden.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, ob und wie Suchmaschinen KI-Content erkennen können. Bei älteren Modellen ist Detection vergleichsweise einfach, doch mit zunehmender Modellgröße und Datenbasis wird es schwieriger, teurer und weniger eindeutig. Zudem wird auf Probleme wie Bias, Nachhaltigkeit, veraltete Trainingsdaten und ein „Henne-Ei“-Risiko hingewiesen, wenn KI-Inhalte ungefiltert wieder in neue Trainingsdaten einfließen.
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