KI und SEO – ein Gespräch mit Hartmut Deiwick, CEO von Löwenstark

Künstliche Intelligenz – kurz KI – wird im Online-Marketing in immer mehr Disziplinen verprobt. Wie KI in der Suchmaschinenoptimierung eingesetzt werden kann, hat die Agentur Löwenstark getestet. Mit dem Gruppen CEO Hartmut Deiwick haben wir über die ersten Erkenntnisse seiner SEO-KI Experimente gesprochen.

Suchmaschinenoptimierung lässt sich in verschiedene Aufgabengebiete unterteilen und mit SEO Tools bearbeiten. Allgemein unterscheidet man zwischen Onpage-SEO und Offpage-SEO. Während letzteres auf Optimierungen abseits der eigenen Website abstellt, betrachten wir im Folgenden das Onpage-SEO. Neben dem technischen SEO, bei dem die Webseite anhand von Veränderungen an Code und Hosting-Einstellungen optimiert und beschleunigt wird, zählt vor allem das Content SEO zu dem Bereich, der sich mit Künstlicher Intelligenz optimieren lässt.

Hartmut Deiwick erklärt, dass die Suchmaschinenoptimierung immer mit der Analyse des Status Quo beginnt. Bei neuen Webprojekten zählt dazu vor allem die Keyword-Recherche, die bis dato schnell einen halben bis ganzen Manntag Zeit kostet. Ergebnis ist eine Liste relevanter Keywords, für die Content produziert werden muss.

Im letzten Quartal des vergangenen Jahres startete Löwenstark das Experiment „KI und SEO“. Der SEO Scientist – so die Bezeichnung eines technisch versierten Suchmaschinenoptimierers bei Löwenstark – hat ein KI-System mit diversen Inputdaten versorgt. Bei der eingesetzten KI Engine handelt es sich um die Plattform BigML (https://bigml.com/). Die Machine Learning Plattform bietet Datenmodelle für supervised und unsupervised learning an (überwachtes und unüberwachtes Lernen), wie beispielsweise decision tree (Entscheidungsbaum), random forest (Zufallswald) und deepnet. Um eine solche Plattform zu bedienen, sollte man über Grundkenntnisse zur Funktionsweise von maschinellem Lernen verfügen. Außerdem ist für die Interpretation der Ergebnisse wichtig, mathematische Kenntnisse wie Lineare Algebra, Diskrete Mathematik und Statistik zu beherrschen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Daten sollten keine Formatierungsfehler enthalten, die Variablendeklaration muss eindeutig sein und der Datenumfang sollte für einfache Voraussagen 5.000 bis 6.000 Datensätze groß sein. Bei größeren Berechnungen und Fragestellungen dürfen natürlich mehr Datensätze eingesetzt werden. Als Inputparameter für BigML wurden von Löwenstark insgesamt 80.000 Datensätze importiert, unter anderem Keywords, CPCs (Kosten pro Klick) und Suchvolumina. Der Output der Künstlichen Intelligenz ist eine Liste mit konkreten Keywords, auf die der Content produziert bzw. optimiert werden soll.

Von der ersten Idee bis zum anwendungsfähigen Modell hat die Agentur sechs Monate benötigt. Weitere ähnliche Modelle würden in 1-2 Monaten nutzbar sein. Mittlerweile ist mit der KI bei der Keywordanalyse ein Ergebnis innerhalb kürzester Zeit möglich, sodass die Geschwindigkeit und Zeitersparnis aus Sicht von Deiwick zu einem USP in der Suchmaschinenoptimierung wird.

Bei der Produktion von Content testet die Agentur Löwenstark immer wieder neue Lösungen für KI und Text-Automatisierung. Bisher wurde das Unternehmen nicht fündig, sodass die tatsächliche Produktion nach wie vor durch Redakteure umgesetzt wird. Der Agenturchef sieht im Bereich der Content Produktion einen wachsenden Unterstützungsbedarf bei den Unternehmen. „In Zukunft wird es mehr denn je darum gehen, die KMUs im Bereich Videoproduktion und Leadgenerierung zu begleiten.“ Auch die Themen Podcasting und Infografiken nennt Deiwick als wachsendes Leistungsportfolio der Agentur. (Lesen Sie hier unseren Artikel zu Video SEO).

„Am Standort sind meist nur zehn bis maximal 20 Prozent der Mitarbeiter. Die meisten arbeiten remote.“

Das notwendige Skill Set für SEO und weitere Arbeiten entwickelt die Agentur intern. Mit aufwändigen Onboarding- und Einarbeitungsprozessen werden neue Mitarbeiter in der Agentur ausgebildet. Dabei findet das Training fast ausschließlich digital statt. Die meisten Kollegen arbeiten von zuhause. Auch von Kundenseite wird das Online-Meeting einem realen Besuch vorgezogen, lässt uns Hartmut Deiwick wissen.

Wer mit KI Engines experimentieren will, kann neben der Plattform BigML auch andere Lösungen testen. Vorkonfigurierte und fertig trainierte Datenmodelle bietet zum Beispiel Google mit der Google NLP KI BERT, die mit Unterstützung eines Entwicklers, der das Modell mit TensorFlow integriert, eingesetzt werden kann (https://en.wikipedia.org/wiki/BERT_(language_model)) . Auch die GPT-3 ist als OpenSource KI Engine nutzbar.

Vielen Dank für die spannenden Insights an Hartmut Deiwick.