KI: IST GAIO das neue SEO?
GAIO steht für das Optimieren von Inhalten, sodass die diese von der KI ausgespielt werden. Welche Unterschiede zu SEO gibt es und was bedeutet GAIO im Detail?
Jeder redet über die KI. Manche behauten sogar, dass durch die künstliche Intelligenz Suchmaschinen überflüssig werden. Aktuell optimieren wir unsere Inhalte für die Suchmaschine. Doch können wir auch Inhalte für die KI optimieren?
Um das beantworten zu können, müssen wir erst eine Reihe von Fragen klären.
Wie wird mit der KI gesucht?
Bisher wird ja eher mit der KI gespielt, anstatt mit ihr produktiv zu suchen. Das hat auch seine Gründe – denn die Antworten sind nicht immer ideal. Doch ignorieren wir mal die Qualität der KI-Antworten für’s erste und schauen uns an, wie eventuell zukünftig mit der KI gesucht werden soll. Also habe ich dir ein reales Beispiel mitgebracht:
Zusammen mit 2 Freundinnen möchte ich diesen Sommer eine Bikepacking-Reise durch Luxemburg machen. Wir haben schon alles geplant. Doch ich habe ChatGPT (Version 4, mit Plugins) unsere Anforderungen mitgeteilt und möchte, dass die KI einen Urlaub für uns plant:
Ich möchte jetzt nicht die Qualität der Antwort bewerten. Das sollte lediglich ein Beispiel sein, wie ich später mit der KI suchen würde.
Bei diesem Beispiel kommt dann auch die Suchintention ins Spiel, denn als Nutzer habe ich (wie auch bei Suchmaschinen) eine Erwartungshaltung gegenüber dem Ergebnis. Meine Erwartung wäre jetzt, dass die KI:
- Mir eine komplette Route zusammenstellt inkl. Zwischenstopp
- Passende, verfügbare Übernachtungsmöglichkeiten einplant
Doch für solche Informationen benötigt man ja ein gewisses Grundwissen.
Woher hat die KI IHR Wissen?
In diesem Beitrag möchte ich weder tief in die Technik eintauchen, noch alles pauschalisieren. Falls du dich dennoch näher für die technischen Details interessierst, habe ich dir abschließend ein paar Quellen aufgezählt.
Grundsätzlich reden wir hier von einer generativen Künstlichen Intelligenz. Egal, ob ChatGPT, Bert oder andere – eine KI ist ein Algorithmus, welcher mit Daten trainiert wird und von diesen lernt. Im Hintergrund werden immer Vektoren berechnet, Muster erkannt und neue Verknüpfungen erstellt.
Die Daten für das Training können aus Büchern, Webseiten oder Nutzereingaben zusammengesetzt werden.
Doch wie schafft es eine KI jetzt mithilfe der Trainingsdaten mir eine gute Antwort zu liefern? Zum einen kann die KI die Trainingsdaten vorqualifizieren. Zum anderen können die Datenlieferanten ihre Daten für die KI optimieren. Und jetzt wird’s spannend: Wie werden zukünftig wohl solche Optimierungsmaßnahmen für die KI aussehen?
Persönliche Erfahrungen und Empfehlungen
Als Nutzer erwarte ich Routen und Unterkünfte, die für unser Bikepacking Reise geeignet sind. Wenn ich selbst die Reise plane, achte ich extrem auf persönliche Erfahrungen und Empfehlungen:
- Werden die Routen auf Fahrradapps wie Komoot empfohlen?
- Gibt es YouTube-Videos mit ähnlichen Reisen und wird auf Social Media darüber berichtet?
- Was sagen die Bewertungen im Internet?
Aktualität
- Gibt es aktuelle Streckensperrungen?
- Ist die Route auch aktuell?
- Haben die Unterkünfte Kapazitäten für uns?
Helpful Content
- Passen die Routen wirklich zu unsern Fahrradarten und unserem Bikepacking Trip?
- Interessieren uns die vorgeschlagenen Sehenswürdigkeiten?
Fazit
Wie auch bei regulären Suchmaschinen steht und fällt die Antwort mit der Eingabe des Nutzers. Je spezifischer gesucht wird, desto genauer die Antwort. Doch während bei der Suchmaschine oft nur 1-X Wörter eingegeben werden, muss bei der KI an einem aussagekräftigen Prompt gefeilt werden, um gute Ergebnisse zu erzielen. Bei den großen Suchmaschinen ist es oft so, dass hauptsächlich das Problem vor dem Computer sitzt.
In der generativen KI-Welt ist das etwas anders. Denn hier können auch die Trainingsdaten ein Problem darstellen. Vor allem dann, wenn diese schlecht oder lückenhaft sind.
Quellen
Lisa Augustin
Software-Entwicklerin, SEO-Expertin, Bloggerin, GenussbikerinLisa Augustin (geb. Lisa Rudolf) hatte schon immer eine Vorliebe für Algorithmen und technische Probleme. Nach ihrem Informatikstudium hat sie über 5 Jahre lang Berufserfahrung als Softwareentwicklerin gesammelt, während sie nebenher einen Blog über gesunde Ernährung und Radsport geschrieben hat. In dieser Zeit hat sich auch eine Leidenschaft für Suchmaschinenoptimierung (SEO) entwickelt. Und dieser Leidenschaft geht Lisa jetzt hauptberuflich nach. Ihre Mission ist es, SEO verständlich zu erklären und andere Selbstständige, Blogger und kleine Unternehmen dabei zu unterstützen.
