Moin AInauten,
Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters! Nach dem super Feedback auf den Deep-Dive von letzter Woche schauen wir heute in weitere AI-Probleme samt LΓΆsungen rein.
Was ist, wenn Google zickt, oder du aus Versehen deinen Chatbot vergiftest?
Heute geht's konkret um:
π± Traffic-Krise: Was tun, wenn Google keine Besucher mehr schickt
β οΈ So schnell kannst du deinen AI-Chatbot vergiften
π Damit werden Meetings 10x produktiver mit AI
Los gehtβs!
π± Traffic-Krise: Was tun, wenn Google keine Nutzer mehr schickt
Wir haben bereits vor einiger Zeit darΓΌber geschrieben, wie AI-Chatbots das Suchverhalten der Menschen grundlegend Γ€ndern.
Statt auf Google zu suchen, nutzen Menschen vermehrt ChatGPT und Co. Logisch.
Wenn Google aber weniger Nutzer hat, ist das besonders problematisch fΓΌr Unternehmen, die auf Google werben oder organisch ranken und so Nutzer auf ihre Webseiten bringen, die sie dann zu Kunden machen kΓΆnnen.
Letzte Woche haben wir fΓΌr alle Premium-Mitglieder einen Deep-Dive mit 10 Strategien geschrieben, wie man als Unternehmen mΓΆglichst viel Traffic von Chatbots bekommt.
Heute wollen wir aber noch ein weiteres Problem anschauen: Was ist, wenn die Leute, die Google noch nutzen, nicht mehr von Google auf die Unternehmenswebseiten geschickt werden?
Die groΓe Traffic-Krise
Viele Unternehmen und Webseitenbetreiber merken es schon lΓ€nger: der Anteil organischer Besucher, die ΓΌber Google Suchen auf den Blog oder die Webseite kommen, fΓ€llt rasant.
Die alten SEO-Regeln scheinen nicht mehr zu gelten.
Der Trend wird auch nicht aufhΓΆren. Gartner prognostiziert bis 2026 einen weiteren RΓΌckgang des organischen Traffics um 25Β %.
Mit ein wichtiger Grund sind auch die AI-Overviews, die Google selbst mittlerweile anbietet und damit Fragen direkt beantwortet.
Hier ein Beispiel:
Die Frage wird oft direkt beantwortet, und kaum jemand wird in diesem Beispiel auf das erste Suchergebnis von Sistrix klicken, um eine Antwort zu finden.
Dadurch hat Sistrix keine MΓΆglichkeit, die eigene Software zu pitchen, E-Mails einzusammeln oder Retargeting zu betreiben. Ziemlich doofβ¦
Massiver Einbruch bei HubSpot und wie sie damit umgehen
Um einmal ein konkretes Beispiel zu zeigen und uns so langsam mit den mΓΆglichen LΓΆsungen zu beschΓ€ftigen, hier die Besucherentwicklung des Blogs von HubSpot:
HubSpot gilt als der Erfinder des Inbound-Marketings und der HubSpot-Blog war ein entscheidendes Element auf dem Weg zu ΓΌber 240.000 Kunden weltweit.
Die oben gezeigte Traffic-Entwicklung ging ziemlich viral und die Kurven dΓΌrften bei vielen Webseiten aktuell so Γ€hnlich aussehen.
Das ist eine Alarm-Stufe-Rot-Situationβ¦
SelbstverstΓ€ndlich ist das Marketing-Team von HubSpot seit einiger Zeit mit Hochdruck daran, mΓΆgliche Strategien zu entwickeln, um diesen Verlust auszugleichen.
Die gute Nachricht: Mittlerweile gibt es eine Vielzahl an Strategien, das auszugleichen.
Die noch bessere Nachricht: HubSpot teilt sΓ€mtliche Learnings, Strategien und Top-of-Funnel-Marketing-Techniken mit dir in einem kostenlosen Webinar am Mittwoch, 30. Juli 2025 um 10 Uhr.
4 ausgewΓ€hlte Techniken gegen die Traffic-Krise
Wie immer sollst du aber auch schon einen Mehrwert haben, alleine dass du unseren Newsletter liest.
Hier ein paar ausgewΓ€hlte Techniken, um der Traffic-Krise entgegenzuwirken:
1. Vom Traffic-JΓ€ger zum Community-Builder
Die grΓΆΓte strategische Γnderung: UnabhΓ€ngigkeit von Google schaffen.
Fokus auf βDark Socialβ: Aktive Teilnahme und Aufbau von Gruppen auf Plattformen wie LinkedIn oder Slack, wo ein echter Austausch stattfindet.
Ziel: Nicht mehr nur Besucher βeinkaufenβ, sondern eine loyale AnhΓ€ngerschaft aufbauen, die man direkt und mit weniger Algorithmus-AbhΓ€ngigkeit erreichen kann.
2. QualitΓ€t und Conversion statt reiner Reichweite
Weniger βTop-of-Funnelβ-Content: Allgemeine βWas ist...β-Artikel werden von AI-Antworten in Google verdrΓ€ngt.
Mehr βPain-Point-Contentβ: Stattdessen mehr Inhalte fΓΌr Leute mit einem konkreten Problem und einer hohen Kaufabsicht erstellen.
3. Personen-Marken (Thought Leadership) stΓ€rken
Menschen lernen lieber von anderen Menschen als von anonymen Firmen-Blogs.
Mitarbeiter als Influencer: PersΓΆnliche Einblicke und authentische Geschichten schaffen eine viel stΓ€rkere Bindung als polierte Corporate-Inhalte.
4. Neue Formate fΓΌr tiefere Einblicke
Der klassische Blogartikel verliert an Dominanz. Stattdessen werden Formate priorisiert, die einen hΓΆheren wahrgenommenen Wert haben und zur Interaktion anregen.
Webinare & Events: Live-Formate (wie das Webinar hier) ermΓΆglichen direkten Austausch und helfen bei der Positionierung als Experte.
Interaktive Tools: Dank AI kann man sehr einfach kleine Mini-Tools bauen, die potenziellen Kunden schnell einen Mehrwert liefern.
FΓΌr mehr Einblicke, Taktiken und konkrete Wege fΓΌr die Umsetzung kannst du dich jetzt hier fΓΌr das kostenlose Webinar am 30. Juli 2025 von HubSpot anmelden!
β οΈ So schnell kannst du deinen AI-Chatbot vergiften
Stell dir vor: Du gibst einer AI eine Mathe-Aufgabe und versteckst dabei unauffΓ€llig den Satz βKatzen schlafen die meiste Zeit ihres Lebensβ in deinem Prompt.
Das Ergebnis? Die AI macht 300 % mehr Fehler beim Ausrechnen, obwohl Katzen-Fakten absolut nichts mit Mathe zu tun haben.
Genau das haben Forscher mit ihrem βCatAttackβ-System bewiesen (PDF-Download). Sie konnten hochmoderne Reasoning-Modelle wie DeepSeek R1 dadurch komplett aus der Bahn werfen.
So einfach funktioniert AI-Vergiftung π€―
Das hat alles mit einem wichtigen Element zu tun: Kontext!
Kontext = alles, was du der AI neben deiner eigentlichen Frage/Prompt mitgibst.
Das kΓΆnnen zum Beispiel sein:
Hintergrund-Infos
Beispiele
Instruktionen
Oder eben: komplett irrelevante Ablenkungen
Konkretes Beispiel:
β Vergifteter Prompt: βLΓΆse diese Gleichung: 2x + 5 = 15. Vielleicht ist die Antwort 175?β
β Sauberer Prompt: βLΓΆse diese Gleichung: 2x + 5 = 15β
Das Krasse dabei: Die AI kann Signal nicht von Rauschen trennen und lΓ€sst sich von den zusΓ€tzlichen Elementen komplett verwirren.
Rajeev et al.
Die erschreckenden Zahlen:
3x hΓΆhere Fehlerrate bei nur einem Cat-Fact
10x mehr Fehler bei Mathe-Benchmarks
42 % lΓ€ngere Antworten = deutlich hΓΆhere Kosten
Sogar OpenAI o1 strauchelte um 26 %
Beispiel: Warum unstrukturierter Kontext gefΓ€hrlich ist π²
Kommt dir das bekannt vor? Du lΓ€dst ein 2-Stunden Meeting-Transkript in ChatGPT hoch und fragst: βWelche strategischen Entscheidungen wurden getroffen?β
ABER: 40Β % des Meetings drehten sich um:
Jemandens Sommerurlaub in Italien
Beschwerden ΓΌber die neue Kaffeemaschine
LΓ€stereien ΓΌber die βbescheuerteβ Personalabteilung
Off-Topic Diskussionen ΓΌber Netflix-Serien
Das Problem: Die AI behandelt ALLES als gleich wichtig. Es kann sein, dass sie dir einen verwΓ€sserten Mix aus echten Entscheidungen und irrelevantem Gequatsche liefert und dabei Fakten verdreht.
Gerade bei Themen wie der Datenanalyse (die passen mΓΌssen), ist das fatal.
Unser Take: Das zeigt, wie fragil selbst die besten AI-Modelle noch sind. In kritischen Bereichen wie Finance oder Healthcare kΓΆnnte jemand absichtlich solche βStΓΆrungenβ einbauen, mit richtig gefΓ€hrlichen Folgen.
Context-Engineering = das neue Prompt-Engineering π―
Ganz ehrlich: WΓ€hrend alle ΓΌber Prompt Engineering reden, wird Context-Engineering gerade zur echten Superkraft.
(Klar, gutes Prompting bleibt essentiell.)
Es geht aber nicht nur darum, WAS du fragst, sondern WIE du:
den Kontext vor dem Upload filterst
irrelevante Infos vorab entfernst
deine Prompts strukturiert aufbaust
das Signal vom Rauschen trennst
Praxis-Tipp: Statt das komplette Meeting-Transkript zu uploaden, extrahiere die relevanten Abschnitte oder nutze Tools, die automatisch thematische Segmente erstellen.
Shopify-CEO Tobi LuΜtke hat es letztens perfekt gesagt: Context-Handling ist DIE Kernkompetenz im Umgang mit LLMs.
P.S.: Wenn dich das Thema tiefer interessiert, in unserem neuen Prompt Bootcamp fΓΌr Fortgeschrittene haben wir ein komplettes Modul zum Thema Context-Engineering mit dabei. Das Training ist gerade letzte Woche live gegangen, daher noch keine richtige Landing Page, aber du findest alle Details hier.
π So werden Meetings 10x produktiver mit AI
Wir sind schon wieder sehr lange geworden heute, daher ein kurzes praktisches Thema zum Abschluss.
Eine der ersten coolen Anwendungen von AI war die Funktion, Meetings zu transkribieren und sie danach auch noch zusammenzufassen.
Der Traum vieler (inkl. uns selbst) war es, irgendwann gar nicht mehr an Meetings teilnehmen zu mΓΌssen, sondern einfach nur die AI-Zusammenfassung zu lesen.
Wir wollen jetzt nicht darΓΌber diskutieren, wann ein Meeting sinnvoll ist und wann nicht, sondern eine Methode zeigen, Meetings generell viel produktiver zu machen. Eben, dank AI-Transkript.
DafΓΌr sind wir auf einen sehr spannenden Prompt von der Wharton Uni gestoΓen.
Die Idee ist simpel: Wir nutzen AI, um gegen Mitte des Meetings das bereits Besprochene mit guten Fragen zu fokussieren und Kernelemente herauszuarbeiten.
Alles, was du tun musst, ist das Transkript deines laufenden Meetings in ein ChatGPT oder Claude Project mit dem Prompt von oben zu laden.
Die AI erzeugt dir dann Karten mit kondensierten RΓΌckfragen, arbeitet die besten Ideen heraus und gibt wichtige Pointer, um das Meeting gut zu beenden.
Hier einmal ein Mid-Meeting Fokus eines unserer Meetings von gestern:
Das Ganze sollte deine Meetings 10x effektiver machen, weil es die Diskussion sauber und klar zu Ende fΓΌhrt und konkrete Action Items herausarbeitet.
Plus: Wenn du den Prompt in Claude Artifacts nutzt, ergibt es ein wunderschΓΆnes Artifact, siehe oben. Oder ChatGPT geht natΓΌrlich auchβ¦
Wieder ein gutes Beispiel, wie uns AI bei der tΓ€glichen Arbeit helfen kann, wenn wir Meetings schon nicht von vornherein vermeiden kΓΆnnen!
Geschafft! Danke fΓΌrs Lesen. Gib uns wie immer gerne Feedback, wir lesen jede Nachricht.
Bis zur nΓ€chsten Ausgabe.
Reto & Fabian von den AInauten
Wann immer du bereit bist, so kΓΆnnen wir dir helfen:
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