👨‍🚀 Traffic-Krise: Was tun, wenn Google keine Besucher mehr schickt

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 Lösungen rein.

Was ist, wenn Google zickt, oder du aus Versehen deinen Chatbot vergiftest?

Heute geht's konkret um:

• 😱 Traffic-Krise: Was tun, wenn Google keine Besucher mehr schickt

• ☠️ So schnell kannst du deinen AI-Chatbot vergiften

• 💭 Damit werden Meetings 10x produktiver mit AI

Los geht’s!

😱 Traffic-Krise: Was tun, wenn Google keine Nutzer mehr schickt

Wir haben bereits vor einiger Zeit darüber geschrieben, wie AI-Chatbots das Suchverhalten der Menschen grundlegend ändern.

Statt auf Google zu suchen, nutzen Menschen vermehrt ChatGPT und Co. Logisch.

Wenn Google aber weniger Nutzer hat, ist das besonders problematisch für Unternehmen, die auf Google werben oder organisch ranken und so Nutzer auf ihre Webseiten bringen, die sie dann zu Kunden machen können.

Letzte Woche haben wir für alle Premium-Mitglieder einen Deep-Dive mit 10 Strategien geschrieben, wie man als Unternehmen möglichst viel Traffic von Chatbots bekommt.

Das Feedback war super, hier kannst du den kompletten Blueprint lesen.

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 große Traffic-Krise

Viele Unternehmen und Webseitenbetreiber merken es schon länger: der Anteil organischer Besucher, die über Google Suchen auf den Blog oder die Webseite kommen, fällt rasant.

Die alten SEO-Regeln scheinen nicht mehr zu gelten.

Der Trend wird auch nicht aufhören. Gartner prognostiziert bis 2026 einen weiteren Rückgang des organischen Traffics um 25 %.

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 Möglichkeit, die eigene Software zu pitchen, E-Mails einzusammeln oder Retargeting zu betreiben. Ziemlich doof…

Massiver Einbruch bei HubSpot und wie sie damit umgehen

Um einmal ein konkretes Beispiel zu zeigen und uns so langsam mit den möglichen Lösungen zu beschäftigen, 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 über 240.000 Kunden weltweit.

Die oben gezeigte Traffic-Entwicklung ging ziemlich viral und die Kurven dürften bei vielen Webseiten aktuell so ähnlich aussehen.

Das ist eine Alarm-Stufe-Rot-Situation…

Selbstverständlich ist das Marketing-Team von HubSpot seit einiger Zeit mit Hochdruck daran, mögliche 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 sämtliche Learnings, Strategien und Top-of-Funnel-Marketing-Techniken mit dir in einem kostenlosen Webinar am Mittwoch, 30. Juli 2025 um 10 Uhr.

4 ausgewählte Techniken gegen die Traffic-Krise

Wie immer sollst du aber auch schon einen Mehrwert haben, alleine dass du unseren Newsletter liest.

Hier ein paar ausgewählte Techniken, um der Traffic-Krise entgegenzuwirken:

1. Vom Traffic-Jäger zum Community-Builder

Die größte strategische Änderung: Unabhängigkeit von Google schaffen.

• Fokus auf „Dark Social“: Aktive Teilnahme und Aufbau von Gruppen auf Plattformen wie LinkedIn oder Slack, wo ein echter Austausch stattfindet.

• Ziel: Nicht mehr nur Besucher „einkaufen“, sondern eine loyale Anhängerschaft aufbauen, die man direkt und mit weniger Algorithmus-Abhängigkeit erreichen kann.

2. Qualität und Conversion statt reiner Reichweite

• Weniger „Top-of-Funnel”-Content: Allgemeine „Was ist...“-Artikel werden von AI-Antworten in Google verdrängt.

• Mehr „Pain-Point-Content“: Stattdessen mehr Inhalte für Leute mit einem konkreten Problem und einer hohen Kaufabsicht erstellen.

3. Personen-Marken (Thought Leadership) stärken

Menschen lernen lieber von anderen Menschen als von anonymen Firmen-Blogs.

• Mitarbeiter als Influencer: Persönliche Einblicke und authentische Geschichten schaffen eine viel stärkere Bindung als polierte Corporate-Inhalte.

4. Neue Formate für tiefere Einblicke

Der klassische Blogartikel verliert an Dominanz. Stattdessen werden Formate priorisiert, die einen höheren wahrgenommenen Wert haben und zur Interaktion anregen.

• Webinare & Events: Live-Formate (wie das Webinar hier) ermöglichen 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.

Für mehr Einblicke, Taktiken und konkrete Wege für die Umsetzung kannst du dich jetzt hier für das kostenlose Webinar am 30. Juli 2025 von HubSpot anmelden!

☠️ So schnell kannst du deinen AI-Chatbot vergiften

Stell dir vor: Du gibst einer AI eine Mathe-Aufgabe und versteckst dabei unauffällig den Satz „Katzen schlafen die meiste Zeit ihres Lebens“ 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 „CatAttack“-System bewiesen (PDF-Download). Sie konnten hochmoderne Reasoning-Modelle wie DeepSeek R1 dadurch komplett aus der Bahn werfen.

So einfach funktioniert AI-Vergiftung 🤯

Das hat alles mit einem wichtigen Element zu tun: Kontext!

Kontext = alles, was du der AI neben deiner eigentlichen Frage/Prompt mitgibst.

Das können zum Beispiel sein:

• Hintergrund-Infos

• Beispiele

• Instruktionen

• Oder eben: komplett irrelevante Ablenkungen

Konkretes Beispiel:

❌ Vergifteter Prompt: „Löse diese Gleichung: 2x + 5 = 15. Vielleicht ist die Antwort 175?“

✅ Sauberer Prompt: „Löse diese Gleichung: 2x + 5 = 15“

Das Krasse dabei: Die AI kann Signal nicht von Rauschen trennen und lässt sich von den zusätzlichen Elementen komplett verwirren.

Die erschreckenden Zahlen:

• 3x höhere Fehlerrate bei nur einem Cat-Fact

• 10x mehr Fehler bei Mathe-Benchmarks

• 42 % längere Antworten = deutlich höhere Kosten

• Sogar OpenAI o1 strauchelte um 26 %

Beispiel: Warum unstrukturierter Kontext gefährlich ist 😲

Kommt dir das bekannt vor? Du lädst ein 2-Stunden Meeting-Transkript in ChatGPT hoch und fragst: „Welche strategischen Entscheidungen wurden getroffen?“

ABER: 40 % des Meetings drehten sich um:

• Jemandens Sommerurlaub in Italien

• Beschwerden über die neue Kaffeemaschine

• Lästereien über die „bescheuerte“ Personalabteilung

• Off-Topic Diskussionen über Netflix-Serien

Das Problem: Die AI behandelt ALLES als gleich wichtig. Es kann sein, dass sie dir einen verwässerten Mix aus echten Entscheidungen und irrelevantem Gequatsche liefert und dabei Fakten verdreht.

Gerade bei Themen wie der Datenanalyse (die passen müssen), ist das fatal.

Unser Take: Das zeigt, wie fragil selbst die besten AI-Modelle noch sind. In kritischen Bereichen wie Finance oder Healthcare könnte jemand absichtlich solche „Störungen“ einbauen, mit richtig gefährlichen Folgen.

Context-Engineering = das neue Prompt-Engineering 🎯

Ganz ehrlich: Während alle über 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 Lütke 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 für 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.

💭 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 müssen, sondern einfach nur die AI-Zusammenfassung zu lesen.

Wir wollen jetzt nicht darüber diskutieren, wann ein Meeting sinnvoll ist und wann nicht, sondern eine Methode zeigen, Meetings generell viel produktiver zu machen. Eben, dank AI-Transkript.

Dafür sind wir auf einen sehr spannenden Prompt von der Wharton Uni gestoßen.

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 Rückfragen, 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 führt und konkrete Action Items herausarbeitet.

Plus: Wenn du den Prompt in Claude Artifacts nutzt, ergibt es ein wunderschönes Artifact, siehe oben. Oder ChatGPT geht natürlich auch…

Wieder ein gutes Beispiel, wie uns AI bei der täglichen Arbeit helfen kann, wenn wir Meetings schon nicht von vornherein vermeiden können!

Geschafft! Danke fürs Lesen. Gib uns wie immer gerne Feedback, wir lesen jede Nachricht.

Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten