Die zwei Ebenen von Content Performance

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Worum geht es in der Episode?

Content Performance ist ein neuer Begriff – und für viele ein Zukunftsthema. Wir klären, was wir darunter verstehen und wie Unternehmen an ihrer Content Performance arbeiten können.

Für wen ist die Episode gedacht?

Die Episode ist für Verantwortliche im Online-Marketing gedacht, die auf strategischer Ebene überlegen, in welche Bereiche sie wie viel Ressourcen investieren.

Kommt mit uns ins Gespräch!

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Um was geht es in der Podcast-Episode im Detail?

Ebene 1: Content Performance Marketing

Ebene 2: Content Performance Optimierung

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5 Kennzahlen sind dafür nötig. Ein ROI-Rechenbeispiel im Content Performace Podcast

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KI in der Content-Produktion: Effizienz steigern ohne Qualität zu senken

Wie kannst du KI sinnvoll in deine Content-Produktion integrieren? Wir legen unser Playbook offen. Unser Ziel ist immer: Wir wollen unsere Effizienz steigern – ohne unseren Qualitätsanspruch zu senken. Im Workshop gehen wir durch unseren Content-Prozess – von der Podcast-Produktion über Magazinartikel und Newsletter bis hin zu LinkedIn-Postings. Wir zeigen, wo und wie wir im jeweiligen Prozess-Schritt KI einsetzen. Keine Technik-Hacks. Eine Diskussion aus Content-Perspektive.

Academy Workshop 1 Prompt Challenge

Die 1-Prompt Challenge

Wir laden ein zur 1-Prompt-Challenge: Unsere Academy-Mitglieder recherchieren mit unserem Tool relevante Prompts für einen Geschäftsbereich, wählen einen Prompt aus und erstellen dazu Content (Landingpage oder Blogartikel). Anschließend senden sie uns ihre Arbeit zu mit ihren Gedanken. Im Workshop besprechen wir ausgewählte Beispiele live. Ein Workshop für alle, die ins Umsetzen kommen wollen!

Quellen: Digital PR für KI-Sichtbarkeit

Wie schafft man es, in Google AI Overviews, AI Mode und ChatGPT sichtbar zu werden? In dieser Case Study analysieren Benjamin und Fabian die Offpage-Maßnahmen hinter dem AI-Visibility-Tool Joe. Im Fokus stehen YouTube, Gastartikel, externe Publisher und weitere Quellen, die von KI-Systemen zur Beantwortung von Nutzeranfragen herangezogen werden. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede zwischen Google- und ChatGPT-Ökosystemen. Außerdem wird anhand realer Daten sichtbar, welche Maßnahmen tatsächlich Wirkung entfalten.

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