Was passiert hinter den Kulissen der neuen KI-Monitoring-Tools? Mit welchen konkreten technischen Problemen kämpfen die Anbieter? Das besprechen wir mit David Mühlenweg, Gründer von Finseo. Ein offener Realtalk aus dem Maschinenraum.
Themen, die uns im Gespräch bewegen: Woher kommen die Daten, auf denen KI-Monitoring-Tools heute basieren? Wie gehen Tool-Anbieter mit invaliden oder gemischten Modellantworten um? Wie lassen sich Prompts sinnvoll ableiten, wenn es keine echten Prompt-Daten gibt? Welche Features werden wir in Zukunft brauchen? All das in unserem Gespräch mit David.
Die Themen auf dieser Seite
Unser Gast David Mühlenweg, Gründer von Finseo
David Mühlenweg kommt nicht aus der klassischen Marketing-Ecke, sondern aus dem Handwerk und der Technik. Nach einer Ausbildung zum Mechatroniker macht er einen Bachelor of Engineering. Parallel dazu entstehen erste Websites – zunächst aus pragmatischen Gründen, um Geld während des Studiums zu verdienen. Eine selbst gebaute Seite rankt plötzlich gut, erste Kunden kommen dazu, später eine eigene Agentur. Ein klassischer Quereinstieg in SEO wie bei so vielen in der Branche.
Schließlich entscheidet sich David für die Entwicklung eines eigenen AI Monitoring Tools. Finseo hat mittlerweile eine dreistellige Anzahl von Kunden, wie er im Interview sagt. Fünf Personen arbeiten an dem Tool mit.
Auch das ist typisch für die aktuelle Phase: Viele SEO-Expert*innen setzen sich mit GEO (Generative Engine Optimization) auseinander. Überall entstehen gerade neue Tools rund um KI-Sichtbarkeit. Ein komplett offener Markt.
Auf welcher Basis entsteht das Prompt Monitoring?
Viele neuen KI-Monitoring-Tools setzen auf Setup-Assistenten. Ein Service, damit die User direkt Ergebnisse erhalten. Allerdings steckt hier der Teufel im Detail. Denn welche Prompts werden dort ausgewählt?
Finseo hat hierfür ein mehrschichtiges System. Beginn wird die Website gecrawlt und erfasst. Auf dieser Basis startet eine automatische Keyword-Recherche. Anschließend werden die Keywords in Prompts umgewandelt und einer Phase der Customer Jouney und bestimmten Personas zugeordnet. Auch eine Search-Console-Integration ist vorhanden. Insgesamt ein sehr stark SEO-basierter Ansatz.
Der Bereich „Awareness“ wird bei Finseo geskippt – also bei der Auswahl bzw. Empfehlung nicht berücksichtigt. „Es bringt nichts, wenn jemand sein Monitoring mit Top-of-Funnel Prompts vollklatscht und sich wundert, warum nichts ausgespielt wird“, sagt David. Stattdessen fokussiert sich das Tool auf die transaktionalen Prompts, die kaufentscheidend sind.
Wie valide ist die Datenbasis?
Die neuen AI Analyse Tools arbeiten alle in einem „Graubereich“, wie David es ausdrückt (ab Minute 18). Sie scrapen die Inhalte aus ChatGPT und verarbeiten sie anschließend. Vereinfacht gesagt: Ein KI-Monitoring-Tool tut so als sei es ein User. Der zu überwachende Prompt wird eingegeben, die Antwort ausgelesen und übertragen. Dafür gibt es auch Scraping-Dienstleister, die dies übernehmen und die Ergebnisse an die Tools weiterleiten.
Das Problem: Vor allem OpenAI hat kein Interesse daran, dass ChatGPT ausgelesen wird. Schließlich verbraucht dies jedes Mal Ressourcen. Daher schaltet es nach einer bestimmten Anzahl von Abfragen auf eine Basisversion, ein Punkt, den wir auch mit Matthäus Michalik im letzten Interview besprochen haben.
Alles hängt an den IP-Adressen der externen Scraping-Anbieter. Diese haben zwar einen großen Pool an IP-Adressen, aber es greifen immer mehr Tool-Anbieter darauf zu. OpenAI erkennt wiederum die IP-Adresse und drosselt irgendwann herunter. Nur wann das genau geschieht, kann man nicht vorhersehen. Die Folge: Manchmal kommen valide Ergebnisse zurück – oft aber auch „labbrige“ Ergebnisse, wie David es nennt. Die invaliden Ergebnisse zeichnen sich dadurch aus, dass die KI-Antworten stark verkürzt sind, keine Marken genannt werden oder aus einem alten Modell stammen.
Die Ergebnisse in den Tools sind also nur bedingt valide und nur mit Vorsicht zu nutzen. Oder anders gesagt: Wir brauchen Daten, die der Realität so nah wie möglich kommen. Wie die Tools dieses Problem lösen wollen, ist aktuell noch unklar.
Weitere Themen, über die wir sprechen
Weitere Aspekte aus unserem Gespräch:
- Welche Modelle sollte man auf jeden Fall überwachen?
- Wohin entwickelt sich die Sentiment Analyse?
- Was sind Features, an denen Finseo noch arbeitet?
Vielen Dank an David Mühlenweg für das offene Gespräch! Hier geht’s zum Video-Interview auf YouTube.
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