14.12.2017

App Store Optimization: Wie man die App an den User bringt

Gastbeitrag. Thomas Kriebernegg von App Radar schrieb für uns eine Einführung in das große Feld der App Store Optimization (ASO).
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Thomas Kriebernegg - App Store Optimization App Store Optimierung
(c) Frederick Nilsson: App Radar (Appers)-Founder und CEO Thomas Kriebernegg bei den Mobile Marketing Innovation Days

Bei zwei bis drei Millionen Apps in den Top App Stores und einer sehr großen Auswahl ähnlicher Applikationen ist es für User oftmals schwierig, die richtige App zu finden. Gerade diese große Konkurrenz macht es für viele App-Entwickler besonders herausfordernd, ihre eigene App an den User zu bringen. App Store Optimization (ASO) spielt daher eine große Rolle im Bereich der App-User-Akquirierung und ist mittlerweile ein fester Bestandteil der meisten internationalen App-Marketingstrategien. Dennoch wissen viele App-Unternehmen nach wie vor nicht genau, worum es bei ASO geht und lassen damit große Mengen Downloads und potenzielle Nutzer auf der Strecke.

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Was ist App Store Optimization?

Die App Store-Optimierung ist eine Marketingmaßnahme, bei der man versucht, die Auffindbarkeit und Downloadrate einer App in einem App Store zu verbessern. Das heißt, es werden Elemente wie der App-Name, der Beschreibungstext oder die (für den User nicht sichtbaren) Keywords im App Store regelmäßig überprüft und optimiert. Das hat zur Folge, dass sich die Reihung der App in relevanten Suchergebnissen ändert. Daher ist auch die Überwachung der Platzierung einer App in den App Store-Top-Charts oder in Suchergebnissen wichtiger Teil der App Store Optimierung.

Das Ziel von App Store Optimization

Das Ziel von ASO ist es, die Auffindbarkeit einer App und in weiterer Folge die Downloads und Anzahl von Nutzern und damit den Umsatz zu steigern. Denn eine höhere Position in Suchergebnissen beeinflusst die Anzahl der App-Downloads stark. Nicht nur, weil Nutzer höher-gereihte Ergebnisse als relevanter einschätzen, sondern auch, weil sie nicht durch alle verfügbaren Apps scrollen müssen. Denn Hand aufs Herz: Egal ob im App Store oder auf Goolge – wann hast du nach einer Suche das letzte Mal alle Suchergebnisse bis zur zweiten Seite durchforstet?

ASO vs. SEO

Oftmals wird ASO mit Search Engine Optimization (kurz SEO), also der Suchmaschinenoptimierung im Web, gleichgesetzt. Beide Marketingstrategien weisen einige Gemeinsamkeiten auf. Egal ob du deine Website in Google besser auffindbar machen willst oder deine App im App Store boosten möchtest – ein zentrales Element sowohl von SEO als auch von ASO ist der Aufbau und die Optimierung einer Keyword-Strategie. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Vorgehensweisen ist, dass sich SEO mit dem Optimieren deiner Webseiten-Auffindbarkeit in Suchmaschinen beschäftigt, während ASO grundsätzlich in App Stores passiert.

Warum ist App Store Optimization wichtig?

Prinzipiell bietet eine optimierte App das ideale Fundament für alle weiteren Marketingaktivitäten, da jeder Kapitaleinsatz gehebelt werden kann, indem neben bezahlten Downloads auch zusätzliche gratis Downloads entstehen können. Weitere Gründe bieten die Entwicklungen der App Stores in den letzten Jahren:

  • Etwa fünf Mio. Apps allein in den großen App Stores (App Store, Google Play)
  • Pro Monat werden in Summe ca. 100.000 Apps released
  • Über 60 Prozent aller App-Downloads werden durch Suchanfragen initiiert
  • Mit App Store Optimierungsmaßnahmen kann man eine globale Zielgruppe erreichen
  • ASO bringt stetigen Download-Stream, da er nicht von Kampagnen abhängig ist

Wie kann ich meine App optimieren?

Ist von App Store Optimierung die Rede, kann zwischen zwei ASO Methoden unterschieden werden: Keyword-Optimierung und Asset-Optimierung:

Keyword Optimization beschreibt den Prozess der Keyword-Suche, -Analyse und -Optimierung. Durch die Optimierung der Schlüsselwörter soll die Auffindbarkeit der App in Suchergebnissen verbessert bzw. optimiert werden.

Asset Optimization beschreibt die Verbesserung des App-Auftritts im Store. Ziel ist es, Besucher zu Usern zu machen. Indem Erscheinungsmerkmale wie App-Icon, Vorschau-Videos oder Screenshots optimiert werden, soll eine höhere Conversion erzielt werden.

Wichtig zu wissen ist dabei, dass sowohl der Google Play Store, als auch der Apple App Store spezielle Ranking-Algorithmen nutzen. Diese entscheiden, ob eine App auf bestimmte Suchanfragen passt und wenn ja, wie relevant sie für die jeweilige Suche ist. Der genaue Algorithmus ist nicht öffentlich bekannt, es ist dennoch zu beobachten, dass bestimmte Faktoren allgemein eine große Rolle spielen. Nachfolgend findest du demnach konkrete Tipps, wie du deine App durch App Store Optimierung erfolgreich an den User bringen kannst:

Schreibe mehr in den App Namen als nur den Markennamen deines Unternehmens

Der App-Titel hat eine große Bedeutung in der App Store Optimization. Neben dem App-Icon ist der Name der App die erste wichtige Information, die ein User zu deinem Produkt bekommt. Der optimale App-Name sollte also sowohl aussagekräftig als auch ansprechend sein. Perfekt ist er, wenn er leicht zu verstehen ist und den Inhalt und Zweck der App kommuniziert. Aber der App-Titel ist nicht nur für User, sondern auch für den Such- und Sortieralgorithmen von sehr hoher Relevanz. Es sollten sowohl der Markenname (eigentlicher App-Name) als auch zwei bis drei wichtige Schlagwörter im Titel stehen, da der App-Store-Algorithmus von Google Play wie auch von Apple zuerst Begriffe aus dem Namen einer App zur Indexierung heranzieht. Da sowohl Google Play als auch Apple limitieren, wie viele Zeichen ein App-Name beinhalten darf, ist es wichtig, die relevantesten und stärksten Schlagwörter im App-Namen zu verwenden.

app store optimization itranslate
Ein gutes Beispiel für einen optimierten App-Titel: iTranslate

+++ iTranslate: “Einmal zahlen und ewig Updates bekommen kann nicht funktionieren.” +++

Überzeuge und Informiere mit deiner App-Beschreibung

Der App-Store-Beschreibungstext dient in erster Linie dazu, Usern die App zu erklären, deren Vorteile aufzuzeigen und über Features zu informieren. Eine gute Beschreibung ist daher klar strukturiert und informativ, veranlasst aber auch zum Download.
Besonders wichtig ist die Beschreibung für Android-Apps. Für Apps im Google Play Store (im Gegensatz zum Apple App Store) gibt es kein explizites Feld, in dem Entwickler ihre App mittels Begriffen kategorisieren können. Daher wird der Beschreibungstext (Kurz- und Voll-Beschreibung) indexiert. Möchtest du also, dass deine App für einen bestimmten Suchbegriff in der Suche erscheint, sollte dieses Keyword in angemessener Dichte (etwa zwei bis drei Mal) in deinem Beschreibungstext vorkommen. Dann wird es vom App-Store-Algorithmus indexiert.

Wichtig zu wissen ist außerdem, dass es im Google Play Store zwei separate Felder für eine Beschreibung deiner App gibt. Auch vom Algorithmus werden diese beiden Felder unterschiedlich gewichtet. Keywords in der Kurz-Beschreibung haben eine höhere Relevanz als jene am Ende der Voll-Beschreibung. Daher sollte man besonders in der Kurz-Beschreibung und am Beginn der Beschreibung relevante Suchbegriffe verwenden.

Optimiere deine App in regelmäßigen Update-Zyklen

Entwickler hochwertiger Apps stellen ihren Nutzern regelmäßig Updates bereit. Das wird nicht nur von den Usern gern gesehen, sondern auch von den App-Store-Algorithmen begrüßt. Eine App, die regelmäßig optimiert und verbessert wird, bietet wohl auch eine gute Qualität und Nutzerfreundlichkeit. Statistiken zeigen zudem eine hohe Korrelation zwischen guten Ratings und hoch-frequentierten Update-Zyklen.

Tatsächlich bringen regelmäßige App-Updates viele Vorteile mit sich. Zum einen erhöhen sie die Kundenloyalität. Zum anderen ermöglichen sie, den Auftritt der App in den App Stores regelmäßig anzupassen und zu optimieren. Dennoch releasen sehr viele Entwickler und auch größere App-Unternehmen nur selten oder unregelmäßig neue App-Updates. Der Grund dafür ist oftmals der selbe: Zeitmangel. Die meisten Apps bekommen nicht oft neue Features. Auch das Finden und Entfernen einiger hartnäckiger Bugs dauert meist etwas länger. Dennoch können zumindest die grundlegenden Elemente der App-Seite regelmäßig einen neuen Anstrich vertragen.

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Hier kommt App Radar ins Spiel

Damit dieser Quick-Win auch einer bleibt und der regelmäßige Update-Prozess von einer oder vielleicht sogar mehreren Apps in gegebenfalls mehreren Sprachen keinen Zeitfresser darstellt, haben wir eine Lösung entwickelt. App Radar – eine praktische Webplattform mit der sich der App-Update-Prozess ganz einfach gestalten lässt und eine Menge Zeit für lästiges Wechseln zwischen Google Play Console und iTunes Connect erspart bleibt.

Fakt ist, es gibt nicht die einzig wahre App-Marketingstrategie. Aber App Store Optimization ist definitiv die Grundlage für ein effizientes und erfolgreiches App Business. Da es mit nur wenig Aufwand (dank App Radar) und mit relativ wenig Kosten eine konstante Nutzerbasis schafft. Weitere ASO Tipps und Tricks, sowie Richtlinien und Tool-Tips gibt es übrigens auch im App Radar Blog oder im eigens für ASO-Einsteiger entwickelten ASO-Guide von App Radar.

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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