fastblog.ai von Wiener Agentur erstellt automatisiert SEO-Content
Statt Blogbeiträge selbst zu erstellen oder sie zu kaufen, kann man sie mit dem KI-Tool fastblog.ai generieren. Menschliche Kreativität spielt aber nach wie vor eine Rolle, um die Sichtbarkeit effektiv zu nutzen.
Onlinepräsenz für Unternehmen ist mittlerweile unausweichlich – wer nicht auf den Bildschirmen erscheint, verliert Aufmerksamkeit und in weiterer Folge Kund:innen. SEO-Content bzw. suchmaschinenoptimierte Inhalte gelten als eines der Schlüsselinstrumente und genau hier könnte das neue KI-Tool “fastblog.ai” der Marketingagentur offroad communications (OC) weiterhelfen.
Die Anwendung kann Blog-Beiträge automatisiert generieren und bei der Analyse der SEO-Strategie unterstützten. Laut OC habe man die Software bereits bei Kooperationspartnern eingesetzt und spürbar die Relevanz in Suchmaschinen verbessert.
“Viele kaufen nicht Blogs, weil sie 800 Euro für einen Blog ausgeben wollen. Sie wollen eigentlich auf SEO ranken. Von zehn, 20 Blogs ranken ein bis vier Beiträge. Die anderen kommen bei Google nicht hoch”, erklärt Raphael Remhof, der zusammen mit seinem Bruder Benjamin Remhof und Thomas Candussi OC gegründet hat. Daher sei es meist teuer, so viel SEO-Content zu kaufen. Per KI können Unternehmen diesen durch fastblog.ai generieren und jene Beiträge, die viel Aufmerksamkeit erhalten, noch selbst verfeinern.
Funktionsumfang von fastblog.ai
Zwar könnte man Texte auch mit ChatGPT erstellen – diese würden laut Remhof aber als KI erkannt werden und nicht in gewünschter Länge vorhanden sein. “Wir paraphrasieren sie, geben ihnen Schema-Strukturen und passen sie and die Website-Tonality an.” Per Prompt-Verkettungen wird GPT 4 eingesetzt, aber auch andere Tools, die einen kompletten Beitrag erstellen.
Gibt man das Thema bzw. den Titel des gewünschten Blogs ein (siehe Bild unten), wird erst eine Keyword-Empfehlung nach Funnel-Prinzip ausgegeben. Man kann im nächsten Schritt auch eigene Ideen eingeben, sich Themen sowie Keywords aussuchen und dann auch die Überschriften sowie die Struktur anpassen. Zudem wird die Website für durchgehende Tonality gescannt und bei Bedarf YouTube-Videos zu relevanten Themen analysiert.
Fastblog.ai beinhaltet als zweite Haupttechnologie auch MidJourney, um gleich anhand des Blogs die kontextual passenden Bilder zu generieren. Die Abbildungen werden dann nicht, wie sonst, über einen Discord-Channel zur Verfügung gestellt, sondern direkt in den Beitrag eingepflegt. Sollte es nicht passen, kann man in einem integrierten Bildgenerator sein Wunschbild beschreiben. Weiters werden die Anforderungen von Google Answer-Boxen erfüllt, um eine höhere Chance zu erlangen, den eigenen Inhalt als Antwort auf in Google gestellte Fragen zu zeigen.
Gezielte menschliche Nachjustierung
“Unserer Meinung nach ist es nicht eine Entweder-oder-Entscheidung – es ist KI mit Mensch”, sagt Remhof. Die Software ziele nicht darauf ab, Texter:innen zu ersetzen, “sondern durch reichhaltige Vorarbeit die unwichtigeren Parts der Arbeit zu erleichtern”.
Nachdem die Blogbeiträge veröffentlicht wurden, kann man deren Performance mit fastblog.ai analysieren. Die meistgelesenen Beiträge werden dann nochmal von Personen nachbearbeitet – mehr Kontext zum Unternehmen, call to action etc. So investiere man Zeit und Geld effektiver, statt mehrere Blogbeiträge teuer bzw. zeitbindend zu erstellen oder erstellen zu lassen, von denen aber nur ein Bruchteil gesehen wird. Damit mache man den Vorgang für KMUs auch zugänglicher. Für große Marken seien 8000 Euro für zehn Blogs keine große Investition, für kleine Anbieter hingegen schon.
fastblog.ai ab 4. Quartal als Saas-Lösung
Vorerst werden die Beiträge von fastblog.ai über die Agentur selbst meist in Zehn-Blog-Paketen vergeben. Die SaaS-Lösung wird ab dem vierten Quartal für jedes Unternehmen zugänglich sein. Einerseits möchte OC bis dahin noch Feedback einsammeln und der Software einen Feinschliff geben. Zudem arbeite man an der Synchronisierung mit WordPress und anderen CMS-Anbietern.
Je nachdem ob man die KI-generierten Bilder dabei haben möchte, kostet das Tool 49 bis 79 Euro pro Blog. In vierten Quartal soll es aber nochmal günstiger werden, da jegliche Unterstützung durch die Agentur nicht mehr nötig sein werde.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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