19.09.2023

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.
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Co-Founder Thomas Candussi, Benjamin Remhof & Raphael Remhof

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.

Funnel-Übersicht von Keywords (Screenshot: offroad communications GmbH)

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.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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