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05.05.2015

Franz Enzenhofer über 5 Fehler, die Startups in Sachen SEO machen

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✨ AI Kontextualisierung

Das digitale Zeitalter ist ein Schlaraffenland für Startups, die mit geringem Marketing-Budget möglichst viele Menschen auf ihr Produkt aufmerksam machen wollen. Zahlreich sind die Möglichkeiten, wie man den Traffic, also die Zugriffe auf die Website, erhöht – die meisten wissen allerdings gar nicht, welche Tricks sie anwenden müssen, damit sie das Potential ausschöpfen können. Dementsprechend passieren Fehler, die man aber leicht vermeiden könnte. Zum Beispiel bei der Suchmaschinen Optimierung (SEO, aus dem Englischen von Search Engine Optimization). Dieses Wissen ist jedoch notwendig, wenn man auf diversen Suchmaschinen wie Google gefunden werden möchte.

DerBrutkasten hat mit Franz Enzenhofer von www.fullstackoptimization.com über die gröbsten Fehler, die Start-Ups bei der Suchmaschinenoptimierung machen, geredet.

Fehler Nr. 5: Suchmaschinenoptimierung als einzige Traffic Strategie

Man sollte sich keinesfalls rein auf SEO zu konzentrieren, um Traffic auf seine Website zu bekommen. Vielmehr sollte man als Unternehmen auf eine Reihe von möglichen Traffic Quellen zurückgreifen. Hier eine Auswahl der Möglichkeiten:

SEA – Search Engine Advertisment: Anstatt auf seine Website zu optimieren, kann man Google auch einfach Geld geben um bei AdSense gut aufzuscheinen. Ist teuer, kann sich aber auszahlen.
Social Push: Facebook, Twitter, Pinterest, Instagramm, wenn deine Audience dort ist, solltet du auch dort sein.
Social Recommendation – Funktioniert über Facebook- oder Whatsapp Shares, über Posts auf Twitter. Pinterest oder via E-Mail Shares
Newsletter anlegen und promoten- einfach, aber effektiv
Native Apps im App-Store: Ein weitere Marktplatz wo die User dich entdecken können, unabhängig von Google Search.
Content-Marketing: Hier versucht man über Inhalte (Blog-Beiträge zum Beispiel) auf die Website aufmerksam zu machen.
Affiliate Marketing versteht sich als Form des Provisionsgeschäfts: Auf Webseiten sieht man oft Werbungen, die am Rand der Seite platziert sind und externe Verlinkungen auf die eigene Website beinhaltet. Bezahlt wird nur für User die tatsächlich etwas bei einem selbst kaufen.

Fazit: Nur auf SEO zu setzen ist keine Lösung sondern eine Abhängigkeit von einer Third-Party, in diesem Fall eine Abhängigkeit von Google. Was man braucht ist ein “gesunder” Mix von Strategien, ansonsten leidet die Performance der eigenen Webseite.

Fehler Nr. 4: “SEO muss man machen!”

SEO ist kein Fluch und kein Segen. SEO ist eine Entscheidung. Für Unternehmen deren Business es ist Content zu erzeugen bzw. zu publizieren ist SEO ein logischer Schluss. Ein Unternehmen welches keine Ahnung von Content hat (z.B.: reine App-Produzenten, …), sollte sich das genauer überlegen – eine der anderen Strategien macht Anfangs eventuell mehr Sinn.
Dies gesagt, bekommt ein Webauftritt, der auch nur halbwegs einen guten SEO-Job macht, 70% mehr Traffic via organic Search, also jener Suchergebnisse, die ohne finanziellen Aufwand beeinflusst wurden.

Fehler Nr. 3: SEO + Ad-Sense als alleiniger Business Case

Wenn man seinen Traffic nur über Ad-Sense (Anmerkung: Ad-Sense ist ein Onlinedienst von Google, der Werbung auf externen Webseiten nach einem Algorithmus unter Berücksichtigung der Inhalte der eigenen Webseite schaltet) oder anderen klassischen Ad-Netzwerken monitarisiert, kommt man irgendwann (eher früher als später) in eine Abwärtsspirale. So lange der Traffic wächst, wachsen auch die Einnahmen.
Allerdings kann SEO-Traffic manchmal stark variieren. Anders ausgedrückt, Schwankungen von plus bzw. minus 20 Prozent können aus unterschiedlichsten Gründen auftreten. Rückgänge an Einnahmen in dieser Höhe, treffen allerdings jedes Unternehmen hart. Eine kurzfristige Strategie ist es dann einfach mehr Werbung – oder diese aggressiver – zu platzieren. Dies verringert die UX, also die User Experience oder das Nutzererlebnis auf der Seite, erhöht damit aber die Wahrscheinlichkeit, dass die Webseite weiter Traffic verliert, was wiederrum zu mehr/aggresiveren Ads führt… Achtung: Teufelskreis!

Fehler Nr. 2: SEO ist alleinige Aufgabe von Development oder Marketing oder Content

Man kann die beste technisch suchmaschinenoptimierte Website der Welt haben, wenn der Content drauf nicht existiert oder extern duplicate ist (also schon woanders publiziert wurde) – die Webseite wird keinen Traffic anziehen.
Man kann das beste Marketing (inkl. Link- und Brandbuilding) der Welt haben, wenn die Website nicht gewisse technische Mindestanforderungen erfüllt bzw. der Content darauf stinkt- Man hat dann keine Chance, dass sie optimal gefunden wird.
Man kann den besten Content haben, wenn keiner drauf verlinkt oder die Plattform den Content nicht richtig an Google kommuniziert. Passiert dies, wird man immer „unterperformen“. SEO ist Development, Marketing und Content und nichts davon optional.

Fehler Nr. 1: SEO Blogs lesen

Es gibt über 400 Google Spezifikationen, Dokumente, Posts und Recommendations, die direkt von Google kommen. Sie alle wollen einem lernen, wie die eigene Webseite gut auf Google performt. Über 360 000 000 Blogposts, Foreneinträge und Webpages existieren, auf denen sogenannte „Experten“ einem etwas über SEO erzählen.

x Prozent von allem, was man über SEO auf SEO-Blogs liest, ist Bullshit (ganz zu schweigen davon, dass der Inhalt verwirrend, veraltet oder irreführend ist). y Prozent von allem was Google über Google sagt, ist Bullshit (und ebenfalls verwirrend, veraltet oder irreführend).

Laut Franz Enzenhofer liegt „x“ bei 80% und „y“ bei 20%.

Wann immer man einen SEO Blog liest, liegt die Wahrscheinlichkeit, dass man sein Wissen über SEO verringert bei 80 Prozent. Liest man allerdings ein Dokument von Google direkt, liegt ist die Wahrscheinlichkeit, dass man sein Wissen über Google-Search verbessert, gleich hoch – aber im positiven Sinn.

Man kann, wenn man will, über die 80/20 Zahl streiten. Solange x größer als y ist, macht es immer mehr Sinn, sich mit den Google Specs zu beschäftigen. Dass x > y ist, bestreitet niemand. Mehr von Franz Enzenhofer hier.

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Drei Mal brach Raphael Suchomel die Schule ab, bevor sich sein Weg plötzlich in eine ganz andere Richtung entwickelte. Heute sitzt der 27-jährige Wiener in Harvard und lässt virtuelle Fische lernen – auf der Suche nach Antworten darauf, was Künstliche Intelligenz von der Natur erfassen kann.

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Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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