Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

05.05.2015

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

/artikel/franz-enzenhofer-ueber-5-fehler-die-startups-in-sachen-seo-machen

✨ 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.

Deine ungelesenen Artikel:

Dominik Perlaki

22.06.2026

KI im Unternehmen: Von fehlenden Hausaufgaben zu “Frontier Firms” und “Avengers”

Nachlese. Im Staffelfinale von „No Hype KI“ zieht eine hochkarätig besetzte Gesprächsrunde Bilanz über den Status quo der Künstlichen Intelligenz in Österreich. Dabei zeigt sich: Während die technologische Euphorie weicht, rücken nun essenzielle Datenstrukturierungs-Prozesse, mutige Schritte in den Echtbetrieb und ein tiefgreifender kultureller Wandel in den Fokus der Unternehmen.

/artikel/ki-im-unternehmen-von-fehlenden-hausaufgaben-zu-frontier-firms-und-avengers

Dominik Perlaki

22.06.2026

KI im Unternehmen: Von fehlenden Hausaufgaben zu “Frontier Firms” und “Avengers”

/artikel/ki-im-unternehmen-von-fehlenden-hausaufgaben-zu-frontier-firms-und-avengers

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag