16.08.2022

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

Im zweiten Teil einer Gastbeitrags-Serie zeigt Tamara Zimmermann von otago, was in Sachen SEO bei der Erstellung von Content zu beachten ist.
/artikel/inhalt-content-seo
Content - Inhalte - SEO
Das otago-Whitepaper kann kostenlos heruntergeladen werden | (c) otago
sponsored

Für alle, die gerade im E-Commerce einsteigen oder ihren Onlineshop auf das nächste Level befördern wollen, hat otago ein umfangreiches Whitepaper zusammengestellt. In einer dreiteiligen Serie können Sie auf brutkasten.com ins Thema hineinschnuppern und sich erste Tipps für Ihre E-Commerce Strategie holen. Im zweiten Teil der Serie finden Sie einen Fahrplan, der Ihnen zeigt, wie Sie Content erstellen, der gesucht, gefunden und gelesen wird.

Im vorigen Teil dieser Serie haben wir Ihnen drei SEO-Strategien für Onlineshops vorgestellt. Aber unabhängig davon, ob im eigenen Onlineshop verkauft werden soll oder über einen Marktplatz, ob Content für den oberen Funnel produziert werden soll oder der Fokus auf den Produkten liegt – der Prozess bleibt der gleiche. Denn gute Suchmaschinenoptimierung und erfolgreiche Inhalte beginnen mit einer guten Planung.

Inhalt Abfolge
(c) otago

1. Ziel des Inhalts

Inhalte können unterschiedliche Ziele verfolgen. Dementsprechend unterschiedlich werden sie gestaltet, aufgebaut und formuliert. Daher muss zuerst definiert werden, was mit dem Content erreicht werden soll. Typische Ziele sind:

  • Traffic steigern
  • neue User:innen auf die Website bringen
  • Kommentare generieren
  • Anmeldungen für Newsletter 
  • Verkäufe
  • Sichtbarkeit für neue Themen erhöhen
  • Backlinks generieren

Unser Beispiel: Wir betreiben ein Yoga Studio. Unser Ziel ist es, neue Besucher:innen auf unsere Website zu bringen. 

2. Themen und Subthemen

Nun wird das Thema des neuen Inhalts definiert. Worüber soll überhaupt geschrieben werden? Viele Themen sind recht umfangreich. Aus SEO-Sicht sollte aber ein gewisser Themenfokus gewahrt bleiben. Sehr große Themen können in Subthemen aufgespalten werden.

Unser Beispiel: Wir wollen neue User:innen auf unsere Seite bringen, die nach einem Ausgleich zum Arbeitsstress suchen. Wir wollen die Zielgruppe schon in einer früheren Phase der Suche erreichen. Dafür fassen wir einen Artikel ins Auge zum Thema Burnout und Sport. 

3. Suchphrasen

Im nächsten Schritt muss recherchiert werden, wie Menschen nach dem Thema suchen. Welche Suchanfragen würde die Zielgruppe benutzen? Für welche Suchen wäre der neue Inhalt ein guter Treffer? Dafür kann man sowohl eigene Ideen aufschreiben, als auch auf Tools zur Keyword Recherche zurückgreifen.

Google will passende Ergebnisse liefern und ist sehr gut darin geworden, die Suchintention der User:innen zu verstehen. Unterschieden wird zwischen drei Arten von Suchintentionen:

(c) otago

Die Grenzen zwischen den drei Arten sind nicht immer trennscharf. Ein Beispiel: „Spiegelreflexkamera“ kann als Informations-Suche gesehen werden (die Person möchte wissen, was eine gute Kamera ausmacht), aber auch als Transaktions-Suche (Kaufabsicht der Person). Je nachdem, welche Suchintention Google vermutet, werden die Suchergebnisse entsprechend zusammengesetzt. Einfach gesagt: Personen, die etwas kaufen wollen, sollen zu einem Onlineshop gebracht werden. Personen, die eine Information suchen, bekommen eher eine Schritt-für-Schritt-Anleitung oder einen Ratgeber angezeigt.

Wie sucht die Zielgruppe? Welche Begriffe und Begriffskombinationen werden verwendet? Es muss nicht immer gleich ein kostenpflichtiges Recherche-Tool sein. Auch kostenfrei lassen sich Keywords recherchieren, z.B. über Google Auto Suggest.

Unser Beispiel: Mögliche Suchanfragen unserer Zielgruppe wären „Burnout Prävention Sport“, „Sport gegen Burnout“ und „Sport Stressabbau“.

4. Suchergebnisse analysieren

Wichtig ist es, die Suchergebnisse für die relevanten Suchphrasen zu kennen. Eine SERP Analyse (SERP = Search Engine Result Page) lässt darauf schließen, was Google aktuell als gute Treffer sieht. Dafür die in Schritt 4 notierten Suchphrasen in Google eintippen und die ersten zehn Treffer genauer unter die Lupe nehmen. Klicken Sie sich auch unbedingt durch ein paar Treffer und lesen Sie die Texte quer. Wie sind diese aufgebaut, welchen Umfang haben sie und welche Themenaspekte werden behandelt?

5. Contentformat

Nachdem wir die Konkurrenz-Websites in der SERP Analyse genauer unter die Lupe genommen haben, geht es an die Wahl des richtigen Contentformats. Welche Art von Inhalt ist in der Suche am präsentesten? Um bei möglichst vielen Suchanfragen weit oben gefunden zu werden, sind zwei Dinge essentiell: Verstehen, welche Intention Google einer bestimmten Suche zuschreibt und dann darauf mit dem passenden Content-Format reagieren.

Für jede Suchintention gibt es typische Elemente:

  1. Bei Informationssuchen gibt es typischerweise kaum Anzeigen, dafür mehr organische Treffer. Das bedeutet gleichzeitig, dass hier die Chance größer ist, auch ohne Werbung sichtbar zu sein. In den SERPs tauchen oft Ratgeber, Anleitungen und Problemlösungen bzw. Websites wie Wikipedia und Duden auf. 
  1. Bei Navigationssuchen rankt in der Regel die Website der gesuchten Marke selbst bzw. die etwaige Unterseite (Bsp. Bawag E-Banking). Bei Suchen mit einem bestimmten Markenbezug können auch Anzeigen auftauchen und Anbieter, die die Marke vertreiben.
  1. Bei Transaktionssuchen sind die Suchergebnisse klassischerweise anders aufgebaut. Da eine mehr oder weniger klare Kaufabsicht besteht, werden entsprechend viele Anzeigen ausgespielt. Organische Rankings erzielen bei diesen Suchanfragen in der Regel Produktseiten oder Kategorieseiten für die jeweilige Produktkategorie („Sneaker weiß“) – je nachdem wie konkret die Suchanfrage gestellt wurde. 

Die Liste der möglichen Content-Formate ist lang. Um einige Beispiele zu nennen:

(c) otago

Wichtig: auch auf besondere SERP Features (Bilder-Einschub, Videos, etc.) achten – sie sind eine weitere Möglichkeit, um Rankings und Sichtbarkeit zu bekommen.

6. Contentplan

Guter Content braucht Planung. Neben einer durchdachten Strategie führt auch an einem Content-Plan kein Weg vorbei. Dadurch steigen auch die Qualität und der Erfolg des Content Marketings:

  • Effizienter Ablauf der Content Produktion
  • Der richtige Content zur richtigen Zeit
  • Impact Steigerung des einzelnen Contents – bessere Leads und mehr Traffic 

Damit Content seinen definierten Zweck erfüllen kann, sollte eine Content-Strategie am Beginn stehen. Neben den Zielen, der Zielgruppe und den Themen, die bereits definiert wurden, gilt es auch folgende Punkte, wie etwa die Tonalität der Texte oder Sprachmuster, zu fixieren.

Wenn die strategische Ausrichtung definiert ist, geht es ins Operative. Ein detaillierter Content-Plan für einen Zeitraum von mindestens einem halben Jahr hat sich bewährt. Excel-Listen können oft schon gute Dienste leisten. Beispiel eines Content-Plans in Excel nach Kalenderwochen:

Content-Planung
(c) otago

7. Content schreiben

Was Sie beim Schreiben Ihres Contents beachten sollten, finden Sie detailliert im otago Whitepaper.

Sie sind neugierig geworden und wollen noch mehr Tipps für Ihren Onlineshop? Dann laden Sie sich kostenlos das komplette otago Whitepaper zu Wachstum im E-Commerce herunter!

Über die Autorin

Tamara Zimmermann © otago
Tamara Zimmermann © otago

Tamara Zimmermann ist Head of SEO Innovation bei otago. Sie unterstützt die unterschiedlichsten Kunden dabei, in Google besser gefunden zu werden und hält regelmäßig Vorträge und Workshops, wie etwa bei der Wirtschaftsagentur Wien oder am BFI. Zuvor war sie in diversen Unternehmen im B2B und B2C Marketing tätig und beschäftigt sich seit über 10 Jahren mit Offline- und Online-Kommunikation. Sie begeistert sich außerdem für kreative Ideen und originelle Innovationsmethoden.

Deine ungelesenen Artikel:
vor 14 Stunden

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
/artikel/wenn-die-ki-das-experiment-plant-zu-besuch-im-labor-das-sich-selbst-steuert
vor 14 Stunden

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
/artikel/wenn-die-ki-das-experiment-plant-zu-besuch-im-labor-das-sich-selbst-steuert
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.

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

AI Summaries

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Erfolgreiches Wachstum im E-Commerce – Teil 2: Die 7 Schritte zu besserem Inhalt