In dieser Episode sprechen Björn Darko und Norman über eines der spannendsten Themen der neuen AI-Search-Ära: das Model Context Protocol (MCP) – ein Standard, der festlegt, wie KI-Systeme mit Tools, Websites und Datenquellen interagieren. Norman erklärt, warum Marken künftig API-First denken müssen, wie sich Brand Visibility in Promptsmessen lässt und was das alles für SEO, Content und Conversion bedeutet.
Außerdem geht es um Conversation Shopping, neue Geschäftsmodelle rund um API-Abfragen und wie Marken künftig sicherstellen, dass ihre Inhalte in LLM-Antworten auftauchen – und nicht im Datenrauschen verschwinden.
💡 Main Takeaways:
Prompts ≠ Keywords: LLM-Tracking funktioniert nicht wie SEO – Prompts sind dialogisch, dynamisch und personalisiert.
Sentiment-Tracking: Entscheidend ist, wie eine Marke in AI-Antworten wahrgenommen wird – positiv, neutral oder negativ.
Query-Fan-Out verstehen: KI zerlegt Prompts in Subqueries – wer dort vorkommt, prägt das Brand-Image.
MCP (Model Context Protocol): Offenes Protokoll, das standardisiert, wie Tools und Websites mit LLMs sprechen.
API-First Economy: Firmen müssen ihre Daten strukturiert, aktuell und maschinenlesbar anbieten, um in AI-Suchergebnissen präsent zu bleiben.
Conversation Shopping: Kaufprozesse verlagern sich direkt in Chat-Interfaces – Datenqualität wird zum Wettbewerbsvorteil.
⏱ Kapitelmarken:
00:00 Intro & Setting – Podcast an Bord der Color Line
00:01:00 Warum Prompts keine Keywords sind
00:02:00 Sentiment- und Brand-Tracking in AI-Search
00:03:00 Personalisierung & Ergebnis-Variabilität
00:04:30 Freshness & Situation Drift – warum Aktualität zählt
00:05:00 Einführung in das Model Context Protocol (MCP)
00:06:00 SISTRIX Newsflash: AI Search Updates
00:08:00 API-First Strategien & Monetarisierung
00:09:30 Conversation Shopping & Commerce im Chat
00:10:30 API-Verknüpfung von Datenquellen & Automatisierung
00:11:30 Nutzung externer Datenquellen (Wetter, Zinsen, Verkehr)
00:12:10 Fazit & Ausblick: Daten, APIs & die Zukunft der Suche
