White‑Label‑Segmentierung & Spezialisierung

In dieser Episode spricht Björn Darko mit Jan Achtermann über die Frage, wie man Content mit Künstlicher Intelligenz skaliert – und zwar so, dass Qualität, Datenbasis und Stil stimmen. Jan erklärt, wie Idealo Millionen Produktseiten mithilfe von AI automatisiert anreichert, warum das Projekt nie als Experiment, sondern als Teil des Produkts gedacht war, und wie Redakteure überzeugt wurden, dass KI kein Gegner, sondern ein Werkzeug ist.
Außerdem: Warum Prompt Stacking essenziell ist, wie Idealo eigene Qualitätsmetriken entwickelt hat und weshalb internationale Sprachmodelle unterschiedlich performen.

💡 Main Takeaways:

• AI ist kein Projekt, sondern Produkt: Automatisierung gehört ins Produkt-Mindset, nicht ins Lab.

• Prompt Stacking: Mehrstufige Prompts sichern Qualität, Stil und Wahrheitsgehalt.

• Redaktionelle Akzeptanz: Blindtests halfen, Bias gegenüber AI-Texten abzubauen.

• Datenqualität als Erfolgsfaktor: Gute Produktdaten + Kontext = bessere Texte.

• Quality Metrics: Eigene Lesbarkeits-, Ähnlichkeits- und Stilmetriken helfen bei Skalierung und Kontrolle.

• Internationalisierung: Prompts in Landessprache liefern oft bessere Ergebnisse als englische.

• E-E-A-T & Human Touch: Autorenprofile und Influencer sorgen für Vertrauen und Sichtbarkeit.

• Linkwürdigkeit: Menschliche Meinung, Tools und Datenrechner bleiben unersetzlich für AI Search.