Query-Fan-Out und Subqueries verstehen

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.