SEO WG Teil 1: Low-Code, große Wirkung – make/n8n & GPT im Einsatz | Ep.223

In dieser Spezial Serie der SEOPRESSO Podcast-WG diskutieren Michael Weckerlin, Björn Darko, Vanessa Wurster Stefan Godulla und Julia Weißbach, wie Low-Code-Automationen (make/n8n + GPT) SEO-Arbeit effizienter machen – von Review-Antworten über News-Kuration bis Keyword-Analysen.

Kernfrage: Wo hilft Automatisierung wirklich, und wo braucht es „Human in the Loop“ für Authentizität, Brand-Stimme und Verantwortung?

Am Beispiel lokaler Bewertungen (Templates vs. echte Reaktion) und automatisierter News (sachlich ok, Meinungen besser redaktionell) wird klar: Für klassische SERPs kann KI-Kuration reichen, für AI-Search braucht es Einzigartigkeit, Daten und Haltung. Zudem: Content sollte teurer (besser) werden – Interviews, Studien, Fact-Checking, Lokalisierung und „Content Design“ bleiben Pflicht.

Automatisierung ist mehr als Text: AIO-Erkennung, Meta-Tests, Lokalisierungsglossare, Sentiment-Analysen, Prozess-Dashboards.

Fazit: SEO muss organisatorisch aufsteigen (Weg vom Silo, hin zu „Digital Impact/Visibility Center“) und die KI-Welle nutzen, um PR, Brand und Reputation endlich mit Impact zu verzahnen. Umsetzung hakt oft Inhouse (Strukturen, Roadmaps), doch Druck und Bedarf wachsen – jetzt experimentieren, messen, lernen.

Takeaways

• Automatisierung ja – aber mit klaren Guardrails und Human-Review.

• Reviews: Positives „Danke“ kann KI übernehmen; Negatives braucht Menschen & Eskalation.

• News-Kuration ohne Meinung kann KI leisten; Meinungsstücke brauchen Autor*in & Brand-Voice.

• Für AI-Search zählen Einzigartigkeit, eigene Daten, Quellen & klare Position.

• Content wird „teurer“: Research, Interviews, Studien, Fact-Check, Lokalisierung.

• Automatisierung ≠ nur Content: AIO-Tracking, Meta-Testing, Sentiment, Workflows.

• Lokalisierung zuerst, Übersetzung danach (Glossare/Terminologie).

• SEO organisatorisch neu denken: raus aus Silos, rein in „Digital Impact/Visibility“.

Kaptitel

00:00 Intro & Setup der WG
00:57 Low-Code-Automation (make/n8n + GPT) – Use Cases
02:16 Risiko KI-Texte & Brand-Voice
03:23 KI für besseren Content (Avatare, Video, Bilder)
04:25 Reviews automatisieren? Human in the Loop!
08:20 Reputation & Google-Ratings vs. Trustpilot
10:44 Grenzen der Automatisierung bei Meinung
12:16 News-Automation: Kuration vs. Authentizität
18:20 AI-Search braucht Einzigartigkeit & Daten
20:16 Publisher, Automatisierung & Business-Purpose
24:33 Erwartungshaltung: Qualität statt Quantität – Content wird teurer
27:29 Rolle Redaktion/Lokalisierung & „Content Design“
29:20 Automation jenseits von Content (AIO, Meta-Tests)
31:01 Terminologie-Fallen bei Übersetzungen
32:42 Branche muss schneller werden (Experimentieren!)
41:14 Silos, PR/Brand & „Digital Impact Center“
43:58 Inhouse vs. Agentur, Umsetzungs-Hürden
44:42 Cliffhanger & kurze Pause