SEOPRESSO PODCAST - Der SEO Podcast mit Björn Darko

AI Content Scaling bei Idealo mit Jan Achtermann | Ep.221

5 snips

Oct 23, 2025

Jan Achtermann, Senior SEO bei Idealo und Experte für AI-Content, teilt spannende Einblicke zur KI-gestützten Contentproduktion. Er erläutert, wie Idealo Millionen Produktseiten automatisiert anreichert und betont, dass AI kein Experiment, sondern Teil des Produkts ist. Dabei ist das Konzept des Prompt Stacking entscheidend für die Qualität der Texte. Jan spricht auch über die Bedeutung von Datenqualität, die Notwendigkeit moderner Qualitätsmetriken und die Herausforderungen bei der internationalen Anpassung von KI-Inhalten.

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Episode notes

INSIGHT

AI Als Produktmindset

AI muss als Teil des Produkts gedacht werden, nicht nur als Experiment im Labor.
Automatisierung gehört ins Produkt-Mindset, damit Diskussionen über Nutzen erst gar nicht entstehen.

ADVICE

Redakteure Früh Einbinden

Testet, ob Contenttypen noch menschliche Expertise brauchen oder von AI sinnvoll ergänzt werden können.
Holt Redakteure früh ins Prompt-Building und nutzt Blindtests, um Bias und Vorbehalte zu reduzieren.

INSIGHT

Daten + Kontext Als Grundlage

Datenqualität und Kontext sind die Basis für brauchbare AI-Texte.
LLMs verstehen Rohdaten oft nicht ohne zusätzliche Kontextinformationen in der Prompt.

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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.

Future Outlook: Wenn alles generisch klingt, wird menschlicher Content zum USP.

⏱ Kapitelmarken:

00:00 Intro & Vorstellung von Jan Achtermann

00:01:00 Idealo & der Weg zur AI-First Contentproduktion

00:02:00 Warum AI Teil des Produkts sein muss

00:04:30 Segmentierung & Auswahl geeigneter Content-Typen

00:05:30 Umgang mit redaktionellen Vorbehalten

00:06:30 Datenqualität & Kontext als Basis für gute Texte

00:07:30 Prompt Stacking – mehrstufige Generierung

00:09:00 SISTRIX Newsflash – AI Search Updates

00:11:30 AI-Content in internationalen Sprachen

00:14:00 Warum Muttersprachler weiter unverzichtbar bleiben

00:15:30 Qualitätsmetriken & Benchmarks für AI-Texte

00:18:00 Gefahr generischer Inhalte & wie man sie vermeidet

00:20:00 E-E-A-T & Influencer als Vertrauensanker

00:22:00 Human vs. AI Signaturen – Worldcoin & Authentizität

00:23:00 Linkwürdigkeit & Inhalte, die LLMs nicht kopieren können

00:25:00 Einfluss auf Rankings, Traffic & Conversion

00:27:00 Relevanz durch Daten & Mehrwert – über Preishistorien & Insights

00:28:00 Fazit & Ausblick – Relevanz statt Generik