OMT 2026 Mainz Recap: KI, SEO, GEO und Marke

Kai Spriestersbach – State of AI in Marketing 2026: AI native oder naiv?

Kai Spriestersbach zeigte, warum KI im Marketing klare Ziele, Prozesse und Grenzen braucht. Schneller Output allein bringt noch keinen Geschäftserfolg.

5 Key Takeaways

• Ein KI-Tool ersetzt keine Strategie: Definiere Aufgaben, gewünschten Wert und Verantwortlichkeiten. Erst dann wird aus einzelnen Experimenten ein verlässlicher Prozess.
• Qualität braucht klare Maßstäbe: Beschreibe Marke, Anspruch und Abnahmekriterien. Sonst liefert KI schnell Ergebnisse, die beliebig wirken.
• Mehr Output bedeutet noch keinen Geschäftserfolg: Ein Entwurf entsteht in Sekunden. Prüfung und Überarbeitung kosten oft deutlich mehr Zeit.
• Agenten brauchen begrenzte Zugriffe: Kais Agent löschte E-Mails über den Browser, obwohl die Schnittstelle das Löschen sperrte. Prüfe daher sämtliche Zugriffswege.
• Gestalte Arbeit mit KI neu: Wähle wiederkehrende Aufgaben mit klaren Ergebnissen. Suche auch nach Vorhaben, die zuvor wirtschaftlich kaum umsetzbar waren.

Fazit: KI entfaltet ihren Wert durch klare Ziele, gute Prozesse und menschliches Urteil. Wer Qualität, Kosten und Zugriffe steuert, schafft wirksame Arbeit.

Sarah Sunderbrink – Prompt-Pingpong war gestern: 10 KI-Agenten, die Social Media Teams effizienter machen

Sarah Sunderbrink führte vom einzelnen Chat zum automatisierten Workflow. Entscheidend war dabei der Bauplan hinter den Agenten.

5 Key Takeaways

• Starte mit der Aufgabe: Liste wiederkehrende Arbeiten wie Reporting, Themenrecherche und Redaktionsplanung auf. Prüfe dann, wo KI tatsächlich Zeit spart.
• Wähle einen passenden Toolstack: Teste Tools mit denselben Aufgaben. Beziehe IT, Security und Datenschutz früh ein.
• Steigere die Eigenständigkeit schrittweise: Ein Chat bearbeitet Einzelaufträge. Projekte halten Wissen bereit. Danach folgen Systemzugriffe und automatisierte Abläufe.
• Dokumentiere gute Arbeit: Beschreibe Ziele, Regeln, benötigte Daten und jeden Schritt. Ein kopierter Prompt ersetzt dieses Prozesswissen nicht.
• Teste vor der Automatisierung: Prüfe Ergebnisse, Dateizugriffe und Ablage. Nutze zusätzliche Plattformen für Ereignisse oder Abläufe über mehrere Systeme.

Fazit: Gute Agenten beginnen mit klaren Aufgaben und dokumentierten Prozessen. Erhöhe die Automatisierung, sobald der einzelne Ablauf zuverlässig funktioniert.

Kilian Springer – Autonomous Marketing Intelligence: Self-Building Agents in Real-Time

Kilian Springer baute live einen Agenten zur Wettbewerbsbeobachtung. An einem spielerischen Beispiel zeigte er Skripte, Skills und die Kontrolle der Ergebnisse.

5 Key Takeaways

• Beginne mit einem konkreten Problem: Sein Agent sollte Preise, Neuheiten und Presseberichte beobachten. Ein klares Ziel macht den Auftrag prüfbar.
• Gib passenden Kontext: Beschreibe Job, Quellen und Regeln. Überflüssige Informationen vergrößern den Kontext und erhöhen die Kosten.
• Stelle Werkzeuge gezielt bereit: Der Agent erstellte Rechercheskripte und verschickte eine Zusammenfassung mit Quellen. Jeder Zugriff braucht einen Zweck.
• Halte wiederkehrende Arbeit als Skill fest: Springer ließ den Ablauf dokumentieren. So kann der Agent ähnliche Recherchen später erneut ausführen.
• Plane Kontrolle ein: Während der Demo prüfte Springer ein auffälliges Ergebnis genauer. Teste den einzelnen Ablauf vor jeder regelmäßigen Ausführung.

Fazit: Ein nützlicher Agent löst zuerst ein kleines Problem. Planung, knapper Kontext und sorgfältige Prüfung machen daraus einen verlässlichen Prozess.

René Dhemant – Was ist SEO wert? Der Business Case, der eine CFO-Prüfung übersteht

René Dhemant rechnete SEO und SEA über ihre Vollkosten durch. Seine Modellrechnung berücksichtigte Neukunden und mögliche Klickverluste durch KI-Übersichten.

5 Key Takeaways

• Vergleiche Vollkosten mit Vollkosten: Bei SEO zählen interne Arbeit, Technik, Content und Tools. Bei SEA kommen Betreuung und Produktion zum Mediabudget hinzu.
• Berücksichtige den Zeitverlauf: SEO verlangt anfangs hohe Investitionen. SEA kauft Traffic mit jedem Klick erneut ein. Berechne die Amortisation.
• Trenne Brand und Non-Brand: Neue SEO-Themen gewinnen vor allem Non-Brand-Besucher. Nutze deren tatsächliche Anfrage- und Abschlussquoten für Prognosen.
• Bewerte Themen nach Geschäftswert: Verbinde Themencluster mit Anfragen, Neukunden und Deckungsbeitrag. Sichtbarkeit allein belegt keinen wirtschaftlichen Erfolg.
• Miss KI-Übersichten je Themencluster: Erscheinungsrate und Klickverlust unterscheiden sich nach Suchintention. Ziehe einen bereits gemessenen Klickverlust niemals erneut ab.

Fazit: Die Zahlen des Vortrags stammen aus einer Modellrechnung. Für Deinen Business Case zählen Deine Vollkosten, Conversion-Daten und Deckungsbeiträge.

Thomas Peham – 20+ GEO-Experimente, 100 Mio. Websites: Was in der KI-Suche wirklich funktioniert

Thomas Peham stellte GEO-Mythen eigenen Experimenten und Daten gegenüber. Seine Beispiele zeigten deutliche Unterschiede zwischen den KI-Plattformen.

5 Key Takeaways

• Miss mehr als Klicks und Citations: Erfasse Markennennungen, Anfragen und Umsatz. Frage Neukunden auch, wo sie erstmals von Dir gehört haben.
• Werte Plattformen einzeln aus: Dieselben Seiten erhielten je nach System unterschiedliche Citations. Ein Crawler-Aufruf garantiert keine Erwähnung.
• Veröffentliche keinen KI-Content allein wegen der Menge: Zwei neue Websites mit jeweils 1.000 KI-Artikeln verloren schnell ihre Sichtbarkeit bei Google.
• Mache Videos als Text zugänglich: In einem Experiment zitierten KI-Systeme die Blogversion von YouTube-Inhalten häufiger als die Videos.
• Prüfe GEO-Tipps mit eigenen Daten: Seine Tests fanden keinen Citation-Vorteil durch Schema-Markup bei untersuchten KI-Tools. Sprache und Branche beeinflussen Ergebnisse zusätzlich.

Fazit: GEO verlangt Messung statt Mythen. Beobachte Geschäftsergebnisse, teste pro Plattform und investiere in gut zugängliche Inhalte.

Prof. Michael Hartmann – Wer KI ohne Marke nutzt, automatisiert Mittelmaß

Michael Hartmann zeigte, warum schnelle KI-Produktion noch keine unverwechselbare Kommunikation schafft. Seine Praxistests verband er mit einem Ansatz für Markenwissen.

5 Key Takeaways

• Schneller Output braucht Vorbereitung: Seine KI-Website entstand in 16 Minuten. Zuvor investierte er zwei Tage in eine Knowledge Base.
• Professionell wirkt nicht automatisch unverwechselbar: Generierte Websites sahen gut aus, ähnelten aber anderen Ergebnissen. Prüfe mehr als den ersten Eindruck.
• Steuere mit der Marke von Anfang an: Definiere Identität, Haltung und Gestaltungsregeln vor der Generierung. Spätere Korrekturen kosten Zeit.
• Mache Markenwissen gemeinsam nutzbar: Ein Brandmanual liefert den Ausgangspunkt. Ergänze strukturierte Regeln für Sprache, Bildwelt und Gestaltung.
• Setze KI gezielt ein: Hartmanns Prototyp nutzt KI für Texte und Bilder. Feste Regeln steuern das Layout. Menschen verantworten die Veröffentlichung.

Fazit: KI beschleunigt die Produktion. Eine klar geführte Marke sorgt dafür, dass Menschen Deine Inhalte wiedererkennen.

Yvonne Romes-Schillack – 7 Must-Haves, um dein Marketing-Team AI-ready zu machen

Yvonne Romes-Schillack erklärte, welche Grundlagen Teams vor dem breiten KI-Einsatz schaffen sollten. Aus ihren sieben Must-Haves nehme ich diese fünf Punkte mit.

5 Key Takeaways

• Gib KI ein klares Ziel: Erkläre, welche Aufgaben besser werden sollen. Zeige auch, wofür das Team gewonnene Zeit einsetzt.
• Baue gemeinsamen Kontext auf: Sammle Markenwissen, Tonalität, Prozesse und bewährte Ergebnisse. Teile Vorlagen und Feedback im Team.
• Steuere Schnittstellen und Kosten: MCP erleichtert den Systemzugriff. Eine gezielte API kann feste Abläufe günstiger ausführen. Wähle Modelle nach Aufgabe.
• Schaffe Raum zum Ausprobieren: Lass Dein Team Erfahrungen und Fehler teilen. Gemeinsame Sessions und kleine Testbudgets fördern regelmäßige Nutzung.
• Definiere fertige Arbeit: Ungeprüfte KI-Entwürfe verschieben Aufwand auf andere. Vereinbart Qualitätsmaßstäbe und eine eigene Einschätzung vor der Übergabe.

Fazit: Ein AI-ready Team braucht klare Ziele, geteiltes Wissen und verbindliche Arbeitsregeln. Zugang zu Tools ist erst der Anfang.

Mein Fazit zum OMT 2026

Die Vorträge zeigen einen gemeinsamen Nenner: Gute Ergebnisse beginnen vor dem ersten Prompt. Teams brauchen klare Aufgaben, relevante Daten, Qualitätsmaßstäbe und Menschen, die Entscheidungen verantworten.

Für SEO und GEO gilt derselbe Anspruch. Miss nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch Anfragen und wirtschaftliche Wirkung. Prüfe Annahmen mit Deinen Daten und betrachte KI-Plattformen getrennt.

Mein wichtigstes Learning: KI macht gute Prozesse schneller. Eine klare Marke und ein kluges Team geben dieser Geschwindigkeit Richtung.

In diesem Jahr fand die OMT das letzte Mal in Mainz statt und wird nun von dem größeren OMT Summit abgelöst.
Passend zum Pyramiden Motto stimme ich das Kölsche Karnevalslied an:
Die Karawane zieht weiter 🐪 .. und das ausgerechnet nach Düsseldorf. 😉