OMT-Podcast

Im Gespräch zwischen Mario Jung (OMT GmbH) und Hanns Kronenberg (Chefkoch GmbH) wird deutlich, wie radikal sich die SEO Welt durch KI Antwortsysteme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity verändert. Hanns beschreibt Grounding als das neue „SEO Battlefield“: KI Systeme übernehmen nicht einfach die bestplatzierten Suchergebnisse, sondern prüfen aktiv, welche Informationen belastbar sind, welche Quellen konsistent erscheinen und welche Marken sie guten Gewissens empfehlen können. Für Dich bedeutet das: Klassische Rankings verlieren an Bedeutung – entscheidend wird, ob KI Systeme Deine Marke überhaupt kennen, korrekt einordnen und als vertrauenswürdige Quelle nutzen.
Hanns erklärt, dass Grounding technisch anders funktioniert als klassische Suche: KI fragt nicht „Welche Seite sollte ein Mensch besuchen?“, sondern „Welche Informationen stützen eine Antwort zuverlässig?“. Dadurch entstehen neue Herausforderungen: KI Antworten variieren stark zwischen Durchläufen, Quellen werden unterschiedlich gewichtet, und selbst Top 1 Rankings garantieren keine Erwähnung. Unternehmen müssen deshalb systematisch Sichtbarkeit in KI Antworten aufbauen, indem sie konsistente, eindeutige und strukturierte Informationen bereitstellen. Besonders kritisch sind die vier Grounding Risiken: Zitation, Entitätsverwechslung, Nicht Nennung und englischdominantes Revival. Diese führen dazu, dass Marken falsch beschrieben, verwechselt oder gar nicht berücksichtigt werden.
Ein zentraler Lösungsansatz ist die Grounding Page: eine klar strukturierte, faktenorientierte Seite, die KI Systemen alle relevanten Informationen über Deine Marke liefert – ohne Storytelling, ohne Marketing Fluff. Sie unterscheidet sich deutlich von klassischen „Über uns“-Seiten. Hanns betont, wie wichtig es ist, alle öffentlichen Profile, Partnerseiten, Speaker Profile und Datenbankeinträge konsistent zu halten, da KI Systeme diese Quellen stark nutzen.
Wichtigste Punkte für Online Marketer:innen
• KI Antworten ersetzen klassische Suchergebnisse – Marken müssen in Antworten stattfinden, nicht nur in Rankings.
• Grounding Pages werden zum zentralen SEO Asset der Zukunft.
• Konsistenz über alle externen Profile (Speaker Profile, Partnerseiten, Datenbanken) ist entscheidend.
• Messbarkeit verändert sich: Impressionen ≠ Erwähnung in KI Antworten.
• Risiken wie Entitätsverwechslung oder Nicht Nennung müssen aktiv verhindert werden.
Wenn Du verstehen willst, wie Deine Marke in Zukunft in KI Antworten sichtbar bleibt – und wie Grounding Deine gesamte SEO Strategie verändert –, dann hör Dir unbedingt die komplette Podcast Folge an. Sie liefert Dir die Denkanstöße, die Du jetzt brauchst, um nicht erst morgen sichtbar zu werden, sondern schon heute in KI Antworten stattzufinden.

In der neusten Folge vom OMT-Podcast führt Mario Jung (OMT GmbH) ein Interview mit Yara Molthan (Etribes Connect GmbH) darüber, warum der eCommerce-Goldrausch vorbei ist und Unternehmen 2026 radikal anders arbeiten müssen. Yara beschreibt, dass Wachstum nicht mehr automatisch mit dem Markt kommt: Konsument:innen sind preissensibler, Customer Acquisition Costs explodieren und KI-Suchergebnisse verschieben SEO-Traffic massiv Richtung Paid. Gleichzeitig belasten Inflation, geopolitische Krisen und Lieferkettenprobleme das Konsumklima. Erfolgreiche Unternehmen reagieren darauf, indem sie zuerst ihren Maschinenraum modernisieren: saubere Daten, semantisch reiche Produktinformationen, flexible Tech-Stacks und Automatisierung in Bestandsplanung, Kundenservice oder Retourenmanagement. Entscheidend ist ein iterativer Modus, in dem Hypothesen getestet, Ressourcen bewusst priorisiert und eine klare Master-KPI verfolgt wird, statt alles gleichzeitig zu wollen.
Beim Thema KI betont Yara, dass 95 % der Projekte scheitern – nicht wegen Technologie, sondern wegen Kultur. Teams müssen verstehen, wofür KI eingesetzt wird, welche Datenqualität nötig ist und wie Leuchtturmprojekte Ängste abbauen. Gleichzeitig entsteht ein spannendes Paradox: Während KI Content vereinheitlicht und Prozesse automatisiert, steigt der Wunsch nach echter Menschlichkeit. Kund:innen sehnen sich nach Beratung, Community und persönlicher Interaktion. Genau hier entsteht Differenzierung: Omni-Channel-Erlebnisse, echte Berater:innen, KI-gestützte Shopping-Advisor und Formate wie Live Shopping oder Social Commerce schaffen Verbindung statt Austauschbarkeit. Die Balance liegt darin, Use-Case-basiert zu entscheiden, wo Automatisierung sinnvoll ist und wo menschliche Interaktion Vertrauen, Emotion und Bindung erzeugt.
Für Teams bedeutet das: Fähigkeiten wie kritisches Denken, Trendkompetenz, Storytelling, Community-Building und Experimentierfreude werden wichtiger als operative Routine. Technologie übernimmt repetitive Aufgaben, Menschen schaffen die Momente, die Marken unverwechselbar machen. Yaras Kernbotschaft: Stillstand ist keine Option. Wer jetzt Daten, Tech und Kultur neu ausrichtet, kann trotz Marktveränderungen nachhaltig wachsen.
Wenn Du im eCommerce oder Online-Marketing arbeitest, ist diese Podcast-Folge ein Pflicht-Impuls für Deine Agenda 2026. Hör rein, um zu verstehen, wie Du Effizienz, KI und echten Human Touch kombinierst — und warum genau diese Mischung über Deinen Erfolg entscheidet.

Miguel Alexander Strobel (Watersky Digital GmbH) zeigt im Gespräch mit Mario Jung (OMT GmbH), warum datengetriebene Verhandlungen im eCommerce längst kein „Nice-to-have“ mehr sind, sondern über Profitabilität, Machtbalance und strategische Händlerentwicklung entscheiden.

Dieser Podcast ist ein Weckruf, endlich Daten-Asymmetrien aufzubrechen, Retail Media kritisch zu hinterfragen und eCommerce-Entscheidungen nicht länger auf Bauchgefühl oder Umsatz allein zu stützen.

1. Das Kernproblem: Massive Daten-Asymmetrie
Retailer sitzen auf Daten und nutzen sie als Machtinstrument. Hersteller dagegen tappen oft im Dunkeln.

Fazit: Ohne externe Daten kannst Du weder Potenziale bewerten noch fair verhandeln.

2. Warum interne Zahlen (Umsatz, Marge, Absatz) nicht mehr reichen
Interne KPIs spiegeln nur die Vergangenheit wider und oft eine verzerrte.

Konsequenz: Du brauchst externe Benchmarks, Marktpotenziale, Traffic-Analysen, Category-Footprints und Media-Daten, um realistisch zu beurteilen, wie wichtig ein Händler wirklich ist.

3. Welche externen Daten wirklich zählen
Miguel nennt klare Prioritäten:
- Kategorie-Traffic pro Händler (nicht Gesamttraffic!)
- Sichtbarkeit & UX der Kategorie
- Traffic-Quellen (Referral, Paid, Organic)
- Attraktivität & tatsächliche Reichweite von Placements
- Preis- und Discount-Patterns
- Media-Performance-Daten (sofern verfügbar)

4. Retail Media: Wilder Westen – und gefährlich teuer
Viele Händler verkaufen Media zu Fantasiepreisen – oft ohne Reporting.

Für Dich wichtig: Retail Media ist kein Pflichtbudget, sondern ein Performance-Kanal, der ROI liefern muss. Ohne Daten = kein Investment.

5. Typische Fehlentscheidungen von Unternehmen
- Miguel nennt drei Klassiker:
- Überinvestition in Amazon → gefährliche Abhängigkeit
- Falsche Budgetverteilung bei Omni-Channel-Händlern
- Zu konservative Investments in Challenger-Händler

Wenn Du im eCommerce verhandelst, Retail Media buchst oder Händler bewertest, ist diese Podcast-Folge ein Pflichtprogramm. 👉 Hör rein, wenn Du endlich auf Augenhöhe verhandeln willst – datengetrieben, souverän und profitabel.

Google‑Updates inzwischen einzelne Content‑Cluster, Verzeichnisse und Seitentypen. Für Dich bedeutet das: Weg vom pauschalen Domain‑Blick, hin zu einer granularen Analyse Deiner Content‑Ökosysteme.
Gleichzeitig gewinnt Non‑Commodity Content massiv an Bedeutung – Inhalte, die wirklich nur Deine Marke liefern kann. Generische Ratgeber‑ oder Vergleichstexte verlieren dagegen an Sichtbarkeit. Parallel entstehen neue Herausforderungen durch ChatGPT‑Updates, AI‑Overviews und Mentions‑basierte Rankings: Marken müssen künftig nicht nur klassische Rankings, sondern auch AI‑Visibility, Citations und Erwähnungen in Chatbots und KI‑Antworten monitoren. Die neuen KI‑Reports in der Google Search Console und den Bing Webmaster Tools liefern erste Einblicke, bleiben aber oberflächlich – echte Traffic‑ oder CTR‑Daten fehlen. SEO‑Teams müssen daher zusätzliche Datenquellen wie Logfiles, Brand‑KPIs und Conversion‑Daten einbeziehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Gleichzeitig verschieben sich die Anforderungen an KPI‑Setups, Local SEO und E‑Commerce. Da Google, Bing, ChatGPT und Copilot eigene Sichtbarkeitslogiken entwickeln, brauchst Du ein KPI‑Framework, das Presence, Mentions, Citations und Traffic‑Proxies vergleichbar macht, ohne Scheingenauigkeit zu erzeugen. Rechtliche Entwicklungen – wie das Urteil des LG München – könnten Google zu vorsichtigeren AI‑Overviews zwingen, was hochwertige Primärquellen wieder stärkt. Marken stehen zudem vor neuen Reputationsrisiken, da KI‑Systeme durch manipulierten UGC beeinflusst werden können. Im Local SEO gewinnen Branchenverzeichnisse und konsistente Citations wieder an Bedeutung, während mehrsprachige Unternehmensprofile und die Nutzung des Produkt‑Bereichs für Dienstleistungen strategisch, aber vorsichtig eingesetzt werden sollten. Im E‑Commerce reicht klassische Sichtbarkeit nicht mehr aus: Shops müssen ihre transaktionalen USPs schärfen, Produktdaten perfektionieren und Inhalte so gestalten, dass sie sowohl Nutzer:innen als auch KI‑Systeme überzeugen.
🎧 Wenn Du verstehen willst, wie führende SEO‑Expert:innen diese Entwicklungen einordnen – und wie Du Dein Marketing jetzt strategisch neu ausrichtest – dann hör in den OMT‑Podcast rein. Dort bekommst Du jede Woche praxisnahe Insights, klare Meinungen und sofort umsetzbare Strategien für Dein Marketing‑Team.

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PAYBACK existiert seit 25 Jahren – eine Seltenheit im Digitalmarkt. Warum? Weil das System konsequent auf Relevanz und Simplicity ausgelegt ist. Mario Jung (OMT GmbH) spricht heute mit Nico Winkelhaus (PAYBACK GmbH) über Loyalty-Programme und warum sie auch nach 25 Jahren noch relevant sind, wie damals.
Trotzdem können Loyalty-Programme auch scheitern, warum?
Marken überschätzen oft, wie viel Zeit Kund:innen in Loyalty investieren wollen.
Zu komplexe Features
Zu wenig Relevanz
Zu geringe Reichweite
Keine echte Integration in den Alltag
PAYBACK dagegen setzt auf: Einfachheit, klare Belohnung, funktionierende Prozesse und eine kritische Masse an Partnern.
Gleichzeitig untergehen Loyalty-Programme einen Wandel: Von Print & Plastikkarte → Tech & App
PAYBACK hat sich selbst transformiert:
Früher: Print-Mailings, Plastikkarte
Heute: App-first, Mobile Payment, Shopping-Features
Wichtig: Die Plastikkarte bleibt – weil 50 % der Nutzer:innen sie weiterhin aktiv verwenden.
Die wahre Superpower von PAYBACK sind Daten, Personalisierung & KI
PAYBACK arbeitet seit Tag 1 mit Login-basierten First-Party-Daten – ein massiver Vorteil im Post-Cookie-Zeitalter.
„Transaktionsdaten lügen nicht.“
Hyperpersonalisierte Angebote statt Gießkannenmarketing
Präzise Kontrollgruppen → echter inkrementeller Effekt messbar
Machine Learning steuert, wer welches Angebot bekommt
95 % der Punkte fließen wieder ins System zurück → nachhaltiger als Cash-Rabatte
Für Marketer:innen bedeutet das: PAYBACK ist ein Performance-Kanal mit messbarem ROI – nicht nur ein Loyalty-Tool.
Die Wichtigste Learnings für Online‑Marketer:innen:
Relevanz schlägt alles – egal ob Loyalty, CRM oder App.
First-Party-Daten sind Pflicht, nicht Kür.
Personalisierung ohne Datenbasis ist unmöglich.
Loyalty kann ein Performance-Kanal sein, wenn die Datenstruktur stimmt.
Einfachheit gewinnt – Kund:innen wollen keine Komplexität.
Kontrollgruppen sind der heilige Gral, um echten ROI zu beweisen.
📣 Wenn Du wissen willst, wie Loyalty, Daten und Performance-Marketing zusammen funktionieren – und ob PAYBACK ein relevanter Kanal für Dein Unternehmen sein könnte – dann hör Dir unbedingt diese Podcast-Folge an.
👉 Jetzt reinhören, smarter werden und neue Wachstumshebel entdecken