Programm - SMX München

6.-7. April 2027
ICM – International Congress Center Messe München

Let Jes take you on a thought experiment: What if every brand website disappeared tomorrow? Customers would still discover and convert, through AI chatbots, social feeds, digital PR and ad platforms. In her opening keynote, Jes goes beyond the click to show what impacts consideration and ultimately conversion. She covers which of these you can influence, where paid budget still buys you a place, and why your website will matter more to machines than to people.

Lokale Sichtbarkeit bedeutet längst mehr als ein gut gepflegtes Google Business Profile. Menschen suchen in Google Maps, lassen sich von KI-Systemen Empfehlungen geben, navigieren mit Apple Maps, recherchieren über Bing oder entdecken Unternehmen über TikTok und Instagram. Gleichzeitig ziehen Such- und Antwortsysteme immer mehr Quellen heran, um Unternehmen einzuordnen, zu bewerten und für konkrete Suchsituationen auszuwählen.
Denn ein Unternehmen wird nicht deshalb lokal sichtbar, weil irgendein einzelnes Profil perfekt optimiert ist. Die Systeme versuchen aus vielen Quellen eine eindeutige und vertrauenswürdige Entität zu verstehen und zu validieren.
In dieser Session zeigt Sven Deutschländer zunächst, welche Local-SEO-Grundlagen und Google-Unternehmensprofil-Signale 2027 weiterhin unverzichtbar sind. Anschließend verlassen wir bewusst das Google-Ökosystem: Welche Rolle spielen Bing Places und Apple Business Connect? Warum gewinnt Yelp im Umfeld generativer KI wieder an Bedeutung? Und für welche Unternehmen gehören TikTok und Instagram inzwischen ganz selbstverständlich zur lokalen Suche?
Dabei geht es auch um die Frage, welchen Einfluss Bewertungen, konsistente Unternehmensdaten und lokale Vertrauenssignale auf AI Overviews, AI Mode und andere KI-gestützte Suchsysteme haben – und was sich verändert, wenn lokale Empfehlungen zunehmend personalisiert und situationsabhängig ausgespielt werden. Du erfährst, welche Plattformen und Signale für deine Local-SEO-Strategie wirklich relevant sind, wo sich Aufwand lohnt und wie du dafür sorgst, dass Suchmaschinen und KI-Systeme überall dieselbe richtige Geschichte über dein Unternehmen verstehen.

Larger, older organizations face a growing problem: the current site can be completely accurate while search and AI systems still have a huge amount of historically accurate but now-outdated information to reconcile. Renamed products, acquisitions, discontinued business lines, leadership changes, old terminology and legacy documentation all create ambiguity.

In this session, Carolyn shows how to identify those gaps and deliberately publish the relationships between the old truth and the current truth. You’ll learn how to check what search and AI systems still say about legacy names and offerings and which gaps to fix first. You’ll also see what bridge content looks like in practice, from structure and wording to internal linking, redirects and structured data. 

The next PPC advantage won’t be „Ask an AI”. It will be about giving your own AI Agents the right tools and context for their job. This session explores how you can use LLM harnesses like Claude Code, Skills, MCPs, APIs and how to turn PPC workflows into autonomous systems, while keeping humans in control of strategy, spend and risk. Expect architectures, anecdotes, guardrails and failures.

Keiner will heute mehr mühsam im GA4-Interface analysieren. Das geht mit KI schneller und einfacher. In dieser Session zeigt Michaela Schritt für Schritt, wie sich GA4-Daten über MCP mit KI (Claude) auswerten lassen und welche Anwendungsfälle sich im Arbeitsalltag von SEO-, PPC-, Content- und Marketing-Teams besonders lohnen. Anhand von Beispielen wie dem Finden und Begründen einer Anomalie (Contribution-Analyse), der Detailanalyse eines Conversion-Einbruchs oder einer Verhaltensanalyse von Traffic aus KI-Quellen zeigt sie, wie KI bei der Analyse unterstützt und du schneller zu verwertbaren Erkenntnissen kommst. Aber Obacht: Die KI zieht selbstbewusst falsche Schlüsse, wenn die Datenbasis nicht stimmt. Shit in, shit out. Deshalb zeigt dir Michaela, welche Tracking-Fehler typischerweise für falsche Antworten sorgen und woran du erkennst, ob du deinen KI-Ergebnissen trauen kannst. Du nimmst Ansätze mit, die sich direkt am nächsten Tag umsetzen lassen.

Answer engines retrieve, interpret, and cite images as part of their answer. Google and ChatGPT have different, yet overlapping, image pipelines. This talk covers Multimodal GEO for images: how AI engines process a picture, what makes an image citable, and what to change on the page and in the artistic direction brief. Get the strategy and the technical workflow to apply it across thousands of images along with the metrics to track and an audit you can run.

Entity optimisation isn’t new. Getting machines – and people – to connect a cue to you, and only you, is a problem brand science already measures. Most brands fail it twice: on their own website, which describes them five different ways, and everywhere else, where others fill the gaps, sometimes deliberately. Amanda turns Jenni Romaniuk’s distinctive asset grid into an entity audit, then shows how consolidation, consistent naming and schema make you easier to recognise and harder to hijack.

Google Ads, Merchant Center und Google Analytics liefern täglich wertvolle Daten – doch ihr volles Potenzial entfalten sie erst, wenn man sie miteinander verknüpft. In dieser Session erfährst du, wie du Daten aus verschiedenen Google-Systemen kombinierst, um Kampagnen gezielter zu optimieren, neue Erkenntnisse zu gewinnen und wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren. Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigt der Vortrag, wie sich solche Workflows mit Vibe Coding schnell umsetzen lassen – von der Priorisierung von Optimierungen bis hin zu intelligenteren Landingpages und datengetriebenen Kampagnenentscheidungen. Außerdem erhältst du einen realistischen Überblick über das technische Setup, den Einsatz von APIs sowie die Möglichkeiten und Grenzen KI-gestützter Automatisierung.

Releases kommen immer schneller, und mit KI-generiertem Code steigt das Risiko, dass ein Deployment unbemerkt Canonicals, interne Links, Structured Data oder Inhalte für Crawler zerschießt. Jolle und André zeigen, wie du mit automatisierten End-to-End-Tests solche Fehler abfängst, bevor sie live gehen. Es geht darum, welche Checks wirklich in die Pipeline gehören, wie du sie in den Entwicklungsprozess einbindest und wie du Alerts so aufsetzt, dass sie bei Handlungsbedarf rechtzeitig anschlagen. Für alle, die ihre Website kontinuierlich überwachen und verbessern wollen.

Every few months, another headline claims that AI will replace marketers. It will not. But AI will transform nearly every aspect of all marketing jobs, and will fundamentally evolve how we work. There is no reason for denial or panic. In fact, this is exciting news. Search marketers have been reinventing themselves and their processes for more than 20 years. SEO became technical, PPC automated, and Analytics more about cohorts than empirical data.

AI is the next, massive evolution, larger and faster than previous ones. Marketers who thrive will combine deep marketing expertise (yes, that still matters) with a baked-in ability to work inside AI. They understand audiences, strategy and business, hybrid analysts who create workspaces that encompass APIs and MCPs for nearly all platforms, channels, tools that smash silos. Most importantly, marketers with no previous coding knowledge are merging processes previously reserved for dev teams – and vice versa, with all roles converting into a hybrid.

In this keynote, Marty further defines the Hybrid Marketing Engineer: a new kind of practitioner for a market shaped by AI processing melded data from hundreds or thousands of channels. He will explore skills that will matter over the next five years, explain why human judgment is becoming more valuable, not less, and show how marketers can make themselves more useful, more adaptable and impossible to replace.

Bevor ein KI-System über deine Marke spricht, muss es verstehen, wer du bist. Für diese Entitätsauflösung greifen viele Systeme auf Wikipedia, Wikidata und den Google Knowledge Graph zurück. Alin zeigt, welche Rolle diese Quellen in KI-Antworten tatsächlich spielen und wie du Widersprüche zwischen Knowledge Graph, Wikidata und deiner eigenen Website findest. Außerdem geht es um eine Frage, die viele Unternehmen unterschätzen: was du dort regelkonform pflegen darfst und wo du gegen die Richtlinien verstößt.

With AI Max for Search and ads in AI Overviews and AI Mode, Google is changing where search ads appear and how much control advertisers keep over search terms, ad copy and landing pages. In the US, these formats have been running for some time; in Europe, the rollout has only just begun. Julia puts this into context for campaigns in the DACH region: where is a test worth it, which levers do you still have, and how do you prepare your accounts, assets and reporting so you’re not playing catch-up once the formats are widely available here?

Compare Google Search Console or Google Ads to GA4 or Matomo or Plausible on the same website and the numbers won’t match. Consent banners, cookieless identifiers and modelled data mean that each tool gives you their interpretation of incomplete data.

In this session, you’ll learn what’s happening underneath. You’ll see how these tools count visits differently, and how cookie vs so-called „cookieless“ tracking impacts those numbers. You’ll also learn how to estimate how much traffic your main tool is missing.
Then we’ll cover the harder part: presenting all this to a boss or client. You’ll learn how to match each business question to the tool that can answer it, how to pick one source of truth per metric, and when to report trends and percentages instead of exact counts. Dana also covers how to explain gaps up front, so a stakeholder doesn’t find them first and stop trusting the report.
You’ll leave with a framework for reporting that stays credible even when you don’t have all the data to work with.

Technische Produkte, erklärungsbedürftige Themen und eine Marke, die zunächst kaum jemand mit Entertainment verbindet: Wie entsteht daraus Social-Media-Content, den Menschen freiwillig anschauen, teilen und feiern?

Nemo Tronnier, Mitgründer und Geschäftsführer von Social DNA, gibt Einblicke in die Social-Media-Arbeit für MANN-FILTER. Er zeigt, wie sich technische Markenkompetenz, die Emotionalität des Motorsports und ein unverwechselbares Markenasset zu unterhaltsamen Geschichten verbinden lassen. Im Mittelpunkt stehen die strategischen und kreativen Entscheidungen dahinter: Welche Themen begeistern über die bestehende Zielgruppe hinaus? Wie wird die Community Teil der Idee? Und wie unterstützt KI die Produktion, ohne dass Markenidentität und Qualität verloren gehen?

Ein Highlight des Cases: ein einzelnes Instagram-Reel mit über 17 Millionen organischen Views, mehr als 240.000 Likes und über 3.500 neuen Followern. Ohne Paid Media.

Der Vortrag verbindet Strategie, konkrete Content-Beispiele und Einblicke in die Zusammenarbeit von menschlicher Kreativität und KI. Du nimmst Impulse mit, wie du das Potenzial deiner eigenen Marke erkennst, Inhalte konsequent für ihre Plattform entwickelst und auch im B2B Aufmerksamkeit weit über die eigene Community hinaus gewinnst.

Your pages may look perfect in the browser and still be close to empty for the systems that decide your GEO and SEO visibility. Crawlers and agents fetch your pages differently, many don’t execute JavaScript, and what works for Googlebot doesn’t automatically work for ChatGPT, Perplexity or Claude. In this session, you will learn how to find out what each bot actually receives from your site, template by template, by comparing raw HTML with the rendered DOM and testing with agent-based browsers. You’ll see which rendering approaches put content, internal links and structured data at risk, which AI bots to allow, and what pay-per-crawl (HTTP 402) means for publishers. You’ll leave knowing how to prioritise the fixes and how to make the case to your development team.

Wo verpufft eigentlich dein SEA-Budget, ohne dass du es merkst? Steigende Klickpreise, schrumpfende Werbeplätze durch KI-Overviews und eine zunehmend automatisierte Kanalsteuerung in Performance Max lassen Streuverluste wachsen. Ausgangspunkt dieses Vortrags ist ein realer Fall, in dem PMax-Kampagnen komplett abgeschaltet wurden – ohne Umsatzverlust. Daraus leiten wir ab, wie sich Streuverluste bei Kanälen, Zielgruppen und Suchanfragen erkennen lassen und wo neue Google-Funktionen wie Audience-Exclusions oder AI Brief schon heute helfen können.

Your AI visibility increased 40%. Branded search rose, pipeline went up. Did your AI search strategy drive the increase? Maybe. But your dashboard hasn’t proved it yet. As more discovery and evaluation happens inside AI experiences, search marketers face more pressure to demonstrate commercial impact but with less visibility into the complete journey.

Drawing on research for the forthcoming second edition of High-Impact Content Marketing, Purna will introduce her practical Claim Ladder — Signal, Influence and Incrementality — to explain where AI visibility metrics fit, why attribution and incrementality answer different questions, and how to connect search activity to business results step by step without expecting a single metric to prove everything.

You’ll learn how to tell a signal from proven impact, when your existing data is enough and when you need a test or comparison, and which data points — from branded search and CRM evidence to pipeline and revenue — belong in your evidence chain.

B2B-Suche funktioniert gut, solange Kund*innen wissen, was sie brauchen. Doch was passiert, wenn sie nur ihr Problem, ihren Anwendungsfall oder ihr Ziel kennen, aber nicht den richtigen Produktnamen oder Suchbegriff? Linde setzt auf seinem B2B-Kundenportal bereits AI- und Machine-Learning-Modelle für Search, Personalisierung und Produktempfehlungen ein. Gerade entwickelt das Team diese zu einer LLM-basierten Conversational Product Discovery weiter: weg von der klassischen Suche, hin zu einem Dialog über Bedarf, Anwendung und passende Lösungen. In dieser Session zeigt Pascal, wo die klassische Suche an ihre Grenzen kommt und wo AI und LLMs tatsächlich weiterhelfen. Du erfährst, welche Daten und Erfahrungen aus der Entwicklung vorliegen, welche besonderen Anforderungen das B2B-Umfeld stellt und welche Learnings sich auf andere Shops und Portale übertragen lassen.

SEO is complex, and AI search has everyone scrambling. Yet the key to success remains the fundamentals: around 80% of winning in SEO comes down to matching the targeted phrase in the title tag and H1 heading. In this session, Greg explains why the basics so often get missed, because teams rely on tools or focus on far more complex problems, and how to refocus on getting them right. He also shows why the same fundamentals determine whether your pages get retrieved and cited in AI search. Getting the basics right is still the easiest way to win quickly, in GEO and SEO alike. And last but not least, Greg will also share some efficiency tips explaining how to use AI to work more efficiently, leaving more time for higher-level-strategy work.

As search moves from inverted indexes to RAG and dense vector embeddings, search engines face a mathematical problem: the curse of dimensionality. When a vector index grows too large, document vectors start to look equidistant from the query. The results are retrieval noise, hallucinated context, latency spikes and rising compute costs. To keep retrieval fast and precise, AI search systems aggressively prune low-value, redundant or outdated embeddings before they degrade indexes like HNSW. For site owners, this shifts SEO from keyword matching to embedding density: content with low information density or near-duplicate temporal noise risks being dropped from the active vector store. Dawn explains the computer science behind vector index collapse and real-world decay mechanisms like Google Discover’s supersession decay. She also shares a practical framework for managing short-lived, seasonal and low-value content to prevent vector bloat across your domain.

Alle reden über GEO, AI Overviews und die Frage, wie sich SEO verändern muss. Dabei hinterlässt die KI-Suche längst auch Spuren in deinen Google-Ads-Daten. Steigende Brand-CPCs, veränderte Suchmuster, weniger Klicks an der einen Stelle und plötzlich günstigere Klicks an einer anderen: Cindy zeigt anhand echter Account-Daten, wo sich die Auswirkungen von AI Search eindeutig erkennen lassen und vor allem, was daraus folgt: Welche Entwicklungen solltest du im eigenen Account im Blick behalten? Was kannst du tun, wenn AI Search deine Performance verschlechtert? Und warum profitieren manche Accounts sogar von der neuen Suche, ohne dass auf den ersten Blick klar ist, warum? Du gehst mit konkreten Ansatzpunkten aus dieser Session, um die Veränderungen in deinen eigenen Daten zu erkennen, richtig einzuordnen und darauf zu reagieren – und deinen Account mit diesem Wissen gezielt zu optimieren.

Die besten Search-Projekte des Jahres stehen hier auf der Bühne: Der BVDW zeichnet gemeinsam mit IAB Switzerland herausragende Kampagnen und Projekte in den Kategorien SEA, SEO und Future of Search aus. Im Fokus stehen Projekte, die Search als Teil einer ganzheitlichen Marketingstrategie einsetzen. Sei dabei, wenn die Gewinner*innen gekürt werden, und feiere mit der Search-Community.

Du hast selbst ein starkes Projekt? Einreichungen sind vom 16. November 2026 bis zum 5. Februar 2027 möglich. Alle Infos findest du unter bvdw.org/events/search-award.

In a world riddled with regurgitated content that basically all sounds the same, your unique intellectual property, ideas and frameworks are a real advantage when it comes to standing out and getting indexed. In this special session, Kennedy is going to share a practical framework for capturing and mining your and your clients’ unique intellectual property so it can stand out, while everyone else in your market fades into a sea of sameness. You’re in for an entertaining and practical session!

Viele SEO-Analysen beginnen mit einem Crawl. Das Tool findet Fehler – aber es sagt dir nicht, welche davon dein größtes Problem erklären. Am Ende steht eine lange Liste kleiner Befunde, während der entscheidende Hebel übersehen wird. Eine Checkliste löst das Problem auch nicht. Warum die XML-Sitemap einer Website mit 50 URLs prüfen, nur weil der Punkt auf der Liste steht? Und wer ganz ohne Struktur sucht, findet zwar viele Ideen, kann aber schwer beurteilen, welche davon zählen.

In dieser Session zeigt dir Johan, wie Du eine SEO-Analyse vom Problem aus aufbaust. Du stellst die richtigen Fragen, suchst entlang der Funktionsweise einer Suchmaschine nach Engpässen und setzt Tools gezielt ein. So gewinnst du ein belastbares Bild, ohne dich in Details zu verlieren. Aus deinen Befunden leitest Du Maßnahmen ab und priorisierst sie nach ihrer erwarteten Wirkung.

Die Session richtet sich an SEOs in Unternehmen und Agenturen, die aus ihrer nächsten Analyse mehr machen wollen als eine Fehlerliste.

Your product feed used to power Shopping ads. Today the same data decides whether your products show up across Google surfaces, from Performance Max and Demand Gen to AI Mode, and, increasingly, in purchases that AI agents complete on a shopper’s behalf. Most feeds were never built for that job. In this session, Mike shows which product attributes now carry the most weight, how to enrich your feed so both ad systems and agents can understand and compare your offers, and where gaps in your data cost you visibility and sales. He also takes a fresh look at an old question: when does Standard Shopping still earn its place next to Performance Max? You’ll leave with a clear order of priorities for getting your product data ready for paid search and agentic commerce.

Dein Visibility Score steigt seit drei Monaten. Woran liegt das: an deiner GEO-Strategie oder an dem Prompt-Set, das dir dein Werkzeug vorgeschlagen hat?

Bevor ein Monitoring läuft, kommt Schritt 1: Prompt Research. Alexander zeigt, wie du nicht bei Keywords oder Tool-Vorschlägen startest, sondern bei den Aufgaben, die deine Kunden lösen wollen: Situationen, in denen jemand die KI einen Job erledigen lässt. Du siehst, wie du diese Fälle aus deiner Positionierung ableitest, unterstützt mit Daten aus der Suche oder echten Nutzer-Prompts belegst und daraus ein Prompt-Set baust, das deine Strategie misst und nicht die Vorschlagsliste der GEO-Tools.

Dazu ein Audit deines bestehenden Sets nach fünf Merkmalen, Dubletten eingeschlossen, die zu derselben Antwort führen. Und eine Frage, die in den meisten Setups niemand stellt: Dein Tool fragt die KI ohne Vorgeschichte. Deine Nutzer nicht. Was heißt das für dein GEO-Monitoring?

AI is changing search, media and martech at a pace few marketers have seen before, and the pressure to keep up with every new tool and prediction keeps growing. Drawing on more than two decades in search, martech, decision science and AI transformation, Michelle Robbins offers a clear way to make decisions when everything is moving. She shows how to tell real structural change apart from hype, why fundamentals like data quality, measurement and brand trust matter more than ever, and which questions to ask before taking on any new AI tool or channel, so SEO, PPC and martech teams can make better calls about where to invest their time, budget and judgment. Let’s connect the industry’s big ideas into a short list of priorities you can take back to your team and start implementing on Monday.

KI-Content klingt oft überall gleich – egal ob B2B-SaaS oder B2C-Marke. Das liegt selten am Modell, sondern am Input. In dieser Session zeigt euch Dominik an echten Beispielen aus seiner Agenturarbeit – darunter ein Fall mit strengen rechtlichen Leitplanken und einer mit starker Markenabhängigkeit im organischen Traffic – wie ein strukturierter Claude-Skill reproduzierbar markentreue Texte mit eigener Tonalität und eigenem Vokabular erzeugt, inklusive automatisiertem Check gegen Marken- und Compliance-Vorgaben.

Ihr bekommt einen konkreten Blick in die Skill-Architektur und den notwendigen Input – der deutlich mehr ist als eine Tonalitäts- und No-Go-Liste – und nehmt einen Bauplan mit, den ihr auf eure eigenen Redaktionsprozesse übertragen könnt.

The old model of SEO is leading us to miss the biggest opportunities in AI Search. The goal is not to be clicked, it is to be seen, included, recommended, chosen, and preferred. In this talk Tom will first explore the anatomy of an AI result citation, focusing on Google’s AI Mode and AI Overviews, to show how results are structured and where citations are included, and the implications and opportunity of different citation placements. He’ll then break down how your 3rd party citation data provides a tactical roadmap on how to succeed in all these ways, and how to demonstrate the value of your top-of-funnel campaigns in a way that was never possible in traditional SEO.

ChatGPT ads have moved from theory into real-world execution. In the US, campaigns with meaningful budgets have been running for more than a year. Since autumn 2026, the channel has also been available across Europe. In this session, Sam shares first-hand insights from clients running ChatGPT campaigns on both sides of the Atlantic. He shows which formats are emerging, how targeting behaves, where performance diverges from search and social, and what breaks when familiar playbooks are applied. He also compares US and European results: which learnings carry over, where European markets behave differently, and what the stricter privacy environment means for targeting and measurement. You’ll leave with a realistic view of setup, budgets and measurement limitations, and guidance on running ChatGPT ads in your own market without repeating the mistakes early adopters have already made.

Mehr Conversions, ein niedrigerer CPA, ein höherer ROAS: Nach einem Tracking-Upgrade können Kampagnen deutlich erfolgreicher aussehen. Doch was davon ist nur besser erfasster Erfolg? Und wie lässt sich beurteilen, ob sauberere Conversion-Signale im Bidding einen inkrementellen wirtschaftlichen Mehrwert gegenüber der bisherigen Steuerung schaffen?

Anhand konkreter Beispiele aus E-Commerce und Leadgenerierung zeigt die Session drei Schritte: den reinen Messgewinn sichtbar machen, relevante Geschäftsergebnisse in geeignete Conversion-Signale und Werte übersetzen und die Wirkung der veränderten Steuerung überprüfen. Denn mehr Conversions bedeuten nicht automatisch mehr Erfolg, und ein höherer CPA kann trotzdem die wirtschaftlich bessere Wahl sein.

Ihr nehmt einen praktischen Rahmen mit, um Tracking-Verbesserungen richtig einzuordnen, Google Ads auf die richtigen Ziele auszurichten und Optimierungserfolge belastbar zu bewerten.

Wer eine Anfrage bekommt, hat es bereits in die engere Auswahl geschafft. Doch wie entsteht diese Vorauswahl in der neuen KI-Welt und welchen Einfluss hat dein Marketing darauf? KI verändert, wie B2B-Kunden recherchieren, Lösungen bewerten und Anbieter entdecken. Für Marketingverantwortliche stellt sich deshalb eine entscheidende Frage: Wie gewinnen wir nicht nur vorhandene Nachfrage, sondern sorgen dafür, dass unser Unternehmen überhaupt infrage kommt?

Der Vortrag zeigt, wie SEO, GEO & Paid Media zusammenspielen können, um früh sichtbar zu werden, Vertrauen aufzubauen und konkrete Nachfrage in qualifizierte Anfragen zu verwandeln. Anhand von Praxisbeispielen erfährst du, welche Aufgaben die Kanäle übernehmen und was sich dadurch für Botschaften, Budgetverteilung und Erfolgsmessung verändert.

Zu wenig Budget, zu viele Abhängigkeiten, wechselnde Prioritäten und ein Thema, das sich schneller entwickelt als jede Roadmap: Drei Inhouse-Expert*innen berichten offen, wo es bei Ressourcen, Organisation und Abstimmung mit Stakeholdern aktuell klemmt. Und vor allem: wie sie damit umgehen. Wie holen sie IT, Produkt und Management ins Boot? Wie priorisieren sie, wenn alles gleichzeitig wichtig ist? Welche Workarounds haben sich bewährt, welche nicht? Drei Unternehmen, drei Ausgangslagen, drei Lösungswege. Bring deine Fragen mit und nimm Ansätze mit, die du direkt in deinem Team ausprobieren kannst.

Zu technisch für einen Podcast? Gibt es nicht. Wer hätte gedacht, dass ausgerechnet ein vermeintlich trockenes technisches Thema als Podcast Menschen begeistert, hohe Reichweiten erzielt und viel Interaktion auslöst? Johanna zeigt, dass ein Podcast kein Hexenwerk ist und warum sich der Schritt vors Mikro lohnt. Anhand einer Case Study aus dem technischen B2B- und B2C-Handel erklärt sie, wie Expertenwissen, Persönlichkeit und Erfahrungen in einem datenbasiert geplanten Video-Podcast zusammenkommen und wie daraus mithilfe von KI eine skalierbare, kanalübergreifende Content- und Sichtbarkeitsstrategie entsteht. Außerdem erfährst du, wie die Inhalte für SEO, YouTube, Social Media, Newsletter und Partner aufbereitet und smart miteinander vernetzt werden und was das für Rankings und Reichweite bringt. Inklusive KI-Workflows, Herausforderungen und konkreter Learnings. So entsteht aus menschlicher Expertise, Daten und KI eine Strategie, die Sichtbarkeit, Markenautorität und Vertrauen aufbaut.

Wer in KI-Antworten empfohlen werden will, muss dort präsent sein, wo ChatGPT, Gemini, Claude und Googles KI-Antworten ihre Informationen holen. Das ist zu einem großen Teil nicht die eigene Website. Aber gibt es die eine Medienliste für Digital PR in der KI-Suche, oder braucht jede Marke ihre eigene? Alexander Rus zeigt mit eigenen Daten, welche Quellen KI-Systeme tatsächlich heranziehen, welche davon hinter den Empfehlungen stehen und wann Digital PR der richtige Hebel ist und wann nicht. Zum Mitnehmen: wie ihr aus den KI-Antworten auf die Fragen eurer Kunden ablest, welche Medien und Plattformen für eure Marke zählen.

As bidding becomes increasingly automated, advertisers have fewer levers to pull directly. The challenge is knowing which decisions still matter, which inputs the machine needs, and when to intervene. In this session, Navah provides a practical “if this, then that” framework for Conversion-Based Bidding: how to set realistic CPA and ROAS targets based on budget and campaign economics, when manual controls still make sense versus conversion-based bidding, and how conversion tracking and cross-channel signals influence the results you get. It is a platform-agnostic approach to deciding what to automate, what to control, and what to change when performance isn’t where you need it to be.

GEO Monitoring – das klingt zunächst einfach: Prompts definieren, KI-Sichtbarkeit messen. Aber in der Praxis beginnen die schwierigen Fragen genau dort. Welche Prompts bilden den Suchmarkt wirklich ab? Wie groß muss das Prompt-Set sein? Was passiert, wenn viele Produkte, Länder, Regionen oder spezifische Zielgruppen hinzukommen? Das diskutiert Markus Hövener mit Fabian Jaeckert und Benjamin O’Daniel. Sie öffnen konkrete GEO-Monitorings und teilen sie live auf der Leinwand. Im Mittelpunkt stehen die Entscheidungen, die über den Wert des Monitorings bestimmen: Welche Prompts gehören hinein? Wie lässt sich sinnvoll skalieren? Welche Auswertungen führen tatsächlich zu Maßnahmen? Denn GEO Monitoring ist kein Selbstzweck. Am Ende muss es helfen, Prioritäten zu setzen, Maßnahmen abzuleiten und sichtbar zu machen, ob sie funktionieren. Die Session zeigt, welche Ansätze sich in zahlreichen Kundenprojekten bewährt haben.

Ein Google-Ads-Skript, ein n8n-Workflow, ein KI-Agent mit direktem Zugriff auf Google Ads: Das erste Setup steht oft schneller als gedacht. Aber was passiert danach? Wer pflegt die Automatisierung, wenn Google Änderungen ausrollt? Wie arbeiten mehrere Teammitglieder über viele Accounts hinweg mit demselben System, ohne dass es auseinanderläuft? Und was darf die KI überhaupt mit Account-Daten machen?

Jonas und Sebastian zeigen, wie Skripte, Workflows und Agenten im SEA zusammenspielen und was der Dauerbetrieb tatsächlich kostet: an Pflege, an Datenschutz und an Organisation im Team. Sie zeigen auch, warum der größte Hebel nicht im Tool liegt, sondern im Wissen über das Geschäft des Kunden, das man der KI mitgibt. Inklusive der Stellen, an denen es bei ihnen gehakt hat.
Du nimmst eine Entscheidungsmatrix mit, die für jede Aufgabe einordnet: Skript, Workflow, Agent oder Mensch? Und einen realistischen Blick darauf, was es braucht, damit Automatisierung nicht nur startet, sondern dauerhaft läuft.

Drei Inhouse-Search-Marketer*innen, drei konkrete Stories aus der Praxis: Projekte, die funktioniert haben, Experimente, die schiefgegangen sind, und die Zahlen dahinter. Sie zeigen offen, was sie ausprobiert haben, welche Hürden im Unternehmen sie überwinden mussten und was sie heute anders machen würden. Du nimmst konkrete Vergleichswerte und Learnings mit, die dir bei deinen eigenen GEO- und SEO-Projekten weiterhelfen.

Vier Jahre nach dem Start von ChatGPT ist generative KI längst im Alltag der Nutzer angekommen – und hat die Suche nachhaltig verändert. Doch welche Entwicklungen sind tatsächlich neu? Was ist lediglich alter SEO-Wein in neuen GEO-Schläuchen? Und wie müssen Unternehmen, Marken und SEOs auf Technologien und Nutzerverhalten reagieren, die sich ständig weiterentwickeln? In dieser Live-Ausgabe des SEOPRESSO Podcasts auf der SMX diskutiert Björn Darko gemeinsam mit Malte, Julia und Gero über den aktuellen Stand von AI Search, die Erfahrungen der vergangenen vier Jahre und die entscheidenden Fragen für die Zukunft. Aber es bleibt nicht bei einer klassischen Paneldiskussion: Das Publikum wird zum aktiven Teil des Podcasts. Björn holt Meinungen, Erfahrungen und Gegenpositionen aus dem Saal auf die Bühne. So entsteht eine vielstimmige Standortbestimmung direkt aus der Search-Community. Es wird kontrovers, praxisnah und es gibt keine vorgefertigten Antworten.

Das sind unsere Themen:
Wie ChatGPT und generative KI Suche und Nutzerverhalten verändert haben
Was GEO wirklich von klassischem SEO unterscheidet
Welche Versprechen bisher nicht eingelöst wurden
Wie sich Rollen, Strategien und Erfolgsmessung im Search Marketing verändern
Worauf sich SEOs und Unternehmen als Nächstes vorbereiten sollten
Ein interaktiver Live-Podcast für alle, die nicht nur über die Zukunft der Suche sprechen, sondern sie gemeinsam diskutieren möchten.

Eine saubere Taxonomie ist das Fundament für starke Themencluster und interne Verlinkung – egal ob im E-Commerce, auf Finanzportalen, Reise-Seiten oder bei Publishern. Doch so klar das Konzept theoretisch steht, so schnell scheitert es im Alltag an unklaren Abläufen. Dieser Vortrag liefert einen pragmatischen Werkzeugkasten: Erfahre, wie du strategische Taxonomien aufsetzt und dauerhafte Pflegeprozesse im Team verankerst, damit dein System nicht nach wenigen Monaten wieder verwildert.

Google’s ABCDs are turning ten. They have shaped the way marketers think about effective YouTube creative for years — but the environment around them has changed dramatically. Demand gen thinking now runs through every format. The best ads increasingly behave like answers rather than interruptions. And YouTube has evolved from a viewing destination into a cultural force, moving audiences from passive consumption to participation, discovery and action. Building on her SMX Advanced session, Juliana will take another look at what a decade of YouTube creative has taught us and what has changed since. She will explore why creative intelligence matters more than ever, how creative insight and performance data should work together, and what asset contribution can really tell you about campaign effectiveness. She will also look at one of the most underestimated parts of the process: the brief. Because today, a strong brief is not just a creative starting point. It is the translation of signals, audience understanding and performance data into direction a team can actually execute.

Buyers don’t move through a funnel. They loop through the Messy Middle, exploring and evaluating over and over until something tips the decision. Most content is still built for a tidy TOFU–MOFU–BOFU model, which leaves the widest gaps exactly where the decision is actually made – and those same exploration and evaluation questions are increasingly asked directly to LLMs, so the gaps cost you visibility in AI answers.

This session shows how to map the real buyer journey and connect it to a structured, AI-supported content audit: the decision moments, comparison triggers and psychological heuristics behind a purchase, and how to score every URL against them with Screaming Frog and ChatGPT – by intent, quality, performance and buyer relevance, classified into keep, improve, consolidate or delete, and mapped to ICP, value proposition and journey stage. You see where users drop out, and what’s missing at each loop: exploration content, evaluation content, preference-reinforcing content, competitive decision helpers. The exact content LLMs pull from when they answer those same buyer questions.

What you take away is a method for finding the content gaps with the highest business impact – for both search and AI visibility – and a clear order for pruning, improving and creating along the journey.

Die Suche verändert sich grundlegend. Aber wie sieht ein Inhouse-Search-Team aus, das auch in drei bis fünf Jahren noch gut aufgestellt ist? Welche KPIs bleiben relevant, welche verlieren an Bedeutung und welche kommen neu hinzu, wenn Klicks wegbrechen und Sichtbarkeit in AI-Antworten wächst? Welche Skills braucht dein Team künftig und welche Rollen entstehen gerade? Und wo gehört Search im Unternehmen eigentlich hin? Drei Inhouse-Kolleg*innen teilen nicht nur, was sie bereits verändert haben, sondern auch ihre Meinung dazu, wo die Reise hingehen muss. Du nimmst strategische Impulse mit, um dein Team und dein Zielsystem zukunftsfest aufzustellen.

Jeder News-Artikel startet bei null und ist schnell verbraucht: In Discover entfallen rund 86 Prozent der Impressionen auf die ersten drei Tage. Reichweite baut sich nicht auf. Formate ändern das, weil sie wiederkehren. Jede Ausgabe lässt sich an der vorherigen messen, und mit jeder Wiederholung wird die Erstellung günstiger.

In dieser Session stellt Jens verschiedene Formattypen vor, jeden mit einer eigenen Republishing-Strategie. Republishing ist oft der Hebel, um die Menge an Beiträgen zu erreichen, die Discover zu einem Thema mindestens braucht. Gleichzeitig wirkt es als Freshness-Signal, das auch der Erstpublikation zugutekommt. An laufenden Projekten zeigt er, wie ein Format ein Ressort von nahezu null auf Tagesspitzen von 50.000 Discover-Klicks gebracht hat. Er zeigt auch, welche Titelmuster die CTR heben und welche sie senken, und wie ein Test trotz der Schwankungen in Discover mit realistischen Veröffentlichungsmengen belastbare Ergebnisse liefert. Außerdem erfährst du, wie KI die Serienproduktion vereinfacht, Standards sichert und Kosten senkt, wo es dabei hakt und wie du ein Format messbar machst, bevor du es startest.

Welche deiner Inhalte landen tatsächlich in den Antworten von ChatGPT, Claude und Co.? Die Antwort steckt in deinen Server-Logs. Die verschiedenen AI-Bot-Typen ermöglichen es uns nachzuvollziehen, welche Inhalte tatsächlich in LLM-Antworten einfließen. In dieser Session erfährst du, welche Arten von KI-Bots es gibt, wie du mithilfe deiner Logfiles die KI-Performance deiner Seite ermittelst und welche Rückschlüsse du daraus für deine Content-Strategie und dein Prompt-Monitoring ziehen kannst.

Google’s automation already makes many of the decisions in your account, and AI agents are starting to take over more. The question is no longer whether to automate, but how to stay in control. Fred shows how to set the rules that automation and agents have to work within, how to keep a person in the approval loop for the changes that matter, and how to decide which tasks can run on a hosted model, which need EU-hosted infrastructure and which data should never leave your own systems. Expect practical frameworks, real examples – and a few failures worth learning from.

Was ein Sprachmodell nicht empfehlen kann, kauft auch der Mensch nicht. Eine GEO-Analyse zeigt, was einem Modell zum Empfehlen fehlt. So wird aus einer Sichtbarkeitsfrage schnell eine Produktfrage.

In dieser Session geht es um vier GEO-Analysen aus der Beratungspraxis: die Kanzlei WBS.LEGAL, die Beziehungs-App Amami, den Schulranzen-Hersteller ergobag und das Mobilfunk-Vergleichsportal handyhase. An diesen Beispielen siehst du, welche Erkenntnisse die Analysen geliefert haben und warum sie am Ende nicht zu Content-Maßnahmen, sondern zu Veränderungen an Produkt, Preis und Verkaufsversprechen geführt haben. Du nimmst mit, welche Fragen du in deiner eigenen GEO-Analyse stellen solltest, um solche Lücken bei deinem Angebot zu erkennen, und wie du die Ergebnisse so aufbereitest, dass Produkt- und Vertriebsteams damit arbeiten können.

This session brings together selected GEO, SEO, PPC and Analytics tool providers for a series of short, focused demonstrations. Each speaker has just a few minutes to show what their product does especially well.

No feature overload. No hypothetical options, but concrete examples of how different tools tackle search challenges today. A fast, comparative format that will help you see where tools truly differ and which ones are worth a closer look.

Wenn die Plattform immer mehr selbst optimiert, verschiebt sich die Arbeit im Inhouse-Team: weniger Kampagnen-Feintuning, mehr Steuerung, Reporting und Zusammenarbeit. Marco zeigt, wie er mit KI das Reporting Richtung C-Level neu aufgestellt hat, welche KPIs dazugekommen sind und wie aus mehr Daten tägliche Reporting-Vorlagen werden. Teresa diskutiert im Anschluß, wie KI und Automatisierung die Rollen im Inhouse-Performance-Marketing ändern, welche Skills künftig wichtiger werden und was das für die Aufstellung und Weiterentwicklung der Teams bedeutet.

Generating content with AI is easy. Generating useful content reliably across millions of products is not. Most automated content fails: it becomes generic, lacks differentiation, and gradually erodes trust, impacting both SEO performance and user value. In this session, Stefano will show how he and his team built and evolved AI-assisted content workflows at idealo, including what went wrong in production. From poor product data leading to irrelevant web retrieval, to LLMs making unsupported product claims and FAQs answering questions they weren’t asked. He will walk through how these problems were addressed using better data, retrieval validation, task-specific models, automated evaluation, quality gates and human QA — and share a practical framework for deciding what to automate, what to validate and where humans still matter.

KI verändert, wie Menschen suchen, und damit auch, wie Unternehmen ihre Kund*innen erreichen. Viele optimieren trotzdem noch für das Suchverhalten aus dem klassischen SEO, obwohl sich Customer Journey und Suchintentionen grundlegend ändern. In dieser Session zeigt Jil, wie du hinter heutigen Suchanfragen die eigentlichen Bedürfnisse erkennst und daraus Strategien ableitest, die neben Sichtbarkeit auch Vertrauen schaffen.

Auf Basis aktueller Marktdaten und Studien diskutiert Jil den Unterschied zwischen klassischem Suchverhalten und der Such- und Antwortlogik von KI-Systemen. Sie zeigt, wie verschiedene Zielgruppen und Generationen heute suchen und welche klaren Entwicklungen sich in B2B, im lokalen Umfeld und im E-Commerce abzeichnen. Wie übersetzt du also bekannte psychologische Prinzipien wie Social Proof, Autorität und Konsistenz in konkrete SEO- und GEO-Maßnahmen, um die Nutzer*innen von heute zu erreichen? Hier holst du dir psychologisch fundierte Bausteine für deine gesamte Marketingstrategie.

Die perfekte Software für die eigenen Prozesse gibt es nicht. Also werden Ads Scripts, Google Sheets und SaaS-Tools miteinander kombiniert. Bernhard geht einen anderen Weg: Er lässt seine PPC-Tools von KI-Agenten entwickeln – obwohl er selbst kein Softwareentwickler ist.

Anhand seines PPC Centers zeigt er, wie aus Anforderungen Schritt für Schritt funktionierende Software entsteht. Ihr seht Live-Beispiele wie Suchanfragen-Analyse, Feed-Erstellung, Budgetkontrolle und Asset-Optimierung sowie den Workflow dahinter: Anforderungen werden als Tickets formuliert, von spezialisierten KI-Agenten umgesetzt und durch einen Runner orchestriert. Fehler und Korrekturen fließen direkt in die nächste Iteration ein.

Ihr erfahrt, wie sich Prozesswissen aus dem PPC-Alltag in eigene Software übersetzen lässt, wie ein KI-gestützter Entwicklungsworkflow funktioniert und wo Vibe Coding bei Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit an seine Grenzen stößt. Außerdem zeigt Bernhard, wann sich individuelle Lösungen lohnen – und wann ein SaaS-Tool die bessere Wahl ist.

Die meisten Teams werten SEO, SEA und KI-Sichtbarkeit getrennt aus, obwohl die Daten sich gegenseitig ergänzen. Welche Suchbegriffe funktionieren in Google Ads gut, sind organisch aber noch nicht abgedeckt? Welche Landingpages bekommen bezahlten Traffic, haben aber aus SEO- oder Conversion-Sicht Schwächen? Wo gibt es Nachfrage, aber noch keine passende Content-Struktur?

In dieser Session zeigt Bruno Löw Schritt für Schritt, wie du diese Fragen systematisch beantwortest. Du siehst, welche Daten du zusammenführen musst: Suchanfragen aus Google Ads, Conversion-Daten, Landingpages, organische Rankings, Local-Signale und Checks der KI-Sichtbarkeit. Außerdem erfährst du, wie du daraus Maßnahmen ableitest und sie nach Wirkung, Aufwand und Datenqualität bewertest. So entscheidest du, was als Nächstes dran ist: Ads anpassen, eine Seite bauen, Content erweitern, Tracking verbessern oder Budget verschieben. Bruno zeigt typische Muster aus mehreren Accounts und wo Automatisierung hilft und wo die Entscheidung beim Menschen bleiben muss. Der Prozess funktioniert unabhängig von bestimmten Tools, sodass du ihn mit deinem eigenen Setup umsetzen kannst.

Zwei, für manche sogar drei, Tage voller Ideen, Informationen, Learnings und Diskussionen. Da schwirrt der Kopf. Aber was ist wirklich relevant? Welche Entwicklungen solltest du im Blick behalten? Welche Ansätze verdienen deine Aufmerksamkeit und welche vielleicht (noch) nicht?

Genau darum geht es in dieser interaktiven Abschlusssession. Nicht um eine Zusammenfassung der letzten zwei Tage, sondern um Einordnung.

Stell deine Fragen, teile deine Einordnungswünsche oder stimme über Slido für die Themen ab, die dich am meisten beschäftigen. Bereits während der gesamten Konferenz sammeln wir Fragen und Einordnungswünsche der Teilnehmenden. Gemeinsam ordnen Mario Fischer, Johan von Hülsen und Cindy Ebner die wichtigsten Entwicklungen aus SEO, GEO, AI Search und SEA ein, diskutieren unterschiedliche Perspektiven und helfen dir dabei, Prioritäten für die Zeit nach der SMX zu setzen.

Und noch etwas: Wir machen erst Schluss, wenn die letzte Frage beantwortet ist.