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Gesellschaft für Informatik
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Online Marketing
2 Min. Lesezeit
Event & Insights
Die Modelle entwickeln sich weiter. Die Managementfrage bleibt: Wie bewertet ein Team KI-Ergebnisse nüchtern und baut Prozesse, die nicht von einem einzelnen Tool abhängen?
Kai Radanitsch – Informatiker & Managementberater
Google Certified Generative AI Leader
Dieser Beitrag dokumentiert den Stand im März 2024. Seine bleibende Erkenntnis: Nicht der lauteste KI-Vergleich entscheidet, sondern ein belastbarer Bewertungs- und Arbeitsprozess.
Jedes Frühjahr trifft sich die Online-Marketing-Branche auf der SMX in München. Im Mittelpunkt stehen Strategien für Suchmaschinenoptimierung, Google Ads, Datenmodelle und zunehmend der Einsatz generativer KI.

Der Fachbeirat kuratiert das Programm. Neben großen Bühnen liefern gerade kleinere Runden den Raum, Methoden kritisch zu prüfen und Erfahrungen aus unterschiedlichen Unternehmen zusammenzuführen.

In zwei Tagen reicht die Spannweite von verständlichen KI-Einordnungen bis zu tiefen Kampagnenmodellen. Mike Ryan von Smarter Ecommerce zeigte beispielsweise stochastische Ansätze für die Optimierung von Google Ads.


Ein Google-Vortrag mit Live-Beispielen bestätigte damals einen Teil der öffentlichen Kritik: Gemini wirkte in den gezeigten Anwendungen noch nicht zuverlässig genug. Das ist ausdrücklich eine Beobachtung vom März 2024 – keine Bewertung heutiger Modellversionen.
In den anschließenden Gesprächen entstand ein differenzierteres Bild. Auch ChatGPT und andere Systeme machten Fehler. Bei einem etablierten Anbieter wie Google waren die Erwartungen lediglich höher. Der Vergleich einzelner Antworten reichte schon damals nicht aus, um den produktiven Nutzen eines Modells zu beurteilen.
Unser Geschäftsführer Kai Radanitsch – Informatiker und Google Certified Generative AI Leader – ordnet KI nicht über einen einzelnen Demo-Prompt ein. Für SEO, SEA und Conversion Rate Optimierung braucht ein Team wiederholbare Tests, fachliche Qualitätskriterien und klare Freigaben.
Die Tool-Ebene muss austauschbar bleiben. Das dauerhafte System besteht aus guten Daten, dokumentierten Aufgaben, UX-Verständnis und einer Messung, die wirtschaftliche Wirkung sichtbar macht. Genau das schützt Teams davor, jeder neuen Modellversion hinterherzulaufen.
Autor & fachliche Einordnung
Kai Radanitsch verbindet Conversion-Rate-Optimierung, User Experience und KI zu belastbaren Entscheidungs- und Arbeitsmodellen für Digital Manager. Seine technische Perspektive hilft, Trends von tragfähigen Prozessen zu unterscheiden und Maßnahmen nach wirtschaftlicher Wirkung zu priorisieren.
Google Certified Generative AI Leader
Mehr über die Expertise →KI-Fahrplan
eBusinessLab strukturiert Anwendungsfälle, Qualitätskriterien und Arbeitsweisen für einen produktiven KI-Einsatz im Online-Marketing.