Machen wir uns nichts vor: Der Titel dieser Session ist Clickbait in seiner reinsten Form – aber dahinter steckt eine brutale Wahrheit, die viele Agenturinhaber und Tech-Unternehmer gerade aber motiviert. Maurice Marinelli von findling hat auf der SEOkomm nicht nur Zahlen gezeigt, sondern einen radikalen Systemwechsel präsentiert.
Für mich als Software Engineer und Unternehmer war das einer der spannendsten Tracks, weil er genau das bestätigt, was wir bei KLIXPERT predigen: Es geht nicht mehr um “Zeit gegen Geld”. Es geht um Output, Systeme und technologische Hebel.
The State of Play: Wenn Retainer sinken, muss der Output steigen
Die Ausgangslage ist klar: Die Budgets sitzen nicht mehr so locker, Retainer werden gekürzt, aber die Erwartungshaltung an die Ergebnisse steigt. Die alte Agentur-Mathematik “Mehr Output = Mehr Personal” geht nicht mehr auf.
Maurice hat hier einen wunden Punkt getroffen: Schlechte Prozesse werden durch AI nur schneller gemacht.
Wer versucht, einen dysfunktionalen Workflow mit ChatGPT zu boosten, skaliert nur das Chaos. Das Ergebnis ist High-Speed-Müll. Sein Ansatz war deshalb nicht, einfach Tools auf Probleme zu werfen, sondern das gesamte Operating Model der Agentur neu zu denken.
Der Shift: Vom Spezialisten zur Vertikalen Integration
Das spannendste Takeaway für mich war die Umstrukturierung des Berufsbildes. Das klassische Silo-Denken (“Ich bin nur für Strategie zuständig, den Text schreibt der Junior”) ist tot.
Bei findling gilt jetzt: Jeder muss alles können.
Das Berufsbild wird strategischer, aber auch operativer zugleich. Das deckt sich zu 100 % mit unserem Ansatz der Vertikalen Integration bei KLIXPERT. Du kannst keine KI-gestützte Strategie entwickeln, wenn du nicht verstehst, wie die Execution funktioniert. Das Verständnis muss von Anfang bis Ende durchgängig sein. Dass Maurice das so konsequent durchzieht (“zu fünft 247 Texte”), ist der Beweis, dass Agentic Thinking in der Praxis angekommen ist.
System statt Sündenbock: Die neue Fehlerkultur
Wenn du den Output verelffachst, verelffachst du potenziell auch die Fehlerquote. Maurice hat hier einen systemischen Ansatz vorgestellt:
- Quantitative KPIs & Ampel-System: Stunden messen ist für Amateure. Es zählen Ergebnisse pro Woche. Ein einfaches Ampel-System visualisiert sofort, ob das Ziel erreicht wurde.
- System-First Mindset: Wenn ein Fehler passiert, ist die Frage nicht “Wer war das?”, sondern: “Was müssen wir an unserem System ändern, damit das nicht wieder passiert?”
Das ist genau das Engineering-Mindset, das wir im Marketing brauchen. Weg vom Bauchgefühl, hin zu debuggbaren Prozessen.
Der Workflow: Healthclaims & Rechtssicherheit
Ein konkretes technisches Detail, das oft übersehen wird: Halluzinationen und rechtliche Fallstricke. Besonders wenn du für Brands wie yfood oder Jägermeister arbeitest, kannst du dir keine falschen Heilversprechen (Health Claims) leisten.
Maurice hat gezeigt, wie sie eine Healthclaims Datenbank als Basis hinterlegt haben. Die KI schreibt nicht ins Blaue hinein, sondern wird durch eine strenge Datenbasis “gegroundet”. Das ist der Unterschied zwischen Spielerei und professionellem Software Engineering im Content-Prozess.
Smarter Move!
Mein Fazit
Text produzieren kann heute jeder. Das ist keine Kunst mehr (Commodity). Die Kunst liegt darin, das Beste daraus zu machen und Strukturen zu schaffen, in denen “bessere Menschen” (im Sinne von höher qualifizierten Strategen) diese Tools orchestrieren.
Maurice hat gezeigt, dass Human-in-the-Loop nicht bedeutet, dass der Mensch die KI babysittet, sondern dass er das System baut und überwacht. Der Track trifft genau den Nerv der Zeit: Wir verbessern Systeme nicht nur, um die Quantität zu erhöhen, sondern um die Qualität massiv zu steigern – bei sinkendem Ressourceneinsatz.
Das ist kein Hype, das ist die Industrialisierung der Kreativarbeit. Und wer da nicht mitzieht, wird wegautomatisiert.
Über den Speaker Maurice Marinelli
Maurice Marinelli Maurice ist Gründer und Geschäftsführer von findling. Er gilt als einer der Macher im Performance-SEO-Bereich. Sein Track Record liest sich wie das “Who is Who” der D2C- und Markenwelt: SNOCKS, yfood, LFDY, Jägermeister und viele mehr. Er ist bekannt dafür, kein Blatt vor den Mund zu nehmen und echtes Praxis-Know-how statt theoretischem Fachgesimpel zu liefern.
Erwähnte Tools / Konzepte
- Healthclaims Datenbank / RAG (Retrieval-Augmented Generation): Im Kontext von AI bedeutet dies, dass ein Large Language Model (LLM) nicht nur auf sein Trainingswissen zugreift, sondern Zugriff auf eine externe, verifizierte Wissensdatenbank (hier: rechtlich geprüfte Healthclaims) hat. Nutzen: Verhindert rechtliche Abmahnungen durch falsche Wirkversprechen und sorgt für faktische Korrektheit in sensiblen Branchen (Nahrungsergänzung, Food, Pharma).
