Use Case
Analyse der „Gegen Rechts“-Kampagne von Campact
Wie AI-Optimierung und semantische Struktur den digitalen Impact gesellschaftlicher Kampagnen sichtbar machen können.
Ausgangspunkt
Im Rahmen unserer Forschung und Marktbeobachtung haben wir uns die Initiative „Gegen Rechts“ von Campact genauer angesehen –
eine Kampagne, die starke Inhalte, klare Haltung und hohe gesellschaftliche Relevanz vereint.
Uns interessierte die Frage:
Wie sichtbar ist ein solches Thema heute in Suchmaschinen, AI Overviews und KI-basierten Suchergebnissen?
Und: Welche Rolle spielen Datenstruktur, Semantik und inhaltliche Tiefe dabei, wenn Algorithmen entscheiden, was und wie ausgespielt wird?
Fokus der Analyse
Unsere Analyse
Wir haben die Kampagne exemplarisch auf ihre digitale Sichtbarkeit und semantische Struktur untersucht –
ohne offiziellen Auftrag, aber mit einem klaren Ziel: zu verstehen,
wie gesellschaftlich relevante Themen von KI-Systemen wahrgenommen werden.
Keyword- & Themenstruktur
Welche Begriffe und Narrative werden von AI-Systemen erkannt und priorisiert?
Semantische Lesbarkeit
Wie gut sind Headlines, Metadaten und Textabschnitte auf Machine-Understanding optimiert?
AI Overviews & SGE-Präsenz
In welchen Kontexten tauchen Kampagneninhalte in generativen Suchergebnissen auf?
User Experience & Linkstruktur
Wie stark ist der inhaltliche Fluss für menschliche und maschinelle Nutzer?
Ergebnisse
Auszug aus der Analyse
potenzielle Sichtbarkeit bei Optimierung der Keyword-Cluster
höhere CTR durch klar strukturierte Headlines & Snippets
mehr Erwähnungen in AI-Overviews (nach Modellierung mit optimierten Daten)
Fazit
Der Case zeigt:
Die Prinzipien des Agentic Commerce Protocols – klare Datenstrukturen, semantische Lesbarkeit und KI-Verständnis –
funktionieren nicht nur im E-Commerce, sondern auch in gesellschaftlicher Kommunikation.
Wenn Inhalte so gestaltet sind, dass sie von Maschinen verstanden werden, werden sie häufiger, klarer und glaubwürdiger ausgespielt.
Und genau das ist der Kern von Agentic Thinking: Inhalte, die für Menschen berühren – und für Maschinen Sinn ergeben.
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