Community-Diskussion zur Erstellung von Middle-of-Funnel-Inhalten für KI-Sichtbarkeit. Echte Erfahrungen von Marketern zur Optimierung von Consideration-Stage-Content für sowohl Lead-Nurturing als auch KI-Zitationen.
Unsere Funnel-Content-Performance:
TOFU (lehrreich): Erhält KI-Zitationen, hohes Volumen, niedrige Conversion BOFU (produktfokussiert): Einige KI-Zitationen, wenn richtig strukturiert, hohe Conversion MOFU (Consideration): Fast keine KI-Zitationen, mittlere Conversion
Ich nenne MOFU die „Tote Zone“ für KI. Es ist zu kommerziell, als dass KI es zitieren möchte, aber nicht direkt genug, um spezifische Produktfragen zu beantworten.
Beispiele für unsere MOFU-Inhalte:
Diese Inhalte pflegen Leads, scheinen aber für KI überhaupt nicht zu dienen.
Frage: Ist MOFU einfach nicht für KI-Optimierung geeignet? Oder gibt es einen Weg, Consideration-Stage-Content sowohl fürs Nurturing als auch für KI-Sichtbarkeit effektiv zu gestalten?
Das Problem sind nicht die MOFU-Inhalte an sich – sondern wie sie üblicherweise formuliert werden.
Aktuelle MOFU-Formulierungen (funktionieren für KI nicht):
KI-freundliche MOFU-Formulierungen (gleicher Inhalt, andere Perspektive):
Der Unterschied:
Die erste Gruppe positioniert Sie als Anbieter, der etwas verkauft. Die zweite Gruppe positioniert Sie als Berater, der bei der Entscheidung hilft.
KI möchte hilfreiche, neutrale Inhalte zitieren. Wenn Sie Ihre MOFU-Inhalte als „Entscheidungshilfe“ statt als „Verkaufsargument“ aufbereiten, werden sie zitierfähig.
Beispiel-Transformation:
Vorher: „5 Anzeichen, dass Sie ein CRM-System benötigen“ Nachher: „Wie Sie erkennen, wann Ihr Unternehmen ein CRM braucht: Entscheidungsrahmen“
Gleiche Zielgruppe, gleiche Funnel-Stufe, aber das zweite Beispiel kann zitiert werden, wenn jemand fragt: „Brauche ich ein CRM?“
Nicht, wenn Sie es richtig strukturieren.
Der gestaffelte Ansatz:
Ebene 1: Bewertungsrahmen (KI zitiert das) Generischer, hilfreicher Rat zur Bewertung von Optionen „Bei der Bewertung von CRMs sollten Sie diese 7 Faktoren berücksichtigen…“
Ebene 2: Wie verschiedene Lösungen den Rahmen erfüllen Vergleichen Sie, wie verschiedene Ansätze die Kriterien erfüllen Ihr Produkt als eine Option aufführen
Ebene 3: Ihre Empfehlung Basierend auf dem Rahmen, das, was Sie vorschlagen CTA für weitere Informationen
Die erste Ebene ist zitierbar. Wer KI fragt „Wie wähle ich ein CRM?“, bekommt Ihren Rahmen.
Die zweite und dritte Ebene pflegen das Lead. Der Leser, der Ihren Rahmen erhalten hat, sieht Ihren Vergleich.
Gleiche Seite, mehrere Zwecke.
KI zitiert Ebene 1. Menschen lesen alle drei Ebenen und bewegen sich in Richtung Ihres Produkts. Sie müssen sich nicht zwischen KI-Sichtbarkeit und Nurturing entscheiden – Sie strukturieren Inhalte so, dass sie beides leisten.
MOFU-Inhaltstypen, die für KI funktionieren:
1. Entscheidungsrahmen „Wie Sie [Kategorie] auswählen: Der vollständige Bewertungsleitfaden“
2. Vergleichsleitfäden „[Kategorie]-Vergleich: So bewerten Sie Ihre Optionen“
3. Use-Case-Leitfäden „[Kategorie] für [Anwendungsfall]: Was Sie wissen müssen“
4. ROI-Rechner (als Inhalt) „So berechnen Sie den ROI von [Kategorie]“
Was nicht funktioniert:
Lead-Capture-Strategie für KI-optimierten MOFU:
Nicht den gesamten Inhalt sperren. KI kann gesperrte Inhalte nicht sehen, und Nutzer erwarten zunehmend frei zugängliche Informationen.
Stattdessen Content-Upgrades verwenden:
Der Hauptartikel: Ungesperrt, KI-sichtbar, umfassend „So bewerten Sie CRM-Systeme: Entscheidungsrahmen“
Das Upgrade: Gesperrte, hochwertige Erweiterung „Laden Sie unsere CRM-Bewertungsvorlage herunter“
So funktioniert es:
Ergebnisse:
Wir haben das im Vergleich zu komplett gesperrtem MOFU-Inhalt getestet:
Bessere KI-Sichtbarkeit UND besseres Lead-Capture.
Spezifische MOFU-Typen und ihr KI-Potenzial:
| MOFU-Typ | KI-Potenzial | Warum |
|---|---|---|
| Bewertungsrahmen | Hoch | Lehrreich, hilfreich |
| Vergleichsleitfäden | Hoch | Beantwortet Vergleichsfragen |
| Use-Case-Guides | Mittel-Hoch | Spezifisch, hilfreich |
| Fallstudien | Mittel | Kann als Beispiel zitiert werden |
| ROI-Leitfäden | Mittel | Lehrreich, wenn richtig formuliert |
| „Warum Sie X brauchen“-Inhalt | Gering | Zu werblich |
| Produktfokussierte Webinare | Gering | KI kann Videos nicht lesen |
| Anbieter-Auswahl-Checklisten | Hoch | Praktisch, hilfreich |
Wichtige Erkenntnis:
MOFU, das „Wie entscheide/bewerte ich?“ beantwortet, funktioniert für KI. MOFU, das „Warum sollte ich kaufen?“ beantwortet, nicht.
Positionieren Sie Ihren Consideration-Content als Entscheidungshilfe, nicht als Verkaufsargument.
Schema-Möglichkeiten für MOFU-Inhalte:
Für Vergleichsleitfäden:
Für Entscheidungsrahmen:
Für ROI-Inhalte:
Für Use-Case-Guides:
Schema hilft der KI zu erkennen, dass Ihre MOFU-Inhalte strukturierte Entscheidungshilfe und kein Werbematerial sind.
Wir haben ComparisonChart-Schema zu unseren Vergleichsleitfäden hinzugefügt. Die KI-Zitationsrate stieg dort von 6% auf 24%.
Attributionsmodell für MOFU-Inhalte:
Die Herausforderung: MOFU-Inhalte stehen in der Mitte der Reise. Sie sind weder First-Touch (Awareness) noch Last-Touch (Conversion). In den meisten Attributionsmodellen werden sie unterbewertet.
Was wir messen:
Unsere Erkenntnis:
MOFU-Inhalte mit KI-Zitationen haben eine 2,3-fach höhere Assisted-Conversion-Rate als MOFU ohne Zitationen.
Warum? Nutzer, die Sie über KI finden, recherchieren aktiv. Ihr hilfreiches Framework baut Vertrauen auf. Sie beschäftigen sich später eher mit Ihrer Marke.
KI-Sichtbarkeit für MOFU dreht sich nicht um direkte Conversion. Es geht darum, in den Consideration-Set zu gelangen, wenn Menschen aktiv evaluieren.
Dieser Thread hat meine Sicht auf MOFU-Inhalte verändert. Wichtigste Erkenntnisse:
Das Problem: Unsere MOFU-Inhalte waren als Verkaufsargumente formuliert. KI zitiert keine Verkaufsargumente.
Die Lösung: MOFU als Entscheidungshilfe umformulieren. Gleiche Funnel-Stufe, andere Positionierung.
Aktionsplan:
Bestehende Inhalte umformulieren:
Für beide Zwecke strukturieren:
Content-Upgrades:
Schema-Implementierung:
Wichtige Erkenntnis: MOFU ist keine Tote Zone – es war nur falsch formuliert. Entscheidungshilfe wird zitiert UND pflegt Interessenten.
Danke an alle für die Umformulierung und die praxisnahen Beispiele!
MOFU-Inhalte befinden sich oft in einer ungünstigen Zwischenposition: nicht lehrreich genug, um von KI als autoritative Information zitiert zu werden, aber auch nicht spezifisch genug, um direkte Produktfragen zu beantworten. Damit MOFU-Inhalte zitiert werden, müssen sie als echte Bildung zu Bewertungskriterien und Entscheidungsrahmen gestaltet sein.
Vergleichsleitfäden, Frameworks zur Feature-Bewertung, Use-Case-Analysen und Entscheidungsleitfäden funktionieren gut. Inhalte, die Nutzern helfen, Optionen zu bewerten, ohne zu werblich zu sein, werden zitiert. 'Wie man X auswählt' performt besser als 'Warum unser X wählen.'
Beginnen Sie mit einem lehrreichen Mehrwert, den KI zitieren kann, und führen Sie Ihr Produkt dann als eine Option unter mehreren auf. Fügen Sie die Lead-Erfassung über Content-Upgrades hinzu, anstatt das gesamte Stück zu sperren. KI-sichtbare Inhalte schaffen Vertrauen, das die Conversion unterstützt, auch wenn das Stück selbst nicht direkt transaktional ist.
Überwachen Sie, wie Ihre Middle-of-Funnel-Inhalte in KI-Antworten abschneiden, und identifizieren Sie Optimierungsmöglichkeiten.
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