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LinkedIn bremst Engagement-Tricks mit neuem Ranking-System
Das Business-Netzwerk mit über einer Milliarde Nutzer:innen will Inhalte künftig stärker nach Relevanz statt nach Popularität ausspielen. Kommentar-Tricks auf LinkedIn verlieren dank eines neuen Ranking-Systems an Wirkung. Nutzer:innen sollen dafür häufiger Beiträge sehen, die wirklich zu ihren Interessen passen. Zusätzlich können neue Accounts ihre Themen künftig schon beim Sign-up auswählen.
Generische Thought Leadership Posts, Engagement Bait mit Aufforderungen wie „Comment Yes“ oder immer wieder recycelte Karrieretipps dominieren die Timeline vieler User auf LinkedIn. Damit soll jetzt Schluss sein. LinkedIn reagiert darauf mit mehreren Änderungen am Algorithmus. Die Business-Plattform will mit einem neuen Ranking-System gegen Posts, die Interaktionen künstlich erzwingen zu versuchen, vorgehen. Gleichzeitig testet LinkedIn eine neue Funktion für den Einstieg: Neue Nutzer:innen sollen ihre Interessen künftig schon beim Sign-up auswählen können, damit ihnen von Anfang an passendere Inhalte im Feed angezeigt werden.
Highlights für Sie:
Neues LinkedIn Widget für Power User

LinkedIn setzt stärker auf Relevanz statt Viral-Tricks
LinkedIn erreicht nach eigenen Angaben weltweit über 1,3 Milliarden Mitglieder und gehört damit zu den größten Empfehlungssystemen der Branche. Für viele User ist die Plattform zentraler Ort für Networking, Job-Suche, Branchen-News und Personal Branding. Entsprechend wichtig ist es für LinkedIn, Nutzer:innen relevante Beiträge zu zeigen. Deshalb will die Business-Plattform Inhalte künftig stärker nach Relevanz statt nach reiner Popularität ausspielen. Posts, die viele schnelle Kommentare oder Reaktionen auslösen, sollen nicht automatisch mehr Reichweite erhalten.
Zu den Formaten, die künftig seltener auftauchen könnten, gehören typische Engagement Bait Posts mit Aufforderungen wie „Comment Yes if you agree“. Auch repetitive Thought Leadership Posts oder wiederverwertete Inhalte sollen laut LinkedIn im Ranking künftig niedriger bewertet werden. Darüber berichtete auch der Social-Media-Experte Matt Navarra nach einem Journalist:innen-Briefing mit LinkedIn.
Hinter der Änderung steht ein neues Ranking-System. Im LinkedIn Engineering Blog erklärt Entwickler Hristo Danchev, dass LinkedIn inzwischen ein LLM-basiertes Empfehlungssystem einsetzt.
Das System, das auf LinkedIn-Algorithmen und GPUs basiert, analysiert nicht nur Interaktionen, sondern auch Profilinformationen, Interessen und das Nutzungsverhalten über längere Zeiträume. Dazu gehören etwa gelesene Beiträge, Likes, Kommentare oder Inhalte, an denen Nutzer:innen ohne Interaktion vorbeiscrollen. Dabei erkennt das System auch thematische Zusammenhänge zwischen Inhalten und bewertet nicht nur einzelne Keywords. Wer sich beispielsweise häufig mit erneuerbaren Energien beschäftigt, könnte auch Beiträge über Stromnetze oder Energieinfrastruktur sehen.
Im Hintergrund bewertet das Empfehlungssystem Millionen Beiträge gleichzeitig und kombiniert die oben genannten Signale. Dadurch könnten künftig häufiger Inhalte von Expert:innen außerhalb des eigenen Netzwerks erscheinen, wenn sie thematisch relevant sind. Eine vereinfachte Darstellung des Systems aus dem LinkedIn Engineering Blog zeigt, wie Interaktionsdaten, Embeddings und ein zweistufiges Ranking zusammenarbeiten, um passende Inhalte für Nutzer:innen auszuwählen.

Neues Feature soll Content Discovery für LinkedIn Newbies verbessern
Zudem möchte LinkedIn Interessen neuer Nutzer:innen schon bei der Anmeldung besser einschätzen können. Dafür testet die Plattform einen Interest Picker im Registrierungsprozess, worauf erneut Matt Navarra in einem weiteren Post auf Threads hinweist.
Mit diesem Picker wählen Nutzer:innen Themen aus, die sie interessieren, etwa Künstliche Intelligenz, Cybersecurity, Leadership oder Startups. LinkedIn nutzt diese Angaben, um den Algorithmus bereits früh zu personalisieren – noch bevor genügend Interaktionsdaten vorhanden sind.
Gerade bei einem Cold Start ist LinkedIns neues Vorgehen wertvoll. Zu Beginn fehlen Likes, Kommentare oder Follows, aus denen sich Interessen ableiten lassen. Der Interest Picker soll diese Lücke schließen und schneller relevante Inhalte liefern. Neue Mitglieder könnten dadurch früher Beiträge sehen, die zu ihren beruflichen Interessen passen, und sich schneller an relevanten Diskussionen beteiligen.
LinkedIn:
Bezahlter Beitrags-Boost für Creator in Deutschland sorgt für Diskussion

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Wie AI Mode: Ask YouTube als neue Suche
Teilnehmen können derzeit allerdings nur YouTube Premium-Abonnent:innen in den USA, die mindestens 18 Jahre alt sind. Sie müssen sich über die Website youtube.com/new per Opt-in für die Option anmelden. Ein Roll-out für User, die YouTube Premium nicht haben, ist aber schon geplant.
GEO relevanter als zuvor für YouTube Creator?
Wenn YouTube die Suchoption Ask YouTube langfristig für alle auf der Plattform integriert und sie neben die AI Overviews stellt, adaptiert die Videoplattform einige Kernelemente der Google-Suche. Das hat mehrere Vorteile für Google. So können ausführliche Suchen die Verweildauer der User verlängern, die zudem noch mehr passende Inhalte finden könnten, was wiederum die Zeit auf der Plattform erweitert. Das fördert letztlich die Werbeeinkünfte, die allein im vierten Quartal 2025 für 11,4 Milliarden US-Dollar Umsatz bei Alphabet sorgten. Und personalisierte Antworten wie im Ask YouTube-Modus ermöglichen schließlich personalisierte Werbeeinbettungen. Davon ist im Experiment noch nicht die Rede. Doch wenn YouTube sich an Googles AI Mode orientiert, wäre diese Werbeintegration eine logische Folge.
YouTube könnte mit der neuen Sucherfahrung ebenfalls dafür sorgen, dass User die Videoplattform noch eher als alternative Suchplattform zu Google einordnen, auf der sie unmittelbar in die Content Discovery übergehen können. Das mag gerade im Konkurrenzkampf mit TikTok helfen, da die Discovery-Plattform für viele User ebenso als Suchumgebung dient. Wenn sich aber die Suchmöglichkeiten auf YouTube mehr an der KI-Suche Googles orientieren, müssen Creator darauf hoffen, in den personalisierten Antworten mit ihren Inhalten auch aufzutauchen.
Wird die GEO also wichtiger denn je? Grundsätzlich wird YouTube die relevantesten Inhalte referenzieren, wozu sicherlich Videos zählen, die auf der Plattform ohnehin positiv aufgenommen wurden, was durch Views, Kommentare, Likes und dergleichen attestiert wird. Creator müssen sich womöglich keine explizite GEO-Strategie überlegen, sollten aber ohnehin auf die Sichtbarkeit im KI-Suchkontext hin optimieren. Immerhin werden YouTube-Videos auch zahlreich in KI-Suchumgebungen als Quellen referenziert. Deshalb ist es enorm wichtig, technische Aspekte zu pflegen. Der Titel, die Beschreibung, die Untertitel, passende Keywords und Tags, der Dateiname der Videos und passende Thumbnails sollten jeweils für Suchkontexte angepasst werden. Dabei kann es nicht schaden, im Hinterkopf zu haben, wie eine konversationelle Suchanfrage mit natürlicher Sprache aussehen könnte, die von Videos bedient werden kann.
Außerdem sollten Creator möglichst aktiv sein, um aktuelle Inhalte zu Anfragen bieten zu können und Teil der Diskussion zu sein; schließlich führt YouTube auch die DMs wieder ein, in Deutschland ebenso. Best Practices für ihre Videos finden Creator auf YouTubes dedizierter Seite zur Content-Strategie.
YouTube wird zur wichtigsten Social-Quelle in KI-Suche

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OpenAIs KI-Smartphone: Kommt jetzt das Ende der Apps?
Vom Homescreen zum Task Stream: Berichten zufolge arbeitet OpenAI an einem KI-Smartphone, bei dem Agents Aufgaben selbstständig übernehmen. Das gewohnte Interface mit Apps dürfte sich schon bald stark verändern. Parallel entfällt eine Exklusivvereinbarung mit Microsoft.
OpenAI arbeitet angeblich an einem eigenen KI-Smartphone, das 2028 auf den Markt kommen könnte. Eigentlich hatte das Unternehmen laut früheren Aussagen erklärt, nicht in den Smartphone-Markt zu expandieren. Aber es gibt Hinweise auf anders lautende Pläne. Nicht Apps, sondern AI Agents sollen das Kernelement des OpenAI Phones sein.
Der Analyst Ming-Chi Kuo nennt in einem Artikel auf X MediaTek und Qualcomm als mögliche Chip-Zuliefer:innen Als Fertigungspartner:in gilt Luxshare Precision Industry, ein Unternehmen, das auch iPhones produziert. Das deutet auf ein Premiumgerät hin und auf direkte Konkurrenz zum Apple iPhone. Die genauen Chip-Spezifikationen und weitere Zulieferer:innen sollen bis Ende 2026 oder im ersten Quartal 2027 feststehen. OpenAI selbst hat eine entsprechende Entwicklung bislang nicht bestätigt.
GPT-5.5 ist OpenAIs schlauestes Modell:
Arbeit von Monaten in Minuten

OpenAI Phone soll Apps durch Agents ersetzen
Das OpenAI Phone, so Kuo, würde „einen umfassenden KI-Agent-Dienst bereitstellen“. Smartphones liefern kontinuierlich Kontextdaten und werden damit zur idealen Basis für agentische Systeme, betont er. Diese Agents werten Informationen wie Standort, Verhalten und Kommunikation aus und leiten daraus Aktionen ab. Nutzer:innen starten keine Apps mehr, Aufgaben werden direkt angestoßen oder bereits im Vorfeld umgesetzt.
Das von Ming-Chi Kuo beschriebene Interface kommt ohne klassischen Homescreen aus. Icons verschwinden, stattdessen stehen laufende Aufgaben und priorisierte To-dos im Fokus des Phones. Ob Flug buchen oder Nachrichten beantworten, alles passiert im selben Ablauf statt in einzelnen Schritten.

Das konkrete Hardware-Design wird vermutlich anders aussehen, doch Kuo verdeutlicht mit der Skizze, dass sich intelligente Geräte künftig hin zu kontextbasierten, eigenständig agierenden Agent-Systemen entwickeln. Ein erster fertiger Prototyp des OpenAI Phones wird frühestens Ende dieses Jahres oder Anfang 2027 erwartet, die breite Produktion ist aktuell erst für 2028 geplant.
Für OpenAI funktioniert so ein Phone laut Kuo nur, wenn Hardware und Betriebssystem eng zusammenarbeiten. Denn KI-Agents können Aufgaben nur dann erfolgreich übernehmen, wenn sie gleichzeitig auf alles Wichtige zugreifen können, etwa Standort, Nachrichten oder das Nutzungsverhalten. Kommt alles aus einer Hand, lassen sich diese Infos direkt verbinden und nutzen. Darauf könnte ein Abomodell aufbauen, bei dem Nutzer:innen für die Agents zahlen und Entwickler:innen statt klassischer Apps Funktionen für dieses System liefern.
OpenAI lockert Microsoft Deal und sichert sich mehr Handlungsspielraum
Schon lange arbeiten der Tech-Konzern Microsoft und das weltbekannte KI-Unternehmen OpenAI eng zusammen. Die Modelle von OpenAI werden als Basis für diverse KI-Lösungen Microsofts eingesetzt. So ist zum Beispiel das im Sommer 2025 gelaunchte Modell GPT-5 in Microsoft 365 und im Copilot integriert worden. Jetzt lockert OpenAI die bisher enge Bindung an Microsoft. Azure bleibt zentral für den Betrieb der eigenen Produkte, die Exklusivität entfällt jedoch.
OpenAI kann eigene Services künftig auch über andere Cloud-Anbieter:innen bereitstellen und gewinnt damit mehr Flexibilität beim Aufbau eigener Angebote. Microsoft erhält keine Umsatzbeteiligung mehr, während OpenAI weiterhin Einnahmenanteile zahlt, die jedoch gedeckelt und bis 2030 befristet sind. Der Zugriff auf OpenAI-Technologien bleibt für Microsoft bis 2032 bestehen, allerdings ohne exklusive Rechte.
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Das ist ChatGPT Images 2.0

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Nicht Gen Z: Diese kaufkräftige Zielgruppe treibt Podcasts
Podcast-Publikum widerspricht Klischees – wichtiges Medium für kaufkräftige Zielgruppen
2,12 Millionen Menschen in Deutschland hören oder schauen täglich Podcasts, 34 Prozent regelmäßig. 35 Prozent interessieren sich besonders für Nachrichten (Kommentare und Einordnungen), 16 Prozent für wissenschaftliche Themen in den Bereichen Medizin und Pharma. Die Heavy User nutzen Podcast-Dienste mindestens einmal täglich und sind laut der Podcast-Studie überraschenderweise nicht Digital Natives, sondern ältere Zielgruppen. Über-50-Jährige stellen mit rund 1,23 Millionen täglichen Hörer:innen (und Zuschauer:innen) die stärkste Gruppe. Auch die Altersgruppe ab 60 Jahren liegt mit rund 20 Prozent nahezu auf dem Niveau der 20- bis 29-Jährigen. Die Annahme, Podcasts seien vor allem ein urban rezipiertes Medium, wird durch die Studie ebenfalls gekippt. 43 Prozent der Menschen auf dem Land hören oder schauen Podcasts, in urbanen Gebieten sind es 39 Prozent.
Podcasts entwickeln sich somit für Marketer zum relevanten Kanal für kaufkräftige Zielgruppen, weil vor allem ältere Hörer:innen den Markt treiben, die häufiger über Einkommen, Konsumkraft und Entscheidungsbefugnis verfügen. Podcast-Werbung stößt zudem auf hohe Akzeptanz. 71 Prozent der Konsument:innen sehen sie als fairen Tausch für kostenfreie Inhalte. Das ist im Vergleich zu anderen Kanälen ein ungewöhnlich hoher Wert. 33 Prozent geben an, dass Podcast-Werbung wirkt, wenn sie relevant ist. 15 Prozent entwickeln aufgrund von Podcast-Werbung konkretes Interesse an einem Produkt.
94 Prozent hören oder schauen Podcasts zuhause. Doch unterwegs wird auch viel Podcast konsumiert. Heavy User hören deutlich häufiger außer Haus, mit 81 Prozent gegenüber 67 Prozent insgesamt. Auf dem Weg ist das Auto ist inzwischen der wichtigste Hörort für Podcasts. 46 Prozent der Befragten hören im Fahrzeug, 2022 waren es noch 29 Prozent. Dahinter folgen der öffentliche Nahverkehr, Wartezeiten und Spaziergänge als beliebteste Nutzungssituationen. Dass hier vor allem gehört und nicht aktiv geschaut wird, ist naheliegend. Podcasts können in solchen Alltagsmomenten unterwegs gut nebenbei laufen.

Wie groß Podcasts inzwischen sind, zeigt ein Blick auf die Spotify All Time Charts. Deutsche Formate performen global enorm gut. Gleich fünf Podcasts aus Deutschland schaffen es in die weltweiten Top 20, darunter Gemischtes Hack auf Platz zwei. Das sind die meistgestreamten Artists, Songs, Podcasts und Audiobooks aller Zeiten.
Die größten Spotify Hits aller Zeiten
– 5 deutsche Podcasts in den Top 20

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