Gründen und Skalieren nach ChatGPT: AI First bauen, SaaS verteidigen und in LLMs gefunden werden – Henrik Roth zu Gast (Serial Entrepreneur, ex HappySupport, ex neuroflash, ex BeWooden)

Jan: Hallo und herzlich willkommen zum Produktkraft-Podcast. Ich bin Jan Hoppe und ich spreche hier in monatlicher Kadenz mit verschiedenen Stimmen aus der deutschen Produktmanagement-Landschaft. Und heute wollen wir über ein Gespenst reden, das umgeht. Die Native-AI-Organisation, das Start-up, das heute kein Funding mehr braucht, weil es mit vollautomatisierten KI-Prozessen die Arbeit von 30 Leuten in ein oder zwei Leuten vereint. Aber Moment, gibt's die eigentlich? Und habe ich gerade ein Gespenst gesagt? Eigentlich sind es ja auch mehrere Gespenster. Was ist mit dem Gespenst der SaaS-Apokalypse? Software-as-a-Service wird mal wieder totgesagt. Jeder kann sich eigentlich heute alles selber bauen. Und Anekdoten von Subscriptions, die gekündigt werden, weil man das Tool, für das man jahrelang 10 Euro im Monat gezahlt hat, auch einfach innerhalb von einer Stunde selbst vibe-coden kann, machen die Runde. Aber ist das alles Hype? Ist das Panikmache? Ist da etwas dran? Na, die Wahrheit liegt wahrscheinlich mal wieder dazwischen. Und wie durchdringt man so einen lauten Diskurs und differenziert? Na, am besten, indem man mit Leuten redet, die sich damit auskennen. Deswegen spreche ich heute mit Henrik Roth. Henrik Roth kann man als Serial-Entrepreneur bezeichnen, der allerdings auch ein breites Verständnis von digitalem Marketing und digitalem Produktmanagement hat. Henrik fühlt sich am wohlsten in jungen Organisationen. Und so passt es ganz gut, dass seine aktuelle Organisation, HappySupport AI, deren Co-Founder er auch ist, noch nicht mal ein halbes Jahr alt ist. Denn er kann uns jetzt erzählen, wie sieht es eigentlich wirklich aus, wenn man heute auf dem weißen Blatt Papier genau die Prozesse bauen kann, die gerade erst möglich geworden sind. Ich jedenfalls bin sehr gespannt auf das Gespräch und bin mir sicher, dass wir als Produktleute uns dabei einiges abgucken können. Bevor wir nun allerdings ins Gespräch starten, ein kleiner Hinweis von meiner Seite. Wenn dir dieses Projekt gefällt, dann abonnier gerne den Podcast, hinterlass mir eine gute Bewertung und teil gerne die Folgen in deinem Netzwerk. Denn der Zuspruch hier motiviert mich sehr, das Projekt weiterzuführen. Nun aber los, rein ins Gespräch. Zack, doch noch ein Einwurf aus dem Schnitt. Die Wege von HappySupport und Henrik haben sich wenige Tage vor der Veröffentlichung dieser Folge getrennt. Ich habe mich dennoch für die Veröffentlichung entschieden, denn ich denke, inhaltlich ist da ja so oder so vieles Spannende für uns bei, auch wenn die Grundlage, auf der wir diskutieren, sich vielleicht ein bisschen geändert hat. Konkret heißt das übrigens auch, wenn ihr als technischer Founder, technische Founderin jemanden für das Wachstum eurer Marke braucht, könnt ihr euch gerne bei Henrik melden. Ebenso wie, wenn ihr für eure Brand Support im GEO braucht oder generell einen B2B-Saas zwischen C, Series A, Anfang Series B habt, freut sich Henrik über eine Nachricht. Linkt ihn in den Shownotes. Nun aber wirklich los. Viel Spaß. Moin Henrik, schön, dass du da bist. Ich freue mich.

Henrik: Moin Jan, ja freut mich auch hier zu sein. Danke für die Einladung.

Jan: Cool, sag mal, bevor wir ins Thema starten, wäre es ja besonders für diejenigen HörerInnen, die dich vielleicht noch nicht kennen, ganz spannend zu hören, wer du eigentlich bist und was du mit Produkt zu tun hast. Erzähl doch mal.

Vom Dreamweaver-Bastler zum KI-Pionier: Henrik Roths Weg über Neuroflash zu HappySupport

Henrik: Ja, danke. Ja, ich bin Henrik Roth, 33, nächste Woche. Ich komme aus Frankfurt am Main. Bin mein Leben lang schon ein Unternehmer, so ein bisschen über meine Mutter da inspiriert worden. Sie ist selbst, glaube ich, seit 37 Jahren jetzt, hat sie ihre eigene Firma. Und ich habe eigentlich in der Schulzeit damals schon angefangen, mit der Adobe Dreamweaver, Photoshop, also die Adobe Creative Suite. Cloud gab es da ja noch nicht.

Jan: Stimmt, ja.

Henrik: Ja, durfte ich eben nutzen, kostenlos, weil meine Mutter da eh die Lizenzen hatte. Und damit habe ich mir eigentlich so ein bisschen HTML, Webdesign selbst beigebracht, habe noch gerade gestern in Unterhaltung geführt. Mit dem Lasso immer viele Bilder ausgeschnitten bei Adobe im Photoshop. Jetzt geht es ja mit einem Klick mit KI alles viel leichter.

Jan: Ja, das geht eine Spur schneller, das stimmt.

Henrik: Ja, genau. Aus der Welt fing es bei mir an. Also sehr früh, so um die 2005, sage ich mal, vielleicht schon im Internet gewesen, habe auch eine Webseite für meine Klasse damals gebaut und so Hausaufgaben hochgeladen und Bilder. Und habe dann erste AdSense-Banner geschaltet. So fing es an, digitales Marketing. Dann wollte ich unbedingt etwas gründen, weil ich nicht mehr so viel Spaß auf Dienstleistungen hatte. Ich wollte mein eigenes Produkt vermarkten. Also ich habe immer auf Produkte mehr so aus der Vermarktungsrolle geschaut. Und dann auf einer Konferenz, die so studentisch organisiert war, im Startup-Bereich, einen meiner Mitgründer von BeWooden kennengelernt. Das Startup ursprünglich aus Tschechien war und Holzaccessoires gefertigt hat in Manufakturen. Also wirklich ein Produkt zum Anfassen sozusagen. Und hat da dann quasi die europäischen Marke aufgebaut, hat in Deutschland die Gesellschaft gegründet. Und da zum ersten Mal gelernt, wie man das eigentlich macht, wie man so eine Marke aufbaut mit wenig Budget in einem Nischensegment. Und dann aber durch mein Studium in Amsterdam, da ging es dann um Entrepreneurship. Also haben viele gesagt, kann man doch gar nicht theoretisch studieren. War zum Glück sehr praxisnah. Viel zum Thema Lean Startup, Growth Hacking mitgenommen. Und auch da mehr Berührungspunkte mit wirklich Innovation und Software dann bekommen und auch gerade, weil die Firma von meiner Mutter auch eine Softwarefirma ist, schon immer so ein bisschen den Traum und das Ziel gehabt, auch mal in die Softwarebranche reinzugehen. Und dann Neuroflash mitgegründet. Das ist eine KI-Content Suite aus Hamburg. War unser Headquarter. Dann sind wir vor ChatGPT in den Markt gegangen mit einer simplen Use-Case KI-Text-Generierung. Und da haben wir so richtig wirklich gelernt, was Software bedeutet sozusagen. Da war ich auch teilweise dann die fünf Jahre, die ich das gemacht habe, großenteils auch oft verantwortlich für das Produkt, sozusagen für das Produktmanagement. Ich habe es selbst nicht ausgeführt. Wir hatten einen Head of Product, aber ich habe es sozusagen von einem Gründer, vom Management-Team her aus so verantwortet. Ich habe sehr viel gelernt dabei und jetzt noch mal was Neues gegründet. HappySupport, auch eine Software. Wir machen im Endeffekt nur zu zweit erst mal. Und ja, da kann man sich vorstellen, zu zweit macht man irgendwie immer alles dann. Man hat da einfach verschiedene Berührungspunkte jetzt und auch noch mal aus einer ganz anderen Brille, nämlich eben wirklich, sag mal, AI-First und Pre, sozusagen. Vielleicht auch Pre-ChatGPT, sozusagen.

Jan: Da muss ich aber einhaken, wenn du sagst Pre-ChatGPT, dann habt ihr trotzdem schon mit Large-Language-Models gearbeitet, obwohl es noch nicht fancy war. Ich glaube, das geht schnell unter. Weil du hast gerade so kurz gesagt, na ja, und dann haben wir schon so AI-Textgenerierung gemacht. Ich würde sagen, die meisten Leute hatten speziell mit Large-Language-Models ja erst nach dem ChatGPT-Release zu tun.

Henrik: Ja, genau. Also es fing bei uns sogar mit BERT an und mit GPT-2. Die gab es ja damals quasi schon als API und haben aber immer gesehen, die Textqualität da war noch nicht so wirklich menschenähnlich. Und als dann GPT-3 als API rauskam, waren wir dann einer der ersten in Deutschland, die das wirklich genutzt haben, um das auch für die deutsche Sprache noch weiter zu optimieren. Und das war so ungefähr ein Jahr vor ChatGPT dann. ChatGPT, weiß ich noch genau, ist irgendwie so vor Weihnachten rausgekommen. Und wir sind eigentlich das Jahr davor mit Neuroflash ge-launched. Ja, also in diesem Jahr vor ChatGPT hat es sich schon sehr stark danach angefühlt, als würden auch sehr viel mehr Leute sich dafür interessieren. Also es ging wirklich steil bergauf. Und dann kam ChatGPT und dann war es auch in der Tagesschau. Dann wusste auch meine Oma gefühlt davon, ja.

Jan: Dann hat die Oma endlich verstanden, was du eigentlich beruflich machst.

Henrik: Ich glaube dann immer noch nicht so ganz, aber ja.

Jan: Okay, aber das heißt also total generalistische Laufbahn gestartet einfach mit ich baue mal mit Dreamweaver irgendwelche Dinge früh ins Unternehmertum rein, früh mit KI zu tun gehabt, jetzt lange auf Software unterwegs und jetzt seit kurzem HappySupport. Vielleicht da kommen wir bestimmt auch gleich noch darauf zu sprechen, was HappySupport macht, aber vielleicht kannst du nochmal so einen ganz kurzen Abriss geben, weil, wenn wir gleich darüber sprechen, was macht ihr als AI-Native-Organisation, dann ist es wahrscheinlich ganz hilfreich einmal zu verstehen, im Moment, in welchem Kontext sprechen wir denn hier eigentlich?

Henrik: Ja klar, also, ich habe bei Neuroflash das Problem gehabt, dass unser Hilfe-Center immer falsche Informationen beinhaltet hat, weil unser Produkt sich so schnell weiterentwickelt hat. Und wir waren auf HubSpot, auf der Knowledge Base von HubSpot, was sowieso grausam meiner Meinung nach nur funktioniert. Und wir hatten auf der anderen Seite aber eine sehr starke Self-Service-Strategie. Das heißt, wir hatten zu Hochzeiten 3000 Sign-Ups am Tag. Deswegen war es extrem wichtig, eigentlich Videos, Hilfskontent, Guides und eben diese Hilfsartikel auf einer sehr guten Qualität zu haben, damit eben Leute sich selbst helfen können, damit Support-Tickets möglichst wenig bei uns einkommen. Und wir haben viel festgestellt, wie wichtig es ist, diese Onboarding-Experience und eben Education rund ums Produkt auch zu machen, weil gerade in der Zeit jetzt mit KI entwickeln sich Software-Produkte so schnell weiter, aber der Markt, der Endnutzer, der ist meistens nicht so schnell. Also auch wie viel Prozent der Funktionen von einer Plattform meistens von den Nutzern genutzt wird, ist meistens irgendwie maximal 10 Prozent. Und man will ja eigentlich so als Product-Builder, man hat irgendwie geile neue Funktionen und dann, Mist, niemand nutzt sie, oder nur ein Bruchteil der Kunden so, ne?

Jan: Ja, das haben, glaube ich, viele Zuhörer schon mal selbst erlebt, ja.

Henrik: Genau. Und genau diese Lücke wollen wir eigentlich mit HappySupport schließen. Wir haben quasi ein selbst heilendes, selbst aktuell haltendes Hilfe-Center gebaut, was sich sozusagen mit der Codebase connectet und dann quasi mit einem innovativen Screen-Recorder kannst du dann sozusagen deine App abfilmen und bekommst sehr schnell so Klickanleitungen, so Demotours und eben auch geschriebener Dokumentation und ein Hilfe-Center, was auch für KI optimiert ist, weil ich glaube, perspektivisch werden KI-Agenten die Doku sehr viel mehr lesen als Menschen. Das heißt, da gibt es auch ganz neue Anforderungen an Dokumentation. Also wir schreiben sozusagen und halten diese Doku aktuell sehr automatisiert mit der Hilfe von KI. Und du bekommst aus diesem Recorder eben nicht nur die Dokumentation, sondern auch In-App-Tours und Onboarding-Guides, die sich dann eben auch aktuell halten, auch wenn sich deine UI verändert. Und damit wollen wir im Endeffekt die Brücke schließen, so zwischen was der Nutzer über dein Produkt weiß, was er noch verstehen muss und wie schnell sich deine Software weiterentwickelt. Und wie du es schon gesagt hast, wir sind zu zweit. Niklas hat schon an dem Recorder letztes Jahr angefangen zu arbeiten, beruflich. Ich bin jetzt quasi nach dem Ausstieg von bei Neuroflash seit März dabei. Und seitdem ist auch das Ziel, erst mal zu zweit zu bleiben, weil wir echt sehr, sehr schnell vorankommen. Es geht nie schnell genug, natürlich. Aber ich kümmere mich komplett so um die Go-to-Market-Seite, Niklas komplett um die Entwicklung unserer Plattform. Genau, und onboarden jetzt erste Kunden, haben schon erste zahlende Kunden. Und für mich nochmal ein ganz großer Perspektivenwechsel, weil vorher bei Neuroflash waren wir 30 Leute. Wir hatten ein größeres Produkt mit sehr viel Legacy, sehr viel auch alten Code sozusagen. Und sich da mit KI dann schnell weiterzuentwickeln und da die wirklich von Null, ist ein bisschen schwerer als jetzt von Null was Neues aufzubauen und da sehr schnell zu sein.

Jan: Ja, super spannend. Also auch erstmal herzlichen Glückwunsch zu den ersten zahlenden Kunden. Und ganz grundsätzlich, dann bist du, seid ihr, ja total in der Doppelzange. Einerseits baut ihr eure Organisation AI-Native auf. Andererseits baut ihr ein Produkt, das auch ohne LLMs gar nicht möglich gewesen wäre. Und an sich hast du ja vorher auch schon ein Produkt gebaut, das LLMs benutzt hat, bevor die meisten von uns das kannten. Insofern bin ich sehr gespannt, was du so zu erzählen hast. Und fangen wir doch mal direkt da bei dem ersten Thema an. Also Gründung hast du jetzt mehrfach gemacht. Was ist jetzt im Zeitalter von KI anders, als es davor war?

Die AI-native Organisation: mit Claude Code, Kontext und Skills die Arbeit vieler stemmen

Henrik: Ja, ich glaube, verschiedene Glaubenssätze kann man einfach revidieren. Also zum Beispiel schnelleres Wachstum bedeutet, mehr Menschen einstellen. Das glaube ich, es ist nicht mehr so. Man sieht es jetzt von OpenAI, Anthropic, wenn man sich da mal die Umsatzzahlen pro Mitarbeiter anschaut. Ich glaube, bei Anthropic sind wir bei 8 Millionen US-Dollar pro Mitarbeiter. Das sind einfach ganz neue Größen, die dies vorher so noch gar nicht gegeben hat. Und ich merke es jetzt bei uns konkret. Ich habe mir wirklich, und ich glaube, es ist auch nochmal ein Unterschied, so von, wir sind zu zweit und jeder arbeitet mehr oder weniger für sich, so in seinem Gebiet, versus, dass ich vielleicht auch noch ein, zwei Kollegen dazu bekomme. Ich glaube, das ist allein auch schon ein Unterschied, weil ich kann jetzt wirklich auf meinem Claude-Code-System sozusagen lokal alles wirklich sehr stark beschleunigen, sehr stark unterstützen. Ich habe ein Kontext-System, ich habe meine, ich lege da sehr viel Fokus auf, dass Claude-Code meine, die Kontext-Information sehr aktuell hat und eben sehr richtig. Ich habe meine MCP-Connectoren zu den Tools, die ich brauche und kann damit, sage ich mal, nicht nur, bei manchen Aufgaben sind es wirklich Prozesse, die ich da automatisiere End-to-End. Oft ist es aber auch wirklich einzelne Aufgaben, die ich da einfach mit Claude-Code auch mache. Also, ich glaube, wir haben da, ich habe da auch noch ganz viel Optimierungspotenzial. Also wirklich so ein, wie man es immer mal wieder in LinkedIn sieht, so ein Recurring-System, dass man sagt, das läuft eigentlich alles End-to-End automatisch und die Resultate und die Insights werden dann wieder zurück. Und daraus lernt er, also das, so funktioniert das bei uns noch nicht. Es ist wirklich teilweise, manche Prozesse sind wirklich sehr stark automatisiert über Tools hinweg. Manchmal ist es einfach dadurch, dass Claude unser Kontext, mein Kontext sehr gut kennt und ich sehr gute Skills geschrieben habe, sind einfach manche Aufgaben sehr, sehr schnell erledigt.

Jan: Ja, nun haben wir ja Leute mit sehr verschiedenem Wissen und Erfahrung stand in der ganzen KI-Arbeit. Ich glaube, du bist gerade schnell über Kontext-Engineering, MCPs und Skills hinweggegangen. Vielleicht können wir es mal greifbar an einem Beispiel machen. Vielleicht fällt dir irgendwie ein Arbeitsfluss ein, wo du die drei Begriffe auch mal kurz einweben kannst, damit wir sie mal geerdet und verortet haben für diejenigen, die da noch nicht so viel mitarbeiten.

Henrik: Ja klar, sehr wichtiger Hinweis. Also, was ich zum Beispiel mit einem Prozess meine über verschiedene Tools hinweg. Wir haben uns zum Beispiel jetzt, auf HappySupport zuschauen, das war dann quasi After ChatGPT. Haben uns auch genau angeguckt, welche Tools sollten wir überhaupt einkaufen. Welche sind, sag ich mal, für so ein AI-First-Unternehmenssystem auch geeignet. Und da ist zum Beispiel die Frage des CMS gewesen, also wo wollen wir unsere Webseite hosten. Da ist die Entscheidung auf Webflow gefallen, weil Webflow schon sehr stark sich an Claude und an LLMs andocken lässt. Das passiert über so einen MCP-Connector, das ist im Endeffekt die API der LLMs. Das ist die neue Schnittstelle, wie Agenten wie LLMs miteinander kommunizieren und auf andere Tools sozusagen zugreifen. Und da sieht jetzt ein Prozess zum Beispiel so aus, dass ich in Claude Code suchmaschinenoptimierte Texte zum Beispiel mache, aber von wirklich Research, von Keywords bis hin zu SERP-Analysen. Also das sind dann wirklich tiefergehende SEO-Analysen. Da gibt es dann auch einen Connector zu einer SEO-Software, die das dann macht. Hinzu, er schreibt mir den Text auf Basis der gesamten Informationen von meiner Firma, zu meiner Brand, zu meinen Kunden vielleicht auch. Also er hat auch teilweise Transkripte dabei von Nutzern, mit denen wir sprechen, und versteht genau die Pain Points und den ICP, also den idealen Kunden, sehr spezifisch. Und publiziert dann diesen Artikel, inklusive Bilder, inklusive YouTube-Videos, die er passend dazu gefunden hat, direkt in mein CMS in Webflow rein, ohne dass ich das manuell irgendwie kopieren muss. Und erkennt, und dann wird es publiziert. Dann muss ich noch mal reingehen und mir das final anschauen, weil teilweise passiert dann immer mal wieder ein kleiner Fehler oder so. Aber dann gehe ich nicht in das CMS rein und ändere das manuell in so einem Editor, sondern ich befehle sozusagen wieder Claude Code und sage, das Bild hier finde ich nicht ganz so schön. Oder wenn wir hier den Tool-Vergleich machen, sucht doch noch mal zu jedem Tool, mach einen Screenshot von deren Webseite, damit Leute... Und dann macht er die Screenshots und fügt die in den Artikel hinzu.

Jan: Okay, aber das heißt, in deinem Workflow ist tatsächlich das eigentliche Editing gar nicht mehr drin. Also benutzt du Claude Code einfach auf einer reinen Prompt-Basis? Oder bist du da noch in einer IDE beispielsweise, wo du noch mal den Text editierst und dann sagst, jetzt darf es ans MCP gehen und jetzt darf der Artikel live gehen?

Henrik: Ähm, nee, ich bearbeite es eher gesamtheitlich als im Prompt. Also, weil das ist so ein bisschen der Nachteil, wenn du da mit Webflow arbeitest. Sobald du dann in Webflow, im Editor, was anpassen möchtest, zerschießt er dir ja komplett das Layout, weil du da auch sehr komplexere HTML-Formatierungen drin hast, von so Tabellen und so. Genau deswegen passiert das eher über ganze Prompts.

Jan: Verstehe.

Henrik: Also, das wäre so ein Beispiel von so einem Webflow. Und das andere, was mit Skills gemeint ist, im Endeffekt, wenn ich merke, dass ich gewisse Aufgaben habe, zum Beispiel recherchiere mir Softwarefirmen im Dachmarkt, die ein HubSpot-Hilfe-Center haben. Das sind zum Beispiel ideale Kunden für uns. Und dann ist das ein Skill, der noch sehr viel weiter ausgebaut ist, wo dann ganz spezifisch drin steht, was ich genau suche. Und diesen Skill kann ich dann eben immer wieder ausführen, ohne es immer wieder neu einzugeben. Und das sind so kleine Teilaufgaben.

Jan: Genau, da vielleicht kurz entzaubert, dann am Ende ist ein Skill eine kleine Textdatei, eine kleine Markdown-Datei, die einem dabei hilft, einfach nicht immer wieder den kompletten Prompt aufschreiben zu müssen.

Henrik: Genau, also es ist ein komplexer Prompt gespeichert in der Datei.

Jan: Ja, okay, aber wenn wir uns den Prozess mal angucken, den du gerade auf Webflow beschrieben hast, ich meine, das ist ja schon ein Punkt, wo man vorher jemanden als Content-Editor, Editorin wahrscheinlich eingestellt hätte, um alle zwei Tage einen neuen Artikel rauszuhauen. Das klingt jetzt deutlich schneller, und als irgendwas, was du dank KI fast so nebenbei machen kannst. Ist das fair, oder klingt das dann besser, als es in der Praxis ist?

Henrik: Ja, nebenbei würde ich nichts sagen. Also es hat mich, glaube ich, allein zwei Wochen gekostet, jetzt nicht den ganzen Tag, aber das System wirklich so aufzusetzen, dass es funktioniert und dass es am Ende eben nicht so ein Blog-Artikel ist, wo man sagt, ja, das ist hier KI-Schrott. Weil was wir da auch machen, ist, dass wir eben eigene Daten mit in diese Texte einfließen lassen, eigene Zitate. Wir machen zum Beispiel selbst Video-Interviews mit Thought-Leadern im Bereich Kundenservice und Customer-Success im SaaS-Bereich. Und da wollen wir eben auch die verschiedenen Perspektiven wirklich von Menschen und von Experten mit einfließen lassen. Und das System da wirklich aufzusetzen, ist nicht ganz trivial. Und dann muss es quasi maintained werden. Das heißt, ich drücke dann auf den Knopf und sage ihm, ich mache das jetzt immer jeden Morgen um 7, publiziere da zwei Artikel. Das ist nicht so, dass man das dann vergessen kann. Sondern man muss eben trotzdem immer noch mal dran denken. Und da habe ich gemerkt, sich wirklich auf einen Teilbereich, der wirklich ein Problem löst, der jetzt wirklich am wichtigsten für uns ist, weil er vielleicht jetzt in der Phase, wollen wir uns möglichst viel mit anderen Software-Gründern austauschen. Das heißt, das ist das Nummer-1-Ziel, möglichst viele Gespräche führen, sich darauf dann wirklich zu fokussieren. Ich tendiere dann selbst oft dazu, dann könnte ich ja auch noch das machen und noch das machen. Und dann habe ich am Ende doch nicht so den Output, weil ich sehr viel Context-Switching gemacht habe. Aber per se, wie du schon gesagt hast, früher hätte das einen SEO-Experte gebraucht sozusagen, jemand, der den guten Text schreibt. Jetzt mit ChatGPT ging das dann auch schon ganz okay. Und am Ende aber trotzdem jemanden, der das dann noch irgendwie friemelnd in das CMS reinpackt, Bildsuche und so. Und wir machen da auch eine Infografik rein und so. Das funktioniert mittlerweile schon. Es ist nicht 100% perfekt, aber ich bin da eher datengetrieben, was so Content angeht. Ich nutze lieber Content, der noch nicht 100% perfekt ist und schaue mir erstmal an, ob überhaupt Leute auf diesen Artikel kommen über Google, um dann zu sagen, okay, das sind meine Top-Artikel, damit kann ich überhaupt Traffic generieren. Dann gehe ich in den Artikel rein und mache sie wirklich perfekt.

Jan: Du hast im Prinzip das Marketing-MVP gebaut. Also im Prinzip guckst du einmal das SEO-Schleppnetz, das geht raus mit einigen Keywords und dann guckst du, was davon wird geklickt, um genau das dann weiter zu bearbeiten.

Henrik: Genau. Gerade heutzutage würde ich immer auf sehr lange Keywords gehen, weil es eben auch nicht mehr so viel kostet und Zeit braucht, um einen Artikel dafür zu schreiben. Und man weiß im ersten Moment gar nicht, wie viel Suchvolumen dahintersteckt. Also auch die SEO-Tools geben einen für so lange Keywords keine guten Daten. Und deswegen bin ich da dann eher auf der Seite, ich schaue dann mal in die Google Search Console rein, nachdem die Artikel live sind und gucke mal, was da so entsteht und dann optimiere ich weiter.

Jan: Ja. Dann haben wir ja gesagt, wir wollen ein bisschen kontrastieren. Also das sind Prozesse, die man heute in einer Unternehmensgründung machen kann. Ich kann mir vorstellen, in deiner letzten Gründung vor 6, 7 Jahren sah das noch anders aus. Wir haben gerade besprochen, da bräuchte man dann vielleicht eine Person, die man dafür heiratet. Also inwiefern unterscheidet sich deine Arbeit jetzt heute in der Gründung, wo ihr zu zweit beispielsweise solche Prozesse aufsetzt von dem, was ihr vor 6, 7 Jahren gemacht habt?

Henrik: Ja, total. Also, was ich, sorry, wir sind da so ein bisschen weggedriftet von. Genau, also es ist, Wachstum passiert eben nicht mehr nur durch mehr Menschen, sondern eher durch den KI-Hebel pro Mitarbeiter so bei mir. Und ich glaube, es ist ganz wichtig, diesen Prozess wirklich end-to-end mit Claude Code nachzubauen, bedarf aber auch extrem viel tiefes Wissen. Also ich habe mein Leben lang war SEO schon immer so mein Spezialgebiet. Und ich glaube, diesen Prozess end-to-end aufzusetzen, konnte ich jetzt auch aus einer Hand machen, weil ich eben sehr tiefes Know-how in dem Bereich habe. Aber wir haben im Endeffekt bei Neuroflash, um dann wirklich den Kontrast zu machen, damals zwei Praktikanten gehabt, die den ganzen Tag nichts anderes gemacht haben, als Artikel zu schreiben. Irgendwann dann haben wir auch angefangen, eher programmatisch mit KI dann Artikel zu produzieren. Aber selbst da gab es noch so viel Editierarbeit, Bilder raussuchen. Wir hatten damals WordPress, wo du eben nicht über so eine Befehlzeile sagen konntest, publizieren wir den Artikel, sondern du musstest dann dort in dem Elementor-Editor oder was das da war, dann die einzelnen Textboxen dann editieren. Also ich glaube, Zeit invest pro Artikel war da da zehnmal so viel wahrscheinlich, wie wir jetzt heute.

Jan: Ja, und gleichzeitig auch echt mit dem Knochenjob. Also ich kann teilen, ich hab vor 20 Jahren auch mal so einen Content-Creator, CMS-Manager, Nebenjob eine Weile gemacht. Das ist ja auch wirklich grueling als Person, wenn du den ganzen Tag Fachartikel zu Dingen schreibst, weil du weißt, die werden geklickt. Also kann auch ganz schön ermüdende Arbeit sein. Ich glaube, viele Leute sind froh, dass man die Arbeit nicht mehr machen muss.

Henrik: Ja, ja, stimm ich dir voll zu. Und ansonsten, was ich jetzt noch von Angriffen habe, also Kontextinformation war vorher eben noch gar kein Begriff. Also vielleicht auch noch mal zum Erklären. Aus meiner Sicht, die KI ist, es wird umso besser, dass du mehr Informationen sie auf einer strukturierten Art und Weise über dich hat oder über dein Unternehmen oder über deine Zielkunden, desto spezifischer, desto besser, desto präziser werden die Ergebnisse. Und darauf achten wir jetzt sehr, sehr, sehr viel mehr. Zum Beispiel, jeden Call zu transkribieren. Das ist der Anfang, würde ich jeder Firma empfehlen. Und gerade Start-ups, die am Anfang sind, ist es so wertvoll, diese Transkripte zu nehmen, um gewisse Patterns zu erkennen, um zu erkennen, was sind wirklich die Pain Points. Wir nutzen Kickscale, wo du dann wirklich sogar eine Art Roadmap-Priorisierung bekommst, weil die auch wirklich sagen, okay, welche Funktionen haben sie angesprochen, was sind die Probleme, und dann geben sie dir sogar zu sagen, wie viel Prozent der Democalls, die du hattest, haben dieses Problem genannt. Das ist eine sehr datengetriebene Customer-Insights-Möglichkeit eigentlich. Und das fängt aber halt damit an, diesen Kontext aufzubauen. Und das war früher bei Neuroflash, haben wir keinerlei Transkriptionstool oder so genutzt, erst sehr spät, gar nicht mehr so, um intern Meetings festzuhalten, um dann die Bullet Points nicht mehr schreiben zu müssen, sondern wirklich eher, wenn man mit dem Markt spricht und mit Kunden, mit Nutzern, extrem wertvoll.

Jan: Wenn ich jetzt sage, das klingt spannend, wie baue ich denn so ein System auf? Also, lebt das in einem, oder wo lebt der Kontext, wenn ich da jetzt ganz am Anfang stehe? ist das ein GitHub-Projekt? Ist das einfach nur ein Folder auf meinem lokalen Rechner? Wie kann ich mir das vorstellen?

Henrik: Genau, und das meinte ich so ein bisschen der Unterschied jetzt. Weil es bei uns noch sehr, sehr, sehr leicht ist. Bei mir läuft es alles lokal, weil ich der Einzige bin, der sozusagen darauf zugreifen muss. Sobald wir jetzt aber vielleicht noch zwei, drei mehr Leute werden sollten, dann müssten wir das Ganze in GitHub, in ein Repo packen, damit jeder darauf zugreifen kann. Da kenne ich mich ehrlich gesagt auch noch nicht aus. Es ist am Ende, glaube ich, kein Hexenwerk, aber man muss dann trotzdem natürlich überlegen, wie kriege ich es als Team hin, auf die Information zuzugreifen und wie habe ich auch als Team die Möglichkeit, die Information zu aktualisieren. Das ist aber jetzt gerade bei uns noch nicht der Fall.

Jan: Da kann ich kurz einhaken, tatsächlich machen wir das gerade bei meiner Gründung ganzheit. Das Schöne zumindest, ich weiß noch nicht, ob das die beste Lösung ist, weil es wirkt am Ende dann doch technischer, als es für die meisten Stakeholder sein müsste. Aber wir haben ein geteiltes GitHub-Projekt, das alle Blog-Texte, alle Website-Texte und so enthält. Und durch das ganze Codeforken, Pull Requests und so, Code Mergen und so, die ganzen Workflows sind ja da, hat man eine ganz gute Versionierung und auch ganz gut die Möglichkeit, neue Texte zu erstellen und trotzdem mit mehreren Leuten auf der gleichen Textbasis zu arbeiten. Aber ob das der optimale Weg ist, weiß ich gerade auch nicht, weil wie gesagt, es kommt mir dann auch ein bisschen sehr technisch vor für die durchschnittliche Person, die irgendwo in der Firma arbeitet, da durchzumüssen. Aber wir sind auch im Umbruch. Vielleicht finden sich da neue Wege über Zeit.

Henrik: Ja, total. Also ich habe noch nie in GitHub irgendwas gehostet oder Pull Requests gemacht oder so. Und für mich wäre es schon erst mal eine Hürde. Aber ja, ich habe auch schon gehört, wie du es gesagt hast. Und das heißt, ihr macht dann auch quasi aus eurem Claude, hast du dann direkt einen Zugriff auf die Repo und sagst dann, hey, hier ist eine neue Erkenntnis. Bitte update mal meine Kontextdatei zu unserer Strategie oder so. Das kannst du dann darüber auch machen.

Jan: Genau. Du hast dann dein Repository, in dem alle Daten liegen. Und da liegen sie dann auch in den verschiedenen Versionen und in den verschiedenen Branches, also in den Abzweigungen, die die Textbasis dann mal nimmt. Und die können da gezogen werden. Und da kriegst du immer eine Nachricht, wenn du siehst, ich bin nicht mehr auf dem aktuellen Stand. Oder du kannst im Prinzip auch den aktuellen Stand überschreiben, damit alle anderen sehen, ah, es gibt einen neueren Stand. Kann ich auf jeden Fall zum Ausprobieren mal empfehlen. Das Schöne ist ja, man kann inzwischen dann auch Claude selbst fragen, hey, wie mache ich das? Und dann erklärt das Tool einem, wie das geht. Das ist ja nochmal angenehmer als früher.

Henrik: Jaja, stimmt. Ja, und vielleicht noch ein Unterschied, wo wir uns jetzt am Anfang viele Gedanken gemacht haben, ich habe es schon angerissen, welche Infrastruktur, welche anderen Tools brauchen wir jetzt am Anfang? Welche kaufen wir ein? Ich komme aus einer WordPress-Welt, aber ich habe mich explizit gestreut, WordPress zu nutzen, weil ich wusste, die sind noch nicht ganz so weit, was KI-Integration angeht. Und für mich war es ein riesiger Pain, jetzt auf Webflow zu wechseln. Aber ich habe es ja trotzdem gemacht, weil die Zusatzbenefits und die Prozessautomatikation, die dann damit möglich waren, mir jetzt hinten aus sehr viel Zeit gespart haben. Also da sich wirklich auch nochmal so das Toolset, was man vielleicht kennt, nochmal genauer anzuschauen.

Jan: Augen auf beim Tool-Einkauf. Nun könnte man sich eine Welt vorstellen, ich habe gerade gestern Abend auch noch beim Abendessen mit einem Bekannten darüber geredet, dass man am Ende so eine komplette AI-Pipeline sich baut, wo jeder Call aufgezeichnet wird, das wiederum geht in irgendein Wissensmanagementsystem, von da aus fittert das, irgendein Opportunity Solution Tree, die Tickets werden automatisch erstellt und im Agent zugewiesen und zurückkommt das fertige Feature, das nur noch getestet werden muss, weil das wird vielleicht auch von der KI getestet und released. Als jemand, der da tief drinsteckt gerade, gibt es da Punkte, wo du sagst, ja, okay, könnte man in voller Strecke machen, aber hier gibt es eigentlich ein paar neureigische Punkte, an denen ich sagen würde, da macht es keinen Sinn, da musst du selbst als Mensch drinstecken.

Henrik: Ja, also ich merke es jeden Tag, auch Niklas nutzt auch sehr viel KI, um sich sozusagen produktiver zu machen, aber am Ende ist es oft wirklich Durchschnitt sozusagen, gerade wenn man KI von Null auf was programmieren lässt. Und ich glaube, das ist eben ganz gefährlich, so aus meiner Marketerbrille schnell mal ein Tool zu bauen, dass dann für uns intern eine Diskussionsgrundlage vielleicht ist. Oder hier, guck mal, das hat der Kunde mir gesagt. Hier habe ich noch eine Zusatzidee. Ich habe es schnell mal in Prototypen entwickelt, also nicht auf Figma-Ebene, sondern wirklich in Claude Code. Ich glaube, das sind die wirklich hilfreichen Anwendungsfelder, wirklich end-to-end zu bauen. Compliance, Security, Skalierbarkeit, Sicherheitslücken. Ich habe am Anfang, weil ich auch mit Claude Code erst dieses Jahr wirklich sehr viel beschäftigt habe, habe ich auch Niklas gesagt, hier, guck mal, ich könnte doch das und das dazu bauen. Und er hat gesagt, ja, also, bis ich das dann verstehe und das dann wieder umgeschrieben habe, damit es wirklich gut funktioniert, das lohnt sich nicht. Also, ich glaube, aus dem Zweck heraus, damit was zu testen, einen Prototyp zu haben und vielleicht damit selbst nochmal bessere Erkenntnisse zu haben, was vielleicht auch UX, UI und User Journey angeht, auf jeden Fall. Und auch Validierung, also gerade am Anfang von einem Start-up oder einer neuen Funktion, die man validieren will, ja, auf jeden Fall. Aber ich glaube, wenn man es wirklich in die Produktion bringen will und auch vielen Nutzern skalierbar und compliant anbieten möchte, dann sollte es wirklich auch von einem Profi-Entwickler, der das dann leveragen kann. Aber dann bin ich viel am Platz als Nicht-Entwickler sozusagen.

Jan: Okay, also du sagst, das eigentliche Handwerk des Bauens würdest du nicht automatisieren. Dann wird speziell in der Produkt-Community natürlich auch viel die Frage gestellt, Moment, was ist denn mit der Bewertung von Ideen? Also da kommen dann viele Ideen aus irgendwelchen Interviews raus, mögliche, oder man hat einen Kunden-Call, oder einen Call mit einer potenziellen Kundin und da kommt bei raus, ah ja, diese Funktion wäre doch wichtig. Könnte ich mir vorstellen, dass in so einem AI-Workflow, wenn man den nicht mehr überblickt, auch schnell einfach ganz viele Feature-Ideen irgendwo landen, wo man eigentlich gerne nochmal Gatekeeper gespielt hätte. Also man hat ja früher gesagt, Nummer eins Produktrolle ist Nein zu sagen. Oder Nummer eins Aufgabe in der Produktrolle, ob das heute noch so ist, sei mal dahingestellt. Aber hier und da muss man ja auf jeden Fall Nein sagen. Wie geht man das an dem Punkt gut an, dass man da nicht so eine Flut an Zeug hat, die das Backlog füllt?

Henrik: Ja, es ist bei uns gerade auch ein großes Thema, weil wir sind noch ganz am Anfang von unserer Plattform und wir mussten jetzt erstmal so ein bisschen Feature Parity hinbekommen. Wir wollen aber auch ganz explizit eben nicht einfach nur bestehende Lösungen, bestehende Glaubenssätze und bestehende Anforderungen von Kunden so einfach hinnehmen, weil was wir jetzt glaube ich erleben und wo es auch gerade die große Chance ist, ist mit KI kann man jetzt Probleme auch nochmal ganz anders lösen oder User Journeys oder Produkte eben ganz anders denken. Und wo wir eben ganz viel drüber nachdenken ist, braucht es in der Zukunft überhaupt noch ein Hilfe-Center. Eigentlich ist das ein nicht effizienter Weg, weil der Nutzer, der möchte in dem Moment, wo er das Problem hat, wo er eine Frage hat, geführt werden, das Problem gelöst bekommen, möchte nicht seinen Tab wechseln und ein Hilfe-Center lesen, möchte auch nicht unbedingt Fin von Intercom im Chat schreiben und dann sagen, ja, ich kann die Antwort leider nicht geben, oder will unbedingt mit einem Menschen sprechen und er lässt es nicht zu oder so. Also deswegen, so dieses, wie sieht eine Nutzer-Erfahrung, eine Self-Service-Erfahrung aus, wollen wir nochmal ganz anders denken. Und da ist jetzt das Hilfe-Center, dass es immer aktuell bleibt, nur der erste Weg. Aber unsere Vision, das ist eine ganz andere. Und ich glaube, da, auf der einen Seite natürlich gerade aus der Sicht eines Start-ups, wo es natürlich schon darum geht, heute Kunden aufzubauen, heute auch Umsätze zu machen, da diesen Mittelweg zu finden, zu gucken, was ist on strategy, was passt zu der Vision. Aber wo sage ich auch ganz klar nein. Wo wir uns zum Beispiel noch vorstreuben, ist so ein Ticketing-System. Wir glauben halt, Tickets ist der Outcome von eben, der Nutzer will eigentlich im Direktmoment Service bekommen und bekommt es nicht, muss dann auf seine Antwort warten. Und bei der SaaS, bei der Software, entsteht menschliche Arbeit, die man das dann abarbeiten muss. Aber ganz viele Leute wünschen sich jetzt gerade ein Ticketing-System. Und das ist jetzt so die Herausforderung, vor der wir stehen. Was machen wir da? Vielleicht ist es auch ein Ticketing-System, das jetzt mit KI noch mal ganz anders funktioniert. Wo KI vielleicht die Antworten schon vorschreibt. Da gibt es jetzt erste Ansätze. Also, ich will so ein bisschen sagen, ich glaube, diese langfristige Strategie, das war auch bei Neuroflash immer ein Thema, und da auf Track zu bleiben. Trotzdem, aus der Produktmanagementsicht, würde ich sagen, ist dieser direkte Kundenkontakt. Ich würde sagen, ich mache jetzt gerade die ganzen Kundengespräche, und das ist für mich nochmal was ganz anderes, wenn ich sie wirklich live höre, wenn ich sie wirklich im Gespräch habe und ihren jetzigen Schmerzpunkt sehe, oder sie mir am Bildschirm was zeigen, wie sie es heute machen, als wenn ich jetzt so ein Report bekomme von der Zusammenfassung der 50 Gespräche und einer Art Feature Prioritätsliste. Da fehlt ganz, ganz viel in der Übermittlung und in dem Verständnis. Deswegen glaube ich da, gerade am Anfang und auch eigentlich für immer, Mensch zu Mensch im Austausch bleiben und dann nicht so viel zu automatisieren. Am Ende diese ganze Daten getrieben, dann ranzugehen und zu sagen, okay, das ist ein sehr wichtiger Punkt. Ich überprüfe nochmal, wie viele der Nutzer haben das auch so gesehen und das Problem gehabt. Ich glaube, das ist schon wichtig. Aber so dieses, dieser erste Spark und die Idee, die Inspiration, ich glaube, die entsteht zumindest bei mir, eher, wenn ich mit den Menschen rede und nicht eine Zusammenfassung lese.

Jan: Ja, finde ich ganz spannend. Wenn ich das mal so zusammenfassen würde, dann habe ich da so zwei Säulen gehört. Die eine ist irgendwie, du musst schon wissen, was deine Vision und Strategie sind, damit du weiterhin weißt, wozu du nein sagst und dich nicht immer dahin treiben lässt, wo der Wind gerade hinweht. Nur weil ein Thema in einem Gespräch auftauchte, passt es nicht zur Firma. Und das Zweite einfach vergisst den menschlichen Kontakt nicht, weil das am Ende doch das ist, wo irgendwie noch mal was funkt und das wirklich tiefe Verständnis bei entsteht, ist das fair ausgedrückt?

Henrik: Ja, total. Und zu dem ersten Punkt glaube ich, die Vision. Ich glaube, gerade der letzte Podcast von Lenny's Podcast war der Gast von Zynga, der Gründer da. Und er hat auch gesagt, so Proven, also ein Problem oder eine Lösung muss quasi schon, es ist eigentlich gut, wenn es viel Konkurrenz in dem Bereich gibt. Und wenn du es dann schaffst, mit deiner Vision 10x bessere Lösungen zu bauen, weil du was kleines angepasst hast und der Nutzer dann sagt, oh, das hat mich schon immer so aufgeregt, deswegen wechsle ich jetzt zu dir. Aber die Lösung oder der Jobs-to-be-done ist eigentlich sehr ähnlich, den du löst. Ich glaube, das sind jetzt smarte Wege, wie man mit KI relativ schnell auch eine gewisse Sicherheit hat, dass das dann auch funktioniert. Und das ist ja auch wichtig bei Start-ups, die noch kein Product Market Fit haben.

Jan: Also nicht unbedingt das Rad neu erfinden, aber vielleicht das bessere Rad.

Henrik: Ja, ich meine, für beide Szenaren gibt es Erfolgsgeschichten, aber ich würde sagen, das bessere Rad erfinden ist tendenziell erfolgsversprechender.

SaaS-Apokalypse? Warum leicht kopierbare Tools unter Druck geraten und Vertikalisierung schützt

Jan: Okay, weil das Risiko entsprechend niedriger ist, macht Sinn. Und nun hast du gerade nochmal wieder den Begriff Start-up in den Mund genommen. Ihr baut ja praktisch gerade SaaS. Ich tue es gerade auch, aber SaaS ist doch eigentlich tot. Wir sind doch mitten in der SaaS-Apokalypse. Jeder kann einfach euch nach viben, uns nach viben. Siehst du das so oder glaubst du, dass es Panikmache?

Henrik: Ja, ich sehe es geteilt, muss ich sagen. Also einfach mal wirklich so aus der Erfahrung heraus. Ich würde sagen so 20 Prozent der Nutzer, mit denen ich gesprochen habe oder die ich versucht habe, von HappySupport zu überzeugen, haben mir geantwortet, sie bauen schon eine ähnliche Lösung gerade nach. Sie wollen eben das selbst irgendwie mit einem eigenen Workflow aufbauen. Das heißt, jetzt gerade habe ich so das Gefühl am Markt, das ist schon so immer mehr gerade vielleicht auch, unsere Kunden sind sehr tech-affine SaaS-Firmen. Da ist wahrscheinlich die Rate von, ich baue mir das selbst eher höher als bei Nicht-Software-Firmen. Und das ist gerade so ein Mindset. Ich habe auch mit Shopify gesprochen. Und die haben, die ersetzen gerade komplett ihr Salesforce-CRM. Und jeder sagt so, okay, wie willst du dein CRM, du solltest niemals dein CRM selbst bauen, weil da Kundendaten drin sind, weil das einfach so ein wertvoller, kritischer Infrastruktur ist. Aber Spotify macht es gerade, äh, Shopify macht es gerade. Würde sagen, wenn es einer kann, dann wahrscheinlich die. Weil die extrem viele eigene Ressourcen und Talent und so weiter haben. Ähm, das ist sicherlich nicht auf jede Firma, ähm, so abbildbar. Bin aber gespannt, wie das, weil, ne, wenn man sich jetzt bei uns das Beispiel HappySupport ansieht, die Probleme, die wir da lösen, sind nicht ganz so trivial. Also, wie lerne ich von der Code-Basis und nach jedem Release, was muss ich in der Doku updaten? Oft haben Firmen unterschiedliche Sprachen in ihrer Doku. Wie kriege ich dann auch die Screenshots übersetzt der UI, nicht nur den Text? Wie halte ich die UIs aktuell? Wie kriege ich das dann auch vermittelt, dass sich dann in In-App-Touren auch die weiterhin funktionieren? Also, es ist nicht ganz so trivial. Trotzdem ist das ein strategischer Punkt bei uns, auch zu gucken, dass wir unsere Roadmap darauf ausrichten, weniger nachbildbar zu werden. Und das ist nämlich auch eine Frage von VC-Investoren, gerade die letzten Monate, die sie immer mehr stellen, weil das eben durch die Presse immer mehr gepusht wird. Und da ändert sich, glaube ich, schon viel. Also es wird mehr hinterfragt, es werden mehr auf Geschäftsmodelle gesetzt, die, sage ich mal, kritische Infrastruktur unterstützen, die vielleicht auch sehr viel in Richtung Compliance gehen, weil als Firma würdest du niemals eine Lösung selbst bauen, die deine Compliance-Fähigkeit sozusagen unterstützt, weil dann hast du einfach sehr großes Risiko am Ende. Du willst ja am Ende jemanden haben, der to be blamed ist und nicht du selbst. Das heißt, da spüre ich schon, dass es eine Art Bewegung dahin gibt. Ich meine, die Börsen sind jetzt auch, ich glaube, SaaS wurde sehr stark abgestraft. Das jetzt nachher oder langfristig so bleibt, wirklich schwer einzuschätzen. Ich glaube, wie du es gesagt hast am Anfang, so Tools, die nice to have für mich waren und nicht groß integriert in meiner Infrastruktur, keine großes Risiko darstellen, falls sie mal kaputt gehen oder und man trotzdem 100 Euro im Monat dafür gezahlt hat, kann ich mir schon vorstellen, dass die mehr nachgebaut werden.

Jan: Das heißt, SaaS im Grunde wahrscheinlich nicht tot, aber an dem ganzen Gespräch darüber, dass es deutlich unter Feuer ist und so Lösungen, die jetzt keine, kein besonderes Alleinstellungsmerkmal haben, sondern tatsächlich innerhalb von einer Stunde gevibecoded werden können, echt unter Druck. Und jeder, der heute SaaS baut, muss ein Stück aufpassen, genau die Alleinstellungsmerkmale drin zu haben, die es nicht kopierbar machen. Verstehe ich das richtig?

Henrik: Ja, genau. Das ist die eine Seite. Die andere Seite ist, dass natürlich Claude, ChatGPT, über die Fähigkeiten der LLMs auch ganz viele Use Cases und ganz viele Wertschöpfungen zu sich gezogen haben, was vorher vielleicht eine eigene SaaS war. So und das haben wir bei Neuroflash eben mit dem Launch von ChatGPT erleben dürfen. Wir haben uns vorher fokussiert auf gute deutsche Texte. Dann kam GPT-4, die dann sehr gut auch deutsche Texte von alleine schon produzieren konnten. Und wir mussten uns dann eigentlich sehr schnell, sehr stark vertikalisieren, unsere Lösungen. Weil da entsteht, glaube ich, dann wirklich die Wertschöpfung und auch der Lock-in. Wenn du dich wirklich in eine Industrie, in eine Kundengruppe sehr stark vertikal integrierst und da eben noch mal sehr viel mehr Wertschöpfung raushebst, als nur ich schreibe jetzt Texte. So wie ihr das jetzt ja auch mit eurer App macht, für einen ganz speziellen Use-Case Dokus machen. Oder dann eben auch im Hintergrund noch ganz viele andere Aufgaben abnehmen. Und ich glaube, deswegen geraten da auch einige SaaS-Player eben in Probleme, weil sie bei die Use-Cases darüber eigentlich zu 80% genauso gut aufklaut oder ChatGPT heute schon lösbar sind.

Jan: Stimmt, guter Punkt. Man weiß ja auch nicht genau, was bringen sie als Nächstes raus. Also ich habe mich da inzwischen wieder mehr entspannt. Aber vor einem Jahr hatte ich so das Gefühl, da war wirklich wöchentlich ein ganz neuer Use-Case abgebildet. Ach, auf einmal kann es Dokumente generieren, auf einmal kann es dies, auf einmal kann es im Web surfen, auf einmal kann es... Na, und irgendwie wusste man gar nicht, Moment, was kann ich denn bauen, was die nicht in einer Woche nachbauen? Hast du da einen Tipp, wie man das vorhersehen kann, ja?

Henrik: Ja, also damals bei Neuroflash, als das wirklich Schlag auf Schlag ging, nicht nur was ChatGPT angeht, sondern auch andere Konkurrenten von uns. Ich habe jede Newsletter gelesen und hatte einfach Fear of Missing Out so. Und jede Meldung sehr ernst genommen. Irgendwann konnte ich damit dann auch besser umgehen. Weil, wie gesagt, die Endnutzer waren da eh nicht so schnell, das wirklich zu nachvollziehen. Aber, was du gerade angesprochen hast, es gab ja so einige Tools, Chat with PDF und so. Der einzige Use-Case war mit KI-Gut mit PDF zu chatten. Super erfolgreich. Und dann hat ChatGPT die PDF-Upload-Funktion released. Ja. Und dann war es sehr, sehr schwer, glaube ich. Ich glaube, die gibt es immer noch. Aber das ist halt so ein Beispiel, dass dann so ein LLM eigentlich dein Geschäftsmodell als Funktion hinzufügt. Oder OpenAI, nicht das LLM.

Jan: Ja, du hast jetzt lange Erfahrung im Bau von SaaS-Produkten in einem KI-Umfeld. Und das ist ein bisschen dornig, aber wir sind uns einig, SaaS ist wahrscheinlich noch nicht tot, aber, und wahrscheinlich auch nicht morgen, aber man muss ein bisschen genauer hingucken, an welchen Stellen bleibt das lange, um eine valide SaaS zu machen. Was sich auch im SaaS geändert hat, ist ja nicht nur die Angreifbarkeit, sondern auch die Frage, wie man es bepreist hat. Früher konnte man ja in 99% der Fälle sagen, zack, einmal Freemium-Label drauf, dann kommen die Leute schon mal rein und dann schauen wir weiter. Jetzt sind Infrastrukturkosten unter Umständen deutlich höher. Je nachdem, was der Use-Case ist, zahlst du selbst für jeden Kunden mehrere Euros oder zweistellige Euro-Beträge oder vielleicht auch drei- oder vierstellige jeden Monat. Wie geht ihr damit um und was kannst du Zuhörern da mitgeben, die da drüber nachdenken?

Henrik: Ja, das ist natürlich immer die Frage, wieso die Finanzausstattung ist. Tendenziell haben wir bei Neuroflash, sind wir von Free Trial auf Free Forever geswitcht und hatten einen immensen Boost in den Website-Conversion-Rates. Also allein dieses Wording Free Trial, Free Forever hat extrem viel geholfen. Und alle Leute, die sich dann bei uns angemeldet haben, waren eigentlich Multiplikatoren, weil sie darüber dann auf LinkedIn teilweise gesprochen haben, weil du einfach dein Produkt in so viele Hände gegeben hast und sich daraus dann eine Viralität entwickelt hat. Das ist sicherlich nicht für jedes Produkt gleich. Aber wenn man so ein Produkt hat, was tendenziell eben auch über Viralität, Word-of-Mouth funktionieren soll, dann würde ich immer empfehlen, da eine Freemium-Experience zu geben. Die kann man ja trotzdem limitieren. Also bei uns waren es immer 2000 Wörter. Das kostet dich nichts. Und die wenigsten produzieren auch 2000 Wörter. Also die meisten, ich glaube, es sind 20 Prozent gewesen, die an ihr Limit gestoßen sind von 2000 Wörtern.

Jan: 2000 Wörter pro was? Also einfach Lifetime oder ab und ab? Pro Monat.

Henrik: Und das hat sich dann auch immer wieder renewed. Und das war auch gut, weil das war die beste E-Mail, die wir hatten. Alle 30 Tage oder alle Billing-Cycle-Renewal. Hey, du hast wieder Credits und damit hast du die Leute quasi aktiv gehalten. Bei HappySupport jetzt wissen wir noch gar nicht genau, wie da die Motion, Go-To-Market-Motion aussehen wird. Derzeit machen wir einen Free-Trial, wollen aber eigentlich eher erst mal Democalls. Das heißt, es kommt wirklich so auf den Kunden an und auch dann, wie weit dein Produkt ist und wie viel Onboarding auch Bedarf ist, dass das Produkt gut funktioniert und dass der Kunde möglichst schnell den Aha-Moment erreicht. Aber wenn, so wie es auch Elena von...

Jan: Lovable?

Henrik: Lovable, richtig, danke. Auch sehr gut gesagt, sie bepreist es mittlerweile als Marketingbudget, die Ausgaben, also die Tokenverbrauch von Free-Usern, ist quasi das teilweise ihr Marketingbudget, was sie vorher halt in Paid Ads gesteckt hat.

Jan: Das ist nochmal eine ganz andere Sicht auf Marketing. Tatsächlich die Infrastruktur, Kosten des Betriebes als Marketing zu begreifen, super spannend.

Henrik: Genau, ja. Ja, und das ist ein Produkt, das im Self-Service funktioniert, versus die eigentlichen Kernfunktionen ist ja auch nochmal was ganz anderes. Und unsere Denkweise jetzt bei HappySupport ist, erstmal wirklich die Plattform aufzubauen, eher erstmal händisches Onboarding, damit man auch noch sehr viel lernt. Weil der Sprung, dass das dann auch wirklich im Self-Service funktioniert, ist dann schon nochmal ein ganz anderer. Und das bedarf dann nochmal ein ganz anderer Fokus, auch an Feature-Entwicklung oder wie die Onboarding-Experience ist. Und da habe ich in Neuroflash gelernt, ist ein extrem großer Hebel. Es gibt ja so, es ist sehr klar, dass die Nummer 1 KPI, die du optimieren solltest, wenn du Produkt-Led unterwegs bist, ist die Activation-Rate. Weil die Activation-Rate hat den größten Hebel auf deine Conversion-Rate, auf die du payt, aber auch auf deine Retention-Rate. Das heißt, desto besser deine Nutzer geonbordet worden sind, desto länger bleiben sie auch und desto mehr konvertieren sie auch. Das heißt, das ist eigentlich immer die Rate, auf die wir uns sehr stark fokussiert haben. Da kannst du eben sehr viele Experimente machen, was die erhöht. Man muss erstmal genau identifizieren, was ist ein Aha-Moment? Also was ist so ein Event, was deine Activation definiert? Das ist auch, finde ich, sehr schwer wirklich zu identifizieren. Aber da kannst du sehr, sehr, sehr viel Zeit reinstecken und sehr viele verschiedene Experimente machen, die sich dann doch auch immer mal wieder anpassen und verändern, weil sich dein Produkt auch verändert. Die ganze Arbeit, die du da reinsteckst, ist dann aber eigentlich weg. Weil, wenn sich die Onboarding-Experience wieder komplett verändert, ist eigentlich die ganze Kapazität, die du da reinsteckt hast, weg. Und deswegen, jetzt bei HappySupport gehen wir erstmal den Weg, Plattform ausbauen und noch nicht self-serve gedacht, sondern dass dann im zweiten Schritt, wenn wir wissen, okay, mit der Plattform haben wir jetzt ein Product-Market-Fit, wir haben erste Zahlende Kunden, dann wollen wir es wirklich auch im Self-Service erlebbar machen. Weil, ich glaube, es ist immer besser, Product-Led und Self-Service zu starten und dann mehr in Richtung Enterprise-Sales-Motion hinzuzufügen, als andersrum. Weil sonst dein Produkt nie so selbsterklärend ist. Und das brauchst du auch bei eher dem Enterprise-Go-to-Market-Motion.

Distribution und Wachstum: Baked-in-Viralität, Fokus auf einen Kanal und Compounding-Effekte

Jan: Das ist am Ende so nochmal das Thema, was einen abhebt und was auch die Adoption im Enterprise-Modus einfach fördert. Nur den Vertrag verkauft zu haben, bringt einem ja nichts, wenn es am Ende niemand nutzt. Ja, spannend. Also das heißt, wir haben ein bisschen darüber geredet, wie baut man heute eine Organisation auf, wenn sie AI-Native ist. Und haben ein paar Prozesse beispielhaft geschildert, die dann anders laufen, wo man wirklich auf einem weißen Blatt Papier da rangehen kann. Wir haben gerade ein Stück darüber geredet, wie steht es um SaaS heute und wie geht man damit um, dass viele Leute selbst ihre Software coden können. Wir haben auch ein bisschen über, ja, Preismodelle gesprochen. Nun bist du ja auch jemand, der auch gerne sich den Marketing-Hut aufsetzt oder den vielleicht sogar häufiger aufhört, als du ein Produkt tut. Wie denkst du heute über Distributionen nach und über Wachstum nach? Wir haben Onboarding gerade geredet, aber so speziell. Wie kriegen denn Leute überhaupt mit, dass es euch gibt? Was macht man da heute anders als noch vor fünf Jahren?

Henrik: Ja, dadurch, dass es, sage ich mal, leichter wird, Produkte zu entwickeln. Wir haben ja auch vorhin gesagt, ganz so leicht ist es dann doch nicht, ein sehr, sehr gutes Produkt zu entwickeln. Ich sage mal, ein erster Test, er ist ein MVP. Ich glaube, das Thema Distribution, auch gerade, dass es eben sehr viel leichter geworden ist, Texte, Content zu kommunizieren, rückt aus meiner Sicht in der Zukunft in sehr, sehr, sehr viel mehr in den Vordergrund. Wo früher irgendwie jeder gesagt hat, du musst jetzt Coding können und irgendwie Informatik studieren, ist, glaube ich, jetzt das Verständnis darüber, wie finde ich Kunden, wie betreibe ich Storytelling, eine essentielle Skill. Und deswegen glaube ich, wenn man wirklich, sage ich mal, sehr strukturiert an seine Produktstrategie und was möchte ich vielleicht für ein Unternehmen aufbauen gehen möchte, man muss Distribution ganz früh eigentlich im Produkt mitdenken. Oder so ein starkes Produkt haben, sage ich mal, mit so einem Value-Add und mit so einer klaren, nischigen Positionierung, dass man da einfach gut durchkommt. Und bei uns ist zum Beispiel so, wir finden ja in der Welt von unseren Kunden statt. Das heißt, wir gehen davon aus, dass wenn eben andere Softwarefirmen ihr Hilfe-Center bei uns hosten, sieht man eben immer schön unten von HappySupport, wenn sie unser Widget in der App drin haben, sehen sie auch, ist überall unser Logo zu sehen oder man erkennt, dass es von HappySupport eine Lösung ist. Das heißt, da haben wir quasi eine Viralität in unser Produkt mit eingebaut. Jedes Mal, wenn ein Kundenhilfesenter online geht, kriegen wir ein Backlink, weil der Link von einem anderen Domain auf unserer Seite verlinkt. Und das sind so kleine, sage ich mal, baked-in-Dispositionsfaktoren in unserem Produkt, womit ich mir hoffe, dass wir allein dadurch einen Vorteil haben. Und also zu deinem Punkt extrem wichtig und ist, glaube ich, ein Thema, wenn ich mir so wirklich Hypothesen aufmalen würde, eines der wichtigsten Hypothesen zu gucken, welcher Kanal und wie kriege ich hier eine Skalierung rein über Partner, was für ein Marketingkanal passt gut, Stichwort Viralität etc., dass man das wirklich strategisch angeht.

Jan: Was kannst du denn da für einen Tipp den Leuten mitgeben? Also ich meine, die Idee, das gleich mit einzubacken, ist ja gut, aber jetzt stehe ich da und will das vielleicht in meinem Produkt machen. Was für Taktiken kannst du den Leuten in die Hand geben?

Henrik: Ja, also kommt, glaube ich, auf die Phase so ein bisschen an der Firma. Fokus ist da aus meiner Sicht das Wichtigste, also wenn man ganz früh ist und irgendwie unter einer Million ARR. Muss man einen Kanal im Endeffekt zum Laufen bekommen. Das reicht schon. Ob es jetzt erstmal Multi-Channel-Outbound ist, so das klassische Kaltakquise-Thema. Ob es jetzt ist, man geht voll auf UGC Creator und versucht da über coole Videos Aufmerksamkeit zu gewinnen. Ob es jetzt über so neue Methoden ist wie GEO, LLM-Sichtbarkeit und da auch einfach Marketing-Kanäle, die sich neu formen, leveraget. Jetzt zum Beispiel ChatGPT und Claude. Also der App Store auf ChatGPT ist ein ganz neuer Touchpoint. Oder das MCP-Directorie bei Claude. Ist vielleicht genau die Möglichkeit, weil wenn man sagt ChatGPT wächst um so und so 4 Millionen Nutzer die Woche, und das sind genau meine Zielkunden, dann ist es vielleicht genau der Kanal, bei dem ich mitwachsen kann.

Jan: Das heißt, Fokus auf einen Kanal und jetzt dann vielleicht auch gleich auf den, der gerade wächst.

Henrik: Ja, der wächst und wo eben meine Kunden auch sind.

Jan: So.

Henrik: Und sich dann, aber dann auch nur relativ, ist jetzt schwer zu sagen, wie lange man sich da die Zeit gibt, aber auch dann sehr datengetrieben zu entscheiden, funktioniert das jetzt oder nicht? Und wenn es eben nicht funktioniert, auch dann zu wechseln. Und was bei Neuroflash damals, ich meine, das war, ich sage mal, Pre-Chat, Chibitie, aber wir haben da sehr auf Compounding-Kanäle gesetzt. Also ein Beispiel, wir haben KI genutzt, um viele Inhalte zu erstellen. Damit sind wir in Google, sehr schnell haben wir dort gerankt. Wir haben auch zu Themen geschrieben, die sehr aktuell waren. Also wenn Sam Altman am einen Abend in X getwittert hat, GPT-4 ist draußen, dann haben wir zu GPT-4 auch einen Artikel geschrieben und waren am nächsten Tag die ersten, die dazu eigentlich einen langen, guten Blogger-Ticket geschrieben haben. Und dadurch, dass dann jeder am nächsten Tag GPT-4 gesucht hat und nicht mehr GPT-3, haben wir sehr schnell gut gerankt. Und dann hatten wir auf der anderen Seite viele Affiliate-Partner, also das waren Blogger, Community-Leaders, die eben auch sehr viel Content zu den Themen geschrieben haben. Und dann mit jedem Klick, den sie dann konvertiert haben, mitverdient haben. Und dadurch haben ganz, ganz viele andere Leute im Internet über uns geschrieben und haben uns auch einen Backlink gegeben. Und dadurch haben wir im SEO-Bereich an Autorität gewonnen und haben gleichzeitig diese, auch die Marke aufgebaut. Weil, wenn du damals KI-Textgenerator gesucht hast, waren quasi die ersten zehn Ergebnisse in Google, entweder wir oder Affiliate-Partner von uns, die gesagt haben, wir sind die besten KI-Textgenerator für Deutschland.

Jan: Ja, stark.

Henrik: Und sich daher so Compounding-Effekte zu überlegen. Jetzt ist es zum Beispiel so, bei HappySupport haben wir jetzt auch sehr viele Texte, sehr viel Blogartikel, Longtail optimiert und sehr viel für KI-Agenten optimiert. Denn es gibt ja mittlerweile mehr KI-genierete Texte online als menschlich generierte. Und wenn ich in einem Blogartikel schreibe, dann sage ich meinem Agenten natürlich auch, baue wertvolle Backlinks ein zu anderen Seiten, weil das ein guter Rankingfaktor für Google ist. Das heißt, wenn du deine Texte gut optimierst für KI-Agenten, dann kann es sein, dass einfach andere Leute, die jetzt gerade im ähnlichen Umfeld Texte zu dir schreiben, dich automatisch verlinken, weil der KI-Agent deine Seite präferiert hat. Und so haben wir jetzt zum Beispiel, allein dass wir einfach nur Texte veröffentlicht haben, haben wir auch schon, glaube ich, fünf oder zehn Backlinks gewonnen von Seiten, die uns auch einfach jetzt verlinken. Und damit jetzt unsere Domain Authority auch wächst.

Jan: Verstehe. Das heißt, die anderen Leute lassen auch über die KI schreiben, weil eure Texte dem LLM gefallen, werden sie verlinkt und ihr sammelt die Backlinks. Und seid dann auch wieder in der klassischen SEO weit oben.

Henrik: Ja, so weit sind wir noch nicht. Das ist natürlich das Ziel irgendwann, aber bei uns ist es so, dass Intercom, Zendesk, HubSpot, das sind echt große Player, die da die organischen Suchergebnisse noch dominieren. Und da ist jetzt nach irgendwie vier Monaten frischer Domain leider noch utopisch da auch hoch zu ranken. Aber genau, so bauen wir zumindest langsam die Domainautorität auf.

GEO und AEO: Content für ChatGPT, Claude und die Google-KI sichtbar machen

Jan: Ihr baut den Weg dahin. Genau. Dann hast du das gerade so lapidar gesagt. Optimiere einen Text für einen Agent. Viele ZuhörerInnen werden wahrscheinlich sie, oder viele davon werden zumindest auf jeden Fall eine Grundidee von SEO haben. Also so E-E-A-T-Kriterien beispielsweise berücksichtigen. Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust. Und irgendwie gucken, meine Seite muss leichtgewichtig sein, darf nicht zu langsam laden und so. So SEO-Grundkenntnis bringen ja viele mit. Aber was brauche ich denn, um für den Agent gut zu denken?

Henrik: Struktur, Tabellen, Bullet Points. Das ist gerne was, was Agenten gerne lesen. Schema Markups, das sind zum Beispiel FAQs, also Fragen und Antworten, nicht einfach nur im Text reinschreiben, sondern wirklich als Schema Markup im HTML-Sourcecode hinterlegen. Die eigentliche Aussage von dem Text in zwei, drei Sätzen ganz oben zusammenfassen, weil die KI-Agenten meistens nur den ersten Teil der Seite lesen. Und wenn dort eben in diesen Texten genau die Antwort drinsteht, die sozusagen die Frage oder den Search Prompt beantworten, präferiert er quasi den Text. Und Unique Angles, sage ich mal so. Also so eine Prompt-Abfrage funktioniert ja so, also wenn ich zum Beispiel suche nach, ich bin 33 Jahre alt, 86 Kilo schwer, gehe fünf bis sieben Mal laufen in der Woche und suche Laufschuhe. Dann nimmt er, nimmt ChatGPT diesen Prompt und bildet Entitäten daraus. Das heißt, das erkennt mein Alter, das erkennt, wonach ich, nach welchem Produkt ich suche, welche Laufintensität ich habe und so weiter. Ich suche dann zu diesen Entitäten, mache das Einzelne suchen im Internet und versuche zu verstehen, was ist das Beste, was ich dem Nutzer jetzt empfehlen kann. Das heißt, wenn ich jetzt weiß, aus Sicht der SaaS-Brand oder des Produktes, meine Zielkunden sind genau die und die, mit dem genauen Painpoint, die DSGVO schätzen, dann sollte ich halt genau dafür auch einen Text schreiben, damit, wenn dann so eine Frage kommt, genau mein Text auch empfohlen wird von dem KI-Agent. Also, da geht es wirklich um sehr Dichte des Textes, von sehr spezifischem Intent sozusagen, also Such-Intent, was die Leute als Prompt eingeben. Ja, das sind, glaube ich, schon die wichtigsten Faktoren. Und da kann man wirklich auch so Spielereien machen, dass man einfach mal testet. Wenn man sagt, man gibt mal so den Prompt ein, oder auch in Google gibt es jetzt ja auch immer mehr die AI-Overviews, und man sucht mal nach so einem Stichwort, wo man für ranken möchte, schau dir einfach mal die ersten fünf Seiten an, die da zitiert werden und verstehe, okay, was machen die? Haben die eine Tabelle? Haben die vielleicht ein Free Tool, wo man einen Quiz machen kann oder so? Und das sind dann alles Indikatoren, wo du sagen kannst, okay, das brauche ich auch alles bei mir.

Jan: Okay, also, weil das wäre gleich meine nächste Frage gewesen, in der klassischen Suchmaschinenoptimierung, war es ja dann immer leicht, so zusammenhängende Keywords zu recherchieren. Das stelle ich mir jetzt deutlich schwerer vor, zu recherchieren, welche Sätze geben Leute wohl in ChatGPT oder Claude einen, die nah an meinem Produkt dran sind? Also das heißt, da einfach erstmal gucken, was wird mir gerade geliefert, dann draufsetzen und dann gucken, was ist links und rechts an der Peripherie oder wie kann ich mir das am besten vorstellen?

Henrik: Ja, das Problem, sag ich mal, so eine Such-Keyword-Analyse zu machen in LLMs, das gibt es leider noch nicht. Das ist komplette Blackbox, wie du es gesagt hast. Also ich kann nicht datenbasiert sehen, dass die Daten hat nur Google, hat nur Claude und hat nur ChatGPT. Was sind die Promts, die zu meinen Themen eingegeben werden und wie oft im Monat die Daten? Kann man derzeit, glaube ich, noch in der Google Search Console für Google einsehen. Also wenn ihr euch da mal einloggt, gibt es manchmal ganz, ganz, ganz, ganz lange Abfragen, wo dann wirklich drin steht, I'm a marketer. Also diese typische Promptstruktur, I'm a marketer und dann siehst du, okay, das hat wirklich jemand eingegeben und dazu wurde meine Seite angezeigt. So kann man ein bisschen Gefühl bekommen, was die Leute da suchen, aber das ist längst nicht, sag ich mal, wie so eine Keyword-Analyse. Was diese ganzen LLM-Sichtbarkeits-Analysetools machen, wir nutzen solche Rankscale und da ist es so, dass es dann eher so eine Art Brainstorming ist. Du gibst deine URL an, du gibst dein Produkt an und dann schlägt es dir wahrscheinlich hier Prompts vor, die die Nutzer haben. Das ist dann auch quasi KI generiert sozusagen, dann Prompt-Ideen und dann kannst du da quasi die anselektieren und auswählen und dann geht Rankscale hin und feuert genau diese Abfragen in einem Zeithorizont, wie du es einstellst, ab. Jede Stunde, einmal am Tag, einmal die Woche. Und gibt dir dann immer eine datengetriebene Zusammenfassung, welche Marken werden erwähnt in den Antworten, welche Quellen werden genutzt, um die Antworten zu generieren, welches Sentiment wird zu meiner Marke genutzt. Also, wird eher positiv oder negativ über mich geschrieben. Und da hast du dann so ein bisschen mehr Daten dahinter, um zumindest zu verstehen, welche Marken werden auf diese Prompts und welche Quellen werden genutzt. Und dann gehst du in diese Quellen rein und versuchst zu verstehen, was machen die Quellen anders, als ich es mache. Und versuchst du es dann genauso zu machen, wie die Quellen, um dann selbst als Quelle zu erscheinen.

Jan: Ja, spannend. Und wenn ich dich da so reden höre, also ich meine, eine Sache, die ja zumindest uns in der Tech-Bubble so geht, ist, dass man klassische Suchmaschinen deutlich seltener benutzt, als es noch vor ein bis zwei Jahren der Fall war. Wenn du jetzt im Auge des Sturms, du machst einerseits das AEO-GEO-Thema, gleichzeitig hast du aber auch noch einen Fuß in der klassischen Suchmaschinen-Optimierung im klassischen SEO. Wie siehst du die Zukunft vom SEO? Ist das noch ein Thema, mit dem man sich überhaupt befassen sollte? Oder kann man auch voll auf Optimierung für Chatbots gehen?

Henrik: Würde ich immer sagen, wo stehst du derzeit? Also ich jetzt aus der Brille HappySupport. Ich habe meiner Meinung nach keine Chance, im organischen SEO zu ranken, weil ich ganz neu bin, weil es etablierte Player gibt. Ich setze jetzt voll auf das Thema GEO, weil es da eben jetzt noch Taktiken gibt, weil es Möglichkeiten auch als neuer, noch nicht Established Player gibt, dort Reichweite aufzubauen. Aus Sicht jetzt von einem etablierten Player, der schon gute Rankings im SEO hat, der auch schon eine Markenbekanntheit im Internet hat, also viel erwähnt worden ist, perfekt, das ist die beste Basis, um aufzusetzen. Also es ist ja so, dass ChatGPT, wenn du einen Prompt abgibst, auch oft eine Google-Suche macht zu diesem Prompt oder zu diesen Entitäten. Und dann nehmen sie auch oft diese ersten zehn Suchergebnisse, die da kommen, mit rein. Das heißt, wenn du dort rankst, hast du schon mal eine höhere Wahrscheinlichkeit, auch quasi mit in die Zitierung zu kommen, um dann auch Teil der Antwort zu werden. Also, das ist nochmal ganz wichtig, es gibt die Antwort. Und seitdem ChatGPT Connection to the Internet hat, also Zugriffs aufs Internet, zieht es sich sehr viel mehr Echtzeitinformation aus dem Internet und basiert ihre Antwort nicht mehr nur auf den Trainingsdaten. Und das ist der einzige Weg eigentlich, wie du kurzfristig in den KI-Suchen sozusagen sichtbar werden kannst, indem du halt als eine der Quelle genommen wirst oder in den Quellen, die sie heute schon nehmen, drin vorkommst. Und das ist so ein bisschen dieses altmodische Backlinking. Ich jetzt, der eher im GEO, also in KI-Suchen sichtbar sein will, ich versuche eher in den Quellen, die dort erscheinen, erwähnt zu werden. Da ist mir ein Link zu unserer Webseite gar nicht so wichtig, sondern es ist wichtig, dass meine Marke erwähnt wird. Weil ich dann halt die höhere Chance habe, dann auch in die Antwort zu kommen. Also long story short, wenn man heute schon gute SEO-Rankings hat, ist das eine gute Basis. Man muss aber trotzdem, man wird es auf jeden Fall im Website-Traffic trotzdem merken. Also, Keywords, habe ich gerade eine Statistik gesehen, Keywords, die quasi schon so ein AI-Overview haben oben, haben nur achtprozentige Chance, dass man überhaupt noch einen Klick auf seine Website bekommt, versus 15% davor, glaube ich. Das heißt, das haben wir auch ganz stark bei Neuroflash gesehen, als immer mehr Google auch AI-Overviews gezeigt hat, haben wir extrem viel Website-Traffic verloren. Und dadurch, dass das ja so eine Art konversationelle Suche ist und die Leute sogar Rückfragen stellen können und dann in so einen Chat reingezogen werden, bleibt man auch sehr viel mehr bei Google, sehr viel mehr in ChatGPT. Und du verlierst eigentlich die Daten des Website-Besuchers. Und deswegen ist es schon wichtig zu verstehen, ich würde sagen, gerade Google, weil Google hat immer noch über 90% des Marktanteils, auch in der Suche, dort eben in den AI-Overviews vorzukommen. Das sind schon nochmal andere Faktoren als in den blauen Links. Und gerade wenn Google jetzt auch mehr den KI-Modus auch in Deutschland forciert, ist es, glaube ich, schon wichtig, zumindestens, wenn man jetzt nicht wieder komplett auf ein neues Thema spricht, möchte aber zumindest zu verstehen, was ist der Unterschied von AI-Overviews, von den Google-KI-Modus und der traditionellen Suche. Weil da ist zum Beispiel bei Google YouTube ganz wichtig. Sehr, sehr viele YouTube-Videos werden oben in den AI-Overviews jetzt angezeigt. Und wenn ich da als digitales Produkt kaum Videomaterial habe zu meinen wichtigsten Keywords rund um mein Produkt, kann es sein, dass ich dadurch eigentlich sehr verwandte Suchende nicht mehr erreiche.

Jan: Verstehe. Also ist CEO immer noch eine starke Basis, um gute GEO zu machen. Aber GEO bietet auch Chancen, im Prinzip mit einer Marke aufzutauchen, obwohl es die Domänen noch nicht so lange gibt, wie es früher gab. Aber das Ziel ist jetzt eher in dem Bereich, dass die Marke häufig erwähnt wird und weniger, dass du tatsächlich den Traffic unbedingt auf deine Seite bekommst. Sondern, du musst relevant in den Kontext reinkommen.

Henrik: Genau. Digitale PR ist so ein Revival, feiert gerade ein Revival. Foren wie Reddit und so. Das ist aber auch eine Welt für sich. Ich habe jetzt 45 Karma-Punkte, glaube ich. Und es kostet extrem viel Zeit und auch ein großer Kontext, switch da sich in so einer Welt zurechtzufinden. Ist, glaube ich, ein sehr, sehr großer Hebel auch. Aber man kann halt auch nicht alles gleichzeitig machen. Also da dann eher smart zu überlegen, was ist die Nummer 1 Suchmaschine, auf die ich mich fokussieren will? Weil Ranking- oder Sichtbarkeitsfaktoren in ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Google sind alle unterschiedlich. Und das kann man gar nicht alles auf einmal überblicken. Deswegen auch hier Fokus, aber sich schon mit den neuen Gegebenheiten beschäftigen. Also nicht einfach sich darauf ausruhen und sagen, ja, SEO bin ich gut, dann wird es schon noch mit der AI-Sichtbarkeit.

Jan: Ja, cool. Also vielen Dank für die Einblicke da. Ich meine, wenn wir jetzt so langsam zum Abschluss kommen. Du hast ja nun ein recht spannendes Profil, das sowohl die Gründerbrille mit sich bringt, das viel Marketing mit sich bringt, das aber auch ein Tick Produkt mit sich bringt. Wie blickst du gerade so zusammenfassend auf die Phase, in der sich der Digitalmarkt in Deutschland gerade befindet?

Henrik: Ja, ich bin halt in meiner LinkedIn-Bubble gefangen. Ich sehe schon, dass das einfach viele Innovationen, ja, also so YC-Kombinator, das ist ja so die Brutstätte von ganz vielen, ja, möglicherweise erfolgreichen Softwareprodukten, Softwarefirmen, die auch so dieses Storytelling, das Marketing, so diese Longform-Videos, die man jetzt immer mehr sieht, echt perfektionieren. Und das fehlt mir halt so ein bisschen aus Deutschland. Ich glaube, wir haben jetzt, fällt mir jetzt auf, echt viele gute Beispiele, auch aus Österreich, die da, glaube ich, jetzt auch ein bisschen mitmischen. Aber so in das, ich habe mehr so den Blick auf Start-ups, und da gibt es jetzt, finde ich, wenn man sich wirklich so Anzahl Softwarefirmen anschaut, nicht so viele wie auch vielleicht in UK, USA und so weiter. Trotzdem, glaube ich, wenn man hier ein Produkt entwickelt, und das merken wir jetzt auch gerade, der Markt ist natürlich schon riesig. Und allein, quasi dieses Local, die Local Heritage, DSGVO, Fokus auf Sicherheit, das ist in vielen Firmen in Deutschland halt leider, was heißt leider, ist eben einfach ein Einkaufskriterium. Und wir haben bei Neuroflash ganz viele US-Competitor, die vielleicht im Produkt ein bisschen weiter waren als wir, trotzdem ausgestochen damit, weil wir einfach ne deutschen Support, deutsche Firma, bessere Datensicherheit und so weiter hatten. Und da frag ich mich immer so ein bisschen, ja, ist das mein Anspruch? Will ich nicht eigentlich global direkt skalieren versus, nee, vielleicht ist das auch genau der Vorteil hier, sich auch auf den lokalen Markt erst mal zu fokussieren, weil man kann nicht alles machen. Also da merken wir jetzt auch gerade bei HappySupport, dass wir da, es gibt keinen Player, der sich so, der quasi EU Datensicherheit anbietet und auch nicht vorhat, das auf der Welt neu hinzuzufügen. Das ist natürlich für uns, trotz sehr viel Konkurrenz, ein starker USP dann.

Jan: Ja, total spannende Antithese auch, weil ich höre, eigentlich habe ich immer im Ohr, als Gründer, man hat diesen Home-Bias, man denkt immer, es muss zu Hause sein und erst mal Deutschland oder erst mal DACH. Eigentlich falsch, die Welt ist größer, als du denkst, aber du sagst eigentlich, genau umgekehrt, ist eigentlich gerade eine spannende Lücke wegen den Besonderheiten, die der deutsche Markt mit besonders hohen Datenschutzanforderungen und so mit sich bringt.

Henrik: Ja, es kommt voll drauf an, wie groß ist mein Markt hier lokal, was habe ich auch für Wachstumsanforderungen, für Ziele, was habe ich für Shareholder, was haben die für Ziele. Das muss man natürlich alles mit bedenken. Aber ja, wir haben zum Beispiel bei Neuroflash extrem lange versucht, das Ganze wirklich global aufzubauen. Und dadurch, dass wir aber am Anfang relativ schnell hier in Deutschland auch eine Marke aufgebaut haben, viele starke Community hatten. Es fiel uns extrem schwer, das zu replizieren in anderen Ländern. Und das ist einfach nochmal wirklich was ganz anderes, ein Produkt auch zu entwickeln, was weltweit funktioniert. Was dann auch in der Experience so lokalisiert ist.

Jan: Ja, also nicht unterschätzen. Cool, danke Henrik für die vielen fachlichen Einblicke. Ich glaube, damit hast du vielen Leuten da draußen sicherlich weitergeholfen. Gibt es denn auch Punkte, wo du sagst, da kann dir die Community, die hier zuhört, behilflich sein?

Henrik: Also ich habe ganz, ganz viele Fragen an Produktmanager, an Customer Success Manager, in Softwarefirmen, an Gründer von Softwarefirmen. Also einfach in den Austausch kommen, gerne einfach nochmal austauschen von Gründer zu Gründer. Wir sind eben gerade bei HappySupport in einer Phase, wo wir auch sehr viel einfach im Markt uns noch austauschen. Weil unsere Plattform jetzt im ersten Moment schon sehr hilfreich ist, aber natürlich noch lange nicht da ist, wo sie sein soll. Und da einfach diesen Austausch finde ich immer richtig cool. Also dazu gerne und gerne auch einfach speziell für Fragen stellen, wenn ihr noch mehr Input oder Erfahrungsaustausch wollt, zu dem Gesagten, ich freue mich immer über Wachstumsstrategien von Softwarefirmen zu sprechen.

Jan: Alles klar. Der Link in Link zu deinem Profil ist in den Show Notes. Das heißt, wer sich da angesprochen gefühlt, einfach direkt bei LinkedIn melden.

Henrik: Cool, freue ich mich drauf.

Jan: Bist du bereit für die schnellen Schlussfragen?

Henrik: Yes, ich hoffe, ich habe zu jeder eine Antwort.

Jan: Wir werden sehen. Also die erste, da musst du einen Satz vervollständigen. Start-up-Arbeit ist...

Henrik: Die erfüllendste Arbeit, die ich mir vorstellen kann.

Jan: Schön. Das macht Gründen schöner als angestellt sein.

Henrik: Freiheit. Das war so der Grund, warum ich, glaube ich, Unternehmer wurde und auch von meiner Mutter vorgelegt bekommen habe. In Entscheidungen, von wo ich arbeite, Terminkalender, frei bestimmen.

Jan: Das klingt sehr überzeugt. Dann bin ich gespannt auf die nächste Frage. Was müsste passieren, damit du dich mal anstellen lässt?

Henrik: Ja, ich habe nichts gefunden.

Jan: Alles klar. Das heißt, das wird nicht passieren. Wir werden sehen. Wir werden dein LinkedIn-Profil lange verfolgen. Mal gucken, was da passiert.

Henrik: Never say never. Aber natürlich so ein bisschen das Risiko abwägen. Also, wenn ich jetzt, ich habe eine kleine Tochter jetzt und tendenziell planen wir da auch noch mehr. Und das ist natürlich dann immer so eine Abwägerei, wie viel Risiko kannst du gehen? Auch gerade im Finanziellen, weil ein neues Start-up aufzubauen, ohne Großfremdkapital, ist einfach, man muss da auf anderer Seite quasi einstecken. Und das kann ich natürlich nie vorhersagen. Aber so jetzt gesagt, nochmal voll ins Risiko und hoffentlich wird das jetzt erfolgreich mit HappySupport.

Jan: Alright, Daumen sind gedrückt. Welcher private Bereich deines Lebens ist am stärksten durch die digitale Produktarbeit geprägt?

Henrik: Ich glaube so, auf Probleme Lösungen finden. Also diese Lösungsorientiertheit, auch in kleinen Dingen, im privaten. Und die Struktur auch. Ich bin ein sehr, sehr strukturierter Mensch, was ich auch so im Produktmanagement oft erlebt habe, dass das extrem wichtig ist. Und so bin ich auch privat sozusagen in meinem eigenen Terminkalender, oder wie ich Sachen angehe.

Jan: Alright. Und welches Produkt, digital oder physisch, hat dich zuletzt so richtig begeistert?

Henrik: Man muss sich Claude sagen.

Jan: Okay. Ja, die Antwort ist, glaube ich, nicht das erste Mal gefallen, hier, wenn ich mich recht entsinne. Das geht echt vielen Leuten so, ja.

Henrik: Ja, also ich habe es vorhin im Podcast schon erwähnt, also der Gamechanger, das ich auch wirklich am meisten empfehle, derzeit ist KickScale als Note-Taker. Da gibt es viele, aber hilft mir enorm, da Struktur reinzubekommen, auch deren Berichte, also Austranskripten. Und das hat mir gerade mit KI zusammen extrem Produktivität gegeben, ja.

Jan: Okay, spannend. Und was ist das beste Fachbuch, das du je gelesen hast?

Henrik: Ja, gerade so im Kontext Produkt, kann ich sehr Pretotyping empfehlen. Das ist von Alberto Savoia, also das ist ein Italiener, der bei Google gearbeitet hat, hat auch eine Vorlesung in Stanford gegeben und dazu ein YouTube-Video. Also wenn man einfach mal Pretotyping in YouTube sucht, findet man das extrem viel von, was kann ich eigentlich bevor ich die Produkte entwickle, testen und validieren. Und das beste Beispiel, was ich da immer im Kopf habe, ist Transkribierung. Wie wurde die Technologie Transkribierung eigentlich validiert? Jemand saß im Hinterzimmer und der Testnutzer saß vor einem Bildschirm mit einer Tastatur, oder nicht mit einer Tastatur, sondern mit einem Mikrofon. Und er hat dann den Text reingeschrieben und im Hinterzimmer hat er es abgetippt und der Testnutzer hat es im Bildschirm gesehen, dass es transkribiert wurde.

Jan: Das ist also ein schneller Tipper.

Henrik: Genau. Er hat auf jeden Fall schnell getippt. Und damit, da sind so viele Beispiele drin, dass es sehr inspirierend war, auch für sich selbst mal zu denken, wie kann ich eigentlich gewisse Assumptions validieren, bevor ich da investiere.

Jan: Okay, spannend. Und wie steigt man heute am besten in die digitale Produktarbeit ein?

Henrik: Learning by doing, würde ich sagen. Und du hast das, glaube ich, in einem Vorgespräch auch erwähnt. Lenny's Podcast finde ich da sehr inspirierend, auch wenn es oft so amerikanischen Stil hat und quasi schon Next Level ist, sozusagen. Aber für mich ist es dann immer so der North Star, was mich inspiriert, dann ins Handeln zu kommen. Und das Handeln ist am Ende dann, glaube ich, das Wichtige.

Jan: Okay, cool. Und was sind die wichtigsten Aspekte, um langfristig in der digitalen Produktarbeit erfolgreich zu bleiben?

Henrik: Ich glaube, diese menschlichen Fähigkeiten zu verstehen und rauszuhören zwischen den Zeilen, was sie wirklich brauchen, da auch nicht diesen Scham haben, mit Menschen in Austausch zu kommen und auch vielleicht gerade jetzt, wo es schwieriger ist, Distributionen zu bekommen und Reichweite da auch mehr extrovertiert zu werden und nicht so in seinem Kämmerchen schön zu planen und zu strukturieren und zu priorisieren, sondern mehr raus in den Markt zu gehen.

Jan: Schön. Am Ende geht es um den Kontakt mit den Menschen. Welches Kulturgut, Film, Musik, Theater, was auch immer, kannst du unseren Hörern ans Herz legen?

Henrik: Puh, Binaural Beats auf Spotify ist so eine Playlist, mit der ich sehr gut in den Fokus komme. Das sind so Töne, die quasi dich in den Fokusmodus bringen. Ja, das ist mir spontan eingefallen. Sonst gucke ich gerade nicht so viele Filme.

Jan: Alles klar. Wird aber in den Show Notes verlinkt. Vorletzte Frage. Was ist der beste Ratschlag, den du hier bekommen hast?

Henrik: Ich arbeite gerne mit so Mantras, die ich so aufschnappe. Das ist jetzt per se kein Ratschlag, aber always compare yourself with whom you've been yesterday. Also, sich nicht zu sehr mit anderen Menschen, mit anderen Produkten vergleichen, sondern es geht um den Progress und wie du sozusagen gestern warst und eher was du dazu gelernt hast. Und sich damit auch so ein bisschen den Druck vielleicht rauszunehmen.

Jan: Alright, danke dir fürs Teilen. Über was hast du noch nicht gesprochen, möchtest du es aber zum Schluss noch mal loswerden?

Henrik: Ja, ich glaube gerade so am Anfang von einem Start-up oder auch wenn man ein Produkt entwickelt und man das Gefühl hat, es geht nicht so vorwärts oder warum sieht der Markt sich genau die Idee, die ich da baue oder konzipiere, nicht aufgeben. Ich glaube da einfach wirklich weitermachen, dranbleiben. Ich glaube hinter jeder dieser Erfolgstories, die man so sieht und die ja da so ein falsches Bild vielleicht auch geben, dass man jetzt innerhalb von zwei Monaten auf 3 Millionen ARR skalieren kann, finde ich immer sehr trügerisch. Die meisten erfolgreichen Firmen haben Jahre gebraucht, um da hinzukommen, wo sie jetzt heute sind. Deswegen finde ich, sich nicht trügen lassen, sondern das Wichtigste ist, glaube ich, da einfach nicht aufzugeben und nicht den Spaß daran zu verlieren.

Jan: Weit gesprochen wie ein echter Gründer. Henrik Roth, vielen Dank.

Henrik: Danke dir, Jan. Hat Spaß gemacht.

Jan: Ja, mir auch. Und damit sind wir am Ende der 21. Produktkraft-Folge. Vielen Dank, Henrik, dafür, dass du uns Rede und Antwort gestanden hast. Danke auch an Tim Nippert für das Audio-Engineering dieser Episode. Und von meiner Seite, Jan Hoppe, wünsche ich euch alles Gute und bis zum nächsten Mal. Ciao.