AI SEO/SEM
Wir entwickeln einen maßgeschneiderten KI-Workflow, der aus freigegebenen Daten Empfehlungen für die organische Suche und Entwürfe für bezahlte Kampagnen erstellt. Er prüft technisches SEO, ordnet Keywords und fasst Ergebnisse zusammen. Ihr Team prüft alles vor Veröffentlichung, Kampagnenstart oder Budgetänderungen. Der Workflow passt zu Ihrem CMS und den freigegebenen Analysezugriffen im Monatsbericht.
- Suchintention
- SEO- und SEM-Plan
- KI-Entwürfe
- Menschliche Freigabe
- Gemessene Ergebnisse
Ihr Team gibt Veröffentlichung, Kampagnenstart und Budgetänderungen frei.
- Crawlbarkeit, Seitenintention, interne Links, Sitemaps, Canonicals und hreflang prüfen.
- Anzeigenentwürfe mit Keyword-Ausschlüssen, Landingpages und vereinbarten Budgetlimits vorbereiten.
- Echte GA4-, Search-Console- und Anzeigendaten mit freigegebenem Zugriff und Einwilligung prüfen.
KI-Inhalte
Vergiss die CMS-Verwaltung. Erstelle Inhalte im Chat.
Clutch Developer entwickelt einen maßgeschneiderten KI-Content-Service für euren Redaktionsablauf. Das Team kann freigegebene Produktnotizen in einen Artikel, einen LinkedIn-Beitrag und einen Newsletter-Entwurf verwandeln, Absätze im Chat überarbeiten und Versionen für konkrete Märkte vorbereiten. Die Redaktion prüft Quellen, sieht Änderungen in der Vorschau und gibt Veröffentlichungen frei. Der Chat-Arbeitsbereich nutzt euer CMS, wenn es passt, oder ein eigens gebautes Publishing-Backend.
- Quellnotizen
- Entwurf im Chat
- Redaktionsprüfung
- CMS oder Backend
- Auswertung
Eine Person prüft die Fakten und gibt die Veröffentlichung frei; Versionen und Status werden dokumentiert.
- Freigegebene Produktnotizen, Briefings und Markenrichtlinien bilden die Quelle jedes Entwurfs.
- Fordert eine konkrete Änderung, eine Marktversion oder ein weiteres Format an und vergleicht es in der Vorschau.
- Eine benannte Person gibt die Veröffentlichung frei; Versionsverlauf und Wiederherstellung bleiben verfügbar.
- Messt qualifizierte Leads und Conversions nur mit passender Einwilligung und zulässiger Analyse; Rankings oder Traffic sind nicht garantiert.
Private KI-Computing
Manche Projekte müssen Modelle und Dokumentensuche nah an den Daten ausführen. Clutch Developer hat private physische Computer für Projekte verfügbar, die das erfordern. Wir können eine Projektumgebung für lokale Inferenz und Suche einrichten und dokumentieren, was innerhalb der Grenze bleibt, was sie verlassen darf und wie wir das prüfen.
- Nutzer
- Berechtigungen
- Lokale Suche
- Lokales Modell
- Prüfung
Alle Schritte bleiben innerhalb der vereinbarten Projektgrenze, sofern kein konkreter externer Weg genehmigt und geprüft wird.
Was Sie erhalten
Wir vereinbaren, welche Projektdaten dazugehören, wer darauf zugreifen darf und welche Netzwerkverbindungen nötig sind. Diese Grenze bestimmt den Entwurf für Modell, Dokumentenindex, Anwendung, Protokolle und Backups.
Private physische Computer für das Projekt
Clutch hat private physische Computer für Projekte verfügbar, die lokale Rechenleistung benötigen. Gemeinsam legen wir fest, ob ein Rechner oder eine isolierte Umgebung für das Projekt reserviert wird, welche Hardware vorhanden ist und welche Leistung und Antwortzeit erforderlich sind. Modellgröße, Quantisierung, gleichzeitige Anfragen und Kontextlänge beeinflussen Speicher, Geschwindigkeit und Qualität. Ein lokales Modell bietet nicht automatisch die Kapazität eines großen Cloud-Dienstes.
Inferenz und Projektwissen lokal halten
Wenn Modell und Hardware es erlauben, laufen Eingaben und Inferenz auf dem privaten Computer. Projektdokumente können innerhalb derselben vereinbarten Grenze verarbeitet, eingebettet und indiziert werden. Für Antworten werden passende Textstellen samt Quellen abgerufen. Berechtigungen regeln, wer Material hinzufügen, durchsuchen oder entfernen darf. Wir testen die Suche mit typischen Fragen: Eine überzeugende Antwort hilft nur, wenn die richtige Quelle gefunden wurde.
Die Datengrenze überprüfbar machen
Eine vollständig lokale Einrichtung kann Projektdaten zu 100 % innerhalb der vereinbarten Grenze halten, wenn externe Modellaufrufe, Telemetrie und Cloud-Synchronisierung deaktiviert sind. Wir begrenzen und prüfen ausgehenden Netzwerkverkehr; das bestätigt den Datenweg, nicht allgemeine Sicherheit.
Externe Kanäle nur nach Freigabe
Anbindungen an Slack, Telegram, WhatsApp, E-Mail oder Jira sind optional und werden einzeln freigegeben. Sensible Dokumente und Modellverarbeitung bleiben lokal; verbundene Chats erhalten nur ausdrücklich genehmigte, nicht sensible Exporte. Welche Anbindung möglich ist, hängt von API, Berechtigungen und Anbieterbedingungen ab.
Modelle nach Beispielen, Lizenz und Hardware auswählen
Offene Modellgewichte wie Qwen und DeepSeek können für manche privaten Aufgaben passen – abhängig von der konkreten Lizenz, Hardware, Latenz und benötigten Qualität. Der offizielle Qwen-Schnellstart beschreibt lokale Inferenz und Bereitstellungsoptionen; das DeepSeek-V3-Repository veröffentlicht Modell- und Hinweise zum lokalen Betrieb. Daraus folgt nicht, dass jedes Modell auf jeden Rechner passt. Wir prüfen die ausgewählten Gewichte und Lizenzbedingungen, schätzen den Ressourcenbedarf und testen Beispiele des Kunden, bevor wir die Architektur festlegen.
Wir können Abläufe in einer ähnlichen Form wie bei einem gehosteten Assistenten wie Claude Opus 4.8 gestalten: Kontext abrufen, freigegebene Werkzeuge nutzen, Zwischenschritte prüfen und eine Person um Freigabe bitten. Das ist ein Vergleich des Ablaufs und kein Beleg für gleiche Modellqualität. Das gewählte lokale Modell muss die vereinbarten Beispieltasks bestehen; für wichtige Ergebnisse bleibt ein Mensch verantwortlich.
- Erfassen Daten, Nutzer, Aktionen und externe Verbindungen im Umfang auflisten.
- Vergleichen Kandidatenmodelle und Suche mit freigegebenen Kundenbeispielen testen.
- Einrichten Berechtigungen, lokale Indizes, Protokolle, Backups und begrenzte Netzwerkwege konfigurieren.
- Prüfen Produktionskonfiguration kontrollieren und den Datenverkehr gegen die dokumentierte Grenze testen.
Als echtes System betreiben
Auch ein lokales Modell braucht Updates, Zugriffskontrollen, Speicherplatz, geprüfte Backups und einen Plan für Hardwareausfälle. Wir richten Protokolle für Anwendung und Suche innerhalb der vereinbarten Grenze ein, legen ihren Inhalt und die Leser fest und testen die Wiederherstellung. Bevor ein Modellupdate eine funktionierende Version ersetzt, prüfen wir die Abnahmestichprobe erneut. So bleibt der Betrieb auch nach der ersten Umsetzung nachvollziehbar.
Wir dokumentieren die lokale Datengrenze und prüfen die eingerichteten Netzwerkwege. Geräteschutz und laufender Betrieb bleiben wichtig.
Weitere Produkt- und Workflow-Optionen finden Sie bei der AI Factory Agency. Für ein konkretes Datenlimit oder eine bestimmte Last kontaktieren Sie Clutch Developer.
Beratung
Einführung in AI für Teams und Führungskräfte
Eine fokussierte Session, die Ihrem Team und der Führungsebene ein gemeinsames, realistisches Bild von AI vermittelt. Wir schauen, was moderne Modelle wirklich gut können, wo sie scheitern, und welche Ihrer Probleme es wert sind, sie zuerst anzugehen.
AI-Einführung und Rollout-Beratung
Ihre Teams zum täglichen Einsatz von AI zu bringen ist genauso ein Veränderungsproblem wie ein Tool-Problem. Ich helfe Ihnen, die richtigen Tools zu wählen, verständliche Datenschutzrichtlinien zu setzen und die Workshops durchzuführen, die Neugierde zu täglichen Gewohnheiten machen.
AI-Produktentwicklung
Ich baue LLM-Features, die mit echten Nutzern fertig werden — nicht nur Demos. Vom Feature-Scoping bis zum Shipping mit Evals, Guardrails und Kostenbudget — ich habe das in meinen Produkten getan und kann es in Ihren tun.
AI-Assistenten und Copilots
Custom AI-Assistenten und Copilots, die Ihr Business wirklich kennen. Ich baue Support-Agenten, internes Wissen Q&A und Ops-Copilots — auf Ihren Daten verankert, an Ihre Tools angebunden, auf den Kanälen, die Ihre Leute bereits nutzen: Web, WhatsApp, Slack.
KI ist dann nützlich, wenn sie jemandem eine konkrete Aufgabe in einem verständlichen Produkt erleichtert. Dafür reicht die Wahl eines Modells nicht: Es braucht eine klare Bedienung, verlässliche Daten, passende Berechtigungen und einen sicheren Umgang mit Fällen, die das System nicht lösen kann. Unsere AI Factory Agency entwickelt die Funktion und den zugehörigen Ablauf zusammen, damit beides im Alltag funktioniert.
Wir beginnen bei Mensch und Aufgabe
Wir klären, was Kunden oder Kollegen erreichen wollen, wo der bestehende Ablauf stockt und welche Informationen die Software nutzen darf. Daraus gestalten wir die Interaktion: Was schlägt die KI vor, was darf sie ausführen, was muss sie erklären und wie kann ein Mensch das Ergebnis ändern oder ablehnen? Eine gute Oberfläche macht Unsicherheit sichtbar und lässt wichtige Entscheidungen bei den zuständigen Personen.
Wir entwickeln das ganze Produkt
Zum Projekt können UI/UX-Recherche und Prototypen, eine iOS- oder Android-App, ein Webprodukt, APIs, Integrationen und der laufende Betrieb gehören. Wir fügen KI in vorhandene Konten, Berechtigungen und Datenwege ein oder bauen ein fokussiertes Produkt für einen neuen Anwendungsfall. Überwachung, Fehlerbehandlung und eine klare Übergabe sind so wichtig wie der Modellaufruf: Sie entscheiden, ob die Funktion auch an einem gewöhnlichen Dienstag zuverlässig nutzbar ist.
Nützliche Inhalte auffindbar machen
Wenn ein Produkt Zielgruppen erreichen muss, können wir begleitend zur Software geprüfte Inhalte erstellen und strukturieren. Das unterstützt SEO für die organische Suche, SEM für bezahlte Kampagnen, GEO für die Auffindbarkeit in generativen Antworten und ASO für App-Store-Einträge. Ausgangspunkt sind eine echte Zielgruppe, korrekte Quellen und Seiten, die gefunden werden sollten. Such- und Antwortsysteme ändern sich; Rankings, Indexierung oder Besucherzahlen kann niemand garantieren. Wir dokumentieren, was veröffentlicht wurde und was sich beobachten lässt.
Verhalten prüfen, bevor mehr Menschen es nutzen
Vor der Entwicklung vereinbaren wir repräsentative Eingaben, das erwartete Ergebnis, unzulässige Fehler und Fälle für die menschliche Prüfung. An diesen Beispielen testen wir das System, halten Erfolge und Fehler fest und entscheiden gemeinsam, ob die Ergebnisse einen Pilotversuch oder eine größere Einführung rechtfertigen. Das Resultat hängt von Qualität und Umfang der Eingaben, dem Modell, den Integrationen und dem Prüfprozess ab. Wir versprechen keinen Messwert im Voraus, sondern legen den Abnahmetest offen.
- Festlegen Einen echten Ablauf, seine Nutzer und einen messbaren Abnahmetest bestimmen.
- Bauen Die Interaktion gestalten und nur nötige Daten und Aktionen verbinden.
- Prüfen Vereinbarte Beispiele ausführen, Fehler untersuchen und nötige Freigaben beibehalten.
- Erweitern Mit den Ergebnissen den nächsten Umfang und die Betriebskapazität festlegen.
- Nutzeraufgabe
- Produktdesign
- KI + Systeme
- Menschliche Prüfung
Wo Fehler, Berechtigungen oder Geschäftsentscheidungen Urteilsvermögen erfordern, bleibt ein Mensch beteiligt.
Ein gutes KI-Briefing benennt Eingabe, gewünschtes Ergebnis, zuständige Freigabe und den Umgang mit Fehlern. Danach bemessen wir das Projekt und die benötigte Kapazität.
Wenn Projektdaten eine engere Grenze brauchen, erfahren Sie mehr über Private KI-Computing. Für ein erstes Gespräch zu Produkt oder Ablauf schreiben Sie uns.
FAQ
Was kostet ein KI-Projekt?
Die Einstiegspreise liegen bei 10.000 € für ein Projekt und 1.000 €/Monat für die monatliche Kapazitätsmiete. Das Angebot richtet sich nach Umfang, Kapazität, Einrichtung, Hardware, Kosten externer Anbieter und gegebenenfalls Steuern.
Für welche Teams eignet sich das?
Für Teams mit einer klaren Produkt- oder Betriebsaufgabe, repräsentativen Beispielen und einer Person, die Ergebnisse freigeben kann. Zuerst prüfen wir, ob KI für diese Aufgabe sinnvoll ist; eine normale Regel oder Softwareänderung kann einfacher sein.
Werden unsere Daten an einen externen KI-Anbieter gesendet?
Das hängt von der vereinbarten Einrichtung ab. Vor der Wahl eines externen Modells oder eines privaten lokalen Betriebs dokumentieren wir Datenwege und Zugriffe.
Wie stellt ihr fest, ob die KI gut genug ist?
Vor dem Pilot vereinbaren wir typische Eingaben, akzeptable Ergebnisse, Fehlergrenzen und menschliche Freigaben. Da das Ergebnis von Daten und Ablauf abhängt, messen wir anhand der vereinbarten Beispiele statt eine allgemeine Genauigkeit zu versprechen.