Wie Lars Maat eine KI-gestützte Agentur aufgebaut hat: Tools, Workflows, Team-Implementierung und Risiken

Episodenbeschreibung

Eine Agentur zu führen, die voll auf KI setzt, bedeutet nicht nur, ChatGPT für Blogbeiträge zu nutzen. Es geht darum, ganze Teile deines Tech-Stacks zu ersetzen, individuelle Tools in Wochen statt Monaten zu bauen und ein Team aus 33 Personen dazu zu bringen, KI tatsächlich in der täglichen Arbeit zu nutzen – und nicht nur in Schulungen zustimmend zu nicken.

Frederick Vallaeys, CEO & Co-Founder von Optmyzr, spricht mit Lars Maat, Gründer von Maatwerk Online in Rotterdam, darüber, wie es tatsächlich aussieht, eine Agentur zu führen, die vollständig auf KI setzt. Lars hat das vergangene Jahr damit verbracht, systematisch jedes Software-Abonnement zu prüfen, das seine Agentur nutzt, und sich zu fragen: Können wir das selbst per Vibe Coding bauen?

Die Antwort war, mehr oft als nicht, ja.

Wenn du herausfinden willst, wie du KI auf praktische Weise in dein Team bringst, ist das hier eine gute Folge.

Das wirst du lernen:

• Wie KI die Kapazität einer Agentur erweitert, statt die Arbeitszeit zu reduzieren
• Wie Lars SaaS-Abonnements durch per Vibe Coding entwickelte interne Systeme ersetzt hat
• Reale Marketing-Beispiele: von Feiertagskampagnen bis zu SEO mit Kräutern
• Wann “gut genug” wirklich gut genug ist (und wann nicht)
• Kann KI Tools wie Optmyzr ersetzen?
• Build vs. Buy: Wann Software durch KI ersetzen (und wann nicht)
• Warum MCPs und vernetzte Systeme besser sind als Standalone-Tools
• KI-Tools in der Praxis: Claude, Cursor, Sprach-Workflows und ständiges Wechseln
• Wie man 33 Menschen tatsächlich dazu bringt, KI zu nutzen
• Realer Use Case: SEO für 48 Parkstandorte in 25 Städten skalieren
• Warum Stundenpreise im KI-Zeitalter nicht mehr funktionieren (und was sie ersetzt)
• Wer in einer Agentur Innovation vorantreiben sollte

Erkenntnisse aus der Folge

Lars Maat hatte nicht vor, eine Agentur mit 33 Mitarbeitenden aufzubauen. Er startete 2012 als Freelancer, nachdem er eine Agentur verlassen hatte. Immer mehr Menschen baten ihn um Hilfe im digitalen Marketing. Aus einem Kunden wurden zwei. Aus zwei wurden fünf. Aus einem Hobby wurde ein Business.

Heute führt er Maatwerk Online in Rotterdam, ein Name, der grob mit “maßgeschneiderte Arbeit” übersetzt werden kann, was sich im Jahr 2026 auf seltsame Weise als prophetisch erwiesen hat.

Fred eröffnete das Gespräch mit einer hypothetischen Frage an Lars: Wenn du heute als Freelancer starten würdest, wie würde KI den Verlauf verändern? Lars’ Antwort kam sofort:

“Ich würde wahrscheinlich mehr Arbeit schaffen, für mehr Kunden arbeiten und wahrscheinlich auch mehr Geld verdienen, vielleicht in derselben Zeit oder sogar in weniger Zeit.”

Aber die Realität ist, wie beide wissen, komplizierter. KI reduziert die Arbeitslast nicht. Sie erweitert das Mögliche. Und wenn du zu den Menschen gehörst, die sich für das Mögliche begeistern, arbeitest du am Ende mehr, nicht weniger – nur an anderen Dingen. Dinge, die früher als “irgendwann mal”-Projekte aufgeschoben wurden, werden jetzt in zwei Wochen gebaut, und der Engpass verschiebt sich von der Umsetzung zur Vorstellungskraft.

Dieses Gespräch dreht sich darum, was passiert, wenn du aufhörst, KI als Produktivitäts-Hack zu betrachten, und anfängst, sie als Infrastruktur zu sehen. Lars hat das vergangene Jahr damit verbracht, Software-Abonnements systematisch durch per Vibe Coding entwickelte Tools zu ersetzen, interne Systeme zu bauen, die genau das tun, was sein Team braucht, und herauszufinden, wie man 33 Menschen dazu bringt, KI tatsächlich zu nutzen, statt nur in Schulungen zustimmend zu nicken.

Wie KI die Kapazität einer Agentur erweitert, statt die Arbeitszeit zu reduzieren

Fred begann mit der Frage, die sich alle stellen: Gibt dir KI tatsächlich mehr Freizeit, oder machst du am Ende einfach mehr Arbeit?

“Ich sehe mich selbst als Idioten im Business. Ich will alles wissen, was möglich ist, und ich finde alles interessant”, sagte er. “Und ich denke, du bist wahrscheinlich ziemlich ähnlich.”

Das ist die Falle oder die Chance, je nachdem, wie man es sieht. Wenn Gemini oder Claude etwas Neues veröffentlicht, taucht Lars sofort ein. Wenn Google Ads ein Feature ergänzt, will er es sofort testen. Wenn Vibe Coding etwas möglich macht, was letzte Woche noch nicht möglich war, fängt er an zu bauen.

“Bevor du dich versiehst, ist es 1 oder 2 Uhr nachts, und du solltest eigentlich ins Bett gehen, weil ich auch kleine Kinder habe, die nachts ein paar Mal aufwachen”, sagte Lars. “Aber weil es so interessant ist und man so begeistert von den Möglichkeiten ist, fängt man an, damit zu arbeiten, und man will eigentlich gar nicht aufhören.”

Fred stimmte voll zu. Er war im vergangenen Jahr häufiger nach Mitternacht wach als lange Zeit zuvor. Nicht, weil er musste, sondern weil er Dinge baut, die früher ohne ein Entwicklerteam und monatelange Planung unmöglich gewesen wären.

Das Versprechen von KI ist, dass sie all diese Arbeit für dich erledigt und dir Zeit freisetzt. Aber die Realität sieht anders aus. KI erweitert die Kapazität und ermöglicht es dir, Projekte anzugehen, die sonst auf unbestimmte Zeit liegen geblieben wären. Sie nimmt auch die Reibung heraus, Designer, Entwickler und Product Manager koordinieren zu müssen, nur um eine Idee zu testen.

Aber damit verschiebt sich die Begrenzung. Du bist nicht mehr durch die Umsetzungszeit limitiert. Du bist durch die Anzahl der Ideen limitiert, die du gleichzeitig verfolgen kannst, ohne den Verstand zu verlieren.

Fred merkte an, dass er Zeit in den Aufbau von KI-Prozessen investiert, die die Fähigkeiten seines Teams in Zukunft verzehnfachen werden. Einzelne Teammitglieder nutzen KI vielleicht, um Aufgaben schneller zu erledigen, aber sie sind nicht diejenigen, die bis spät in die Nacht wach bleiben. Das sind die Gründer und technischen Leiter, die die Möglichkeiten sehen und nicht aufhören können, sie zu erkunden.

Wie Lars SaaS-Abonnements durch per Vibe Coding entwickelte interne Systeme ersetzt hat

Lars beschrieb seine aktuelle Obsession: jedes Software-Abonnement, das Maatwerk Online nutzt, systematisch zu prüfen und sich zu fragen: “Können wir das selbst per Vibe Coding bauen?”

“Wir schauen uns jedes Abonnement an, jede Software, die wir für Dinge nutzen, und versuchen einfach, sie selbst per Vibe Coding zu bauen”, erklärte Lars. “Wir versuchen, eine große Umgebung zu schaffen, nennen wir sie ein Portal, in das jedes Stück Software und Equipment, für das wir derzeit Drittanbieter nutzen, in das Portal kommt, und wir bauen es selbst per Vibe Coding.”

Die Vorteile sind zweifach. Erstens: Kosteneinsparungen. Eigene Tools zu bauen ist günstiger als monatliche SaaS-Gebühren zu zahlen, besonders wenn diese Gebühren mit Teamgröße oder Nutzung skalieren. Zweitens: Anpassbarkeit. Du kannst genau das bauen, was dein Team braucht, statt mit den Einschränkungen von Standardsoftware zu arbeiten.

Lars nannte ein konkretes Beispiel für eine Software zur Mitarbeiterbindung. Seine Agentur nutzte ein Tool, mit dem sie Mitarbeitende anonym befragen konnten. Wenn jemand negatives Feedback gab, wollte das Team tiefer einsteigen, Folgefragen stellen, den Kontext verstehen und Beispiele erhalten. Der Anbieter sagte, das sei in seiner Software nicht möglich.

“Ich dachte nur: Wie soll das nicht möglich sein?” sagte Lars. “Also haben wir es selbst gebaut. Und es tut mir leid für diesen Anbieter, aber wir müssen euch jetzt loslassen, und wir nutzen inzwischen unser eigenes Programm.”

Fred verstand das Muster sofort. Er trifft bei Optmyzr ähnliche Entscheidungen, nicht weil die Software schlecht ist, sondern weil sie nicht schnell genug mit dem mithalten kann, was sie tun wollen.

Das ist der Wandel, der sich in der gesamten Branche vollzieht. Früher war Software eine Einschränkung. Man passte den Workflow an das an, was das Tool konnte. Aber jetzt, mit Vibe Coding, passt sich das Tool an deinen Workflow an – und wenn nicht, baust du einfach ein neues.

Reale Marketing-Beispiele: von Feiertagskampagnen bis zu SEO mit Kräutern

Fred teilte ein Marketing-Beispiel, das er in der Nacht zuvor per Vibe Coding gebaut hatte: einen Kalender mit lustigen Feiertagen, kombiniert mit einem KI-Bildgenerator.

Die Idee entstand aus einem Gespräch mit Freunden, die ein Schmuckunternehmen führen. Eine ihrer Facebook-Anzeigen hatte ungewöhnlich hohe Interaktionen. Als Fred fragte, warum, sagten sie, sie sei mit einem Nischenfeiertag verknüpft gewesen – National Pizza Day oder etwas Ähnlichem. Menschen, die sich nicht für Schmuck interessierten, interessierten sich für den lustigen Feiertag, und das erweiterte ihre Reichweite.

Fred dachte: “Daraus sollte ich etwas bauen.” Also tat er es. Er entwickelte ein System, das lustige Feiertage aus einer Kalender-API zieht, eine Figur nimmt – entweder ein Foto oder eine generierte Figur wie ein Yeti – und KI verwendet, um Bilder dieser Figur zu erstellen, die den Feiertag feiert. Danach schreibt es Social-Media-Texte, die zum Bild passen.

“Gestern habe ich tatsächlich einen Yeti für den Earth Day gemacht, der einen Recycling-Eimer auf dem Kopf hatte, und dann jonglierte er mit Getränkedosen und zerknüllten Recyclingpapierstücken”, sagte Fred. “Und genau das begeistert mich so: Die Idee kam vor zwei Wochen auf, und jetzt habe ich einen Bildgenerator, der viel besser ist als das, was du in Meta oder Google auf der Plattform bekommst.”

Lars brachte sein eigenes Beispiel ein: einen E-Commerce-Kunden, der Kräuter und Gewürze verkauft. Organisch rankten sie gut für Produktsuchen, aber der Traffic hatte sich eingependelt. Das Team brauchte eine Möglichkeit, neue Menschen auf die Website zu bringen, die noch nicht aktiv nach Kräutern suchten.

“Wir haben eine strukturierte Vorlage in HTML per Vibe Coding gebaut, in der Rezepte für jedes der Kräuter und Gewürze platziert werden konnten, die sie verkaufen”, erklärte Lars. “Wir haben KI genutzt, um Rezepte für alle Produkte zu entwickeln, die sie verkaufen. Wir haben KI verwendet, um Bilder für die Rezepte zu generieren. Wir haben alles in die HTML-Vorlage eingespeist. Wir haben KI genutzt, um die strukturierten Daten für SEO-Ergebnisse zu generieren.”

Am Ende hatten sie 400 neue Rezeptseiten auf einer Website mit 450 Produkten hinzugefügt. Innerhalb weniger Wochen schoss der organische Traffic in die Höhe. Zwar waren die Conversion-Raten für Rezeptbesucher niedriger als für Besucher von Produktseiten, aber die Rezepte schufen eine Remarketing-Zielgruppe und machten neue Menschen mit der Marke vertraut. Außerdem verlinkte jede Rezeptseite direkt auf die Produkte, die für das jeweilige Rezept benötigt wurden.

Fred mochte das Beispiel besonders, weil er während der Feiertagssaison etwas Ähnliches mit einem Adventskalender gemacht hatte. Look and Feel schrie förmlich “per Vibe Coding gebaut” – lila Farbschema, vertraute UI-Muster – aber es funktionierte. Es war funktional, und es hatte nur einen Abend gedauert, es zu bauen.

Wann “gut genug” wirklich gut genug ist (und wann nicht)

Das führte Fred zu einer wichtigen Frage: Müssen wir irgendwann mehr Zeit darauf verwenden, per Vibe Coding erstellte Projekte zu verfeinern, um die “KI-Signatur” zu entfernen, oder ist gut genug tatsächlich gut genug?

“Ich denke, das hängt vom Fall ab. In deinem Adventskalender-Beispiel wolltest du einfach etwas Lustiges für die Feiertage machen. Du wolltest Vibe Coding nutzen, und du bist darauf gekommen. Ich weiß, wahrscheinlich wirst du, sobald du zu einem Event gehst und etwas bauen willst, um dein Unternehmen potenziellen Kunden vorzustellen, deutlich mehr in Look and Feel investieren”, antwortete Lars.

Der Standard verschiebt sich je nach Kontext. Wenn du ein internes Tool baust oder eine Idee testest, ist gut genug in Ordnung. Wenn du etwas baust, das kundenorientiert ist oder deine Marke auf einer Konferenz repräsentiert, investierst du mehr Zeit in die Ausarbeitung.

“Wenn du dein erstes Projekt nutzt, wenn du dein erstes Projekt beim Vibe Coding baust, wirst du, sobald das System etwas baut, womit du okay bist, wahrscheinlich so begeistert sein und es teilen”, sagte Lars. “Und wenn du bei deinem 50. Projekt bist, wirst du wahrscheinlich sagen: ‘Okay, es funktioniert gut, aber Look and Feel ist nicht so schön. Also lass uns das anpassen.’”

Erfahrung zählt. Je mehr du baust, desto höher werden deine Standards. Aber das heißt nicht, dass du das Veröffentlichen hinauszögern solltest. Veröffentliche das Ding. Lerne daraus. Verbessere es später, wenn es wichtig ist.

Kann KI Tools wie Optmyzr ersetzen?

Fred führt ein Softwareunternehmen. Seine Kunden fragen: Warum sollten wir für Optmyzr zahlen, wenn wir unsere eigenen Tools per Vibe Coding bauen können?

Eine berechtigte Frage. Und Fred hat intensiv über die Antwort nachgedacht.

Er teilte Software in zwei Kategorien ein. Erstens: Tools, die im Wesentlichen nur eine UI-Schicht auf einer bestehenden Plattform wie Google Ads sind.

“Wir haben viele unserer Wettbewerber gesehen, die im Grunde einfach die Funktionalität neu verpacken, die Google Ads nativ bereits hat”, erklärte Fred. “Ihr gesamtes Versprechen war: ‘Nun, die Google-Ads-Oberfläche ist kompliziert. Es ist schwer, das zu finden, was man tun muss. Hier ist also vielleicht eine einfachere Version mit genau den Buttons, die du brauchst.’”

In einer KI-Welt stirbt diese Kategorie von Software. Warum für eine einfachere UI zahlen, wenn du Claude einfach sagen kannst: “Diese Kampagne pausieren” oder “Dieses Budget erhöhen”?

Die zweite Kategorie ist anders: Tools, die tiefgehende Analysen und Business Intelligence liefern, die sich wirklich schwer nachbauen lassen, etwa Daten ziehen, in Tabellen einfügen, VLOOKUPs machen und mit anderen Datenquellen vergleichen.

Hier liegt Optmyzr. Der Wert liegt nicht in der UI. Er liegt in dem über mehr als 10 Jahre aufgebauten Wissen darüber, was ein “doppeltes Keyword” eigentlich bedeutet oder wie man Budgets unter Berücksichtigung von Saisonalität, Kampagnenstruktur und Wechselwirkungen der Gebotsstrategie prognostiziert.

“Dort sehen wir uns, als eine Business-Intelligence-Schicht, in die wir über ein Jahrzehnt lang kodiert haben, was das eigentlich bedeutet”, sagte Fred. “Und das ist deterministisch. Deterministisch ist sehr wichtig, weil KI-Code nicht deterministisch ist. Er wird jedes Mal, wenn du ihn ausführst, leicht andere Entscheidungen treffen.”

Wenn du Werbebudgets in Millionenhöhe verwaltest, ist Determinismus wichtig. Du willst Leitplanken. Du willst wissen, dass du bei zweimaliger Ausführung derselben Optimierung dasselbe Ergebnis erhältst.

Aber die Mehrheit? Sie will Bequemlichkeit. Sie will ein Tool, das einfach funktioniert. Sie will automatisch eingespielte Updates, wenn Google Ads sich verändert. Sie will ihre eigene Codebasis nicht pflegen.

“Als Kunde von Optmyzr, sobald etwas Neues veröffentlicht wird, arbeitet ihr damit, und die Tatsache, dass für mich alles eingerichtet ist und es bequem ist. Ich muss mich um nichts kümmern, ich denke, zumindest im Moment wollen das die meisten Menschen da draußen”, sagte Lars.

Die Software, die überlebt, ist Software mit Tiefe, Daten und Determinismus. Die Software, die stirbt, ist Software, die nur ein hübscheres Gesicht auf jemandes API ist.

Build vs. Buy: Wann Software durch KI ersetzen – und wann nicht

Lars erklärte den Entscheidungsprozess seines Teams bei der Bewertung von Software: “Es ist nicht nur eine Budgetfrage. Es ist vor allem so etwas wie: ‘Okay, das ist das, was die Software macht, aber wir wollen eigentlich, dass sie zwei oder drei Schritte weitergeht.’ Und die Software ist im Moment nicht in der Lage, das zu tun.”

Wenn die Software das tut, was sie brauchen, behalten sie sie. Wenn sie ein paar Euro mehr pro Monat kostet, aber Zeit spart, ist das in Ordnung. Aber wenn sie wiederholt an Grenzen stoßen, bauen sie ihre eigene Version.

Der andere Grund zu bauen: Kunden die eigene Fähigkeit zu demonstrieren.

“Wir wollen unseren Kunden zeigen, dass wir in der Lage sind, solche Dinge zu bauen, APIs zusammenzubringen, Dinge zu automatisieren”, sagte Lars. “Denn wenn wir es für uns selbst tun können, können wir es auch für unsere Kunden tun.”

Die meiste Software ist aufgebläht. Sie dient Millionen von Nutzern, also hat sie Funktionen, die du nie verwenden wirst. Aber ihr fehlen auch Funktionen, die du dringend brauchst. Dort entsteht Frust.

Vibe Coding ermöglicht es dir, genau das zu bauen, was du brauchst, mit genau dem, was dein Problem heute löst.

Warum MCPs und vernetzte Systeme besser sind als Standalone-Tools

Fred lenkte das Gespräch auf MCPs – Model Context Protocols – im Grunde APIs, die KI-Systemen ermöglichen, mit Tools und Daten zu interagieren.

“Für Zuhörer, die nicht wissen, was ein MCP ist: Es ist so etwas wie eine API, eine Application Programming Interface, aber für moderne KI”, erklärte Fred. “Es ermöglicht einer API, deine Datenebene zu verstehen und auf programmatische, KI-gestützte Weise mit deinem Tool zu interagieren.”

Optmyzr hat ein MCP. Das bedeutet, du kannst Claude sagen: “Aktiviere das Optmyzr-MCP”, und jetzt kann Claude auf die Tools, Daten und mehr als 10 Jahre PPC-Wissen von Optmyzr zugreifen, ohne dass du diese Logik selbst neu aufbauen musst.

“Deine KI kann sich dann stärker darauf konzentrieren: ‘Oh, was braucht Fred heute? Was versucht er für sein Unternehmen oder seinen Kunden zu erreichen?’ Und dann kann sie sich mit Optmyzr verbinden und das tatsächlich schneller erledigen”, sagte Fred.

Lars brachte ein frustrierendes Gegenbeispiel: Ein Kunde zeigte ihm ein Sales-Reporting-Deck in Excel. Lars bat um API-Zugriff, damit er die Daten automatisch abrufen könne. Der Kunde sagte, das Reporting-Tool habe keine API. Es habe nicht einmal eine Exportfunktion. Alles müsse manuell eingetippt werden.

“Ich dachte nur: Meint ihr das ernst? Wenn ihr ein Softwareunternehmen seid und solche Dinge nicht habt, kann ich wirklich nicht verstehen, wie das zu diesem Zeitpunkt noch möglich ist”, sagte Lars. “Und glaubt ihr immer noch, dass ihr in ein oder zwei Jahren ein Unternehmen seid?”

Die Lehre: Software ohne APIs oder MCPs ist tote Software, die noch läuft. In einer AI-First-Welt ist dein Tool isoliert, wenn es sich nicht mit anderen Tools verbinden kann. Und isolierte Tools werden ersetzt.

“Solange du mit Unternehmen arbeitest, die sich mit der Geschwindigkeit von KI weiterentwickeln und Dinge wie MCPs hervorbringen, arbeitest du mit der richtigen Software”, schloss Lars.

KI-Tools in der Praxis: Claude, Cursor, Sprach-Workflows und ständiges Wechseln

Fred fragte Lars, welche Tools er im Alltag nutzt. Die Antwort zeigte etwas Wichtiges: Das Ökosystem entwickelt sich so schnell, dass selbst Experten ständig wechseln.

“Das ist auch das Problem, das ich mit KI habe”, gab Lars zu. “Wenn du davon sprichst, begeistert zu sein und gleichzeitig gestresst zu sein, gibt es so viele Tools da draußen. Und jedes Mal, wenn ein Tool ein neues Update bekommt, denkst du: ‘Hey, das ist das Tool, mit dem ich klarkomme.’ Und dann, oh, aber auf der anderen Seite hat dieses Tool dieses Update bekommen. Ich muss anfangen, das zu nutzen.”

Lars war ein Fan von Cursor. Dann wechselte er zu AI Studio von Google, weil es damals praktischer war. Aber dann merkte er, dass Cursor deinen Computer übernehmen kann, während AI Studio das nicht kann. Jetzt nutzt ein Teil seines Teams Claude Code, um das interne Portal zu bauen, das all ihre Software miteinander verbindet.

Der Punkt ist nicht, welches Tool “am besten” ist. Der Punkt ist, dass sich die Tools so schnell verbessern, dass das Beste von letztem Monat heute vielleicht nicht mehr das Beste ist.

Fred erwähnte, dass er nicht mehr tippt, sondern Sprachbefehle intensiv nutzt.

Lars stimmte zu: “Ich nutze Whisper Flow, um dem System einfach zu sagen, was ich will, und du siehst, wie der Bildschirm flackert und sich verändert, und überall tauchen Pop-ups auf, und dann hast du plötzlich etwas auf deinem Bildschirm, und es ist erledigt.”

Ob das nun Claude Code oder ein anderes Tool ist, spielt keine Rolle. Wichtig ist, die Tools zu nutzen und besser darin zu werden.

Wie man 33 Menschen tatsächlich dazu bringt, KI zu nutzen

Fred stellte die Frage, mit der sich jede Agenturleitung herumschlägt: Wie bringt man das Team dazu, KI tatsächlich zu nutzen, statt nur in Schulungen zustimmend zu nicken?

Lars war brutal ehrlich. “Am Anfang war das Problem, dass niemand es genutzt hat. Ich habe so viele potenzielle Dinge gesehen, die wir tun könnten, nicht nur in Bezug auf Effizienz, sondern auch in Bezug auf Kreativität für unsere Kunden. Und ich war wirklich begeistert, und ich habe Bildschirmvideos davon geteilt, was ich zum Beispiel in Cursor für ein paar Kunden gemacht habe und was ich gemacht habe und was das Ergebnis war. Aber ich war ständig demotiviert, weil niemand sonst es aufgegriffen hat.”

Kommt dir bekannt vor? Das ist die Realität für die meisten Agenturen. Der Gründer oder technische Leiter ist begeistert. Er baut Dinge. Er zeigt Demos. Und dann … nichts. Das Team macht weiter wie bisher.

Lars probierte einen anderen Ansatz: einen 12-wöchigen internen Kurs. “Wir sagten: ‘Okay, alle müssen diesen Kurs absolvieren.’ Es ist etwas, das wir selbst gebaut haben, und es ist im Wesentlichen nur eine Anleitung durch KI und Cursor und solche Dinge und alles, was möglich ist.”

Aber hier ist der entscheidende Punkt: Sie haben nicht nur Tools gelehrt. Sie gaben jedem Team Hausaufgaben.

“Jedes Team – also zum Beispiel das SEO-Team, das SEA-Team, das Social-Advertising-Team – bekam Hausaufgaben. Kommt mit Dingen, die ihr jeden Tag, jede Woche oder jeden Monat wiederholt macht. Kommt mit Dingen, die ihr an eurer Arbeit hasst. Kommt mit Dingen, von denen ihr denkt, dass wir sie schneller oder besser machen könnten”, sagte Lars.

Jedes Team kam mit einer Liste zurück. Dann kam die Aufgabe, die Liste zu nehmen und mit Nummer eins zu beginnen und sie mit KI zu lösen.

“Das war der Moment, in dem sich alles geändert hat”, sagte Lars. “Plötzlich nutzten es alle, oder begannen zumindest über die Möglichkeiten nachzudenken, und sie kamen auf einige großartige Tools, interne Tools, die wir nutzen konnten.”

Der Durchbruch bestand nicht darin, KI zu lehren. Er bestand darin, KI mit Problemen zu verbinden, die die Menschen bereits hatten. Sobald sie sahen, dass KI ihre tatsächlichen Frustrationen lösen konnte, wurde die Nutzung organisch.

Aber dadurch entstanden auch neue Probleme, etwa wie man bestimmte Dinge analysiert oder aktualisiert. Und genau dann erstellten sie ein Leitdokument: was wir mit KI tun können, was wir mit KI nicht tun können, wie wir über diese Dinge denken und wie wir von hier aus weitermachen.

Real use case: SEO für 48 Parkstandorte in 25 Städten skalieren

Lars teilte ein weiteres Beispiel, das zeigt, was möglich ist, wenn man KI, APIs und ein klares Geschäftsproblem kombiniert.

Ein Kunde betreibt 48 Parkhäuser in 25 Städten in den Niederlanden. Wenn man nach “parking lot Rotterdam” sucht, ranken sie gut. Aber wenn man nach “parking near Rotterdam museum” sucht, erscheinen sie nicht. Das Problem: Sie zielten nicht auf suchanfragen mit Bezug zu konkreten Aktivitäten ab.

“Wir dachten: ‘Okay, wie können wir das ändern?’” sagte Lars. “Und wir haben KI genutzt, um auf ein Python-Skript zu kommen. Wir hatten überhaupt keine Python-Kenntnisse, aber wir wussten, dass wir Python einsetzen mussten.”

Sie bauten ein System, das:

1. Die Google Things to Do API nutzte, um Aktivitäten in jeder Stadt zu erfassen
2. Die Google Maps API nutzte, um zu identifizieren, welche Aktivitäten sich in Gehweite jedes Parkhauses befanden
3. Suchvolumendaten aus der Ahrefs API zog, um stark frequentierte Aktivitäten zu priorisieren
4. KI nutzte, um SEO-optimierte Texte für Landingpages zu generieren, die auf jede Aktivität ausgerichtet waren

“Plötzlich hatten wir SEO-freundliche Texte auf der Website, komplett aufgebaut mit Python-Skripten und API-Verbindungen, wobei wir nur KI eingesetzt haben”, sagte Lars. “Und das sind alles Dinge, auf die wir vor ein paar Jahren selbst nicht gekommen wären. Und selbst wenn doch, hätten wir sie nicht innerhalb von ein oder zwei Wochen online gehabt.”

Fred dachte sofort an den nächsten Schritt: “Habt ihr jetzt strukturierte Daten? Warum speist ihr das nicht in den Campaign Automator von Optmyzr ein, und dann könnt ihr auch automatisch dynamisch generierte Anzeigen für diese Parkstandorte in der Nähe von Museen haben?”

“Genau das machen wir gerade”, bestätigte Lars.

Das ist die Stärke dieses Ansatzes. Das, was als “irgendwann mal”-Projekt aufgeschoben worden wäre, wurde in zwei Wochen gebaut und ausgerollt. Und sobald es gebaut ist, wird es zur Infrastruktur für die nächste Idee.

Warum Stundenpreise im KI-Zeitalter nicht mehr funktionieren (und was sie ersetzt)

Die beispiellose Effizienz von KI hat das traditionelle Stundenhonorar-Modell obsolet gemacht und erfordert, dass Agenturen auf ein wertbasiertes Modell umstellen.

Lars Maat erklärte, dass in diesem neuen Umfeld gilt: “Wenn ihr immer noch mit einem Stundenhonorar-Modell kalkuliert, wird das nicht mehr funktionieren. Wir arbeiten mit dem, was wir das wertbasierte Modell nennen. Das ist das, was ihr wollt, ihr zahlt diesen Betrag, und das ist das, was ihr bekommt. Und wir sprechen nicht darüber, wie viele Arbeitsstunden darin stecken.”

Bezahlt wird für das Wissen und die Erfahrung, die eine schnelle Umsetzung ermöglichen, wodurch die Geschwindigkeit der Agentur zu einem Mehrwert wird und nicht zu einem Grund für rabattierte Arbeitsleistung.

Um die Erwartungen der Kunden zu steuern und kontinuierliche Weiterentwicklung zu finanzieren, sollten Agenturen transparent über ihre Preisstruktur sein. Maatwerk Online sagt den Kunden: “X Prozent der Gebühr, die ihr an uns zahlt, werden für interne Innovationszeit verwendet, und genau dort kommen wir auf solche Dinge. Natürlich bezahlt ihr dafür, aber ihr profitiert auch davon.”

Dieser Ansatz rechtfertigt nicht nur den Wert, sondern verschafft der Agentur auch den Spielraum, Mitarbeiterzeit ausschließlich für Innovation zu reservieren, was für das langfristige Überleben im KI-Zeitalter entscheidend ist.

Wer sollte in einer Agentur innovieren?

Fred wies darauf hin, dass er bei Optmyzr die Rolle des Innovators übernimmt - verschiedene Tools ausprobiert, herausfindet, welche funktionieren, und dann das Team dazu bringt, sie zu übernehmen. Das ist die “PPC doctor”-Rolle, über die er in einem seiner Bücher geschrieben hat: das Problem verstehen, wissen, welche Lösungen es gibt, die Abwägungen verstehen. Agenturen müssen jedoch nicht jeden Mitarbeiter mit dieser Denkweise ausstatten.

Lars Maat gab eine realistische Einschätzung: “Gleichzeitig - und ich denke, das ist in jedem Unternehmen ähnlich - gibt es vielleicht 80 oder 90 % der Menschen, die kein Innovator sein wollen. Sie wollen einfach nur zur Arbeit kommen, ihre Arbeit machen, mit Kollegen sprechen, die Probleme für die Kunden lösen, und das ist völlig in Ordnung.”

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Einführung in der gesamten Agentur liegt darin, die Energie auf eine kleine Kerngruppe von Enthusiasten zu konzentrieren.

Laut Lars gilt: “Solange ihr vier oder fünf Leute im Raum habt, die dafür brennen und damit testen, werden die anderen 30 Leute auch gut klarkommen.”

Diese Innovatoren sind dafür verantwortlich, die Systeme aufzubauen, die Erkenntnisse zu dokumentieren und dieses Wissen in nutzbare Systeme für den Rest des Teams zu übersetzen. So ist sichergestellt, dass sowohl Menschen, die darin aufgehen, neue Möglichkeiten zu erkunden, als auch Menschen, die einfach gute Arbeit leisten wollen, die notwendigen Systeme haben, um beide Gruppen zu unterstützen.

Episode Transcript

Frederick Vallaeys: Hallo und willkommen zu einer weiteren Folge von PPC Town Hall. Mein Name ist Fred Vallaeys. Ich bin euer Gastgeber. Außerdem bin ich CEO und Mitgründer von Optmyzr, einem Unternehmen für PPC-Management.

Für die heutige Folge holen wir einen weiteren der 50 einflussreichsten PPC-Experten dazu, und dieser hier sitzt in den Niederlanden. Er ist schon seit sehr langer Zeit in der Branche. Und der Grund, warum ich ihn heute in die Show geholt habe, ist, dass er wie ich ein großer Fan von KI, Vibe Coding und davon ist, neue Wege zu finden, Dinge mit all dieser coolen Technologie zu machen, die wir haben.

Unser heutiger Gast ist also Lars Maat. Ich weiß nicht, wie man das auf Englisch sagt, weil ich ursprünglich auch Niederländisch spreche. Also, Lars Maat von Maatwerk Online und außerdem Mitgründer von The Social Club. Ich bin gespannt, was Lars mit uns teilt. Und damit legen wir los mit dieser Folge von PPC Town Hall.

Lars Maat: Danke, dass ich dabei sein darf. Ja, das war eine gute Einleitung. Du sprichst den Namen richtig aus.

Frederick Vallaeys: Oh, gut. Gut. Wie sprechen die Leute auf Englisch deinen Nachnamen aus?

Lars Maat: Maat, Matt, glaube ich. Wenn ich auf einer Veranstaltung bin und sie mich als Speaker ankündigen, glaube ich, kommen die meisten einfach gut mit Matt zurecht.

Frederick Vallaeys: Okay. Ja, das ist nicht so schwer auszusprechen, oder? Aber das führt auch zu deinem Firmennamen, nämlich Maatwerk Online. Das ergibt für unsere englischsprachigen Zuhörer wahrscheinlich nicht viel Sinn, also erklär das vielleicht ein bisschen.

Lars Maat: Ja. Also, ich bin mir nicht sicher, was das englische Wort für Maatwerk ist. Aber im Grunde bedeutet es, dass wir eine Digitalagentur mit Sitz in Rotterdam in den Niederlanden sind und nicht für jedes Unternehmen mit Standardpaketen arbeiten. Wir versuchen, einen Plan auf Basis der Bedürfnisse des Unternehmens zu erstellen.

Also - es ist nicht so nach dem Motto: “Hey, wenn du willst, dass wir deine PPC-Kampagnen betreuen, kostet dich das X im Monat.” Jedes Unternehmen hat seinen eigenen Preis, Plan und seine eigene Strategie. Und in den Niederlanden nennen wir das Maatwerk. Daher kommt also im Grunde der Name.

Frederick Vallaeys: Ja. Also im Grunde maßgeschneidert, oder? Das wäre die Übersetzung, die mir einfallen würde. Ja, großartig. Wie lange gibt es Maatwerk Online schon?

Lars Maat: Nun, eigentlich eine lustige Geschichte. Ich habe vorher in einer Agentur gearbeitet, aber die Standards der Agentur entsprachen irgendwann nicht mehr meinen Standards. Und zu der Zeit - und ich spreche von etwa 2012, 2013 - haben mich viele Leute gefragt: “Hey, du arbeitest doch im digitalen Marketing. Kannst du das für uns machen? Könntest du uns dabei helfen?”

Und das war im Grunde der Grund, warum ich beschlossen habe, als Freelancer für mich selbst zu arbeiten. Und ich hatte nie vor, Mitarbeiter oder eine richtige Agentur zu haben. Und hier sind wir nun im Jahr 2026. Ich sitze in einem großen Büro in Rotterdam, und wir haben 32, 33 Leute, die in der Agentur arbeiten. Also so etwas wie ein Hobby, das schiefgelaufen ist.

Frederick Vallaeys: Nun, Glückwunsch zum Erfolg deines schiefgelaufenen Hobbys. Aber es sind interessante Zeiten, oder? Denn natürlich bist du vom Freelancer dazu übergegangen, all diese Leute einzustellen, weil du die Arbeit von 33 Personen vermutlich nicht allein hättest machen können. Aber sagen wir, du hättest die Agentur oder das Freelancer-Unternehmen heute gegründet. Wie siehst du KI als Enabler dabei?

Lars Maat: Nun, das ist schwierig, weil man, wenn man darüber nachdenkt, wie ich es in den Anfangstagen gemacht habe und wie ich es jetzt machen würde, komplett anders vorgehen würde. Es gibt so viel mehr Möglichkeiten, Dinge viel besser, schneller und präziser zu machen - nicht nur mit KI, sondern auch mit Automatisierungen, denn ich glaube, viele Leute verwenden das Wort KI, während sie eigentlich mit Automatisierungen arbeiten. Da gibt es natürlich einen Unterschied.

Aber ja, ich würde wahrscheinlich mehr Arbeit erledigen, für mehr Kunden arbeiten und wahrscheinlich auch mehr Geld verdienen - vielleicht in derselben oder sogar in weniger Zeit, als ich früher gebraucht habe.

Frederick Vallaeys: Ja. Und für mich ist das interessant, weil manche Leute darüber sprechen, dass KI Dinge schneller macht, oder? Also kannst du das, was du normalerweise an einem normalen Arbeitstag gemacht hättest, in ein oder zwei Stunden erledigen. Aber dann ist die Frage: Nimmst du dir diese zusätzlichen sechs Stunden oder, wenn du einen langen Arbeitstag hast, diese zusätzlichen 10 Stunden, und genießt du einfach etwas Freizeit, Zeit mit der Familie, oder machst du am Ende einfach mehr? Übernimmst du mehr Kunden? Machst du mehr Projekte?

Und für mich war es spannend, weil es mir einfach ermöglicht hat, Projekte anzugehen, die ich früher aufgeschoben hätte, weil sie einfach zu lange gedauert hätten. Ich hätte mit zu vielen Leuten sprechen müssen, um sie umzusetzen. Ich hätte Frust gehabt, weil sie meine Vision vielleicht nicht verstehen. Und dann ist das Hin und Her einfach endlos.

Aber ich merke, dass ich begeisterter, aber auch gestresster bin als je zuvor. Und gestresst einfach deshalb, weil ich am Ende mehr Dinge mache. Aber die Begeisterung liegt darin, diese Dinge überhaupt machen zu können. Und bei dir - wie wirkt sich das im Hinblick auf KI aus? Nimmst du dir weniger Auszeit, oder machst du einfach komplett neue Dinge?

Lars Maat: Ich denke, die Begeisterung ist auch der Hauptgrund für den Anstieg des Stresses. Denn ich sehe mich selbst als einen Idioten im Business. Ich will alles wissen, was möglich ist, und ich finde alles interessant. Und ich denke, du bist wahrscheinlich ziemlich ähnlich.

Das Problem für mich ist also: Sobald Gemini oder Claude etwas Neues veröffentlicht, oder Google Ads etwas Neues veröffentlicht, will ich sofort eintauchen. Und heutzutage, mit all den Informationen, die verfügbar sind, und all den Möglichkeiten, die es zum Beispiel im Bereich Vibe Coding gibt, fängst du sofort an zu testen. Und ehe du dich versiehst, ist es 1 oder 2 Uhr nachts, und du solltest eigentlich schlafen gehen, weil ich auch kleine Kinder habe, die ein paar Mal in der Nacht auftauchen.

Aber weil es so interessant ist und man so begeistert von den Möglichkeiten ist, fängt man an, damit zu arbeiten, und man will eigentlich gar nicht aufhören. Zumindest ist das meine Erfahrung.

Frederick Vallaeys: Ja, absolut genauso hier. Ich meine, die Anzahl der Male, in denen ich ungewöhnlich spät, weit nach Mitternacht, bei der Arbeit war, ist viel höher als früher. Aber es ist spannend, oder? Also, erzähl mir, was das aktuelle Projekt ist, das dich nachts wach hält und tagsüber programmieren lässt.

Lars Maat: Ja. Also, was wir derzeit im Unternehmen machen, ist, dass wir uns jedes Abonnement, jede Software ansehen, die wir für Dinge nutzen, und dann versuchen wir einfach, sie selbst zu vibe-coden. Und wir versuchen, eine große Umgebung zu schaffen, nennen wir sie zum Beispiel ein Portal, in das jede Software und jede Ausrüstung, die wir derzeit von Drittanbietern beziehen, in das Portal kommt, indem wir sie selbst per Vibe Coding bauen. Und es ist wirklich erstaunlich, nicht nur was möglich ist, sondern auch, wie viel Geld man sparen kann, wenn man seine eigenen Programme baut.

Und gleichzeitig kannst du diese Programme maßgeschneidert für dein Unternehmen erstellen. Zum Beispiel haben wir eine Software, die wir für - wie sagt man das? - Mitarbeiterengagement und Mitarbeiterzufriedenheit im Unternehmen nutzen. Und das ist völlig anonymisiert, aber wir können Fragen stellen, und die Leute im Büro antworten darauf, aber wir wissen nicht, wer antwortet.

Aber sobald jemand eine negative Antwort gibt, wollen wir tiefer in diese Antwort eintauchen. Okay, warum ist das so? Hast du Beispiele und so weiter? Und der Anbieter sagt uns im Grunde: “Ah, das ist in unserer Software nicht möglich.” Und ich denke mir: “Wie soll das nicht möglich sein?”

Also haben wir es selbst gebaut. Und es tut mir leid für diesen Anbieter, aber wir müssen euch loslassen, und wir nutzen heutzutage unser eigenes Programm. Und genau das ist wirklich spannend. Und ich weiß, das ist kein PPC-Beispiel, aber die Möglichkeiten mit all den Dingen, die man heutzutage im Bereich Vibe Coding und mit KI machen kann, sind unglaublich.

Frederick Vallaeys: Ja. Und lass mich vielleicht ein Marketingbeispiel dazu geben. Aber ich verstehe total, was du meinst, oder? Man schaut sich den Status quo an, baut ein bisschen vom Status quo in Vibe Code nach, und dann ist es wie diese leere Leinwand, auf der man einfach per Prompt noch eine Sache mehr machen kann.

Und was mich manchmal frustriert, ist, dass ich sehe, wie Menschen im Status quo feststecken. Sie sagen also: “Oh mein Gott, ich habe gerade eine Version von, sagen wir, PowerPoint, per Vibe Coding gebaut. Super, aber was war es an PowerPoint, das dich überhaupt frustriert hat und das du anders machen wolltest?”

Das Marketingbeispiel, das ich letzte Nacht per Vibe Coding gebaut habe, war ein Kalender mit lustigen Feiertagen. Also so etwas wie National Donut Day oder National Pizza Day oder National Scratch Your Back Day. Und dann ein Bildgenerator, der eine Figur nimmt. Das kann entweder ein Bild von dir sein oder eine Figur, die du generiert hast, wie ein Yeti oder ein Hund, und dann noch ein paar Dinge. Und dann setzt die KI zusammen, was diese Figur am National Pizza Day machen könnte.

Und dann beginnt sie, das Bild dafür zu generieren. Sie setzt die Figur mit ein paar Accessoires mithilfe des Llama Nano Modells zusammen. Und dann schreibt sie eine kleine Beschreibung dazu, was man auf Social Media posten könnte, dass diese Figur tut und das mit diesem besonderen lustigen Feiertagsevent zusammenhängt.

Und dann hatte ich das, und ich dachte: “Oh, das nächste coole Ding wäre, das in Videos umzuwandeln, oder?” Also einfach noch ein Prompt. Und gestern habe ich tatsächlich einen Yeti für den Earth Day gemacht, der einen Recyclingbehälter auf dem Kopf hatte und dann die Getränkedosen und die zerknüllten Recyclingpapierstücke jonglierte.

Und es war ein wunderschönes Bild, und ich dachte: “Okay, noch eine Sache. Mach daraus ein Video.” Jetzt jongliert er diese Dinge tatsächlich. Und genau das war für mich so spannend: Das ist etwas, dessen Idee vor zwei Wochen entstand, als ich mit ein paar Freunden gesprochen habe. Und diese Freunde erzählten mir - ich schaute mir ihre Facebook-Kampagne an, und eine Anzeige fiel dadurch auf, dass sie deutlich mehr Engagement hatte. Und ich fragte mich: “Woran lag das bei dieser Anzeige?”

Und mein Freund meinte: “Nun, es hing einfach mit einem besonderen Feiertag zusammen, und aus irgendeinem Grund hat das bei einer ganz anderen Gruppe von Menschen Anklang gefunden, die wir normalerweise ansprechen. Und sie interessierten sich nicht für den Schmuck, den sie verkaufte, sondern dafür, dass es um diesen besonderen lustigen Feiertag ging.” Und ich dachte: “Oh, da sollte ich etwas draus machen.”

Und daraus wurde dann ein Abend voller Vibe Coding und dem Motto: “Lass uns noch eine Sache machen, noch eine Sache.” Und jetzt habe ich einen Bildgenerator, der viel besser ist als das, was du in der Plattform bei Meta oder Google oder irgendwo anders bekommst.

Lars Maat: Schön. Ich habe auch ein Marketingbeispiel. Wir arbeiten für einen E-Commerce-Shop, der Kräuter und Gewürze verkauft, und die sind schon seit einiger Zeit im Geschäft. Wenn man also SEO-mäßig sucht - zumindest in den Niederlanden - und nach einigen der Kräuter und Gewürze sucht, die sie verkaufen, sind sie in den organischen Ergebnissen ständig auf Platz eins, zwei oder drei.

Aber das Problem ist: Es geht nicht zurück, aber es wächst auch nicht mehr. Sie sind sozusagen auf einem Plateau. Also haben wir uns gefragt: “Okay, was können wir tun, um den Umsatz zu steigern, neue Leute auf die Website zu bringen und so weiter?”

Also haben wir ein strukturiertes Template, ein HTML-Template, per Vibe Coding erstellt, in das Rezepte für jedes der Kräuter und Gewürze, die sie verkaufen, eingefügt werden konnten. Wir haben KI genutzt, um Rezepte für alle Produkte zu erstellen, die sie verkaufen. Wir haben KI genutzt, um einen Bildgenerator für das Rezept zu erstellen, über das sie gesprochen haben. Und dann haben wir alles in das HTML-Template eingespeist.

Wir haben KI genutzt, um die strukturierten Daten für die SEO-Ergebnisse zu generieren. Und plötzlich hatten wir diese Website für Kräuter und Gewürze, auf der 450 Produkte waren, aber jetzt gibt es dort auch 400 Rezepte online. Und innerhalb weniger Wochen/Monate generierten sie plötzlich deutlich mehr Besucher auf der Website. Und die Conversion-Rate für diese Besucher ist viel niedriger, weil sie nicht gezielt nach dem Kauf von Kräutern suchen. Sie suchen nach einem Rezept für dieses Kraut.

Aber wenn sie sich das Rezept auf der Website ansehen, haben wir natürlich sichergestellt, dass die Produkte, die im Rezept verwendet werden, direkt von dieser Seite aus gekauft werden können. Dadurch kommen neue Leute, die die Marke kennenlernen. Es generiert natürlich Verkäufe. Es generiert eine Remarketing-Zielgruppe für unsere Google Ads. Und das alles ist mit KI gebaut.

Und es ist einfach überwältigend, dass wir das selbst machen konnten. Wir brauchten keinen Entwickler. Wir hatten den Plan, und die Umsetzung dauerte etwa zwei Wochen. Es ist unglaublich.

Frederick Vallaeys: Ja, das gefällt mir sehr. Ich hatte etwas Ähnliches. Als es die Weihnachtszeit war, also Weihnachten, der Adventskalender, den überraschenderweise tatsächlich viele Menschen in den Vereinigten Staaten nicht kennen. Aber ich dachte -

Lars Maat: Ich habe gesehen - ich weiß, welches Beispiel du mir erzählen wirst. Ich habe den Adventskalender gesehen und sofort gewusst: Das hat er per Vibe Coding gebaut. Das Look and Feel war eindeutig vibe-coded.

Frederick Vallaeys: Genau. Lustig ist, dass alles, was per Vibe Coding gebaut ist, meistens mit der Farbe Lila beginnt. Und ich habe mit ein paar Leuten gesprochen, die bei OpenAI arbeiten, und die meinten: “Ja, ChatGPT und wie es Code schreibt, liebt Lila wirklich.” So wie man KI-geschriebene Artikel erkennen kann, kann man auch KI-generierte, per Vibe Coding erstellte Projekte ziemlich gut erkennen.

Aber ja, bei diesem Adventskalender wollte ich natürlich, dass es ein sehr schnelles Projekt wird, also war da immer noch dieses Gefühl - wie du sagst, man konnte erkennen, dass es vibe-coded war. Aber wie denkst du darüber? Glaubst du, dass wir irgendwann mehr Zeit damit verbringen werden, per Vibe Coding diese KI-Spuren zu entfernen, damit es so aussieht, als wäre es von einem Menschen gebaut worden, und wir am Ende all die Zeit wieder aufbrauchen, die wir ursprünglich gespart haben?

Lars Maat: Ich denke, das hängt vom Fall ab. In diesem Beispiel mit deinem Adventskalender wolltest du einfach etwas Lustiges für die Feiertage machen. Du wolltest Vibe Coding nutzen, und du bist darauf gekommen. Und ich weiß, wahrscheinlich wirst du, wenn du zu einer Veranstaltung gehst und etwas bauen willst, um dein Unternehmen potenziellen Kunden vorzustellen, deutlich mehr in Bezug auf Look and Feel in das Vibe Coding stecken, damit es auffällt. Es ist stärker mit der Marke verbunden.

Und ich denke, das gilt für jedes Beispiel. Wenn du dein erstes Projekt nutzt, wenn du dein erstes Projekt per Vibe Coding baust, wirst du wahrscheinlich, sobald das System etwas erstellt, womit du okay bist, so begeistert sein, dass du es teilen wirst. Und wenn du bei deinem 50. Projekt bist, wirst du wahrscheinlich sagen: “Okay, es funktioniert gut, aber das Look and Feel ist nicht so schön. Also lass uns das anpassen.” Und ich denke, das ist im Moment der Fall.

Frederick Vallaeys: Ja. Okay. Also, ich leite ein Softwareunternehmen, und meine Kunden stellen mir natürlich Fragen. So nach dem Motto: „Warum sollten wir ein Optmyzr-Abonnement bezahlen, wenn man doch vermutlich einfach per Vibe Coding arbeiten kann?“

Ich habe also eine Antwort darauf, und ich möchte sie mit dir durchgehen und sehen, was du davon hältst. Ich denke, es gibt zwei Kategorien. Es gibt mehr als zwei, aber lassen wir es einfach bei zwei Kategorien von Software. Da ist zum einen Software, die im Grunde nur eine UI-Schicht über Google Ads ist.

Und wenn wir bei Optmyzr viele unserer Wettbewerber sehen, dann sehen wir, dass sie im Grunde nur die Funktionalität neu verpacken, die Google Ads nativ bereits hat. Und ihr gesamtes Verkaufsargument war so etwas wie: „Nun, die Google-Ads-Oberfläche ist kompliziert. Es ist schwer, das zu finden, was man tun muss. Hier ist also vielleicht eine einfachere Version mit genau den Buttons, die du brauchst.“ Aber im Kern macht sie immer noch genau das, was du auch direkt in Google Ads hättest erledigen können.

Und dann gibt es noch eine andere Kategorie von Tools, die vielleicht ein bisschen mehr wie Optmyzr ist, wo es heißt: „Nun, wir verpacken keinen alten Kram neu. Wir machen tatsächlich sehr tiefgehende Analysen, die etwas komplexer sind und für eine Agentur oft viel Datenziehen, das Einpflegen in Tabellen, VLOOKUPs und den Vergleich mit anderen Datenquellen beinhalten.“ Es ist also diese Backend-Arbeit.

Aber wie man das dann präsentiert, ist manchmal etwas sperrig, oder? Denn es passiert so viel, dass es schwierig ist, dafür eine wirklich schöne Benutzeroberfläche zu bauen. Und deshalb hatten wir viele Jahre lang Schwierigkeiten, weil die Leute sich diese schönen UIs angeschaut und gesagt haben: „Oh, warum kann Optmyzr nicht genau so sein?“

Aber jetzt, glaube ich, verschiebt sich das, weil die UI-Schicht, die Präsentationsschicht, wirklich verschwindet. Genau das ist das, was du per Vibe Coding machst. Und warum überhaupt Vibe Coding? Warum sagst du der KI nicht einfach, was du tun willst? Das ist dann deine Benutzeroberfläche, um festzulegen, wie die Dinge sein sollen.

Und dann muss sie die eigentliche Arbeit erledigen, die tief im Anzeigensystem steckt. Sie könnte sich mit der Ads API verbinden, aber da steckt viel Nuance drin, oder? Also, Moment mal: Wenn du sagst, wir müssen ein doppeltes Keyword entfernen, was ist dann überhaupt ein doppeltes Keyword? Geht es nur um den Text des Keywords, oder müssen wir uns das Targeting verschiedener Kampagnen, das Dayparting und die Budgeterschöpfung zu bestimmten Tageszeiten ansehen? Da fließen also all diese Dinge mit ein.

Und genau da sehen wir uns als Business-Intelligence-Schicht, weil wir über ein Jahrzehnt damit verbracht haben, zu codieren, was das eigentlich bedeutet. Also: Okay, du willst diese Sache tun. Hier ist die sehr ausgefeilte Analyse und Manipulation der Daten, die dich genau zu dem Ergebnis bringt, das du erreichen wolltest. Und das ist deterministisch. Und Determinismus ist sehr wichtig, weil KI-Code nicht deterministisch ist. Er wird bei jedem Lauf leicht andere Entscheidungen treffen.

Aber wenn du mit Werbebudgets in Millionenhöhe arbeitest, willst du Determinismus. Du willst wissen, dass es in Ordnung ist, wenn du sagst: „Oh, mach diese Keyword-Optimierung“, eines der Optmyzr-Tools dafür einzusetzen, weil dir das Leitplanken gibt. Und genau da, glaube ich, wird Software anfangen, sich voneinander zu unterscheiden.

Und es ist die Software, die deine Wissenshistorie hat, dein Daten-Repo im Grunde, oder die diese Business-Intelligence-Schicht hat, die wirklich schwer zu replizieren ist. Wenn du also Dinge aufbaust, wenn du Entscheidungen darüber triffst, welche Software du behältst, dann erklär mir mal: Passt das zu deiner Denkweise, oder gibt es noch andere Dinge, auf die du schaust?

Lars Maat: Ja. Ja. Ich kann dir da vollkommen zustimmen, und speziell wenn ich mir das Optmyzr-Tool anschaue. Ich denke, der Unterschied ist: Es gibt wahrscheinlich ein paar Leute da draußen, die so begeistert vom Vibe Coding sind und so sehr Geeks im positiven Sinne des Wortes, und die sagen: „Ich will das selbst machen.“ Und okay, vielleicht verlierst du diese Leute als Kunden.

Aber andererseits denke ich, dass viele Leute dein Tool im Grunde deshalb nutzen, weil ihr so viele Daten habt und so viele Updates ausspielt. Ich glaube, ihr habt gestern oder vorgestern auch wieder etwas Neues aktualisiert, wenn ich mich nicht irre. Und als Optmyzr-Kunde ist es so: Sobald etwas Neues veröffentlicht wird, arbeitet ihr direkt damit. Und die Tatsache, dass für mich alles an seinem Platz ist und es bequem ist – ich muss mir um nichts Gedanken machen – alles ist da.

Und ich denke, zumindest im Moment ist die Mehrheit der Leute da draußen – wir Geeks reden über Vibe Coding und darüber, Dinge selbst zu machen, aber 80 oder vielleicht sogar 90 % der Marketer da draußen nutzen es im Moment noch nicht, oder zumindest nicht auf die ausgefeilte Weise, wie wir es nutzen, und mit den Möglichkeiten, die bereits verfügbar sind.

Wenn wir also darüber nachdenken, welche Software wir uns anschauen, dann ist das nicht nur eine Budgetfrage. Natürlich geht es hauptsächlich darum: „Okay, das ist das, was die Software macht, aber wir wollen eigentlich, dass sie das hier macht“, und das sind dann zwei oder drei Schritte weiter. Und die Software kann das im Moment nicht, wegen der Art und Weise, wie sie in der Vergangenheit gebaut wurde oder was auch immer. „Warum können wir das nicht einfach selbst machen?“

Und wenn die Software das kann, was wir wollen, und uns ein paar Euro mehr im Monat kostet, ist das auch okay. Das ist also ein Grund. Und ein anderer Grund ist, dass wir unseren Kunden zeigen wollen, dass wir in der Lage sind, solche Dinge zu bauen und APIs miteinander zu verbinden, Dinge zu automatisieren, denn wenn wir es für uns selbst tun können, können wir es auch für unsere Kunden tun. Und sie profitieren ebenfalls von diesen Schritten. Das ist also hauptsächlich der Grund, warum wir uns das anschauen.

Frederick Vallaeys: Ja, und das ist eigentlich brillant, oder? Denn euer Firmenname, Maatwerk – maßgeschneidert – wir bewegen uns auf eine Ära zu, in der Software maßgeschneidert ist. Und Sam Altman sagt, es sei On-Demand-Software. Und was das im Kern bedeutet, ist Software genau für das, was du in genau diesem Moment brauchst.

Und sie baut einfach genau das, was dort gerade notwendig ist. Und wenn du dir so viele Softwares anschaust, sind sie alle aufgebläht, weil sie die Bedürfnisse von Millionen von Menschen erfüllen müssen. Deshalb haben sie all diese Funktionen. Aber ehrlich gesagt: Was nutzt du in der durchschnittlichen Software-Suite, die du einsetzt, wirklich, oder? Du verwendest also nur einen Bruchteil dessen, was sie anbieten, aber brauchst du dann all diese zusätzlichen Dinge, die sie nicht anbieten? Und genau da kommt die Frustration ins Spiel.

Wenn ich mir dieses Szenario ebenfalls anschaue, dann habe ich ähnliche Entscheidungen getroffen wie du, was Software betrifft, in die wir nicht mehr investieren müssen – nicht, weil sie schlecht ist, sondern einfach, weil sie nicht schnell genug mit der Geschwindigkeit mitgehen kann, mit der wir uns bewegen wollen. Aber lass uns über MCPs und Daten-Connectoren sprechen, oder? Denn auch hier gibt es Dinge, die diese Unternehmen gut machen.

Wenn ich also auf dem aufbauen kann, was sie tun, es aber noch ein kleines bisschen weiter treiben kann, dann ist das tatsächlich nützlich, oder? Dafür gibt es das Konzept eines MCP, was für Zuhörer, die nicht wissen, was ein MCP ist, so etwas wie eine API ist, eine Application Programming Interface, aber für das moderne KI-Web. Es ist also ein Model Context Protocol.

Im Grunde ermöglicht es einer API, deine Datenebene zu verstehen und mit deinem Tool auf eine Art programmatische KI-Weise zu interagieren. Und hier hat Optmyzr dann zum Beispiel einen MCP. Und jetzt kannst du mit Claude Code sprechen und sagen: „Aktiviere den Optmyzr MCP“, weil du damit die Optmyzr-Fähigkeit aktivierst.

Jetzt bittest du Claude also nicht mehr darum, herauszufinden, wie man eine Keyword-Manipulation oder eine Budgetprognose dafür macht. Es kann sich Optmyzr und die mehr als 10 Jahre an Wissen ansehen, die wir in die Art und Weise eingebaut haben, wie diese Tools korrekt und innerhalb von Leitplanken funktionieren, oder? Aber Claude, deine KI, kann sich stärker darauf konzentrieren: „Oh, was braucht Fred heute? Was will er für sein Unternehmen oder seinen Kunden erreichen? Ah, okay.“ Und es gibt ein Tool von Optmyzr, mit dem wir uns verbinden und das Ganze tatsächlich schneller erledigen können.

Deshalb bin ich bei diesen MCPs so begeistert. Erzähl mir ein bisschen, wie du über MCPs nachgedacht hast und wie du sie nutzt.

Lars Maat: Nun, ich denke, du hast vollkommen recht. Und das Schöne ist, dass du als Inhaber des Unternehmens so stark in die Möglichkeiten eingebunden bist. Und du wusstest, dass, sobald MCPs auftauchen, dir wahrscheinlich sofort klar war: „Wir brauchen einen MCP.“

Und es gibt immer noch viele Softwares da draußen, die keinen MCP oder nicht einmal einen API-Call haben. Ich war buchstäblich zwei oder drei Stunden vor diesem Meeting in einem Call, in dem mir ein Kunde ein Reporting-Deck in Excel gezeigt hat. Und ich dachte: „Okay, ich brauche Zugriff darauf, weil ich wissen will“ – es ging um Sales-Reporting – „ich will wissen, wie es mit den Verkäufen läuft, denn darauf basierend können wir Kampagnen anpassen.“ Und er meinte: „Ja, aber ich muss das manuell aus dem Reporting-Tool abtippen.“

Und ich dachte: „Meinst du das ernst? Es hat keinen MCP. Es hat keine API. Es hat nicht einmal eine Exportfunktion.“ Und ich sage: „Wenn ihr ein Softwareunternehmen seid und solche Dinge nicht habt, kann ich ehrlich gesagt nicht verstehen, wie das in diesem Moment überhaupt noch möglich ist. Und glaubst du wirklich noch, dass ihr in ein oder zwei Jahren noch ein Unternehmen seid?“

Ich denke also: Solange du mit Unternehmen arbeitest, die sich weiterentwickeln und sich mit der Geschwindigkeit der KI weiterentwickeln und dann so etwas wie einen MCP anbieten, arbeitest du mit der richtigen Software, denke ich.

Frederick Vallaeys: Ja. Okay. Das ist jetzt wirklich – okay, mein Kopf ist gerade explodiert bei diesem Beispiel, das du gerade gebracht hast. Aber zum Glück gibt es Lösungen, oder? Lass uns also vielleicht über Claude Co-work oder Claude Code sprechen. Nutzt du so etwas? Denn so sehe ich das: Jemand sagt: „Okay, hier ist eine Tabelle, und wir können sie nicht exportieren“, oder „Daten von einem Ort an einen anderen verschieben, und es gibt keine API.“

Nun, genau dafür habe ich Claude Code verwendet. Und vielleicht existiert die API sogar, aber ich sage einfach: „Hey, Claude, ich habe diese Dateien an diesem Ort. Kannst du sie öffnen? Kannst du dir anschauen, was drin ist, und sie in eine Tabelle eintragen und irgendeine Art von Klassifizierung vornehmen?“ Und es läuft buchstäblich auf meinem Computer, übernimmt die Kontrolle über meinen Computer, öffnet diese Dateien, trägt sie in ein Google Sheet ein, macht alles, was ich brauche.

Für mich ist das brillant, oder? Denn wir sind nicht mehr davon abhängig, was jemand beschlossen hat, über eine API bereitzustellen, oder? Wenn es eine Präsentations-UI-Schicht gibt, auf die mein Computer klicken kann, kann er das tun. Historisch gab es zwar Tools, die Buttons anklicken, aber die waren sehr kompliziert, weil man immer genau angeben musste, wie der Button heißt und wo er auf dem Bildschirm ist.

KI ist flexibel. Sie kann einfach einen Screenshot deines Computerbildschirms machen und sagen: „Oh, es sieht aus wie der Button – es ist nicht exakt der Text, den wir erwartet haben, aber es sieht so aus, als könnte es der sein. Also probiere ich es mal.“ Und genau das ist brillant, oder? Aber ich möchte es von dir hören. Hast du Co-work oder Claude Code oder eines dieser Tools verwendet?

Lars Maat: Das ist auch das Problem, das ich mit KI habe. Wenn du von Begeisterung und gleichzeitig Stress sprichst, gibt es so viele Tools da draußen. Und jedes Mal, wenn ein Tool ein neues Update bekommt, denkst du: „Hey, das ist das Tool, mit dem ich gut klarkomme.“ Und dann, oh, aber andererseits hat dieses andere Tool dieses Update bekommen. Ich muss anfangen, das zu nutzen. Deshalb wechsle ich ständig die Tools.

Ich war also wirklich ein Fan von Cursor. Dann bin ich tatsächlich zu AI Studio von Google gewechselt, was für mich damals viel – wie sagt man das? – bequemer war. Aber das Problem war natürlich, dass Cursor deinen Computer übernehmen kann, während AI Studio dazu nicht in der Lage ist. Und dann gibt es natürlich Claude Code.

Ich habe es nicht so verwendet, wie du es gerade beschrieben hast, aber ich weiß, dass einige meiner Kollegen es tatsächlich nutzen, um das Portal zu bauen, das ich gerade am Anfang erwähnt habe, wo wir alle möglichen Softwarelösungen miteinander verbinden, zum Beispiel für Reporting-Zwecke. Aber ja, es ist so erstaunlich, dass du dem Computer im Grunde einfach sagen kannst – ich tippe es nicht einmal mehr. Ich nutze Whisper Flow, um dem System einfach zu sagen: „Das ist, was ich will“, und du siehst, wie der Bildschirm flackert und sich verändert, und überall tauchen Pop-ups auf. Und dann hast du plötzlich etwas auf deinem Bildschirm, und es ist erledigt.

Und ob das nun mit Claude Code oder einem anderen Tool geschieht, ist egal, solange du es nutzt und versuchst, darin besser zu werden.

Frederick Vallaeys: Ja. Ja, das ist großartig. Also super nützlich. Und wie denkst du dann über den Einsatz von KI in deinem Team? Legst du Einschränkungen fest? Und wie denkst du als Unternehmen über potenzielle Haftung und Fehler?

Lars Maat: Gute Frage. Am Anfang war mein Problem, dass niemand es genutzt hat. Ich habe so viele potenzielle Dinge gesehen, die wir tun könnten, nicht nur in Bezug auf Effizienz, sondern auch in Bezug auf Kreativität für unsere Kunden. Und ich war wirklich begeistert, und ich habe Bildschirmvideos davon geteilt, was ich zum Beispiel in Cursor für ein paar Kunden gemacht habe und was ich getan habe und was das Ergebnis war. Aber ich war ständig demotiviert, weil niemand sonst es aufgegriffen hat.

Dann haben wir einen 12-wöchigen Kurs entwickelt, einen internen Kurs, in dem wir gesagt haben: „Okay, jeder muss diesen Kurs absolvieren.“ Wir haben ihn selbst gebaut, und es geht hauptsächlich um eine Einführung in KI und Cursor und solche Dinge und alles, was möglich ist. Und jedes Team – also zum Beispiel das SEO-Team, das SEA-Team, das Social-Advertising-Team – bekam Hausaufgaben.

„Kommt mit Dingen, die ihr täglich, wöchentlich oder monatlich immer wieder macht. Kommt mit Dingen, die ihr an eurer Arbeit hasst. Kommt mit Dingen, von denen ihr denkt, dass wir sie schneller oder besser machen könnten.“ Also hat jedes Team eine Liste erstellt. Und dann haben wir einfach gesagt: „Okay, ihr habt jetzt diesen Kurs gemacht. Ihr habt gesehen, was mit all den Tools möglich ist. Nehmt eure Liste und fangt mit Nummer eins an. Versucht, das mit KI zu lösen.“

Und das war der Moment, in dem sich alles geändert hat. Plötzlich hat jeder es genutzt oder zumindest angefangen, über die Möglichkeiten nachzudenken. Und sie kamen mit einigen großartigen Tools, internen Tools, die wir nutzen konnten. Aber genau da haben wir auch gesehen, dass unser Verbrauch an Credits gestiegen ist. Es kamen Fragen auf wie: „Hey, ich habe diese Datendatei für meinen Kunden. Ich möchte sie analysieren. Kann ich sie einfach hochladen, oder wie funktioniert das?“ Solche Dinge.

Jetzt haben wir also ein Leitliniendokument dazu: „Okay, was können wir mit KI machen? Was können wir nicht mit KI machen? Wie denken wir über solche Dinge? Und wie gehen wir von hier aus weiter?“ Aber das ist natürlich wirklich wichtig. So verlief im Grunde unsere Reise hier bei Maatwerk Online im Hinblick auf den Einsatz von KI. Und jetzt machen wir erstaunliche Dinge.

Ich habe ja schon das Kräuter-und-Gewürze-Beispiel erwähnt. Ich habe noch ein weiteres großartiges Beispiel. Es geht um ein Unternehmen, das Parkplätze betreibt. Sie haben 48 Parkplätze in, ich weiß nicht, 25 Städten in den Niederlanden. Und die Sache ist: Wenn du zum Beispiel nach Parkplatz Rotterdam suchst, werden sie dort gefunden, wo es in Rotterdam viele Dinge gibt, die man tun kann. Wenn du also nach einem Parkplatz oder einem Stellplatz für dieses spezielle Museum suchst, wirst du diesen Kunden nicht finden.

Also haben wir uns gefragt: „Okay, wie können wir das ändern?“ Und wir haben KI verwendet, um ein Python-Skript zu entwickeln. Wir hatten überhaupt keine Python-Kenntnisse, aber wir wussten, dass wir Python verwenden mussten. Und wir haben KI verwendet, um ein Python-Skript zu entwickeln. Und das Python-Skript nutzte all diese Arten von APIs, um nicht nur die Things to Do API von Google zu scrapen, um zu sehen: „Okay, was gibt es alles in Rotterdam zu tun?“, sondern auch die Google Maps API zu verwenden, um zu sehen: „Okay, es gibt 100 Dinge, die man in Rotterdam tun kann. Wir haben drei Parkplätze in Rotterdam. Nutze die Maps API, um zu sehen, welche der Dinge, die man tun kann, in einem Radius des Parkplatzes liegen“, denn du wirst ja nicht dort parken, um dann 10 Meilen dorthin zu laufen.

Dann haben wir ein weiteres Python-Skript verwendet, um alle Informationen in eine Tabelle zu übertragen. Plötzlich hatten wir also diese Datenbank, die sagte: „Okay, das sind die Dinge, die man tun könnte. Das sind die Dinge, die man innerhalb einer 10-minütigen Gehentfernung von Parkplatz X tun könnte.“ Wir haben die Ahrefs API verwendet, um zu sehen, ob es Suchvolumen für diese Dinge gibt. Und dann haben wir KI-Agenten verwendet, um Texte zu erstellen, SEO-optimierte Texte, die wir auf der Website platzieren konnten.

Und plötzlich haben wir SEO-freundliche Texte auf der Website, komplett aufgebaut mit Python-Skripten und API-Verbindungen, wobei wir nur KI eingesetzt haben. Und das sind alles Dinge, auf die wir vor ein paar Jahren selbst nicht gekommen wären. Und selbst wenn doch, hätten wir sie nicht innerhalb von ein oder zwei Wochen online gehabt. Und ich finde es wirklich erstaunlich, wenn man auf genau solche Dinge kommen kann.

Frederick Vallaeys: Ja, ich liebe das. Und mein erster Gedanke geht dann sofort dahin: Habt ihr jetzt strukturierte Daten? Warum speist ihr das nicht in Optmyzr’s Campaign Automator ein, und dann könnt ihr auch automatisch dynamisch generierte Anzeigen für diese Parkplätze in der Nähe von Museen haben?

Lars Maat: Genau das machen wir gerade.

Frederick Vallaeys: Ja, genau. Und genau das macht so viel Spaß, oder? Die Sache, die früher als Projekt aufgeschoben worden wäre, das wir irgendwann einmal machen, kann man jetzt tatsächlich innerhalb des Quartals umsetzen. Aber vielleicht ist es auch ein bisschen beängstigend, denn sobald der Kunde merkt: „Oh, wir haben das angefragt, und sie haben es in zwei Wochen und zu einem vernünftigen Preis umgesetzt“, was können wir sie dann noch alles fragen? Dann musst du mehr Leute einstellen.

Lars Maat: Das ist eine lustige Diskussion, und ich führe sie auch mit anderen Agenturinhabern. Was müssen wir mit unserer Preisgestaltung machen? Aber ehrlich gesagt: Als Agentur oder auch als Freelancer, wenn du immer noch mit einer Preisgestaltung nach Stundenmodell arbeitest, wird das nicht mehr funktionieren. Wir arbeiten – wir nennen es das wertbasierte Modell. Das ist das, was du willst. Du zahlst diesen Betrag. Und das ist das, was du bekommst. Und wir reden nicht darüber, wie viele Arbeitsstunden darin stecken, denn gerade weil wir es in zwei Wochen oder in einer Woche oder was auch immer schaffen können, liegt das an dem Wissen, das wir haben, oder an der Erfahrung, die wir haben. Und du bezahlst auch für dieses Wissen und diese Erfahrung.

Aber ehrlich gesagt sind wir bei unseren Kunden sehr offen und sagen ihnen: „Okay, X Prozent der Gebühr, die ihr an uns zahlt, werden für interne Innovationszeit verwendet, und genau dort kommen wir auf solche Dinge. Und natürlich bezahlt ihr dafür, aber ihr profitiert auch davon.“ Und das ermöglicht es mir auch, mit den Mitarbeitern zu sprechen und zu sagen: „Okay, X Prozent der Zeit, die ihr im Büro arbeitet, sind rein für Innovation. Kommt mit neuen Ideen.“ Und ich denke, in dieser Ära, in der wir gerade leben, ist das wirklich wichtig.

Frederick Vallaeys: Ja. Und das bringt mich hier auf einen Gedanken: Ich habe das Gefühl, dass ich bei Optmyzr viel die Rolle des Innovators einnehme, verschiedene Tools ausprobiere und dann das Team dazu dränge, das eine oder andere zu nutzen. Aber du hast recht, denn ich programmiere hauptsächlich auf Lovable, aber dann sehe ich gestern etwas über Replit, oder ich habe Google AI Studio ausprobiert, und irgendwie ist es diese PPC-Doctor-Rolle, die ich in einem meiner Bücher beschrieben habe, nämlich: „Schau, wir verstehen, was der Kunde braucht oder welches Problem wir lösen wollen, aber welche verschiedenen Medikamente oder Lösungen könnten wir dafür einsetzen, oder? Welche ist für welches Szenario am besten? Welche Nebenwirkungen gibt es?“

Da steckt eine Menge Zeit drin, und das ist wertvoll. Und das ist etwas, in das als Agentur oder Softwareanbieter, wer auch immer man ist, Zeit investiert werden muss. Aber ich frage mich auch, inwieweit die einzelnen Personen am Ende selbst zu den Innovatoren werden, statt dass ich sage: “Okay, hier ist die Sache, von der ich weiß, dass sie jetzt möglich ist”, und dann lasse ich einfach jemanden hingehen und sie umsetzen. Und es klingt so, als würdest du deinem Team auch viel von dieser kreativen Freiheit geben, sodass sie individuell zu Innovatoren werden, anstatt dass es zentral von einer Person gesteuert wird.

Lars Maat: Ja. Aber gleichzeitig – und ich denke, das ist in jedem Unternehmen gleich – gibt es vielleicht 80 oder 90 % der Menschen, die kein Innovator sein wollen. Sie wollen einfach nur zur Arbeit kommen, ihre Arbeit machen, mit Kollegen sprechen, die Probleme für die Kunden lösen, und das ist völlig in Ordnung. Solange du ein paar Leute in deinem Team hast, die wirklich begeistert davon sind und bereit sind, die Extrameile zu gehen, um diese Dinge zu lernen, innovativ zu sein und sicherzustellen, dass dieses Wissen an die anderen Teammitglieder weitergegeben wird, denke ich, ist das okay.

Am Anfang wollte ich, dass alle dieselbe Denkweise haben wie ich. “Das ist wirklich spannend. Warum testest du das nicht?” Und sie sagen: “Für mich ist das nicht so spannend.” Und am Anfang fand ich das wirklich schwer. Aber jetzt weiß ich: Solange du vier oder fünf Leute im Raum hast, die davon begeistert sind und damit testen, dann werden auch die anderen 30 Leute damit klarkommen.

Frederick Vallaeys: Ja, das ergibt total Sinn. Hey, das war wirklich großartig. Ich glaube, wir müssen dich in ein paar Wochen noch einmal einladen, denn ich bin sicher, dass alle KI-Tools neue Updates und neue Möglichkeiten haben werden, was wir damit machen können. Ich würde dieses Gespräch also sehr gern fortsetzen und hören, woran du gerade arbeitest. Danke, dass du bisher alles geteilt hast. Aber für die Leute, die mehr hören und herausfinden möchten, was sie mit dir machen können: Wohin sollten sie gehen?

Lars Maat: Wahrscheinlich solltest du mir auf LinkedIn folgen. Dort bin ich am aktivsten. Ich spreche auch auf vielen Events. Also wirst du mich wahrscheinlich auch auf einigen dieser Veranstaltungen finden. Aber ja, schreib mir gern eine Nachricht auf LinkedIn.

Frederick Vallaeys: Großartig. Ja. Und wir sehen uns ab und zu auf der Speaker-Runde. Ich kann es also kaum erwarten, dich bald wieder persönlich zu sehen. Hey, Lars, vielen Dank, dass du dein ganzes Wissen mit uns geteilt hast. Und danke an alle fürs Zuschauen. Hoffentlich gebt ihr der Show einen Daumen hoch, folgt uns, abonniert uns, hinterlasst eine Bewertung. Und es gibt auch die Kommentarfunktion. Wenn ihr also einen Link zu etwas haben möchtet, das Lars oder ich erwähnt haben, antworten wir euch gern darauf. Damit danke fürs Zuschauen von PPC Town Hall, und wir sehen uns in der nächsten Folge.