KI Automatisierung in SEO & AI Search: Claude Code, KI Agenten & MCPs im Praxiseinsatz mit Artur Kosch | Ep.248

In dieser SEOPRESSO-Livestream-Episode spricht Björn Darko mit Artur Kosch, Co-CEO und Mitgründer der kkp agency (kkp.agency) über KI-Automatisierung im SEO- und AI-Search-Umfeld. Im Mittelpunkt stehen Claude Code, MCPs, KI-Agenten und die Frage, wie sich Agenturarbeit dadurch grundlegend verändert.
Artur erklärt, dass KI bei KKP kein zusätzliches Tool mehr ist, sondern zur zentralen Arbeitsumgebung geworden ist. Viele Aufgaben, die früher manuell, mit Make, n8n, Custom GPTs, Excel, Präsentationen oder klassischen SEO-Tools erledigt wurden, laufen heute über Claude Code, eigene Skills, Agenten und ein internes „KKP-Brain“.
Besonders spannend sind die konkreten Workflows: KKP automatisiert Prompt Research, AI-Visibility-Analysen, Sentiment-Auswertungen, Content-Erstellung, Digital-PR-Kampagnen und sogar Landingpages. Dabei zeigt Artur, dass es in AI Search nicht reicht, einfach nur von KI-Systemen erwähnt zu werden. Entscheidend ist, ob eine Marke positiv empfohlen wird und im Vergleich zur Konkurrenz überzeugt.
Die Episode macht deutlich: KI ersetzt nicht einfach Menschen, sondern verschiebt ihre Rolle. Weniger manuelle Fleißarbeit, mehr Strategie, Qualitätskontrolle, Kundenverständnis und Bewertung der Ergebnisse.

Takeaways:
• KI ist ein Systemwechsel, kein Tool-Upgrade
Claude Code ist bei KKP nicht nur ein weiteres Tool, sondern die zentrale Infrastruktur für viele SEO-, Content- und AI-Search-Prozesse.
• Prompt Research muss datenbasiert sein
Prompts einfach zu erfinden, ist laut Artur fahrlässig. KKP nutzt Keywords, Synonyme, Query Fanouts und Clustering, um relevante Prompts systematisch abzuleiten.
• AI Visibility braucht Sentiment
Eine Brand kann sichtbar sein und trotzdem verlieren, wenn sie von KI-Systemen im Vergleich zur Konkurrenz negativ oder nur eingeschränkt empfohlen wird.
• MCPs machen Automatisierung skalierbar
Über MCPs wie DataForSEO oder Statista greifen die Workflows auf Crawling-Daten, SERPs, Trends, Statistiken und Quellen zu.
• Content entsteht aus Daten, nicht aus Bauchgefühl
Gute KI-Workflows verbinden Brand Guidelines, Produktdaten, SERP-Analysen, LLM-Antworten, TF-IDF-Daten und Deep Research.
• Menschen bleiben wichtig
Strategie, Einordnung, Kundenkommunikation, Qualitätssicherung und fachliche Bewertung werden wichtiger als reine operative Umsetzung.
• Agenturarbeit wird outputstärker
Artur beschreibt, dass sich der Output deutlich erhöht hat. Entscheidend bleibt aber, Ergebnisse zu liefern statt nur Analysen, Folien oder Tabellen.
Kapitelmarken
00:00 Intro & Vorstellung von Artur Kosch
03:15 Warum KI für KKP ein Systemwechsel ist
05:34 Claude Code vs. Make, n8n und Custom GPTs
07:40 Mindset Shift in der Agenturarbeit
10:34 AI Visibility messen: Warum eigene Reports entstehen
12:26 Prompt Research, Synonyme und Query Fanouts
20:06 Reporting über ChatGPT, AI Mode, AI Overviews und Perplexity
24:14 Welche Modelle werden abgefragt?
25:00 Sentiment Deep Dive: Warum Erwähnung nicht reicht
28:56 Digital PR und Social Listening mit KI
31:00 Automatisierte Kampagnen und Content Assets
33:12 Landingpages in Minuten statt Wochen
36:04 Content Workflows mit Guidelines, SERPs und Deep Research
40:39 Beispiel: KI-generierter Ratgebertext
43:46 Daily Routine in einer KI-zentrierten Agentur
46:34 Warum KKP trotz Automatisierung weiter einstellt
48:50 Kosten und Tooling rund um Claude Code
50:33 Braucht man künftig noch klassische CMS?
53:17 DataForSEO, Agentur-Brain und Skill-Setup
54:39 MCP vs. API
55:13 Qualitätssicherung und Versionierung
57:42 Abschluss & Hinweis auf SISTRIX MCP / Prompt Research