Die neue Webseite mit emDash war gleichzeitig auch ein Test wie weit man heutzutage kommt, wenn man KI möglichst alles machen läßt.
Kurz: In meinem Falle hätte das Internet meine Seite erfolgreich vergessen. Es sind kapitale SEO-Fehler passiert
- Die URLs hatten plötzlich alle ein / am Ende
- die Blog-URL hieß plötzlich /journal
- Die Seite ging mit Disallow all in der robots.txt online
- Nachdem das mit der robots.txt gefixt war, meldete Labrika, dass noindex auch in allen Seiten- und Artikel-Headern eingebaut war
- hreflang war 3 fach auf jeder Seite eingebaut und das auch noch falsch. Eine einsprachige Seite braucht kein hreflang und es gibt nicht umsonst den Spruch: Never mess with hreflang - nach noindex ist hreflang zusammen mit canonical bei falscher Handhabung der zweitsicherste Weg um eine Seite aus dem index fliegen zu lassen
- ...das waren nur die krassesten Fehler von einigen weiteren, wie z.B. auch sicherheitsrelevante falsche Cache-Einstellungen in Cloudflare und und und.
Fazit: Wenn die Webseite abgeschaltet gewesen wäre, wäre das immer noch besser gewesen, als diese beispiellose SEO-Selbstvernichtung.
KI wird schon an alles denken….
Das Problem ist auch, dass man denkt, hey, ich arbeite jetzt mit einer Intelligenz zusammen, die wird schon irgendwie alles von sich aus richtig machen z.B. gerade so selbstverständliche Dinge wie die richtige Einstellung in der robost.txt vornehmen ...aber weit gefehlt. Jeder einzelne Punkt muss angewiesen und danach gecheckt werden. Die KI hat nicht von sich aus das gleiche Interesse wie du, dass deine Webseite tadellos funktioniert.
Irreführend ist auch, dass KI manchmal wirklich gut mitdenkt und einen von sich aus auf Fehler aufmerksam macht, aber dann eben bei essentiellen selbstverständlichen Sachen doch wieder komplett patzen kann.
KI checkt KI checkt KI....
Als Konsequenz müssen weitere Agents eingerichtet werden, die den Output der anderen Agents kontrollieren ...und die wiederrum durch andere kontrolliert werden ...bis im Idealfall alle Fehler gemeldet oder automatisch gefixt wurden, je nachdem wie das im Workflow festgelegt wurde ...und trotzdem braucht es am Ende immer einen Menschen, der sich das nochmal anschaut.
Es stellt sich dann die Frage, ob es dann nicht schneller und günstiger geht, wenn man es gleich wieder selbst macht. Ist ja nicht so, dass die KI-Hersteller auch mit den Fauxpas ihrer Modelle kein gutes Geld verdienen würden.
Es wundert mich nicht mehr, dass die automatisierten Code-Quality-Checks aktuell wie Pilze aus dem Boden schießen
Das liegt nicht an den gelegentlichen Fehlern, die wir machen, sondern daran, dass Kis sehr sehr schnell, sehr viele Fehler, auch kapitale Fehler, ins Spiel bringen können und es auch tun.
Ihnen fehlt einfach der Blick aufs Ganze und sie müssen auch keinerlei Verantwortung übernehmen, wenn etwas schief läuft. Im Prinzip ist es ihnen völlig egal, ob etwas danach funktioniert oder nicht, denn es ist für sie in beiden Fällen immer eine Win-Win-Situation.
Und hab ich schon gesagt, dass es total anstrengend ist KI-Babysitting zu betreiben? Dieses Vor und Zurück, den Output zu kontrollieren, den Fehler und den Fix beschreiben. Danach wieder kontrollieren, weil durch das neue Fixing wieder ein Fehler von anderer Seite rein gekommen sein könnte (passiert oft) usw.
Fazit vom Experiment: Wieder um ein paar KI-Erfahrungen reicher geworden und einige Dinge werde ich definitiv weiterhin selbst machen.
