Die Erfolgsfaktoren für mehr Sichtbarkeit

1000 Faktoren, die deine Sichtbarkeit auf LinkedIn optimieren, aber wenige sind überprüfbar: Warum hat ein Beitrag soviel mehr Impressions als ein anderer bei gleicher Anzahl Likes & Kommentaren?

In deinen Beitrags-Analysen findest du jetzt die Antwort:

Das LinkedIn Update

bringt endlich Zahlen, wie oft dein Beitrag gespeichert und wie oft er versendet wurde.

Ich habe die letzten Monate genaue Analysen zu vielen Faktoren durchgeführt, die als die „TOP Erfolgsfaktoren“ für mehr Sichtbarkeit gelten.

Durch die neuen Auswertungen von LinkedIn werden meine Ergebnisse bestätigt:
Wenn du nicht zu den Top-Creators gehörst, deren Beiträge 100x geteilt werden wirken nach allem, was ich ausgewertet habe oft vor allem diese Hebel:

→ Mit dem Beitrag generierte Profilansichten
→ mit dem Beitrag gewonnene Follower:innen
→ Interaktionen mit Premium-Buttons

💡UND extrem starker Hebel aber – bislang – nicht belegbar:

→ wie oft der Beitrag gespeichert wurde
→ wie oft der Beitrag auf LinkedIn gesendet wurde

Das Besondere: Die neuen Zahlen gibt es auch rückwirkend. Also ein Blick zurück, der viele Muster sichtbar und auswertbar macht.


Mein analytisches Hirn will immer alles genau wissen und verstehen. Jetzt kann ich all diese Faktoren genau analysieren, ich werde gleich anfangen, die KI damit zu füttern um euch in Kürze die Ergebnisse zu präsentieren 🎉

Es wird ein sehr ausführliche Auswertung dazu, was wirklich Sichtbarkeit auf LinkedIn bringt. Und es beinhaltet noch einige Faktoren, die nicht überall genannt werden (warum?).

Meine Empfehlungen werden v.a. Faktoren berücksichtigen, wie du auf LinkedIn mehr Sichtbarkeit bekommst ohne laut zu schreien, denn auch mit Qualität ist es möglich, die Sichtbarkeit zu verbessern.


Ab jetzt weißt du, was du tun musst, wenn du mich unterstützen willst: Beitrag speichern (oben rechts im Beitrag unter den drei Pünktchen), aus dem Beitrag heraus auf mein Profil klicken und natürlich teilen 😆


❓Welche dieser Kennzahlen verfolgst du bislang am genauesten und wo siehst du den größten Hebel?

Hier geht es zum Beitrag auf LinkedIn: Mehr Reichweite auf LinkedIn

Aus Tagen voller Meetings wird eine Stunde voller Ergebnisse:
Kein Coach, kein Timer, keine Post-its.

Die KI führt dich durch alle Phasen des Design Thinking

von den Nutzerbedürfnissen bis zum Prototyp.

Was bisher Workshops, Moderation und Post-its brauchte, lässt sich mit einem Custom GPT abbilden: strukturiert, nutzerzentriert und schneller als je zuvor.

Aus dem methodischen Framework wird durch KI ein digital begleiteter Prozess, der Ideen nicht nur hervorbringt, sondern auch in testbare Prototypen übersetzt:

👉 Die Phasen des Design Thinking in Custom GPTs:

(1) Nutzerbedürfnisse erkennen: durch simulierte Interviews oder Analyse echter Rezensionen
(2) Problem definieren: Kernfragen herausarbeiten und den Fokus schärfen
(3) Ideen generieren: kreativ UND strukturiert
(4) Prototypen bauen: erstmal textbasiert, dafür schnell
(5) Hypothetisches Feedback einholen: bevor du live gehst
(6) Lernen & optimieren: iterativ, wie es sein sollte

Was ist neu in der aktualisierten Version für GPT-5?

Systemprompts können gezielter aufgebaut werden, der Kontextbezug ist belastbarer, Rollenzuweisungen sind klarer und die Ergebnisformate lassen sich genau definieren.

Aus „ein bisschen Ideenhilfe“ wird eine digitale Moderation für alle sechs Phasen des Design Thinking.

📥 Lade dir das PDF (Carusel im LinkedIn Beitrag) herunter, dann kannst du die Systemprompts direkt kopieren und damit dein eigenes GPT erstellen.

🤖 Design Thinking Coach: Ich habe mir ein GPT eingerichtet, das mich durch alle Phasen des Design Thinking in einem einzigen GPT führt. Wenn du Interesse hast, dieses GPT auszuprobieren und an deine Bedürfnisse anzupassen gib mir in den Kommentaren Bescheid. Ich sende Dir Zugang zum Custom GPT und den Systemprompt, mit dem du dein eigenes Design Thinking GPT erstellen kannst.

Hier geht es zum LinkedIn Beitrag Design Thinking mit KI

Automatisieren wir auch unser Gewissen?
Wir züchten gerade eine Generation heran ohne ethischen Kompass: weil sie moralische Entscheidungen outsourcen.

KI als moralische Instanz

ChatGPT hat eine Antwort auf jede Frage. “Wie reagiere ich auf diese E-Mail?” “Wie sage ich Nein, ohne unhöflich zu sein?” “Ist mein Chef unfair?” Wir fragen KI um Rat bei Entscheidungen, die unser Leben prägen.
Die Komfortzone der delegierten Verantwortung ist verführerisch: Effiziente Prozesse, schnelle Resultate. Doch die feine Linie zwischen technischem Fortschritt und ethischer Selbstaufgabe verschwimmt.

KI als neuer digitale Priester

Früher suchten Menschen Rat bei Weisen, Philosophen oder religiösen Führern. Heute fragen sie ChatGPT. Das Fatale: KI antwortet mit der Autorität einer objektiven Instanz, obwohl ihre „Ethik“ subjektiv programmiert wurde.
Das Verständnis eines Algorithmus von Ethik basiert nicht auf deinen Werten, sondern auf statistischen Wahrscheinlichkeiten und ökonomischen Zielvorgaben.

Das Märchen von der neutralen KI

Wer glaubt, ein Modell bilde die Realität ab, übersieht: Es bildet nur EINE Realität ab – die, die in den Datensätzen steckt. Wenn diese geprägt ist von Ungleichbehandlung, wird genau diese weitergetragen, nur eben im Gewand der Objektivität.

Menschen ohne ethischen Kompass

Wenn eine Generation aufwächst, die moralische Entscheidungen outsourct, züchten wir Menschen ohne ethischen Kompass. Menschen, die nicht mehr zwischen richtig und falsch unterscheiden können, sondern nur noch zwischen „KI-approved“ und „nicht KI-approved“.

Das Problem liegt nicht darin, dass Algorithmen fehlerhaft wären. Das Problem liegt darin, dass wir sie für unfehlbar halten. Je mehr wir algorithmische Systeme in Entscheidungen einbinden, desto weiter entfernen wir uns von echter Komplexität und menschlicher Reflexion und machen uns abhängig von maschineller Entscheidungslogik.

Wir tauschen unsere Mündigkeit gegen Bequemlichkeit

Das Problem ist nicht die Technologie, sondern die Bereitschaft, kritische Urteilsfähigkeit gegen die Bequemlichkeit der Automatisierung einzutauschen.
KI ist ein mächtiges Werkzeug. Aber sie ist keine Instanz moralischer Autorität. Die Verantwortung, Grundsätze zu formulieren, bleibt menschlich. Andernfalls riskieren wir, dass unsere Wertvorstellungen nicht mehr von Menschen geprägt werden, sondern von statistischen Mustern, die niemandem Rechenschaft schulden.

KI-Ethik bedeutet mehr, als Verzerrungen in Daten aufzuspüren

Es geht um eine aktive Entscheidungskultur und menschliche Verantwortung: Automatisierte Ergebnisse dürfen nicht blind durchgewunken werden, sondern brauchen kritische Prüfung und gegebenenfalls Widerspruch.

Mein Beitrag auf LinkedIn: KI als moralische Instanz

In 15 Minuten täglich lerne ich mehr als je zuvor: Microlearning mit KI

Lebenslanges Lernen

ist zum Modewort geworden, alle reden davon. Aber wer setzt es wirklich um?

Die Realität ist: zu wenig Zeit, zu viel Input, zu wenig Struktur.

Die Lösung? Microlearning

Mit KI ist das richtig einfach umsetzbar.

Warum Microlearning mit KI so effektiv ist

📌 Statt stundenlanger Kurse: kleine, personalisierte Lernimpulse, die sich in jeden Alltag einbauen lassen: Ich lerne z.B. immer wenn ich irgendwo warten muss.

📌 KI sorgt dafür, dass das Wissen nicht nur schneller zugänglich ist, sondern auch direkt in deinem Kopf hängen bleibt, weil du es so aufbereitet bekommst wie es genau für dich passt.

Meine Lieblings-Tools in der Praxis

Microlearning mit KI lässt sich wunderbar pragmatisch mit Tools wie ChatGPT und NotebookLM realisieren. Das bietet dir maximale Flexibilität und direkten Zugang zu intelligentem Lernen – überall.

Nehmen wir mal an, du willst z.B. bessere Ergebnisse aus ChatGPT & Co. rausholen:

👉 Lernen & Studieren in ChatGPT

So funktioniert´s:


(1) Teile der KI mit, was Du lernen möchtest: “Ich will lernen, wie man bessere Ergebnisse aus ChatGPT herausholen kann”.


(2) ChatGPT strukturiert daraus Lernmodule, die auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind und die du wie ein interaktives Training nutzen kannst.


(3) Mit der integrierten Flashcards-Funktion kannst du dich danach selbst abfragen: Eine Prüfungssituation im Mini-Format

👉 Lernen mit NotebookLM

So nutzt du es:


Füttere NotebookLM mit den besten Artikeln zu deinem Thema: Du lädst z.B. 3 Artikel über Prompting hoch.
NotebookLM erstellt daraus einen Podcast. Ergebnis: Komplexe Konzepte werden klar. Ideal für Prüfungsvorbereitung, oder das schnelle Einarbeiten in neue Themen.
Am Weg in die Arbeit hörst du zu, wie zwei KI-„Experten“ über dein Thema diskutieren.

Flexibles Lernen in den Alltag integrieren

Da ChatGPT und NotebookLM überall verfügbar sind (Web, App), kannst du deine Microlearning-Einheiten jederzeit abrufen.

Das Ergebnis: Du lernst schneller, fokussierter und nachhaltiger.

Probier’s aus: Nimm dir heute ein Thema, das du längst angehen wolltest. Mach daraus deine erste Mini-Lerneinheit mit ChatGPT oder NotebookLM.
Welche Themen würdest du so in Microlearning-Einheiten packen?

Hier geht´s zum Beitrag auf Linkedin: Microlearning mit KI

Sinnvoller Einsatz generative KI

„Wenn ich eine Stunde Zeit hätte, ein Problem zu lösen, würde ich 55 Minuten damit verbringen, das Problem zu verstehen und nur 5 Minuten für die Lösung.“
– Albert Einstein (zumindest wird ihm dieses Zitat zugesprochen)

Klingt fast nach Zeitverschwendung, oder? Wer heute unter Druck steht, googelt lieber fünf Minuten und fühlt sich danach zehn Stunden lang im Recht.

Aber genau das ist der Denkfehler: Wir sind so fixiert auf Lösungen, dass wir übersehen, wie unsauber wir das Problem formuliert haben.

Jetzt kommt KI ins Spiel.

Ironischerweise ist ausgerechnet diese Technologie, die uns angeblich sofort Antworten liefert, das perfekte Werkzeug, um Einsteins Prinzip umzusetzen.

Denn KI glänzt nicht nur beim Ausspucken von Ergebnissen, sondern vor allem auch beim Spiegeln unserer Unklarheiten.

💡 Ich nutze ChatGPT & Co. am liebsten für den 55-Minuten-Teil:
Begriffe sortieren, Hypothesen durchkneten, Widersprüche sichtbar machen.

Die KI hakt nach, provoziert Nebengedanken:
Sie zwingt mich, genauer zu denken, als ich es alleine tun würde.

Die Lösung am Ende? Mit klar definiertem Problem können fünf Minuten reichen, um Varianten zu entwickeln oder Entscheidungen vorzubereiten.

Das eigentlich Überraschende: KI ist kein Abkürzungswerkzeug. Sie ist ein Verlängerungskabel fürs Denken.
Wer das verstanden hat, löst Probleme nicht schneller, sondern gründlicher.

👉 Wie gehst Du vor: Lässt Du KI sofort Antworten produzieren, oder investierst Du zuerst Zeit ins Fragenstellen?

Das Bild ist natürlich mit KI erstellt

Hier geht´s zum kompletten Beitrag auf LinkedIn: Wie setzte ich KI sinnvoll in meinen Arbeitsprozessen ein?

Konkrete Arbeitsabläufe für KI + Mensch

Human-in-the-Loop ist keine Technik, sondern eine Haltung:

KI liefert Geschwindigkeit und Skalierbarkeit,
du bringst Werte, Erfahrung und Verantwortung ein.

Entscheidend für mich ist: Ich setzte KI bewusst als Werkzeug ein, behalte aber geistige Unabhängigkeit.

Nur so bleibst du mit KI handlungs- und urteilsfähig.

Das Grundprinzip HITL Human-in-the-Loop


Teile jeden Prozess in KI-basierte und menschliche Arbeitsschritte auf:

–> KI: strukturierte, repetitive, datenintensive Aufgaben wie Analyse, Mustererkennung oder Vorschlagsgenerierung.

–> Du: kreative, kontextbezogene und wertbasierte Entscheidungen, Kontrolle, strategisches Denken und die finale Entscheidungshoheit.
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Im LinkedIn Beitrag:

✔️ Umsetzung für verschiedene Bereiche:
Schreiben und Kommunikation – Datenanalyse und Entscheidungen – Problemlösung

✔️ Beispiel für einen typischen Workflow:
Wie können KI und menschliche Expertise zusammenarbeiten, um Aufgaben effizient zu erledigen?
Wie kann KI menschliche Fähigkeiten ergänzen und verstärken, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Hier geht es zum ausführlichen LinkedIn Beitrag: Human-in-the-Loop konkrete Arbeitsabläufe

„Wir dürfen das menschliche Denken nicht an die KI verlieren!“
Aber WIE genau geht das?

6 Strategien, wie du das Prinzip Human-in-the-Loop am Besten umsetzt.

💡Die Zukunft gehört nicht denen, die KI am besten bedienen können, sondern denen, die am klügsten mit ihr zusammenarbeiten:

—> Der Schlüssel liegt in der bewussten Gestaltung dieser Partnerschaft: Gute Arbeitsabläufe basieren auf klaren Strukturen der Arbeitsteilung und robusten Kontrollmechanismen.

—> Um zu verhindern, dass KI deine Denkfähigkeit langfristig schwächt, ist bewusster, reflektierter Umgang mit KI-Systemen unabdingbar.

—> Du darfst dich nicht darauf beschränken, KI-Ergebnisse nur abzunicken oder Routinen blind zu automatisieren, sondern musst deine eigene Urteilskraft und kritisches Denken gezielt trainieren und einsetzen.

Die praktische Umsetzung dieser Prinzipien findest du in meinem LinkedIn Beitrag KI Best Practices: Human-in-the-Loop KI Best Practices