Je mehr Du weißt, desto besser entscheidest Du, oder?
Nicht unbedingt. Denn mit wachsender Expertise steigt nicht nur die Fachkompetenz, sondern auch das Risiko, in bestimmte Denkfallen zu tappen. Warum? Weil sich Wissen oft mit Routinen, Mustern und Überzeugungen verbindet und genau das kann die Sicht auf neue, komplexe oder widersprüchliche Situationen trüben.
Hier sind 5 Denkfehler, die gerade erfahrenen Fachkräften im Online Marketing regelmäßig passieren und was Du tun kannst, um sie zu vermeiden:
1. Cognitive Entrenchment – wenn Erfahrung den Blick verengt
Je tiefer Du in einer Denkrichtung bist, desto stärker ist die Abwehr gegenüber Konzepten, die sie infrage stellen.
Beispiel: Du bewertest Alt-Texte ausschließlich danach, ob das Fokus-Keyword drinsteht und ignorierst den Accessibility-Aspekt oder die semantische Tiefe, die Google mittlerweile durchaus erkennt. (*Mehr zu genau diesem Thema kannst Du in Sandras Artikel „In jedem Alt-Text bitte 1x das Hauptkeyword“ nachlesen!)
Oder: Du lehnst kurze, pointierte Inhalte ab („das rankt nicht, ist zu dünn“), obwohl die Suchintention kurze Antworten verlangt.
🔍 Was passiert? Statt flexibel zu bleiben, graben wir uns gedanklich in unser Spezialwissen ein. Das macht uns weniger offen für Veränderungen und wir unterschätzen alternative Lösungen oder neue Entwicklungen.
🛠️ Was hilft?
- Regelmäßige Perspektivwechsel: „Wie würde jemand aus einem anderen Bereich dieses Problem sehen?“
- Lernbereitschaft aktiv pflegen: bewusst neue Methoden, Tools oder Modelle ausprobieren, auch wenn sie außerhalb der eigenen Komfortzone liegen.
- Mentale Check-ins: „Denke ich gerade wirklich frei, oder nur entlang dessen, was ich schon kenne?“
2. Overprecision Bias – zwischen Prognose-Mut und Präzisionsfalle
Im SEO ist Prognosearbeit ein Balanceakt: Einerseits brauchst Du Zahlen, um Entscheider:innen zu überzeugen, besonders wenn Budgets gegen Kanäle wie SEA oder Paid Social verteidigt werden müssen. Andererseits weißt Du: Es gibt viele Unbekannte, von Algorithmus-Änderungen bis hin zu SERP-Volatilität.
Viele SEOs machen daher einen von zwei Fehlern: Entweder sie drücken sich komplett vor Prognosen („es kommt drauf an“) oder sie liefern hyperpräzise Zahlen, die vermeintliche Sicherheit vermitteln, aber bei Abweichungen das Vertrauen gefährden.
Tom Critchlow beschreibt im SEOmba, warum genau hier ein neues Selbstverständnis gefragt ist: SEOs sollten mutig Potenziale skizzieren, aber ehrlich mit Unsicherheiten umgehen. Genau hier greift der Overprecision Bias: Er verleitet dazu, zu exakte Aussagen zu treffen, obwohl zu viele Faktoren im Spiel sind, um wirklich punktgenau vorherzusagen.
Beispiel: Du präsentierst ein neues Content-Cluster und sagst: „+18 % Traffic in drei Monaten“ – als wäre der Erfolg linear und garantiert.
Oder: Du zeigst ein Potenzial-Modell, das von Platz 1 bei allen relevanten Keywords ausgeht, ohne zu sagen, wie realistisch diese Annahme ist oder was dafür passieren müsste.
🔍 Was passiert? Die Prognosen wirken überzeugend, aber sie versprechen mehr, als realistisch ist. Wenn das Ergebnis dann hinter den Erwartungen bleibt, führt das zu Enttäuschung und Vertrauensverlust – nicht, weil die Maßnahme schlecht war, sondern weil sie überverkauft wurde.
🛠️ Was hilft?
- Mit Annahmen arbeiten: Sag klar, worauf Deine Zahlen basieren.
- Bandbreiten statt Punktwerte geben: Lieber „10–20%“, statt „+17,8%“.
- Kontext liefern: Neue Inhalte brauchen Zeit, um sich in den SERPs zu etablieren.
3. Pattern Recognition Bias – falsche Mustererkennung durch Erfahrung
Erfahrung hilft, Muster zu erkennen, aber sie verleitet auch dazu, Muster zu sehen, wo keine sind.
Beispiel: Du siehst eine Traffic-Kurve und denkst sofort: „Ah, das war bestimmt das Core Update.“
Oder: Du interpretierst auffällige Peaks im Traffic sofort als Bot-Zugriffe. Einfach, weil das in der Vergangenheit öfter der Fall war.
🔍 Was passiert? Unser Gehirn liebt Muster und genau das wird zur Schwäche: Statt neue Informationen neutral zu prüfen, pressen wir sie in bekannte Erklärungen. So übersehen wir leicht, dass diesmal ganz andere Ursachen wirken könnten.
🛠️ Was hilft?
- Muster prüfen, nicht nur vermuten: Finde Belege, nicht nur Bestätigungen.
- Plane regelmäßige „Fallanalysen“ im Team: Was wäre eine völlig andere Erklärung für den Effekt?
- Perspektivwechsel suchen: Lass andere auf den Fall blicken, ohne Deinen Erklärungsansatz vorzugeben
4. Authority Bias – wenn die eigene Expertise zu viel zählt
Als erfahrene Fachkraft bist Du es gewohnt, Einschätzungen zu treffen. Doch genau das birgt eine Gefahr: Du misst Deiner eigenen Meinung automatisch mehr Gewicht bei und bewertest andere Stimmen als weniger relevant – selbst wenn sie wichtige Hinweise geben. Gleichzeitig wirst Du, wenn Du als Autorität giltst, auch von anderen seltener hinterfragt – selbst dann, wenn Du falsch liegst. Denn Fachwissen erzeugt bei anderen schnell den Eindruck: „Der oder die wird schon wissen, was richtig ist.“
Beispiel: Du empfiehlst im Teammeeting eine technische Umsetzung. Niemand äußert Bedenken, obwohl es aus Dev- oder UX-Sicht gute Gründe gäbe, die Lösung zu hinterfragen. Die Zustimmung liegt weniger an der Idee selbst, sondern an Deiner Rolle.
Oder: Du entscheidest Dich gegen strukturierte Daten, weil Du in der Vergangenheit keinen Effekt gesehen hast. Dabei sind die SERP-Features heute deutlich weiter. Und ob für KI oder klassische Suche: Mit strukturierten Daten verstehen Algorithmen Inhalte zuverlässiger.
🔍 Was passiert? Dein Expertenstatus wirkt wie ein Verstärker: Du und andere verlassen sich eher auf Deine Einschätzung, weil sie als objektiv gilt. Dabei wird übersehen, dass auch Fachleute sich irren können, besonders wenn sich Rahmenbedingungen ändern oder neue Perspektiven wichtig wären.
🛠️ Was hilft?
- Aktive Perspektiven einholen – besonders von Kolleg:innen außerhalb der eigenen Disziplin
- In Diskussionen Unsicherheiten transparent machen: „Ich sehe es so, aber überzeugt mich gern vom Gegenteil.“
- Formate schaffen, in denen Erfahrung oder Hierarchie keine Rolle spielen (z. B. anonyme Ideenrunden oder „Challenge Sessions“)
5. Planning Fallacy – Du planst zu optimistisch
Du kennst die Abläufe. Du hast Erfahrung. Und trotzdem dauert am Ende alles länger als gedacht, weil Du systematisch unterschätzt, was alles dazwischenkommen kann.
Beispiel: Du planst den Relaunch einer Website für acht Wochen, weil Du weißt, wie es läuft. Doch dann verzögert sich die Freigabe von Texten, Design-Feedback-Schleifen häufen sich, und plötzlich steht das Projekt drei Monate.
Oder: Du schätzt, dass eine Analyse nur „ein paar Stunden“ dauert, bis Du feststellst, dass die Website unerwartete Eigenheiten hat und Du viele Sonderschleifen drehen musst.
🔍 **Was passiert?**Du blendest Hindernisse und Unsicherheiten systematisch aus, besonders bei vertrauten Aufgaben. Fachwissen macht Dich zuversichtlicher, aber nicht realistischer.
🛠️ Was hilft?
- Plane mit Puffer und nimm historische Projektdaten ernst
- Lass andere Deine Schätzung challengen („Was könnte schiefgehen?“)
- Kalkuliere nicht nur Arbeitsschritte, sondern auch Wartezeiten, Abstimmungen & Korrekturschleifen mit ein
Fazit: Expertise braucht Selbstreflexion
Fachwissen ist keine Garantie für bessere Entscheidungen, im Gegenteil: Je tiefer Du in einem Thema steckst, desto leichter passiert es, dass Du Automatismen folgst, blinde Flecken entwickelst oder Dich auf vergangene Erfolge verlässt.
Wenn Du also das nächste Mal mit Deinem Team, Deinem Report oder Deinem Projekt haderst, frag Dich:
- Bewerte ich gerade wirklich die Situation oder meine Erfahrung damit?
- Wie sicher bin ich mir? Und auf welcher Basis?
- Was würde ich sehen, wenn ich ganz neu auf die Sache blicken würde?
Denn echte Exzellenz im Online Marketing heißt nicht, alles zu wissen, sondern immer wieder neu zu hinterfragen, wie man denkt.
💡 Dieser Artikel ist der Abschluss unserer Serie zu Denkfehlern im Online Marketing. Wenn du die vorigen verpasst hast: In Teil 1 ging es um Biases bei Datenanalysen, Teil 2 um Entscheidungsverhalten, Teil 3 um Kommunikation – und Teil 4 um Teamarbeit.
Besonderer Dank im Hinblick auf die Serie geht raus an unsere Psychologie-Werkstudentin Lara, die mir bei der Erarbeitung maßgeblich geholfen hat. Chapeau!