Tauche ein in die ökonomischen Realitäten von bezahlter Werbung für Selfpublisher – und erfahre, warum sie oft ein strukturelles Problem ist. In dieser Folge analysieren wir den Artikel „Wer zahlt, verliert“ von meiersworld.de und decken auf, wie Selfpublisher gegen traditionelle Verlage kämpfen, während sie mit winzigen Margen, Klickbetrug und ineffizienten Werbesystemen konfrontiert sind.

Warum lohnt es sich, zuzuhören?

• Die harte Mathematik: Wie 10 € Werbekosten nur 3 € Gewinn bringen – und warum das System gegen Einzelautoren arbeitet.
• Betrug im Werbemarkt: 84 Milliarden US-Dollar wurden 2023 durch betrügerische Klicks verbrannt. Wie schützt du dein Budget?
• Strategien für Selfpublisher: Wann lohnt sich Werbung trotzdem? Nischen, Serienstrategien und Influencer-Geschenke als Alternative.
• Die Algorithmus-Falle: Warum ein gutes Cover mehr Traffic bringt als teure Anzeigen – und wie du den Algorithmus für dich arbeiten lässt.

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In dieser Folge tauchen wir tief ein in die Welt der KI-gestützten Manuskriptanalyse. Stell dir vor: Du hast monatelang an deinem 400-Seiten-Thriller gearbeitet, bist stolz auf deine Handlung – und dann gibt eine KI dir in Sekunden Feedback, das weit über Tippfehler hinausgeht. Sie deckt Logikfehler auf, wie zum Beispiel: Warum mietet dein Kommissar, der panische Angst vor tiefem Wasser hat, plötzlich ein Ruderboot? Willkommen in der Zukunft des Schreibens, in der KI nicht nur Texte generiert, sondern Geschichten auf struktureller Ebene versteht.

Wir diskutieren, wie Tools wie Google Fabula nicht nur Sätze formen, sondern kausale Netze von Ereignissen und Charakterzielen aufbauen – und was das für Autoren, Lektoren und Verlage bedeutet. Außerdem: Warum die eigentliche Revolution nicht im Schreiben, sondern im Analysieren von Manuskripten liegt.

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Künstliche Intelligenz ist nicht neutral – sie spiegelt und verstärkt gesellschaftliche Ungerechtigkeiten. Dr. Eva Gengler zeigt im Gespräch, wie feministische Perspektiven auf KI nicht nur technische Bias-Probleme lösen, sondern Machtstrukturen hinterfragen und grundlegende Veränderungen fordern. Von Gender-Bias in Algorithmen bis zur algorithmischen Kolonialisierung: Es geht um Repräsentanz, Ressourcen und Rechte – für eine KI, die einschließt statt ausschließt.

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