Wie lautet die Website?

Faces of Munich, München (2026)

26/10/2026

Mit 17 habe ich schon Produktlaunches gemacht. Ich wusste nur nicht, dass das so heißt.

Mein wichtigstes Werkzeug damals?

Eine Tasche voller Avon- und Oriflame-Produkte und IMMER der neueste Katalog.

Das war in Rumänien, während meiner Gymnasialzeit.

Sobald ein neuer Katalog da war, ging es wieder los.

Neue Produkte vorstellen, Familie und Freunde ansprechen, Bestellungen aufnehmen und natürlich hoffen, dass die Kunden beim nächsten Mal wieder bestellen.

Und ja, ich habe auch Freunde von Freunden angesprochen.

Heute würde man das wohl Direktvertrieb und Kundenbindung nennen.

Für mich war es vor allem eines: FREIHEIT.

Mit 17 mein eigenes Geld verdienen und mir Dinge leisten können, ohne meine Eltern fragen zu müssen. Das fand ich großartig!

Was ich damals nebenbei gelernt habe?

Auf Menschen zuzugehen. Zuzuhören. Gespräche zu führen. Und auch mal ein Nein zu akzeptieren.

Vielleicht fällt es mir deshalb heute so leicht, mit Menschen ins Gespräch zu kommen.

Und irgendwie mache ich auf LinkedIn heute gar nichts so anderes.

Nur der Katalog fehlt.

Denn ob damals oder heute: Verkaufen beginnt für mich nicht mit einem Pitch, sondern mit einem Gespräch.

Genau darum geht es auch in meinem kostenlosen LinkedIn-Webinar am 29.10.

Anmeldung hier: https://webcast.meetyoo.de/register/sfuLfdaw7Yee

Hand aufs Herz: Wer von euch erinnert sich noch an die Avon- und Oriflame-Kataloge? Und wer hat damals selbst verkauft?

23/10/2026

91.177 Impressions in 3 Tagen. Und trotzdem war das nicht die spannendste Zahl. 👇

Das sind die Zahlen eines LinkedIn-Beitrags meiner Kundin. 99 % davon außerhalb ihres Netzwerks.

Viel interessanter fand ich, was in keiner Statistik steht: In derselben Zeit bekam sie eine Nachricht. Eine Unternehmerin, die gerade ihre B2B-Strategie aufbaut, fragte nach einem Austausch.

Reichweite ist das eine. Das Gespräch daraus macht den Unterschied.

Und genau da kommen die Fragen:
→ Wie antworte ich, ohne gleich mein Angebot zu platzieren?
→ Wie führe ich einen ersten Call, ohne zu pitchen?
→ Was frage ich, um zu verstehen, was mein Gegenüber braucht?

Darüber sprechen Andrea und ich in unserem kostenlosen Live-Webinar:

LinkedINBOX – Von DM zu Dialog
📅 Do, 29. Oktober · 12–13 Uhr · online

👉 Anmeldung hier: https://webcast.meetyoo.de/register/sfuLfdaw7Yee

Und du: Worauf schaust du zuerst, Reichweite oder Gespräche? Schreib’s in die Kommentare.

19/10/2026

„Ich würde ja schreiben. Aber ich will nicht nerven.“

Kennst du das?

Du liest einen Beitrag auf LinkedIn und denkst: Spannend, genau damit beschäftige ich mich auch.

Vielleicht habt ihr euch sogar schon öfter in den Kommentaren ausgetauscht.

Eigentlich könntest du der Person einfach mal schreiben.

Aber dann geht das Kopfkino los.

Kommt das jetzt blöd rüber? Denkt die Person, ich will ihr etwas verkaufen? Und was schreibe ich überhaupt?

Also lässt du es lieber.

Ein Like geht ja immer. 😉

Das begegnet mir in meiner Beratung ziemlich häufig.

Viele haben überhaupt kein Problem damit, öffentlich ihr Wissen zu teilen. Aber jemanden direkt anschreiben? Da wird es plötzlich schwierig.

Dabei muss doch nicht jede Nachricht gleich ein Verkaufsgespräch werden.

Mal ein Beispiel:

Jemand schreibt, dass künftig mehr Leute aus dem Vertrieb auf LinkedIn aktiv werden sollen.

Warum nicht einfach fragen:

„Du hast geschrieben, dass künftig mehr Kollegen aus dem Vertrieb posten sollen. Wie organisiert ihr eigentlich die Themenfindung? Macht ihr das gemeinsam oder jeder für sich?“

Mehr braucht es für den Anfang oft gar nicht.

Du zeigst Interesse, greifst ein Thema auf und kommst vielleicht ins Gespräch.

Und wenn daraus kein Auftrag wird? Auch okay.

Aber was machst du, wenn die Person antwortet?

Wie bleibst du im Gespräch, ohne dass es irgendwann doch nach Verkauf klingt?

Genau das schauen wir uns am 29. Oktober in meinem kostenlosen Live-Webinar an:

LinkedINBOX – Von der DM zum Dialog

Wir sprechen darüber, wen du anschreiben kannst, wie du einen guten Einstieg findest und wie es nach der ersten Antwort weitergeht.

Und wenn du schon länger eine Nachricht vor dir herschiebst, bring sie gerne mit.

📅 Donnerstag, 29. Oktober
🕛 12–13 Uhr
💻 Kostenlos und live

Hier kannst du dich anmelden:
https://webcast.meetyoo.de/register/sfuLfdaw7Yee

02/10/2026

Die meisten Posts scheitern nicht am Algorithmus.

Sondern daran, dass niemand einen Grund hat, weiterzulesen.

Statt über geheime LinkedIn-Regeln zu grübeln, prüfe lieber 5 Dinge:

1. Ist sofort klar, warum der Beitrag relevant ist?
Konkretes Problem schlägt allgemeines Thema.
2. Beobachtung oder Behauptung?
„Storytelling funktioniert“ ist Meinung. Zahlen, Beispiele und Erfahrungen sind stärker.
3. Ist der Rat konkret?
„Sei authentisch“ hilft niemandem. Zeig, wie es besser geht.
4. Bleibt etwas hängen?
Eine Idee. Ein Vorgehen. Eine Zahl. Eine neue Perspektive.
5. Misst du Reichweite oder Wirkung?
5. 000 Impressionen können wertlos sein.
5. 000 können drei gute Kundenanfragen bringen.

Die bessere Frage ist nicht:

„Wie viele haben es gesehen?“

Sondern:

„Was ist danach passiert?“

Menschen bleiben nicht wegen geheimer Algorithmus-Tricks.

Sie bleiben, wenn sie etwas erkennen, lernen oder nutzen können.

Ich habe lange Reichweite gemessen.
Heute interessiert mich Wirkung.

Welche LinkedIn-Regel hast du viel zu lange geglaubt?

30/09/2026

Mittwoch, 12:30 Uhr. Eigentlich Schreibtischzeit.

Stattdessen: Wiesn-Mittagstisch im Goldenen Hahn mit Isabella Maria Lauschner, Geschäftsführerin von colorbirds GmbH. 🍻

Kleines Zelt, viel Holz, Stubenmusi direkt am Tisch.

Mehr Almhütte als Bierzelt.
Die Sorte Wiesn, bei der man sich noch unterhalten kann.

Und dann zeigt München, wie klein es ist:

Mit am Tisch sitzt mein Steuerberater, Herr Schießling von der Steuerteam Landsberg-München GmbH

Warum?
Weil er auch der Steuerberater von colorbirds ist. 😄

1,5 Millionen Einwohner. Und manchmal trotzdem nur ein Tisch.

Frage an euch:
Welche ungeplante Begegnung hat euch zuletzt gezeigt, wie klein die Welt ist?

P.S: Stefanie Hecht, Claudia Ludowig und Hana Martincova schön, euch nach Montag schon so schnell wiedergesehen zu haben! 🥨
Ables Goldener Hahn 🥨🍗🍻 Mega Stimmung und das ist der Wahnsinn 🤩

30/09/2026

LinkedIn funktioniert selten so:

Post → Reichweite → Profilbesuch → DM → Kunde.

Menschen sehen einen Post.
Später einen Kommentar.
Dann dein Profil.
Vielleicht eine Empfehlung.

Irgendwann verbinden sie dein Thema mit deinem Namen.

Deshalb ist Reichweite nur eine Kennzahl.

Wichtiger ist:

Wirst du wiedererkannt?
Ist klar, mit welchem Thema man dich verbindet?
Und bist du präsent, wenn Bedarf entsteht?

Sichtbarkeit entsteht nicht durch einen starken Post, sondern durch Wiederholung.

Und wenn du willst, dass man auf LinkedIn bei deinem Thema an dich denkt:

Meld dich 😊

22/09/2026

Ich habe einem Kunden empfohlen, weniger auf LinkedIn zu posten.

Nicht mehr. Weniger.

Wir haben uns in unserem letzten Gespräch angeschaut, was in den letzten 8 Wochen passiert ist.

Er hat viel gepostet, erste Kontakte geknüpft und Gespräche geführt.

Aber noch keinen Kunden über LinkedIn gewonnen.

Jetzt könnte ich sagen: „Du musst einfach noch mehr posten.“

Aber wozu?

Wenn du täglich postest, bleibt dir vielleicht kaum Zeit, dich mit den Menschen zu beschäftigen, die darauf reagieren.

Deshalb haben wir uns für zwei Posts pro Woche entschieden.

Und für mehr Zeit, um:

- auf Kommentare einzugehen,
- interessante Kontakte kennenzulernen,
- Gespräche zu führen.

Zwei Posts sind keine magische Zahl.

Aber ein Rhythmus, der zu deinem Alltag passt und dir Zeit für diese Aktivitäten lässt, ist sinnvoller als ein Posting-Plan, den du nur mit Mühe einhalten kannst.

Denn mehr Content bedeutet nicht automatisch mehr Kunden.

Du musst nicht ständig auf LinkedIn präsent sein.

Du musst wissen, was du mit deiner Präsenz erreichen möchtest.

Und du brauchst eine gute Mischung aus Content, Austausch und aktiver Kontaktaufnahme.

Mit deinen Beiträgen machst du auf dich und deine Expertise aufmerksam.

Durch Kommentare und Gespräche lernst du die Menschen hinter den Profilen kennen und findest heraus, ob es überhaupt Anknüpfungspunkte für eine Zusammenarbeit gibt.

Und durch gezielte Kontaktaufnahme kommst du auch mit Menschen ins Gespräch, die vielleicht noch nie einen Beitrag von dir gesehen haben.

Diese drei Dinge sollten zusammenspielen.

Denn was bringt dir ein voller Content-Kalender, wenn du keine Zeit mehr hast, dich mit potenziellen Kunden auszutauschen?

Daher plane nicht nur, wann du postest. Plane auch, was du danach machst.

Mich würde interessieren:

Wie viel Zeit investierst du aktuell in Content und wie viel in den direkten Austausch mit deiner Zielgruppe?

20/08/2026

KI wird immer einfacher zu bedienen.
Und gleichzeitig anspruchsvoller, wirklich gut zu nutzen.

Wir reden noch immer viel darüber, wie man bessere Prompts schreibt.

Dabei treffen wir bei der Arbeit mit KI längst eine ganze Reihe anderer Entscheidungen:

→ Welches Modell nutze ich?
→ Wie viel Reasoning brauche ich?
→ Wie viel Kontext gebe ich mit?
→ Welche Tools nutze ich?
→ Wann starte ich einen neuen Chat?
→ Wann komprimiere ich Kontext?
→ Welche Einstellungen lasse ich auf Standard?

Auf diesen Gedanken hat mich ein Post von Andreas Horn gebracht.

Er hat darauf hingewiesen, dass ein Wechsel des Reasoning-Levels in einer laufenden Codex-Session beeinflussen kann, wie viel bereits verarbeiteter Kontext aus dem Prompt-Cache wiederverwendet wird.

Low → Medium → High

Sieht nach einer simplen Einstellung aus.

Kann aber Auswirkungen auf Geschwindigkeit, Kontextverarbeitung und Nutzung haben.

Und genau das ist für mich der interessante Teil:

Viele dieser Entscheidungen sehen in der Oberfläche völlig banal aus.

Sind sie aber nicht unbedingt.

Du musst die Interna eines LLMs nicht im Detail kennen.

Aber wenn du KI regelmäßig als Arbeitswerkzeug nutzt, solltest du ungefähr verstehen, was die wichtigsten Regler verändern.

Prompting ist nur eine Ebene.

Modell, Reasoning, Kontext, Tools und Einstellungen gehören inzwischen genauso zur guten KI-Nutzung.

Denn am Ende hängt das Ergebnis nicht nur davon ab, was du eingibst, sondern auch davon, wie du das System nutzt.

Welche KI-Einstellung verwendest du regelmäßig, ohne genau zu wissen, was sie im Hintergrund verändert?

19/08/2026

Bevor wir ständig versuchen, besser mit KI zu arbeiten, sollten wir erst einmal herausfinden, wie wir aktuell überhaupt mit ihr arbeiten.

Deswegen habe ich ChatGPT gebeten, genau das zu bewerten:

Wie arbeite ich eigentlich mit KI?

Nicht meinen Schreibstil.
Nicht meine Persönlichkeit.

Meine Frage:

„Hey Chat, du kennst mich jetzt schon eine Weile. Wie beurteilst du meine Art, mit dir zu arbeiten, bzw. unsere Zusammenarbeit, basierend auf allem, was du darüber weißt? Bitte analysiere das ausführlich und in mehreren Schritten, bevor du mir antwortest.“

Drei Punkte aus der ausführlichen Antwort fand ich besonders relevant:

1. Mein größter Hebel ist nicht Prompting, sondern Urteilskraft.
Ich erkenne meist schnell, wenn etwas zwar gut klingt, aber fachlich, sprachlich oder strategisch nicht stimmt.

2. Genau dieser Qualitätsanspruch kann mich ausbremsen.
Manchmal optimiere ich weiter, obwohl das Ergebnis längst gut genug ist.

3. Mehr Kontext und mehr Regeln helfen nicht unbegrenzt.

Irgendwann entsteht eine Art „Constraint Overload“ ein Ergebnis kann alle Vorgaben erfüllen und trotzdem glatt oder unnatürlich wirken.

Die wichtigste Erkenntnis daraus:

Gute KI-Nutzung zeigt sich nicht daran, ob du perfekte Prompts schreiben kannst. Sondern daran, ob du gute Ergebnisse von schlechten unterscheiden, präzise korrigieren und aus der Zusammenarbeit lernen kannst.

Denn: KI-Output ist kein Urteil. Er ist Material für dein Urteil.

Wenn du schon länger mit derselben KI arbeitest, probier die Frage selbst aus.

Und prüfe die Antwort anschließend mit vier Fragen:

1. Was trifft überraschend gut zu?
2. Wo liegt die KI daneben und warum?
3. Welches Muster in meiner KI-Nutzung erkenne ich wieder?
4. Was ändere ich konkret an unserer Zusammenarbeit?

Das Ziel ist nicht herauszufinden, was ChatGPT „über dich denkt“.

Sondern ein oder zwei Arbeitsmuster zu erkennen, die deine Ergebnisse mit KI besser oder schlechter machen.

Wenn du die Übung ausprobierst:

Welchen blinden Fleck hat deine KI bei dir erkannt?

17/08/2026

Wie viel muss ein normaler KI-Anwender eigentlich über die Technik hinter einem LLM verstehen, um KI wirklich gut und verantwortungsvoll nutzen zu können?

Muss ich wissen, wie ein Transformer funktioniert?
Wie Attention berechnet wird?
Wie ein LLM trainiert wird?

Für die meisten Anwender: nein.

Aber etwas anderes halte ich für ziemlich wichtig:

Du solltest verstehen, wann du einer KI vertrauen kannst und wann Kontrolle notwendig ist.

Dafür braucht es aus meiner Sicht kein Informatikstudium. Aber ein paar Grundlagen:

→ Ein LLM „weiß“ nicht im menschlichen Sinn. Vereinfacht gesagt erzeugt es Ausgaben auf Basis gelernter Muster und Wahrscheinlichkeiten.

→ Eine überzeugend klingende Antwort kann trotzdem falsch sein. Deshalb sollten Fakten, Quellen und Schlussfolgerungen abhängig vom Risiko geprüft werden.

Bei einem Brainstorming anders als bei einem Vertrag, einer Personalentscheidung oder einer medizinischen Information.

→ Kontext macht einen großen Unterschied. Fehlende Informationen, falsche Annahmen oder unklare Anweisungen beeinflussen das Ergebnis.

→ KI übernimmt keine Verantwortung. Sie kann analysieren, empfehlen und teilweise auch handeln – die Verantwortung für Entscheidungen bleibt beim Menschen.

→ Modelle haben Grenzen. Trainingsdaten, Systemvorgaben und verfügbarer Kontext beeinflussen, was ein Modell leisten kann und was nicht.

Für mich ist das ein bisschen wie beim Autofahren:

Du musst nicht wissen, wie der Motor konstruiert ist.

Aber du solltest Bremswege, tote Winkel und Grenzen kennen, bevor du damit 200 fährst.

Und genau da sehe ich aktuell eine Lücke.

Wir sprechen viel über Prompts, Tools und neue Funktionen.

Weniger darüber, wann Ergebnisse geprüft werden müssen, welche Entscheidungen wir delegieren sollten und wo menschliche Urteilskraft unverzichtbar bleibt.

Wir müssen nicht alle zu KI-Ingenieuren werden.

Aber wir brauchen genug Verständnis von KI, um das richtige Maß zwischen Vertrauen und Kontrolle zu finden.

Wie tief sollte dieses Verständnis aus deiner Sicht gehen?

Faces of Munich

26/10/2026

23/10/2026

19/10/2026

02/10/2026

30/09/2026

30/09/2026

22/09/2026

20/08/2026

19/08/2026

17/08/2026

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