Suchmaschinenmarketing-Strategen
Vertrieb und MarketingKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.648
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.55
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert
Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 12% diesen Wert.
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
Nur exponierte Aufgaben| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Gather data on competitors and analyze their prices, sales, and method of marketing and distribution.13-1161 | 0.052823.9 | 0.098914.9 |
Collect and analyze data on customer demographics, preferences, needs, and buying habits to identify potential markets and factors affecting product demand.13-1161 | 0.049222.3 | 0.159424.1 |
Seek and provide information to help companies determine their position in the marketplace.13-1161 | 0.046821.2 | 0.300045.3 |
Prepare reports of findings, illustrating data graphically and translating complex findings into written text.13-1161 | 0.030313.7 | 0.01942.9 |
Measure the effectiveness of marketing, advertising, and communications programs and strategies.13-1161 | 0.025611.6 | 0.05959.0 |
Forecast and track marketing and sales trends, analyzing collected data.13-1161 | 0.00783.5 | 0.01031.6 |
Conduct research on consumer opinions and marketing strategies, collaborating with marketing professionals, statisticians, pollsters, and other professionals.13-1161 | 0.00612.8 | 0.01281.9 |
Devise and evaluate methods and procedures for collecting data, such as surveys, opinion polls, or questionnaires, or arrange to obtain existing data.13-1161 | 0.00221.0 | 0.00200.3 |
| Not observed on any surface — 5 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Measure and assess customer and employee satisfaction. | —0 | —0 |
Attend staff conferences to provide management with information and proposals concerning the promotion, distribution, design, and pricing of company products or services. | —0 | —0 |
Monitor industry statistics and follow trends in trade literature. | —0 | —0 |
Develop and implement procedures for identifying advertising needs. | —0 | —0 |
Direct trained survey interviewers. | —0 | —0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Identify methods for interfacing Web application technologies with enterprise resource planning or other system software.O*NET Task ID 16176 | 1.0 |
Develop transactional Web applications, using Web programming software and knowledge of programming languages, such as hypertext markup language (HTML) and extensible markup language (XML).O*NET Task ID 16184 | 1.0 |
Coordinate with developers to optimize Web site architecture, server configuration, or page construction for search engine consumption and optimal visibility.O*NET Task ID 20320 | 1.0 |
Create content strategies for digital media.O*NET Task ID 20321 | 1.0 |
Keep abreast of government regulations and emerging Web technology to ensure regulatory compliance by reviewing current literature, talking with colleagues, participating in educational programs, attending meetings or workshops, or participating in professional organizations or conferences.O*NET Task ID 16172 | 0.5 |
Resolve product availability problems in collaboration with customer service staff.O*NET Task ID 16173 | 0.5 |
Implement online customer service processes to ensure positive and consistent user experiences.O*NET Task ID 16174 | 0.5 |
Identify, evaluate, or procure hardware or software for implementing online marketing campaigns.O*NET Task ID 16175 | 0.5 |
Define product requirements, based on market research analysis, in collaboration with user interface design and engineering staff.O*NET Task ID 16177 | 0.5 |
Assist in the evaluation or negotiation of contracts with vendors or online partners.O*NET Task ID 16178 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page