🍏 Was ist die Idee?
Dein Blog-Artikel taucht einfach so in einem LLM auf ohne dass die Quelle genannt wird? Viele kleine Verlage erleben das ständig. Plattformen wie Reddit verkaufen Daten an LLM Anbieter und bekommen laut Medienberichten Millionen. Für Einzelautoren und kleine Verlage gelten andere Gesetzt.
Die Lösung heißt ScrapeInvoice. Ein leichtes Middleware-Tool, das bekannte LLM Signale erkennt, bei Zugriffen eine standardisierte, maschinell lesbare Rechnung ausgibt, den Vorgang protokolliert und optional Zahlungslinks anbietet. Installiert als Plugin oder Edge-Regel gibt es Publishern ein pragmatisches Mittel, Scraping zu dokumentieren und zu monetarisieren.
🌵 Warum funktioniert's?
Axel Springer und OpenAI: Der Deal zwischen Axel Springer und OpenAI ist 25–30 Mio. US-Dollar über 3 Jahre wert — rund 8,33 Mio. USD pro Jahr. Ein klares Signal wie stark AI-Unternehmen für hochwertige Inhalte zahlen. Quelle
Reddit und Google: Reddit schloss 2024 einen Deal mit Google über 60 Mio. USD pro Jahr, um Plattform-Daten für AI-Training zu lizenzieren — ein Beleg für den wachsenden Markt für Content-Lizenzierungen an große AI-Betreiber. Quelle
Financial Times und OpenAI: Die Financial Times verdient schätzungsweise 5–10 Mio. USD pro Jahr durch ihre OpenAI-Partnerschaft seit 2024 — mit Inhaltsanzeige und Training in ChatGPT als wiederkehrende Einnahmequelle. Quelle
💡 Wie starte ich am Wochenende?
Schritt 1: Sprich 5 kleine Verlage an und frage konkret: Wünschen sie sich eine standardisierte Abrechnung bei LLM-Zugriffen? Welche Zahlungsmodelle bevorzugen sie?
Schritt 2: Baue ein minimales MVP das LLM-Zugriffe erkennt und eine maschinenlesbare Rechnung generiert. Zum Beispiel mit einer einfachen Cloud-Funktion oder einem Make-Szenario das bei einem Testzugriff eine strukturierte Rechnung als JSON oder CSV erzeugt und in einer Airtable-Tabelle speichert.
Schritt 3: Erstelle eine Demo-Seite mit Framer die zeigt wie eine Rechnung generiert wird und wie ein optionaler Zahlungslink aussehen könnte. Verbinde die Demo mit deiner Airtable-Datenbank.
Schritt 4: Skizziere erste Preismodelle basierend auf dem Feedback — zum Beispiel pro Abfrage, pro Monat oder Revenue-Share. Baue eine einfache Landing-Page mit Preisoptionen.
