--- title: "KI-Texte für SEO: Qualität entsteht vor und nach dem Schreiben" description: "KI-Texte für SEO: Google bewertet Nutzen statt Herkunft. Was Studien zeigen und warum Recherche, Faktencheck und dein Texter entscheiden." url: https://hechtinsgefecht.de/ki-texte-seo/ date_published: 2026-11-10 date_modified: 2026-11-10 organization: HECHT INS GEFECHT organization_url: https://hechtinsgefecht.de organization_knowledge_graph_id: /g/1pp2twrtc organization_sameas: - https://www.northdata.de/HECHT+INS+GEFECHT+GmbH,+Bremen/HRB+42926 - https://firmeneintrag.creditreform.de/28309/2051250968/HECHT_INS_GEFECHT_GMBH - https://www.companyhouse.de/HECHT-INS-GEFECHT-GmbH-Bremen - https://implisense.com/de/companies/hecht-ins-gefecht-gmbh-bremen--DETQXQBC7O52 - https://www.linkedin.com/company/hechtinsgefecht - https://www.xing.com/pages/hecht-ins-gefecht/ - https://social.hechtinsgefecht.de/@hig - https://x.com/hechtinsgefecht - https://www.facebook.com/HechtinsGefecht/ - https://www.instagram.com/hechtinsgefecht/ - https://de.pinterest.com/HechtinsGefecht/ - https://www.threads.com/@hechtinsgefecht - https://www.youtube.com/channel/UC8GKGLujc2AuUteBawMcFTA - https://www.crunchbase.com/organization/hecht-ins-gefecht-digitalagentur-f%C3%BCr-webdesign-seo - https://clutch.co/profile/hecht-ins-gefecht - https://www.designrush.com/agency/profile/hecht-ins-gefecht - https://agencies.semrush.com/hecht-ins-gefecht/ - https://www.sortlist.de/agency/hecht-ins-gefecht - https://www.goodfirms.co/company/hecht-ins-gefecht - https://techbehemoths.com/company/hecht-ins-gefecht - https://themanifest.com/company/hecht-ins-gefecht - https://www.topseos.com/profile/hecht-ins-gefecht-digitalagentur-fur-webdesign-seo - https://www.semfirms.com/profile/hecht-ins-gefecht - https://www.omt.de/agentur-finden/agentur/hecht-ins-gefecht/ - https://onlinemarketing.de/dienstleister/online-marketing-agentur/bremen/hecht-ins-gefecht - https://www.agenturtipp.de/agentur/hecht-ins-gefecht/ - https://www.seo-united.de/seo-agenturen/hecht-ins-gefecht-3461/ - https://omr.com/de/reviews/service/hecht-ins-gefecht - https://www.ibusiness.de/dienstleister/jb/092582windolph.html - https://feedbax.de/anbieter/hecht-ins-gefecht - https://feedbax.ai/profile/hecht-ins-gefecht - https://www.werbeagentur.de/de/a/hecht-ins-gefecht - https://www.campixx.de/agenturen/seo/hecht-ins-gefecht/ - https://agenturfinder.com/agenturen/hecht-ins-gefecht/ - https://agencyvista.com/agency/hecht-ins-gefecht/marketing-agency/summary - https://www.bark.com/de/de/company/hecht-ins-gefecht/NlYy2/ - https://www.provenexpert.com/de-de/hecht-ins-gefecht/ - https://de.trustpilot.com/review/hechtinsgefecht.de - https://www.trustedshops.de/bewertung/hechtinsgefecht-de - https://www.awwwards.com/HECHTINSGEFECHT/ - https://www.bremen.de/visitenkarte/digitalagentur-hecht-ins-gefecht---webdesign--seo-46684197 - https://www.yelp.com/biz/hecht-ins-gefecht-bremen - https://maps.apple.com/place?place-id=IBAEFB4CEAFB63F7B author: Benny Windolph author_url: https://hechtinsgefecht.de/benny-windolph/ author_orcid: https://orcid.org/0009-0009-2458-3099 author_knowledge_graph_id: /g/11v4_sqnsh --- # KI-Texte für SEO: Qualität entsteht vor und nach dem Schreiben KI-Texte für SEO sind kein Problem: Laut Google zählt ihr Mehrwert, nicht ihre Herkunft. In den Rankingstudien von Ahrefs, Semrush und Graphite ranken stark KI-lastige Seiten im Schnitt nur etwas schlechter. KI-Texte sind erst bei Scaled Content Abuse ein Spam-Risiko, also wenn viele Seiten ohne Mehrwert entstehen. In meinem Test stufte der KI-Detektor Pangram KI-Texte auch dann als KI ein, wenn ich alle typischen Floskeln entfernt hatte. Qualität entsteht vor und nach dem Schreiben: Recherche, Faktencheck und Redaktion bilden eine Pipeline, und dein SEO-Texter steuert sie, statt selbst zu tippen. ## Inhalt 1. [Sind KI-Texte schlecht für SEO?](#sind-ki-texte-schlecht-fur-seo) 2. [Warum Texte aus dem Chatfenster scheitern](#warum-texte-aus-dem-chatfenster-scheitern) 3. [Wie eine Pipeline für SEO-Texte mit KI aussieht](#wie-eine-pipeline-fur-seo-texte-mit-ki-aussieht) 4. [SEO-Texter und KI: Was mit deinem Texter passiert](#seo-texter-und-ki-was-mit-deinem-texter-passiert) 5. [Erkennt Google KI-Texte? Was Google sagt und was Pangram misst](#erkennt-google-ki-texte-was-google-sagt-und-was-pangram-misst) 6. [Wann KI-Texte zu Scaled Content Abuse werden](#wann-ki-texte-zu-scaled-content-abuse-werden) 7. [Checkliste für KI-Texte, die ranken](#checkliste-fur-ki-texte-die-ranken) 8. [Häufige Fragen](#haufige-fragen) 9. [Quellen](#quellen) ## Sind KI-Texte schlecht für SEO? Für Google zählt bei KI-Texten der Nutzen, nicht die Art ihrer Entstehung. Ein KI-Text ist ein Text, den ein Sprachmodell wie ChatGPT ganz oder teilweise erzeugt. Ich sehe das so: KI ist das Word-Programm, in dem geschrieben wird. Das Werkzeug liefert Formulierungen; Fachwissen, Quellen und Prüfung sorgen für zutreffende Inhalte mit eigenem Informationswert. Google fragt nach dem neuen Informationswert für den Leser, nicht nach dem Werkzeug. Seit 2023 lautet Googles Aussage dazu: „Appropriate use of AI or automation is not against our guidelines.“ Der angemessene Einsatz von KI oder Automatisierung ist demnach mit Googles Richtlinien vereinbar. Vier umfangreiche Studien befassen sich mit dem Ranking von KI-Texten; sie alle stufen Texte mithilfe eines KI-Detektors ein. | Studie | Datenbasis | Ergebnis | | --- | --- | --- | | Ahrefs 2025 | 600.000 Seiten aus den Top 20, eigener KI-Detektor | Korrelation zwischen KI-Anteil und Position 0,011, also praktisch null | | Ahrefs 2026 | 150.000 Seiten aus den Top 10 und rund 80.900 Seiten mit Search-Console-Daten, eigener KI-Detektor | Seiten mit hohem KI-Anteil ranken etwas schlechter; Seiten mit wenig oder mittlerem KI-Anteil bekommen 2- bis 3-mal so viele Impressionen wie Seiten mit hohem KI-Anteil; 5,3 % der Seiten auf Position 1 bis 3 stuft der Detektor als 100 % KI ein | | Semrush (Daten von November 2025) | 42.000 Blogseiten aus den Top 10, Detektor GPTZero | Position 1: 80,5 % menschlich, 10 % KI, Rest gemischt | | Graphite (Daten von Juni 2025) | 31.493 Keywords, nur englischsprachige Artikel | 7 % der Artikel auf Platz 1 KI-generiert; KI-Artikel ranken tendenziell niedriger | Ahrefs 2026, Semrush und Graphite weisen in dieselbe Richtung: Stark KI-lastige Seiten ranken dort schwächer. Ahrefs 2026 zeigt ein flaches Gefälle, während der Abstand bei den Impressionen am größten ausfällt. Reine KI-Texte schaffen es trotzdem in die Top 3. Ahrefs begründet das damit, dass Google gegen schlechten Content vorgehe und sich KI-Content und schlechter Content häufig überschnitten. Meine Lesart: Google benachteiligt Inhalte mit geringem eigenem Aufwand, also Low Effort, nicht die KI. Aus meiner Sicht zählt bei der Semrush-Zahl das Seitenalter: Seiten auf Position 1 sind im Schnitt länger online, als es KI-Texte in heutiger Form gibt. Deshalb wurden diese Seiten überwiegend von Menschen verfasst. Wer lediglich umformuliert, was bereits im Internet steht, produziert ein Derivat ohne zusätzlichen Nutzen. Wie eigene Daten diesen Unterschied schaffen, erkläre ich ausführlich im Beitrag zu [Information Gain](https://hechtinsgefecht.de/information-gain/). ## Warum Texte aus dem Chatfenster scheitern Ein Fehler, den ich bei Kunden sehe: Texte im Chatbot schreiben lassen, ohne Recherche und ohne Kontrolle. Am Ende stehen erfundene Zahlen, Daten oder Fakten im Text. Generative Modelle sagen laut Google auf Grundlage ihrer Trainingsdaten eine wahrscheinliche Wortfolge voraus, statt Fakten abzurufen. Dabei können Ungenauigkeiten entstehen, die Google als Halluzinationen bezeichnet. Eine Halluzination ist eine falsche oder ungenaue Angabe im erzeugten Inhalt. Google hält einen manuellen Faktencheck für KI-Texte auf Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit vor jeder Veröffentlichung für unverzichtbar. Als „little to no effort“ ordnet Google es ein, wenn mit generativer KI große Textmengen ohne manuelle Kontrolle oder redaktionelle Auswahl entstehen. Das bedeutet geringen bis fehlenden eigenen Aufwand. Google zufolge wird der eigene Aufwand auch durch Quellenangaben nicht ersetzt. Manche Kunden ziehen einen ChatGPT-Text anschließend mit einem Textoptimierungs-Tool glatt. Ich halte das für eine Krücke, weil Recherche und Kontrolle dabei weiterhin fehlen. Das Tool verändert die Formulierung, die Fakten prüft es nicht. In maschinell erzeugten Reisetexten eines Reiseveranstalters stand, der Kilimandscharo bestehe aus drei erloschenen Vulkanen. Der Kibo gilt jedoch als ruhend, nicht als erloschen. Ich habe die Texte im Audit gegen Referenzquellen geprüft; die KI hatte das Plausible gewählt. Dieses Muster, bei dem die KI das Plausible dem Korrekten vorzieht, beschreibe ich im Beitrag zu [Semantic Drift](https://hechtinsgefecht.de/semantic-drift/). Die Texte der frühen ChatGPT-Zeit waren durchschaubar und oberflächlich. Typisch war ein Einstieg wie „In einer sich stetig wandelnden Online-Welt …“. Gute Rankings solcher Texte hätten mich überrascht. Als Vergleichsmaßstab für heutige KI-Texte sind sie ungeeignet. ## Wie eine Pipeline für SEO-Texte mit KI aussieht Graphite hat KI-Texte mit starker menschlicher Bearbeitung ausdrücklich nicht untersucht und hält sie für eine möglicherweise wirksame Strategie. Eine gute Pipeline bildet dieselben Schritte ab, die auch ein menschlich geschriebener Text durchläuft. KI übernimmt dabei Formulierungen, während Fachwissen, Recherche und Kontrolle Teil des Arbeitsauftrags bleiben. 1. Fachwissen sammeln: Stelle interne Erfahrungen, eigene Zahlen und Fakten zusammen, die in den Text einfließen sollen. 2. Recherche durchführen: Wähle geeignete Referenzquellen und kläre die fachlichen Anforderungen des Themas. 3. Entwurf erstellen: Lass auf dieser Grundlage einen ersten Text formulieren. 4. Faktencheck durchführen: Prüfe die Aussagen manuell gegen die Quellen, bevor der Text veröffentlicht wird. 5. Redaktion abschließen: Bearbeite Inhalt und Struktur, damit der Text verständlich ist und zu deinen Lesern passt. Der menschliche Aufwand bleibt ein Spektrum. Er ist geringer als bei einem externen Texter, der jeden Text selbst schreibt, aber eine funktionierende Pipeline braucht mehr als „Thema rein, Text raus“. Menschen wirken auf die Entstehung ein und kontrollieren das Ergebnis. Eigenes Wissen ist dabei nicht zu ersetzen. Mein Rat: Jedes Unternehmen sollte sein Fachwissen in einem Vault ablegen, also an einem festen Ort. Das kann Notion, ein Wiki oder eine lose Dateisammlung sein; selbst diese Sammlung ist besser als keine Ablage. Eigene Erfahrungen, erhobene Zahlen und Fakten gehören dort hinein, damit sie für spätere Texte verfügbar sind. Pipeline für SEO-Texte mit KI in 5 Schritten: 1 Fachwissen sammeln, 2 Recherche durchführen, 3 Entwurf erstellen, 4 Faktencheck durchführen, 5 Redaktion abschließen. Menschen sorgen in den Schritten 1, 2, 4 und 5 für Fachwissen, Recherche und Kontrolle, der Vault als Ablageort für Fachwissen liefert die Grundlage für Schritt 1; die KI übernimmt in Schritt 3 die Formulierung. Nur einer von 5 Schritten liegt bei der KI. Pipeline für SEO-Texte mit KI Je Schritt: Menschen oder KI Menschen Fachwissen, Recherche, Kontrolle KI Formulierung Vault Ablageort für Fachwissen 1 Fachwissen sammeln 2 Recherche durchführen 3 Entwurf erstellen 4 Faktencheck durchführen 5 Redaktion abschließen Nur einer von 5 Schritten liegt bei der KI. Abb. 1 · HECHT INS GEFECHT Abb. 1: Pipeline für SEO-Texte mit KI: links Menschen mit Fachwissen, Recherche, Faktencheck und Redaktion, rechts die KI, die den Entwurf formuliert. Das Fachwissen liegt im Vault. ## SEO-Texter und KI: Was mit deinem Texter passiert Ich würde Texter umschulen, statt sie zu kündigen. Angesichts von KI wird selbst geschriebener Text zu teuer. Gelernte Texter wissen jedoch, was guten Text ausmacht. Das Urteilsvermögen gelernter Texter bleibt bei der Auswahl der Quellen und der redaktionellen Kontrolle wertvoll. Der klassische Texter, der ausschließlich selbst formuliert, ist aus meiner Sicht in dieser Form ein Auslaufberuf. Texter, die KI einsetzen, wird es noch länger geben. Damit verändert sich die Arbeit der Texter, während ihr Können weiterhin gefragt ist. Dein Texter schreibt dann weniger selbst, wählt die Quellen für KI-Texte aus, steuert die Entstehung und prüft das Ergebnis. Seine Arbeit konzentriert sich auf die Qualität des Prozesses, während KI einen Teil der Formulierungen übernimmt. Bei einem Onlineshop-Kunden sind im Urlaub mit einem KI-Tool rund 10 Blogartikel mit zusammen rund 15.000 Wörtern entstanden. Danach warteten die Artikel auf Korrektur. Der Engpass lag nun bei der Kontrolle statt beim Schreiben. Genau dort liegt die neue Rolle des Texters. Meinen Kunden stehen zwei Wege offen: Wir helfen bei der Texterstellung, oder ich erläutere in einem Call meinen [Leitfaden für semantisches SEO](https://hechtinsgefecht.de/semantisches-seo/). Auf dieser Grundlage verfassen sie selbst bessere SEO-Texte. Maßgeblich sind für mich Qualität, Tempo und die Anzahl veröffentlichter Seiten. ### Medizin und Recht: Warum Erfahrung der Engpass bleibt Nach meiner Einschätzung ist KI bei Medizin und Recht einem Texter ohne medizinischen oder juristischen Hintergrund überlegen. Die breite Fachkenntnis des Modells stammt aus seinem Training. Der Vergleich betrifft Texter ohne Fachhintergrund, während Ärzte und Anwälte ausgenommen sind. Ich habe schon vor Jahren medizinische Texte von Menschen ohne medizinischen Hintergrund gesehen; aktuelle KI-Texte sind dagegen besser. Was der KI fehlt, ist Erfahrung. Wenn sich diese Erfahrung schriftlich festhalten lässt und die KI sie nutzt, verbessert sich der Text. Bei YMYL-Themen (Your Money or Your Life) wie Gesundheit verlangt Google, dass Inhalte sehr genau sind und dem gesicherten Konsens der Fachleute entsprechen. Mein Rat für Medizin und Recht: Lass den Text vor der Veröffentlichung von einer Fachperson freigeben. Außerdem gehört geprüftes Praxiswissen in den Vault und in die Grundlage für den Entwurf. ## Erkennt Google KI-Texte? Was Google sagt und was Pangram misst Googles Leitfäden enthalten keine Aussage dazu, ob Google KI-Texte als solche erkennt. Die Spam-Bekämpfung mit SpamBrain läuft laut Google unabhängig von der Entstehung des Spams weiter. Mein Test enthielt zwei Gegenproben: einen echten Handtext mit 8 Varianten und einen KI-Text mit 9 Varianten. Der Test erfolgte im Juli 2026 mit Pangram 3.3.2; im August 2026 wiederholte ich ihn mit Pangram 4. In die 8 Varianten des Handtexts habe ich typische KI-Marker eingebaut, darunter Floskeln, Gedankenstriche und Dreierlisten. Außerdem entfernte ich Ich-Passagen und glättete Umgangssprache zu Standarddeutsch. Pangram 3.3.2 stufte alle 8 Varianten mit 0 % KI-Anteil als „Human“ ein. Mit Pangram 4 blieb das Gesamturteil aller 8 Handtext-Varianten „Human“. In einer Variante markierte der Detektor die eingebauten Floskeln als kurzes KI-Segment mit rund 5 % KI-Anteil. Bei den 9 Varianten des KI-Texts nahm ich die KI-Marker einzeln heraus, in einer Fassung alle zusammen. Alle 9 Varianten blieben unter beiden Pangram-Versionen „KI“, jeweils mit 100 % KI-Anteil. Urteil des KI-Detektors Pangram über zwei Gegenproben. Handtext in 8 Varianten mit eingebauten KI-Markern wie Floskeln, Gedankenstrichen und Dreierlisten: unter Pangram 3.3.2 alle „Human“ mit 0 % KI-Anteil, unter Pangram 4 alle „Human“, eine Variante mit einem kurzen KI-Segment von rund 5 % KI-Anteil; KI-Text in 9 Varianten, KI-Marker einzeln und in einer Fassung gemeinsam entfernt: unter beiden Versionen alle „KI“ mit 100 % KI-Anteil. Die KI-Marker ändern das Urteil in keiner Variante. Urteil von Pangram bei zwei Gegenproben Je Feld eine Variante, = KI-Anteil Handtext, 8 Varianten KI-Marker eingebaut, darunter Floskeln, Gedankenstriche, Dreierlisten Pangram 3.3.2: „Human“, 0 % KI-Anteil Pangram 4: „Human“, in einer Variante rund 5 % KI-Anteil KI-Text, 9 Varianten KI-Marker entfernt Pangram 3.3.2: „KI“, 100 % KI-Anteil Pangram 4: „KI“, 100 % KI-Anteil einzeln entfernt gemeinsam Die KI-Marker ändern das Urteil in keiner Variante. Abb. 2 · HECHT INS GEFECHT Abb. 2: Urteile von Pangram für 8 Varianten des Handtexts und 9 Varianten des KI-Texts unter Pangram 3.3.2 und Pangram 4. Die Fläche je Feld zeigt den KI-Anteil der Variante. Ergänzend prüfte ich 13 KI-Rohtexte aus mehreren KI-Modellen und drei Textgattungen: Blogpost, Kategorietext und LinkedIn-Post. Alle 13 Texte landeten unter beiden Versionen bei 100 % KI-Anteil. Pangram scheint zu erfassen, wer hinter der Formulierung der Sätze steht. Der Detektor berücksichtigt die Floskeln, an denen Menschen KI-Texte erkennen, kaum. Sein Urteil lässt Qualität, Faktentreue und Mehrwert außen vor. Deshalb gehe ich davon aus, dass Pangram auch einen gründlich recherchierten KI-Text als KI einordnet. Der Umfang des Versuchs ist begrenzt: zwei Versionen eines Detektors und je ein Ausgangstext für die Gegenproben. Ein recherchierter KI-Text mit eigenen Daten war kein gesonderter Bestandteil meines Tests. Auch Ahrefs, Semrush und Graphite ordnen Texte per Detektor ein und messen damit die vermutete Herkunft. ## Wann KI-Texte zu Scaled Content Abuse werden Scaled Content Abuse bedeutet, dass viele Seiten mit kaum Mehrwert für Nutzer vor allem zur Manipulation von Rankings erzeugt werden. Laut Google gilt das „no matter how it’s created“, also unabhängig von der Entstehung der Seiten. Typischerweise entstehen dabei große Mengen unorigineller Inhalte ohne ausreichenden Nutzerwert. Googles erstes Beispiel ist die Erzeugung vieler Seiten mit generativer KI oder ähnlichen Werkzeugen ohne zusätzlichen Nutzen. Nach meiner Lesart zielen Spam-Updates auf die täglich veröffentlichte Masse an Seiten ohne Mehrwert, nicht auf KI als Werkzeug. Die Einführung der Richtlinie durch Google erfolgte im März 2024 zeitgleich mit einem Core Update. Nach Abschluss des Core-Update-Rollouts meldete Google für das Update zusammen mit früheren Maßnahmen nach eigener Messung 45 % weniger minderwertige, unoriginelle Inhalte in der Suche. SE Ranking veröffentlichte 2.000 unbearbeitete KI-Artikel auf 20 neuen Domains. Nach gut einem Monat waren 70,95 % der Seiten indexiert. Nach rund drei Monaten fiel der Anteil der Seiten in den Top 100 von 28 % auf 3 %. Die meisten Seiten blieben indexiert, rankten aber kaum noch. Experiment von SE Ranking mit 2.000 unbearbeiteten KI-Artikeln auf 20 neuen Domains: Nach gut einem Monat waren 70,95 % der Seiten indexiert. Nach rund drei Monaten fiel der Anteil der Seiten in den Top 100 von 28 % auf 3 %, die meisten Seiten blieben indexiert. Ungeprüfte Masse landet im Index, aber kaum in den Top 100. Experiment von SE Ranking mit KI-Artikeln 2.000 unbearbeitete KI-Artikel auf 20 neuen Domains Anteil der Seiten, Skala 0 bis 100 % Indexiert nach gut einem Monat 70,95 % Danach blieben die meisten Seiten indexiert. Seiten in den Top 100 von 28 % auf 3 % nach rund drei Monaten 0 % 100 % Ungeprüfte Masse landet im Index, aber kaum in den Top 100. Abb. 3 · HECHT INS GEFECHT Abb. 3: Experiment von SE Ranking mit unbearbeiteten KI-Artikeln: Anteil indexierter Seiten und Anteil der Seiten in den Top 100 als Balken auf einer gemeinsamen Skala von 0 bis 100 %. Eine andere Situation liegt vor, wenn du vorhandene Texte anhand des Quality Rater Guide überarbeitest. Eine solche Überarbeitung ist auch in großer Zahl möglich. Vorausgesetzt wird, dass jede Seite anschließend die zuvor fehlenden Informationen enthält und jede Überarbeitung geprüft wird. Der Quality Rater Guide (offiziell Search Quality Rater Guidelines) ist Googles Leitfaden für menschliche Qualitätsprüfer; ihre Bewertungen fließen laut Google nicht direkt ins Ranking. Menschen stehen bei der Überarbeitung im Vordergrund: Auf der Seite sollen sie das Gesuchte finden. Genau diese inhaltliche Verbesserung unterscheidet die Überarbeitung bestehender Seiten von ungeprüfter Masse ohne Mehrwert. Ein Produkttext mit eigenen Produktinformationen ist auch bei 5.000 Produkten besser als gar kein Text. Dass ein Produkttext besser ist als gar kein Text, habe ich auch einem Mode-Händler in einem Workshop empfohlen. Eine bestimmte Wortzahl ist dabei kein Ziel, laut Googles Leitfaden für hilfreiche Inhalte gibt es keine bevorzugte Wortzahl. Für [Onlineshop-SEO bei Kategorien und Produkttexten](https://hechtinsgefecht.de/onlineshop-seo/) heißt das: Ergänze Informationen, die dem Käufer auf der jeweiligen Seite helfen. Googles Richtlinie stellt auf den Zweck ab: Jede Seite soll Käufern einen Mehrwert bieten und nicht in erster Linie Rankings manipulieren. Aus meiner Sicht sind echte Produkte die Voraussetzung, den Mehrwert muss trotzdem jede Seite selbst liefern. Drei Fragen an jede Seite: ob das Produkt echt ist, ob die Seite Käufern einen Mehrwert bietet, also die Informationen, die ihr fehlten, und ob die Überarbeitung geprüft ist. Lautet jede Antwort ja, entsteht ein Text für Käufer mit eigenen Informationen; jedes Nein führt in Richtung Scaled Content Abuse, also viele Seiten, deren primärer Zweck die Manipulation von Rankings ist und die Nutzern kaum Mehrwert bieten. Nur mit drei Ja geht es auch in großer Zahl. Drei Fragen an jede Seite Überarbeitung bestehender Seiten Richtung Scaled Content Abuse viele Seiten, Zweck: Rankings manipulieren, kaum Mehrwert Ist das Produkt echt? Echte Produkte sind die Voraussetzung nein ja Mehrwert für Käufer? Informationen, die ihr fehlten nein ja Überarbeitung geprüft? Kontrolle vor der Veröffentlichung nein ja Text für Käufer Produkttext mit eigenen Informationen Nur mit drei Ja geht es auch in großer Zahl. Abb. 4 · HECHT INS GEFECHT Abb. 4: Drei Fragen je Seite von oben nach unten: Jedes Ja führt weiter und am Ende zum Text für Käufer, jedes Nein nach rechts in Richtung Scaled Content Abuse. ## Checkliste für KI-Texte, die ranken Bevor du einen KI-Text veröffentlichst, geh diese vier Schritte durch: 1. Lege einen Vault an: Sammle Fachwissen, eigene Zahlen und Erfahrungen an einem Ort. 2. Binde deinen Texter ein: Lege fest, wer Quellen vorgibt und wer vor der Veröffentlichung freigibt. 3. Überarbeite bestehende Seiten zuerst: Geh Texte, denen notwendige Informationen fehlen, vor neuen Seiten an. 4. Prüfe den Mehrwert: Beantwortet der Text die Fragen deiner Kunden, und enthält er zusätzliche Informationen gegenüber anderen Seiten? Wenn du diesen Prozess extern abdecken willst, unterstützt dich die SEO-Agentur HECHT INS GEFECHT bei [SEO für Onlineshops](https://hechtinsgefecht.de/seo/). ## Häufige Fragen ### Werden KI-Texte schlechter indexiert? Laut einer Schätzung von Ahrefs leicht: Bei sehr hohem KI-Anteil lag die Indexierungsrate bei 40,35 %, bei wenig KI-Anteil bei 49,28 %. Ahrefs zählt eine Seite als indexiert, wenn sie rankt, Impressionen in der Search Console hat oder per site:-Suche auffindbar ist. Den Abstand bewertet Ahrefs als spürbar, aber nicht disqualifizierend. ### Zitieren ChatGPT und Perplexity KI-Texte? Ja, ChatGPT und Perplexity zitieren auch KI-Texte. Graphite stufte in seiner Stichprobe 18 % der zitierten Artikel als KI-generiert und 82 % als menschlich ein. Wie du [Content für Sprachmodelle (LLMs) formatierst](https://hechtinsgefecht.de/content-formatierung-llm/), erkläre ich in einem separaten Beitrag zur Sichtbarkeit in KI-Antworten. ### Muss ich KI-Produkttexte im Merchant Center kennzeichnen? Ja, im Produktfeed musst du laut Google KI-generierte Produktdaten wie Titel und Beschreibung separat angeben und als KI-generiert kennzeichnen. KI-generierte Bilder brauchen die IPTC-Metadaten DigitalSourceType TrainedAlgorithmicMedia. ### Muss ich auch Title, Meta Description und Alt-Texte prüfen? Ja, laut Google gilt dieselbe manuelle Prüfung auch für Title, Meta Description und Alt-Texte. Prüfe diese Angaben vor der Veröffentlichung ebenso auf Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit wie den eigentlichen Text; strukturierte Daten gehören laut Google ebenfalls dazu. ## Quellen - Google Search Central: [Spam policies for Google web search](https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies) - Google Search Central: [Google Search’s guidance on using generative AI content on your website](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content) - Google Search Central: [Creating helpful, reliable, people-first content](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content) - Google Search Central Blog: [Google Search’s guidance about AI-generated content](https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content) - Google Search Central Blog: [What web creators should know about our March 2024 core update and new spam policies](https://developers.google.com/search/blog/2024/03/core-update-spam-policies) - Google: [New ways we’re tackling spammy, low-quality content on Search](https://blog.google/products-and-platforms/products/search/google-search-update-march-2024/) - Ahrefs: [AI-Generated Content Does Not Hurt Your Google Rankings (600,000 Pages Analyzed)](https://ahrefs.com/blog/ai-generated-content-does-not-hurt-your-google-rankings/) - Ahrefs: [Google Doesn’t Punish AI Content; It Punishes Bad Content (331k Pages Studied)](https://ahrefs.com/blog/google-doesnt-punish-ai-content/) - Semrush: [Does AI content rank well in search? [Survey + Data study]](https://www.semrush.com/blog/does-ai-content-rank-in-search-data-study/) - Graphite: [How Does AI-Generated Content Perform in Search and Answer Engines?](https://graphite.io/research/ai-content-in-search-and-llms) - SE Ranking: [How AI-generated content performs in search: Results from an experiment by SE Ranking](https://seranking.com/blog/ai-content-experiment/) - The Geological Society: [Mount Kilimanjaro](https://www.geolsoc.org.uk/Policy-and-Media/Outreach/Plate-Tectonic-Stories/Isle-of-Skye/Mount-Kilimanjaro)