KI hat sich längst zum festen Bestandteil des modernen Content-Marketings entwickelt, aber ehrlich gesagt – gutes Schreiben mit KI ist immer noch eine Kunst für sich. Es geht nicht darum, den Roboter ganze Texte ausspucken zu lassen, sondern ihn so zu führen, dass er dir Arbeit abnimmt, ohne deine Marke zu verwässern. Aus meiner Erfahrung funktioniert das nur, wenn du die Technik wirklich verstehst – von Suchmaschinenmechanismen bis hin zu Prompt-Strukturen. Die folgenden Gedanken zeigen, wie du KI sinnvoll einsetzt, ohne Sichtbarkeit oder Glaubwürdigkeit zu verlieren.
Die neue Realität der Suchergebnisse
Vielleicht hast du es schon bemerkt: Suchergebnisse sind nicht mehr das, was sie früher waren. Überall tauchen sogenannte AI Overviews und LLM-generierte Textpassagen auf. Google zieht ganze Textstücke direkt in die Ergebnisse, oft ohne dass Nutzer überhaupt noch klicken. Das ist für dich Fluch und Chance zugleich. Wer es schafft, in diese Overviews zu kommen, sichert sich enorme Sichtbarkeit – auch ohne klassischen Klick.
Das Zauberwort heißt Präzision. Je spezifischer du über Probleme, Wünsche und Fragen deiner Zielgruppe schreibst, desto eher erkennt der Algorithmus deinen Text als relevant für einen bestimmten Ausschnitt. Allgemeines Marketing-Blabla bringt dich hier keinen Schritt weiter. Wenn du über deine Zielgruppe sprichst, schreib so, als säßest du mit ihr am Tisch: klare Sprache, praktische Antworten, nachvollziehbare Beispiele.
Ich rate oft dazu, Inhalte strategisch anhand von Kundenproblemen zu mappen. Ein gutes Beispiel: Wenn du Software für KMU anbietest, geh nicht mit „effizienter Projektmanagementsoftware“ ins Rennen. Beschreibe lieber, „wie kleine Teams mit fünf Personen Aufgaben in drei Tagen umsetzen“. Solche Konkretheit triggert Passagen, die AI-Modelle bevorzugt aufgreifen. Suchmaschinen verstehen heute kontextuell, nicht nur semantisch.
Vertrauen schaffen mit E‑E‑A‑T und Autorenprofilen
Google hat in den letzten Jahren immer wieder betont, dass Autorität und Expertise entscheidend bleiben. Im KI-Zeitalter wird das noch wichtiger. Wenn du willst, dass dein Content zitiert, angezeigt oder weiterverwendet wird, musst du ihn maschinenlesbar verifizierbar machen. Das heißt: Autorenseiten, klare Verknüpfungen über Schema.org und eindeutige Personendaten.
Was ich in vielen Teams sehe: Es gibt zwar gute Texte, aber niemand weiß, wer sie geschrieben hat. Aus SEO-Sicht ist das fatal. Jedes Stück Content sollte einem echten Namen gehören. Verlinke dein Autor:in-Profil mit der Unternehmensseite, einer LinkedIn-Seite oder Fachpublikationen. Sag der Suchmaschine sozusagen: „Diese Person existiert wirklich, sie ist kompetent und sie steht hinter dem Inhalt.“
Ein ganz praktischer Tipp: Verwende das sogenannte sameAs‑Schema. Damit kannst du zeigen, dass der Autor eines Artikels derselbe Mensch ist, dessen Name auch auf anderen Plattformen oder Publikationen auftaucht. Das stärkt den Beweis für Expertise – und Suchmaschinen lieben solche klaren Signale. Ich habe erlebt, dass sich Inhalte plötzlich stabiler platzierten, sobald diese technische Brücke existierte.
Content-Struktur und Kennzahlen anpassen
In der alten SEO-Welt zählten Seitenaufrufe und Rankings. Heute verschiebt sich der Fokus. Inhalte wirken nicht mehr linear. Sie leben in Clustern, in Themenräumen. Du brauchst ein durchdachtes Netz von Artikeln, die sich gegenseitig stützen. Ein Beitrag muss nicht jede Antwort liefern, aber er sollte Teil eines Systems sein, das „Expertise über Zeit“ ausstrahlt.
Ich bin ein Fan von Topic Clustering. Statt zehn lose Artikel zu schreiben, erstell lieber drei Hauptthemen mit jeweils klar verknüpften Unterseiten. Jede Unterseite vertieft eine Facette – wie Kapitel in einem Buch. Suchmaschinen werten diese Vernetzung als Beweis, dass du dich wirklich auskennst. Außerdem erleichtert sie KI‑Systemen das Ziehen präziser Passagen, weil der Kontext stärker ist.
Und ja, auch Kennzahlen ändern sich. Erwähne, tracke und dokumentiere Erwähnungen, Zitate, Verlinkungen aus AI‑Systemen. Solche digitalen Signale zeigen, dass du statt reiner Sichtbarkeit echte Relevanz aufbaust. Mess nicht nur Klicks – mess Vertrauen. Es ist gar nicht so ungewöhnlich, dass Texte mit weniger Traffic strategisch wertvoller sind, weil sie in wichtigen KI‑Anwendungen vorkommen.
Messung mit gesundem Menschenverstand
Neue Tools machen es möglich, Erwähnungen in AIOs oder ChatGPT‑Ergebnissen zu verfolgen. Aber auch einfache Mittel reichen: Achte, wo deine Texte zitiert werden, welche Absätze häufig kopiert oder paraphrasiert auftauchen. Das sind moderne „Backlinks“. Wenn du siehst, dass genau ein Absatz immer wieder verwendet wird, verstärke diesen Stil und Ton in künftigen Beiträgen.
Prompt‑Engineering und der CRAFTS‑Ansatz
Jetzt zu einem sehr praktischen Aspekt: dem Schreiben selbst. Die meisten, die KI ausprobieren, machen denselben Fehler – sie geben allgemeine Befehle. Ein Satz wie „Schreibe einen Artikel über KI‑Marketing“ führt unweigerlich zu einem austauschbaren Text. Darum haben sich in der Praxis Strukturen wie das CRAFTS‑Framework etabliert. Es steht für Context, Role, Audience, Format, Tone und Source.
C steht für Kontext: Gib dem Modell, wo nötig, Hintergrundinformationen. „Stell dir vor, du bist ein B2B‑Marketingmanager, der Software an kleine Unternehmen verkauft…“ – das erzeugt relevante Perspektive. R definiert die Rolle, also wen die KI simulieren soll – Journalist, Analyst, Coach. A ist die Zielgruppe: Wen willst du ansprechen? F steht für Format: Blogpost, Whitepaper, Q&A. T ist Tonalität – sachlich, beratend, inspirierend. Und S schließlich Source – gib ein Beispiel oder Textvorlage, an der sich die KI orientieren darf.
Aus meiner Arbeit mit verschiedenen Teams weiß ich: Eine solche Struktur spart Unmengen an Nacharbeit. Statt 60 % Nachkorrektur reichen oft zehn Minuten Feinschliff. Wichtig ist, dass du Menschen in den Prozess einbindest. Ich nenne das Human‑in‑the‑Loop. Lass Expertinnen das Ergebnis bewerten, Fakten prüfen, Ton anpassen. Die Maschine liefert Entwürfe, der Mensch macht daraus Markenstimme. So skalierst du Qualität, nicht nur Quantität.
Und bitte: Vermeide vage Prompts – sie sind Gift für Markenidentität. Gib lieber zu viele als zu wenige Parameter. Es fühlt sich anfangs mühsam an, aber der Unterschied ist frappierend. Deine Leser merken, wenn ein Text Substanz hat. Algorithmisch „glatte“ Texte sind leicht zu erkennen – oft gehäuft mit Phrasen, denen man anmerkt, dass sie nirgends konkret andocken.
Technische Grundlagen bleiben entscheidend
Trotz aller Fortschritte der KI‑Texterstellung: Technisches SEO bleibt die Basis. Eine schlanke Seitenstruktur, gute Crawl‑Pflege und klare interne Verlinkung wirken direkt auf Auffindbarkeit und somit auf alles, was du tust. Ich sehe oft großartige Inhalte, die kaum Leser finden, weil sie drei, vier Klicks tief vergraben sind oder die Sitemap chaotisch ist.
Mach dir also einen Plan: Wo lebt welcher Inhalt, wie viele Klicks braucht es von der Startseite dorthin? Drei Klicks Abstand ist eine gute Faustregel. Vergiss auch Kleinigkeiten nicht: saubere URLs, strukturierte Überschriften, Breadcrumb‑Navigation, konsistentes Schema‑Markup. Diese Dinge wirken unscheinbar, aber sie sind wie das Fundament eines Hauses – ohne sie wackelt alles darüber.
Einfacher Quick‑Check, den ich oft empfehle: Öffne deine Seite als komplett neuer Nutzer. Findest du dein Kernangebot in zwei Sprüngen? Wenn nicht, prüfe die interne Linklogik. Kleine Anpassungen können riesige Auswirkungen auf die Indexierung haben. Und Google wie auch KI‑Crawler entscheiden anhand der Auffindbarkeit, welche Seiten sie „verstehen“.
Was das alles praktisch bedeutet
Unterm Strich zeigt sich: Erfolgreiches Schreiben mit KI ist kein „Automatisieren“, sondern ein neues Zusammenspiel von Strategie, Technik und Handwerk. Es geht darum, struktur
