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Wenn man sich anschaut, wie sich die Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) in den letzten zwei Jahren verändert hat, erkennt man schnell: Die Entwicklung ist nicht nur ein Thema für Technikfreaks. Sie beeinflusst direkt, wie wir Informationen suchen, lesen und bewerten – und was das wiederum für dich als Publisher oder Content-Macher bedeutet.
Ich habe die wichtigsten Erkenntnisse dieser riesigen OpenAI-Studie zusammengefasst und versucht, sie auf unseren Alltag und die Publisher-Praxis herunterzubrechen.
Wie Menschen LLMs tatsächlich einsetzen
Die romantische Vorstellung, dass ChatGPT oder Claude den klassischen Suchprozess einfach ersetzen, hat sich nicht bestätigt. Stattdessen hat sich eine neue Ebene etabliert: Menschen suchen weiterhin über Google, doch ihre Interaktionen mit Informationen werden dialogischer und explorativer.
LLMs verändern also nicht was wir wissen wollen, sondern wie wir fragen.
Fragen, Machen, Schreiben – die drei Haupttrends
Laut Daten entfallen rund 80 % der Konversationen auf drei Typen:
Praktische Anleitungen, Informationssuche und Schreiben.
Menschen nutzen Chatbots also vor allem, um etwas tun oder verstehen zu können – etwa „Wie schreibe ich eine Bewerbung?“ oder „Erkläre mir Quantencomputing einfach“.
Die wenigsten verwenden die Tools für tiefere Gespräche oder philosophische Selbstreflexion.
Interessant ist auch, dass die Qualität dieser Anfragen zunehmend steigt. Nutzer formulieren präziser, erwarten bessere Ergebnisse und gewöhnen sich daran, dass man mit KI kommunizieren kann. Das wiederum prägt, wie Inhalte im Netz aussehen müssen, damit sie überhaupt noch wahrgenommen werden.
Arbeit vs. Freizeit – Grenzen verschwimmen
Ein weiteres spannendes Detail: Der Anteil an nicht-beruflichen Nutzungen liegt inzwischen bei über 70 %.
Anfangs waren Chatbots in der Arbeitswelt beliebt – jetzt aber schreiben sie Einkaufslisten, helfen beim Datingprofil oder geben Tipps fürs Abendessen.
Sprich: Die Tools sind in den Alltag eingezogen, oft auf erstaunlich banale Weise. Manche verwenden sie schlicht, um bessere E-Mails zu schreiben.
In Unternehmenskontexten bleibt das Schreiben aber die häufigste Aktivität: rund 40 % aller berufsbezogenen Prompts.
Das deckt sich mit der Beobachtung, dass LLMs weniger neue Inhalte erschaffen, sondern Texte verbessern.
Korrekturlesen, Tonfall anpassen, Struktur glätten – KI wird so zum stilistischen Editor.
Kreativität bleibt Mangelware, aber das Effizienzversprechen zieht.
Kodieren? Weniger als erwartet
Überraschend: Nur etwa 4 % aller LLM-Nutzungen drehen sich ums Programmieren.
Viele hätten vermutet, dass gerade Entwickler diese Systeme dominieren. Doch spezialisierte Modelle wie Claude oder Lovable erfüllen diesen Zweck weit besser.
Das zeigt: Wir bewegen uns in Richtung einer Spezialisierung von KI – maßgeschneiderte Anwendungen für definierte Aufgaben anstelle von Allzweck-Assistenten.
Wer nutzt Chatbots?
Spannenderweise nicht mehr nur Männer.
Während zum Start rund 80 % der Nutzer männliche Namen trugen, liegt der Anteil heute unter 50 %.
Außerdem sind über die Hälfte der Erwachsenennutzer unter 26 Jahre alt – ein deutlicher Hinweis darauf, dass die Akzeptanz und das Vertrauen in KI bei Jüngeren deutlich höher sind.
Was bedeutet das für Publisher?
Wenn ich mit Redaktionen spreche, herrscht oft die Angst vor: „Wird uns die KI bald überflüssig machen?“ – Das Gegenteil scheint wahrscheinlicher.
Natürlich, LLMs liefern keine klassischen Klicks, keine Referral-Traffic-Ströme und inzwischen auch weniger Quellenverweise.
Aber du kannst das nicht ändern. Entscheidend wird stattdessen, worauf du setzt: auf Meinung, Tiefe und Marke.
Aus den Daten leitet sich eines klar ab: Ein Großteil der Interaktionen mit LLMs sind „Doing Queries“ – also Handlungsabsichten.
Menschen wollen Dinge erstellen, berechnen, planen.
Für Publisher bedeutet das: bloßes Informieren reicht nicht mehr.
Inhalte müssen in praktischen Nutzen münden – Tools, Rechner, interaktive Elemente oder wenigstens nachvollziehbare Anleitungen.
Vom reinen Publishing zum Problemlöser
Viele erfolgreiche Häuser experimentieren heute mit sogenannten „Linkable Assets“ – also Inhalten, die echte Hilfestellung liefern: kleine Tools, Checklisten, Visualisierungen, Vergleichstabellen.
Sie bieten etwas, das ein Chatbot nicht synthetisieren kann, weil es über Text hinausgeht.
Ich finde, hier beginnt die Zukunft des modernen Publizierens: weg von „mehr Artikeln“, hin zu besseren Produkten.
Das kann ein interaktiver Rechner sein, ein datenbasierter Report oder ein klar positioniertes Meinungsthema, hinter dem Fachkompetenz spürbar ist.
Qualität bleibt das Kernproblem
Natürlich sind authentische, exklusive Inhalte schwer skalierbar.
Von Hand recherchiert, sauber geplant, mit echter Haltung – das kostet Zeit und Geld.
Aber genau dieser Teil macht den Unterschied zwischen austauschbarer KI-Formulierung und unverwechselbarer Marke.
Da spielt es auch keine Rolle, ob du ein großes Medienhaus oder ein Nischenblog bist: Wer Persönlichkeit zeigt, bleibt im Gedächtnis.
SEO ist nicht tot – aber anders
Viele glauben, Suchmaschinenoptimierung verliere mit KI ihren Sinn. Ich halte dagegen.
SEO ändert sich, klar, aber es stirbt nicht.
Die Suchintentionen wandeln sich: Neben „Navigational“ und „Informational“ kommen nun „Doing“-Intentionen hinzu – Nutzer wollen direkt Ergebnisse, Formeln, Lösungen.
Darauf kannst du reagieren.
Programmatic SEO, also die technologische Skalierung von Nutzwertseiten wie Tools oder Datenbanken, kann enormes Potenzial entfalten.
Wenn du dafür sorgst, dass deine Marke bei realen Problemen auftaucht – egal ob über Google, über ChatGPT-Plugins oder innerhalb spezifischer Zielgruppen – dann bleibst du relevant.
Ein paar persönliche Gedanken
Ich sehe gerade zwei Extreme:
Einerseits werden LLMs als allwissende Orakel verklärt, andererseits herrscht blanke Paranoia, dass sie alles zerstören.
Beides greift zu kurz.
Sie sind technische Systeme – Spiegel unserer eigenen Muster.
Ihr Fortschritt zwingt uns, präziser zu formulieren, kontextbewusster zu denken, und endlich Inhalte zu schaffen, die mehr Wert bieten als ein oberflächlicher Blogpost.
Das erinnert mich ein bisschen an die Frühphase von Google: Wer damals auf saubere, nützliche Inhalte setzte, konnte dauerhaft gewinnen.
Heute gilt das wieder. Nur dass der „User Intent“ nicht mehr allein im Suchfeld liegt, sondern im Dialog mit Maschinen.
Ein praktischer Rat
Wenn du Inhalte veröffentlichst, die sich an ein jüngeres, technologieoffenes Publikum richten, mach KI nicht zum Feind.
Nutze sie als Werkzeug.
Teste zum Beispiel, wie deine Artikel bei ChatGPT oder anderen Modellen erscheinen – werden sie zitiert, falsch zusammengefasst, ignoriert? Das gibt wertvolle Rückschlüsse auf Struktur, Klarheit und semantische Tiefe.
Und selbst wenn du LLMs kritisch siehst: Verstehe ihre Logik.
Denn nur dann kannst du Inhalte produzieren, die außerhalb ihrer „Vorstellungswelt“ existieren – Inhalte mit Meinung, Kontext und Emotion. Genau das, was Maschinen (noch) nicht haben.
Fazit
LLMs erweitern die Art, wie Menschen Wissen konsumieren, sie ersetzen aber keine Suchmaschine und kein echtes Denken.
Für dich heißt das: Mach dich unersetzlich.
Baue Formate, die Lernerlebnisse oder direkte Anwendung ermöglichen.
Halte Distanz zu generischem Content, biete Mehrwert, und betrachte KI als Prüfstein für Qualität.
Kurz gesagt: Sei der Mensch, den die Maschine nicht imitieren kann.
