Von Keywords zu Kontexten: Warum KI anders denkt als Google
Google sucht nach Wörtern. KI versteht Bedeutung. Dieser fundamentale Unterschied verändert alles – von Content-Strategie bis Brand Discovery. Erfahre, wie KI-Modelle denken und was das für deine Marke bedeutet.
Der fundamentale Unterschied
15 Jahre lang haben Marketer gelernt: Keywords sind alles.
Wenn du bei Google auf Platz 1 für "beste CRM Software" ranken wolltest, musstest du dieses exakte Keyword in Titel, Meta-Description, H1, und mehrfach im Text verwenden.
Das Prinzip war simpel: Google matched Suchanfragen mit Wörtern auf Webseiten.
Doch KI-Modelle wie GPT-4, Claude oder Gemini funktionieren völlig anders. Sie verstehen nicht nur Wörter – sie verstehen Bedeutung, Kontext und Zusammenhänge.
„Google fragt: ‚Welche Seite enthält dieses Keyword?' KI fragt: ‚Welche Marke passt in diesen Kontext?'"
Wie Google denkt: Keyword-Matching
Vereinfacht gesagt funktioniert Google so:
User gibt Suchanfrage ein
z.B. "beste CRM Software für Startups"
Google matched Keywords
Welche Seiten enthalten diese Wörter?
Ranking nach Relevanz-Signalen
Backlinks, Domain Authority, Keyword-Dichte, etc.
Liste mit Links
User klickt auf ein Ergebnis
Das Problem: Google versteht nicht wirklich, was "beste CRM Software" bedeutet. Es matched nur Wörter.
Wie KI denkt: Kontextuelles Verständnis
KI-Modelle funktionieren völlig anders:
User stellt eine Frage
z.B. "Welches CRM sollte ich für mein 10-Personen Startup nutzen?"
KI versteht den Kontext
Startup = kleines Budget, einfache Bedienung wichtig, Skalierbarkeit relevant
KI sucht nach relevanten Marken
Welche CRMs passen zu diesem Kontext?
Generiert eine Antwort
"Für ein 10-Personen Startup empfehle ich HubSpot (kostenlos), Pipedrive (einfach) oder Notion (flexibel)."
Der Unterschied: KI versteht, dass "10-Personen Startup" bedeutet: Budget-bewusst, einfache Bedienung, schnelles Onboarding.
Beispiel: Keyword vs. Kontext
Lass uns ein konkretes Beispiel durchgehen:
Szenario: User sucht nach Projektmanagement-Software
Google-Ansatz (Keyword-Matching):
Suchanfrage: "beste Projektmanagement Software"
Ergebnis:
- → Artikel mit exakt diesem Keyword im Titel
- → Hohe Keyword-Dichte = besseres Ranking
- → Keine Berücksichtigung des User-Kontexts
KI-Ansatz (Kontextuelles Verständnis):
Frage: "Ich bin Freelancer und arbeite mit 3 Kunden gleichzeitig. Welches Tool hilft mir, den Überblick zu behalten?"
KI versteht:
- → Solo-User (kein Team)
- → Mehrere Projekte parallel
- → Einfachheit wichtiger als Features
- → Budget-sensitiv
Empfehlung: "Für Freelancer mit mehreren Kunden empfehle ich Notion (flexibel), Trello (visuell) oder Todoist (einfach)."
Siehst du den Unterschied? Google matched Wörter. KI versteht die Situation hinter der Frage.
Was das für deine Content-Strategie bedeutet
Wenn KI Kontext versteht statt Keywords zu matchen, musst du anders denken:
1. Denke in Use Cases, nicht in Keywords
Statt "beste CRM Software" zu optimieren, beschreibe konkrete Szenarien:
- →"CRM für Remote-Teams"
- →"CRM für E-Commerce mit Shopify"
- →"CRM für B2B SaaS Sales"
2. Baue semantische Netzwerke auf
Statt ein Keyword zu wiederholen, nutze verwandte Begriffe:
Beispiel: Thema "Remote Work"
Verwandte Begriffe: asynchrone Kommunikation, Zeitzonenverwaltung, virtuelle Teams, Home Office Setup, digitale Collaboration, remote-first culture
KI versteht diese Zusammenhänge und ordnet deine Marke thematisch ein.
3. Erkläre, wann dein Produkt passt
Statt zu sagen "Wir sind die Besten", erkläre konkrete Situationen:
- ✓"Unser CRM ist ideal für Teams unter 20 Personen"
- ✓"Am besten für B2B SaaS mit langen Sales Cycles"
- ✓"Perfekt für Agenturen mit Retainer-Kunden"
4. Beantworte die Frage hinter der Frage
User fragen selten "Was ist X?" – sie fragen "Wie löse ich Problem Y?"
Oberflächliche Frage:
"Was ist ein CRM?"
Echte Frage dahinter:
"Wie behalte ich den Überblick über meine Kundenbeziehungen, ohne den Verstand zu verlieren?"
Kontexte, die KI versteht
KI-Modelle ordnen Marken in verschiedene Kontexte ein. Hier einige Beispiele:
Industry Context
z.B. "Für E-Commerce", "Für SaaS", "Für Agenturen"
Company Size Context
z.B. "Für Startups", "Für Enterprise", "Für Solo-Founder"
Use Case Context
z.B. "Für Remote Teams", "Für Sales Automation", "Für Customer Support"
Budget Context
z.B. "Kostenlos", "Unter $50/Monat", "Enterprise-Pricing"
Technical Context
z.B. "No-Code", "Für Entwickler", "API-First"
Problem Context
z.B. "Gegen hohe Churn-Rate", "Für bessere Collaboration", "Zur Zeitersparnis"
Deine Aufgabe: Sorge dafür, dass KI deine Marke in den richtigen Kontexten einordnet.
Wie du Kontext aufbaust
Kontext entsteht nicht zufällig. Du musst ihn aktiv schaffen:
1. Beschreibe deine Zielgruppe konkret
Beispiel:
"art8 ist für Marketing-Teams in B2B SaaS Unternehmen, die ihre Brand Visibility in KI-Assistenten messen und verbessern wollen."
2. Erkläre konkrete Use Cases
"Nutze art8, wenn…"
- → du verstehen willst, wie ChatGPT deine Marke beschreibt
- → du siehst, dass Traffic aus Google sinkt
- → du deine Content-Strategie an AI anpassen willst
3. Positioniere dich in Vergleichen
"Im Vergleich zu klassischem SEO-Monitoring fokussiert sich art8 auf AI Visibility statt Google Rankings."
4. Nutze Reviews und Case Studies
Echte Nutzerstimmen geben KI Kontext über deine Stärken und ideale Use Cases.
5. Erscheine in relevanten Kontexten
Publiziere Content dort, wo deine Zielgruppe aktiv ist:
- → Gastbeiträge auf Branchen-Blogs
- → Interviews in Fach-Publikationen
- → Präsenz auf relevanten Plattformen (Product Hunt, G2, etc.)
Was du NICHT mehr tun solltest
Manche klassischen SEO-Taktiken schaden deiner AI Visibility:
- ✗
Keyword-Stuffing
Unnatürliche Wiederholung von Keywords schadet mehr als sie hilft.
- ✗
Generische Claim
"Wir sind die Besten" gibt KI keinen Kontext. Erkläre, wann und warum ihr die richtige Wahl seid.
- ✗
Oberflächlicher Content
300-Wort-Artikel ohne echte Information werden von KI ignoriert.
- ✗
Clickbait
"Du wirst nicht glauben, was…" funktioniert nicht für AI-Training.
Wie art8 dir hilft, Kontext aufzubauen
art8 Base zeigt dir, in welchen Kontexten KI deine Marke bereits erwähnt:
- →In welchen Use Cases erscheinst du?
- →Welche Zielgruppen werden mit dir verbunden?
- →In welchen Vergleichen tauchst du auf?
art8 Rise geht weiter und gibt dir Empfehlungen:
- →„Positioniere dich stärker in Kontext X"
- →„Erkläre Use Case Y ausführlicher"
- →„Nutze diese semantischen Begriffe für Thema Z"
Point of Truth
Der Wandel von Keywords zu Kontexten ist fundamental – und er verändert alles.
Google fragte: "Welche Seite hat dieses Keyword?"
KI fragt: "Welche Marke passt in diese Situation?"
Wenn du verstehst, wie KI denkt, kannst du deine Content-Strategie anpassen – nicht für Algorithmen, sondern für echtes Verständnis.
Und das Beste: Content mit Kontext ist auch für Menschen besser.
Verstehe, in welchen Kontexten KI dich sieht
art8 Base zeigt dir, wie KI-Assistenten deine Marke einordnen – und Rise hilft dir, den richtigen Kontext aufzubauen.
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