Content für KI schreiben: Wie du Themen findest, die Modelle aufnehmen
KI-Modelle lernen aus Milliarden von Texten – aber nicht jeder Content wird aufgenommen. Erfahre, welche Mechaniken hinter „AI discoverable content” stecken und wie du Content erstellst, der in ChatGPT, Claude & Co. landet.
Nicht jeder Content wird von KI gelernt
KI-Modelle wie GPT-4, Claude oder Gemini werden mit Trainingsdaten gefüttert – aus Blogs, News, Foren, Wikipedia, wissenschaftlichen Papers und mehr.
Doch längst nicht alles landet im Training. Die Frage ist:
- →Welche Inhalte werden bevorzugt?
- →Wie erkennt KI „guten” Content?
- →Was kannst du tun, um die Chancen zu erhöhen?
„Content für KI zu schreiben bedeutet: Schreibe für Menschen, aber denke an Maschinen.”
Wie KI-Modelle lernen
Um zu verstehen, welcher Content aufgenommen wird, musst du verstehen, wie KI-Modelle trainiert werden.
Vereinfacht gesagt:
- 1.
Datensammlung (Crawling)
KI-Firmen sammeln Texte aus öffentlich zugänglichen Quellen: Blogs, News, Reddit, Wikipedia, Fachpublikationen.
- 2.
Filterung
Nicht alles wird verwendet. Spam, minderwertige Inhalte, duplicate content werden aussortiert.
- 3.
Training
Das Modell lernt Muster, Zusammenhänge und Kontexte aus den verbleibenden Daten.
- 4.
Inference
Später, wenn jemand eine Frage stellt, generiert das Modell Antworten basierend auf dem, was es gelernt hat.
Dein Ziel: Stelle sicher, dass dein Content in Schritt 1 gesammelt und in Schritt 2 nicht rausgefiltert wird.
Was KI-Modelle bevorzugen
KI-Modelle haben „Präferenzen” – nicht bewusst, aber durch die Art, wie Trainingsdaten ausgewählt werden.
Hohe Authority
Inhalte von vertrauenswürdigen Domains haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ins Training zu kommen.
Strukturierte Inhalte
Texte mit klaren Überschriften, Listen, Absätzen sind leichter zu verarbeiten.
Originalität
Unique Content wird bevorzugt. Kopien oder Spam werden rausgefiltert.
Häufige Aktualisierungen
Seiten, die regelmäßig neuen, relevanten Content veröffentlichen, werden öfter gecrawlt.
Kontext & Tiefe
Oberflächlicher Content wird ignoriert. KI lernt aus Texten, die echten Mehrwert bieten.
Die 7 Prinzipien von AI Discoverable Content
Wenn du willst, dass deine Inhalte in KI-Modellen landen, folge diesen Prinzipien:
1. Schreibe für Verständnis, nicht für Keywords
SEO-optimierter Content mit Keyword-Stuffing funktioniert bei KI nicht. Stattdessen: Erkläre Konzepte klar und ausführlich.
Beispiel: Statt „Beste CRM Software CRM Tool CRM Lösung” → „Ein CRM (Customer Relationship Management) System hilft Unternehmen, Kundenbeziehungen zu verwalten.”
2. Nutze semantische Relevanz
KI-Modelle verstehen Kontext. Schreibe über verwandte Themen, nutze Synonyme, erkläre Zusammenhänge.
Beispiel: Wenn du über „Remote Work” schreibst, erwähne auch „asynchrone Kommunikation”, „Zeitzonenverwaltung”, „virtuelle Teams”.
3. Beantworte konkrete Fragen
KI-Modelle lernen aus Frage-Antwort-Paaren. Strukturiere Content so, dass er Fragen beantwortet.
Beispiel: „Wie funktioniert X?”, „Was ist der Unterschied zwischen Y und Z?”, „Wann sollte ich A verwenden?”
4. Biete Tiefe, nicht Breite
Ein ausführlicher Artikel (2.000+ Wörter) zu einem spezifischen Thema ist wertvoller als 10 oberflächliche 300-Wort-Posts.
Beispiel: „Kompletter Guide zu API-Integration” > „5 Tipps für APIs”
5. Verwende strukturierte Formate
KI liebt Struktur: H2/H3-Überschriften, Listen, Tabellen, FAQs.
Tipp: Erstelle FAQ-Sektionen am Ende jedes Artikels.
6. Sei aktuell und relevant
Neuere Daten haben höhere Chancen, in neue Modell-Updates zu kommen. Aktualisiere alte Artikel regelmäßig.
Beispiel: „Guide to X (Updated 2024)” signalisiert Aktualität.
7. Baue Authority auf
Content von Domains mit hoher Autorität wird bevorzugt. Erhalte Backlinks, werde von vertrauenswürdigen Seiten zitiert.
Strategie: Gastbeiträge auf etablierten Blogs, PR in Tech-Medien.
Themen, die KI-Modelle bevorzugen
Nicht alle Themen sind gleich. Manche werden häufiger in Trainingsdaten aufgenommen als andere.
Bevorzugte Themen:
- ✓Erklärungen & How-Tos
- ✓Vergleiche & Entscheidungshilfen
- ✓Best Practices & Strategien
- ✓Case Studies & Beispiele
Weniger bevorzugt:
- ✗Clickbait & Sensationshascherei
- ✗Duplicate Content (Copy-Paste)
- ✗Werbung ohne Mehrwert
Content-Formate, die funktionieren
Bestimmte Formate haben höhere Chancen, von KI aufgenommen zu werden:
Ultimate Guides
2.000+ Wörter, tiefgehend, umfassend
Comparison Articles
X vs. Y, Feature-Tabellen, Use Case Mapping
Case Studies
Problem → Lösung → Ergebnis
FAQ Pages
Klare Fragen, klare Antworten
Tutorials & How-Tos
Step-by-step Anleitungen
Was du NICHT tun solltest
Manche Strategien, die für klassisches SEO funktionieren, schaden deiner AI Visibility:
- ✗
Keyword-Stuffing
KI erkennt unnatürliche Wiederholungen und filtert solchen Content aus.
- ✗
Thin Content
300-Wort-Artikel ohne echten Mehrwert werden ignoriert.
- ✗
Duplicate Content
Copy-Paste von anderen Seiten wird aussortiert.
- ✗
Clickbait-Headlines
„You won't believe what happened next” funktioniert nicht für KI-Training.
Wie du mit art8 Rise Content-Ideen erhältst
art8 Rise analysiert deine aktuelle AI Visibility und gibt dir konkrete Content-Empfehlungen:
- →„Schreibe über diese Topics, um in Kontext X sichtbar zu werden”
- →„Nutze diese Keywords für bessere semantische Relevanz”
- →„Positioniere dich als Experte in Thema Y”
Statt zu raten, was funktioniert, zeigt dir Rise datenbasiert, welcher Content deine AI Visibility steigert.
Point of Truth
Content für KI zu schreiben ist kein Hexenwerk – aber es erfordert ein Umdenken.
Statt für Suchmaschinen-Algorithmen zu optimieren, schreibst du für KI-Modelle, die Kontext verstehen, Tiefe schätzen und Qualität erkennen.
Die gute Nachricht: Guter Content für Menschen ist auch guter Content für KI.
Prüfe, wie sichtbar deine Marke in KI-Kontexten ist
Nutze das Tool für den Realitätscheck – und die Methodik als Referenz, bevor du Maßnahmen priorisierst.
Optional: Begriff im Glossar nachschlagen