Wir investieren stark in von Experten verfasste Inhalte. Medizinische Überprüfungen, angezeigte Qualifikationen – das volle Programm. Aber wenn ich KI-Anfragen teste, scheint unser Content nicht gegenüber generischen Inhalten von größeren Seiten bevorzugt zu werden.
Was wir tun:
Was wir beobachten:
Fragen:
Es frustriert mich sehr, dass sich unsere Qualitätsinvestition nicht in KI-Sichtbarkeit übersetzt.
Das ist eine häufige Frustration. Die gute Nachricht: KI bewertet Expertise, aber anders als man vielleicht denkt.
Wie KI Expertise bewertet:
| Signal | Wonach KI sucht | Warum es zählt |
|---|---|---|
| Inhaltliche Tiefe | Geht über oberflächliche Infos hinaus | Zeigt echtes Verständnis |
| Praxis-Indikatoren | Konkrete Beispiele, Fallstudien | Belegt Praxiserfahrung |
| Semantische Abdeckung | Behandelt verwandte Unterthemen | Beweist umfassendes Wissen |
| Technische Genauigkeit | Entspricht autoritativen Quellen | Validiert Fachkenntnis |
| Entitätenerkennung | Autor erscheint in Wissensgraphen | Stellt verifizierte Identität fest |
Das Problem, das du hast: Angezeigte Qualifikationen reichen nicht. KI muss Expertise IM Inhalt selbst erkennen.
Häufige Fehler:
Die Lösung: Dein Content muss Expertise ZEIGEN, nicht nur behaupten. Erlebnisse aus erster Hand, spezielle Einblicke, die nur Experten haben, differenzierte Sichtweisen, die Tiefe zeigen.
Ich erkläre dir, wie KI E-E-A-T-Signale interpretiert:
Das E-E-A-T-Framework für KI:
Experience (Erfahrung):
Expertise:
Authoritativeness (Autorität):
Trust (Vertrauen):
Die Erkenntnis: KI ist auf hochwertige Experteninhalte trainiert. Sie hat gelernt, wie Expertencontent „klingt“. Dein Inhalt muss dieses Muster erfüllen, nicht nur Qualifikationen anzeigen.
Testfrage: Wenn du Autorenzeile und Qualifikationen entfernst, würde der Inhalt immer noch wie von einem Experten geschrieben wirken? Das ist der wahre Test.
Im Gesundheitsbereich wirken für KI-Expertensignale vor allem:
Was unsere Experteninhalte zitiert werden lässt:
Klinische Details – Nicht nur „Konsultieren Sie Ihren Arzt“, sondern echte klinische Überlegungen, die ein Experte ansprechen würde
Risiko/Nutzen-Nuancen – Experten erkennen Komplexität an. „Während X allgemein empfohlen wird, sollten Patienten mit Y Z in Betracht ziehen, weil…“
Quellenintegration – Quellen nicht nur auflisten. Zeigen, wie die Evidenz die Schlussfolgerungen stützt.
Praxisbezug – „In der klinischen Praxis sehen wir oft…“ signalisiert Praxiserfahrung
Was (trotz gegenteiliger Annahme) nicht hilft:
Das Muster, das wir sehen: Unsere meistzitierten Inhalte lesen sich wie ein Gespräch mit einem Arzt, nicht wie ein Wikipedia-Artikel. Die Expertenstimme kommt in den Nuancen durch.
Der “Entferne-die-Autorenzeile”-Test ist aufschlussreich. Ehrlich gesagt könnte vieles von unserem „Experten“-Content auch von jemandem geschrieben sein, der einfach gut recherchiert hat. Die Expertenprüfung ist eher ein Faktencheck als eine echte Expertenstimme.
Nachfrage: Wie bekommen wir unsere echten Experten stärker in die Inhaltsstimme eingebunden, ohne all ihre Zeit zu beanspruchen?
Tolle Nachfrage. So lösen wir das im großen Stil:
Modelle zur Einbindung von Experten:
Modell 1: Experteninterview + Texter
Modell 2: Experten-Gliederung + Texter
Modell 3: Ghostwriting
Modell 4: Experten-Autorenzeile + Abschnitte
Was aus Experten herausgearbeitet werden sollte:
Diese einzigartigen Einblicke erkennt KI als Expertise. Sie sind nicht recherchierbar – sie müssen aus Erfahrung kommen.
Zum Thema Entitätenerkennung:
Warum Entitätenerkennung wichtig ist: KI nutzt Wissensgraphen, um zu verstehen, wer/welche Entitäten jemand ist. Wenn dein Autor als anerkannte Entität gilt, hat KI mehr Vertrauen in seine Expertise.
So baust du Autoren-Entitäten auf:
Wikipedia-Erwähnung – Schon eine Erwähnung in einem relevanten Wikipedia-Artikel hilft (keine Eigen-PR-Seiten, sondern legitime Einbindungen)
Google Knowledge Panel – Falls dein Experte eines hat, ist das ein starkes Signal
Wikidata-Eintrag – Liefert strukturierte Entitätsdaten, die KI nutzen kann
Konsistente Online-Präsenz – Gleicher Name, gleiche Qualifikationen über alle Plattformen
Zitate durch autoritative Quellen – Erwähnt/aufgeführt werden, stärkt Entitätenstatus
Schema-Markup für Autoren:
{
"@type": "Person",
"name": "Dr. Sarah Chen",
"jobTitle": "Chief Medical Officer",
"sameAs": [
"https://twitter.com/drsarahchen",
"https://linkedin.com/in/drsarahchen"
],
"alumniOf": "Stanford Medical School",
"memberOf": "American Medical Association"
}
Die Langzeitstrategie: Entitätenaufbau braucht Zeit. Aber etablierte Experten-Entitäten erhalten dauerhaft mehr Zitate. Eine Investition, die sich auszahlt.
Wichtiges Konzept: Themenautorität vs. Domainautorität
Klassisches SEO:
KI-Expertisebewertung:
Was das bedeutet: Eine spezialisierte Gesundheitsseite zu Kardiologie kann bei Kardiologie-Anfragen eine allgemeine Seite mit höherer DA übertreffen. KI erkennt Tiefe vor Breite.
So baust du Themenautorität auf:
Die Chance: Du musst nicht auf Gesamtautorität konkurrieren. Du musst DEIN Thema dominieren. Ein Nischenexperte kann gegen einen Generalisten mit größerer Gesamtpräsenz gewinnen.
Darum ist fokussierte Expertise und konsequente Veröffentlichung zu spezifischen Themen wichtiger als reine Domainmetriken.
Das Konzept der Themenautorität ist ermutigend. Wir SIND Spezialisten, keine Generalisten. Wir haben das bisher nur nicht effektiv positioniert.
Frage zur Umsetzung: Wie auditieren wir unsere bestehenden Experteninhalte, um herauszufinden, was funktioniert und was nicht?
Unser Audit-Framework für Experteninhalte:
Schritt 1: Zitier-Tracking Nutze Am I Cited, um zu sehen, welche Experteninhalte tatsächlich zitiert werden. Oft überraschend – Top-Ranking-Seiten sind nicht immer die meistzitierten.
Schritt 2: Stimmungsanalyse Für jede Seite bewerten:
Seiten mit weniger als 12 Punkten brauchen Verbesserung.
Schritt 3: Vergleich zitiert vs. nicht zitiert Nach Mustern suchen. Was haben zitierte Expertenseiten, was nicht-zitierte nicht haben?
Schritt 4: Wettbewerbsanalyse Für Anfragen, bei denen Mitbewerber zitiert werden, analysiere deren Inhalte. Welche Expertensignale zeigen sie?
Schritt 5: Lückenidentifikation
Unsere Erkenntnis: Unsere meistzitierten Inhalte hatten immer eine starke persönliche Stimme und konkrete Beispiele. Nur Qualifikationen ohne nachgewiesene Expertise = schlechte Zitierquoten.
Dieser Thread hat meine Sicht auf Experteninhalte komplett verändert. Zusammenfassung der geplanten Änderungen:
Inhaltsansatz:
Technische Umsetzung:
Strategie:
Audit:
Danke an alle für die wertvollen Einblicke!
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Verfolgen Sie, wie sich Ihre von Experten verfassten Inhalte in KI-Zitaten auf wichtigen Plattformen schlagen.
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