Werden Ihre Diagramme und Infografiken von KI zitiert? So haben wir unsere visuellen Inhalte optimiert

Die Optimierung visueller Inhalte für KI wird immer wichtiger, da Systeme multimodal werden. Das funktioniert:

Alt-Text Best Practices:

Beschreiben Sie NICHT, WAS das Bild ist. Beschreiben Sie, welche ERKENNTNIS es vermittelt.

Schlechter Alt-Text: “Balkendiagramm mit Umsätzen pro Quartal”

Guter Alt-Text: “Balkendiagramm zeigt Q4-Umsatzwachstum von 25 % gegenüber Vorjahr, übertrifft Q1–Q3-Schnitt um 12 Prozentpunkte”

Die zweite Version liefert KI extrahierbare Informationen, die sie zitieren kann.

Optimale Länge: 80–125 Zeichen. Lang genug für die Erkenntnis, kurz genug für den Nutzen.

Die Verarbeitungskette:

KI-Systeme nutzen mehrere Signale:

1. Alt-Text (primär bei nicht-multimodalen Anfragen)
2. Bildunterschrift
3. Umgebender Absatztext
4. Dateiname
5. ImageObject-Schema
6. Visuelle Analyse (bei multimodalen Systemen)

Optimieren Sie alle, nicht nur eins.

Schema-Markup hilft definitiv bei der KI-Sichtbarkeit.

ImageObject-Implementierung:

{
  "@type": "ImageObject",
  "contentUrl": "/images/revenue-chart.png",
  "caption": "Q4 2025 Umsatzwachstum von 25 % YoY",
  "description": "Balkendiagramm mit Quartalsumsätzen und 25 % Wachstum in Q4",
  "representativeOfPage": true
}

Warum das funktioniert:

1. Explizite Signale – Sagt der KI genau, was das Bild darstellt
2. Beseitigt Mehrdeutigkeit – KI muss nicht nur aus dem Alt-Text raten
3. Prioritätsangabe – representativeOfPage kennzeichnet Schlüsselbilder

Testergebnisse:

Websites mit ImageObject-Schema an wichtigen Visuals verzeichnen 35 % mehr KI-Zitate bei bildbezogenen Inhalten.

Schnelle Umsetzung:

Die meisten CMS haben Schema-Plugins. Fügen Sie ImageObject wichtigen Bildern und Datenvisualisierungen hinzu.

Wir haben unseren Content-Prozess geändert, um Visuals von Beginn an für KI zu optimieren.

Der neue Workflow:

1. Planung: Die Kernerkenntnis des Visuals festlegen
2. Design: Alle Beschriftungen im Bild sichtbar machen, nicht nur implizit
3. Alt-Text: Vor der Bild-Erstellung schreiben (erkenntnisorientiert)
4. Bildunterschrift: 40–80 Wörter zur Kernaussage
5. Kontext: Umgebender Absatz verweist explizit auf das Visual

Der Insight-First-Ansatz:

Vor jedem Visual fragen wir: “Welche konkrete Aussage soll KI zitieren können?”

Dann gestalten und optimieren wir das gesamte Visual um diese zitierbare Aussage herum.

Ergebnisse:

Mit diesem Prozess erstellte Visuals werden 4x häufiger zitiert als ältere Visuals.

Zur Frage, ob KI Visuals direkt lesen kann – ja, zunehmend.

Aktueller Stand:

• GPT-4 Vision: Kann Diagramme interpretieren und Daten extrahieren
• Gemini: Starke multimodale Fähigkeiten
• Claude: Gute visuelle Analyse
• Perplexity: Immer noch primär textbasiert

Aber Achtung:

Selbst mit visueller Analyse verlassen sich KI-Systeme weiterhin stark auf Textsignale. Warum?

1. Text lässt sich schneller in großem Umfang verarbeiten
2. Textsignale sind zuverlässiger
3. Visuelle Analyse ist fehleranfälliger

Praktische Implikation:

Verlassen Sie sich nicht auf KI-Bilderkennung. Optimieren Sie Textsignale (Alt, Unterschrift, Kontext), als könnte KI Ihre Bilder gar nicht sehen. Visuelle Analyse ist ein Bonus, kein Standard.

Wir veröffentlichen eigene Forschung mit vielen Datenvisualisierungen. Unsere Erkenntnisse:

Was am häufigsten zitiert wird:

1. Vergleichsdiagramme – “[A] vs [B]” Visuals
2. Trenddiagramme – Zeigen Entwicklungen über die Zeit
3. Stat-Highlights – Große Zahlen mit Kontext
4. Tabellen – KI liebt strukturierte Daten

Was nicht funktioniert:

1. Komplexe Mehrvariablen-Diagramme – Zu schwer zu interpretieren
2. Künstlerische Infografiken – Stil statt Substanz
3. Diagramme ohne Achsenbeschriftung – Unvollständige Information
4. Bilder mit reingebranntem Text – KI kann Überlagerungstexte nicht zuverlässig lesen

Die goldene Regel:

Jedes Visual sollte als eine einzelne, spezifische Aussage zitierbar sein. Kann man das Visual nicht in einem Satz ausdrücken, ist es für KI zu komplex.

Barrierefreiheits-Optimierung und KI-Optimierung überschneiden sich stark.

Die Verbindung:

Beides erfordert, dass Visuals auch ohne Sicht verständlich sind:

• Barrierefreiheit: Für Screenreader und sehbehinderte Nutzer
• KI: Für Systeme, die zuerst Textsignale verarbeiten

Was uns Barrierefreiheit lehrte:

1. Alt-Text sollte den ZWECK vermitteln, nicht nur das Erscheinungsbild
2. Komplexe Visuals brauchen ausführliche Beschreibungen
3. Daten sollten als Text (Tabellen-Alternative) verfügbar sein
4. Farbe sollte nie einziges Unterscheidungsmerkmal sein

Doppelter Nutzen:

Barrierefreie Visuals sind automatisch KI-freundlicher. Sie optimieren beides zugleich.

Schneller Check:

Wenn ein Screenreader-Nutzer Ihr Visual anhand der Textsignale versteht, kann es KI wahrscheinlich auch.

Video-Perspektive: Ähnliche Prinzipien gelten für Video-Thumbnails und Frames.

Unsere Erkenntnisse:

1. YouTube-Video-Beschreibungen werden zitiert, nicht das Video selbst
2. Thumbnails mit klarem Text erhalten mehr KI-Erwähnungen
3. Videotranskripte sind Goldgruben für KI-Zitate
4. Kapitel/Timecodes helfen KI, spezifische Momente zu finden

Für statische Visualisierungen:

Erstellen Sie zu wichtigen Daten Video-Erklärungen. Das Transkript liefert eine weitere Textebene, und YouTube wird von KI-Systemen stark indexiert.

Beispiel:

Ein 2-Minuten-Video zur Erläuterung unserer Jahresumfrage wird häufiger von KI zitiert als die statische Infografik, weil das Transkript reichhaltigen Textkontext bietet.

Diese Diskussion hat mir ein komplettes Optimierungs-Framework geliefert.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

1. Alt-Text sollte die ERKENNTNIS beschreiben, nicht nur das Visual
2. ImageObject-Schema steigert Zitierquote um ca. 35 %
3. Bildunterschriften und umgebender Text sind kritische Signale
4. Einfache, zitierbare Visuals schlagen komplexe
5. Barrierefreiheits-Optimierung = KI-Optimierung

Unsere neue Visual-Content-Checkliste:

Vor Veröffentlichung jedes Visuals:

• Alt-Text (80–125 Zeichen, erkenntnisorientiert)
• Bildunterschrift (40–80 Wörter, Kernaussage)
• ImageObject-Schema-Markup
• Umgebender Absatz bezieht sich auf das Visual
• Alle Achsenbeschriftungen und Datenpunkte sichtbar
• Eine zitierbare Kernaussage erkennbar

Prozessänderung:

Wir schreiben Alt-Text jetzt VOR der Visual-Erstellung. Die Erkenntnis definieren, dann das Visual passend gestalten.

Tracking:

Wir nutzen Am I Cited, um Bildzitate zu überwachen und das zu iterieren, was funktioniert.

Danke an alle für die praxisnahen Tipps – das wird unsere Herangehensweise an Datenvisualisierungen grundlegend verändern.