Google hat 2022 “Experience” zu E-A-T hinzugefügt. Jetzt ist es E-E-A-T. Auch KI-Systeme scheinen Wert darauf zu legen.
Meine Verwirrung:
Wie kann ein KI-System eigentlich erkennen, ob ich ein Produkt wirklich selbst genutzt habe? Kann nicht jeder behaupten: “Meiner Erfahrung nach…”?
Was ich mich frage:
Ich möchte verstehen, was KI wirklich sucht – nicht einfach überall “meiner Erfahrung nach” hinzufügen.
Gute Frage. KI kann Erfahrung nicht direkt überprüfen, aber sie erkennt Muster, die stark mit echter Erfahrung korrelieren.
Von KI erkannte Erfahrungssignale:
1. Konkrete Details Generisch: “Die Software ist leicht zu bedienen” Erfahrung: “Das Onboarding dauerte 2 Wochen mit unserem 8-köpfigen Team, hauptsächlich weil das Salesforce-Integration ein eigenes Feldmapping erforderte”
Spezifität zeigt eigene Kenntnisse.
2. Unerwartete Erkenntnisse Generisch: “Das Produkt funktioniert gut” Erfahrung: “Die mobile App ist bei unseren Tests zweimal abgestürzt, Support hat es aber innerhalb von 24 Stunden behoben”
Echte Nutzer finden Probleme. Reine Lobeshymnen wirken weniger glaubwürdig.
3. Vergleichender Kontext Generisch: “Tolles Tool” Erfahrung: “Im Vergleich zu Mailchimp, das ich vorher genutzt habe, war die Lernkurve steiler, aber die Automatisierungsmöglichkeiten deutlich besser”
Echte Erfahrung steht immer im Kontext anderer Erfahrungen.
4. Zeitliche Marker Generisch: “Nutze dieses Feature für bessere Ergebnisse” Erfahrung: “Nach 6 Monaten mit dieser Funktion stieg die Conversion-Rate von 2,3% auf 3,8%”
Echte Ergebnisse haben reale Zeitangaben.
5. Details zur Umsetzung Generisch: “Leicht zu integrieren” Erfahrung: “Die Integration dauerte 3 Tage: 1 Tag fürs API-Setup, 2 Tage Debugging von Webhook-Problemen im Altsystem”
Echte Umsetzung bringt echte Herausforderungen mit sich.
KI hat an Millionen echter vs. gefälschter Rezensionen diese Muster gelernt.
Zwei legitime Ansätze:
1. Erfahrungen anderer heranziehen Wenn du es nicht genutzt hast, zitiere diejenigen, die es getan haben:
“Nach Aussage von [Experte], der das für über 50 Kunden umgesetzt hat, war die größte Herausforderung…”
2. Sei transparent über deine Perspektive “Als Rechercheur, der über 200 Nutzerbewertungen und 15 Fallstudien analysiert hat, habe ich folgendes herausgefunden…”
Ehrlichkeit über den eigenen Standpunkt schafft Vertrauen.
Was man NICHT tun sollte:
KI-Systeme erkennen und bewerten Inhalte, die synthetisch wirken oder an echter Perspektive fehlen, zunehmend schlechter.
Die besten Inhalte:
Entweder echte eigene Erfahrung ODER klar belegte Synthese fremder echter Erfahrungen. Beides funktioniert. Gefälschte Signale werden früher oder später erkannt und entwertet.
Ich schreibe beruflich Produkt-Reviews. So belege ich Erfahrung:
Was ich immer einbaue:
Eigene Screenshots Meine eigenen Screenshots mit echten Daten (sensibles wird geschwärzt). Das lässt sich nicht leicht fälschen.
Konkrete Setup-Erfahrung “Die Kontoerstellung dauerte 3 Minuten. Ich habe mein Stripe-Konto verbunden, 1.247 historische Transaktionen importiert und konnte nach 15 Minuten Daten analysieren.”
Spezielle Fälle, die mir auffielen “Der Massenimport schlägt still fehl, wenn Sonderzeichen im Produktnamen stehen – habe ich nach 2 Stunden Debugging herausgefunden.”
Vergleiche zu Tools, die ich vorher genutzt habe “Anders als [Konkurrent], den ich 2 Jahre nutzte, braucht dieses Tool keinen manuellen CSV-Export für Reports.”
Zeitlicher Verlauf meiner Nutzung “Nach 3 Wochen täglicher Nutzung fiel mir Folgendes auf…”
Der Test:
Könnte jemand, der das Produkt nie genutzt hat, diesen Text genauso schreiben? Wenn ja, fehlen Erfahrungssignale. Wenn nein, hast du Erfahrung nachgewiesen.
Datenperspektive auf Erfahrungssignale:
Wir haben 500 Produktreviews auf Korrelation mit KI-Zitaten untersucht:
| Erfahrungssignal | Einfluss auf Zitat-Rate |
|---|---|
| Eigene Screenshots | +52% |
| Konkrete Nutzungszahlen | +47% |
| Problem/Lösung erwähnt | +43% |
| Vergleich zu Alternativen | +38% |
| Zeitliche Angabe zur Nutzung | +35% |
| “Ich lag bei X falsch”-Momente | +31% |
Was Zitate reduzierte:
| Anti-Pattern | Einfluss auf Zitat-Rate |
|---|---|
| “Meiner Meinung nach” ohne Details | -15% |
| Nur positive Aussagen | -22% |
| Generische Superlative | -28% |
| Keine Zeitangabe | -18% |
Zentrale Erkenntnis:
Es reicht nicht, Erfahrung zu behaupten. Man muss sie durch Details zeigen, die nur echte Erfahrung liefern kann.
Unerwartete Erkenntnis: Negative Erfahrungssignale helfen oft mehr als positive.
Warum Probleme erwähnen hilft:
Beispiel-Transformation:
Generisch-positiv: “Das Dashboard ist intuitiv und einfach zu bedienen.”
Erfahrungsbasiert-negativ: “Das Dashboard ist in meiner ersten Woche zweimal abgestürzt, aber das Entwicklerteam hat innerhalb von 3 Tagen einen Fix bereitgestellt. Seitdem läuft es stabil, aber ich würde vor dem Livegang gründlich testen.”
Die zweite Version ist glaubwürdiger UND nützlicher. Sie wird häufiger zitiert.
Fazit:
Verstecke Probleme in deiner Erfahrung nicht. Sie zu erwähnen (fair bleiben!) erhöht die Wahrscheinlichkeit von Zitaten tatsächlich.
Video-Inhalte + Transkripte können Erfahrung besonders gut belegen:
Warum Video überzeugt:
Unsere Vorgehensweise:
Der Artikel verweist auf Videobeweise. Das Video bietet unwiderlegbare Erfahrungssignale.
Für reine Textinhalte:
Wenn möglich, Links zu Videodemonstrationen einbauen. “Siehe mein Walkthrough-Video” erhöht die Glaubwürdigkeit, selbst wenn KI das Video nicht ansieht.
Case Studies sind pure Erfahrungsinhalte. So holst du das Maximum raus:
Case Study-Struktur für Erfahrungssignale:
Ausgangslage (bevor wir etwas getan haben)
Herausforderung (warum wir etwas ändern mussten)
Umsetzung (was wir wirklich gemacht haben)
Ergebnisse (was nachher geschah)
Gelerntes
Diese Struktur schreit nach Erfahrung.
Jeder Abschnitt enthält Details, die nur jemand wissen kann, der es selbst erlebt hat.
Dieser Thread hat mir einen Rahmen gegeben. Erfahrung zu zeigen geht nicht über Behauptungen – sondern über Details.
Meine Checkliste zum Nachweisen von Erfahrung:
Für Inhalte zu Dingen, die ich genutzt habe:
Für Inhalte über Dinge, die ich nicht genutzt habe:
Was zu vermeiden ist:
Zentrale Erkenntnis:
KI kann Erfahrung nicht überprüfen, aber sie erkennt die Sprachmuster echter Erfahrung. Inhalte mit realer Erfahrung enthalten Details, die synthetische Inhalte nicht haben.
Danke euch allen für die konkreten Beispiele!
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