Mein Inhalt ist umfassend, aber KI zitiert ihn nie. Liegt es an der Lesbarkeit? Wie strukturiert man Inhalte für KI?

Sie haben das Problem erkannt, aber die falsche Schlussfolgerung gezogen. KI bevorzugt keine “vereinfachten” Inhalte – sie bevorzugt extrahierbare Inhalte.

So verarbeiten KI-Systeme Ihre Inhalte tatsächlich:

1. Sie zerlegen den Inhalt in Abschnitte (ca. 800 Token pro Abschnitt)
2. Sie erstellen Einbettungen (mathematische Bedeutungsdarstellungen)
3. Bei einer Nutzeranfrage werden die relevantesten Abschnitte abgerufen
4. Daraus wird eine Antwort synthetisiert

Das Problem bei umfassenden, nuancierten Inhalten:

Wenn Ihre Antwort auf eine bestimmte Frage sich über 5 Absätze mit Kontext, Einschränkungen und Nuancen verteilt, muss die KI:

• Mehrere Abschnitte abrufen
• Herausfinden, welche Teile die Kernantwort sind
• Diese kohärent zusammenfassen

Das ist schwierig. Oft klappt das nicht.

Der Vorteil “einfacherer” Inhalte:

Jeder Abschnitt bietet eine vollständige, eigenständige Antwort. Die KI ruft einen Abschnitt ab, extrahiert die Antwort, fertig.

Die Lösung ist nicht Vereinfachung, sondern Umstrukturierung:

Behalten Sie die Tiefe bei, aber machen Sie jeden Abschnitt eigenständig. Beginnen Sie mit der direkten Antwort, dann folgen Details. Die KI extrahiert die direkte Antwort; neugierige Leser lesen die Nuancen.

Ich habe ein Experiment gemacht, das Ihnen helfen könnte.

Der Test:

Habe einen umfassenden Leitfaden (ähnlich Ihrem) in zwei Versionen erstellt:

• Version A: Original umfassendes Format
• Version B: Gleicher Inhalt, aber umstrukturiert mit Antwort-zuerst-Format

Beide auf verschiedenen Subdomains veröffentlicht, 6 Wochen gewartet, bei ChatGPT und Perplexity getestet.

Ergebnis:

Version B wurde 4x häufiger zitiert, obwohl die Informationen identisch waren.

Was ich geändert habe:

1. Die ersten 50 Wörter jedes Abschnitts wurden zur direkten Antwort auf die Überschrift
2. Absätze verkürzt von 5–6 auf 2–3 Sätze
3. Schlüsselbegriffe fett hervorgehoben, damit KI wichtige Konzepte erkennt
4. Vergleichstabelle hinzugefügt, die die wichtigsten Punkte zusammenfasst
5. FAQ-Bereich ergänzt, der Hauptpunkte als Q&A wiedergibt

Die Inhaltsqualität blieb gleich. Die Extrahierbarkeit hat sich verändert.

Niemand hat bisher den Flesch-Kincaid-Lesbarkeitsindex erwähnt.

Untersuchungen zeigen, dass KI-Zitate mit Inhalten auf Lesestufe 6–8 korrelieren. Inhalte ab Stufe 11+ werden deutlich seltener zitiert.

Das bedeutet nicht “Vereinfachung”, sondern:

• Kürzere Sätze (unter 20 Wörter)
• Aktive statt passive Formulierungen
• Klare Subjekt-Prädikat-Objekt-Struktur
• Fachbegriffe werden bei der Einführung erklärt

KI-Systeme, die auf großen Internetdaten trainiert wurden, sind im Prinzip auf “durchschnittliche” Lesbarkeit kalibriert. Inhalte, die deutlich darüber liegen, sind schwieriger korrekt zu analysieren.

Prüfen Sie Ihren Lesbarkeitswert. Ist er bei Stufe 12+, könnte das Teil Ihres Problems sein.

Technisch betrachtet könnte Ihr umfassender Inhalt aus folgendem Grund verlieren:

Problem der Einbettungsähnlichkeit:

Wenn ein Nutzer fragt “Wie mache ich X?”, erstellt die KI eine Einbettung dieser Frage und sucht nach Inhalten mit ähnlichen Einbettungen.

Ihr umfassender Inhalt behandelt X im Kontext von Y und Z, mit Einschränkungen zu A, B und C. Die Einbettung repräsentiert diese reichhaltige, kontextuelle Bedeutung.

Der Inhalt Ihres Wettbewerbers sagt “So geht X: [direkte Schritte]”. Die Einbettung ist eine direktere Übereinstimmung mit der Frage.

Die Lösung:

Behalten Sie Ihre umfassende Abdeckung bei, aber fügen Sie einen Abschnitt hinzu, der eine direkte Antwort auf die häufige Frage gibt. Sehen Sie es als “TL;DR”, das die KI extrahiert, während der vollständige Inhalt für menschliche Leser bleibt.

Viele erfolgreiche Seiten haben jetzt beides: eine 40–60 Wörter umfassende Antwort-zuerst-Zusammenfassung, gefolgt von umfassender Tiefe.

Praktische Formatierungstipps, die unsere Zitatrate erhöht haben:

Strukturänderungen:

• H2-Überschriften als Fragen formuliert, passend zu Nutzeranfragen
• Antwort in den ersten 2 Sätzen unter jeder Überschrift
• Absätze überschreiten nie 3 Sätze
• Aufzählungen bei jeder Liste ab 3 Punkten

Semantische Helfer:

• Schlüsselbegriffe bei erster Nennung fett
• Fachbegriffe direkt in Klammern erklärt
• Konsistente Terminologie (nicht an einer Stelle “Tool” und an anderer “Software”)

Tabellen sind Gold wert:

• KI extrahiert Tabellendaten besonders gerne
• Jeder Vergleich als Tabelle
• Feature-Listen als Tabelle
• Statistiken als Tabelle

Was man vermeiden sollte:

• Informationen versteckt in Tabs oder Akkordeons
• Wichtige Punkte nur in Bildern
• Passive Formulierungen
• Lange Sätze mit mehreren Nebensätzen

Wir haben unsere Inhalte nicht vereinfacht, sondern maschinenlesbar gemacht.

Das ist unglaublich hilfreich. Ich glaube, ich verstehe endlich das Missverständnis.

Mein mentales Modell war falsch:

Ich dachte: “Umfassende Inhalte = besser für KI, weil mehr Informationen.”

Realität: “Extrahierbare Inhalte = besser für KI, weil sie leichter zu verarbeiten sind.”

Was ich jetzt tun werde:

1. Umfassende Tiefe beibehalten, aber modular strukturieren
2. Antwort-zuerst-Zusammenfassungen (40–60 Wörter) am Beginn jeder Hauptsektion hinzufügen
3. Lesestufe prüfen und verbessern (Ziel: Stufe 7–8)
4. Vergleichsabsätze in Tabellen umwandeln
5. Sicherstellen, dass jeder H2-Abschnitt eigenständig funktioniert

Die wichtigste Erkenntnis: Ich vereinfache nicht, sondern mache jedes Stück für sich wertvoll und halte trotzdem alles umfassend.

Frage an die Runde: Gibt es Tools, mit denen ihr testet, wie KI eure Inhaltsstruktur “sieht”?

So testen Sie, wie KI Ihre Inhalte sieht:

Manuelles Testen:

1. Kopieren Sie Ihren Inhalt und fügen Sie ihn in ChatGPT ein
2. Fordern Sie eine Zusammenfassung jedes Abschnitts in einem Satz an
3. Wenn das schwierig ist oder Abschnitte falsch kombiniert werden, ist Ihre Struktur nicht klar

Technisches Testen:

1. Seite mit deaktiviertem JavaScript ansehen – sind Schlüsselinhalte sichtbar?
2. HTML-Quelltext prüfen – steht der Inhalt in semantischen Tags oder ist er in divs versteckt?
3. Lesbarkeits-Checker für die Lesestufe verwenden

KI-spezifisches Testen:

1. Stellen Sie ChatGPT/Perplexity Ihre Ziel-Fragen
2. Wenn sie Wettbewerber zitieren, fügen Sie Wettbewerber- und eigenen Inhalt nebeneinander ein
3. Fragen Sie die KI: “Welcher Inhalt beantwortet die Frage [X] direkter?”

Die KI verrät oft genau, warum sie einen Inhalt bevorzugt.

Für laufendes Monitoring zeigt Am I Cited, welche konkreten Inhalte zitiert werden, sodass Sie Muster identifizieren können.

Ein Blick aus der Content-Design-Perspektive:

Das Web hat uns gelehrt, für Schnellleser zu schreiben. KI geht noch weiter – sie ist der ultimative Schnellleser.

Progressive Offenlegung für KI:

• Ebene 1: Die Überschrift (worum geht es)
• Ebene 2: Erster Satz (die Antwort)
• Ebene 3: Erster Absatz (der Kontext)
• Ebene 4: Gesamter Abschnitt (die Tiefe)

KI extrahiert typischerweise Ebene 1–3. Menschliche Leser, die Tiefe wollen, bekommen Ebene 4.

Gestalten Sie jeden Abschnitt so, dass bereits der erste Satz Wert liefert. Der Rest gibt zusätzliche Tiefe, ist aber nicht zwingend.

Das sind im Grunde gute Web-Schreibprinzipien, nur noch konsequenter angewendet.

Noch ein technischer Aspekt: Schema-Markup.

Wenn Sie FAQ-Bereiche, HowTo-Guides oder andere strukturierte Inhalte haben, sagt korrektes Schema der KI genau, was vorhanden ist.

FAQPage-Schema ist besonders mächtig, weil es explizit markiert, was eine Frage und was eine Antwort ist. Die KI muss das nicht aus Ihrer Inhaltsstruktur ableiten.

Wir haben nach Einführung von Schema-Markup bei unseren Leitfäden 23 % mehr KI-Zitate gesehen. Der Inhalt blieb gleich – nur die maschinenlesbaren Signale haben sich geändert.

Verlassen Sie sich nicht darauf, dass KI Ihre Struktur erkennt. Kommunizieren Sie sie explizit über Schema.