Hat schon jemand ein KI-Content-Audit gemacht? Was habt ihr wirklich gelernt?

Ich habe KI-Content-Audits für über 15 Kunden durchgeführt. Das ist tatsächlich enthalten:

Kernkomponenten:

1. Bewertung der Markenrepräsentation

• KI-Plattformen Fragen zu Ihrem Unternehmen stellen
• Dokumentieren, was sie sagen
• Ungenauigkeiten oder veraltete Informationen identifizieren
• Mit der Darstellung der Wettbewerber vergleichen

2. Content Discovery Audit

• Welche Ihrer Inhalte erscheinen in KI-Antworten?
• Welche Content-Typen werden am meisten zitiert?
• Was fehlt, das eigentlich erscheinen sollte?

3. Prüfung von Genauigkeit & Aktualität

• Sind zitierte Inhalte aktuell?
• Trainieren alte Artikel die KI mit veralteten Infos?
• Spiegelt aktueller Content die aktuelle Positionierung wider?

4. Prüfung der Autoritätssignale

• Autor-Qualifikationen sichtbar?
• Expertenzuordnung vorhanden?
• Signale von Drittvalidierung?

5. Audit der strukturellen Optimierung

• Extraktionsfreundliche Formatierung?
• Schema-Markup implementiert?
• Klare, auslesbare Überschriften?

Typische Erkenntnis:

Die meisten Unternehmen haben erhebliche Legacy-Inhalte, die die KI mit veralteten oder falschen Informationen zur Marke füttern.

Wir haben vor 6 Monaten ein umfassendes KI-Audit gemacht. Das haben wir wirklich gelernt:

Überraschende Erkenntnis #1:

Ein Blogpost von 2019 war unser meistzitiertes Content in ChatGPT. Das Problem? Er beschrieb ein Produktmerkmal, das wir 2021 eingestellt haben. Die KI hat Interessenten aktiv falsch informiert.

Überraschende Erkenntnis #2:

Unsere “Über uns”-Seite hatte schwache Entity-Signale. Wenn Leute ChatGPT nach unserem Unternehmen fragten, war die Beschreibung vage und teilweise falsch.

Überraschende Erkenntnis #3:

Wettbewerber mit neueren Inhalten wurden dort zitiert, wo eigentlich wir hätten stehen sollen, obwohl wir in dem Bereich mehr Autorität haben.

Was wir getan haben:

1. 45 veraltete Artikel aktualisiert oder entfernt
2. Die Über-uns-Seite mit klaren Entity-Definitionen umstrukturiert
3. Neue Inhalte für Anfragen erstellt, bei denen die Konkurrenz dominierte
4. Schema-Markup auf wichtigen Seiten ergänzt

Ergebnisse nach 6 Monaten:

• 60% mehr korrekte KI-Marken-Nennungen
• 3 Wettbewerber überholen uns in KI nicht mehr
• Veraltete Falschinformationen größtenteils korrigiert

Prozess-Perspektive auf KI-Content-Audits:

So strukturieren wir das Audit:

Woche 1: Discovery

• KI-Monitoring-Tools einrichten
• Schlüsselfragenliste erstellen (50-100 Fragen)
• Baseline-Tests auf KI-Plattformen durchführen
• Ist-Zustand dokumentieren

Woche 2: Content-Inventar

• Alle von KI zitierten Inhalte identifizieren
• Veraltete Inhalte markieren (>2 Jahre alt)
• Genauigkeit der zitierten Inhalte prüfen
• Markenrepräsentation prüfen

Woche 3: Analyse

• Mit Wettbewerbern vergleichen
• Lücken und Chancen erkennen
• Probleme nach Impact priorisieren
• Empfehlungen entwickeln

Woche 4: Aktionsplan

• Zu aktualisierende Inhalte
• Zu entfernende/weiterleitende Inhalte
• Neue Inhalte, die erstellt werden sollen
• Technische Verbesserungen

Zeitaufwand:

Für eine Seite mit 500+ Seiten: 40-60 Stunden insgesamt Für kleinere Seite: 15-25 Stunden

Lohnt sich das? Absolut. Die Erkenntnisse sind umsetzbar, und die Risiken des Nicht-Tuns sind real.

Technical-SEO-Perspektive auf KI-Audits:

Technische Elemente, die geprüft werden sollten:

Schema-Markup:

• Article-Schema mit Autor, Daten
• FAQPage-Schema für Q&A-Inhalte
• Organization-Schema für Entity-Klarheit
• HowTo-Schema für Anleitungen

Crawlability:

• KI-Bots können auf alle wichtigen Inhalte zugreifen
• robots.txt blockiert KI-Crawler nicht
• Seiten laden schnell
• Inhalte im HTML (nicht nur JavaScript)

Strukturelle Optimierung:

• Klare Überschriftenhierarchie
• Kurze Absätze (40-60 Wörter)
• Bulletpoints und Listen
• Tabellen für Vergleiche

Was wir häufig finden:

60-70% der Seiten haben Schema-Probleme 40% haben Inhalte, die KI-Bots nicht richtig erfassen können Die meisten Inhalte sind nicht für KI-Extraktion strukturiert

Allein das technische Audit liefert oft schnelle Erfolge.

Wettbewerbs-Perspektive von KI-Audits:

Was analysieren:

1. Share of Voice: Welcher Prozentsatz der KI-Antworten in Ihrer Kategorie erwähnt Sie vs. Wettbewerber?
2. Positionierung: Wie werden Sie im Vergleich zu Wettbewerbern dargestellt?
3. Fehlende Anfragen: Wo erscheinen Wettbewerber, Sie aber nicht?
4. Sentiment: Sind Nennungen positiv, neutral oder negativ?

Was wir herausgefunden haben:

Unser Hauptwettbewerber erschien in 3-mal so vielen KI-Antworten für unsere Hauptproduktkategorie. Die Analyse zeigte:

• Sie hatten frischere Inhalte zu wichtigen Themen
• Ihre Inhalte waren besser für KI-Extraktion strukturiert
• Sie hatten stärkere Entity-Signale

Die Maßnahme:

Gezielte Inhalte für 20 wertvolle Anfragen erstellt, bei denen der Wettbewerber dominierte. Nach 6 Monaten haben wir den Abstand deutlich verringert.

Wettbewerbsanalyse sollte ein Kernbestandteil jedes KI-Audits sein.

Sehr hilfreiche Frameworks. Das ist unser Audit-Plan:

Phase 1: Baseline-Assessment (Woche 1)

• Am I Cited Monitoring einrichten
• 50 Schlüsselfragen zu unserer Branche/unserem Unternehmen erstellen
• Test auf ChatGPT, Perplexity, Google AI
• Ist-Zustand dokumentieren

Phase 2: Content-Inventar (Woche 2)

• Zitierte Inhalte identifizieren
• Veraltete/unkorrekte Inhalte markieren
• Risiken durch Legacy-Content bewerten
• Markenrepräsentation prüfen

Phase 3: Technischer Check (Woche 3)

• Schema-Markup-Audit
• KI-Crawlability-Prüfung
• Struktur-Assessment der Inhalte
• Extraktionsfreundlichkeit bewerten

Phase 4: Wettbewerbsanalyse (Woche 3)

• Share-of-Voice-Bewertung
• Gap-Analyse
• Positionierungsvergleich

Phase 5: Aktionsplan (Woche 4)

• Priorisierte Liste der Updates
• Zu entfernende/weiterleitende Inhalte
• Neue Content-Chancen
• Technische Fixes

Erwartete Ergebnisse:

• Klare Sicht auf KI-Sichtbarkeit
• Umsetzbare Verbesserungs-Liste
• Wettbewerbspositionierungsdaten
• Baseline für Fortschrittsmessung

Danke an alle für die ausführlichen Tipps.

ROI-Perspektive auf KI-Content-Audits:

Kosten des Audits:

• Intern: 40-60 Stunden Teamzeit
• Extern (Berater): typischerweise $5.000-$15.000

Wert der Erkenntnisse:

Unsere Rechnung:

Wir haben festgestellt, dass veraltete Inhalte uns bei Interessenten, die KI für Recherche nutzen, aktiv geschadet haben. Das Vertriebsteam meldete mehrere Fälle von Interessenten, die durch KI-basierte veraltete Informationen verwirrt waren.

Das Audit hat sich innerhalb von 2 Monaten durch vermiedene Vertriebsprobleme bezahlt gemacht.

Die Frage ist nicht, ob Sie sich ein KI-Audit leisten können. Sondern, ob Sie es sich leisten können, es nicht zu tun.

Perspektive auf laufende Audits:

Das erste Audit ist erst der Anfang.

Die KI-Landschaft verändert sich rasant. Was heute gilt, kann in 3 Monaten anders sein.

Empfohlene Frequenz:

• Umfassendes Audit: Quartalsweise
• Monitoring: Kontinuierlich (automatisiert)
• Kurze Checks: Wöchentlich (15 Min)

Was zwischen den Audits zu verfolgen ist:

• Zitationsmuster (Am I Cited)
• Bewegungen der Wettbewerber
• Veränderungen der Markenrepräsentation
• Performance neuer Inhalte

Die Entwicklung:

Das erste Audit schafft eine Baseline. Folgende Audits zeigen:

• Haben die Fixes gewirkt?
• Was hat sich verändert?
• Wo gibt es neue Chancen?
• Welche neuen Probleme sind entstanden?

Integrieren Sie das Audit in Ihre laufenden Content-Prozesse. Es ist kein einmaliges Projekt.