AI-first-Content-Strategie – unterscheidet sie sich wirklich von traditionellem Content-Marketing oder ist es nur ein Rebranding?

Gute Frage, und du hast recht, skeptisch zu sein. Ich erkläre dir, was wirklich anders ist:

Was gleich bleibt:

• Grundlegende Qualitätsstandards für Inhalte
• Autorität und Expertise
• Umfassende Abdeckung
• Gute Struktur

Was tatsächlich anders ist:

1. Erfolgskennzahl: Zitate vs. Klicks

Traditionell: „Haben Menschen unsere Inhalte gefunden und geklickt?“ AI-first: „Haben AI-Systeme unsere Inhalte zitiert, wenn sie Fragen beantworten?“

Das klingt subtil, verändert aber alles beim Messen und Optimieren.

2. Inhaltsformat: Für Extraktion optimiert

Traditionell: Inhalte als zusammenhängende Erzählung für menschliche Leser AI-first: Inhalte so strukturiert, dass AI spezifische, eigenständige Abschnitte extrahieren kann

3. Zielgruppe: Maschinen + Menschen

Traditionell: Vor allem für Menschen optimieren AI-first: Optimieren, wie AI-Systeme Inhalte parsen UND wie Menschen sie konsumieren

4. Distribution: Andere Kanäle

Traditionell: Bei Google ranken → Traffic gewinnen AI-first: In AI-Antworten zitiert werden → Markenbekanntheit + etwas Traffic

Die praktischen Unterschiede sind real, aber die Grundlage bleibt Qualität.

Wir sind vor 6 Monaten auf „AI-first“ umgestiegen. Das hat sich in unserem Prozess tatsächlich geändert:

Vorher (traditionell):

1. Keyword-Recherche
2. Analyse von Wettbewerber-Inhalten
3. Umfassenden Artikel schreiben
4. SEO-Elemente hinzufügen (Meta, Überschriften)
5. Veröffentlichen und Links aufbauen

Nachher (AI-first):

1. Query-Recherche (welche Fragen stellen Menschen AI?)
2. Analyse der AI-Antworten (was sagt AI aktuell?)
3. Struktur als Q&A mit extrahierbaren Abschnitten
4. Umfassende Antworten mit Zitaten schreiben
5. Schema-Markup hinzufügen (FAQ, HowTo etc.)
6. Veröffentlichen und AI-Zitate tracken

Die wichtigsten Änderungen:

• Wir recherchieren AI-Antworten, nicht nur Keywords
• Die Struktur ist modularer (eigenständige Abschnitte)
• Wir zitieren Quellen explizit (AI respektiert zitierte Inhalte)
• Erfolg wird an Zitaten gemessen, nicht nur an Rankings

Es ist keine Revolution, aber definitiv anders.

Ehrliche Meinung: 80 % Überschneidung, 20 % echt neu.

Die 80 % Überschneidung (gute Content-Grundlagen):

• Autoritativ sein
• Umfassend sein
• Genau sein
• Gut strukturiert sein
• Expertise zeigen

Die 20 %, die wirklich neu sind:

1. Abschnittsunabhängigkeit – Jeder Abschnitt ist ohne Kontext nutzbar
2. Explizite Fakten – AI mag „X ist Y“, nicht „manche sagen, X könnte Y sein“
3. Schema für AI – FAQ-, HowTo- und Article-Schema sind wichtiger
4. Zitattracking – Ganz neue Erfolgskennzahl
5. Plattformspezifische Optimierung – Perplexity will Aktualität, ChatGPT will Autorität

Mein Fazit:

Wer vorher gutes SEO gemacht hat, ist zu 80 % schon da. Die 20 % Anpassung sind real, aber nicht riesig.

Wer vorher kein gutes SEO gemacht hat… AI-first wird das nicht retten. Die Grundlagen zählen weiterhin.

Agenturperspektive: Wir haben unser gesamtes Content-Angebot auf AI-first umgestellt. Warum das mehr als Rebranding ist:

Kundengespräche haben sich verändert:

Früher: „Wie ranken wir für [Keyword]?“ Jetzt: „Wie erscheinen wir, wenn jemand AI nach [Thema] fragt?“

Messung hat sich verändert:

Früher: Rankings, Traffic, Conversions Jetzt: Zitate, AI-Share of Voice, Marken-Nennungen in AI

Strategie hat sich verändert:

Früher: Inhalte um Keywords aufbauen Jetzt: Inhalte um Fragen aufbauen, die Menschen AI stellen

Der eigentliche Wandel:

Es geht weg vom „um Ranking-Positionen konkurrieren“ hin zu „zur Quelle werden, der AI vertraut und die sie zitiert“.

Das ist ein wirklich anderer strategischer Rahmen, auch wenn sich vieles in der Ausführung überschneidet.

Perspektive aus der technischen Dokumentation:

Für Dokus ist AI-first ein größerer Wandel als für Marketing-Inhalte.

Warum:

Dokumentationen wurden traditionell für das sequentielle Lesen geschrieben – erst Konzepte aufbauen, dann anwenden.

AI extrahiert beliebige Abschnitte ohne Kontext. Eine Seite, die „wie man Authentifizierung konfiguriert“ erklärt, kann ohne den Kontext „was ist Authentifizierung“ extrahiert werden.

Unsere Änderungen:

• Jeder Abschnitt beginnt mit einer kurzen Kontextsetzung
• Codebeispiele sind eigenständig (nicht von vorherigen Abschnitten abhängig)
• Jede Überschrift beantwortet eine konkrete Frage
• Wir haben explizite „Voraussetzungen“-Blöcke für den Kontext eingefügt

Das Ergebnis:

Unsere Dokus erscheinen jetzt ständig in AI-Coding-Assistenten. Entwickler fragen Copilot oder ChatGPT, wie sie unser Produkt nutzen, und bekommen genaue Antworten.

Das ist AI-first mit echtem Mehrwert.

Gegenperspektive: Ich glaube, wir machen das zu kompliziert.

Die Realität:

Gute Inhalte sind gute Inhalte. Klare, umfassende, autoritative Inhalte haben schon immer für SEO funktioniert und werden auch für AI funktionieren.

Das Risiko von „AI-first“:

Inhalte zu erstellen, die für Maschinen optimiert sind, aber für Menschen seltsam wirken. Wenn du Inhalte in einem robotischen Q&A-Stil schreibst, die kein Mensch gern liest, hast du das Ziel verfehlt.

Mein Ansatz:

Schreibe zuerst für Menschen. Strukturiere klar. Sei umfassend. Markiere angemessen aus.

AI-first als Denkweise? Gerne. AI-first auf Kosten der Lesbarkeit für Menschen? Das ist ein Fehler.

Dieser Thread hat sehr geholfen. Mein Fazit:

Ist AI-first-Strategie anders als traditionelles Content-Marketing?

Etwas, aber nicht radikal.

Was gleich bleibt:

• Qualitätsgrundlagen (Autorität, Genauigkeit, Vollständigkeit)
• Die Bedeutung guter Struktur
• Demonstration von Expertise
• Nutzerzentriertes Schreiben

Was wirklich anders ist:

• Erfolgsmetriken: Zitate vs. Klicks
• Abschnittsgestaltung: extrahierbare, eigenständige Segmente
• Recherche: AI-Antworten, nicht nur Keywords
• Messung: AI-Share of Voice, Zitattracking
• Plattformbewusstsein: verschiedene AI-Systeme haben verschiedene Vorlieben

Mein Takeaway:

Wenn wir Content-Marketing schon gut gemacht haben, sind wir fast am Ziel. Der Wandel ist evolutionär, nicht revolutionär.

Aber Messung und Erfolgskriterien SIND anders. Wir müssen Zitattracking (z. B. Am I Cited) ergänzen und „AI-Share of Voice“ als KPI denken.

Was ich ändere:

1. AI-Zitattracking ins Measurement-Stack aufnehmen
2. AI-Antworten bei der Content-Planung recherchieren
3. Inhalte mit extrahierbaren Abschnitten strukturieren
4. Alles andere Gute beibehalten

Danke an alle für die Perspektiven!

Noch eine Dimension: AI-first ist eine Frage, wohin die Content-Discovery geht, nicht nur, wo sie heute steht.

Heute dominiert Google noch. Traditionelles SEO ist weiterhin am wichtigsten.

Aber die Entwicklung ist klar. AI-Suche wächst, traditionelle Suche stagniert.

„AI-first“ bedeutet teilweise, für heutige AI-Systeme zu optimieren – aber auch, sich für eine Zukunft zu positionieren, in der AI die wichtigste Schnittstelle für Entdeckung ist.

Die Marken, die das als Modeerscheinung abtun, rennen in 3 Jahren hinterher.