Zählt Inhaltsauthentizität für die Sichtbarkeit bei KI? Sorgen um Strafen für KI-generierte Inhalte

Ich möchte die Realität rund um KI-generierte Inhalte und Sichtbarkeit klarstellen.

Fakt: Keine spezielle Strafe für KI-Inhalte

ChatGPT, Perplexity und Google KI haben keinen Filter, der sagt: „Das ist KI-Content, bestrafen!“

Was sie stattdessen bewerten:

Warum manche KI-Inhalte scheitern:

Schwache KI-Inhalte:

• Enthalten nichts Originelles
• Fehlen an konkreten Beispielen
• Keine eigenen Daten
• Nur allgemeines Blabla
• Bieten nichts über das hinaus, was KI selbst generieren könnte

Diese Inhalte scheitern, weil sie MINDERWERTIG sind, nicht weil sie von KI stammen.

Ihr Prozess klingt gut:

KI-Entwürfe + starke menschliche Überarbeitung + eigene Daten + Expertise = vermutlich guter Inhalt.

Die Frage ist nicht „Wurde das mit KI erstellt?“, sondern „Bringt das einen Mehrwert?“

Das Authentizitäts-Framework, das ich verwende.

Relevante Authentizitätssignale:

Die Authentizitäts-Checkliste:

Für jeden Inhalt:

• Mindestens ein eigener Datenpunkt enthalten
• Enthält konkrete, namentlich genannte Beispiele
• Hat eine Expertenperspektive (intern oder extern)
• Zeigt eigene Erfahrung
• Bietet Einsichten, die KI nicht allein generieren kann

Inhalte, die diese Checkliste bestehen, performen gut – unabhängig davon, wie sie erstellt wurden.

Pragmatische Perspektive zu KI-Inhalten und Sichtbarkeit.

Was ich beobachtet habe:

Wir haben über 500 Inhalte bei Kunden getrackt. Manche KI-unterstützt, manche komplett menschlich.

Ergebnisse:

Die Erkenntnis:

Die Erstellungsart ist kaum relevant. Entscheidend ist:

• Sind eigene Einsichten enthalten?
• Gibt es konkrete Beispiele?
• Ist eine Expertenperspektive erkennbar?
• Umfassende Behandlung des Themas?

Schlechte Inhalte scheitern unabhängig von der Herkunft.

Gute Inhalte sind erfolgreich – unabhängig von der Herkunft.

Ihre Sorge ist unbegründet:

Fokussieren Sie sich auf Qualität, nicht auf die Erstellungsart.

Expertenperspektive auf Inhalte.

Warum Experteninhalte überzeugen:

KI-Systeme sind trainiert, Muster von Expertise zu erkennen:

• Spezifische, nuancierte Aussagen
• Detaillierte Beispiele
• Anerkennung von Komplexität
• Sprachmuster von Fachleuten

Experteninhalte klingen anders:

Allgemein: „Marketing-Automatisierung kann die Effizienz verbessern.“

Experte: „In unserer Arbeit mit über 50 B2B-Teams haben wir gesehen, dass Marketing-Automatisierung den manuellen Kampagnenaufbau um 40–60 % reduziert – mit den größten Effekten bei E-Mail-Nurture-Sequenzen. Der Haken: Teams ohne dokumentierte Prozesse erleben anfangs oft Effizienzverluste, bevor die Steigerungen einsetzen.“

Die zweite Version:

• Nennte konkrete Zahlen
• Bezieht sich auf echte Erfahrungen
• Erkennt Nuancen an
• Klingt nach jemandem, der es erlebt hat

KI kann das ohne echten Facheinfluss nicht nachbilden.

So wird KI-unterstützter Inhalt zum Experteninhalt:

• Mit KI-Entwurf starten
• Eigene Daten und Erfahrungen einfließen lassen
• Nuancierte Beobachtungen ergänzen
• Reale Situationen einbauen
• Komplexität anerkennen

Die KI liefert Struktur – Sie steuern die Expertise bei.

Tracking-Perspektive auf Content-Performance.

Was wir tracken:

Für die Inhaltsanalyse:

• Erstellungsart (intern notiert)
• Zitierungsrate
• Position bei Zitierung
• Engagement-Kennzahlen

Muster über 6 Monate:

Top-Performer (unabhängig von der Methode):

• Eigene Daten/Forschung enthalten
• Expertenzitate oder -perspektive
• Konkrete, detaillierte Beispiele
• Umfassende Behandlung

Schwache Performer (unabhängig von der Methode):

• Nur allgemeine Informationen
• Keine einzigartigen Einsichten
• Vage Beispiele
• Oberflächliche Behandlung

Die Korrelation:

Qualitätsmerkmale korrelieren mit Performance. Die Erstellungsart korreliert kaum signifikant.

Was tracken?

Nutzen Sie Am I Cited, um zu sehen, welche Inhalte zitiert werden. Analysieren Sie dann die Gemeinsamkeiten der Top-Performer.

Meist sind es Authentizitätsmerkmale – nicht die Erstellungsart.

Operations-Perspektive auf den Content-Prozess.

Unser KI-unterstützter Workflow:

1. KI: Erstrecherche und Gliederung
2. Mensch: Einzigartige Blickwinkel und Einsichten
3. KI: Abschnitte entwerfen
4. Mensch: Beispiele, Daten, Expertise ergänzen
5. KI: Sprache verfeinern
6. Mensch: Finale Prüfung auf Originalität

Der Originalitäts-Check:

Vor Veröffentlichung fragen wir:

• Enthält das Informationen, die nur wir liefern können?
• Gibt es eigene Daten oder Forschung?
• Gibt es konkrete Beispiele aus unserer Erfahrung?
• Wäre das auch dann wertvoll, wenn KI alle Konkurrenzartikel zusammenfassen würde?

Wenn alles „nein“: Zurück in die Bearbeitung, Mehrwert schaffen.

Ergebnis:

Dieser Prozess liefert effiziente, hochwertige Inhalte mit guter Performance.

Die Erkenntnis:

KI ist ein Werkzeug. Werkzeuge können Qualität oder Müll erzeugen – es kommt darauf an, wie man sie nutzt.

Nutzen Sie KI für Effizienz, aber sorgen Sie dafür, dass menschliche Expertise die Einzigartigkeit bringt.

Das hat meine Sorgen beseitigt. Zusammenfassung:

Wesentliche Erkenntnisse:

1. Keine KI-Content-Strafe – Plattformen bewerten Qualität, nicht die Entstehung
2. Authentizität = einzigartiger Wert – Daten, Expertise, Beispiele, die KI nicht nachbilden kann
3. Unser Prozess ist in Ordnung – KI-Entwürfe + starke Überarbeitung + Expertise = Qualität
4. Fokus auf Mehrwert – Was macht den Inhalt einzigartig und hilfreich?

Unser verbesserter Prozess:

KI-Unterstützung beibehalten, aber sicherstellen, dass jeder Beitrag Folgendes enthält:

• Mindestens einen eigenen Datenpunkt
• Konkrete, echte Beispiele
• Expertenperspektive oder Zitat
• Einsichten aus eigener Erfahrung
• Etwas, das KI nicht allein generieren könnte

Der Test vor der Veröffentlichung:

„Bietet das mehr Wert, als ChatGPT allein schreiben könnte?“

Wenn nein → Mehr Originelles einbauen
Wenn ja → Veröffentlichungsbereit

Tracking:

Content-Performance mit Am I Cited beobachten, um zu sehen, was wirklich funktioniert – nicht, was wir vermuten.

Danke an alle – Sorge beseitigt.