Welches Maß an Content-Tiefe bevorzugen KI-Systeme? Auf der Suche nach dem Sweet Spot

Die Tiefe sollte zur Nutzerintention passen, nicht universell sein.

Die Depth-Intent-Matrix:

Warum „mitteltief“ oft scheitert:

Zu komplex für Einsteiger, zu einfach für Experten. Fällt in eine Lücke.

Die Lösung: Progressive Tiefe

Content so strukturieren, dass mehrere Ebenen bedient werden:

1. Oberflächen-Antwort (erster Absatz)
2. Zugängliche Erklärung (Hauptteil)
3. Tiefere Details (Fortgeschrittenen-Abschnitte)
4. Experten-Ressourcen (Links zu technischen Inhalten)

So kann die KI je nach Anfrage den passenden Abschnitt zitieren.

Technische Content-Perspektive zur Tiefe.

Die technische Tiefe-Herausforderung:

Wir schreiben für Entwickler. Unser Publikum WILL Tiefe. Aber manche Anfragen kommen von Nicht-Entwicklern.

Unser Ansatz:

Für jedes technische Thema erstellen wir:

1. Übersichtsseite (zugänglich)

   • Was es ist, warum es wichtig ist
   • Grobe Funktionsweise
   • Wann man es einsetzt

2. Tutorial (fortgeschritten)

   • Schritt-für-Schritt-Anleitung
   • Funktionierende Beispiele
   • Häufige Anwendungsfälle

3. Referenz (Experten)

   • API-Dokumentation
   • Technische Spezifikationen
   • Spezialfälle und Troubleshooting

Wie KI das nutzt:

Der Schlüssel:

Nicht versuchen, eine Seite für alle Ebenen zu machen. Für jede Intention passende Tiefe anbieten.

B2B-Perspektive auf Content-Tiefe.

B2B-Zielgruppen erwarten Tiefe:

Aber einzelne Stakeholder brauchen unterschiedliche Tiefe:

• Führungskräfte: Strategisch, ergebnisorientiert
• Manager: Praktisch, implementierungsorientiert
• Anwender: Technisch, detailorientiert

Unsere Tiefenstrategie:

Für KI-Sichtbarkeit:

Wir erstellen getrennte Content-Streams für jede Tiefe. KI zitiert je nach Suchintention.

Beispielthema: “Marketing Automation”

• Führungskraft: “Was bringt Marketing Automation?”
• Manager: “Wie führe ich Marketing Automation ein?”
• Anwender: “Marketing Automation Workflow-Konfiguration”

Drei Inhalte, drei Tiefen, drei Zitationsmöglichkeiten.

Datenperspektive auf Tiefe und Zitationen.

Unsere Analyse:

Tiefenscore (1–5) vs. Zitationsrate:

Erkenntnis:

Tiefen-Intent-Match ist alles. Tiefer Content für einfache Anfragen schneidet schlecht ab. Einfacher Content für Experten-Anfragen schneidet schlecht ab.

Das „universelle“ Contentstück auf Tiefe 3?

Unterperformt bei beiden Anfragetypen. Tausendsassa, aber nichts richtig.

Empfehlung:

Festlegen auf ein Tiefenlevel passend zur Intention. Nicht alles für alle sein wollen.

Content-Architektur für Tiefe.

Die Depth-Pyramide:

        /\
       /  \     Experte (tief, eng)
      /----\
     /      \   Fortgeschritten (moderat, angewandt)
    /--------\
   /          \ Einsteiger (zugänglich, breit)
  /------------\

Für jedes Hauptthema:

Content auf allen drei Ebenen, klar miteinander verknüpft:

Einsteiger-Content:

• „Mehr erfahren im Guide für Fortgeschrittene“
• „Für technische Details: Unser Deep-Dive“

Fortgeschrittenen-Content:

• „Neu hier? Starte mit dem Einsteiger-Guide“
• „Bereit für mehr? Siehe unseren Experten-Content“

Experten-Content:

• Links zu Fortgeschrittenen für Kontext
• Setzt Grundwissen voraus

Vorteil für KI:

KI kann das passende Level für die Anfrage zitieren und Nutzer können sich zur passenden Tiefe navigieren.

Optimierungsperspektive auf Content-Tiefe.

Wie man die richtige Tiefe für ein Thema bestimmt:

1. Query-Analyse

• Welche Anfragen bringen Traffic auf dieses Thema?
• Sind sie einfach, fortgeschritten oder komplex?

2. SERP-Analyse

• Welche Tiefe bieten die Top-Ergebnisse?
• Was fehlt (Gap Opportunity)?

3. KI-Antworten analysieren

• KI mit Zielanfrage befragen
• Welche Tiefe liefert KI?
• Welches Level scheint KI zu bevorzugen?

4. Nutzerdaten

• Welche Fragen stellen Nutzer nach dem Lesen?
• Ist Content zufriedenstellend oder verwirrend?

Der Depth-Audit:

Für jedes Contentstück:

• Aktuelle Tiefe: [1–5]
• Query-Intent-Tiefe: [1–5]
• Match: Ja/Nein
• Maßnahme: Tiefe anpassen oder neuen Content erstellen

Mismatch lösen:

Bei zu oberflächlich: Vertiefen Bei zu tief: Vereinfachen oder Einsteiger-Version erstellen Wenn beides nicht geht: Separaten Content in passender Tiefe erstellen

Jetzt ist es deutlich klarer. Zusammenfassung:

Wichtige Erkenntnisse:

1. Tiefe muss zur Intention passen – nicht universell sein
2. „Mitteltief“ scheitert oft – zu wenig für Experten, zu viel für Einsteiger
3. Progressive Tiefe funktioniert – einzelne Inhalte für mehrere Ebenen strukturieren
4. Separater Content für Haupt-Tiefenstufen – bei wichtigen Themen

Meine Strategie:

Für jedes Hauptthema:

1. Einsteiger-Content – Zugänglich, grundlegend
2. Fortgeschrittenen-Content – Anwendungsbezogen, praktisch
3. Experten-Content – Technisch, detailliert

Für einzelne Inhalte:

Progressive Tiefenstruktur nutzen:

• Schnelle Antwort (oberflächlich)
• Haupterklärung (zugänglich)
• Fortgeschrittenen-Abschnitt (tiefgehend)
• FAQ (mehrere Ebenen)

Vorhandene Inhalte prüfen:

• Aktuelle Tiefe bewerten
• Intent-Tiefe der Anfragen bestimmen
• Mismatches markieren
• Entweder Tiefe anpassen oder passende Alternativen erstellen

Tracking:

Mit Am I Cited prüfen, welche Tiefenebenen für welche Anfragen zitiert werden.

Danke an alle – Tiefe-Strategie ist jetzt klar.