Beeinflusst der Lesbarkeitswert tatsächlich KI-Zitate oder ist das ein Mythos?

Wir haben das untersucht. Das zeigen die Daten:

Forschungsmethodik:

• 1.200 Inhalte aus verschiedenen Branchen
• Flesch-Kincaid-Lesbarkeitswert gemessen
• KI-Zitatraten über 6 Monate verfolgt
• Nach Thema, Autorität und Aktualität kontrolliert

Ergebnisse:

Zentrale Erkenntnisse:

1. Sweet Spot ist Klasse 8-10 – ca. 30% bessere Performance als die Extreme
2. Sehr einfach schneidet schlechter ab – kann als mangelnde Tiefe gewertet werden
3. Sehr komplex schneidet schlechter ab – klare Antworten sind schwerer zu extrahieren
4. Effekt ist moderat – Inhaltsqualität ist wichtiger

Das Feintuning:

Lesbarkeit ist wichtig für die EXTRAKTION, nicht wegen einer „Vorliebe“. KI „bevorzugt“ nicht einfache Inhalte. Sie kann klare Antworten aus mäßig lesbaren Inhalten zuverlässiger extrahieren.

Perspektive aus der technischen Redaktion:

Unsere Herausforderung:

Wir schreiben über komplexe Unternehmenssoftware. Ein Leseniveau der 8. Klasse ist unmöglich, ohne an Genauigkeit zu verlieren.

Unsere Erkenntnis:

Der Lesbarkeitswert ist weniger wichtig als die ANTWORTKLARHEIT.

Beispiel:

Komplexe technische Erklärung (Klasse 14): “Das System nutzt eine Multi-Thread-Architektur mit asynchronen Verarbeitungskapazitäten, die parallele Ausführung von Datentransformationen ermöglichen…”

Dasselbe Konzept mit klarem Antwortsatz: “Das System verarbeitet Daten schneller durch parallele Ausführung. Es nutzt eine Multi-Thread-Architektur mit asynchronen Verarbeitungskapazitäten, die parallele Datentransformation ermöglichen…”

Die zweite Version:

• Fachlich weiterhin korrekt
• Leitsatz ist extrahierbar
• Lesestufe etwas niedriger, aber weiterhin fachlich
• KI kann die klare Aussage zitieren

Die Strategie:

Technische Tiefe beibehalten, aber mit extrahierbaren Aussagen starten. KI greift den klaren Satz auf; interessierte Leser erhalten die Details.

Perspektive für Verbraucher-Inhalte:

Für B2C gilt: Einfacher ist oft besser:

Unsere Tests zeigten:

• Inhalte Klasse 6-8: 31% Zitat-Rate
• Inhalte Klasse 9-11: 24% Zitat-Rate
• Inhalte Klasse 12+: 18% Zitat-Rate

Warum der Unterschied zu B2B:

Verbraucheranfragen sind einfacher. Die Nutzererwartung ist anders. „Was ist die beste Kaffeemaschine?“ braucht keine technische Komplexität.

Das Zielgruppen-Matching:

• Verbraucher-Inhalte -> An Verbraucher-Leseniveau anpassen
• B2B-Inhalte -> An Berufsniveau anpassen
• Technische Inhalte -> An Expertenniveau anpassen

Kein Standard für alle:

Klasse 8 ist optimal FÜR VERBRAUCHERINHALTE.

Für technische Dokumentation oder akademische Themen kann das ungeeignet sein.

Passen Sie sich Ihrer Zielgruppe an, nicht einem Universalwert.

Schreibcoach-Perspektive:

Lesbarkeitstipps, die KI (und Menschen) helfen:

1. Antworten voranstellen

• Schlecht: “Es gibt viele Faktoren, die dazu beitragen…”
• Gut: “Der Hauptfaktor ist X. Hier ist der Grund…”

2. Aktive Stimme nutzen

• Schlecht: “Das Produkt wurde von unserem Team erstellt…”
• Gut: “Unser Team hat das Produkt erstellt…”

3. Ein Gedanke pro Satz

• Schlecht: “Die Software integriert viele Plattformen, darunter CRM-Systeme, Marketing-Automation-Tools und Analytics-Dashboards, was sie zu einer vielseitigen Lösung macht.”
• Gut: “Die Software integriert viele Plattformen. Dazu zählen CRM-Systeme, Marketing-Automation-Tools und Analytics-Dashboards.”

4. Klare Übergänge

• Schlecht: “Zusätzlich, ferner, jedoch…”
• Gut: “Auch,” “Aber,” “Als nächstes…”

5. Jargon vermeiden

• Schlecht: “Synergien nutzen, um ROI durch strategische KPI-Ausrichtung zu optimieren”
• Gut: “Kräfte bündeln, um Ergebnisse zu verbessern, indem man auf wichtige Kennzahlen achtet”

Das verbessert Lesbarkeit UND KI-Extraktion. Win-win.

Tolle Diskussion. Hier meine Zusammenfassung:

Was die Daten zeigen:

1. Moderate Korrelation – Klasse 8-10 schneidet insgesamt etwas besser ab
2. Kontext ist entscheidend – Verbraucher-, B2B- und Technik-Inhalte haben unterschiedliche Optima
3. Klarheit > Wert – Klare Antworten sind wichtiger als der reine Lesbarkeitswert
4. Auf die Zielgruppe abstimmen – Fachinhalte nicht künstlich vereinfachen

Was ich mitnehme:

1. Fokus auf Antwortklarheit – Kann die KI meine Kernaussagen direkt zitieren?
2. Antworten voranstellen – Klare Aussagen an den Anfang
3. Zielgruppenorientiert – Verbraucher-Inhalte einfacher, Technik-Inhalte wie nötig
4. Prüfen, nicht fixieren – Lesbarkeitswert ist Kontrolle, kein Ziel

Meine neue Editier-Checkliste:

• Ist die Antwort auf die Hauptfrage klar formuliert?
• Könnte jemand meinen ersten Satz als Antwort zitieren?
• Ist die Komplexität für meine Zielgruppe passend?
• Nutze ich aktive Stimme und klare Struktur?

Wenn ich alles bejahen kann, mache ich mir um den Lesbarkeitswert keine Sorgen.

Danke an alle für die differenzierte Perspektive!