Wie man Middle-of-Funnel-Content für KI-Suche und AEO erstellt

Verständnis von Middle-of-Funnel-Content im KI-Zeitalter

Der Middle of the Funnel (MOFU) bezeichnet die entscheidende Phase, in der potenzielle Kunden vom Bewusstsein zur Überlegung und Bewertung übergehen. Im traditionellen Marketing konzentrierte sich diese Phase auf die Pflege von Leads durch edukative Inhalte, Fallstudien und Produktdemonstrationen. Das Aufkommen von KI-Suchmaschinen und Antwortmaschinen wie ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Überblicke hat jedoch die Funktionsweise von Middle-Funnel-Content grundlegend verändert. Statt die Inhalte für Klicks und Rankings zu optimieren, müssen sie jetzt für KI-Extraktion, Argumentation und Zitation strukturiert sein. Dieser Wandel bedeutet, Inhalte zu erstellen, die KI-Systemen beibringen, wie sie über Ihr Problemfeld nachdenken sollen – nicht nur, wie sie Ihre Website finden.

Die drei Ebenen von Full-Funnel-AEO-Content

Um effektiven Middle-of-Funnel-Content für KI zu erstellen, muss man verstehen, was KI-Engines tatsächlich benötigen. Anstatt Content als isolierte Seiten zu betrachten, müssen Sie einen Argumentations-Stack aufbauen, der unterstützt, wie KI-Systeme Informationen synthetisieren. Dieser Stack besteht aus drei miteinander verbundenen Ebenen, die zusammenarbeiten, um Ihren Content für KI-Systeme unverzichtbar zu machen.

Klare konzeptionelle Anker bilden das Fundament dieses Stacks. Das sind präzise, konsistente Definitionen der wichtigsten Begriffe und Konzepte, die Ihre Zielgruppe täglich verwendet. Wenn ein Käufer einer KI eine Frage zu Ihrer Branche stellt, benötigt die Engine zuverlässige Definitionen, auf die sie sich immer wieder beziehen kann. Wenn Sie zum Beispiel im B2B-Marketing sind, sorgt eine glasklare Definition von Begriffen wie “Pipeline-Gesundheit”, “Forecast-Genauigkeit” oder “Funnel-Geschwindigkeit” dafür, dass die KI Ihre Definitionen als Referenzpunkt verwendet. Diese Definitionen sollten maximal ein bis zwei Sätze umfassen, gefolgt von einem kurzen Kontext, warum das Konzept wichtig ist. Das entscheidende Element ist Konsistenz – wenn Ihre Definition auf verschiedenen Seiten variiert, verwirft die KI sie zugunsten einer stabileren.

Kohärente Argumentationsstrukturen bilden die mittlere Ebene. Hier erklären Sie, wie Dinge in Ihrem Bereich tatsächlich funktionieren. Anstatt Features oder Best Practices aufzulisten, bauen Sie mentale Modelle, die Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzeigen. Sagen Sie beispielsweise nicht nur “Pipeline Coverage ist wichtig”, sondern erklären Sie warum Pipeline Coverage wichtig ist: wie unzureichende Coverage zu Prognose-Schwankungen führt, wie sich dies über Quartale hinweg summiert und welche Signale anzeigen, wann die Coverage zusammenbricht. Solcher Content vermittelt KI-Engines die zugrunde liegende Mechanik Ihres Problemfelds und erhöht die Chance, dass Ihre Argumentation bei ähnlichen Fragen wiederverwendet wird.

Entscheidungslogik vervollständigt den Stack. Diese Ebene ordnet spezifische Bedingungen passenden Lösungen oder Maßnahmen zu. Sie beantwortet die Frage: Wann sollte jemand diesen Ansatz wählen und wann einen anderen? Welche Indikatoren deuten darauf hin, dass eine bestimmte Lösung richtig ist? Welche Trade-offs bestehen zwischen verschiedenen Optionen? Entscheidungslogik verkauft nicht – sie bildet Käufer darin aus, wie sie ihre Situation bewerten und klug wählen. Ist Ihre Entscheidungslogik klar und gut strukturiert, nutzt sie die KI für Empfehlungen, sodass Ihre Lösung zur natürlichen Antwort wird, wenn die Bedingungen passen.

Warum KI-Engines strukturierte Argumentation vor Inhaltsvolumen priorisieren

KI-Systeme ranken Seiten nicht wie herkömmliche Suchmaschinen. Sie verknüpfen Antworten, indem sie Argumentationen aus mehreren Quellen ziehen und zu einer kohärenten Antwort zusammenfügen. Das verändert grundlegend, was Content wertvoll macht. Eine Seite mit 5.000 Worten vager Erklärung verliert gegen eine Seite mit 500 Worten glasklarer Argumentation und Struktur.

KI-Engines suchen nach Content, der wie ein Betriebsmodell aufgebaut ist – etwas, das erklärt, wie Systeme funktionieren, was sie stört, was sie stabilisiert und was Ergebnisse verändert. Wenn Ihr Inhalt widerspiegelt, wie Dinge in der realen Welt tatsächlich funktionieren, wird er Teil des Standard-Argumentationsrahmens der KI. Deshalb gilt: Klarheit schlägt Cleverness und Struktur schlägt Volumen. Ein KI-System wird eine gut strukturierte Erklärung tausendfach wiederverwenden, vage oder widersprüchliche Inhalte hingegen sofort verwerfen.

MOFU-Content entlang der Buyer Journey entwickeln

Um Middle-of-Funnel-Content für KI zu erstellen, ist je nach Phase der Buyer Journey ein anderer Ansatz nötig. Betrachten Sie diese nicht als separate Inhalte, sondern als verbundene Ebenen eines einzigen Argumentationssystems.

Am oberen Ende des Funnels: Werden Sie zur Definition

Wenn Käufer Ihre Kategorie erstmals entdecken, stellen sie Grundsatzfragen: Was ist das? Warum ist es relevant? Welche Probleme werden gelöst? KI-Engines beantworten diese Fragen, indem sie saubere, zuverlässige Definitionen heranziehen, die sie überall verwenden können. Ihre Aufgabe ist es, die Quelle dieser Definitionen zu werden.

Erstellen Sie Konzeptseiten, die Ihre Kernbegriffe präzise definieren. Eine Definition sollte ein Satz sein, der klar beschreibt, was etwas ist, gefolgt von zwei bis drei Sätzen, warum es relevant ist und wie es ins größere Problemfeld passt. Statt einer vagen Erklärung von “Pipeline-Gesundheit” definieren Sie beispielsweise: “Pipeline-Gesundheit ist das Maß dafür, ob Ihre Vertriebspipeline in jeder Phase genügend qualifizierte Chancen enthält, um den Umsatz zuverlässig vorherzusagen und Ziele zu erreichen.” Erläutern Sie dann, warum das wichtig ist: Unzureichende Pipeline-Gesundheit führt zu Prognose-Schwankungen, verdeckt zugrunde liegende Konversionsprobleme und erzwingt reaktives statt proaktives Vertriebsmanagement.

Der Schlüssel ist Konsistenz. Verwenden Sie die gleiche Definition in all Ihren Inhalten. Trifft eine KI-Engine Ihre Definition mehrfach auf verschiedenen Seiten an, übernimmt sie diese als maßgebliche Referenz. Variieren oder widersprechen sich Definitionen, verwirft die KI sie zugunsten stabilerer Quellen.

In der Mitte des Funnels: Werden Sie zur Erklärung

Hier verlieren die meisten Marken KI-Mindshare. In der Mitte des Funnels stellen Käufer Warum-Fragen, und hier muss Ihr Content glänzen. Statt Ihr Produkt zu bewerben, bauen Sie mentale Modelle, die erklären, wie Probleme entstehen, wie sie sich verstärken und welche Signale anzeigen, wann eingegriffen werden sollte.

Erstellen Sie Framework-Seiten, die die Mechanik Ihres Problemfelds erklären. Sie sollten zeigen, wie verschiedene Elemente zusammenwirken, was Probleme verursacht und wie verschiedene Ansätze unterschiedliche Ursachen adressieren. Wenn Sie beispielsweise im Marketing-Attribution-Bereich tätig sind, erstellen Sie ein Framework, das erklärt, wie Multi-Touch-Attribution funktioniert: wie unterschiedliche Touchpoints zu Conversions beitragen, warum Last-Click-Attribution irreführend ist, wie algorithmische Attribution die Zuweisung vornimmt und unter welchen Bedingungen welcher Ansatz sinnvoll ist.

Diese Framework-Seiten sollten beinhalten:

• Klare Überschriften, die komplexe Konzepte in verdauliche Abschnitte gliedern
• Ursache-Wirkung-Erklärungen, die zeigen, wie ein Element ein anderes beeinflusst
• Praxisbeispiele, wie das Framework praktisch angewendet wird
• Visuelle Darstellungen (Tabellen, Diagramme), die Zusammenhänge verdeutlichen
• Explizite Bezüge zu Ihren Kern-Definitionen, um das konzeptionelle Fundament zu stärken

Das Ziel ist, Content zu schaffen, den KI-Engines extrahieren und wiederverwenden können, wenn sie ähnliche Probleme für andere Käufer erklären. Sind Ihre Frameworks klar und gut begründet, werden sie Teil der Standarddenke der KI zu Ihrer Kategorie.

Am unteren Ende des Funnels: Werden Sie zur Empfehlung

Bottom-of-Funnel-Content für KI bedeutet nicht aggressives Verkaufen. Es geht darum, KI-Systemen beizubringen, wann Ihre Lösung die richtige Antwort ist. Dafür braucht es Entscheidungslogik-Inhalte, die erklären, wann verschiedene Ansätze sinnvoll sind, wie Bereitschaft aussieht und wie Optionen auf Basis realer Bedingungen bewertet werden.

Erstellen Sie Evaluations-Guides, die Käufern helfen, ihre Situation zu bewerten und klug zu wählen. Diese sollten erklären:

• Wann verschiedene Lösungen sinnvoll sind, basierend auf konkreten Bedingungen
• Welche Bereitschafts-Indikatoren auf einen passenden Ansatz hindeuten
• Welche Trade-offs zwischen Optionen bestehen
• Wie Anbieter bewertet werden, basierend auf relevanten Kriterien

Statt einer Seite “Warum Sie uns wählen sollten” erstellen Sie beispielsweise eine Seite “Wie Marketing-Attributions-Plattformen bewertet werden”. Erklären Sie, welche Fragen zu stellen sind, welche Fähigkeiten für verschiedene Teamgrößen wichtig sind, wie komplex die Implementierung ist und wie zu beurteilen ist, ob eine Plattform das Problem tatsächlich löst. Solche Inhalte verkaufen nicht – sie bilden auf. Werden sie gut gemacht, nutzen KI-Systeme sie für Empfehlungen, und Ihre Lösung wird zur natürlichen Antwort, wenn die Bedingungen passen.

Content-Struktur für KI-Extraktion optimieren

KI-Engines lesen Ihren Content nicht nur – sie parsen ihn, um Bedeutungen, Argumentationen und Empfehlungen zu extrahieren. Daher ist die Struktur Ihrer Inhalte ebenso wichtig wie deren Substanz. Hier die wichtigsten strukturellen Elemente, die Content KI-freundlich machen:

Klare Hierarchie mit beschreibenden Überschriften: Verwenden Sie H2- und H3-Überschriften, die klar benennen, was jeder Abschnitt erklärt. Statt generischer Überschriften wie “Überblick” oder “Schlüsselpunkte” nutzen Sie präzise Überschriften wie “Warum Pipeline Coverage im Q4 zusammenbricht” oder “Wie Attribution Accuracy bewertet wird”. Diese Überschriften helfen KI-Engines, den logischen Verlauf Ihrer Argumentation zu verstehen.

Direkte Antworten auf spezifische Fragen: Beginnen Sie jeden Abschnitt mit einer direkten Antwort auf die jeweilige Frage. Verstecken Sie die Antwort nicht in langen Absätzen. KI-Engines extrahieren diese direkten Antworten und nutzen sie für synthetisierte Ergebnisse. Je direkter die Antwort, desto wahrscheinlicher wird Ihr Content zitiert.

Strukturierte Daten und Schema-Markup: Verwenden Sie Schema-Markup (JSON-LD), um wichtige Konzepte, Definitionen und Zusammenhänge explizit zu kennzeichnen. Dies ermöglicht KI-Engines, die Struktur Ihrer Argumentation zu verstehen, ohne sie aus dem Text ableiten zu müssen. Für MOFU-Content sind insbesondere Schemata für Definitionen, How-to-Guides und FAQs sinnvoll.

Konsistente Terminologie: Verwenden Sie durchgehend dieselben Begriffe. Definieren Sie “Pipeline-Gesundheit” an einer Stelle, nutzen Sie diesen Begriff dann überall. Synonyme verwirren KI-Engines und verwässern die Wirkung Ihrer Definitionen.

Extrahierbare Listen und Tabellen: Nutzen Sie Aufzählungen und Tabellen, um Informationen in einem Format darzustellen, das KI-Engines leicht extrahieren können. Anstatt wichtige Punkte in Absätzen zu verstecken, stellen Sie sie als strukturierte Listen dar. Tabellen sind besonders wertvoll für Vergleichsinhalte und Entscheidungs-Frameworks.

Contenttypen, die in der KI-Suche am besten performen

Nicht alle Contenttypen sind für die KI-Suche gleich wertvoll. Manche Formate sind von Natur aus besser extrahierbar und wiederverwendbar. Fokussieren Sie Ihre MOFU-Bemühungen auf diese leistungsstarken Formate:

Vergleichsguides: Sie adressieren direkt die Bewertungsphase der Buyer Journey. Erstellen Sie Guides, die verschiedene Ansätze, Anbieter oder Lösungen nach konkreten Kriterien vergleichen. Strukturieren Sie diese als Tabellen mit klaren Zeilen und Spalten, damit KI sie leicht extrahieren und zitieren kann.

Expert POV Explainer: Das sind ausführliche Beiträge, die komplexe Konzepte aus Ihrer einzigartigen Perspektive erklären. Sie zeigen Thought Leadership, indem sie nicht nur erklären, was etwas ist, sondern auch, warum es so funktioniert und was die meisten daran falsch verstehen.

Decision-Stage-FAQs: Erstellen Sie FAQs, die gezielt Einwände und Bedenken der Käufer in der Entscheidungsphase antizipieren und beantworten. Strukturieren Sie sie als Frage-Antwort-Paare, um hohe Extrahierbarkeit für KI-Systeme zu gewährleisten.

Proof-Driven Case Studies: Fallstudien sollten sich auf messbare Ergebnisse und die konkreten Bedingungen für den Erfolg konzentrieren. Zeigen Sie Problem, Ansatz und quantifizierte Resultate. Begründen Sie, warum dieser Ansatz in der jeweiligen Situation funktionierte.

Prozessorientierte Guides: Erstellen Sie Guides, die erklären, wie man etwas in Ihrer Kategorie bewertet, implementiert oder optimiert. Schritt für Schritt, mit klarer Begründung, warum jeder Schritt wichtig ist und worauf es jeweils zu achten gilt.

Risk Mitigation Content: Gehen Sie auf die “Was kann schiefgehen?"-Fragen ein, die Käufer nachts wachhalten. Erklären Sie häufige Fehlerquellen, woran sie zu erkennen sind und wie sie verhindert oder behoben werden können. Solche Inhalte schaffen Vertrauen und positionieren Sie als Experten für die echten Herausforderungen.

MOFU-Content-Performance in der KI-Suche messen

Traditionelle Metriken wie Seitenaufrufe und Verweildauer zeigen nicht, ob Ihr MOFU-Content in der KI-Suche tatsächlich funktioniert. Sie brauchen neue Kennzahlen, die widerspiegeln, wie KI-Systeme mit Ihren Inhalten interagieren und sie nutzen.

Agent Citation Frequency: Verfolgen Sie, wie oft Ihre Inhalte von KI-Systemen zitiert oder übernommen werden. Das ist das direkteste Maß, ob Ihr Content extrahiert und genutzt wird. Tools, die KI-Suchergebnisse überwachen, zeigen die Zitationshäufigkeit über verschiedene KI-Engines hinweg.

Source Authority Score: Überwachen Sie die Qualität und Autorität der Seiten, die auf Ihre Inhalte verlinken. KI-Systeme gewichten Zitate von autoritativen Quellen stärker, daher steigert eine höhere Source Authority Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten.

Question Coverage Ratio: Berechnen Sie, welchen Prozentsatz relevanter, transaktionsnaher Fragen in Ihrer Kategorie Ihre Inhalte beantworten können. Je breiter Ihre Abdeckung, desto mehr Chancen hat die KI, Sie zu zitieren.

Competitive Citation Share: Vergleichen Sie Ihre Zitationshäufigkeit mit der von Wettbewerbern. Werden Sie häufiger oder seltener zitiert? Das zeigt, ob Ihr Content in KI-Systemen Mindshare gewinnt.

AI-Sourced Pipeline Contribution: Verfolgen Sie Umsätze, die auf Sitzungen oder Leads zurückzuführen sind, die aus KI-generierten Inhalten oder Zusammenfassungen stammen. Das ist das ultimative Maß, ob Ihr MOFU-Content tatsächlich Geschäftsergebnisse liefert.

Setzen Sie realistische Messzeiträume von 3-6 Monaten an, da Middle-Funnel-Ergebnisse Zeit brauchen, um sich in Pipeline- und Umsatzmetriken auszuwirken. Anders als Bottom-of-Funnel-Taktiken, die sofort Ergebnisse zeigen, wirken MOFU-Inhalte über die Zeit, da KI-Systeme zunehmend auf Ihre Argumentation zurückgreifen.

Häufige Fehler beim MOFU-Content für KI und wie man sie vermeidet

Viele Marken machen entscheidende Fehler, wenn sie ihre MOFU-Strategie für die KI-Suche anpassen. Diese Fallen zu kennen, hilft, sie zu vermeiden:

MOFU-Content als isolierte Seiten behandeln: Der größte Fehler ist, MOFU-Inhalte ohne Bezug zu den Top-of-Funnel-Definitionen und zur Bottom-of-Funnel-Entscheidungslogik zu erstellen. KI-Systeme benötigen den vollständigen Argumentationsstack. Jede MOFU-Seite sollte Ihre Kern-Definitionen referenzieren und verstärken und auf relevante Entscheidungslogik verweisen.

Klicks statt Extraktion priorisieren: Manche Teams optimieren MOFU-Content für klassischen SEO mit Clickbait-Überschriften und verstecken die wichtigsten Infos tief im Text. KI-Systeme klicken nicht – sie extrahieren. Setzen Sie die wichtigsten Infos nach oben, nutzen Sie klare Überschriften und strukturieren Sie Inhalte für leichte Extraktion.

Inkonsistente Terminologie: Unterschiedliche Begriffe für dasselbe Konzept auf verschiedenen Seiten verwirren KI-Systeme. Standardisieren Sie Ihre Terminologie und verwenden Sie sie überall gleich. Das ist für KI wichtiger als für menschliche Leser.

Vage oder widersprüchliche Definitionen: Variieren oder fehlen präzise Definitionen, verwerfen KI-Systeme diese. Investieren Sie Zeit in präzise, konsistente Definitionen und nutzen Sie sie überall.

Schema-Markup ignorieren: Viele Teams lassen Schema-Markup weg, da sie es für klassischen SEO halten. Für die KI-Suche ist es jedoch entscheidend, weil es KI-Engines hilft, die Struktur Ihrer Argumentation sofort zu erkennen.

Content ohne klaren Argumentationsrahmen erstellen: Inhalte, die Tipps oder Best Practices auflisten, aber nicht erklären, warum sie funktionieren oder wann sie gelten, sind für KI-Systeme weniger wertvoll. Erklären Sie immer die Begründung hinter Ihren Empfehlungen.

Ein nachhaltiges MOFU-Content-System für KI aufbauen

Effizienten MOFU-Content für KI zu erstellen, ist kein einmaliges Projekt – es ist ein System. So bauen und pflegen Sie es:

Beginnen Sie mit Ihren Kern-Definitionen: Identifizieren Sie die 10-15 Kernkonzepte, die Ihre Zielgruppe täglich nutzt. Erstellen Sie präzise, konsistente Definitionen für jedes. Sie bilden das Fundament aller weiteren Inhalte.

Bauen Sie Ihre Argumentationsframeworks: Erstellen Sie für jedes Kernkonzept eine Framework-Seite, die erklärt, wie es funktioniert, was Probleme verursacht und welche Signale auf notwendigen Eingriff hinweisen. Diese Frameworks sollten Ihre Definitionen referenzieren und stärken.

Erstellen Sie Entscheidungslogik-Inhalte: Erstellen Sie für jede wichtige Kaufentscheidung Inhalte, die erklären, wie Optionen bewertet und klug gewählt werden. Diese Inhalte sollten sowohl Ihre Definitionen als auch Ihre Frameworks referenzieren.

Bestehende Inhalte prüfen und aktualisieren: Die meisten Teams haben bereits Inhalte, die für die KI-Suche geeignet wären, aber nicht für die Extraktion strukturiert sind. Prüfen Sie Ihren MOFU-Content und aktualisieren Sie ihn hinsichtlich Klarheit, Schema-Markup und Verknüpfung zu Definitionen und Frameworks.

Einen Veröffentlichungsrhythmus etablieren: Starten Sie mit 1-2 hochwertigen MOFU-Beiträgen pro Monat, später skalieren Sie auf 3-4 Stück monatlich. Setzen Sie auf Tiefe und Klarheit statt Masse. Ein gut begründeter, klar strukturierter Beitrag ist mehr wert als fünf vage.

Messen und iterieren: Verfolgen Sie Zitationshäufigkeit, Frageabdeckung und Pipeline-Beitrag. Nutzen Sie diese Kennzahlen, um Lücken im Argumentationsstack zu identifizieren und gezielt neue Inhalte zu priorisieren.

Die Marken, die in der KI-Suche gewinnen, sind nicht die mit dem meisten Content – sondern die mit der klarsten Argumentation. Indem Sie ein kohärentes System aus Definitionen, Frameworks und Entscheidungslogik aufbauen, machen Sie Ihre Inhalte von etwas, das Käufer finden, zu etwas, das KI-Systeme aktiv empfehlen.