Die Suchmaschinenlandschaft verändert sich rasant. Systeme wie Googles AI Overviews oder Bing Chat liefern nicht nur Linklisten, sondern direkt KI-generierte Antworten – auf Basis von Inhalten, die für Mensch und Maschine verständlich sind.
Doch wie schreiben Sie Inhalte, die auch in diesen neuen Formaten sichtbar bleiben?
In diesem ersten Teil unseres zweiteiligen Beitrags erfahren Sie:
- wie KI-Sprachmodelle (LLMs) Inhalte analysieren,
- welche Struktur wichtig ist,
- und wie Sie sprachlich so formulieren, dass Ihre Inhalte leichter aufgenommen und verarbeitet werden können.
Der zweite Teil erscheint in Kürze – mit technischen Empfehlungen, strukturierten Daten, Meta-Angaben und Tools, mit denen Sie Ihre Inhalte noch gezielter für KI-basierte Suchsysteme vorbereiten können.
Suchmaschinen verändern sich – und damit auch der Content
Die Suchmaschinenlandschaft befindet sich im Umbruch – und das schneller als je zuvor. Während früher vor allem Keyword-Dichte, Backlinks und technische Details über die Sichtbarkeit entschieden haben, gewinnen heute KI-gestützte Systeme wie Googles AI Overviews immer mehr Einfluss. Nutzer stellen komplexe Fragen in natürlicher Sprache – und erwarten präzise, sofort verwertbare Antworten. Inhalte, die sowohl für Menschen als auch für Künstliche Intelligenzen verständlich formuliert sind, rücken dadurch in den Mittelpunkt.
Doch was bedeutet das für Ihre Content-Strategie?
Es reicht nicht mehr aus, Texte nur für klassische Suchergebnisse zu optimieren. Inhalte sollten künftig so aufgebaut sein, dass sie auch von Sprachmodellen wie denen hinter Google SGE (Search Generative Experience) verstanden, ausgewertet und idealerweise direkt in die generierten Antworten aufgenommen werden können. Das erfordert ein Umdenken – sowohl sprachlich als auch strukturell und inhaltlich.
Wie analysieren KI-Suchsysteme meine Inhalte?
Damit Inhalte in der neuen Google-Suche oder in AI Overviews sichtbar werden, ist es entscheidend zu verstehen, wie sogenannte Large Language Models (LLMs) arbeiten. Diese KI-Sprachmodelle – wie z. B. jene hinter ChatGPT oder Googles SGE (Search Generative Experience) – analysieren Texte nicht nur nach Keywords, sondern erkennen Bedeutungen, Zusammenhänge und die Absicht hinter einer Formulierung. Sie verarbeiten Inhalte semantisch, also mit Blick auf Sinn, Struktur und Relevanz.
Wenn Sie Inhalte für solche Systeme aufbereiten möchten, stehen wir Ihnen mit llms.txt zur Seite – einer Datei, die Sie dabei unterstützt, Ihre Inhalte strukturiert, verständlich und KI-kompatibel zu formulieren. Sprechen Sie uns gerne an, um mehr zu erfahren.
Von Keywords zu Konzepten
Statt nach exakten Begriffen zu suchen, analysieren LLMs, welche Themen zueinander gehören, wie Ihre Inhalte logisch aufgebaut sind und ob sie die Suchintention wirklich treffen. Das bedeutet: Es reicht nicht mehr, relevante Begriffe zu wiederholen – es zählt, ob Sie echte Antworten liefern.
Relevanz & Absicht: Was LLMs wirklich interessiert
KI-gestützte Systeme priorisieren Inhalte, die auf die Bedürfnisse von Nutzern eingehen. Wer etwa nach „praktischen Tipps zur Content-Erstellung“ sucht, erhält bevorzugt Texte, die:
- konkrete Anleitungen oder Lösungen enthalten,
- gut strukturiert und lesbar sind,
- in natürlicher Sprache geschrieben wurden.
LLMs bewerten also nicht nur ob ein Thema behandelt wird, sondern wie hilfreich und verständlich Ihr Beitrag formuliert ist.
Semantik schlägt Oberfläche
Platte Keyword-Optimierung funktioniert heute nicht mehr. LLMs erkennen Füllsätze, Wiederholungen oder inhaltsarme Phrasen – und werten solche Inhalte ab. Entscheidend ist, dass Sie relevante Informationen liefern, klar argumentieren und dort Tiefe bieten, wo Nutzer echten Mehrwert erwarten.
Wie sollte ich meine Inhalte strukturieren, damit sie KI-gerecht sind?
Die Struktur eines Textes ist für KI-Systeme wie auch für menschliche Leser entscheidend. Während früher Suchmaschinen mit einzelnen Keywords auskamen, benötigen heutige KI-Modelle einen klaren Rahmen, um Inhalte korrekt zu erfassen, zuzuordnen und möglicherweise sogar in direkte Antworten zu überführen.
Überschriften logisch einsetzen (H1, H2, H3)
Eine saubere Überschriftenstruktur ist das Fundament jeder KI-freundlichen Seite. Verwenden Sie pro Seite nur eine H1-Überschrift (z. B. den Titel des Beitrags) und gliedern Sie Ihren Text mit sinnvollen H2- und H3-Zwischenüberschriften. So kann ein Sprachmodell Inhalte schneller erfassen und Themenblöcken zuordnen – besonders wichtig, wenn Teile Ihres Textes in AI Overviews erscheinen sollen.
Absätze, Listen und Tabellen gezielt einsetzen
LLMs bevorzugen Inhalte, die gut „verdaulich“ sind. Verwenden Sie:
- kurze Absätze (3–5 Sätze) mit einem klaren Fokus,
- Aufzählungen oder Bulletpoints, wenn es um mehrere Argumente oder Schritte geht,
- Tabellen, um komplexe Informationen vergleichbar darzustellen.
Solche Formate erleichtern es der KI, Strukturen und Zusammenhänge zu erkennen – was die Chance auf Zitation oder Verlinkung erhöht.
Nutzen Sie Fragen als Gliederungselemente
Formulieren Sie Zwischenüberschriften auch mal als Fragen – wie im Stil dieses Blogbeitrags. Das hilft nicht nur Leser, sich schneller zu orientieren, sondern ist auch für KI-Modelle ein Signal, dass hier eine konkrete Antwort auf eine Nutzerfrage gegeben wird. Inhalte in Frage-Antwort-Form sind besonders relevant für AI-basierte Snippets.
Verlinkung & Kontext schaffen
Binden Sie gezielt interne oder externe Verlinkungen ein – nicht wahllos, sondern thematisch passend. Künstliche Intelligenz erkennt, wie umfassend ein Thema behandelt wird, ob Sie relevante Zusatzinformationen einbauen, und ob die Seite als vertrauenswürdig wahrgenommen werden kann.
Wie formuliere ich Inhalte sprachlich so, dass sie von KI bevorzugt verarbeitet werden?
Nicht nur die Struktur, sondern auch die Sprache selbst entscheidet darüber, ob Ihre Inhalte in einer KI-gestützten Suche eine Rolle spielen. Künstliche Intelligenz analysiert Texte heute auf sprachlicher Ebene sehr viel feiner – dabei geht es nicht nur um Grammatik oder Lesbarkeit, sondern um Tiefe, Klarheit und Vertrauenswürdigkeit.
Natürlich, aber präzise schreiben
Formulieren Sie Ihre Inhalte so, wie Sie mit echten Menschen sprechen würden – klar, verständlich und ohne Fachjargon, wo er nicht nötig ist. Vermeiden Sie überladene Formulierungen oder komplizierte Satzkonstruktionen, die nicht zum besseren Verständnis beitragen. Gleichzeitig sollten Ihre Aussagen präzise, gut belegt und nachvollziehbar sein – denn LLMs erkennen auch vage oder leere Phrasen und stufen diese ab.
Semantische Vielfalt statt Keyword-Spamming
Statt ein bestimmtes Keyword immer wieder zu wiederholen, setzen Sie auf semantisch verwandte Begriffe, Synonyme und verwandte Themenfelder. Künstliche Intelligenzen bewerten Inhalte nach ihrer thematischen Tiefe – und erkennen, ob ein Text tatsächlich Substanz bietet oder nur oberflächlich „optimiert“ wurde.
Das E-E-A-T-Prinzip: Vertrauen aufbauen
Ein zentraler Bewertungsmaßstab für Inhalte – sowohl im klassischen SEO als auch im KI-Kontext – ist das E-E-A-T-Konzept von Google:
- Experience (Erfahrung): Teilen Sie praxisnahe Tipps, Beispiele oder persönliche Einblicke.
- Expertise (Fachwissen): Zeigen Sie, dass Sie mit dem Thema vertraut sind – z. B. durch fundierte Erklärungen, Fachbegriffe im richtigen Kontext oder nachvollziehbare Quellen.
- Authoritativeness (Autorität): Stellen Sie klar, warum Sie als Autor oder Unternehmen glaubwürdig sind (z. B. mit Referenzen, Zertifikaten oder Branchenerfahrung).
- Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit): Achten Sie auf transparente Aussagen, ein sauberes Impressum, Datenschutzinformationen und eine konsistente Tonalität.
Diese Prinzipien helfen nicht nur dem menschlichen Leser – sie geben auch der KI Signale, dass Ihre Inhalte wertvoll, zuverlässig und zitierbar sind.
Vermeiden Sie inhaltsleere Floskeln
Phrasen wie „Unser Ziel ist es, das Beste für Sie zu tun“ oder „Wir bieten innovative Lösungen für alle Anforderungen“ sind zwar freundlich formuliert, bieten aber keinen konkreten Mehrwert. KIs erkennen solche Floskeln und werten sie nicht selten als inhaltsarm. Besser: klare Aussagen, Nutzenargumente und nachvollziehbare Beispiele.
Sichtbarkeit beginnt beim Verständnis
Mit den Tipps aus diesem ersten Teil haben Sie eine solide Basis gelegt, um Ihre Inhalte lesbar, hilfreich und semantisch klar aufzubereiten – sowohl für Menschen als auch für Maschinen.
Im zweiten Teil, der in Kürze erscheint, geht es dann noch tiefer in die Technik: strukturierte Daten, Meta-Angaben, Ladezeiten, Tools zur Prüfung – und eine praktische Checkliste, die Sie bei der Umsetzung unterstützt.
Sie möchten Ihre Inhalte gezielt KI-freundlich gestalten?
Wir unterstützen Sie gerne dabei. Ob mit strategischer Beratung oder der Aufbereitung Ihrer Inhalte: Gemeinsam sorgen wir dafür, dass Ihre Inhalte auch in der KI-basierten Suche eine Rolle spielen.
