Bild KI-generiert
Inhalte per KI erstellen und dennoch einen Mehrwert schaffen: Das ist möglich, wenn man es richtig macht.
Rund die Hälfte aller neu veröffentlichten englischsprachigen Artikel stammt nach einer Untersuchung des SEO-Dienstleisters Graphite inzwischen überwiegend aus der KI. Und immer mehr Websites, Bilder, Videos, Musik und weitere “kreative” Werke werden mithilfe von oder komplett per KI erstellt.
Mit der Menge wächst auch die Gleichförmigkeit: Texte, Websites, Bilder und Musik aus Sprach- und Bildmodellen ähneln einander immer stärker und sind oft auf den ersten Blick zu erkennen. Und trotzdem wird KI die Content-Produktion der nächsten Jahre prägen. Bestand haben werden vor allem solche KI-Inhalte, die trotzdem unverwechselbar sind.
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Wie viel KI im Web steckt, hängt stark von der Messmethode ab. Das Pew Research Center fand im Juli 2026 bei etwa zehn Prozent von knapp einer halben Million Webseiten Hinweise auf KI als Autor oder Bearbeiter. Bei Seiten, die nach dem Start von ChatGPT im November 2022 erschienen sind, lag der Anteil bei 35 Prozent. Graphite schätzt den Anteil überwiegend KI-generierter neuer Artikel im ersten Quartal 2026 auf 49,9 Prozent.
Sprachmodelle wählen die wahrscheinlichste Formulierung, und das ist die Schnittmenge dessen, was schon im Netz steht. Dabei verbreiten sich typische Merkmale: Gedankenstriche kommen in neuen Texten fast doppelt so oft vor wie Anfang 2023.
Bei Websites zeigt sich das gleiche Muster im Design. Adrian Krebs hat knapp 1.600 Projekte geprüft, die auf Hacker News unter „Show HN“ vorgestellt wurden. 22 Prozent zeigten vier oder mehr typische KI-Designmuster, weitere 32 Prozent zwei bis drei. Dazu zählen die Schrift “Inter” in zentrierten Kopfbereichen, lila Farbverläufe, kleine Badges über der Hauptüberschrift und identische Feature-Karten mit Icon.
Abbildung: Fiktives Beispiel einer KI-generierten Webseite
Forscher der University of Washington warnen, dass Vibe Coding die Annäherung an eine einheitliche Durchschnittsästhetik beschleunigt.
Am Erfolg und der Verbreitung von KI-Inhalten wird das wenig ändern: Schreibfunktionen mit KI stecken inzwischen in Google Docs und Microsoft Word, und kaum eine Redaktion oder Agentur arbeitet heute noch ohne Sprachmodelle.
Auch Google hat grundsätzlich nichts gegen KI-Inhalte. In seiner Dokumentation zu generativer KI nennt Google KI hilfreich für die Recherche und für die Gliederung eigener Inhalte.
Kritisch wird es dagegen, wenn per KI viele Seiten ohne Nutzen für die Leser entstehen. Das fällt unter Googles Spam-Richtlinie gegen Scaled Content Abuse.
Die eigentliche Frage lautet deshalb: Wie entsteht mit KI ein Inhalt, den ein Wettbewerber mit demselben Prompt nicht genauso erzeugen kann?
Je nach Art des Inhalts sind die Anforderungen unterschiedlich. Drei Eigenschaften tauchen aber fast immer auf.
Ein Sprachmodell liefert eine Querschnitt der Inhalte, aus denen es gelernt hat. Die besondere Idee muss deshalb von außen kommen: eine ungewöhnliche Fragestellung, eine eigene These oder ein Format, das es so noch nicht gibt.
Ein Beispiel aus der eigenen Praxis ist meine Prognose zum nächsten Google Core Update. Die Idee, 82 bestätigte Google Updates aus elf Jahren statistisch auszuwerten, stammte von mir. Die Rechenarbeit hat dagegen die KI übernommen. Ohne KI wäre es deutlich aufwändiger gewesen, den Beitrag zu erstellen; ohne die Idee hätte es ihn gar nicht gegeben.
Wer eigene Datenquellen einbindet, schafft Inhalte, die sich nicht per Prompt kopieren lassen. Das können Shop- und Verkaufsdaten sein, Kundenanfragen aus dem Support, Messwerte aus Projekten, eigene Umfragen oder Erfahrungen aus Hunderten Beratungsgesprächen. Sprachmodelle kennen diese Daten nicht. Die KI hilft dabei, sie auszuwerten, aufzubereiten und verständlich zu erklären.
Wer KI zum automatischen Erzeugen von Inhalten nutzt und über solche Datenquellen verfügt, sollte sich überlegen, wie sich diese in die Prozesse integrieren lassen.
Generative KI-Modelle sagen auf Basis ihrer Trainingsdaten eine wahrscheinliche Wortfolge vorher. Deshalb können Halluzinationen entstehen. Google empfiehlt, alle KI-Inhalte vor der Veröffentlichung von Hand auf Richtigkeit zu prüfen. Dazu hat Google am 1. Oktober 2026 seine Empfehlungen für KI-Inhalte erweitert.
Das gilt laut Google auch für Title-Tags, Meta Descriptions, strukturierte Daten und Alt-Texte von Bildern.
Ein falscher Preis, eine erfundene Studie oder die Nennung eines veralteten Gesetzes kosten Vertrauen bei Lesern und bei Google.
Besonders gut zeigt sich das Potenzial der genannten Prinzipien bei Anbietern von Statistiken und Datensammlungen. Statistikämter und Datenportale halten Millionen von Werten in Tabellen und Datenbanken vor, die für Laien schwer zu lesen sind. Mit KI lassen sich daraus automatisch verständliche Seiten erzeugen: etwa eine Seite pro Landkreis mit der Bevölkerungsentwicklung, dem Vergleich zum Bundesland und einer kurzen Erklärung, wie die Kennzahl zustande kommt. Jede dieser Seiten beruht auf echten und aktuellen Daten, die Nutzer sonst mühsam selbst abfragen müssten. Solche Seiten helfen auch KI-Suchsystemen, die nach belastbaren Quellen für ihre Antworten suchen.
Die Grenze zu Programmatic SEO und Doorway Pages ist allerdings schnell überschritten. Google beschreibt Doorway Pages in seinen Spam-Richtlinien als Seiten, die für ähnliche Suchanfragen ranken sollen und die Nutzer zu nahezu gleichen Zielen führen. Typisch sind Hunderte Städteseiten, auf denen nur der Ortsname wechselt.
Vier Fragen helfen bei der Abgrenzung:
Wer eine dieser Fragen mit Nein beantworten muss, sollte das Konzept überarbeiten, bevor die Seiten online gehen.
Google verweist in seinen KI-Empfehlungen außerdem auf die Richtlinien für Quality Rater: Skalierter Content und Inhalte, die mit wenig Aufwand erzeugt wurden sowie wenig Originalität aufweisen, sind demnach kritisch zu sehen.
Der typische KI-Look einer Website entsteht, wenn niemand vorher entschieden hat, wie die Website aussehen soll. Dann greift das Modell auf seine Standardwerte zurück. Wer mit KI eine eigenständige Website bauen will, trifft die gestalterischen Entscheidungen deshalb am besten schon vor dem ersten Prompt:
Für Texte gelten ähnliche Empfehlungen: ein Styleguide mit eigener Tonalität, Beispieltexte aus dem eigenen Haus und eine Liste typischer KI-Formulierungen, die nicht vorkommen sollen, sorgen für den richtigen Stil. Bei Videos, Podcasts und Musik heben sich vor allem eigene Stimmen, echte Gesichter und echte Orte vom generischen Material ab.
EEAT steht für “Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness”. Auf den ersten Blick passt das schlecht zu KI, denn ein Sprachmodell hat weder ein Produkt getestet noch einen Kunden beraten. Die Erfahrung muss also von Menschen kommen. Die KI kann sie aber aufnehmen, ordnen und gut lesbar machen.
Der Ansatz aus den vorigen Abschnitten lässt sich deshalb direkt auf EEAT übertragen. Eigene Daten und absolvierte Projekte liefern die praktische Erfahrung. Die eigene Idee und das Urteil darüber, was stimmt und was fehlt, zeigen Expertise. Der Faktencheck sorgt für Vertrauen.
Genau an diesem Punkt hat Google seine Dokumentation im Herbst verschärft. Zu den neuen Empfehlungen gehört, auf erfundene Autorenprofile zu verzichten. Wer dagegen KI-Texte unter einem ausgedachten Namen mit Stockfoto veröffentlicht, geht ein wachsendes Risiko ein.
Google empfiehlt außerdem, Lesern bei automatisch erstellten Inhalten zu erklären, wie sie entstanden sind. Ein kurzer Hinweis wie „Bild KI-generiert“ oder „mit KI ausgewertet, redaktionell geprüft“ schadet nicht und zeigt Transparenz.
Die Mischung aus handgemachten und KI-gestützten Inhalten ist für die meisten Websites der realistischste Weg. Sie funktioniert auf zwei Ebenen.
Innerhalb eines Beitrags teilen sich Mensch und KI die Arbeit. Der Mensch bringt Idee, Erfahrung, Urteil und die Endkontrolle ein. Die KI übernimmt Recherche, Gliederung, Datenauswertung, erste Entwürfe und Varianten. Wie fließend diese Grenze inzwischen ist, zeigt die oben zitierte Pew-Studie: Ihr Verfahren erfasst auch Texte, die ein Mensch geschrieben und nur mit einem KI-Werkzeug überarbeitet hat.
Auf der Ebene der Website lohnt sich eine bewusste Aufteilung. Seiten, die das Profil eines Unternehmens prägen, sollten besser weitgehend von Hand erstellt werden: Fallstudien, Meinungsbeiträge, Testberichte, die Vorstellung des Teams.
Datenseiten, Glossare oder Produktbeschreibungen mit vielen ähnlichen Varianten lassen sich dagegen gut mit KI erstellen, sofern jede Seite echte Informationen enthält und jemand die Ergebnisse stichprobenartig prüft. Auch manche Ratgeber lassen sich auf diese Weise erstellen. Auch hier sollte größte Sorgfalt walten und ein echter Mehrwert geschaffen werden.
Und wer ganz ohne KI arbeitet, hat weiterhin gute Karten, solange die Inhalte etwas bieten, das es anderswo nicht gibt: eine Reportage vor Ort, einen echten Produkttest, eine fundierte Meinung.
Für ein baldiges Google Core Update mit Blick auf KI-Inhalte sprechen mehrere Signale. Google hat Anfang Oktober die Empfehlungen zu hilfreichen Inhalten und zu KI-Content überarbeitet, mit Faktencheck und dem Verzicht auf erfundene Autoren als neuen Punkten. Solche Änderungen an der Dokumentation gingen in der Vergangenheit oft größeren Updates voraus, etwa den Helpful Content Updates. Mit dem September 2026 Spam Update hat Google in diesem Jahr außerdem bereits das vierte Spam Update ausgerollt, nach März, Juni und August.
Ob Google wirklichgezielt gegen KI-Massencontent vorgeht, bleibt abzuwarten. Websites mit vielen fehlerhaften, austauschbaren KI-Texten ohne erkennbaren Nutzen sollten sich aber auf Verluste einstellen. Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, in der Google Search Console eine Vergleichsbasis zu sichern, damit sich die Folgen eines Updates später sauber messen lassen.
KI senkt die Kosten für die Erstellung von Inhalten deutlich. Damit sinkt auch der Wert von allem, was jeder mit demselben Werkzeug in Minuten erzeugen kann. Erfolgreich werden diejenigen sein, die das Tempo der KI mit einer eigenen Idee, eigenen Daten und sauber geprüften Fakten verbinden. Und diejenigen, die auch ohne KI etwas schaffen, das es so nirgendwo sonst gibt.
Als erster Schritt vor dem erwarteten Core Update eignet sich eine einfache Inventur: Welche Seiten der eigenen Website könnte ein Wettbewerber mit einem Prompt genauso erstellen? Diese Seiten sollten Sie um eigene Daten, Erfahrungen oder eine klare Einordnung ergänzen, zusammenlegen oder entfernen.
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