KI im Content Marketing – Was sich ändert und was nicht (5 Thesen)

Seit KI in Form von Sprachmodell-gestützten Chats und KI-Suchsystemen auf dem Markt ist, schwanken Content Marketer zwischen Sorge und Euphorie. Es geht um mehr als „Creation“ – denn schließlich müssen sich unsere Inhalte in einem Marketing-Kontext verdient machen. Doch die Regeln für Sichtbarkeit und Relevanz geben maschinell gesteuerte Plattformen vor.

Die folgenden 5 Thesen beschreiben, wie sich KI im Content Marketing auswirkt – und auch, wo es sich nicht verändert.

1. Im Content Marketing geht es weiterhin um zwischenmenschliche Kommunikation. Wir wollen unser Publikum auf Ideen bringen, Lösungen für Probleme anbieten und schließlich Argumente für den Kauf. Kurzum: Content spielt weiterhin in jeder Phase der Entscheidung eine Rolle.
   
   
2. Ehe wir Menschen erreichen, müssen wir schon lange Suchmaschinen und Social-Media-Algorithmen davon „überzeugen“, dass unsere Inhalte es verdienen, zum Publikum durchzudringen. Die Frage, wie das eigentlich genau geht, stellt sich jetzt neu mit Bezug auf KI-Suchsysteme und KI-Antwortmaschinen.
   
   
3. Die präziseste Beschreibung der aktuellen Situation, die mir einfällt, ist: Es hat sich natürlich rein gar nichts daran verändert, wie wir Menschen ansprechen können. Es verändert sich nur etwas daran, welche Eigenschaften unsere Inhalte benötigen und welche Signale ergänzend nötig sind, damit wir die Wahrnehmungsschwelle überschreiten.
   
   
4. Indem wir nur immer mehr Inhalte erzeugen und die KI dafür einsetzen, die Effizienz der Content Herstellung dramatisch zu steigern, bleiben wir nicht nur hinter den Anforderungen unseres Publikums zurück, sondern auch hinter den parallel sich entwickelnden Anforderungen der KI-Suchsysteme und KI-Antwortmaschinen.
   
   
5. Es zeichnen sich drei Tendenzen ab:
   
   
   • Bestehende, etablierte Suchmaschinen integrieren KI-gesteuerte Elemente in Ihre Darstellung der Suchergebnisse (abhängig von der Suchanfrage des Nutzers als Trigger). Ein Paradebeispiel hierfür ist Google SGE. SGE steht für Search Generative Experience. Es deutet sich an, dass für derartige Darstellungsformen die Auszeichnung von Inhalten mit Metadaten eine erweiterte Rolle spielt.
     
     
   • KI-Suchsysteme wie z.B. Perplexity setzen auf den Suchmaschinen erster Ordnung (z.B. Bing und Google) auf und belohnen (Ranking-)Erfolge auf dieser Ebene mit der bevorzugten Verarbeitung auf der neuen Ebene – sie arbeiten aber mit anderen Technologien (z.B. Retrieval Augmented Generation, kurz RAG). Das bedeutet, dass wir, indem wir z.B. für Google optimieren, den Erfolg dort indirekt ummünzen können in Erfolg in diesen KI-Meta-Suchmaschinen. Eine strategische Frage ist, wie viel Ressourcen speziell in z.B. Perplexity-Optimierung fließen soll.
     
     
   • Sprachmodell-gesteuerte Antwortsysteme und Chatbots berücksichtigen Inhalte hingegen auf mehreren Ebenen. Zum einen fließen Volltext-Inhalte in die Trainingsdaten ein. Es ist mindestens wahrscheinlich, dass in der Auswahl der Trainings-Inhalte auf renommierte Quellen (Logik der Entitäten) geachtet wird und dass eine klare Auszeichnung der inhaltlichen Struktur (Logik der Metadaten) eine Rolle spielt. Und zum anderen entwickeln sich innerhalb der KI-Chatbots neue Features wie z.B. Deep Research. Und hier werden wieder jene Inhalte belohnt, die sich bereits in anderen Systemen wie der Google Suche als Autoritäten für bestimmte Themen durchgesetzt haben. Zumindest ist das der aktuelle Stand der Diskussionen, wie z.B. im diesbezüglichen Subreddit von r/DigitalMarketing

Über die 5 Thesen zum KI im Content Marketing hinaus habe ich auch erste Schlussfolgerungen für mich gezogen. Ich möchte möglichst vermeiden, in viele neue Einzeldisziplinen abzutauchen und stattdessen herausfinden, wo ich etablierte SEO Best Practices ergänzen kann und muss, um auch im KI-Zeitalter zu bestehen bzw. Kunden helfen zu können.

Erstes Zwischenfazit: Mehr Fokus auf schema.org

Für meine Kunden möchte ich versuchen, das Wesentliche mitzunehmen aus den aktuellen Entwicklungen und fallweise übertragen, beispielsweise auf das Thema KI-Optimierung für Handwerksunternehmen. Mir scheint es, als würde schema.org bzw. JSON-LD-Metadaten-Auszeichnung immer wichtiger. Darauf deuten auch Beiträge von Autoren wie Mark van Berkel, dem CTO von Schema App hin. Er bezeichnet strukturierte Daten als Zukunft von KI-Sprachmodellen.

Erste Fallbeispiele: SEO Best Practices plus Metadaten

Unterdessen erhält das KI-SEO eine breite Vielfalt von Bezeichnungen. Ich habe schon gelesen: LLMO (Large Language Model Optimization), GEO (Generative Engine Optimization), GAIO (Generative AI Optimization). Um praktisch anwendbar zu sein, muss sich ein Set an Best Practices herausbilden. Nach und nach erscheinen auch Fallstudien zum Thema wie z.B diese LLMO-Case-Study von growth.pro.

Erste Nöte: Wie messen wir den Erfolg in KI-Suchsystemen?

Damit wir die neuen Methoden wirklich anwenden können, benötigen wir schließlich auch eine Erfolgsmessung. Die Tools, die den Erfolg in KI-Suchsystemen und KI-Antwortsystemen transparent abbilden, entstehen gerade erst. Eine Ausweichmöglichkeit ist derzeit eine Beobachtung „vom Ende her“, also eine Quellen-Auswertung in Analytics. Gleichzeitig entsteht erste KI-Ranking-Monitoring-Software, wie Fabian Jaeckert von der Agentur Jaeckert & O’Daniel in einem Blogbeitrag zum Thema AI Visibility Tools berichtet.