KI-optimierter Content: Wie Inhalte von ChatGPT, Google AI Overviews & Copilot korrekt verstanden werden

TL;DR: Inhalte sollten nicht nur in Medien, auf Social Media und Google auffindbar sein, sondern auch von LLMs wie ChatGPT oder Copilot zitiert werden sowie bei Google AI Overviews erscheinen. Das erfordert von PR-Profis eine neue Herangehensweise bei der Content-Strategie und -Erstellung: Entscheidend sind Struktur, Sprache und Kontext deines Inhalts. Dieser Beitrag zeigt, was KI-optimierten Content ausmacht, wie KI-Systeme Inhalte analysieren und wie Texte aufgebaut sein sollten, damit KIs sie als Referenz nutzen. Praxisbeispiele inklusive.

1. Wie analysieren KI-Systeme Content?

LLMs wie ChatGPT und generative Suchsysteme, etwa Google AI Overviews oder Microsoft Copilot, analysieren Texte anhand wiederkehrender semantischer Muster, eindeutiger Zuordnung von Themen und logisch aufgebauter Argumentationsketten. Damit sie Inhalte korrekt erfassen können, sind Relevanz sowie Erfahrung aus erster Hand, Fachkompetenz, Autorität und Vertrauenswürdigkeit essenziell (E-E-A-T-Konzept: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Texte, die diese Kriterien erfüllen, werden von KI-Suchsystemen und AI-Overviews bevorzugt, weil sie zuverlässige „Zitier-Signale“ für generierte Antworten liefern und die Gefahr von Halluzinationen reduzieren. Unpräzise Texte hingegen verlieren an Relevanz, selbst wenn sie sprachlich gut geschrieben sind.

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2. Struktur: Voraussetzung für maschinelles Verstehen

Eine klare Struktur ist die Grundlage für KI-optimierten Content. KI-Modelle „lesen“ Texte nicht wie Menschen, sondern sie analysieren Muster, Strukturen und Zusammenhänge. Je konsistenter und strukturierter Inhalte sind, desto leichter können sie verarbeitet, zusammengefasst und zitiert werden.

2.1. Headlines, Absätze, geordnete Gedanken

Überschriften sollten präzise formuliert sein und das jeweilige Thema eindeutig benennen. Absätze gilt es mit einer nachvollziehbaren Argumentationskette zu strukturieren. Dabei sollten Gedanken Schritt für Schritt entwickelt werden: von der Ausgangssituation über die Einordnung bis hin zur Lösung. Diese Trennung hilft KI-Modellen, Inhalte zu analysieren, zu gewichten und in ihre Antworten zu integrieren.

Beispiel – eindeutige Überschriften

• Do: „Wie mittelständische Hersteller ihre Qualitätskontrolle automatisieren“ oder „Robotiklösungen in der Lebensmittelproduktion effektiv einsetzen“.
• Don‘t: „Industrie 4.0 Lösungen im Überblick“ oder „Automatisierung in der Fertigung“.

Beispiel – logisch aufgebaute Absätze

• Do: „Manuelle Prüfprozesse in der Lebensmittelproduktion verursachen hohe Fehlerquoten und Verzögerungen. Durch den Einsatz von KI-gestützter Bildverarbeitung können Verpackungen und Produkte in Echtzeit überprüft werden. Die Integration in das bestehende System ermöglicht eine automatische Dokumentation der Prüfergebnisse. Erste Tests zeigen eine Reduzierung fehlerhafter Produkte um 25%.“
• Don‘t: „Wir setzen KI ein, um Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Zudem testen wir neue Softwaremodule – dadurch werden die Prozesse optimiert.“

Beispiel – Trennung von Problem, Einordnung und Lösung

• Do: „Der hohe Zeitaufwand durch manuelle Inspektionsprozesse führt in der Produktion häufig zu Verzögerungen und steigenden Kosten. Abhilfe schaffen automatisierte Prüfprozesse zur Effizienzsteigerung, wobei der Einsatz KI-gestützter Tools die Fehlerquote nachweislich um bis zu 30% reduziert.“
• Don‘t: „Unsere KI-Lösung beschleunigt Prozesse, verbessert die Produktion und reduziert Fehler.“

2.2. Zusammenfassungen

Baue am Anfang deiner Inhalte (direkt unter der H1) standardmäßig eine TL;DR-Sektion (too long, didn’t read) ein. Ein kurzer Absatz, der die wichtigsten Punkte aus deinem Text aufgreift. Sie erleichtern es den KI-Modellen, den inhaltlichen Kern deines Inhalts zu erkennen und relevante Aussagen in generative KI-Antworten zu integrieren.

2.3. Listen, Tabellen, FAQs

Strukturierte Formate sind ideal für KI-Modelle (und für die Lesbarkeit der Inhalte). Sie bieten eine Informationslogik, die maschinell leicht erkannt werden können. Deshalb sind beispielsweise die Infoboxen bei Unternehmenseinträgen in Wikipedia-Einträgen besonders wertvoll.

3. Sprache: Erklärend, sachlich, konsistent

Die Sprache in KI-optimiertem Content sollte sachlich und erklärend sein. Prozesse, Technologien oder Zusammenhänge gilt es nachvollziehbar zu beschreiben und zu erklären, ohne Emotionen oder Metaphern. Marketingfloskeln sind ein No-Go.

Wichtig ist dabei die Konsistenz: Ein Begriff steht immer für dasselbe Konzept. Sonst verliert die KI den Bezug. Klare Sprache reduziert Interpretationsspielräume und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme Inhalte korrekt verstehen und weiterverwenden.

Beispiel – eindeutige Fachbegriffe

• Do: Edge Computing, MES-Systeme, Roboterarm
• Don‘t: „Smarte Lösungen“ oder „intelligente Fertigung“

Beispiel – konsistente Terminologie

• Do: Durchgängig den Begriff „Roboterarm“ verwenden
• Don‘t: „Industrieroboter“, „Automatisierungsroboter“ und „Roboterarm“ abwechseln

Beispiel – sachlich erklärende Sprache

• Do: „Der Sensor erfasst die Produktmaße und übermittelt die Daten an das MES-System, das die Qualitätsprüfung durchführt.“
• Don‘t: „Die smarte Technologie verbessert die Fertigung.“

4. Kontext: Warum brauchen KI-Systeme Einordnung?

KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die in größere fachliche, wirtschaftliche oder organisatorische Zusammenhänge eingebettet sind. Deshalb sollte KI-optimierter Content nicht nur erklären, was eine Technologie leistet, sondern auch, warum sie relevant ist und welche Auswirkungen sie auf Unternehmen oder Entscheidungsprozesse hat.

Marktumfeld, regulatorische Anforderungen oder organisatorische Rollen liefern zusätzlichen Kontext, der KI-Systemen hilft, Inhalte sinnvoll einzuordnen und mit anderen Wissenselementen zu verknüpfen.

Beispiel – Markt- und Technologiekontext

• Do: „Automatisierte Qualitätskontrolle wird vor allem in mittelständischen Fertigungsbetrieben der Automobilzuliefererindustrie eingesetzt, um hohe Stückzahlen unter gleichbleibenden Qualitätsanforderungen zu prüfen.
• Don‘t: „Im Zuge der Industrie 4.0 setzen Unternehmen verstärkt auf digitale Technologien in der Produktion.“

Beispiel – Relevanz für Unternehmen

• Do: „Durch den Einsatz automatisierter Prüfprozesse reduzieren Fertigungsunternehmen Ausschussquoten, senken Nacharbeitskosten und erfüllen steigende regulatorische Anforderungen an Dokumentation und Rückverfolgbarkeit.“
• Don‘t: „Die Lösung verbessert Prozesse und steigert die Effizienz.“

Beispiel – Auswirkungen auf Entscheider*innen

• Do: „Dies erleichtert der IT-Abteilung die Integration der Sensorik in bestehende MES-Systeme, die Produktionsleitung kann Prozessanpassungen problemlos steuern und Projektverantwortliche können den ROI und die Skalierbarkeit der Lösung direkt nachweisen.“
• Don‘t: „Die Lösung entlastet alle Beteiligten, verbessert Abläufe und liefert Mehrwert für IT, Produktion und Management.“

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6. Fazit: KI-optimierter Content ist kein Marketing

Guter PR-Content erfüllt im Idealfall ohnehin bereits viele Anforderungen, die KI-Systeme brauchen. Dennoch unterscheidet sich die Zielsetzung von KI-optimiertem Content verglichen mit klassischem PR- oder Marketing-Content. Er fokussiert nicht Reichweite oder Aufmerksamkeit bei den Zielgruppen, sondern fachliche Klarheit, Struktur und Kontext für gute Maschinenlesbarkeit. So entstehen Inhalte, die von KI-Systemen erkannt, korrekt eingeordnet und langfristig als Wissensquelle genutzt werden. In der professionellen Technologie-Kommunikation wird KI-Expertise damit zur Grundlage, um komplexe technologische Themen so zu vermitteln, dass sie nicht nur von Menschen verstanden, sondern auch von KI-Systemen korrekt interpretiert und zitiert werden.

100% zuverlässig? Das können heute (zum Glück) nur Menschen sein. KI ist es nicht.

Wie alles im Bereich KI entwickelt sich auch das Thema KI-optimierter Content extrem dynamisch. Wie genau LLMs arbeiten, ist nicht vollständig transparent. Die Modelle verändern sich laufend, ebenso wie die Art, wie sie Informationen zusammenfassen und auf Nutzer*innen zuschneiden. Eine 100%  zuverlässige Analyse der Sichtbarkeit oder Auffindbarkeit von Inhalten in KI-Antworten kann deshalb aktuell niemand anbieten. Es gibt Annäherungen, Tests und Erfahrungswerte – aber keine verlässlichen Methoden, die mit klassischem SEO-Tracking vergleichbar wären. Die Ermittlung eines plakativen GAIO-Scores ist unserer Ansicht nach fragwürdig und bedarf zumindest einer differenzierten Einordnung. Für uns als Kommunikationsagentur ist das Arbeiten mit künstlicher Intelligenz auch ein kontinuierlicher Lern- und Anpassungsprozess. Aber genau das macht dieses Feld auch so spannend.

7. Checkliste: Ist dein Content KI-optimiert?

Diese Checkliste hilft dabei zu prüfen, ob KI-Systeme wie ChatGPT, Google SGE oder Copilot deinen Text korrekt verstehen, einordnen und nutzen.

• Eindeutiges Thema: Ist klar erkennbar, welches Fachthema der Inhalt behandelt – ohne Trendbegriffe oder thematische Vermischung?
• Frühe Kernbotschaft: Wichtige Aussagen platzierst du am besten am Anfang eines Abschnitts, damit die KI sie direkt erkennen kann.
• Denke in Fragen und Antworten: KI-Suchsysteme denken in Fragen und suchen nach präzisen Antworten. Dabei sollte jede Frage klar formuliert und mit einer vollständigen Antwort versehen werden.
• Terminologie: Werden Fachbegriffe eindeutig verwendet und konsistent beibehalten?
• Struktur: Sind Überschriften präzise formuliert und folgen die Absätze einer logischen Abfolge aus Problem, Einordnung und Erklärung?
• Sprache: Beschreibt der Text Zusammenhänge klar, nachvollziehbar und ohne Marketing-Sprech?
• Kontext: Benennst du, warum und in welchem Kontext (z. B. Branche, Anwendungsfeld, Problemstellung) der Inhalt relevant ist?
• Tabellen, Vergleiche, Best Practices: KI-Systeme schätzen klar gegliederte Informationen, die sich leicht interpretieren lassen, und Praxisbeispiele.
• Referenzfähige Aussagen: Enthält der Text begründete Aussagen oder konkrete Effekte – und keine pauschalen Versprechen?

Über die Autorin

Sabine Sienel ist PR-Expertin durch und durch und hat maßgeblich zum Ausbau von Flutlicht als eine der führenden Technologie-PR-Agenturen im DACH-Markt beigetragen.

Sie verbindet strategische Beratung und Content-Strategien im B2B, um komplexe Themen verständlich und sichtbar zu machen – für Menschen und Algorithmen gleichermaßen. Zu ihren Schwerpunkten zählen die C-Level-Kommunikation und KI-gestützte PR.

Sabine verantwortet das Flutlicht-Blog „Leuchtschrift“ und entwickelt dafür Inhalte rund um Technologie, Digitalisierung und Kommunikation.