Verstanden. Verfälscht. Verloren? – Wie das GEO-Framework Inhalte KI-sicher macht
Inhaltsverzeichnis
Teil 2: KI liest anders – und das GEO-Framework denkt mit
Wenn Inhalte falsch verstanden werden – weil sie relevant sind
Es klingt widersprüchlich – und ist doch Realität im Zeitalter generativer KI: Inhalte laufen Gefahr, missverstanden zu werden, gerade weil sie fachlich korrekt und überzeugend formuliert sind. Ihre Qualität macht sie attraktiv für KI-Such- und Antwortsysteme – und damit aber auch anfällig für deren Fehlinterpretationen.
Gemeint sind damit neue LLM-gestützte Systeme wie die generativen Antwortfunktionen in Google`s Search Generative Experience (SGE), Bing Chat oder Perplexity. Anders als klassische Suchmaschinen, die Inhalte direkt verlinken, erzeugen diese Modelle eigenständig formulierte Antworten aus verschiedenen Quellen. Selbst präzise Inhalte können dabei aus dem ursprünglichen Zusammenhang geraten oder in Kombination mit fremdem Wissen verfälscht werden. Wer Inhalte erstellt, muss diese neue Form der maschinellen Verarbeitung mitdenken.
Wer Inhalte verantwortet, steht damit vor einer neuen Aufgabe: Sichtbarkeit allein reicht nicht. Entscheidend ist, ob Inhalte auch in der Welt generativer KI richtig verstanden, korrekt wiedergegeben und eindeutig zugeordnet werden. Zu SEO (Search Engine Optimization) gesellt sich GEO (Generativ Engine Optimization) – und der ContextKeeper (Maßnahmen, um die Inhalte robust, kontextklar und eindeutig zuordenbar zu erhalten).
SEO & GEO plus ContextKeeper: 5 Handlungsfelder, um Web-Inhalte sichtbar und robust zu gestalten
Sichtbarkeit im Web war lange gleichbedeutend mit guten Rankings in klassischen Suchmaschinen – also organischen Treffern, die geklickt werden. Diese Logik gilt nach wie vor. Noch.
Doch Google AI Overviews, Bing Copilot oder Perplexity verändern das Suchverhalten messbar: Immer häufiger lesen Nutzer:innen Antworten direkt ohne die verlinkte Quelle zu öffnen. Man spricht von sogenannten Zero-Click- oder Clickless-Journeys.
Klassische Suchergebnisse verschwinden nicht – aber sie verlieren an relativer Sichtbarkeit, wenn die Antwort bereits „oben“ generiert wird. Das betrifft insbesondere einfache Informationen und erklärende Inhalte.
Genau an diesem Punkt setzt unser GEO-Framework an: Es hilft dabei, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von generativen Systemen besser erkannt, interpretiert und eingebunden werden können.
Damit ergänzt es klassische SEO um eine neue Perspektive: Maschinenlesbarkeit, Kontextklarheit, Robustheit und Attribution als entscheidende Kriterien für Sichtbarkeit im KI-Zeitalter.
Wir nennen es GEO plus ContextKeepers:
1. Auffindbarkeit
Maschinen können nur nutzen, was sie erkennen. Inhalte sollten daher so strukturiert und platziert sein, dass sie für KI-Systeme relevant erscheinen und zugänglich sind – etwa über klare Gliederung, sprechende Überschriften, aktuelle Metadaten, semantische Tiefe und gezielte Distribution über Plattformen und Formate, die von KI-Systemen bevorzugt ausgewertet werden. E-E-A-T: Expertise, Experience, Authority, Trustworthness!
Beispiel: Ein Fachartikel enthält wertvolle Informationen, wird jedoch nur als PDF auf einer Unterseite der Website ohne Metadaten veröffentlicht. Ergebnis: Die Inhalte werden nicht gecrawlt und von KI-Modellen berücksichtigt.
Best Practice: Der gleiche Artikel wird zusätzlich als HTML-Seite mit klarer Struktur, semantischen Markierungen (schema.org/Article), sprechendem Titel, der einer relevanten Suchanfrage entspricht, und relevanten Schlagwörtern publiziert. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Inhalt von KI-Systemen erkannt und verwendet wird.
2. Maschinenlesbarkeit
Generative Modelle lesen anders: Sie verarbeiten Text, keine Layouts. Je klarer der Aufbau – eine Aussage pro Absatz, konsistente Begriffe, einfache Sätze, saubere Bullet Points – desto besser die Chance, dass Inhalte korrekt interpretiert und übernommen werden. Komplexe PDFs, verschachtelte Argumentationen oder Marketingformulierungen erhöhen das Risiko von Missverständnissen. Strukturierte Daten (schema.org) erleichtern die Lesbarkeit.
Beispiel: Ein Unternehmen stellt seine Leistungsbereiche auf einer grafisch ansprechenden Seite dar – mit viel Text in Bildern, komplexen Tabellen und interaktiven Elementen.
Best Practice: Jeder Leistungsbereich wird in kurzen, klar strukturierten Absätzen mit Bullet Points beschrieben. Pro Absatz eine Kernbotschaft, einfache Satzstruktur und konsistente Terminologie. So können Inhalte zuverlässig extrahiert und richtig eingeordnet werden.
3. Kontextklarheit
KI gibt keine Seitenstruktur weiter, sondern nur Textfragmente. Damit Aussagen auch im Auszug oder paraphrasiert verständlich bleiben, müssen Zielgruppen, Einschränkungen und Bedingungen direkt im jeweiligen Absatz mitgedacht und formuliert werden. Kontext, der nicht explizit gemacht wird, geht verloren.
Beispiel: In einem Text zur Digitalisierung in Krankenhäusern wird „erheblicher Ressourcenbedarf“ erwähnt – ohne zu klären, ob dies für Universitätskliniken, kleinere Häuser oder spezifische Projekte gilt. KI übernimmt die Aussage, aber der Bezug geht verloren – mit potenziell irreführender Wirkung.
Best Practice: Statt vager Formulierungen: „In kommunalen Kliniken ohne eigene IT-Abteilung führt die Einführung von XY zu einem erheblichen Ressourcenbedarf.“ Die Einschränkung bleibt auch nach Paraphrasierung nachvollziehbar.
4. Robustheit
Was passiert, wenn Ihre Aussage vereinfacht, gekürzt oder mit anderen Informationen kombiniert wird? Robuste Inhalte überstehen diesen Prozess – dank präziser Formulierungen, klarer Trennung von Fakten und Meinungen und dem Verzicht auf vage oder werbliche Sprache. Je robuster die Aussage, desto geringer das Risiko der Verfälschung.
Beispiel: „Mit unserer Lösung verbessern Sie die Kundenkommunikation spürbar.“ Diese PR-Aussage ist schwammig und verliert in einer KI-Zusammenfassung an Aussagekraft oder Glaubwürdigkeit.
Best Practice: „Unsere Software ermöglicht es Ihnen, Anfragen in einfacher Sprache digital zu versenden – das reduzierte die Rückfragen in Pilotprojekten um 37 %.“ Klare Fakten, überprüfbar, auch im Fragment belastbar.
5. Attribution
Inhalte brauchen erkennbare Absender – durch Markierungen im Text („laut [Organisation]“), durch konsistente Sprache und durch technische Maßnahmen wie strukturierte Daten, die Aussagen eindeutig verknüpfbar machen. Nur so bleiben Inhalte auch im KI-Ausgabekontext nachvollziehbar und vertrauenswürdig.
Beispiel: Ein Unternehmen schreibt auf seiner Website: „Laut unserer Analyse aus dem Jahr 2024 sank die Verfügbarkeit bestimmter Ressourcen um 15 %, was zu Engpässen führte.“ Die KI übernimmt die Information ohne Quellenangabe: „Die Verfügbarkeit bestimmter Ressourcen sank um 15 %, was zu Engpässen führte.“
Folge: Die Information bleibt korrekt, aber ohne Quellenangabe wird die Kompetenz des publizierenden Unternehmens als Quelle nicht erkennbar.
Best Practice: „Laut einer Analyse von [Unternehmen] aus dem Jahr 2024 sank die Verfügbarkeit bestimmter Ressourcen um 15 %, was zu Engpässen führte.“
Inhalte mit Maschinenlogik denken – ohne die Menschen zu vergessen
Im nächsten Teil dieser Serie zeigen wir, wie sich das GEO-Framework konkret in Redaktions- und Veröffentlichungsprozesse überführen lässt.
