Warum KI-Texte (noch) nicht reichen: Die unterschätzte Kraft menschlicher Inhalte im SEO-Zeitalter

Content-Marketing per Knopfdruck - ist es wirklich so einfach? KI-Tools wie ChatGPT, Claude & Co. liefern in wenigen Minuten Texte, die formal richtig, grammatisch sauber und SEO-freundlich aufgebaut sind. Aber reicht uns das?

Effizienz trifft Realität

Der schöne Schein der ordentlichen Texte stellt eine große Versuchung dar, aber er trügt. Natürlich können diese Texte genutzt werden, können sogar von den Suchmaschinen gerankt werden. Aber Rankingfähigkeit bedeutet nicht automatisch Relevanz, Vertrauen oder Conversion.

LLMs (Large Language Models) liefern lesbare Texte, bauen (nach geeignetem Prompt) die richtigen Keywords ein und erzeugen auch brav eine sinnvolle Struktur. Aber individuell, begeisternd und präzise an die eigenen Produkte und Dienstleistungen angepasste Texte entstehen so nicht.

Wichtiger noch: Jeder einzelne Absatz, den das LLM ausgibt, muss gründlich darauf geprüft werden, ob sich nicht falsche Informationen oder Zusammenhänge eingeschlichen haben.

Gerade bei komplexen Themen, erklärungsbedürftigen Produkten oder emotionalen Nutzerbedürfnissen zeigt sich: Menschlicher Content ist nicht ersetzbar - sondern macht den entscheidenden Unterschied.

KI-Texte sind gut - aber nicht gut genug

Insbesondere funktioniert das gut, solange es um Themen geht, die online schon vielfach beschrieben wurden, für die es also reichlich Material gibt, auf die sich die Algorithmen beziehen können.

Allerdings - und hier deutet sich schon ein Grundproblem an - sind dies dann natürlich auch Themen, mit denen sich im Wettbewerb des Content-Marketings kaum hervorstechen lässt. Nur in neuer Form zu wiederholen, was überall sonst schon zu lesen ist, setzt Sie nicht von der Konkurrenz ab, positioniert Sie nicht als Expertin oder Experte - es liefert Ihren potentiellen Kund*innen keinen Grund dafür, sich ausgerechnet für Sie zu entscheiden.

Was LLMs nicht können - und warum das entscheidend ist

Sobald allerdings für die Inhalte größere Tiefe und Differenzierung notwendig sind, sobald Präzision gefragt ist und neues Terrain betreten wird, sobald die Texte Vertrauenswürdigkeit erfordern, stoßen LLMs an ihre Grenzen.

A. Tiefe und Substanz fehlen

LLMs generieren Texte aus Wahrscheinlichkeiten - nicht aus Wissen. Sie haben kein Weltverständnis, sondern konstruieren Texte aus (freilich sehr komplexen) statistischen Zusammenhängen.

Sie können darüber hinaus nur dann zuverlässig Bezüge herstellen, wenn dafür entsprechendes Material in ihren Trainingsdaten vorhanden ist. Inzwischen lassen sich diese Daten mit zusätzlichen Informationen ergänzen, so dass die LLMs spezifischer trainiert werden können.

Dennoch zeigt die Praxis, dass die Ergebnisse - unabhängig von der Qualität der Prompts oder der zur Verfügung gestellten Informationen - ohne weitere Bearbeitung noch zahlreiche typische Mängel aufweisen:

• Inhalte bleiben oft an der Oberfläche
• Quellen werden nicht sauber zitiert oder schlichtweg erfunden
• Informationen können schlichtweg erfunden (“halluziniert”) sein
• Aussagen wirken pauschal oder austauschbar

Für Nutzer*innen entsteht so kein echter Erkenntnisgewinn - sondern allenfalls eine große Informationsbreite ohne Tiefe.

Halluzinationen: a feature, not a bug

Die “Halluzinationen”, die LLMs produzieren, sind dabei per se keine Fehler, sondern notwendige Effekte, die sich aus der Funktionsweise der Algorithmen ergeben. Denn sie sollen ja nicht bestehende Texte unverändert wiedergeben, sondern auf der Grundlage bestehender Texte die Wahrscheinlichkeit dafür bestimmen, dass eine bestimmte Wortkombination im Gesamtkontext sinnvoll erscheint.

Weil jedoch “Kontext” von den LLMs dabei aber eben nur als rein semantisches Umfeld begriffen wird, nicht als Wissensraum - dazu fehlt den Algorithmen, wie schon beschrieben, das grundsätzliche Weltverständnis - “entstehen” auf diese Weise Inhalte, die mit der Realität nur in losem Zusammenhang stehen.

So kommt es zum Beispiel dazu, dass Wissenschaftler*innen feststellen, dass LLMs ihnen Forschungsarbeiten zuordnen, deren Titel und Themen zwar überzeugend klingen und oft auch zu ihrem jeweiligen Arbeitsgebiet passen würden, die aber nicht existieren, die diese Wissenschaftler*innen nie geschrieben haben.

Das zwingt dazu, wirklich alle Informationen und Quellen, die ein LLM
ausgibt, noch einmal unabhängig zu überprüfen.

Mit Funktionen zum “deep research” lässt sich auch dies zum Teil per KI durchführen - es obliegt aber immer dem Menschen, die Quellenangaben und Fakten wirklich zu prüfen.

Insbesondere sind in von LLMs produzierten Texten oft jene Informationen unzuverlässig, die ein tiefes fachliches Verständnis erfordern (würden). Wenn es zum Beispiel in jüngster Zeit bei einem Thema viele Änderungen gab (etwa durch neue technische Entwicklungen oder rechtliche Veränderungen), so berücksichtigen dies LLMs in der Regel nicht sauber oder können etwa zeitliche Zusammenhänge und Anforderungen nicht korrekt wiedergeben.

B. Empathie fehlt, Tonalität ist unpräzise

LLMs verstehen keine echten Bedürfnisse - sie imitieren Muster. Statt menschliche Fragen und Anforderungen in all ihrer Komplexität und Wandelbarkeit zu verstehen, reproduzieren sie Vorhandenes.

Das wirkt sich aus bei:

• Zielgruppenansprache: zu allgemein oder unpassend
• Tonalität: zu sachlich, werblich oder monoton, jedenfalls eher uninteressant (“playing it safe”)
• Kontext: falsche Empfehlungen oder inkonsistente Aussagen

Schon diese Einschränkungen bewirken, dass LLMs im Großen und Ganzen von sich aus keine besonders lesenswerten Texte produzieren, mit denen wir Leser*innen wirklich bei der Stange halten.

Eine genaue und in der Form richtige Ansprache ist zudem bei ethisch sensiblen Themen erforderlich - sobald es um Fragen etwa gesellschaftlicher Diskriminierung oder um ethische Entscheidungen geht, fehlt LLMs jede lebensweltliche Grundlage, um wirklich informiert und ausgewogen schreiben zu können.

Das bedeutet aber auch, dass es wichtig ist, von LLMs erstellte Texte auf genau diese Biases und Vorurteile - ob offen oder versteckt - zu prüfen.

C. Vertrauen kann nicht simuliert werden

Besonders problematisch werden die möglichen inhaltlichen Schwächen von per LLM produzierten Texten bei Themen, die für die Nutzer*innen hohe Relevanz haben und bei denen es zugleich wenig Toleranz für Fehler und falsche Tonalität gibt, wie zum Beispiel:

• Gesundheit & Vorsorge
• Finanzen & Versicherungen
• Rechtliches (z. B. Kündigung, Elterngeld)
• Sicherheitsrelevantes (etwa technische Anleitungen)

In diesen Bereichen (“Your money, your life”) sind zugleich nicht nur präzise geprüfte Fakten von größter Bedeutung, sie müssen auch glaubwürdig sein.

Autorität in diesen Bereichen will erworben und verdient sein. Glaubwürdigkeit entsteht durch Trust-Signale wie

• Expertenwissen mit sichtbarer Erfahrung,
• konkrete Beispiele,
• individuelle Perspektiven und
• nachvollziehbare Herleitungen.

KI-Texte sind hier blank.

Sie können komplexe Zusammenhänge nicht herstellen, haben keine individuellen Blick auf Fragestellungen, können bildhafte Beschreibungen nicht konsequent umsetzen.

Sie können Vertrauen behaupten, aber nicht belegen.

Das wird spätestens dann zum Problem, wenn Nutzer*innen sich die Inhalte genauer ansehen oder Google seine Algorithmen genauer prüfen lässt.

Google bewertet Inhalte längst nicht mehr nur nach Keywords, sondern beobachtet insbesondere die inhaltliche Qualität und Aktualität Ihrer Texte. Dazu kommt ein “Mix von Faktoren …, mit deren Hilfe ermittelt werden kann, welche der Inhalte sich durch die Aspekte Erfahrung, Sachkompetenz und Vertrauenswürdigkeit auszeichnen - kurz E‑E‑A‑T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).”

Nutzer*innen (und Google) achten also darauf, dass sichtbar ist, wer einen Text geschrieben hat (womöglich eine Expertin mit viel Erfahrung?), wie der Text entstanden ist und warum, also: welches Ziel er verfolgt.

All das hat wiederum Auswirkungen darauf, wie Nutzer*innen sich auf Ihrer Website verhalten und mit welcher Intention sie auf Ihre Inhalte stoßen. Texte, die auf Nutzer*innen zugeschnitten sind und echten Mehrwert liefern, performen nicht nur besser - sie sind auch nachhaltiger.

Der menschliche Vorteil: Kontext, Verantwortung, Wirkung

KI richtig einsetzen: Workflow statt Wundermaschine

Im Umgang mit KI-Tools sollte man nicht binär denken. Die Lösung liegt also nicht in der Frage: „Mensch oder Maschine?“

Stattdessen lautet die Antwort: „Mensch und Maschine - mit klarer Rollenverteilung“.

Nutzen Sie die Möglichkeiten und Stärken von LLMs, wo es Ihnen wirklich Nutzen bringt und Ressourcen spart. Aber achten Sie darauf, dass Sie ihre Schwächen abfangen und durch gezielten Einsatz vermeiden.

Empfohlene Herangehensweise

• KI als Co-Autor nutzen für Erstentwürfe, Gliederungen, Inspiration.
  Lassen Sie sich Ideen und grobe Gliederungen ausgeben, stellen Sie dem LLM Fragen und nutzen Sie die Antworten zur Inspiration. KIs können per Deep Research und durch Automatisierungs-Möglichkeiten dabei helfen, relevante Quellen und Informationen zu finden.
• Mensch als Redakteur und Experte einsetzen für Tiefe, Glaubwürdigkeit, Differenzierung.
  Sparen Sie nicht an Zeit für die Recherche! Prüfen Sie jede Aussage, qualifizieren Sie Ihre Quellen, ergänzen Sie Details, Beispiele und Bedenken, zeigen Sie Haltung und ordnen Sie Ihre Informationen in größere Zusammenhänge ein. Fachleute im eigenen Unternehmen sind oft die besten Berater*innen.
• Prozess klar strukturieren von Keyword-Set bis Freigabe-Checkliste.
  Schaffen Sie für Ihre Texte klare Abläufe, in denen SEO-Kriterien, Briefings und Anforderungen anfangs klar definiert werden und eine Endredaktion nach klaren Kriterien für Qualitätssicherung sorgt.

Auf diese Weise wird es möglich, effektiv und zeitsparend Content zu produzieren, der durch Qualität überzeugt und langfristige Effekte bringt.

Die Mehrarbeit, die Sie investieren, um jeden LLM-Text manuell zu prüfen und insbesondere inhaltlich von Fachleuten bewerten zu lassen, lohnt sich vielfach und vor allem auf lange Sicht. Ungeprüfter KI-Schmodder verstopft heute die Suchmaschinen, beschädigt morgen ihre Reputation und muss spätestens übermorgen wieder entfernt werden.

LLMs verleiten dazu, Text und anderen Content im Überfluss zu produzieren. Wichtiger ist aber, sich mit klarer strategischer Zielsetzung auf Inhalte zu fokussieren, die langfristig Ihren Zielen nutzen. Die Basis dafür muss eine Content-Marketing-Strategie sein, die mit SEO-Expertise, klarem Verständnis Ihrer Zielgruppe(n) und einem ganzheitlichen Blick auf Ihre Kommunikationskanäle Perspektiven entwickelt und nicht kurzfristig Trends oder spontanen Einfällen hinterherläuft.

Marken, die selbst denken, schreiben besser

Das bedeutet: Wer langfristig Vertrauen aufbauen will, muss mehr liefern als Algorithmus-Futter. Muss stattdessen Futter fürs Hirn der Nutzer*innen liefern, ihre Fragen adressieren, ihnen Antworten und Expertise liefern.

Aus dieser Perspektive ist Content keine Kostenstelle, sondern ein strategisches Asset.

KI-Tools können dabei helfen, den Content zu erstellen - aber der Unterschied zwischen nur sichtbar und wirklich relevant entsteht immer noch im Kopf von Expert*innen, von menschlichen Autor*innen.

Handlungsempfehlung für CMOs, Content-Leads und SEO-Verantwortliche