Texte mit KI erstellen: So entsteht professioneller Content. Ein Blick in meinen Workflow

Was KI beim Texten leisten kann und was nicht

KI-Modelle wie Claude oder ChatGPT haben die Content-Erstellung grundlegend verändert. Sie recherchieren in Sekunden, schlagen Themen vor, gliedern komplexe Inhalte und formulieren flüssige Texte. Wer heute ohne KI schreibt, verschenkt Zeit.

Gleichzeitig haben Sprachmodelle eine eingebaute Grenze: Sie wissen nur, was bereits irgendwo steht. Sie kennen nicht die Erfahrungen Ihrer Mitarbeitenden, die typischen Fragen Ihrer Kunden oder die Details, die Ihr Unternehmen von anderen unterscheidet. Ein reiner KI-Text klingt deshalb oft plausibel, sagt aber wenig, was nicht auch auf hundert anderen Websites stehen könnte.

Genau das wird zum Problem, denn Suchmaschinen und KI-Suchen suchen nach Inhalten mit echtem Mehrwert. Content, der nur zusammenfasst, was ohnehin im Netz steht, hat es schwer. Content mit eigenem Wissen, eigenen Beispielen und klarer Haltung dagegen wird gefunden und zitiert.

Dazu kommt ein einfacher Punkt, der im Hype oft untergeht: Texte werden am Ende von Menschen gelesen. Auch wenn Bots und KI-Systeme Inhalte immer häufiger maschinell auslesen, entscheiden Menschen, ob sie einem Unternehmen vertrauen und anfragen.

Mein Grundsatz lautet daher: KI hilft ungemein, ersetzt aber nicht das menschliche Kuratieren. Die KI übernimmt Recherche, Struktur und Routine; der Mensch liefert das Wissen, trifft die Entscheidungen und trägt die Verantwortung.

Was Google zu KI-Inhalten sagt

Google verbietet KI-generierte Inhalte nicht. Entscheidend ist nicht, wie ein Text entstanden ist, sondern ob er Menschen weiterhilft. Die Kernaussagen aus Googles offiziellen Richtlinien:^[1][2][3]

• KI als Werkzeug ist ausdrücklich in Ordnung. Google nennt generative KI besonders nützlich, um Themen zu recherchieren und eigenen Inhalten Struktur zu geben (Google Search Central).
• Massenproduktion ohne Mehrwert ist Spam. Wer mit KI viele Seiten erzeugt, ohne Nutzern etwas hinzuzufügen, verstößt gegen Googles Richtlinie zu skaliertem Content-Missbrauch. Dasselbe gilt für Automatisierung, deren Hauptzweck die Manipulation von Rankings ist (Google Search Central Blog).
• KI bringt keinen Ranking-Vorteil. KI-Einsatz allein verschafft Inhalten keinen Bonus. Es zählen Genauigkeit, Qualität und Relevanz, bis hin zu Meta-Angaben und Alt-Texten.
• Einzigartiges Wissen gewinnt. Auch für die KI-Funktionen in der Google-Suche betont Google, wie wichtig wertvolle, einzigartige Inhalte sind, die nicht austauschbar sind (Google Search Central Blog, 2026).

Update vom 5. Oktober 2026: Google hat seinen Leitfaden inzwischen präzisiert und bezeichnet es nun ausdrücklich als „kritisch“, KI-generierte Inhalte vor der Veröffentlichung manuell auf Richtigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu prüfen, einschließlich Title, Meta-Description, strukturierter Daten und Alt-Texte. Was das konkret für die Praxis bedeutet, erläutere ich im Beitrag „Google verlangt den Faktencheck: Was die neue Regel für KI-Inhalte bedeutet“.

Der letzte Punkt ist der wichtigste für jede Content-Strategie. Wenn alle mit denselben KI-Modellen schreiben, klingen irgendwann alle gleich. Sichtbar bleibt, wer etwas zu sagen hat, das nur er sagen kann. Deshalb steht in meinem Workflow nicht die KI im Mittelpunkt, sondern das Wissen der Menschen in einem Unternehmen.

Was der EU AI Act verlangt

Seit dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten aus Artikel 50 der EU-KI-Verordnung (AI Act). Viele Unternehmen haben das übersehen, weil in den Schlagzeilen vor allem von Verschiebungen die Rede war: Der sogenannte Digital Omnibus hat zwar die Pflichten für Hochrisiko-KI nach hinten verschoben, Artikel 50 aber nicht (FGS).^[5]

Wann KI-Texte gekennzeichnet werden müssen

Nach Artikel 50 Absatz 4 müssen Unternehmen, die KI beruflich einsetzen, KI-generierte Texte offenlegen, wenn diese veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren (EU-Kommission). Eine allgemeine Kennzeichnungspflicht für jeden KI-gestützten Text gibt es also nicht. Wo genau die Grenze zum „öffentlichen Interesse“ verläuft, ist allerdings noch nicht abschließend geklärt, etwa bei Fachbeiträgen zu Recht, Gesundheit oder Finanzen.^[4]

Die entscheidende Ausnahme: menschliche Kontrolle

Die Kennzeichnungspflicht entfällt, wenn der Text laut Gesetz „einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen“ wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt. Beide Bedingungen müssen erfüllt sein.

Die EU-Kommission stellt dabei klar: Eine reine Rechtschreib- oder Grammatikprüfung gilt nicht als menschliche Überprüfung. Wer also einen KI-Text nur kurz überfliegt, Tippfehler korrigiert und veröffentlicht, kann sich auf die Ausnahme nicht berufen. Verlangt wird eine inhaltliche Prüfung durch jemanden, der den Text tatsächlich ändern oder ablehnen kann.

Was bei Verstößen droht

Verstöße gegen Artikel 50 können mit Bußgeldern von bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes geahndet werden; für kleine und mittlere Unternehmen gilt der jeweils niedrigere Betrag (FGS). Dazu kommt ein Risiko, das in keiner Bußgeldtabelle steht: Ein als „KI-generiert“ gekennzeichneter Text kann auf Leserinnen und Leser weniger vertrauenswürdig wirken.

Was das für die Praxis heißt: Wer KI-Texte ungeprüft veröffentlicht, geht ein unnötiges Risiko ein. Mein Workflow ist deshalb so aufgebaut, dass jeder Text inhaltlich von einem Menschen geprüft, überarbeitet und verantwortet wird, und zwar nachvollziehbar.

Mein Workflow in sechs Phasen

Ein Grundsatz vorweg: Ich arbeite ausschließlich mit kommerziellen, datenschutzkonformen Versionen von Claude und ChatGPT, bei denen Eingaben nicht in das Training der Modelle einfließen. In jeder Phase ist klar geregelt, was die KI übernimmt und was ich selbst mache.

In Phase 3 entsteht der eigentliche Wert eines Beitrags: das Wissen, das keine KI liefern kann.

1. Keywords recherchieren

KI: Die erste Keyword-Recherche mache ich mit Claude und dem SEOmatic-Plugin, das Suchvolumina und Wettbewerbsdaten liefert. Mensch: Die Ergebnisse prüfe ich manuell gegen, mit Seobility, dem Google Keyword Planner, AnswerThePublic und AlsoAsked. So sehe ich, welche Fragen Menschen zu einem Thema wirklich stellen.

2. Themen finden und Redaktionsplan erstellen

KI: Auf Basis der Keywords lasse ich mir von Claude und ChatGPT in den jeweils neuesten Modellen Themenideen liefern, von beiden, um unterschiedliche Blickwinkel zu bekommen. Mensch: Ich wähle aus, schärfe die Themen und lege den Redaktionsplan fest.

3. Wissen einholen

Das ist die wichtigste Phase, und sie gehört den Menschen. SEO und GEO belohnen Wissen, das eine KI nicht oder nur teilweise erzeugen kann. Deshalb entwickle ich zu jedem Beitrag Fragen an die Wissensträgerinnen und Wissensträger beim Kunden. Die Antworten kommen schriftlich oder in einem Telefonat, das ich mit Einverständnis der Gesprächspartner mit Plaud AI aufzeichne und transkribieren lasse.

4. Strukturieren und schreiben

KI: Die Antworten fließen in eine eigene Claude-Umgebung mit kundenspezifischen Skills: Tonalität, Zielgruppen, Suchintention und Ziele jedes Beitrags sind dort hinterlegt. Daraus entsteht eine Struktur in Stichpunkten. Mensch: Den Text formuliere ich selbst aus. Das ist das Qualitätssiegel „human made“. Anschließend lasse ich ChatGPT gegenlesen, um holprige Formulierungen und Tippfehler zu finden.

Die kosteneffiziente Variante: Wenn ein Kunde es wünscht, formuliert Claude die Stichpunkte aus. Dann lese ich den Text akribisch gegen: Ich prüfe Fakten, Formulierungen und Rechtschreibung und stelle sicher, dass der Text zum Kunden und zu seinen Zielen passt. In beiden Varianten findet eine echte inhaltliche Prüfung statt, genau das, was der AI Act verlangt.

5. GEO-ready machen und verlinken

KI: Claude erstellt FAQs und Keyfacts für den Anfang des Beitrags, damit KI-Suchen die wichtigsten Aussagen schnell erfassen können. ChatGPT schlägt passende Querverlinkungen auf der Kunden-Website vor. Mensch: Ich prüfe die Vorschläge und baue sie ein. Alle Keyfacts, die von der KI stammen, recherchiere ich noch einmal von Hand nach und gleiche sie mit den Antworten der Wissensträger ab.

Infografiken: Grafiken – wie die in diesem Beitrag – lasse ich mit Claude Design erstellen. Den Input gebe ich selbst vor: welche Aussage die Grafik transportieren soll, welche Inhalte hineingehören und wie sie aufgebaut ist. Claude Design setzt das anschließend im Corporate Design des Kunden um, und ich prüfe das Ergebnis, bevor es veröffentlicht wird.

6. Messen und nachsteuern

KI und Mensch: Für das Tracking nutze ich die Google Search Console, die Bing Webmaster Tools und je nach CMS Yoast SEO. Die Search-Console-Daten werte ich regelmäßig mit Claude und SEOmatic aus, um Content-Lücken zu finden, auf der eigenen Website und beim Wettbewerb. Besonders wertvoll sind Keywords mit vielen Impressionen und wenigen Klicks: Hier ist die Suchintention nachweislich da, nur der passende Inhalt fehlt noch.

Was ich mir in der Search Console genau anschaue:

Suchtrends: Ich vergleiche Zeiträume, etwa die letzten drei Monate mit dem Vorjahr, und prüfe mit Google Trends, welche Themen saisonal schwanken oder gerade an Bedeutung gewinnen. So lassen sich Beiträge rechtzeitig vor einer Saisonspitze veröffentlichen.

Für die Sichtbarkeit in KI-Suchen frage ich die Plattformen selbst, was sie über die Marken meiner Kunden wissen, was sie empfehlen und warum. Ergänzend nutze ich das GEO-Tool von FinSeo.

• Impressionen: wie oft eine Seite in den Google-Suchergebnissen angezeigt wurde. Sie zeigen Sichtbarkeit und Nachfrage.
• Klicks: wie oft Nutzerinnen und Nutzer tatsächlich auf das Suchergebnis geklickt haben.
• Position: die durchschnittliche Platzierung in den Suchergebnissen. Positionen 1 bis 10 stehen in der Regel auf der ersten Ergebnisseite.
• CTR (Click-Through-Rate): der Anteil der Impressionen, die zu einem Klick führen, also Klicks geteilt durch Impressionen. Beispiel: 30 Klicks bei 1.000 Impressionen ergeben eine CTR von 3 Prozent.
• ssagekräftig werden die Zahlen erst im Verhältnis zueinander:
• Gute Position, aber niedrige CTR: Titel und Beschreibung überzeugen nicht, oder die Frage wird schon direkt in der Suche beantwortet, etwa in einer KI-Übersicht. Dann überarbeite ich das Snippet.
• Viele Impressionen auf Position 8 bis 20: Die Seite ist knapp vor dem Sprung auf Seite 1. Hier bringen gezielte Verbesserungen am Inhalt oft schnell mehr Klicks.
• Viele Impressionen, kaum Klicks, kein passender Inhalt: Die Suchintention ist nachweislich da, aber es fehlt die richtige Antwort. Das ist SEO-Gold, denn daraus entstehen neue Beiträge.
• Sinkende Impressionen bei stabiler Position: Kein Ranking-Problem, sondern weniger Nachfrage, zum Beispiel saisonal bedingt.
• Sinkende Position: Der Wettbewerb hat aufgeholt, oder der Inhalt ist veraltet und braucht ein Update.

Suchtrends: Ich vergleiche Zeiträume, etwa die letzten drei Monate mit dem Vorjahr, und prüfe mit Google Trends, welche Themen saisonal schwanken oder gerade an Bedeutung gewinnen. So lassen sich Beiträge rechtzeitig vor einer Saisonspitze veröffentlichen.

Für die Sichtbarkeit in KI-Suchen frage ich die Plattformen selbst, was sie über die Marken meiner Kunden wissen, was sie empfehlen und warum. Ergänzend nutze ich das GEO-Tool von FinSeo.

Die Tools im Überblick

Kein Tool ersetzt dabei die Arbeit der anderen. Gerade der Abgleich zwischen KI-Vorschlägen und manueller Prüfung sorgt dafür, dass Fehler auffallen, bevor sie veröffentlicht werden.

Wo ich KI bewusst nicht einsetze

Für Blogbeiträge und Fachartikel ist der beschriebene Workflow ideal. Es gibt aber Textarten, bei denen ich auf KI-Formulierungen verzichte, weil menschliches Schreiben dort nach meiner Erfahrung bessere Ergebnisse bringt:

• CEO-Statements und O-Töne: Sie müssen klingen wie die Person, die sie sagt, nicht wie ein Sprachmodell.
• Testimonials: Kundenstimmen leben von ihrer Echtheit.
• Pressemitteilungen: Hier zählen Präzision, Nachrichtenwert und das Gespür für Redaktionen.
• Wikipedia-Artikel für Kunden: Die Community und ihre Regeln verlangen besondere Sorgfalt.
• Emotionale Business-Texte: Wo es um Haltung, Vertrauen oder schwierige Botschaften geht, trifft ein Mensch den Ton besser.

Umgang mit Daten

In KI-Systeme gebe ich grundsätzlich keine vertraulichen Kundendaten ein, sondern nur Informationen, die ohnehin zur Veröffentlichung bestimmt sind. Zusammen mit den kommerziellen Modellversionen, deren Eingaben nicht für das Training genutzt werden, bleibt das Wissen meiner Kunden dort, wo es hingehört.

Warum ich auf Gemini verzichte

Ein großes Sprachmodell nutze ich bewusst nicht: Gemini von Google. Der Grund ist die Nähe zu Google, der nach wie vor wichtigsten Suchmaschine. Google versieht Texte aus der Gemini-App und der Web-Version mit einem unsichtbaren Wasserzeichen namens SynthID, das Googles eigene Technologie wiedererkennen kann. Dazu hat Google ein Prüfwerkzeug vorgestellt, den SynthID Detector (Google DeepMind).^[6]

Ob und wie Suchmaschinen oder KI-Systeme solche Wasserzeichen auswerten, ist nicht bekannt. Google betont selbst, dass die Qualität eines Textes zählt und nicht seine Entstehung, und Belege dafür, dass markierte Texte schlechter ranken, gibt es bislang nicht. Weil Google aber mit Abstand die wichtigste Suchmaschine ist, verzichte ich aus Vorsicht auf das hauseigene Modell.

Zur fairen Einordnung gehört: Auch Anthropic kennzeichnet Texte aus Claude seit August 2026 mit einem unsichtbaren Wasserzeichen, und nach dem AI Act müssen alle Anbieter generativer KI ihre Ausgaben maschinenlesbar markieren (SISTRIX). Auf Dauer werden also die meisten KI-Texte ein Wasserzeichen tragen, egal von welchem Anbieter.^[7]

Deshalb setze ich auf einen anderen Schutz: Solange niemand weiß, wie Suchmaschinen und KI-Systeme mit Wasserzeichen umgehen, ist der beste Schutz ein Text, der wirklich selbst geschrieben ist. Das Wasserzeichen steckt in der Wortwahl der KI. Wer selbst formuliert, schreibt einen neuen Text. Genau deshalb formuliere ich in meinem Workflow die Texte selbst aus oder überarbeite sie gründlich.

Warum ich auf Grok verzichte

Ebenfalls nicht im Einsatz ist Grok, das Sprachmodell von xAI. Grund ist die Nähe des Modells zu Elon Musk, der das Unternehmen gegründet hat und prägt. Für die Inhalte meiner Kunden wähle ich bewusst Anbieter, deren Ausrichtung ich mit meiner Arbeit und den Werten meiner Kunden vereinbaren kann.

Selbst machen oder machen lassen?

Vieles aus diesem Workflow können Sie selbst umsetzen. Wenn Sie mit KI eigene Texte erstellen möchten, helfen diese Grundregeln:

1. Mit echten Fragen starten. Recherchieren Sie, wonach Ihre Zielgruppe sucht, bevor Sie ein Thema wählen.
2. Eigenes Wissen einbringen. Fragen Sie die Expertinnen und Experten in Ihrem Unternehmen und machen Sie deren Antworten zum Kern jedes Beitrags.
3. KI für Struktur nutzen, nicht für Inhalte. Lassen Sie sich Gliederungen und Stichpunkte erstellen und schreiben Sie selbst, oder prüfen Sie KI-Formulierungen gründlich.
4. Jede Zahl und jede Aussage prüfen. Sprachmodelle klingen auch dann überzeugend, wenn sie falsch liegen.
5. Verantwortung festlegen. Bestimmen Sie, wer jeden Text inhaltlich freigibt. Das ist gute Praxis und bei Texten von öffentlichem Interesse auch Voraussetzung dafür, dass keine Kennzeichnung nach dem AI Act nötig ist.
6. Ergebnisse messen. Werten Sie regelmäßig die Google Search Console aus und passen Sie Ihre Themen an.

Wann sich professionelle Unterstützung lohnt

Auslagern lohnt sich vor allem dann, wenn im Alltag die Zeit für regelmäßige Beiträge fehlt, wenn SEO- und GEO-Know-how im Team noch aufgebaut werden muss oder wenn Sie von Anfang an einen sauberen Prozess mit klarer Tonalität und dokumentierter Qualitätssicherung wollen. Ich übernehme dann den gesamten Workflow, von der Keyword-Recherche über die Gespräche mit Ihren Wissensträgern bis zum monatlichen Reporting. Mehr Informationen dazu finden Sie auf der Seite Content, SEO & GEO.

Fazit

Texte mit KI zu erstellen, ist heute keine Frage des Ob mehr, sondern des Wie. KI beschleunigt Recherche, Themenfindung, Gliederung und die Aufbereitung für Google und KI-Suchen enorm. Den Unterschied zwischen austauschbarem und wertvollem Content macht aber das, was nur Menschen liefern können: echtes Wissen, eigene Erfahrung und die Verantwortung für das Veröffentlichte.

Das zahlt sich dreifach aus. Google belohnt einzigartige, hilfreiche Inhalte. Der EU AI Act verlangt bei Texten von öffentlichem Interesse eine echte menschliche Prüfung, wenn keine Kennzeichnung erfolgen soll. Und die Menschen, die Ihre Texte lesen, spüren den Unterschied.

KI hilft ungemein. Das Kuratieren bleibt Menschensache.

Häufige Fragen zu Texten mit KI