KI im Content-Marketing: Warum hochwertiger Content wichtiger denn je ist

AI-Tools wie ChatGPT & Co. erzeugen auf Knopfdruck Inhalte, die menschlich wirken. Doch wo stößt KI im Content-Marketing an ihre Grenzen, und warum sind hochwertige, expertengestützte Inhalte heute besonderes wichtig?

24.06.2025 9 min Lesezeit
Von: Christian Stenger Performance Consultant (SEO & PPC)

Inhalt

  1. In aller Kürze
  2. ChatGPT, Perplexity, Google AIO
  3. Online-Suche + AI: Wettbewerb hoch 2
  4. "Ich lasse die KI schreiben" – gute Idee?
  5. Erfolgreiche Inhalte in der AI-Ära
  6. Content-Marketing: Was also tun?
  7. Mehr über Möglichkeiten mit KI erfahren? Schreibe uns.

In aller Kürze: KI im Content Marketing

  • ChatGPT, Perplexity und Googles AI Search zeigen, wie stark Künstliche Intelligenz Recherche, Content-Erstellung, Nutzerverhalten und Sucherfahrung verändert
  • Klassische Suchergebnisse verlieren an Relevanz – es braucht neue Ansätze für Sichtbarkeit in KI-Suchen
  • Die Content-Flut durch generative KI führt zu inhaltlicher Gleichförmigkeit: Austauschbarkeit wird zum Problem
  • Klare Differenzierung durch originelle Inhalte, echte Perspektiven und menschliche Relevanz gewinnt daher an Wert
  • KI ist ein hilfreiches Produktions-Tool, ersetzt aber nicht die strategische, kreative und fachlich fundierte Content-Arbeit durch Menschen

ChatGPT, Perplexity und Googles AI-powered Search: aktueller Stand der KI-Entwicklung

ChatGPT: über den Auslöser des AI-Hypes

Vor dem Hintergrund des AI-Content-Marketings lohnt derzeit im Wesentlichen die Betrachtung drei großer KI-Plattformen: ChatGPT, Perplexity und Googles Gemini-Integration in seine Search-Tools. Was steckt jeweils dahinter?

Das aktuell wohl bekannteste – und auch unseren Traffic-Daten zufolge populärste – KI-Chat-Tool ist ChatGPT von OpenAI. Dessen offizieller Launch im November 2022 markiert im Grunde den Startpunkt für den KI-Hype, den wir seit rund zwei Jahren erleben; so sehr, dass “ChatGPT” sich in den Köpfen geradezu als Synonym für “KI” festgesetzt hat (so wie “Google” einst für die Internetsuche).

Das zugrundeliegende Large-Language-Model (LLM) zur Textgenerierung heißt “GPT-X”. Diverse Versionen basierend auf GPT-4o bilden derzeit die Basis, neben regelmäßigen LLM-Updates wird ChatGPT dabei kontinuierlich auch um neue Features erweitert. So hat sich das Tool mit der Zeit in ein vielseitiges Tool-Set verwandelt, das Echtzeit-Internetsuchen, Video- & Bild-Erstellung, Programmierung sowie “Deep Research” umfasst.

Was ChatGPT, unabhängig von seiner Feature-Vielfalt, von Anfang an überaus populär gemacht hat, ist aber seine sofort verständliche Nutzeroberfläche: Ganz einfach per Chat-Nachricht (bzw. Prompts) lassen sich Fragen und Aufgaben stellen, die von der AI so schnell wie individuell beantwortet werden. So entstehen auf Knopfdruck und ohne eigenes Zutun nicht nur Programmcode, Konzepte, Ideenpapiere und Zusammenfassungen, sondern auch viele Arten von Content.

Large Language Model – was ist das?

Ein Large Language Model (LLM) verleiht Text-KIs wie ChatGPT oder Googles Gemini die Fähigkeiten, natürliche Sprache zu verarbeiten (Natural Language Processing, NLP) und selbst zu generieren (Natural Language Generation, NLG). Die Sprachmodelle werden als “groß” bezeichnet, weil die KI während der Lernphase mit zahlreichen, meist hunderten Milliarden, Parametern (“Token”) trainiert wird.

Tatsächliches Wissen häuft eine Text-KI in diesem Zuge allerdings nicht an. Stattdessen erlernt es lediglich die sprachliche Fähigkeit, sich fehlerfrei und natürlich klingend auszudrücken, indem zielgerichtet das wahrscheinlichste nächste Zeichen oder Wort innerhalb einer Kette vorausgesagt wird.

Man spricht deshalb von einem stochastic parrot: Das Modell “plappert” Wörter und Sätze nach, die es vorher gehört hat, tut das aber in der stochastisch wahrscheinlichsten – also möglichst sinnvollen – Reihenfolge. Das ist auch der Grund, weswegen ein grundlegendes Problem der zugrundeliegenden Technologie bis heute nicht ausgeräumt werden konnte (und eventuell nie ausgeräumt werden kann): das “Halluzinieren”, das heißt das Treffen erfundener Aussagen, die auf fälschlich verknüpften Informationsbestandteilen basieren.

Wodurch zeichnet sich Perplexity aus?

Mit dem KI-Tool Perplexity etabliert sich eine weitere Plattform im Feld der intelligenten Rechercheassistenten. Im Gegensatz zu vielen anderen Anwendungen, die auf die API von ChatGPT zurückgreifen, nutzt Perplexity ein eigenes Large Language Model – und bleibt damit in gewisser Weise eigenständig, was seine Funktionsweise und Datenverarbeitung betrifft. Trotz (oder gerade wegen) dieser Unabhängigkeit ist Perplexity inzwischen zu einem der populärsten Tools seiner Art geworden.

Von Anfang an war Perplexity stärker als Suchmaschine konzipiert: Statt wie ChatGPT auf reine Konversation zu setzen, liefert es SERP-ähnliche Antworten, angereichert mit zahlreichen Quellenlinks und Echtzeit-Informationen aus dem Internet. Besonders die Funktion „Deep Research“ richtet sich gezielt an Nutzerinnen und Nutzern aus Forschung, Wissenschaft und akademischer Praxis – auch wenn hier wie bei allen KI-basierten Tools die Ergebnisse stets kritisch geprüft werden sollten.

Während ChatGPT vor allem als kreativer Sparringspartner bei der Content-Erstellung geschätzt wird, findet Perplexity seine Stärke als Recherchehilfe in der frühen Phase der Ideenentwicklung. Die sachliche, weniger dialogorientierte Aufbereitung der Informationen und das nüchterne Layout unterstützen diesen Einsatzzweck ideal.

Was sind Googles “AI Overviews” (vormals “SGE”) und “AI Mode”?

Googles “AI Overviews” – ursprünglich als “SGE” bzw. “Search Generative Experience” eingeführt – wurden im Mai 2024 ausgerollt und sind seither als SERP Feature nativ in der Google-Suche integriert. Seit dem 26. März 2025 sind Googles AI Overviews (auch kurz “AIO”) auch in Deutschland bzw. EU-Ländern verfügbar, nachdem sie schon vorher Stück für Stück in über 100 Ländern und zahlreichen Sprachen ausgerollt wurden. Bei bestimmten Typen von Suchanfragen (bspw. “Was ist …”-Fragen) werden AIO automatisch ausgelöst: Passend zur Sucheingabe generiert Google in einem “AI-powered Snapshot” die passende Antwort und bindet darin relevante Suchergebnisse als Quellenlinks ein.

Noch einen Schritt weiter geht der neue AI Mode, der seit dem 27. Mai 2025 für US-Nutzerinnen und -Nutzer verfügbar ist. Dabei handelt es sich nicht um ein weiteres SERP-Feature, sondern um einen komplett eigenen Search-Tab, der Googles klassische Suche mit einem AI-Chatbot-Erlebnis verschmilzt. Innerhalb der vertrauten Google-Oberfläche können User hier konversationale – also auch sehr lange und komplexe – Anfragen stellen. Die Antworten fallen entsprechend individuell aus: Je nach Input generiert der AI Mode klassische Textantworten, visuelle Inhalte wie Bilder oder Tabellen, und sogar interaktive Grafiken sind möglich. Zwar sind Quellenlinks wie bei den AI Overviews weiterhin enthalten, stehen aber nicht im Vordergrund – das Ziel ist eine direkte, natürlich klingende Antwort, die stärker an eine Konversation als an eine Ergebnisliste erinnert.

Laut Google soll der AI Mode künftig noch stärker personalisiert werden, etwa durch die Einbindung weiterer Google-Tools wie Gmail oder Drive. In der langfristigen Vision könnte der AI Mode sogar die Rolle eines echten digitalen Agenten übernehmen – und damit Googles Suche grundlegend verändern. Im Vergleich zu den AI Overviews, die eher als erweiterte Form der klassischen Featured Snippets verstanden werden können, markiert der AI Mode eine tiefgreifende Disruption in der Art und Weise, wie Menschen mit Google suchen und arbeiten.

Online-Suche in der KI-Ära: maximaler Wettbewerb

Die Folgen von AI im Content-Marketing sind schon heute absehbar. Wir beleuchten den Einfluss von auto-generierten Texten nachfolgend aus drei Perspektiven.

Suchergebnisse: viel Sprache, weniger Platz

AI-generierte Antworten klingen natürlich und beantworten viele Fragen direkt, ohne dass der Nutzer “klassische” Suchergebnisse dann noch wirklich braucht. Die Folge: In der KI-Antwort auf eine Suchanfrage ist bloß noch Platz für eine Handvoll Links. Es ist nicht einmal sicher, ob jemand diese beachtet – und noch weniger sicher, ob sie jemand anklickt. Um die wenigen verbleibenden Top-Ergebnisse, die auch Klicks und damit Nutzer-Traffic versprechen, wird sich der Wettbewerb folglich intensiv verschärfen.

Content, Content, Content

Wenn Texte auf Knopfdruck generiert werden können, dann geht das schneller, zu einem Bruchteil der Kosten und zu beliebigen Themen – da überrascht es wenig, dass laut AI Marketing Benchmark Report 2024 des InfluencerMarketingHubs fast 70% der befragten AI-Tool-Nutzer angaben, GenAI in ihre Marketing-Prozesse bereits eingebunden zu haben, und über 35% davon die Tools speziell für die Content-Produktion nutzen würden.

Es ist folglich davon auszugehen – und auch bereits zu beobachten –, dass in naher Zukunft immer mehr KI-generierte Texte ins Web gestellt werden. Von einer zunehmenden Zahl an Wettbewerbern, die sich allesamt einen der wenigen begehrten Plätze in den ebenfalls KI-generierten Suchergebnissen sichern möchten.

Jedoch mit ähnlichen Inhalten, denn KI generiert lediglich auf Basis bestehender Informationen neu klingende Texte. Wirklich neue Denkansätze, Kreativität oder Perspektivenwechsel sind ausgeschlossen, denn selbst die beste Text-AI bewegt sich weitgehend im Rahmen ihrer begrenzten Möglichkeiten – sprich: Trainingsdaten und was das Internet an Input zu einem Thema bereithalten mag.

Die steigende Quantität von gleichförmigem KI-Content (im Englischen auch abschätzig “AI Slop”) zu allen möglichen Themen wird in Summe zu einer regelrechten Schwemme führen, aus der dann der eigene Content erst einmal herausstechen können muss. Was, wenn wir eins und eins zusammenzählen, folglich am besten funktioniert, wenn der eigene Content dann eben auch nicht nach KI “riecht”.

Instant Gratification: Warum noch klicken?

Google auf.
Eine Frage eingeben, eine Antwort bekommen.
Google wieder zu.

Dass sich das Nutzerverhalten dahin bewegen wird, ist für viele insbesondere aufgrund von Googles “AIO” und “AI Mode”-Initiative ausgemachte Sache. Der Klick auf Content außerhalb der Suchmaschine wird überflüssig(er), denn Google (oder eine andere Suchmaschine mit KI-generierten Antworten) hat ja bereits alle benötigten Informationen bereitgestellt, ohne externe Websites besuchen zu müssen.

Damit werden Suchmaschinen für Website-Betreiber zu einer noch größeren direkten Konkurrenz, die den Nutzern selbst eine eindeutige und auf die individuelle Frage abgestimmte Antwort geben. In natürlicher Sprache und mit nurmehr ein paar wenigen Links. Das könnte im Falle bestimmter Google-Suchen, insbesondere wenn es um mehr basale Informationsbeschaffung geht, zu empfindlichen Traffic-Einbrüchen führen.

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"Jetzt schreibt die KI für mich!" – eine gute Idee?

Im ersten Moment klingt KI für das Content-Marketing utopisch gut: Budgets können reduziert werden, Texter liefern das bisherige Wochenpensum am Montag noch vor der Mittagspause, der organische Traffic erreicht ungeahnte Höhen – somit auch überdurchschnittliche Conversions –, und spätestens um 17 Uhr liegen sich alle ob des großen Erfolgs zu Tränen gerührt in den Armen.

Das wird so nicht passieren, denn bei Content geht es darum, aus der Masse (positiv) herauszustechen.

Google E-E-A-T: Viele Kriterien für höchste Rankings

Je hochwertiger der Content, desto größer die Chance auf höchste Rankings. Die Beurteilung der Qualität obliegt der jeweiligen Suchmaschine, am relevantesten ist dabei selbstverständlich Google. Schon heute bewertet Google den Content einer Website anhand zahlreicher Einzelkriterien, die im Zusammenspiel deren Experience, Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness widerspiegeln sollen (Google E-E-A-T).

Google stellt selbst Handlungsempfehlungen zur Verfügung, wie sich “Helpful Contents”, also hilfreiche, vertrauenswürdige und nutzerorientierte Inhalte erstellen lassen. Nach entsprechenden Kriterien bemisst Googles “Helpful Content System” auf Webpage- und Website-Ebene, wie nützlich der Content für den Nutzer tatsächlich ist. AI-Content ohne menschliches Redigieren ist aus Google-Sicht ausdrücklich “unhelpful”.

Kriterien wie Spezialistentum, Kreativität, Originalität und Unverwechselbarkeit sind für hochwertigen Content genauso wichtig wie fachlich und sachlich überzeugende Argumente. Content muss Interesse wecken. Und zwar am Produkt oder der Dienstleistung und selbstverständlich am gebotenen Informationsgehalt. All das steht für überdurchschnittliche Inhalte, die Kunden erfolgreich ansprechen und zugrundeliegende Business-Ziele erfüllen – Qualitäten, welche, wie immer schon, vor allem eines bedeuten: richtig harte Arbeit.

Limitationen von KI im Content-Marketing

Ausgerechnet dort liegen die Limitationen von KI im Content-Marketing. Wer genauer hinschaut, entdeckt zahlreiche Grenzen, die eine AI weder jetzt noch in Zukunft überschreiten kann. Ein paar davon im Überblick:

  • Qualität der Trainingsdatensätze entscheidet über Qualität der Antworten. Schlechter Input ergibt auch schlechten Output.
  • KIs bleiben ausgetretenen Pfaden treu, anstatt sie zu verlassen. Das mag tatsächlich gut funktionieren bei “Massen-Content” wie Produktbeschreibungen im eCommerce, die sich leicht aus einzelnen Datenpunkten automatisiert zusammensetzen lassen. Aber wenn es um echte Kreativität geht? Fehlanzeige.
  • Gleiche Argumente, gleicher Aufbau, gleicher Schreibstil: Bei näherem Hinsehen ähneln sich KI-generierte Texte häufig.
  • Wer darf was mit KI-generierten Texten tun und wem gehören sie? Im Urheberrecht gibt es dazu noch immer viele ungeklärte Fragen.
  • Durch fehlendes Wissen entstehen oft faktisch falsche Antworten, sogenannte Halluzinationen. Auch die Quellen bleiben trotz Links oft unklar.
  • Die Qualität der KI-Antwort nimmt ab, je weniger informational die Frage oder der Suchbegriff formuliert ist (LLMs sind beispielsweise sehr schlecht im Zählen).
  • Der KI-typische Schreibstil passt in den meisten Fällen nicht zur Corporate Identity einer Marke – es gibt zwar Workarounds mit Funktionen wie “Custom GPTs” oder Googles “Gems”, Nachbessern ist unserer Erfahrung nach aber trotzdem immer angesagt.

Darüber hinaus haben wir Bing Chat selbst die eigenen Limitationen erläutern lassen:

Halluzinationen, DSGVO, soziale Risiken: Bings AI-Antwort zu den Risiken generativer AI

Wie Inhalte erstellen, die künftig geklickt werden (feat. KI)

Halten wir fest: Mit Hilfe von AI lassen sich im Content-Marketing einerseits schnell Inhalte generieren, deren Qualität allerdings durch Limitationen begrenzt ist.

Andererseits bieten KI-generierte Direktantworten erheblich weniger Platz. Nutzer werden künftig also bei den um AI erweiterten Suchmaschinen tendenziell überhaupt weniger Links zu Gesicht bekommen.

Roadmap für Top-Notch-Content-Erstellung

Die gute Nachricht: Wer schon heute ausgezeichnete Inhalte entwickelt, macht bereits vieles richtig, um auch in Zeiten der KI-Suchmaschinen bestens aufgestellt zu sein. Wir haben dazu eine Roadmap für die Content-Erstellung entwickelt, die sich bei unseren Kunden seit Jahren bewährt hat:

  1. Content-Strategie
    Wie setze ich Content ein, um die Unternehmesziele zu erreichen?
  2. Content-Audit
    Die Bestandsaufnahme und Bewertung aller bestehenden Inhalte einer Website.
  3. Informationsarchitektur
    Die Struktur einer Website: Wie werden Contents künftig organisiert und gegliedert?
  4. SEO-Content-Briefing
    Input für jeden einzelnen Content, der weit über eine reine Keywordliste hinausgeht.
  5. Content-Erstellung
    Professionelle Autoren erstellen auf die CI abgestimmte und treffend formulierte Texte – bedarfsweise unterstützt von AI-Tools wie den oben genannten.
  6. Experten-Check
    In enger Kooperation mit Spezialisten des jeweiligen Themenbereichs finden inhaltliche Checks und die Finalisierung des Contents statt.
  7. Performance-Tracking & Optimierung
    Die kontinuierliche Erfolgsmessung des Contents inklusive Nachjustierung auf Basis der gewonnenen Daten.

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Perfekt für Zuarbeit: KI gezielt für Best-in-Class-Content einsetzen

KI ist gekommen. KI wird bleiben. KI wird gewinnen, und zwar an Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten. Dennoch ersetzt das, was wir aktuell als “Artificial Intelligence” bezeichnen, im Content-Marketing weder Autoren oder Spezialisten ihres Fachs, noch Agenturen oder Inhouse-Marketer. Stattdessen kann sie dabei helfen, Content effizienter zu erstellen.

**Wer AI einsetzt, sollte sich allerdings zugleich ihrer Limitationen bewusst sein, diese berücksichtigen und den Prozess so gestalten, dass KI-Grenzen mit Hilfe von menschlicher Intelligenz überwunden werden. ** Als Bestandteil eines noch immer aufwendigen Prozesses übernimmt KI im Content-Marketing heute also vor allem Routineaufgaben und leicht zu kontrollierende Tasks (was wir etwa für SEO und SEA sinnvoll finden, haben wir für dich in unserem Artikel SEO, SEA und AI: Potenziale & Praxisanwendungen zusammengestellt). Davon abgesehen gibt es noch keine brauchbare echte Abkürzung: Echtes Wissen, echte Kreativität und somit bestmöglicher Content sind hingegen nach wie vor das Ergebnis einer Teamleistung von Menschen – ob mit oder ohne KI-Hilfe.

Fazit: Weshalb dieser Artikel nicht von AI geschrieben wurde

Die riesigen Fortschritte im Bereich LLM / generative AI erleichtern die Erstellung neuer Contents. AI-Bots können inhaltlich und qualitativ allerdings nicht mithalten. Professionell entwickelte, von erfahrenen Textern geschriebene und von Spezialisten kuratierte Inhalte haben nach wie vor mehrere Nasen vorn.

Klassische Suchergebnisse werden in AI-Chats, wie dem von Perplexity oder Google, nicht gänzlich verschwinden, dem Nutzer allerdings anders präsentiert. Die Originalquellen der AI-Antworten werden nach aktuellem Stand zwar verlinkt, jedoch wird der Wettbewerb um diese künftigen und sparsam gesetzten Verlinkungen noch intensiver sein als um die Google-Top-Positionen, die bisher die zentrale Rolle gespielt haben.

Es gibt auch künftig einen Platz für Rankings. Doch nur der beste "Outstanding Content" wird das Potential haben, darin aufzutauchen. Oberflächlicher AI-Content hat dazu keine Chance. Deshalb gewinnen spezialisierte Dienstleister wie moccu im Online-Content-Marketing gerade jetzt nochmals an Bedeutung.

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Christian Stenger Performance Consultant (SEO & PPC)

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Christian Stenger Performance Consultant (SEO & PPC)

Christian ist seit Januar 2023 bei Moccu und berät unsere Kunden zur Performance-Optimierung mit Fokus auf SEO & PPC. Abseits dieser Fachbereiche begeistert er sich für GenAI und diskutiert privat leidenschaftlich gern über Musik, Literatur und Filme. Über seine Themen schreibt er regelmäßig – nicht nur hier bei Moccu, sondern u.a. auch für die OMR und bei LinkedIn.

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