5 KI-Hacks, die SEO-Redakteur:innen kennen müssen

Die Aufgaben, die KI innerhalb einer Redaktion übernehmen kann, sind vielfältig. Texte kontrollieren, Zusammenfassungen schreiben, Übersetzungen anfertigen und vieles mehr. Doch bleibt in der Texterstellung die mangelnde Faktentreue der Systeme oftmals ein Problem. Um diesem zu begegnen, war eine innovativere Herangehensweise erforderlich. Wo die künstliche Kreativität bei größtmöglicher Freiheit zu kraftvollen Kapriolen schlägt, kann sie womöglich in engen Grenzen kleinerer Aufgabenfelder die Redaktionsarbeit effizienter und einfacher gestalten. Dieser Ansatz hat sich als goldrichtig erwiesen und dabei geholfen, verschiedene Prompts für alltäglichen Aufgaben zu entwickeln. Diese finden ausschließlich in Projekten Anwendung, in denen der Kunde den Einsatz von KI-Technologie ausdrücklich beauftragt hat und werden im Folgenden vorgestellt. 

Toolbasiertes Arbeiten ist im Content-Marketing Alltag: Suchvolumina ermitteln, semantische Keywords identifizieren, Nutzerverhalten analysieren und vieles mehr gehört zum Handwerkszeug jeder guten SEO-Redaktion. Die Arbeitsgruppe KI hat aus verschiedenen Versuchsreihen Handlungsanweisungen abgeleitet, um somit alle Kolleg:innen in die Lage zu versetzten, KI-Angebote zielgerichtet und effektiv im Redaktionsalltag einzusetzen. Einige dieser Einsatzmöglichkeiten werden wir nachfolgend skizzieren, um den Blick auf alternative KI-Anwendungen in Redaktionen zu schärfen. 

Fehlerfreie Texte abzuliefern, ist eine von vielen Grundvoraussetzungen für die erfolgreiche Zusammenarbeit mit zahlenden Kunden. Bei wiederholten Fehlern ist der ansonsten schönste Auftrag schnell Geschichte. Bei diva-e gilt daher das 4-, besser noch 6-Augen-Prinzip. Neben dem Redakteur, der Redakteurin, der oder die für die Texterstellung zuständig ist, wird daher mindestens eine weitere menschliche Instanz zur Kontrolle im Lektorat den Text überprüfen. Hierbei können KI-Angebote ergänzend eingesetzt werden, um als erste Kontrollinstanz grobe Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Dies erhöht nicht nur die Qualität, es erleichtert auch das nachgelagerte professionelle Lektorat und kann Kosten sparen.

In der Praxis zeigt sich, dass die KI für bessere Ergebnisse in ihrer Kreativität eingebremst werden muss. Schließlich soll sie Buchstabendreher und fehlende Kommata erkennen sowie grammatikalische Fehler bereinigen, nicht aber ganze Sätze umstellen, streichen oder zusätzliche Inhalte kreieren. Ferner soll das korrigierte Ergebnis komplett ausgegeben und die vorgenommenen Korrekturen angezeigt werden. Dies ermöglicht einerseits, per Copy-and-paste den korrigierten Text zu übertragen und erlaubt es dem Redakteur andererseits, das Ergebnis zu kontrollieren und zu bewerten.

Bei diva-e setzen wir hierfür die Systeme ChatGPT ab der Ausbaustufe 3.5 sowie Bard ein. Dabei ist Bard mit einer zuletzt höheren Zuverlässigkeit das aktuell für diesen Einsatzzweck bevorzugte Instrument. Während das dazugehörige Prompt individuell gestaltet werden kann, hat sich für Standardfälle folgende Anweisung bewährt:

„Ich möchte, dass du einen deutschen Text auf korrekte Orthografie, Interpunktion und Satzbau kontrollierst. Gibt mir anschließend den korrigierten Text vollständig aus und liste die von dir vorgenommenen Änderungen kurz auf. Warte, bis ich den zu korrigierenden Text gepostet habe.“

Auch kürzere Fassungen haben bereits zu guten Ergebnissen geführt. Jedoch schwankt die Zuverlässigkeit in Stoßzeiten, weil entweder keine Korrekturen vorgenommen werden, vorgenommene Korrekturen nicht aufgelistet werden oder Fehlerfreiheit attestiert wird, obwohl Falschschreibweisen vorkommen.

Zuverlässigkeit: 85 %

Empfohlene KI: Bard 

Meta-Daten, Title und Description für die Ausgabe in den SERPs, sind ein eher hartes Brot in der sonst so abwechslungsreichen Tätigkeit einer SEO-Redaktion. Es handelt sich um repetitive Inhalte, die nach einem festen Muster zu wechselnden Keywords erstellt werden müssen. Aufbau und Marke sind hierbei gleich. Was bei einigen wenigen „Metas“ noch leicht von der Hand geht, wird bei dutzenden oder gar hunderten Seiten schnell zur nervigen Fleißarbeit.

Statt Werkstudent:innen zu quälen, kann diese Aufgabe ohne Murren von künstlicher Intelligenz erledigt werden. Und auch wenn die Qualität schwankt, KI den Anweisungen nicht immer exakt folgt und somit nicht immer ein optimales Ergebnis erreicht wird, ist die Erstellung von Meta-Title und Meta-Description durch KI gerade in der Masse eine echte Erleichterung. Wenn hunderte von Keywords betextet werden müssen, sind zu 80 Prozent optimierte Meta-Daten, die quasi auf Knopfdruck produziert sind, allemal besser als keine Meta-Daten.

In der Produktion von Meta-Daten hat sich ChatGPT ab der Version 3.5 als recht zuverlässig erwiesen. Obacht: Die Qualität ist schwankend. Gerade in Stoßzeiten – wenn in den USA an Arbeitstagen die Rechner hochgefahren werden – werden häufig keine optimalen Ergebnisse mehr erzielt. Tests mit bis zu 50 Keywords haben gut funktioniert, wobei nicht immer alle Prompt-Vorgaben exakt ausgeführt worden sind.

Hier sind die Prompts:

Produktion von Meta-Title 

„Ich benötige Meta-Title zu verschiedenen Keywords der Marke <Marke>. Im Titel muss das Keyword jeweils am Anfang stehen, die Marke nach einem | am Ende. Denke daran, dass der Title maximal 55 Zeichen lang sein darf: Bitte gestalte die Titel nach folgendem Beispiel: <Beispiel>.

Ich benötige jeweils drei Title-Vorschläge zu folgenden Keywords: <Keyword1>, <Keyword2>, <Keyword3>, ... Bitte clustere das Ergebnis je Keyword in einer Tabelle.“ 

Analog dazu kann KI passende Meta-Descriptions entwerfen:

"Ich benötige Meta-Descriptions zu verschiedenen Keywords der Marke <Marke>. Diese sollen das Hauptkeyword enthalten, bis zu drei USPs aufzählen und mit einem CtA enden. Ziel ist es, die Klickwahrscheinlichkeit zu erhöhen. Der Nutzer soll sich auf der Produktseite informieren und kann dort auch direkt kaufen. Bitte denke daran, dass die Description maximal 155 Zeichen lang sein darf. Orientiere dich bei den Descriptions an folgendem Beispiel: <Beispiel>

Ich benötige jeweils drei Description-Vorschläge zu folgenden Keywords: <Keyword1>, <Keyword2>, <Keyword3>, ... Gib das Ergebnis in Tabellenform sortiert nach Keywords aus.“ 

Zuverlässigkeit: 75 Prozent

Empfohlene KI: ChatGPT ab Version 3.5 

Wie die Produktion von Meta-Daten sind auch die Ermittlung von Nutzerfragen, im Fachjargon W-Fragen genannt, sowie die hieraus abgeleitete Produktion von FAQ-Inhalten ein Standardprocedere und eine wiederkehrende Aufgabe im SEO-Redaktionsalltag.

Die Beantwortung der richtigen W-Fragen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass an der Thematik interessierte Nutzer:innen den Weg auf die Seite finden. Zur Ermittlung der passenden W-Fragen gibt es zahlreiche spezialisierte Tools. Auffällig ist, dass die verschiedenen SEO-Anwendungen zur W-Fragen-Ermittlung eine Vielzahl sehr detaillierter Fragen liefern. KI bleibt bei dieser Aufgabe an der Oberfläche und reflektiert vorwiegend allgemeinere Fragen nach dem Was, dem Wie und dem Warum. Daher sei an dieser Stelle immer auch die Verwendung spezialisierter Tools empfohlen, die einen nochmals tieferen Einblick in die Gedankenwelt der Nutzer:innen erlauben.

Wo es KI an Tiefgang mitunter mangelt, macht vor allem Bard dies mit dem Full-Service-Gedanken mehr als wieder wett. Denn anders als reine W-Fragen-Tools können ChatGPT und Bard auch gleich die passenden Antworten liefern. So lässt sich ein erster Entwurf für ein FAQ-Modul binnen weniger Minuten komplett betexten. Unsere Empfehlung liegt in diesem Anwendungsfall klar bei Bard. ChatGPT hat keinen Zugriff auf Datenauswertungen, leitet Fragen und Antworten daher rein auf Basis der Wortfolgewahrscheinlichkeit ab.

Bard ist hier als Google-Anwendung einen entscheidenden Schritt weiter. Gefragt nach der Methodik zur Ermittlung der wichtigsten Fragen, antwortet Bard: „In diesem Fall wurden die Daten aus Suchmaschinen-Logdateien verwendet.“ Das System hat also bereits Zugriff auf Google-Daten und kann hieraus einen Mehrwert erzeugen.

Der Prompt zur W-Fragen-Ermittlung gestaltet sich dann denkbar einfach:

„Liste mir die <Anzahl> am häufigsten gestellten Nutzerfragen zum Keyword <Thema> für eine suchmaschinenoptimierte Landingpage.“

In einem zweiten Schritt erfolgt die KI-basierte Produktion eines ersten FAQ-Entwurfs:

„Bitte beantworte die <Anzahl> aufgelisteten Fragen. Ziel ist es, das Informationsbedürfnis des Nutzers zu befriedigen. Die Antworten sollten jeweils maximal <Anzahl> Zeichen lang sein.“

Die Einschränkung der Zeichenzahl soll helfen, die KI-Kreativität in Grenzen zu halten. Das Ergebnis ist in vielen Fällen bereits recht nah an dem, was im Kundenprojekt gefordert wird. Fakten müssen jedoch überprüft werden und wie immer sollte der Entwurf Ausgangspunkt der redaktionellen Bearbeitung sein.

Zuverlässigkeit: nahe 100 Prozent

Empfohlene KI: Bard 

Nicht immer starten SEO-Redakteur:innen mit einem weißen Blatt Papier ins Kundenprojekt. Häufig sind bereits Inhalte vorhanden, die aber entweder keiner klaren Struktur folgen, inhaltlich inkohärent aufgebaut sind oder schlicht in Stil und Ton nicht an die Zielgruppe angepasst wurden. Anstatt diese Inhalte nun zu entsorgen und bei null anzufangen, kann es sinnvoll sein, Vorhandenes zu nutzen. KI-Instrumente können dabei helfen, größere Textmengen in kurzer Zeit zu überarbeiten. Etwa, wenn der Stil vereinheitlicht, modernisiert oder die Nutzeransprache direkter gestaltet werden soll. So können etwa Texte, die zu passiv argumentieren, durch KI aktiver formuliert werden.

Die Art der Überarbeitung wird durch die konkreten Anforderungen im Kundenprojekt definiert. Daher kann es in diesem Nutzungsszenario keinen allgemeingültigen Prompt geben. Vielmehr ist auch schon beim Prompting die Kreativität der Redakteure und Redakteurinnen gefragt.

Überlegungen, die einer KI-Überarbeitung vorangehen müssen: 

• Wie sollen Inhalte überarbeitet werden? 

• Welchen Output möchte ich erhalten? 

• Welche Informationen benötigt die KI, um optimierte Inhalte zu liefern? 

Beispiel-Prompt aus der Überarbeitung eines alten Kundentextes – Thema und Inhalte ergeben sich hierbei aus dem Ursprungstext:

„Bitte überarbeite einen vorhandenen Webseitentext. Gestalte die Inhalte so um, dass sich diese als persönliche Empfehlung und aktive Hilfe für den Nutzer lesen. Der Autor spricht aus eigener Erfahrung als Experte. Der Text soll wie eine persönliche Empfehlung klingen, die den Leser detailliert zum Thema informiert. Der Leser wird direkt angesprochen und geduzt. Der Schreibstil soll dabei locker und an eine junge Zielgruppe gerichtet sein. Anglizismen sind erlaubt. Ergänze zum Abschluss jedes Absatzes einen persönlichen Tipp des Autors.“

Zuverlässigkeit: 85 Prozent

Empfohlene KI: ChatGPT ab Version 3.5 

Im redaktionellen Umfeld kann die vollständige Produktion eines Textes mit KI wohl als Königsdisziplin gelten. In den bisherigen Anwendungsfällen wurde künstliche Intelligenz mit bereits vorhandenen Inhalten oder aber innerhalb klarer Anweisungen in ein Kreativ-Korsett gezwängt, welches dem Hang zur Halluzination klare Grenzen setzt. In der Textproduktion kommen wir aber nicht umhin, ChatGPT, Bard oder auch JasperAI von der Leine zu lassen. Allerdings haben bis dato alle KI-Angebote Schwierigkeiten in der Umsetzung komplexer Texter-Briefings, wie sie im Redaktionsalltag die Regel sind. In zahlreichen Versuchen ist es uns nicht einmal gelungen, Kundenvorgaben vollständig durch eine KI umsetzen zu lassen. Ziel kann es daher nur sein, mit Hilfe künstlicher Intelligenz einen ersten Textentwurf zu erstellen, der durch eine Redakteurin oder einen Redakteur veredelt und an die exakten Kundenvorstellungen angepasst wird.

Dieses Vorgehen ist nicht nur zur Qualitätssicherung dringend empfohlen. Eine umfassende redaktionelle Überarbeitung stellt zudem sicher, dass die Vorgaben des deutschen Urheberrechts eingehalten und rechtssichere Texte abgeliefert werden können. Als Faustregel gilt: Damit ein Text urheberrechtlich geschützt ist, müssen mindestens 50 Prozent + 1 Wort aus menschlicher Feder stammen.

Doch wie bekomme ich die KI dazu, einen Basistext zu schreiben, mit dem die Redaktion dann weiterarbeiten kann? In der Praxis zeigt sich, dass die Systeme Kontext benötigen, um Aufgabenstellung und Zielsetzung zu verstehen.

Folgende Informationen sollten daher im Prompt enthalten sind:

• Wer ist der Sender? 

• Wer ist der Empfänger? 

• Welches Thema wird behandelt? 

• Welches Ziel wird verfolgt? 

• Sind inhaltliche Besonderheiten zu beachten? 

• Informationen zu Stil/Tonalität 

• Länge und Aufbau des Entwurfs

Beispiel-Prompt:

„Du bist ein <Spezifikation Sender>. Verfasse einen Webseitentext zum Thema <Thema> für die Zielgruppe <Spezifikation Empfänger>. Gehe zunächst auf die typischen Risiken ein <Spezifikation inhaltliche Besonderheiten>. Der Text soll die Vorteile <Spezifikation inhaltliche Besonderheiten> auflisten sowie die wichtigsten Fragen rund um das Thema beantwortet. Ziel ist es, den Nutzer dazu zu animieren, <Zielsetzung>. Der Leser wird direkt angesprochen, er wird gesiezt. Der Text soll zwischen 2.500 und 3.000 Zeichen lang sein“.

Im Ergebnis haben wir zu verschiedenen Themen und Zielsetzungen Texte erhalten, die einen ausreichend guten Grundstock zur Weiterverarbeitung boten. Natürlich kann dies nicht der Weisheit letzter Schluss sein. Generell kann festgestellt werden, dass das Ergebnis bis zu einem gewissen Grad besser wird, je mehr Kontext der KI mitgegeben wird. Dies hat jedoch auch Grenzen, weil zu viel Komplexität nicht mehr korrekt umgesetzt wird. Allgemeingültige Aussagen können daher nicht getroffen werden. Im konkreten Anwendungsfall macht erst der Versuch wirklich klug.

Zuverlässigkeit: 45 Prozent

Empfohlene KI: ChatGPT ab Version 3.5

Richtig verwendet, ist künstliche Intelligenz eine wertvolle Unterstützung im redaktionellen Alltag. In den gezeigten Anwendungsfällen, und einigen mehr, setzt diva-e KI bereits erfolgreich ein. Weitere Use Cases werden in der Redaktion fortlaufend getestet. Die Entwicklung in diesem Bereich ist rasant und wozu die Systeme in einigen Jahren in der Lage sein werden, lässt sich heute noch nicht sagen. Wo die Zuverlässigkeit momentan noch nicht zu 100 Prozent gegeben ist, kann dies morgen schon der Fall sein. Sicher ist, dass KI die eigenen Grenzen weiter verschieben und künftig neue Aufgaben übernehmen wird. Wir werden diesen Prozess begleiten und die neuen Möglichkeiten effizient für unsere Kunden nutzen.

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