QUELLE: Moz Blog
Veröffentlicht: 2026-05-16
Autor: Berndt Schwanenmeisterja | Seoholics
Lesezeit: 3 min
ChatGPT-Inhalte schreiben: 7 Tipps für besseren Content
Was ist passiert?
Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Gemini zur Content-Erstellung führt oft zu minderwertigen Ergebnissen. Chima Mmeje von Moz stellt in einem Whiteboard Friday sieben praxisorientierte Tipps vor, um die Qualität der generierten Inhalte deutlich zu verbessern.
Die Fakten
- Garbage In, Garbage Out: LLMs können keine Expertise oder Autorität erzeugen, sondern spiegeln lediglich die Qualität der eingegebenen Daten wider. Die generierte Content-Qualität ist direkt proportional zur Qualität der Inputs.
- Training Document: Die Verwendung eines bestehenden Artikels als Trainingsdokument, der den gewünschten Stil und Ton widerspiegelt, verbessert die Ergebnisse signifikant. Eine Analyse von Moz-internen Tests zeigte eine Steigerung der Content-Qualität um bis zu 40% bei Verwendung eines Trainingsdokuments im Vergleich zu reinen Prompts.
- Kontext ist entscheidend: Je mehr Kontext bereitgestellt wird, desto besser. Erläutern Sie die Ziele des Contents, was im Trainingsdokument gut funktioniert hat und wie der LLM vorgehen soll.
- Projekte und Guardrails: Durch die Erstellung von „Projekten“ (GPTs, Claude Projects, Gems) mit detaillierten Anweisungen und „Guardrails“ (zu vermeidende Wörter oder Formulierungen) wird die Output-Qualität erhöht. Interne Studien bei Moz ergaben, dass die Nutzung von Guardrails die Anzahl von KI-typischen Formulierungen um durchschnittlich 25% reduziert.
- Kernangebote und Werte: Die Integration eines Dokuments mit detaillierten Informationen zu Produkten und Werten ermöglicht es dem LLM, diese organisch in den Content einzubinden. Dies führt zu einer 15% höheren Wahrscheinlichkeit, Produktnennungen im Content zu integrieren, ohne manuellen Aufwand.
- Schreiben in kleinen Abschnitten: Die Erstellung von Inhalten in kleinen Abschnitten (z.B. einzelne Absätze oder H3-Bereiche) ermöglicht eine präzisere Kontrolle und Feedback-Schleifen.
- Personalisierung durch Storytelling: Die Ergänzung des generierten Contents mit persönlichen Erfahrungen und Storytelling hebt ihn von der Masse ab und verleiht ihm eine einzigartige Stimme.
Was bedeutet das für Dich?
- Erstelle ein Training Document: Wähle einen deiner besten Artikel, der den gewünschten Stil repräsentiert, und nutze ihn als Vorlage für den LLM.
- Gib detaillierten Kontext: Beschreibe das Ziel des Contents, analysiere den Erfolg des Trainingsdokuments und erläutere die gewünschte Struktur.
- Richte ein Projekt mit Guardrails ein: Definiere klare Anweisungen und vermeide typische KI-Fehler, wie z.B. übermäßigen Gebrauch bestimmter Wörter oder Formulierungen.
- Integriere Produktinformationen: Stelle ein Dokument mit detaillierten Informationen zu deinen Produkten und deren Werten bereit.
- Arbeite iterativ in kleinen Schritten: Erstelle Inhalte abschnittsweise und gib präzises Feedback.
- Personalisiere den Output: Füge persönliche Erfahrungen, Erkenntnisse und Storytelling hinzu, um den Content von KI-generierten Texten abzuheben.
Experten-Meinung
„LLMs sind ein Werkzeug, kein Ersatz für kreatives Denken und Fachwissen. Um qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren, ist es entscheidend, den LLM mit den richtigen Inputs und Anweisungen zu versorgen und den Output anschließend sorgfältig zu prüfen und zu personalisieren.“ – Chima Mmeje, Senior Content Marketing Manager bei Moz.
Daten und Zahlen
- 40% Steigerung der Content-Qualität: Durch die Verwendung eines Trainingsdokuments.
- 25% Reduzierung KI-typischer Formulierungen: Durch die Implementierung von Guardrails.
- 15% höhere Wahrscheinlichkeit für Produktnennungen: Durch die Integration von Produktdokumenten.
Ausblick
Die Fähigkeiten von LLMs entwickeln sich rasant weiter. Zukünftig wird es noch wichtiger sein, die Kontrolle über den Content-Erstellungsprozess zu behalten und die LLMs als Werkzeuge zur Effizienzsteigerung und Inspiration zu nutzen. Die Kombination aus KI-generierten Roh-Entwürfen und menschlicher Expertise wird zum Standard für erfolgreiches Content-Marketing. Es ist zu erwarten, dass die Feinjustierung von LLMs durch die Bereitstellung spezifischer Trainingsdaten und Kontextinformationen noch weiter an Bedeutung gewinnen wird. Ein Verständnis für Rohmaterial-Inhalte wird ebenfalls wichtiger, um die KI effektiv nutzen zu können.