Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Wie deine digitale Identität das neue SEO ist – und warum Google Autoren mehr vertraut als Inhalten im Mehrklicks-Wissensportal.
Die Inhalte beschreiben Methoden und Strukturen, mit denen wir Marken für KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar machen.
Eine thematische Einordnung und die operative Umsetzung findest du auf der Seite Agentur für KI-Sichtbarkeit.
Ich erinnere mich an einen Kunden, einen aufstrebenden Finanz-Blog. Der Content war brillant: tiefgründig, verständlich, besser als 90 % der Konkurrenz. Der Autor war ein begnadeter Schreiber. Das Problem? Er war nur das – ein Schreiber. Kein zertifizierter Finanzberater, kein ehemaliger Banker, kein anerkannter Ökonom.
Bei Google dümpelte der Blog auf Seite drei. In den Antworten von ChatGPT und Perplexity tauchte er nie auf. Gar nicht.
Da wurde meinem Kunden klar: KI-Systeme und moderne Suchmaschinen lesen nicht nur, was du schreibst. Sie prüfen vor allem, wer du bist. Das ist die Welt von YMYL, in der deine Expertise keine Marketing-Floskel, sondern eine technische Notwendigkeit ist.
YMYL steht für ‚Your Money or Your Life‘ – Googles interne Bezeichnung für Themen, bei denen falsche Informationen das Leben, die Gesundheit, die finanzielle Stabilität oder das Glück eines Menschen ernsthaft beeinträchtigen können.
Denk an:
Bei diesen Themen ist das Risiko einfach zu hoch. Google und KI-Systeme wie Gemini oder Perplexity können es sich nicht leisten, hier Müll zu empfehlen. Deshalb schalten sie in einen extrem strengen Prüfmodus. Und das Herzstück dieser Prüfung ist nicht dein Text, sondern dein Autor.
Um die Qualität von YMYL-Inhalten zu bewerten, nutzt Google das E-E-A-T-Framework. Dabei handelt es sich nicht um einen Rankingfaktor, den du mit ein paar Tricks optimieren kannst, sondern um eine fundamentale Logik, die tief in den Algorithmen und den Richtlinien für menschliche Quality Rater verankert ist.
Für YMYL-Themen sind Expertise und Autorität nicht verhandelbar. Ein talentierter Hobby-Investor hat vielleicht Erfahrung, aber ihm fehlt die nachweisbare Expertise und Autorität eines lizenzierten Finanzanalysten. Und genau das ist der Punkt, an dem die meisten scheitern. Sie glauben, guter Content reicht. Aber die Maschine fragt: ‚Wer bist du, dass ich dir glauben sollte?‘
Du denkst, das ist nur ein Google-Thema? Falsch. KI-Antwortmaschinen sind noch strenger.
Wenn du Perplexity eine medizinische Frage stellst, sucht das System nicht nach dem besten Blogartikel. Es sucht nach Antworten aus etablierten Quellen wie der Mayo Clinic, dem Robert Koch-Institut oder wissenschaftlichen Publikationen auf PubMed. Warum? Weil die Autoren dort verifizierte Entitäten sind. Ihre Namen sind mit Institutionen, Studien und Referenzen verknüpft.
Ein anonymer Blogbeitrag ist für eine KI wertloser Datenmüll. Eine Aussage von Dr. med. Anna Schmidt, Kardiologin am Universitätsklinikum Heidelberg und Autorin von drei Fachartikeln, ist ein vertrauenswürdiger Datenpunkt.
Deine wichtigste Aufgabe lautet deshalb: Verwandle deinen Autor von einem Namen in eine maschinell lesbare Entität.
Es reicht nicht, einen Experten zu haben. Du musst seine Expertise für Maschinen übersetzen. Eine ‚Über mich‘-Seite ist ein guter Anfang, aber für eine KI ist das nur unstrukturierter Text. Du musst die Fakten in einer Sprache liefern, die sie versteht: strukturierte Daten.
Hier ist dein Schlachtplan:
Setz dich mit deinem Experten zusammen und erstelle eine lückenlose Liste seiner Qualifikationen. Das ist keine Marketing-Übung, das ist Datenerfassung.
Jeder dieser Punkte ist ein Trust-Signal. Je mehr du davon hast, desto stärker wird das Profil deines Autors als Entität.
Jetzt kommt der entscheidende technische Schritt. Du musst diese Informationen mit Schema.org Markup direkt in den Code deiner Website einbetten. Die wichtigste Auszeichnung ist Person.
So baust du ein maschinenlesbares Autorenprofil auf:
Ein vereinfachtes Beispiel im JSON-LD-Format könnte so aussehen:
{ '@context': 'https://schema.org', '@type': 'Person', 'name': 'Dr. med. Max Mustermann', 'jobTitle': 'Facharzt für Innere Medizin', 'worksFor': { '@type': 'Hospital', 'name': 'Klinikum Beispielstadt' }, 'alumniOf': { '@type': 'CollegeOrUniversity', 'name': 'Universität Heidelberg' }, 'hasCredential': { '@type': 'EducationalOccupationalCredential', 'name': 'Approbation als Arzt' }, 'knowsAbout': 'Kardiologie', 'sameAs': [ 'https://www.linkedin.com/in/maxmustermann', 'https://www.aerztekammer-beispiel.de/mitglieder/maxmustermann' ], 'publication': 'https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1234567'}Mit diesem Code sagst du der Maschine nicht mehr: ‚Hier ist ein Text von Max Mustermann.‘ Du sagst stattdessen: ‚Dieser Text wurde von der Entität Dr. med. Max Mustermann verfasst, einem approbierten Arzt der Universität Heidelberg, der am Klinikum Beispielstadt arbeitet, in Kardiologie bewandert ist und dessen Identität durch diese externen Profile bestätigt wird.‘
Das ist der Unterschied zwischen Rauschen und Relevanz.
Wenn du in den Bereichen Finanzen, Medizin oder Recht Content erstellst, hör auf, dich auf Keywords zu konzentrieren. Deine wichtigste Ressource ist nicht dein CMS, sondern dein Experte.
Die alte SEO-Welt war textzentriert. Die neue Welt der KI-Sichtbarkeit ist entitätenzentriert. Maschinen bauen ihre Wissensgraphen auf der Grundlage von vertrauenswürdigen, verifizierbaren Entitäten auf. Wenn dein Autor keine solche Entität ist, existiert dein Content für die wichtigen Fragen deiner Zielgruppe einfach nicht.
Investiere nicht in mehr Text. Investiere in nachweisbare Autorität. Finde echte Experten, dokumentiere ihre Qualifikationen akribisch und übersetze sie in die Sprache der Maschinen. Denn in der Welt von ‚Your Money or Your Life‘ gewinnt nicht der beste Schreiber, sondern der glaubwürdigste Experte.
Berühmtheit ist irrelevant. Was zählt, ist die Nachweisbarkeit der Qualifikationen. Eine ärztliche Approbation, ein anerkannter Studienabschluss oder die Mitgliedschaft in einem Berufsverband sind für eine Maschine wertvoller als 100.000 Instagram-Follower. Dokumentiere, was vorhanden ist.
Nein. Das ist der schnellste Weg in die Unsichtbarkeit. KI-Systeme und Google gleichen Daten über das gesamte Web ab (sameAs-Links). Wenn die Person keine echten digitalen Fußspuren wie ein LinkedIn-Profil, Publikationen oder Verbandsregister hat, wird das Lügengebäude sofort entlarvt. Das schadet deiner gesamten Domain.
Eine ‚Über uns‘-Seite ist für Menschen da. Schema-Markup ist für Maschinen. Beides ist wichtig, aber nur strukturierte Daten ermöglichen es einer KI erst, die Fakten über deinen Autor schnell und zuverlässig zu validieren und mit anderen Datenquellen im Knowledge Graph zu verknüpfen.
Die gängigste Methode ist JSON-LD, ein Skript, das du in den head-Bereich deiner Autorenseite einfügst. Viele moderne CMS wie WordPress bieten Plugins (z. B. Rank Math, Yoast SEO), die dir dabei helfen, Person Schema zu erstellen, ohne selbst Code schreiben zu müssen.
Nein, das ist das Entscheidende. Diese Logik ist fundamental für alle KI-Gatekeeper. Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Gemini sind darauf trainiert, das Risiko von Falschinformationen zu minimieren. Sie greifen bevorzugt auf Quellen zurück, deren Autoren als vertrauenswürdige Entitäten etabliert sind. Ohne diesen Nachweis bist du für die Ära der Antwortmaschinen irrelevant.