SEO mit ChatGPT: Prompts und Beispiele

Von:

Udo Raaf

Aktualisiert: 27.11.2025

Dieser Beitrag zeigt, welche Art von Content weiterhin Relevanz besitzt, wo KI-Modelle wie ChatGPT unterstützen können und warum redaktionelle Verantwortung unverändert notwendig bleibt.

Was gute Texte in der SEO heute leisten müssen

Ein SEO-Text hat ein klares Ziel: die Suchintention erfüllen und gleichzeitig auf die Unternehmensziele einzahlen. Dabei steht die konkrete Problemstellung der Nutzerinnen und Nutzer im Mittelpunkt.

Ein Beispiel:
Wer „beste Tennisschläger 2026“ sucht, erwartet einen Vergleich, Erfahrungen und Bewertungen, keine allgemeine Beschreibung. Inhalte, die diese Absicht verfehlen, verlieren an Relevanz.

Gute SEO-Texte beantworten nicht nur eine Frage, sondern bieten Orientierung, Entscheidungshilfen und eine nachvollziehbare Einordnung des Themas. Kurze Definitionen reichen heute nicht mehr aus, es gibt keinen Mangel an Informationen, sondern einen Überfluss. Jeder neue Text muss heute einen echten Mehrwert bieten. Das macht die Contentarbeit aufwendiger.

EEAT als Qualitätsmaßstab

Google nutzt das EEAT-Modell (Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness) weiterhin als Leitlinie für die Bewertung von Inhalten.

Wichtige Fragen sind:

• Ist der Autor als Entität bekannt und vertrauenswürdig?
• Bringt der Autor eigene Erfahrungen ein?
• Sind die Aussagen nachprüfbar durch Quellen?

Erst wenn alle 3 Fragen mit ja beantwortet werden können, gilt ein Text als vertrauenswürdig.

Im Kontext von AI Overviews gewinnt dieser Punkt immer mehr an Bedeutung, je mehr KI-generierte Spam-Texte und Fake-News veröffentlicht werden. 

Inhalte, die keinen eigenen Mehrwert bieten, lassen sich leicht durch KI-generierte Zusammenfassungen ersetzen. Differenzierung entsteht durch Erfahrung, Daten und klare Expertise.

Wie ChatGPT Texte für SEO erstellt – und wo die Grenzen liegen

ChatGPT erzeugt Texte auf Basis statistischer Muster. Das Modell erkennt sprachliche Strukturen, aber keine Bedeutung im fachlichen Sinne.

Damit eignet sich ChatGPT als Werkzeug im redaktionellen Prozess, ersetzt aber nicht die fachliche Bewertung.

Schnelligkeit und Struktur statt Tiefe

ChatGPT kann die Vorbereitung beschleunigen und erste Entwürfe liefern, sofern ein ausführliches Briefing als Prompt vorgegeben wurde. Gerade bei umfangreichen Themen kann eine automatische Strukturierung hilfreich sein.

KI-Texte basieren auf Wahrscheinlichkeiten, nicht auf Expertise und lesen sich nicht immer gut. Fehler entstehen dort, wo das Modell ohne Grounding Annahmen trifft oder Inhalte erzeugt, die auf keiner nachvollziehbaren Quelle beruhen. Und das ist nur durch ausführliche Recherche zu verhindern.

Ungeprüfte KI-Texte bergen das Risiko von:

• falschen Fakten
• juristischen Fehlern
• fehlender Einordnung
• oberflächlicher, floskelhafter Darstellung

KI gibt wieder, was in den Trainingsdaten oder im Internet vorhanden ist, ob das stimmt, kann kein Sprachmodell nachprüfen. Die rechtliche Verantwortung für veröffentlichte Inhalte liegt immer beim Anbieter, der die Texte veröffentlicht. Eine redaktionelle Prüfung und Überarbeitung ist also in jedem einzelnen Fall unerlässlich.

Optimierte Texte mit echten SEO-Daten

Ein Tool, das den redaktionellen Prozess sinnvoll unterstützen kann, ist der SISTRIX Content Assistant AI. Er verbindet die KI Funktionen von GPT 5.1 mit den SEO Daten aus SISTRIX und hilft dabei, Inhalte strukturiert und datenbasiert zu erstellen.

Der Content Assistant unterstützt die gesamte Texterstellung an einer Stelle. Er hilft bei der Keywordrecherche und zeigt das relevante Wettbewerbsumfeld, erstellt automatisch ein Briefing und schlägt eine passende Struktur vor. Im Content Editor stehen Funktionen wie AI Schreiben, Ideen Brainstorming und Pro contra Listen zur Verfügung. Bei Bedarf können komplette Textvorlagen genutzt werden wie Blogbeiträge, Produktbeschreibungen, Kategorietexte oder Checklisten.

Durch die Nutzung der SISTRIX Datenbasis entstehen Inhalte, die fachlich sauber aufgebaut sind und zu echten Suchanfragen passen. Kollaboratives Arbeiten, eine integrierte Plagiatsprüfung und die gemeinsame Entwicklung von Briefings runden den Workflow ab und sorgen dafür, dass die Content Erstellung zuverlässig und effizient gelingt.

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Welche Inhalte in Zukunft noch gefragt sind

Da KI-Systeme generische Inhalte leicht reproduzieren oder durch AI Overviews ersetzen können, steigt die Bedeutung von Inhalten, die nicht automatisierbar sind.

1. Erfahrungsbasierter Content
   • Praxisberichte, Tests und eigene Nutzungserfahrungen schaffen Vertrauen und liefern Signale, die KI-Modelle nicht generieren können.
2. Daten, Analysen, Meinung, News
   • Eigene Auswertungen, Branchenanalysen und nachvollziehbare Stellungnahmen erzeugen Autorität. Branchen-News zeigen Kompetenz. Die Grundlage sollten klare Methoden und transparente Daten sein.
3. Kompetente Einordnung
   • Die Erfahrung der Autorinnen und Autoren ist ein entscheidender Unterschied. Fachliche Interpretation wird wichtiger als reine Wissensvermittlung.
4. Fachliche Relevanz
   • Wer ein Thema versteht, kann Zusammenhänge aufzeigen und Prioritäten setzen. KI kann formulieren, aber nicht einschätzen, was für die Zielgruppe wichtig ist.
5. Zitierbare Antworten
   • AI-zitierbare Inhalte bestehen aus klar segmentierten, kleinsten Antwortbausteinen. Die Struktur ermöglicht es einer KI, Informationen ohne Interpretationsaufwand zu extrahieren.
   • Dazu gehören:
     • Listenformate 
     • Schritt-für-Schritt-Anleitungen (<ol>)
     • klar definierte Abschnitte für komplexe Themen (z. B. Symptome → Ursachen → Diagnose → Behandlung)
     • Tabellen für Datenpunkte (<table>)
     • FAQ-Blöcke für typische Zusatzfragen
   • Je präziser die Bausteine, desto höher die Wahrscheinlichkeit, als Grundlage einer AI-Antwort genutzt zu werden.
6. Aktuelle Inhalte
   • Eine KI benötigt klare Signale, um einer Quelle zu vertrauen. Neben inhaltlicher Qualität zählen maschinenlesbare Hinweise auf Autorität und Aktualität (“Zuletzt aktualisiert am…”).
7. Maschinenlesbarkeit und Seitenarchitektur 
   • Damit KI-Systeme Inhalte zuverlässig verstehen und segmentieren, müssen Seiten technisch sauber ausgezeichnet sein.
   • Wichtige Elemente:
     • semantisches HTML (<main>, <article>, <section>)
     • durchgängige id-Attribute für alle Überschriften
     • Inhaltsverzeichnis mit klarer 1:1-Verlinkung auf Abschnittsanker
     • stabile Attribute wie data-qa oder data-testid für strukturierte Datensammlungen
     • klare Trennung zwischen Inhalt und Layout
   • Je eindeutiger ein Text technisch strukturiert ist, desto einfacher kann eine AI einzelne Abschnitte extrahieren und korrekt zitieren.

Praxis: ChatGPT für SEO mit SISTRIX-Daten verwenden

ChatGPT bietet dann die besten Ergebnisse, wenn die Prompts präzise sind und auf realen Daten basieren.

1. Keyword-Cluster analysieren
   • Prompt: „Erstelle aus dieser Keywordliste Cluster und passende Content-Formate. Berücksichtige die Suchintention.“
2. Nutzerfragen aus Long-Tail-Keywords
   • Prompt: „Formuliere typische Nutzerfragen aus diesen Long-Tail-Keywords für einen FAQ-Bereich.“
3. Keywordliste für semantische Gliederungen
   • Prompt: „Erstelle eine Gliederung zu ‚Rechnungsvorlage Kleinunternehmer‘ unter Berücksichtigung relevanter Keywords.“
4. SERP-Konkurrenz analysieren
   • Prompt: „Erkläre anhand dieser Sichtbarkeitsdaten, wo Differenzierung möglich ist.“
5. Titles und Meta Descriptions generieren
   • Prompt: „Erstelle fünf Title-Tag-Varianten (max. 60 Zeichen) ohne Wiederholungen.“
6. Keywordspam vermeiden
   • Prompt: „Schreibe eine Einleitung (max. 80 Wörter) mit natürlicher Keyword-Nutzung.“
7. Mehrsprachige Inhalte
   • Prompt für Lokalisierung: „Übersetze und lokalisiere folgenden Text für den US-Markt. Berücksichtige diese Keywords …“

ChatGPT ist ein Werkzeug – kein Ersatz für Strategie und Qualität

ChatGPT kann Strukturen liefern, Prozesse beschleunigen und Varianten erzeugen.
Dennoch bleibt SEO ein strategischer Prozess, der fachliche Bewertung, Zielgruppenkenntnis und redaktionelle Verantwortung benötigt.

Relevanz entsteht durch Expertise, Erfahrung und Kontext – nicht durch automatisierte Masse.