Claude ist ein sehr gutes SEO-Tool und ein sehr schlechter SEO
Schöne neue Welt… Ab sofort übernehmen Claude und Co. unsere Online-Marketing-Arbeiten(?). Wer braucht noch Freelancer, Agenturen oder die ganzen LinkedIn-Gurus mit ihren Weisheiten?
So oder so ähnlich fühlt es sich an, wenn man die Feeds auf diversen Social-Media-Plattformen durchliest. Und die Wahrheit lautet…? Irgendwas in der Mitte. Viele Aussagen darüber, „man benötigt keine Menschen mehr für Online-Marketing-Maßnahmen“, kommen gerade von Menschen, die damit Geld verdienen wollen und ihr eigenes „SEO-Online-Marketing-Automatisierung-KI-System“ an den Mann (und die Frau) bringen wollen.
Die Wahrheit ist folgende: Die KI hilft! Sie hilft dir bei deinen täglichen Routine-Aufgaben, du kannst Ideen und Strategien validieren, Themenrecherche betreiben und auch Content (unter Vorsicht!) produzieren. Doch wer bei Google und in KI-Chats vorne stehen will, benötigt weit mehr als 08/15-SEO-Weisheiten. Besonders, weil KIs gerne Dinge hinzudichten, krasse Fehlentscheidungen machen und Tokens so schnell verbrauchen, dass es deine Kreditkarte kaum aushalten kann.
Nein, Claude und Co. werden keinen Freelancer und erst recht keine Agenturen ersetzen, weil die KI einfach nur ein Tool ist. Der Mensch lenkt das Tool, und nur durch den Menschen schafft man es, weg von 08/15-Ergebnissen, hin zu echter SEO- (und GEO-)Performance.
Wo die KI dir bei SEO helfen kann und wo du Menschen brauchst, erzähle ich dir in diesem Beitrag.
Unsere Learnings aus drei Jahren KI
Seit Ende 2023 laufen bei uns KI-Modelle bei vielen Projekten mit: bei der klassischen Keyword-Recherche, in der Wettbewerbsanalyse, beim Validieren von Ideen und so weiter. In dieser Zeit haben wir zwei wichtige Dinge für uns gelernt.
- Gibst du der KI eine klare und leicht bis mittelschwer zu lösende Aufgabe, können die Ergebnisse überzeugen.
- Sobald man der KI die Entscheidung überlässt, was zu tun ist, wird sie unzuverlässig – und zwar auf eine Art, die man ohne Fachwissen oft nicht bemerkt. Wir haben Empfehlungen von der KI gelesen, die auf den ersten Blick plausibel klangen und bei genauem Hinsehen bestehende Seiten dupliziert, Seiten mit viel Traffic aus dem Index genommen oder funktionierende Weiterleitungen zerstört hätten.
Die KI macht also Fehler (wer hätte das gedacht?) – und zwar krasse Fehler, hat dabei aber ein so enormes Selbstbewusstsein, dass selbst Pinocchio eifersüchtig werden würde!
Nein, das ist keine Behauptung von uns allein: Anderen geht es genauso.
Zum Beispiel zeigt das dieser Bericht auf Search Engine Land: Use Claude for SEO, don’t let Claude do SEO. Der Autor Scott ließ Claude SEO-Empfehlungen für die eigene Website umsetzen. Claude legte neue Seiten wie /seo-grader und /content-grader an und passte Title Tags und Überschriften an; tatsächlich waren es Kopien der Startseite unter neuen URLs. Nach sechs Monaten standen diese Seiten in der Search Console bei null Impressionen und null Klicks.
Auch deutsche Kollegen berichten Ähnliches, etwa in diesem LinkedIn-Posting: linkedin.com/…/gM8ynQmi. Dort hat die von Claude erstellte Disavow-Datei die Sichtbarkeit ordentlich zerlegt.
Die Formel „Claude für SEO nutzen, Claude kein SEO machen lassen“ deckt sich mit dem, was wir aus unseren eigenen Projekten abgeleitet haben.
Die Gründe dafür lassen sich in vier Punkten zusammenfassen.
1. Die Aussagen der KI müssen überprüft werden
Die KI kann leider einige Fehler machen, und diese Fehler passieren regelmäßig, ohne dass ein Laie sie bemerkt. Die KI bleibt dabei stets selbstsicher, sodass Anfänger auf dem Gebiet es nicht einmal wagen würden zu widersprechen. Wer Claude nach dem richtigen hreflang-Tag einer Seite fragt, bekommt eine plausible Erklärung; ob diese Empfehlung für diese Seite und diese Situation stimmt, prüft das LLM natürlich nicht.
Noch ein Beispiel: Eine Empfehlung hätte eine Seite auf noindex gesetzt, die rund 60 Prozent des organischen Traffics eines Kunden bringt – weil das LLM sie anhand der Wortzahl als dünnen, nutzlosen Inhalt eingestuft hatte. Fragt man nach, räumt die KI den Fehler sofort ein. Bis dahin hat es aber jemand umgesetzt, wenn niemand vorher validiert.
Jede Empfehlung muss geprüft werden, bevor sie umgesetzt wird. Das setzt voraus, dass jemand weiß, wonach er suchen muss. Ein Laie erkennt eine falsche Empfehlung nicht, weil sie genauso klingt wie eine richtige. Genau das ist der Unterschied zwischen dem Bedienen eines Tools und dem Beherrschen einer Fachrichtung.
2. Die Strategie einer KI ist Standard
Fragt man Claude nach einer guten SEO-Strategie, kommt eine passable Strategie. Bittet ein Wettbewerber Claude ebenfalls um eine SEO-Strategie, kommt dieselbe Strategie.
Ein Sprachmodell erzeugt das, was in seinen Trainingsdaten am häufigsten als richtig gilt – und das ist per Definition der Durchschnitt dessen, was alle machen. Keyword-Recherche, Suchintention bestimmen, interne Links setzen, E-E-A-T: alles korrekt und bekannt – jedoch auch beim Wettbewerb.
Was eine KI jedoch nicht wissen kann: welche Themen in dieser Nische gerade gefragt sind, welche Probleme deine Zielgruppe aktuell wirklich hat, welche Konkurrenten gerade an Sichtbarkeit verlieren und warum, welches Thema in drei Monaten aktuell wird, weil eine Gesetzesänderung ansteht. Diese Informationen stehen in keinem Trainingsdatensatz. Sie entstehen aus Marktbeobachtung, Kundengesprächen, Sichtbarkeitsdaten und aus der Erfahrung damit, welche Maßnahme in welcher Situation gewirkt hat. Eine Strategie, die sich vom Wettbewerb unterscheidet, braucht genau dieses Wissen – und kann eben nicht von einer KI allein geschaffen werden.
3. Die Konkurrenz nutzt auch KI
KI ist einfach kein bahnbrechender Vorteil mehr, weil sie jeder nutzt. Wenn alle mit denselben LLMs dieselben Strategien fahren und denselben Content produzieren, entscheidet das, was der Mensch mit der KI macht – und das KI-Modell selbst spielt keine Rolle mehr.
Dazu kommt der Punkt mit der Sichtbarkeit: Auf der ersten Seite von Google stehen (meistens) zehn organische Suchtreffer; ab Seite zwei bekommt kaum noch ein Suchergebnis Klicks ab. In einer KI-Antwort von ChatGPT, Perplexity oder Googles KI-Übersicht wird ebenfalls nur eine begrenzte Anzahl an Quellen genannt. Alle anderen Websites existieren für den Suchenden praktisch nicht, sobald sie nicht in den KI-Antworten erscheinen und nicht auf der ersten Seite stehen. Wenn vierzig Konkurrenten mit KI-Hilfe Content zu denselben Themen publizieren, bekommen zwei davon die Sichtbarkeit bzw. gute Rankings. Die Frage ist, welche zwei – und die Antwort hängt nicht vom Einsatz der richtigen KI ab.
4. KI-Content rankt oft schlechter als menschlicher Content
Google bewertet Inhalte nach ihrem Nutzen bzw. Mehrwert für den Leser, unabhängig davon, wie der Content entstanden ist; das steht so in Googles eigenen Richtlinien (Quelle: Google Search Central). Google nennt es so: „Hochwertige Inhalte belohnen, egal wie sie produziert werden“.
Google weist aber auch deutlich darauf hin, dass das massenhafte Erzeugen von Inhalten ohne eigenen Mehrwert ausdrücklich als Spam gilt. So wurden Anfang 2024 einige Websites abgestraft, die gegen diese Richtlinie verstoßen hatten (Quelle: seo-suedwest.de).
Ein KI-Modell hat eben keine eigenen Erfahrungen aus der Praxis. Es kann beschreiben, wie ein Relaunch abläuft, aber nicht, was bei den letzten zwölf Relaunches unserer Kunden schiefging und woran wir es vorher erkannt hätten. Es kann Benchmarks nennen, aber keine eigenen Erfahrungen aus Projekten. Genau diese Bestandteile unterscheiden einen Artikel von den zwanzig anderen, die zum selben Thema mit derselben KI geschrieben wurden. In unseren Projekten schneiden Texte, in denen Fachleute Erfahrung, Zahlen und Haltung eingebracht haben, in der Sichtbarkeit regelmäßig besser ab als Texte, die eine KI allein erzeugt hat.
Was KI im SEO gut kann
KI kann die SEO-Arbeitswelt erleichtern – auch bei unseren täglichen To-dos. ChatGPT, Gemini und vergleichbare Modelle haben unsere Arbeit an mehreren Stellen deutlich beschleunigt, und wir würden nicht gerne zu den Arbeitsweisen von 2022 zurückkehren ;-). Hier ein grober Auszug, wo die KI helfen kann:
- Keywords clustern + Ideen: Tausende Keyword-Ideen sortieren, z. B. nach Search Intent.
- Wettbewerbsanalyse: Content der Top-10-Wettbewerber vergleichen und Lücken finden.
- Erste Entwürfe: Rohfassungen, Gliederungen und Meta-Titles in Varianten erstellen.
- Reguläre Ausdrücke, Skripte, Formeln: Alles, was früher am Syntaxfehler gescheitert ist.
- Datenauswertung: z. B. Daten aus der Search Console analysieren.
In all diesen Fällen liefert die KI dem Menschen die Informationen und Grundlagen für erfolgreiches SEO (und GEO), und ein Mensch entscheidet, was damit gemacht wird.
Was KI im SEO nicht kann
Vier Dinge bleiben beim Menschen – und es sind die vier Dinge, an denen Rankings hängen.
Das Gefühl für den Markt. Welche Suchanfrage einen Kunden bringt und welche nur Traffic, welche Formulierung in dieser Branche üblich ist und welche nach Agentur klingt, wann ein Thema besetzt werden muss und wann es zu spät ist.
Das Timing. Eine Maßnahme im falschen Moment ist eine falsche Maßnahme. Mitten in einem Core Update umzubauen, kurz vor der Saison Seiten zu löschen oder einen Relaunch in die umsatzstärkste Woche zu legen – das verhindert keine KI, weil sie den Kalender des Unternehmens nicht kennt.
Backlinks. Kein Sprachmodell schreibt eine Redaktion an, verhandelt eine Kooperation oder überzeugt einen Verband, eine Studie zu verlinken. Linkaufbau ist Beziehungsarbeit, und die läuft zwischen Menschen.
Die Umsetzung. Eine Empfehlung ist keine Maßnahme. Jemand muss die Weiterleitungen einrichten, das CMS anpassen, mit dem Entwickler sprechen, den Text ins Backend bringen, die Bilder komprimieren und nach vier Wochen prüfen, ob es gewirkt hat. Dieser Teil macht in den meisten Projekten den größten Aufwand aus, und er verschwindet nicht, weil die Analyse schneller geworden ist.
Warum unsere Kunden es trotzdem nicht selbst machen
Die meisten unserer Kunden könnten Claude bedienen. Die Bedienung ist nicht das Problem. Das Problem ist die Zeit, die es braucht, aus dem Werkzeug ein Ergebnis zu machen: die Empfehlungen zu prüfen, die richtigen auszuwählen, sie umzusetzen, die Wirkung zu messen und den nächsten Schritt daraus abzuleiten – Woche für Woche. Ein Geschäftsführer, der das neben seinem eigentlichen Geschäft erledigen will, tut es erfahrungsgemäß drei Wochen lang und dann nicht mehr. SEO wirkt aber über Monate, und die Kontinuität ist der Teil, der am schwersten zu ersetzen ist.
Wir nutzen KI-Tools, damit diese Arbeit schneller und gründlicher erledigt wird. Wir wissen, wann wir welches LLM wofür einsetzen, wann wir seine Antwort übernehmen und wann wir sie verwerfen. Das Ergebnis ist ein anderes als bei jemandem, der einen Prompt eingibt und das Ergebnis veröffentlicht – und der Unterschied zeigt sich weniger im Text als in der Search Console sechs Monate später.
Ja, nutze Claude als SEO-Tool, aber nicht als SEO-Experte
Claude ist ein sehr gutes SEO-Tool, aber ein sehr schlechter SEO. Die KI hilft dir bei Recherche, Analyse und Entwürfen und liefert Informationen, mit denen ein Fachexperte die richtigen Entscheidungen treffen kann. Sie ersetzt weder das Marktgefühl noch das Timing, weder den Linkaufbau noch die Umsetzung – und sie erzeugt Strategien und Texte, die der Wettbewerb in derselben Form ebenfalls bekommt. Wer sich auf den wenigen sichtbaren Plätzen bei Google und in KI-Antworten behaupten will, braucht das, was die KI nicht hat: eigene Erfahrung, eigene Daten und jemanden, der die Arbeit tatsächlich macht.