Risiken von KI-Content: Kann man SEO auf Knopfdruck machen?
Seit einiger Zeit scheinen alle verrückt nach der Künstlichen Intelligenz (KI) zu sein. Plötzlich scheint alles auf Knopfdruck zu gelingen. Automatisch generierte Texte, Bilder, Musik und sogar erste Videos in HD. Doch verfügt die KI über die Fähigkeiten, um für SEO-Zwecke optimierten Content zu erstellen?
Stellen wir uns mal vor, wir würden der KI freie Hand lassen und einen informativen Ratgeber aus dem Glücksspielbereich anfordern. Woher soll die KI ganz genau wissen, welches Casino online mit Lizenz empfehlenswert ist? Und wird sie daran denken, dass man inzwischen solche Angebote nicht mehr als “Casino”, sondern als “Spielothek” bezeichnen muss?
Wir beleuchten heute die Stärken und Schwächen von KI-Content und zeigen in diesem Zusammenhang auch die vielen Limitationen auf, die mit dieser Art der Texterstellung einhergehen.
Wie funktioniert generative KI zur Content-Erstellung?
Ein Knopfdruck und einige Sekunden später ist alles fertig! So sieht es für den Anwender eines KI-Chatbots aus. Doch vorher laufen im Hintergrund verschiedene Prozesse ab, welche den fertigen Content erst möglich machen.
Datenbeschaffung und Vorverarbeitung
Zunächst werden große Mengen an Daten benötigt, um ein generatives KI-Modell zur Content-Erstellung zu trainieren. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel aus Textkorpora, Büchern, Artikeln, Websites oder anderen Textdatenbanken. Die Qualität und Vielfalt der Daten sind ausschlaggebend für die Leistung des KI-Modells.
Nach der Beschaffung müssen die Daten vorverarbeitet werden, um Rauschen zu entfernen, Texte zu normalisieren und sie in ein Format zu bringen, welches für das Modell verarbeitbar ist. Dies kann Schritte wie Tokenisierung, Entfernung von Sonderzeichen, Umwandlung in Kleinbuchstaben und andere Formen der Datenbereinigung umfassen.
Trainingsprozess des Modells
Nach der Vorverarbeitung werden die Daten in das generative KI-Modell eingespeist, das normalerweise ein tiefes neuronales Netzwerk wie ein GPT (Generative Pre-trained Transformer) verwendet. Das Modell lernt, indem es die statistischen Beziehungen zwischen den Wörtern im Text erfasst und Muster erkennt.
Der Trainingsprozess besteht darin, das Modell mit den Daten zu füttern und es zu ermutigen, Vorhersagen über das nächste Wort oder die nächste Textsequenz zu treffen. Durch wiederholtes Training passt sich das Modell an die Daten an und verbessert seine Fähigkeit, natürlichen und kohärenten Text zu generieren.
Generierung von Texten
Sobald das Modell trainiert ist, kann es zur Generierung von Texten verwendet werden. Dabei erhält das Modell einen Anfangstext oder ein bestimmtes Thema als Eingabe und generiert dann fortlaufend Text basierend auf dem gelernten Wissen.
Die KI versucht, einen natürlichen und menschenähnlichen Text zu produzieren, indem es die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes berechnet. Basierend auf dem Kontext der vorherigen Wörter.
Durch die Verwendung von Techniken wie Beam Search oder Sampling kann das Modell Variationen im generierten Text erzeugen und die Qualität der Ausgabe beeinflussen. Der generierte Text lässt sich dann durch weitere Eingaben vom Nutzer verfeinern oder anpassen.
Herausforderungen und Grenzen von generativer KI
Der Hype um generative KI ist absolut nachvollziehbar. Blind vertrauen sollte man ihr deswegen noch lange nicht, denn sie hat auch ihre Grenzen. Diese gilt es zu respektieren, denn bei Missachtung kann dies erhebliche Konsequenzen nach sich ziehen.
Qualitätssicherung und Überwachung
Eines der Hauptprobleme bei der Verwendung von generativer KI zur Content-Erstellung ist die Sicherstellung der Qualität. Da KI-Modelle auf statistischen Mustern basieren und nicht über menschliches Verständnis oder Urteilsvermögen verfügen, können sie ungenaue, inkohärente oder irreführende Texte produzieren.
Daher ist es entscheidend, Mechanismen zur Überwachung und Qualitätskontrolle zu implementieren. Um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte den gewünschten Standards entsprechen. Die menschliche Überprüfung und Anpassung ist also bis auf Weiteres empfehlenswert. Zeitgleich können automatisierte Qualitätsmetriken und kontinuierliches Feedback dafür sorgen, das KI-Modell kontinuierlich zu verbessern.
Genauigkeit, Ethik und rechtliche Aspekte
Es sprechen noch weitere Gründe dafür, die so erstellten Inhalte nicht ohne genaue Überprüfung online zu veröffentlichen:
- KI-Modelle neigen stellenweise zu falschen Werbeversprechen, Wortverwechslungen (Beispiel: Casino statt Spielothek) und geben manchmal völlig falsche Quellen als Referenzen an.
- Manchmal versteht der KI-Chatbot schlichtweg den Prompt nicht und verfehlt dann inhaltlich das Thema. Schlimmstenfalls denkt sich das Modell Content aus, der weit weg von der Wahrheit ist.
- Generative KI-Modelle zur Content-Erstellung werfen auch verschiedene ethische und rechtliche Fragen auf. Solche Modelle lassen sich dazu verwenden, um gefälschte oder irreführende Inhalte zu erstellen. Die dann das Vertrauen der Öffentlichkeit untergraben oder rechtliche Konsequenzen haben.
Richtlinien und Best Practices zu entwickeln, um den Missbrauch von KI-Technologien zu verhindern und die Integrität von Inhalten zu schützen, gilt mittlerweile als Best Practice. Darüber hinaus müssen Datenschutzfragen berücksichtigt werden, insbesondere wenn personenbezogene Informationen in den Trainingsdaten enthalten sind. Dasselbe gilt für sensiblen Content, denn die KI besitzt keine Empathie oder ein psychologisches Feingefühl.
Begrenzungen der aktuellen Technologie
Obwohl generative KI-Modelle enorme Fortschritte gemacht haben, sind sie immer noch mit verschiedenen Einschränkungen konfrontiert. Dazu gehören Probleme wie mangelnde Kohärenz und Konsistenz im generierten Text, Schwierigkeiten bei der Beherrschung von spezifischen Stilen oder Themen und die Neigung zu Bias oder Stereotypen basierend auf den Trainingsdaten.
Darüber hinaus sind KI-Modelle oft anfällig für Angriffe oder Manipulationen, die ihre Funktionsweise oder die generierten Ergebnisse beeinträchtigen können. Man sollte nie vergessen, diese Grenzen zu verstehen und weiterhin Forschung und Entwicklung zu betreiben, um die Leistung sowie Zuverlässigkeit generativer KI-Technologien zu verbessern.
KI und SEO: Kann das gut gehen?
Nun aber genug der Theorie und zurück zur eingangs gestellten Frage. Man kann der KI zwar eine Identität als SEO-Experte geben, aber die Umsetzung ist bisweilen eher mangelhaft. Was unter anderem daran liegt, dass die KI keine Keyword-Recherche voranstellen kann.
Es ist jedoch heute schon möglich, eine Liste gewünschter Suchbegriffe im ersten Prompt einzugeben. Mit der Bitte, diese bei der Texterstellung zu verwenden. Doch auch hier gilt die Empfehlung, das Endergebnis von einem erfahrenen SEO kontrollieren zu lassen. Dann ist es sehr wohl möglich, mit KI-Technologien gut optimierte Texte schreiben zu lassen.
Der tatsächliche Nutzen und die Wirkung in den Rankings hängt jedoch von vielen Faktoren ab. Wer ausschließlich auf nicht geprüfte KI-Texte setzt, wird es in Zukunft schwer haben, damit gute Positionen bei Google zu erzielen. Denn viele Konkurrenten nutzen diese Chance jetzt ebenfalls. Und man muss sich die Frage stellen: Wie hebt sich mein Content von Mitbewerbern ab und was macht ihn so besonders?
Denn auch den Suchmaschinen ist der Einsatz von KI-Chatbots längst bewusst und sie wissen den Content einzuordnen. Als Unterstützung reicht uns die Künstliche Intelligenz eine helfende Hand. Blind vertrauen sollten wir ihr aber nie. Ganz gleich, welche Fortschritte sie in den kommenden Monaten und Jahren erzielen wird!
