SEO mit ChatGPT: Prompts und Beispiele

Von:

Udo Raaf

Aktualisiert: 31.03.2025

In diesem Beitrag werfen wir einen kritischen Blick auf die Fähigkeiten und Grenzen von KI-generierten Texten im SEO-Kontext. Wir zeigen, was gute Inhalte heute leisten müssen, welche Rolle Texterinnen, Texter und Fachleute weiterhin spielen und wie ChatGPT sinnvoll in den redaktionellen Workflow integriert werden kann.

Was gute Texte in der SEO heute leisten müssen

Ein Text für Webseiten ist kein reiner Informationsträger. Um in Suchmaschinen gefunden zu werden, muss er ein konkretes Ziel erfüllen: Nutzerinnen und Nutzer genau dort abholen, wo ihre Frage, ihr Problem oder ihr Interesse beginnt. Das bedeutet, ein guter “SEO-Text” orientiert sich an der Suchintention. Er beantwortet nicht nur eine Frage, sondern soll auch auf die eigenen Ziele einzahlen und mehr Umsatz, Leads oder Reichweite in der Zielgruppe generieren.

Jede Suchanfrage steht für eine bestimmte Absicht. Wer „beste Fahrräder 2025“ googelt, sucht keinen allgemeinen Text über Fahrräder, sondern einen Vergleich, Bewertungen oder Empfehlungen. Texte, die an dieser Intention vorbeischreiben, liefern keinen Mehrwert – und haben es schwer, gute Rankings zu erzielen.

EEAT als Qualitätsmaßstab

Google legt zunehmend Wert auf Inhalte, die Expertise, Erfahrung, Autorität und Vertrauenswürdigkeit zeigen (EEAT). Das betrifft nicht nur medizinische oder rechtliche Themen. Auch in Alltagsfragen spielt Vertrauen eine Rolle. Wer empfiehlt etwas? Welche Quelle steht hinter dem Text? Ist die Person eine Fachkraft, eine betroffene Person oder jemand, der nur Inhalte zusammenfasst ohne spezifische Kenntnisse?

Ein guter SEO-Text funktioniert nicht isoliert. Er ist Teil einer Content Marketing Strategie, die die Zielgruppe, das Wettbewerbsumfeld kennt. Nur wer Content gezielt aufbaut, regelmäßig evaluiert und verbessert, kann nachhaltige Sichtbarkeit aufbauen.

Wie ChatGPT Texte für SEO erstellt und wo die Grenzen liegen

ChatGPT basiert auf einem sogenannten Large Language Model. Das Modell wurde mit riesigen Textmengen trainiert und kann auf dieser Basis neue Inhalte erzeugen, die grammatikalisch korrekt und inhaltlich oft erstaunlich stimmig wirken. Es analysiert Muster in Sprache, kein echtes Wissen. Genau darin liegt die größte Stärke und zugleich die größte Schwäche.

Schnelligkeit und Struktur statt Tiefe

ChatGPT kann innerhalb von Sekunden einen Textentwurf liefern. Das spart scheinbar Zeit bei der Content-Erstellung. Besonders hilfreich scheint für viele Nutzer die Fähigkeit, vorhandene Inhalte zusammenzufassen, Gliederungen zu erstellen oder verschiedene Varianten eines Absatzes vorzuschlagen. Für Themen mit hoher Informationsdichte kann das eine gute Grundlage bieten.

Was fehlt, ist echte Tiefe. ChatGPT bewertet und “versteht” Informationen nicht, sondern erzeugt sprachlich plausiblen Text auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten. Problematisch wird das vor allem deshalb, weil die genauen Trainingsdaten nicht öffentlich sind. Es ist für Außenstehende kaum überprüfbar, auf welchen Quellen ein Text basiert – oder ob die enthaltenen Informationen überhaupt zutreffen. Wer sich nicht auskennt, erkennt Fehler und Lücken oft nicht.

Kein Ersatz für redaktionelle Verantwortung

Besonders kritisch ist, dass ChatGPT Inhalte „erfindet“, wenn es keine passenden Informationen liefern kann. Diese sogenannten Halluzinationen sehen auf den ersten Blick korrekt aus, basieren aber nicht auf überprüfbaren Fakten. Wer KI-generierte Inhalte ungeprüft übernimmt, riskiert falsche Aussagen – mit Folgen für Vertrauen, rechtliche Sicherheit und SEO-Leistung.

Deshalb braucht es bei der Arbeit mit KI-Texten redaktionelle Kompetenz. Ohne inhaltliche Prüfung und detaillierte Anpassungen bleibt der Text beliebig und riskiert, gegen das Google-Prinzip „Helpful Content“ zu verstoßen und im schlimmsten Fall auch gegen geltendes Recht.

Die Grenzen der KI zeigen sich also genau dort, wo SEO-Texte Relevanz und Verlässlichkeit bieten müssen. Und hier kommt der Mensch ins Spiel.

Welche Inhalte in Zukunft noch gefragt sind

Wenn KI-Tools wie ChatGPT oder Googles KI Übersichten generische Texte in Sekundenschnelle liefern können, stellt sich eine zentrale Frage: Welche Inhalte haben überhaupt noch Relevanz? Die Antwort liegt in der Differenzierung. Gefragt sind Inhalte, die nicht leicht kopierbar sind. Inhalte, die auf echter Erfahrung beruhen, Einblicke geben oder Mehrwert schaffen, den eine Maschine nicht erzeugen kann.

1. Erfahrungsbasierter Content

Texte mit persönlicher Erfahrung oder praktischer Anwendung bieten einen klaren Vorteil: Sie sind glaubwürdig, nachvollziehbar und einzigartig. Wer etwa ein Produkt testet, eine Strategie ausprobiert oder eine Dienstleistung nutzt, liefert Informationen, die für andere wirklich hilfreich sind. Das entspricht auch dem, was Google mit dem Zusatz „Experience“ im EEAT-Modell gezielt fördert.

Beispiel: Ein Artikel mit echtem Nutzerfeedback zu einem SEO-Tool hat deutlich mehr Relevanz als eine rein theoretische Übersicht.

2. Daten, Analysen, Meinung

Auch Datenbasiertheit schafft Unterscheidung. Wer eigene Auswertungen durchführt, Branchentrends analysiert oder fundierte Meinungen teilt, hebt sich vom generischen Content ab. Besonders in B2B-Märkten oder Fachnischen ist dieser Ansatz ein starker Hebel, um Autorität aufzubauen. Aus der Masse herauszuragen ist und bleibt das oberste Ziel von SEO.

Wichtig ist dabei Transparenz: Welche Daten wurden verwendet, wie wurden sie ausgewertet, welche Schlüsse zieht der Autor oder die Autorin daraus?

3. Kompetente Einordnung

Google achtet verstärkt darauf, wer Inhalte erstellt. Ein bereits bekannter Autor, mit Fachbezug und nachweisbarer Kompetenz, kann Vertrauen und Rankings verbessern. Anonyme, rein generierte Inhalte haben es zunehmend schwer, Sichtbarkeit aufzubauen.

SEO-Texte, die künftig bestehen wollen, müssen also mehr leisten. Sie brauchen Substanz, Persönlichkeit und Kontext. An diesem Punkt wird deutlich, wie wichtig die Rolle von Textern und Fachleuten bleibt.

4. Fachliche Relevanz

Wer über ein Thema schreibt, sollte es verstehen. Nur so lassen sich Inhalte korrekt einordnen, praxisnah darstellen und sinnvoll gewichten. KI kann Formulierungen vorschlagen, aber sie weiß nicht, was wirklich wichtig ist. Menschen erkennen Zusammenhänge, können Entwicklungen bewerten und Inhalte gezielt auf die Zielgruppe zuschneiden.

Beispiel: Ein Fachartikel zur Google Search Console erfordert nicht nur eine Beschreibung der Funktionen, sondern auch Erfahrung im Umgang mit dem Tool. Ohne diese Perspektive bleibt der Text oberflächlich.

5. Redaktionelle Verantwortung

Maschinell erstellte Inhalte müssen geprüft, angepasst und freigegeben werden. Das umfasst sowohl die inhaltliche Richtigkeit als auch rechtliche Aspekte wie Urheberrecht oder Produktkennzeichnung. Wer für Unternehmen oder Marken schreibt, trägt Verantwortung – und diese lässt sich nicht an eine KI delegieren. Um die Fähigkeit zu haben, Inhalte zu überprüfen, müssen Menschen diese Inhalte selbst auch durchdrungen haben.

6. Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

KI-Tools verändern derzeit den redaktionellen Prozess. Sie übernehmen lästige Routinen, liefern erste Textfassungen oder helfen bei der Struktur. Die eigentliche Arbeit beginnt danach: Themen prüfen, Inhalte schärfen, Aussagen einordnen, Beispiele ergänzen, Qualität sichern. Aus Texterinnen und Textern werden zunehmend Content-Redakteure mit KI-Kompetenz.

Wer ChatGPT sinnvoll nutzt, arbeitet nicht unbedingt weniger – sondern anders. Mit mehr Fokus auf Strategie, Relevanz und Qualität. Texter und Texterinnen sparen sich dank KI zwar Zeit bei Gliederungen, Entwürfen und beim Ausformulieren, der Rechercheaufwand bleibt allerdings der gleiche. 

Praxis: ChatGPT für SEO mit SISTRIX-Daten verwenden

ChatGPT kann SEO-Verantwortliche und Content-Teams sinnvoll unterstützen – wenn man weiß, wie man es richtig einsetzt. Der Schlüssel liegt in der Qualität der Prompts und der Daten. Wer präzise Anweisungen gibt und eigene Daten recherchiert, erhält besser strukturierte und relevantere Ergebnisse. Doch KI-Output ist nie final. Erst durch menschliche Prüfung, Korrektur und Ergänzung entsteht ein Text, der wirklich funktioniert.

1. Keyword-Cluster analysieren und Content-Formate ableiten

Ziel: Aus der langen Liste sinnvolle Themenbereiche und Content-Formate ableiten.

Beispiel-Prompt:
„Hier ist eine Keywordliste mit Suchvolumen. Erstelle daraus Themencluster und schlage pro Cluster geeignete Content-Formate vor (z. B. Ratgeber, Vorlage-Download, FAQ, Vergleich).
Berücksichtige dabei, ob das Keyword auf einen informativen, navigationalen oder transaktionalen Zweck hindeutet.
[Keywordliste einfügen]“

➡️ Ergebnis: Du erhältst eine erste Content-Struktur z. B. mit Themen wie „Vorlagen für Kleinunternehmer“, „Rechnungstools in Word vs. Excel“ oder „Kostenlose vs. kostenpflichtige Rechnungsvorlagen“.

2. Nutzerfragen für FAQs entwickeln – aus Long-Tail-Keywords

Ziel: Auf Basis konkreter Keywords passende Nutzerfragen formulieren, um Inhalte nutzerzentriert zu gestalten.

Beispiel-Prompt:
„Formuliere zu den folgenden Long-Tail-Keywords typische Nutzerfragen. Ziel ist es, diese in einem FAQ-Bereich eines Ratgeberartikels zu beantworten.
[Beispiel-Keywords: vorlage rechnung kleinunternehmer kostenlos, excel rechnungsvorlage, rechnung freiberufler vorlage]“

➡️ Ergebnis:

• „Wie kann ich als Kleinunternehmer eine kostenlose Rechnungsvorlage nutzen?“
  
• „Welche Vorteile bietet eine Excel-Vorlage für Rechnungen?“
  
• „Was muss bei einer Rechnung für Freiberufler beachtet werden?“
  

3. Keywordliste als Basis für semantische Gliederung nutzen

Ziel: Aus einem Hauptkeyword einen inhaltlich sinnvollen Aufbau entwickeln, der wichtige verwandte Begriffe abdeckt.

Beispiel-Prompt:
„Erstelle eine Gliederung für einen Ratgeberartikel zum Thema ‚Rechnungsvorlage für Kleinunternehmer‘. Nutze relevante Begriffe aus dieser Keywordliste, ohne Keyword-Stuffing.
[Auszug aus der Liste: rechnungsvorlage kleinunternehmer, vorlage rechnung kleinunternehmer, rechnung kleinunternehmer vorlage, vorlage rechnung kleinunternehmer pdf, vorlage rechnung kleinunternehmer kostenlos]“

➡️ Ergebnis: Eine Gliederung mit H2-/H3-Struktur, die verschiedene Nutzungsformen und Datei-Formate abdeckt.

4. SERP-Konkurrenz analysieren und Differenzierungsansatz ableiten

Ziel: Erkennen, wie stark Wettbewerber zu bestimmten Keywords sichtbar sind und was eigene Inhalte leisten müssen.

Beispiel-Prompt:
„Hier sind Sichtbarkeitsdaten für die Domains A, B und C zu bestimmten Keywords.
Erkläre, bei welchen Keywords und Themen es sich lohnen könnte, mit eigenem Content anzugreifen, weil die Wettbewerber keine Top-10-Rankings haben.

➡️ Ergebnis: Erste Einschätzung, welche Nischen weniger umkämpft sind und mit originellem Content angegangen werden können.

5. Varianten für Content-Titel und Meta Descriptions generieren

Ziel: Aus einem Keywordtext mehrere SERP-optimierte Varianten erzeugen.

Beispiel-Prompt:
„Erstelle fünf verschiedene Title-Tag-Varianten für das Keyword ‚rechnung schreiben vorlage‘. Ziel ist eine hohe Klickrate.
Begrenze die Länge auf 60 Zeichen und vermeide Wiederholungen.“

➡️ Ergebnis:

• „Rechnung schreiben: Kostenlose Vorlage für Word & PDF“
  
• „Rechnungsvorlage zum Ausfüllen – Jetzt herunterladen“
  
• „Schnell & rechtssicher: Vorlage zum Rechnung schreiben“
  

6. Keywordspam vermeiden, aber Relevanz wahren

Ziel: ChatGPT soll helfen, ein Keyword natürlich in einem Textentwurf unterzubringen, ohne es zu überstrapazieren.

Beispiel-Prompt:
„Schreibe einen kurzen Einleitungstext (max. 80 Wörter) für einen Artikel zum Keyword ‚rechnung erstellen vorlage‘.
Verwende das Keyword einmal, aber achte auf Natürlichkeit und Lesbarkeit.“

➡️ Ergebnis: Ein nutzerfreundlicher Einstieg, der semantisch zum Thema passt – ohne Spam-Charakter.

7. Mehrsprachige Inhalte

Ziel: ChatGPT soll helfen, mehrsprachige Websites mit relevanten Inhalten zu füllen.

Prompt: „Übersetze den folgenden Text ins Englische und passe ihn sprachlich an die Zielgruppe im US-Markt an: [Text]“. Verwende dabei folgende Keywords: ‘free invoice template, invoice, receipt template, invoice quote template free, invoice generator, create an invoice’

➡️ Ergebnis: ChatGPT kann nicht nur übersetzen, sondern auch lokalisieren – also den Ton und die Begriffe an eine andere Zielgruppe anpassen. Gerade für internationale SEO-Strategien spart das sehr viel Zeit und Aufwand. Dennoch gilt auch hier: Fachlich und kulturell sollte jeder Text von Muttersprachlern geprüft werden.

ChatGPT ist ein Werkzeug – kein Ersatz für Strategie und Qualität

ChatGPT kann Prozesse beschleunigen, Ideen liefern und repetitive Aufgaben abnehmen. Aber SEO ist mehr als nur Textmenge. Sichtbarkeit entsteht nicht durch Masse, sondern durch Relevanz, Kontext und eine durchdachte Content-Strategie. Die Inhalte müssen der Zielgruppe schmecken und ihr so helfen, dass die Domain als vertrauenswürdig wahrgenommen wird.

Ohne klare Zielgruppe, ohne Themenplanung und ohne Verständnis für Suchintentionen bleibt jeder Text nur einer unter Millionen. KI-Tools wie ChatGPT sind hilfreich, um Inhalte schneller zu erstellen – aber nur dann, wenn sie Teil eines strategischen Redaktionsprozesses sind. Wer Inhalte plant, prüft und kontinuierlich optimiert, wird von KI profitieren. Wer sich allein auf Automatisierung verlässt, produziert keine Qualität, sondern Spam.

KI-Tools in der Praxis: der SISTRIX Content Assistant AI

Ein Tool, das den redaktionellen Prozess sinnvoll unterstützen kann, ist der SISTRIX Content Assistant AI. Es verbindet die KI-Funktionen von GPT-4 mit den SEO-Daten aus SISTRIX und hilft dabei, Inhalte strukturiert und datenbasiert zu erstellen.

Der Content Assistant liefert zum Beispiel passende Keywords, analysiert die Konkurrenz, schlägt Gliederungen vor und kann auf Wunsch auch erste Textbausteine generieren. Dabei basiert jeder Vorschlag auf echten SEO-Daten – etwa zum Suchvolumen oder zur Sichtbarkeit einzelner Begriffe. Das macht die Inhalte nicht nur sprachlich korrekt, sondern auch strategisch sinnvoll.

Gerade in der Zusammenarbeit mit ChatGPT ist der Content Assistant ein gutes Beispiel dafür, wie KI-Werkzeuge die Arbeit erleichtern können, ohne die redaktionelle Verantwortung zu ersetzen. Die eigentliche Qualität entsteht weiterhin durch menschliche Bewertung, Ergänzung und Einordnung.