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Aktualisiert — mit meinem vollständigen Prompt zum Kopieren
SEO mit ChatGPT funktioniert, aber nur für einen Teil der Arbeit. Das Werkzeug formuliert, gliedert und strukturiert zuverlässig. Sobald es um Zahlen geht, also um Suchvolumen, Konkurrenz oder tatsächliche Rankings, liefert es Erfundenes mit vollem Selbstbewusstsein. Diese Grenze sauber zu ziehen ist der ganze Trick.
Ich arbeite seit über zwei Jahren mit diesem Ansatz an eigenen Projekten. In dieser Zeit habe ich über fünfzig Websites aufgebaut, betreut und wieder verkauft. Was unten steht, ist kein theoretischer Ratgeber, sondern das Prompt-System, das bei mir tatsächlich im Einsatz ist, inklusive der Stellen, an denen es scheitert.
Kann man SEO mit ChatGPT durchführen?
Ja, aber nur die Textarbeit. Für Gliederungen, Meta-Beschreibungen, Titel-Varianten, FAQ-Blöcke und Rohfassungen ist das Werkzeug ein ernsthafter Zeitgewinn. Für Entscheidungen, welches Keyword sich lohnt und wie stark die Konkurrenz ist, taugt sie nicht.
Der Grund ist simpel: Das Modell hat keinen Zugriff auf echte Suchdaten. Wenn du nach dem Suchvolumen eines Begriffs fragst, bekommst du eine plausibel klingende Zahl, die niemand erhoben hat. Das ist kein Fehler, den ein besserer Prompt behebt.
Meine Aufteilung sieht deshalb so aus:
| Aufgabe | Womit |
|---|---|
| Keyword-Auswahl, Volumen, Schwierigkeit | Echtes Tool, niemals das Modell |
| Suchintention prüfen | Die Suchergebnisse selbst ansehen |
| Gliederung entwickeln | ChatGPT, mit klarer Vorgabe |
| Rohtext schreiben | ChatGPT, danach überarbeiten |
| Meta-Beschreibung, Titel-Varianten | ChatGPT |
| Erfahrungen und Beispiele | Nur ich selbst |
| Nachschärfen nach Veröffentlichung | Search Console |
Warum ChatGPT bei SEO so oft Unsinn produziert
Die Ursache ist fast immer dieselbe: Es fehlt eine klare Aufgabe und ein klares Ziel. Wer schreibt „schreib mir einen SEO-Artikel über Wanderschuhe“, bekommt einen Text, der zu allem ein bisschen passt und zu nichts genau.
Das Modell füllt jede Lücke, die du offen lässt, mit dem Durchschnitt aus seinen Trainingsdaten. Genau daraus entsteht der Eindruck, den inzwischen jeder erkennt: Texte, die sich lesen, als hätte sie niemand gemeint.
Meine Konsequenz war, alles vorzugeben, was ich sonst hinterher korrigieren müsste. Der Prompt besteht seitdem aus vier Bausteinen, und jeder einzelne behebt einen konkreten Fehler.
Baustein 1: Eine präzise Rolle statt eines Titels
Eine Rolle wirkt nur, wenn sie spezifisch genug ist, um Entscheidungen zu treffen. „Du bist SEO-Experte“ ändert praktisch nichts. Was tatsächlich etwas ändert, sieht bei mir so aus:
„Du bist ein hochkarätiger Reisejournalist, Florida-Experte und SEO-Stratege, der seit Jahren über Premium-, Luxus- und Traumreisen schreibt.“
Oder, für ein Technik-Projekt: „Du bist ein Tech-Journalist, KI-Experte und SEO-Stratege, der seit Jahren über Künstliche Intelligenz und digitale Transformation schreibt.“
Der Unterschied ist im Ergebnis sofort sichtbar. Die zweite Variante trifft Wortwahl und Beispiele, weil sie ein Fachgebiet und eine Perspektive festlegt. Ein Experte für individuelle Reisen in Afrika schreibt anders über eine Lodge als ein allgemeiner Reisetexter, und genau das überträgt sich.
Baustein 2: Die Verbotsliste
Das ist der Teil, der bei mir am meisten gebracht hat, und der Teil, den kaum jemand konsequent pflegt. Statt „schreib nicht wie eine KI“ steht in meinem Prompt eine konkrete Liste von Wörtern und Wendungen, die nicht vorkommen dürfen.
Die Liste umfasst aktuell unter anderem:
- akribisch, navigieren, Komplexität, maßgeschneidert, zugeschnitten, robust
- einzigartig, sicherstellen, äußerst, entwickeln, unterstützt
- „in einer Welt“, „im Herzen von“, „im Bereich der“, „wenn es um“
- „nicht nur“, „mehr als nur“, „es ist ratsam“, „ändert sich ständig“
- „enthüllen die Geheimnisse“, „entschlüsseln die Geheimnisse“
- „Zusammenfassend lässt sich sagen“
Dazu kommt der inzwischen klassische Gedankenstrich. Der lange Strich mitten im Satz ist das zuverlässigste Erkennungsmerkmal überhaupt, weil ihn im deutschen Alltagsschreiben fast niemand benutzt. Ich lasse ihn komplett verbieten und ersetze ihn durch Komma oder Doppelpunkt.
Wichtig ist die Formulierung der Regel. „Vermeide Floskeln“ ist wirkungslos, weil das Modell nicht weiß, was du dafür hältst. Eine Liste konkreter Begriffe ist überprüfbar, und du kannst nach dem Schreiben mit der Suchfunktion gegenprüfen, ob sich etwas eingeschlichen hat. Bei jedem neuen Muster, das mir auffällt, wandert es in die Liste.
Baustein 3: Harte Regeln fürs Format
Diese Vorgaben klingen banal, sparen aber jedes Mal Nacharbeit:
- Keine H1 erzeugen. Der Titel im Redaktionssystem ist bereits die H1. Sonst hast du zwei.
- Nur h2 und h3, mit klarer Hierarchie.
- Nur den HTML-Body ausgeben, kein Markdown, kein Kommentar davor oder danach.
- Das Haupt-Keyword genau einmal im ersten Absatz, danach natürlich verteilt.
- Heterogene Satzlängen und kurze Absätze.
Der letzte Punkt wirkt stärker, als man denkt. Gleichförmige Satzlängen sind neben dem Gedankenstrich das zweite Muster, an dem sich maschinell erzeugter Text sofort erkennen lässt.
Baustein 4: Abschnittsweise arbeiten statt alles auf einmal
Ich lasse mir zuerst nur die Gliederung ausgeben und gebe sie frei, bevor ein einziger Absatz geschrieben wird. Danach entsteht der Text Abschnitt für Abschnitt, jeweils mit Rückfrage.
Das dauert länger und verhindert genau den Fehler, der mich am meisten Zeit gekostet hat. Eine Gliederung lässt sich in zwei Minuten korrigieren, ein fertiger Text von 2.000 Wörtern kostet dich eine halbe Stunde Nacharbeit oder wandert komplett in den Papierkorb.
Der häufigste Fehler: an der Nutzererwartung vorbei
ChatGPT liegt regelmäßig daneben, was der Leser eigentlich sucht, und schreibt trotzdem einen formal einwandfreien Text. Das ist gefährlicher als ein offensichtlicher Fehler, weil das Ergebnis auf den ersten Blick gut aussieht.
Das Beispiel, an dem es mir zum ersten Mal klar wurde: Ein Artikel, der „Die besten Hotels in …“ verspricht, muss Hotels liefern. Namen, Preisklassen, Lage, für wen sich welches eignet. Was ich bekam, war eine hübsch geschriebene Übersicht über schöne Regionen der Gegend, mit Hotels als Randbemerkung.
Formal war der Text in Ordnung. Für jemanden, der ein Hotel sucht, war er wertlos. Und Google bewertet genau das: ob die Seite die Erwartung erfüllt, die das Suchergebnis geweckt hat.
Wie deutlich dieser Unterschied ausfällt, habe ich inzwischen gemessen: 152 vollautomatisch erzeugte Artikel gegen 24 geführte auf derselben Domain. Die Zahlen stehen in meinem Beitrag dazu, ob Google KI-Texte erkennt und abstraft.
Deshalb steht in meinem Prompt inzwischen ausdrücklich, dass die Suchintention analysiert und im ersten Absatz beantwortet werden muss. Und deshalb sehe ich mir vorher die Suchergebnisse selbst an. Ich will sehen, was Google für diese Anfrage erwartet, bevor ich eine Zeile schreiben lasse. Wenn dort ausschließlich Vergleichstabellen stehen, wird mein Ratgebertext nicht ranken, egal wie gut er ist.
Wo ich ChatGPT bewusst nicht einsetze
Sobald es um einen SEO-Eckpfeiler geht, hole ich mir die Daten immer selbst. Keyword-Volumen, Schwierigkeit, Konkurrenzsituation: Diese Zahlen kommen aus einem Tool, das sie tatsächlich erhebt, nicht aus einem Sprachmodell.
Zwei Dinge, die ich nie an die KI abgebe:
- Die Keyword-Entscheidung. Ob ein Begriff realistisch gewinnbar ist, entscheidet die tatsächliche Suchergebnisseite. Ich bin schon zweimal auf Begriffe hereingefallen, die nach hohem Volumen und geringer Schwierigkeit aussahen und in Wahrheit vollständig von Herstellerseiten, Wikipedia und GitHub belegt waren. Ein Blick auf die echte Suchergebnisseite hätte das in dreißig Sekunden gezeigt.
- Die eigenen Erfahrungen. Ältere Prompt-Vorlagen, meine eigenen eingeschlossen, fordern das Modell auf, „authentische Erfahrungssätze“ einzubauen. Davon bin ich abgekommen. Ich lasse stattdessen Platzhalter setzen, die ich mit echten Erlebnissen fülle. Erfundene Erfahrung ist genau das, was Google inzwischen gezielt abstraft, und sie ist auch der Grund, warum Inhalte in generativen Antworten zitiert werden oder eben nicht. Mehr dazu in meinem Leitfaden zu GEO und Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Google selbst formuliert das in seinen Hinweisen zu automatisiert erstellten Inhalten ähnlich: Entscheidend ist die Qualität, nicht die Entstehung. Text, der ausschließlich Rankings manipulieren soll, verstößt laut den Spam-Richtlinien für die Google Suche gegen die Regeln, unabhängig davon, wer oder was ihn geschrieben hat.
Wofür ChatGPT bei der Keyword-Arbeit doch taugt
Die Aussage „Keywords niemals mit der KI“ ist mir zu grob, deshalb hier die genaue Trennlinie. Das Modell darf keine Zahlen liefern, aber es darf vorhandene Zahlen sortieren.
Mein Ablauf sieht so aus: Ich exportiere die Keyword-Liste aus einem Tool, das echte Werte für Suchvolumen und Schwierigkeit erhebt. Diese Liste gebe ich ChatGPT und lasse sie nach Suchintention strukturieren, also in Gruppen wie „Grundlagenfrage“, „Vergleich“, „Kaufabsicht“ und „Problemlösung“ einteilen.
Das erledigt es zuverlässig, weil es dabei keine Fakten erfinden muss, sondern nur Sprache einordnet. Aus zweihundert Zeilen Export wird so in wenigen Minuten eine brauchbare Themenstruktur. Bei zwei bis drei Stunden Handarbeit ist das der größte Zeitgewinn im ganzen Ablauf.
Was dabei gut funktioniert:
- Gruppen bilden aus einer bestehenden Liste, nach Thema oder Absicht
- Passende Unterfragen erstellen, die zu einem Oberthema gehören
- Varianten generieren für Überschriften und Titel, die du danach gegen die echten Daten prüfst
- Entscheiden, welche Begriffe wirklich relevant für die Zielgruppe sind und welche nur zufällig ähnlich klingen
Was nicht funktioniert, ist jede Frage nach einer Zahl. Suchvolumen, Schwierigkeit, Klickpreise: Dafür gibt es Werkzeuge, die diese Daten bei den Suchmaschinen und aus Klickströmen tatsächlich messen. Wer hier der Sprachmodell-Antwort vertraut, plant seine komplette Suchmaschinenoptimierung auf erfundenen Grundlagen.
Einen guten Einstieg in die Textarbeit mit klaren Beispielen liefert auch die Anleitung von Sistrix zu SEO-Texten mit ChatGPT. Welche Werkzeuge für die Keyword-Daten selbst infrage kommen und was sie im Monat kosten, habe ich in meinem Überblick zu KI-SEO-Tools zusammengestellt.
Nach der Veröffentlichung: mit der Search Console nachschärfen
Hier trennt sich Content-Produktion von SEO. Der Artikel ist mit dem Veröffentlichen nicht fertig, sondern in der ersten Fassung.
Nach einigen Wochen sehe ich in der Search Console, für welche Suchanfragen die Seite tatsächlich Impressionen bekommt. Das weicht regelmäßig von dem ab, worauf ich optimiert habe. Daraus ergeben sich drei Muster:
- Impressionen auf einer Anfrage, die der Artikel kaum behandelt ⟶ Abschnitt ergänzen.
- Position 8 bis 20 bei ordentlichen Impressionen ⟶ der aussichtsreichste Fall. Titel und Einstieg schärfen, oft reicht das.
- Viele Impressionen, kaum Klicks ⟶ Titel und Meta-Beschreibung treffen die Erwartung nicht.
Wichtig ist die Wartezeit. Vor etwa vier bis sechs Wochen sind die Zahlen zu dünn, um daraus etwas abzuleiten, und jede Änderung davor ist geraten. Ich trage mir den Termin deshalb ein, statt täglich nachzusehen. Bei stark umkämpften Begriffen warte ich sogar ein volles Quartal, weil sich die Position dort langsamer einpendelt.
Dieser Schritt ist der Punkt, an dem aus einem maschinell geschriebenen Text ein SEO-Artikel wird. Ein Sprachmodell kann ihn nicht übernehmen, weil es deine Daten nicht kennt.
Wird SEO durch KI ersetzt?
Die Textarbeit ja, zu großen Teilen bereits. Das Handwerk drumherum nicht. Was heute den Unterschied macht, ist die Auswahl der richtigen Begriffe, das Verständnis der Suchintention, echte Erfahrung im Text und das Nachschärfen anhand von Daten. Genau das sind die vier Dinge, die ein Sprachmodell nicht liefern kann.
Verändert hat sich vor allem die Verteilung. Früher lag der Aufwand im Schreiben, heute in Recherche und Nachbereitung.
ChatGPT Prompts für SEO: mein Grundgerüst
Das Gerüst, das ich für Cornerstone-Artikel verwende, in gekürzter Form zum Kopieren:
ROLLE: Du bist [konkrete Rolle mit Fachgebiet und Perspektive], der seit Jahren über [Themenfeld] schreibt.
ZIEL: Ein Referenzartikel zum Keyword [KEYWORD], der die Suchintention im ersten Absatz beantwortet.
ABLAUF: Gib zuerst nur die Gliederung aus und warte auf Freigabe. Danach Abschnitt für Abschnitt.
REGELN: Keine H1. Nur h2 und h3. Nur HTML-Body, kein Markdown. Keyword genau einmal im ersten Absatz. Heterogene Satzlängen, kurze Absätze.
VERBOTEN: akribisch, navigieren, Komplexität, maßgeschneidert, zugeschnitten, robust, einzigartig, sicherstellen, äußerst, „in einer Welt“, „im Herzen von“, „nicht nur“, „es ist ratsam“, „enthüllen die Geheimnisse“, „Zusammenfassend lässt sich sagen“. Keine langen Gedankenstriche im Satz.
ERFAHRUNG: Setze an passenden Stellen den Platzhalter [EIGENE ERFAHRUNG] statt erfundener Erlebnisse.
Passe die Rolle bei jedem Projekt an und erweitere die Verbotsliste, sobald dir ein neues Muster auffällt. Die Liste ist der Teil, der mit der Zeit wächst und immer besser wird.
Meine persönliche Einschätzung
Der größte Gewinn war für mich nicht die Zeitersparnis beim Schreiben, sondern dass ich durch die Prompt-Arbeit gezwungen war, meine eigenen Qualitätsregeln überhaupt einmal aufzuschreiben. Vorher hatte ich ein Bauchgefühl dafür, was ein guter Artikel ist. Heute steht es als Liste da, und deshalb halte ich es über viele Projekte hinweg auch durch. Wer nur einen schnellen Text will, braucht dieses System nicht. Wer regelmäßig veröffentlicht, gewinnt vor allem Gleichmäßigkeit.
Abgrenzung: in ChatGPT gefunden werden ist etwas anderes
Zwei Themen werden ständig verwechselt. Hier ging es darum, ChatGPT als Werkzeug für deine SEO-Arbeit einzusetzen. Die andere Frage lautet, wie deine Website in ChatGPT-Antworten als Quelle auftaucht. Das ist Generative Engine Optimization und funktioniert nach anderen Regeln. Beides gehört zusammen, ist aber nicht dasselbe.
Wenn dich die Textqualität im Detail interessiert, hilft dir außerdem mein Beitrag dazu, wie du KI-Texte menschlich umschreibst. Und für die Frage, welches Modell sich für welche Aufgabe eignet, habe ich Claude und ChatGPT direkt verglichen. Fertige Formulierungen zum Einstieg findest du in meiner Sammlung der besten ChatGPT Prompts.
Häufige Fragen
Kann man SEO mit ChatGPT durchführen?
Die Textarbeit ja: Gliederungen, Rohfassungen, Meta-Beschreibungen, FAQ-Blöcke. Die Keyword-Auswahl und die Einschätzung der Konkurrenz nicht, weil das Modell keinen Zugriff auf echte Suchdaten hat und Zahlen erfindet, die plausibel klingen.
Wird SEO durch KI ersetzt?
Das Schreiben wird weitgehend übernommen, das Handwerk nicht. Keyword-Auswahl, Suchintention, eigene Erfahrung und das Nachschärfen anhand von Daten aus der Search Console bleiben menschliche Arbeit.
Warum schreibt ChatGPT am Thema vorbei?
Weil die Aufgabe zu offen gestellt ist. Ohne Rolle, klares Ziel und Vorgabe zur Suchintention füllt das Modell die Lücken mit dem Durchschnitt aus seinen Trainingsdaten. Eine Gliederung vorab freizugeben verhindert das zuverlässig.
Woran erkennt man KI-Texte am schnellsten?
Am langen Gedankenstrich mitten im Satz, an sehr gleichförmigen Satzlängen und an einer festen Gruppe von Füllwörtern wie akribisch, maßgeschneidert oder „in einer Welt“. Eine Verbotsliste im Prompt beseitigt die meisten davon.
Darf man mit KI erstellte Texte veröffentlichen?
Ja. Google bewertet nach eigener Aussage die Qualität, nicht die Entstehung. Problematisch wird es bei automatisiert erzeugtem Text, der ausschließlich Rankings manipulieren soll, sowie bei erfundenen Erfahrungen und Testberichten.
