KI-Texte prüfen und überarbeiten

Ein Sprachmodell liefert in Sekunden einen Text, der flüssig klingt. Ob er stimmt, ist eine andere Frage. Google hält es für wichtig, alle KI-generierten Inhalte vor der Veröffentlichung manuell auf Richtigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu prüfen ^[1]. Wie nötig das ist, zeigt eine Umfrage des Content Marketing Institute unter 1.015 B2B-Marketern, überwiegend aus Nordamerika: Von denen, die KI für Inhalte nutzen, sahen 58 Prozent eine bessere Qualität ihrer Inhalte, 12 Prozent eine schlechtere und 21 Prozent keine Veränderung ^[9]. Dieser Ratgeber zeigt, wie du bei der Prüfung vorgehst: zuerst die Fakten, dann die Sprache, dann das, was nur du beitragen kannst.

Warum KI-Texte Fehler enthalten

Google beschreibt den Grund so: Generative Modelle rufen keine Fakten ab, sie sagen anhand ihrer Trainingsdaten eine wahrscheinliche Wortfolge voraus; deshalb können ihre Ausgaben Fehler enthalten, die auch Halluzinationen genannt werden ^[1]. OpenAI, der Anbieter von ChatGPT, versteht unter Halluzinationen plausible, aber falsche Aussagen von Sprachmodellen ^[4]. In einem Beitrag vom 05.09.2025 schreibt das Unternehmen, dass auch ChatGPT halluziniert und dass das Problem für alle großen Sprachmodelle eine grundlegende Herausforderung bleibt ^[4]. Als Ursache nennt OpenAI unter anderem, dass übliche Trainings- und Bewertungsverfahren das Raten stärker belohnen als das Eingeständnis von Unsicherheit ^[4].

Ein Beispiel aus demselben Beitrag: Auf die Frage nach dem Titel der Doktorarbeit eines der Autoren gab ein verbreiteter Chatbot drei verschiedene Antworten, und keine davon war richtig ^[4]. Für Content Marketing heißt das: Gerade die Einzelheiten, die einen Text glaubwürdig machen, also Namen, Zahlen, Daten und Titel, sind die Stellen, an denen Fehler am schwersten auffallen. Dazu kommt das Alter der Informationen. Die Datenschutzkonferenz weist darauf hin, dass KI-Anwendungen unterschiedliche Informationsstände haben können ^[7]. Gesetze, Preise, Fristen und Produktversionen prüfst du deshalb immer am aktuellen Stand der Quelle.

Fakten prüfen: Zahlen, Zitate, Quellen

Gehe den Text Satz für Satz durch und markiere alles, was sich nachprüfen lässt. Aus unserer Sicht hat sich diese Reihenfolge bewährt:

1. Zahlen und Prozentwerte: Finde die Originalquelle, prüfe Jahr, Region und Grundgesamtheit. Eine Zahl ohne auffindbare Quelle streichst du.
2. Zitate: Ein Zitat bleibt nur stehen, wenn du den Wortlaut in der Quelle gefunden hast.
3. Studien und Quellenangaben: Öffne jede genannte Quelle selbst. Prüfe, ob es sie gibt und ob sie die Aussage wirklich enthält.
4. Namen, Daten, Produktbezeichnungen und Rechtsvorschriften: Abgleich mit der Website des Herstellers, der Behörde oder dem Gesetzestext.
5. Links: Jede Adresse aufrufen. Funktioniert sie nicht, suche die Seite im Internet-Archiv oder ersetze die Quelle.

Kaputte Links sind auch für die Autoren von Wikipedia ein Warnzeichen. In ihrer Sammlung typischer Merkmale von KI-Texten gelten mehrere nicht erreichbare externe Links in einem neuen Artikel als starker Hinweis auf eine KI-Seite, besonders wenn auch das Internet-Archiv die Adressen nicht kennt ^[5].

Metadaten nicht vergessen

Google schließt in die Prüfung ausdrücklich Metadaten ein: Title-Elemente, Meta-Beschreibungen, strukturierte Daten und Alt-Texte für Bilder, die in den Suchergebnissen erscheinen können ^[1]. Strukturierte Daten sollen außerdem den Richtlinien entsprechen und validiert werden ^[1]. Wie gute Titel und Beschreibungen aussehen, erklärt Title-Tag und Meta Description auf seo.domain-root.de.

Sprache überarbeiten

KI-Texte haben wiederkehrende Muster. Eine Untersuchung in den Proceedings of the National Academy of Sciences verglich Texte von Menschen mit Texten von Llama-3-Modellen und GPT-4o zu denselben Aufgaben und fand systematische Unterschiede in Wortwahl, Grammatik und Rhetorik; bei anweisungsoptimierten Modellen waren sie größer als bei Basismodellen ^[10]. Eine Auswertung von mehr als 15 Millionen Zusammenfassungen biomedizinischer Fachartikel aus den Jahren 2010 bis 2024 zeigte, dass bestimmte Stilwörter nach dem Aufkommen großer Sprachmodelle sprunghaft häufiger wurden ^[11]. Daneben führen die Autoren der englischen Wikipedia eine Liste mit echten Beispielen aus Artikeln, Entwürfen und Kommentaren ^[5]. Darin stehen unter anderem übertriebene Betonung von Bedeutung und Vermächtnis, werbende Sprache, vage Zuschreibungen ("Experten sagen"), Gegenüberstellungen nach dem Muster "nicht nur X, sondern auch Y", Dreierreihen, viel Fettdruck und Listen mit fett gesetzten Stichworten vor jedem Punkt ^[5]. Die Liste beschreibt Beobachtungen und ausdrücklich keine Regeln; nicht jeder Text mit solchen Merkmalen stammt von einer KI, weil die Modelle mit menschlichen Texten trainiert wurden ^[5].

Beim Überarbeiten helfen aus unserer Sicht diese Fragen:

• Sagt jeder Satz etwas, das der Leser noch nicht weiß? Sätze, die nur wiederholen oder ankündigen, fallen weg.
• Steht dort eine konkrete Angabe, wo der Entwurf allgemein bleibt? "Viele Kunden" wird zu der Zahl, die du kennst, oder fällt weg.
• Klingt der Text nach deinem Unternehmen? Vergleiche ihn mit einem Text, den du selbst geschrieben hast.
• Passen Länge und Aufbau zur Frage des Lesers? Google sagt, dass es keine bevorzugte Wortzahl gibt ^[3].

Die Wikipedia-Autoren raten davon ab, nur die sichtbaren Merkmale zu glätten: Die Muster seien Hinweise auf weniger sichtbare, tiefer liegende Probleme, und diese Probleme müssten selbst behoben werden ^[5].

Eigenes Wissen ergänzen

Ein Sprachmodell kennt deine Projekte, Kunden und Messwerte nicht. Google fragt in seinen Hinweisen zu hilfreichen Inhalten, ob Inhalte klar als fundiertes Wissen aus erster Hand erkennbar sind, und nennt es ein Warnzeichen, wenn ein Inhalt hauptsächlich zusammenfasst, was andere sagen, ohne einen Mehrwert zu bieten ^[3]. Genau hier liegt deine Arbeit nach dem Entwurf: eigene Fotos, eigene Beispiele, Fragen aus Kundengesprächen, Erfahrungen mit Fehlern und Umwegen. Erfundene Erfahrung hilft dabei nicht. Google bezeichnet erfundene Namen, KI-generierte Porträtfotos und falsche Referenzen, mit denen Inhalte nach menschlichen Experten aussehen sollen, als Form der Täuschung ^[3]. Praktisch kann das so aussehen: Bevor du den Entwurf überarbeitest, notierst du in fünf Minuten, was du selbst zu dem Thema erlebt hast, welche Fehler Kunden machen und welche Frage zuletzt am Telefon kam. Diese Notizen kommen in den Text, an die Stelle allgemeiner Sätze. Wie du Erfahrung glaubwürdig zeigst, erklärt E-E-A-T: Erfahrung und Vertrauen in Inhalten zeigen.

Was KI-Erkennungsprogramme leisten

Programme, die KI-Texte erkennen sollen, liefern keine sichere Antwort. OpenAI stellte im Januar 2023 einen eigenen Klassifikator vor, der in einem englischen Testset 26 Prozent der KI-Texte als "wahrscheinlich KI-geschrieben" erkannte und menschliche Texte in 9 Prozent der Fälle fälschlich als KI-Text einstufte ^[6]. Seit dem 20.07.2023 ist das Werkzeug wegen seiner geringen Genauigkeit nicht mehr verfügbar ^[6]. Die Wikipedia-Autoren raten, sich nicht allein auf solche Programme zu verlassen: Sie seien besser als Zufall, hätten aber nennenswerte Fehlerquoten ^[5].

Für die eigene Redaktion folgt daraus: Ein niedriger Wert in einem Erkennungsprogramm sagt nichts darüber, ob ein Text stimmt.

Datenschutz beim Arbeiten mit KI

Wer Kundenanfragen, Gesprächsnotizen oder Bewertungen in ein KI-Werkzeug kopiert, gibt unter Umständen personenbezogene Daten weiter. Die Datenschutzkonferenz von Bund und Ländern weist in ihrer Orientierungshilfe vom 06.05.2024 darauf hin, dass es regelmäßig nicht reicht, Namen und Anschriften aus einer Eingabe zu entfernen, weil sich der Personenbezug aus dem Zusammenhang ergeben kann ^[7]. Ergebnisse mit Personenbezug müssen nach der Orientierungshilfe vor der Weiterverarbeitung auf Richtigkeit geprüft werden ^[7]. Welche Einstellungen und Konten dabei helfen, steht in KI-Werkzeuge für Text, Bild und Audio.

Prüfliste vor der Veröffentlichung

Diese Liste fasst die Schritte zusammen. Sie ist eine eigene Arbeitshilfe und kein Standard:

Wer die Prüfung fest in den Ablauf einbauen will, findet die Rollen und Schritte in Content-Produktion: der Ablauf vom Briefing bis zur Freigabe. Ein gutes Briefing verringert den Aufwand schon vor dem ersten Entwurf, siehe Content-Briefing schreiben.

Was Google zu KI-Inhalten sagt

Google schrieb im Februar 2023, der Fokus liege auf der Qualität von Inhalten und nicht darauf, wie sie produziert werden; Automatisierung einschließlich KI, die vor allem das Ranking manipulieren soll, verstößt gegen die Spamrichtlinien ^[8]. Die Spamrichtlinien nennen als Beispiel für den Missbrauch mit massenhaft generierten Inhalten die Verwendung von Tools mit generativer KI, um viele Seiten zu generieren, ohne Nutzern einen Mehrwert zu bieten ^[2]. Zum "Wie" eines Inhalts rät Google, zu erwägen, Informationen zur Entstehung mit Automatisierung oder KI dort hinzuzufügen, wo Leser sie vernünftigerweise erwarten würden ^[3]. Ob und wie du das tust, entscheidest du selbst; die rechtliche Seite behandelt KI-Texte und Recht: Urheberrecht, Kennzeichnung, Haftung.

1. Organisation Leitfaden der Google Suche zur Verwendung von KI-generierten Inhalten auf deiner Website. Google Search Central. Stand 07.10.2026. abgerufen am 29.10.2026
2. Organisation Spamrichtlinien für die Google Websuche. Google Search Central. Stand 02.09.2026. abgerufen am 29.10.2026
3. Organisation Hilfreiche, vertrauenswürdige, nutzerorientierte Inhalte erstellen. Google Search Central. Stand 07.10.2026. abgerufen am 29.10.2026
4. Organisation Why language models hallucinate. OpenAI. Stand 05.09.2025. abgerufen am 29.10.2026
5. Wikipedia:Signs of AI writing. Wikipedia, WikiProject AI Cleanup. Stand 29.10.2026. abgerufen am 29.10.2026
6. Organisation New AI classifier for indicating AI-written text. OpenAI. Stand 31.01.2023, Nachtrag 20.07.2023. abgerufen am 29.10.2026
7. Behörde Orientierungshilfe Künstliche Intelligenz und Datenschutz, Version 1.0. Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder (DSK). Stand 06.05.2024. abgerufen am 29.10.2026
8. Organisation Leitfaden der Google Suche zu KI-generierten Inhalten. Google Search Central Blog. Stand 08.02.2023. abgerufen am 29.10.2026
9. Studie B2B Content and Marketing Trends: Insights for 2026. Content Marketing Institute, MarketingProfs. Stand 08.10.2025. abgerufen am 29.10.2026
10. Studie Do LLMs write like humans? Variation in grammatical and rhetorical styles. Reinhart et al., Proceedings of the National Academy of Sciences 122 (2025), e2422455122. Stand 2025. abgerufen am 29.10.2026
11. Studie Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. Kobak, González-Márquez, Horvát, Lause, Science Advances 11 (27). Stand 02.07.2025. abgerufen am 29.10.2026

Zuletzt geprüft am 29.10.2026, nächste Prüfung spätestens im Oktober 2027. Fehler entdeckt? Schreib uns.