Blogartikel mit KI schreiben, die ranken können: unser Prozess offengelegt

Stand: 22. Oktober 2026. Nächste Prüfung: April 2027.

Seit dem 20. Oktober 2026 ist dieser Blog online, und jeder Artikel darin entsteht nach demselben Ablauf. Die KI recherchiert und schreibt den Entwurf, ich liefere meine Erfahrung und gebe frei. Hier zeige ich Dir, wie wir Blogartikel mit KI schreiben, Schritt für Schritt und mit allen Prüfungen. Eine Sache vorweg, weil sie ehrlich gesagt werden muss: Ob unsere Artikel bei Google ranken, kann ich Dir heute noch nicht sagen. Der Blog ist gerade erst gestartet. Was ich Dir zeigen kann, ist der Prozess, der dafür die Grundlage legt.

Kann man mit KI Blogartikel schreiben, die bei Google ranken?

Ja, KI-Blogartikel können bei Google ranken, wenn sie Lesern helfen. Google sagt in seiner Anleitung zu generativer KI auf Websites ausdrücklich, dass KI beim Recherchieren und Strukturieren eigener Inhalte helfen darf. Die Bedingung: Jeder Text wird vor der Veröffentlichung von Hand geprüft. Das gilt laut Google auch für Metadaten wie Title und Alt-Texte, weil die in den Suchergebnissen auftauchen.

Die Grenze zieht Google bei der Menge ohne Mehrwert. Scaled Content Abuse (Missbrauch skalierter Inhalte) ist Googles Begriff für viele Seiten, die vor allem für Rankings entstehen und Lesern kaum etwas bringen. Als Beispiel nennen die Spam-Richtlinien von Google genau den Fall, den viele gerade ausprobieren: mit generativer KI viele Seiten erzeugen, ohne etwas Eigenes beizutragen. Websites, die gegen die Spam-Richtlinien verstoßen, können laut Google schlechter oder gar nicht mehr in den Suchergebnissen erscheinen.

Für Blogartikel heißt das: Ein Prompt und ein Klick ergeben genau die Massenware, die Google meint. Ein Artikel mit eigener Erfahrung und sauberen Quellen hat dagegen dieselben Chancen wie ein Text, den Du komplett selbst getippt hast.

Warum die meisten KI-Blogartikel austauschbar sind

KI-Blogartikel werden austauschbar, wenn die KI ohne Recherche und ohne eigenes Material schreibt. Ein Sprachmodell sagt das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. Ohne Vorgaben landet es deshalb beim Durchschnitt dessen, was zu einem Thema schon im Netz steht. Google weist in seiner Anleitung zu generativer KI selbst darauf hin, dass Sprachmodelle dabei keine Fakten nachschlagen. Daher kommen erfundene Zahlen und Quellen, die es gar nicht gibt.

Drei Lücken sehe ich bei KI-Texten immer wieder:

1. Keine eigene Erfahrung. Die KI war nicht dabei. Sie kennt Deine Kunden nicht und hat Dein Werkzeug nie benutzt.
2. Keine Recherche zur Suchanfrage. Der Text beantwortet irgendeine Frage zum Thema, aber nicht die, die Leute bei Google eintippen.
3. Keine Prüfung. Floskeln, Gedankenstriche und erfundene Fakten gehen ungefiltert online.

Wie Du der KI Deine eigene Stimme beibringst, haben wir im Ratgeber KI-Texte schreiben, die nach Dir klingen ausführlich beschrieben. Einen Überblick über alle Content-Formate von Text bis Video gibt es in Content erstellen mit KI. Hier geht es nur um eins: den kompletten Weg eines Blogartikels, der gefunden werden soll.

Unser Prozess in 8 Schritten

Unser Ablauf steht in einem Skill für Claude Code. Ein Skill ist eine gespeicherte Anleitung, die Claude lädt, sobald die passende Aufgabe ansteht. Wenn ich schreibe "Schreib einen Artikel zu …", arbeitet Claude diese acht Schritte ab. Wie wir den Blog selbst mit Claude Code gebaut haben, steht im Claude Code Tutorial auf Deutsch.

Gesehen? Die KI macht in jedem Schritt die Fleißarbeit. Die Entscheidungen bleiben bei mir. Die drei Freigaben sind der wichtigste Teil des ganzen Skills: Ohne mein ausdrückliches Ja geht nichts online.

Schritt 1 und 2: Keyword, Recherche und eigene Erfahrung

Am Anfang klärt Claude, was Leute mit einer Suchanfrage eigentlich wollen. Ist die Absicht eher "kaufen" oder "eine bestimmte Seite finden", sagt Claude das offen. Dann passt eine Landingpage besser als ein Blogartikel.

Danach kommt ein Schritt, den viele vergessen: der Abgleich mit dem eigenen Bestand. Unsere älteren Ratgeber liegen auf unserer Newsletter-Plattform unter deine.clevermangos.de und bleiben dort. Zwei eigene Artikel zum selben Keyword konkurrieren gegeneinander, und am Ende rankt keiner. Deshalb prüft Claude vor jedem neuen Thema die Liste unserer gut 200 alten Beiträge. Für diesen Artikel hieß das zum Beispiel: Die beiden Ratgeber zu KI-Texten und Content gibt es schon, also verlinken statt doppeln.

Die eigentliche Recherche hat drei Teile:

1. Die Top 10 bei Google. Wie lang sind die Artikel, wie sind sie aufgebaut, was fehlt? Erscheint eine KI-Übersicht von Google, schaut Claude, welche Frage sie nur halb beantwortet.
2. Foren und Communitys. Welche Fragen stellen echte Menschen, welche Missverständnisse tauchen immer wieder auf?
3. Primärquellen. Hersteller-Dokumentation, Gesetze, Studien. Jede Zahl braucht Quelle und Datum.

Und dann fragt Claude mich nach meiner eigenen Erfahrung. Das ist der Punkt, an dem sich ein Artikel von den anderen zehn unterscheidet. Gibt es nichts Eigenes, steht das in der Zusammenfassung. Dann überlegen wir, ob sich ein kleiner Test lohnt, oder lassen das Thema liegen.

Erst nach dieser Zusammenfassung geht es weiter. Freigabe 1.

Schritt 3: eine Gliederung, die auch KI-Suchmaschinen zitieren

Die Gliederung legt fest, welche Frage jeder Abschnitt beantwortet. Zwischenüberschriften sind bei uns echte Fragen oder klare Aussagen, und direkt darunter steht die Antwort in ein bis zwei Sätzen. Erst danach kommt die Begründung.

Das hat mit GEO zu tun. GEO (Generative Engine Optimization) ist die Arbeit daran, dass KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder die KI-Übersichten von Google einen Text als Quelle nutzen. Diese Systeme zitieren einzelne Absätze, keine ganzen Artikel. Ein Abschnitt muss also auch dann stimmen, wenn man ihn aus dem Zusammenhang reißt. Deshalb steht in unseren Texten "Google bewertet …" und selten "Er bewertet …".

Jede Gliederung enthält bei uns diese Pflichtbausteine:

• eine Stand-Zeile mit nächstem Prüftermin, wenn das Thema schnell veraltet
• das Keyword in den ersten 100 Wörtern
• eine Kurzantwort mit 40 bis 60 Wörtern direkt nach dem Einstieg
• einen Abschnitt mit eigener Erfahrung
• häufige Fragen im Muster "Frage, dann Antwort"
• ein Fazit mit einem konkreten nächsten Schritt

Übrigens: Google selbst sagt in seinen Hinweisen zu KI-Funktionen in der Suche, dass es für die KI-Übersichten keine besondere Optimierung braucht. Es gelten die normalen SEO-Grundlagen. Die Kurzantwort und die klaren Abschnitte machen wir trotzdem, weil sie vor allem Lesern helfen, die schnell eine Antwort wollen.

Gliederung zeigen, Freigabe 2.

Schritt 4: schreiben, ohne Erfahrung zu erfinden

Beim Schreiben gilt eine harte Regel: Claude darf keine Kunden, Zahlen, Tests oder Erlebnisse erfinden. Klingt selbstverständlich? Ist es nicht. Eine KI füllt Lücken gern mit plausiblen Details, und ein ausgedachtes "Wir haben das mit 50 Kunden getestet" ist schneller geschrieben als bemerkt.

Deshalb setzt Claude überall dort, wo eigene Erfahrung hingehört, eine Frage an den Autor in den Text. Bei mir kommen diese Fragen einzeln, eine nach der anderen. Das klingt umständlich, ist aber angenehm: Ich beantworte eine Frage in zwei, drei Sätzen, Claude baut die Antwort ein und stellt die nächste.

Den Stil holt sich Claude aus einem zweiten Skill. Darin steht, wie ich schreibe: Ich-Form, "Du" groß, kurze Sätze als Akzent, keine Werbesprache. Für Texte von Olli und Torsten gibt es eine eigene Beschreibung unserer Markenstimme. Der Autor muss den Artikel inhaltlich vertreten können. Sonst ist die Autorenangabe für Leser wertlos, und Google sieht das in seinen Hinweisen zu hilfreichen Inhalten genauso: Gefälschte Autorenprofile gelten dort als Täuschung.

Profi-Tipp: Gib der KI Dein eigenes Material als Datei mit, zum Beispiel alte Texte oder ein Transkript. Wie das mit einem Video als Grundlage aussieht, haben wir im Newsletter gezeigt: Aus jedem Video ein Blogartikel in Deiner Stimme. Dort prüft Claude den fertigen Artikel am Ende sogar gegen das Transkript.

Schritt 5 und 6: Bilder, Anti-KI-Check und automatische SEO-Prüfung

Für Bilder schreibt Claude die Prompts, und ChatGPT erzeugt die Grafiken in unseren Farben. Echte Personen kommen nicht vor. Am liebsten sind mir erklärende Grafiken wie Abläufe oder Vergleiche. Reine Stimmungsbilder bringen weder Lesern noch Suchmaschinen viel. Screenshots aus der echten Arbeit kommen dazu, wo sie etwas zeigen.

Danach kommen zwei Prüfungen, und zwar in dieser Reihenfolge.

Der Anti-KI-Check ist ein eigener Skill, der jeden fertigen Text von Clever Mangos durchsucht. Er sucht nach Gedankenstrichen und nach der typischen Gegensatz-Formel aus KI-Texten. Dazu kommen Dreierreihen und eine Liste von Wörtern, die wir nicht mehr lesen wollen. Erst wenn der Check sauber durchläuft, geht es weiter. Das gilt für Titel und Beschreibung genauso wie für den Fließtext.

Der Build macht aus der Textdatei die fertige Seite und meldet dabei Hinweise. Unser Build-Skript prüft zum Beispiel:

Die Regel bei uns: Ein Artikel geht erst online, wenn die Hinweisliste für ihn leer ist oder ich jeden Punkt bewusst akzeptiert habe. Danach öffnet Claude die Vorschau, auch in Handybreite, damit Tabellen lesbar bleiben.

Schritt 7 und 8: Freigabe, Veröffentlichung, Nachbereitung

Vor dem Upload fragt Claude ausdrücklich, ob der Artikel online gehen soll. Freigabe 3. Erst dann lädt Claude die Seiten per FTP auf unseren Server, prüft die Live-Seite und meldet die neue Adresse über IndexNow an Suchmaschinen wie Bing.

Zur Nachbereitung gehören zwei Vorschläge: Welche bestehenden Artikel sollten auf den neuen verlinken, und wie könnte ein LinkedIn-Post dazu aussehen? Die Entscheidung treffe ich. Bei alten Artikeln hilft übrigens ein eigener Ablauf, den wir im Newsletter beschrieben haben: Alte Blogartikel bei Google nach oben schieben.

Was unser Build für KI-Suchmaschinen erzeugt

Neben der eigentlichen Seite erzeugt unser Build einiges, das Leser nie sehen:

• Eine Markdown-Fassung jedes Artikels. Unter derselben Adresse mit ".md" am Ende liegt der reine Text, zum Beispiel die Textfassung des Claude Code Tutorials. Damit diese Fassung bei Google nicht als doppelter Inhalt auftaucht, bekommt sie einen Noindex-Header.
• Eine llms.txt. Die llms.txt ist eine Textdatei im Hauptverzeichnis einer Website, die KI-Systemen eine Übersicht mit Links auf die Markdown-Fassungen gibt. Vorgeschlagen hat das Format Jeremy Howard im September 2024 auf llmstxt.org. Ein offizieller Standard ist es nicht. Unsere Datei liegt unter blog.clevermangos.de/llms.txt.
• Strukturierte Daten. Organisation, Autor, Artikel, Brotkrümel und Häufige Fragen hängen als verknüpfter Datensatz im Quelltext. Die zitierten Quellen stehen darin als Belege.
• Eine robots.txt, die KI-Crawler ausdrücklich zulässt.

Stopp: Braucht man das für Google? Nein. Google schreibt in den Hinweisen zu KI-Funktionen, dass Du dafür keine neuen maschinenlesbaren Dateien anlegen musst. Wir bauen die llms.txt und die Markdown-Fassungen trotzdem mit, weil sie bei uns nichts kosten und andere KI-Werkzeuge sie lesen können. Ob das messbar etwas bringt, kann ich Dir noch nicht sagen.

Praxisbeispiel: So ist unser Claude Code Tutorial entstanden

Das Claude Code Tutorial ist am 20. und 21. Oktober 2026 entstanden, als einer der ersten Artikel in diesem Blog. Claude hat recherchiert und mir eine Gliederung vorgelegt. Danach kamen die Erfahrungsfragen, einzeln. Aus meinen Antworten stammen die Teile, die man nicht recherchieren kann: wie lange der Bau des Blogs gedauert hat, welches Abo ich nutze und die Geschichte mit Astro und Google Drive.

Von der ersten Recherche bis zum Livegang hat das Tutorial drei bis vier Stunden gedauert. Meine eigene Zeit daran: ungefähr eine halbe Stunde.

Am schwersten fand ich die Frage nach den Pannen: Wo ist Claude beim Bau des Blogs falsch abgebogen? Die ehrliche Antwort war Astro. Claude hatte zuerst diesen Website-Baukasten mit npm vorgeschlagen, und der passt nicht zu einem Projektordner auf Google Drive. Daraus ist im Tutorial der Abschnitt Warum kein Astro/npm geworden.

Danach lief der Anti-KI-Check über den Text. Die Titelbild-Illustration und die erklärenden Grafiken hat ChatGPT erzeugt, dazu kamen echte Screenshots aus der Claude-App. Selbst geändert habe ich am Entwurf nichts. Gefunden haben die Prüfungen trotzdem etwas: Der Anti-KI-Check meldete sieben Dreiklänge, die raus mussten. Und der Build hat den Artikel wegen eines Datumsfehlers für einen geplanten Beitrag gehalten und einfach übersprungen.

Und dieser Artikel? Ist genauso entstanden. Claude hat recherchiert und den Entwurf geschrieben. Online ging er erst nach meiner Prüfung.

So baust Du den Prozess ohne Claude Code nach

Du brauchst kein Claude Code, um so zu arbeiten. Ein Projekt in ChatGPT oder Claude mit einer festen Anweisung reicht für den Anfang. Den Upload machst Du dann eben selbst in Deinem CMS. Lege dort eine Datei mit Deinen eigenen Texten ab, damit die KI Deinen Stil kennt, und hinterlege diese Anweisung:

Du hilfst mir, Blogartikel für [Dein Unternehmen] zu schreiben.
Zielgruppe: [wer liest]. Arbeite immer in diesen Schritten und warte
nach Schritt 2 und nach Schritt 3 auf mein Okay.

1. Suchintention: Was wollen Leute, die "[Keyword]" suchen?
2. Recherche: Werte die ersten zehn Google-Ergebnisse und Foren aus.
   Nenne drei Lücken. Frag mich nach einem eigenen Beispiel.
3. Gliederung: Zwischenüberschriften als Fragen, darunter zuerst die
   Antwort. Kurzantwort mit 40 bis 60 Wörtern, Häufige Fragen, Fazit.
4. Text: Schreib im Stil meiner Beispieltexte. Erfinde keine Kunden,
   Zahlen oder Erlebnisse. Wo etwas Eigenes hingehört, schreib
   [FRAGE AN MICH: ...] in den Text.
5. Prüfung: Liste jede Zahl mit Quelle auf. Markiere alles, was Du
   nicht belegen kannst.

Den Anti-KI-Check ersetzt Du am Anfang durch lautes Lesen und eine einfache Suche nach Gedankenstrichen. Die Build-Prüfung ersetzt eine kurze Checkliste neben dem Bildschirm: Keyword im Titel, Kurzantwort, drei interne Links, zwei Quellen. Probier es mit Deinem nächsten Artikel aus!

Was KI beim Blogartikel schreiben nicht kann

KI kann Dir die Recherche und den Entwurf abnehmen. Drei Dinge kann sie nicht:

Eigene Erfahrung liefern. Das ist der Teil, für den Google Erfahrung und Expertise so betont. Ohne Deine Beispiele bleibt der Artikel Durchschnitt.

Für Fakten geradestehen. KI-Modelle erfinden Quellen und Zahlen, wenn ihnen etwas fehlt. Jede Zahl im Text prüfst Du an der Quelle, jeden Link klickst Du einmal an.

Ein Ranking garantieren. Auch ein sauberer Artikel braucht Zeit, bis Google ihn einordnet, gerade auf einer neuen Domain wie unserer. Wie lange das dauert, kann Dir niemand seriös vorhersagen. Wir berichten, sobald wir eigene Zahlen haben.

Häufige Fragen zum Blogartikel mit KI schreiben

Bestraft Google Blogartikel, die mit KI geschrieben wurden? Nein, nicht allein deshalb. Google bewertet laut eigener Anleitung, ob ein Inhalt hilfreich ist. Wer aber mit KI massenhaft Seiten ohne Mehrwert erzeugt, verstößt gegen Googles Spam-Richtlinie zu skalierten Inhalten.

Muss ich KI-Blogartikel kennzeichnen? Google empfiehlt, offenzulegen, wie ein Inhalt entstanden ist, vor allem dort, wo Leser sich das fragen könnten. Eine Pflicht für die Suche gibt es nicht. Was rechtlich gilt, haben wir im Ratgeber zur Kennzeichnungspflicht für KI im Marketing zusammengefasst.

Welches KI-Tool eignet sich am besten für Blogartikel? Für den Text selbst eignen sich ChatGPT und Claude gleichermaßen, wenn Du ihnen eigenes Material und klare Regeln mitgibst. Wir nutzen Claude Code, weil es direkt mit den Artikeldateien arbeitet und auch Build und Upload übernimmt.

Kann ich einen KI-Text ohne Überarbeitung veröffentlichen? Davon rät Google ab. In der Anleitung zu generativer KI steht, dass alle KI-Inhalte vor der Veröffentlichung von Hand auf Fakten geprüft werden sollen, auch die Metadaten wie Title und Alt-Texte.

Wie viele KI-Artikel pro Woche sind zu viel? Eine feste Zahl nennt Google nicht. Es kommt darauf an, ob jeder Artikel etwas Eigenes bietet. Bei uns setzt die Prüfung durch den Autor die Grenze, denn jeder Artikel braucht eigene Erfahrung und ein Okay, bevor er online geht.

Was ist eine llms.txt, und brauche ich sie? Die llms.txt ist eine Textdatei, die KI-Systemen eine Übersicht über die Inhalte einer Website gibt. Sie ist ein Vorschlag von Jeremy Howard aus dem Jahr 2024, kein offizieller Standard. Google braucht sie laut eigener Aussage nicht.

Wie bringe ich der KI meinen Schreibstil bei? Gib ihr eigene Texte als Beispiel und eine kurze Beschreibung Deines Stils mit, inklusive Wörtern, die Du nie benutzt. Eine fertige Vorlage dafür steht in unserem Ratgeber KI-Texte schreiben.

Fazit

Blogartikel mit KI zu schreiben, ist heute keine Frage mehr, ob es erlaubt ist. Die Frage ist, ob am Ende etwas Eigenes drinsteht. Unser Ablauf sorgt dafür mit Fragen an den Autor und drei festen Freigaben. Ob das für gute Rankings reicht, zeigen die nächsten Monate. Ich berichte.

Mein Vorschlag für heute: Nimm Dir Deinen nächsten Blogartikel vor, leg ein Projekt mit der Anweisung von oben an und lass die KI zuerst nur recherchieren. Schreib erst los, wenn Du ihr ein eigenes Beispiel gegeben hast. Mehr Anleitungen dazu findest Du unter Content mit KI erstellen. Und schreib mir gerne, wie es geklappt hat.