AI: So überleben Publisher

Person

Wer ist Malte Landwehr?

Malte Landwehr ist SEO-Manager mit über zwanzig Jahren Erfahrung, ehemals Head of SEO bei Idealo und heute im Team von Peec AI.

Den entscheidenden LLM-Aha-Moment hatte Landwehr nach eigenen Aussagen in Südkorea, als ihm die Geschwindigkeit des Wandels in der Suche zum ersten Mal vor Augen stand.

Werdegang

Wie kam Malte Landwehr zu Peec AI?

Landwehr wechselte zu Peec AI, weil er KI-getriebene Suche als nächste große Veränderung im SEO erkannte und schnell handeln wollte.

Peec AI ist ein Tool zur LLM-Sichtbarkeit: Es misst, wie oft ChatGPT, Perplexity und Gemini Marken erwähnen oder als Quelle nennen – und wo Publisher in diesen Antworten landen.

Auswirkungen

Welche Folgen hat KI für Publisher SEO?

KI verändert das Publisher SEO durch Traffic-Rückgang aus Google, sinkende Domainautorität und steigenden Automatisierungsdruck bei Standard-Content-Formaten in Redaktionen.

Welche Inhaltstypen sind durch KI besonders gefährdet?

Besonders betroffen sind Inhalte, die Maschinen ähnlich gut produzieren können: Service-Tabellen, Übersichtsartikel und einfache Erklärstücke. Hier verschiebt sich die Wertschöpfung weg vom Massen-Output hin zu eigenständiger Recherche.

Geschützt bleiben dagegen Inhalte mit Lokalbezug, eigenen Interviews und exklusiven Daten. Was eine KI nicht ohne Live-Recherche reproduzieren kann, behält redaktionellen Wert.

Wie verändert KI die Domainautorität von Publishern?

Die Domainautorität verliert als pauschaler Vertrauensanker an Gewicht: Wenn Nutzer Antworten direkt im LLM bekommen, zählt nicht mehr die Marke als Sammelbegriff, sondern die Frage, ob das LLM die eigene Quelle in der Antwort zitiert.

Statt einem Trust-Score auf Domain-Ebene entsteht ein Trust-Score auf Artikel-Ebene – LLMs entscheiden pro Anfrage neu, welche Quelle sie als zitierwürdig einstufen.

Pfeiler-Kanal

Hat Google Discover noch eine Zukunft für Publisher?

Google Discover bleibt der reichweitenstärkste Kanal für Publisher im Google-Kosmos, ist aber durch KI-Zusammenfassungen und Google-eigene Inhalte zunehmend gefährdet.

Laut Landwehr stammen bei deutschen Publishern aktuell rund siebzig Prozent des Google-Traffic aus Discover. Damit ist der Feed der wichtigste Hebel für Reichweite, gleichzeitig aber auch die größte Abhängigkeit, wenn Google KI-Antworten direkt im Feed ausspielt.

Welche Hebel funktionieren in Google Discover trotz KI?

Discover-Traffic entsteht heute aus Newslagen-Antizipation, hochwertigen Bildern, Mobile-First-Layout und Personenmarken. Inhalte mit eigener journalistischer Handschrift entgehen KI-Zusammenfassungen häufiger als Standard-Texte.

Der größte operative Hebel ist Refresh und Republish: Redaktionen aktualisieren bestehende Artikel inhaltlich und spielen sie erneut aus – so trägt Discover-Traffic über Wochen statt nur Stunden.

Warum ist Evergreen-Content im KI-Zeitalter so wichtig?

Evergreen-Inhalte liefern den stabilen Sockel, wenn News-Traffic durch AI Overviews wegbricht. Sie sind die Basis für regelmäßiges Republishing und für Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode.

KI-Bias

Wie beeinflussen KI-Biases den Nachrichtenkonsum?

KI-Biases verzerren den Nachrichtenkonsum, weil LLM-Antworten Quellen unterschiedlich gewichten, Halluzinationen verbreiten und das Vertrauen in Recherche untergraben.

Welche Quellen ein LLM zitiert, hängt von Trainingsdaten, Crawling-Frequenzen und Modell-Updates ab. Das fragmentiert die Meinungsbildung – Nutzer sehen nicht mehr eine Auswahl von Schlagzeilen, sondern eine vorverdaute Antwort, in der eine kleine Gruppe von Quellen dominiert.

Strategie

Wie sollten Publisher ihre Strategie anpassen?

Publisher passen ihre Strategie an, indem sie menschlichen Content stärken, Journalisten als Personenmarken etablieren und früh Lizenz-Deals mit KI-Anbietern erwägen.

Die strategische Frage ist nicht mehr „Wie ranken wir?", sondern „Wofür kann uns KI nicht ersetzen?". Eigene Recherche, Lokalkenntnis und Personenmarken sind die Bereiche, in denen Publisher Differenzierung halten.

Tagesgeschäft

Welche Maßnahmen sind im Tagesgeschäft am wichtigsten?

Im Tagesgeschäft entscheiden drei Hebel über die KI-Robustheit einer Redaktion: menschlicher Content, Personenmarken der Autoren und solides SEO-Setup für Verlage.

Welche Inhalte müssen immer von Menschen stammen?

Menschliche Pflicht bleiben Recherche, Reportage, Lokales und Investigatives. Das sind die Bereiche, in denen Augenzeugenschaft, Quellenkontakt und juristische Verantwortung nicht delegierbar sind.

Redaktionen kennzeichnen diese Formate sichtbar – im Artikel selbst, in der Autorenzeile und in den strukturierten Daten. So erkennen Leser und LLMs den Unterschied zu generierten Inhalten.

Wie baut man Journalisten als Personenmarken auf?

Personenmarken entstehen über eigene Profilseiten, konsequente Autoren-Schemas und eine sichtbare Bylines-Strategie. Autoren, die regelmäßig in LLMs auftauchen, gewinnen unabhängig vom Verlag an Sichtbarkeit.

Profile müssen verlinken, aktuell bleiben und sich thematisch verorten – Generalisten haben es im KI-Zeitalter schwerer als spitz aufgestellte Fachjournalisten.

Wie sieht solides SEO für Verlage in der KI-Ära aus?

Solides SEO für Verlage heißt: schnelle Indexierung, strukturierte Daten, sauberer Crawl-Pfad und konsequentes Refresh und Republish für Evergreen-Themen.

Best Practices im redaktionellen SEO sind dabei wichtiger als einzelne Hacks – Kontinuität schlägt Trick im Tagesgeschäft.

LLM-Optimierung

Wie optimiert man Inhalte für LLMs?

Publisher optimieren Inhalte für LLMs durch Fragen in Überschriften, kurze Summaries, Schema-Markup und gut chunkbare Strukturen – ohne Manipulation.

LLMs ziehen Antworten in Häppchen aus dem Web. Wer seinen Content in W-Fragen, knappe Definitionen und kurze Absätze gliedert, landet häufiger als Zitat in ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode.

LLM-Bausteine

Welche Bausteine zahlen direkt auf LLM-Sichtbarkeit ein?

Drei Bausteine entscheiden, ob ein Publisher in LLM-Antworten landet: chunkbare Strukturen, passendes Schema-Markup und Antwort-orientierte Überschriften.

Welche Strukturen erleichtern LLMs das Zitieren?

W-Fragen-Überschriften matchen die Art, wie Nutzer im Chat formulieren. Kurze Summary-Sätze direkt nach jeder Überschrift machen einen Absatz für LLMs zitierbar – idealerweise in zwanzig bis fünfundzwanzig Wörtern.

Wichtig ist die Eigenständigkeit der Absätze: Brückensätze wie „wie bereits erwähnt" zerstören die Zitierfähigkeit, weil ein LLM ohne Kontext keinen sinnvollen Auszug bilden kann.

Welches Schema-Markup brauchen Publisher?

Für Publisher zählen vor allem Article, NewsArticle, FAQPage, Person und HowTo. Sauber gepflegt, machen sie Inhalte maschinenlesbar, ohne dass Manipulation nötig ist.

Entscheidend ist die Konsistenz zwischen sichtbarem Text und Schema-Daten – LLMs werten Diskrepanzen als Signal für minderwertige Inhalte.

Wie chunkt man Inhalte für LLM-Antworten?

Chunken bedeutet: jeder Absatz, jede Liste, jede Tabelle steht für sich allein. Wer chunkt, zerlegt lange Fließtexte in kurze Blöcke mit eigenem Schwerpunkt, die ein LLM ohne Kontextbruch übernimmt.

Praktisch heißt das: maximal zwei Sätze pro Absatz, Listen mit drei bis vier Items und Tabellen mit eindeutigen Spaltenköpfen.

Monitoring

Welche Rolle spielen Monitoring und SEO-Feinheiten?

Monitoring zeigt, wann LLMs Publisher erwähnen oder zitieren – Tools wie Peec AI machen Marken-Sichtbarkeit messbar.

Wie unterscheidet man Marken-Nennung und Quellen-Zitierung?

Marken-Nennung bedeutet, dass ein LLM den Publisher als bekannte Größe nennt, ohne zu verlinken – ein Branding-Effekt. Quellen-Zitierung heißt, dass das LLM einen konkreten Artikel als Beleg ausspielt – mit direktem Reichweitenwert.

Beide haben unterschiedliche Hebel: Branding wächst über Reichweite, Häufigkeit und Personenmarken; Zitierfähigkeit wächst über sauber strukturierte, chunkbare Inhalte mit prägnanten Antwort-Sätzen.

Welche SEO-Feinheiten zahlen auf LLM-Sichtbarkeit ein?

Im Tagesgeschäft hängt LLM-Sichtbarkeit eng mit klassischer News-Optimierung zusammen: Geschwindigkeit, Indexierung, strukturierte Daten und Newslagen-Reaktion sind die Feinheiten, die in Discover wie in LLMs entscheiden.

Wer in Google Discover stark performt, gewinnt oft auch in LLMs – beide Systeme bewerten ähnliche Signale: Aktualität, saubere Struktur und Marken-Trust.

Szenarien

Welche Zukunftsszenarien gibt es für Publisher?

Publisher stehen vor drei Szenarien: Lizenz-Deals statt Traffic, Prompt-Positioning als Geschäftsmodell und einer Welle von Solo-Publishern, die KI für Skalierung nutzen.

Wie sieht das optimistische Lizenz-Szenario aus?

Im optimistischen Szenario bezahlen LLM-Anbieter Verlage für Trainingsdaten und Live-Zugriff auf Inhalte. Verlage werden zur kuratierten Quelle, die LLMs zwingend brauchen, um aktuelle und juristisch belastbare Antworten zu liefern.

In diesem Modell verschiebt sich der Erlös von klick-getrieben zu lizenzbasiert. Reichweite ist nicht mehr Selbstzweck, sondern Verhandlungsmasse für Deals mit OpenAI, Google, Anthropic oder Perplexity.

Was bedeutet ein pessimistisches Szenario für Verlage?

Im pessimistischen Szenario kannibalisiert AI Search den Werbe-Markt, ohne dass LLM-Anbieter Publisher kompensieren. AI Overviews und LLM-Antworten beantworten die Anfrage, der Klick auf den Verlag bleibt aus.

Dann werden Direct-Kanäle, Newsletter, Audio und Video überlebenswichtig – Reichweite, die der Verlag selbst kontrolliert und nicht über eine Plattform abgreifen muss.

Realistisch ist ein Mischmodell: Großverlage verhandeln Deals, kleine Solo-Publisher automatisieren Produktion und positionieren sich als Nischenmarken, die LLMs als Quelle wählen.

Fazit

Fazit: Wie können Publisher im KI-Zeitalter bestehen?

Publisher bestehen im KI-Zeitalter über mehrere Kanäle: Direct, Newsletter, YouTube, Spotify und Republishing in Google Discover.

Wer nur auf Google-Traffic setzt, ist zu abhängig. Wer Reichweite über eigene Plattformen, Newsletter, Google News, Audio und Video aufbaut und gleichzeitig konsequent republisht, hat die stabilste Basis – egal, in welche Richtung sich AI Search entwickelt.

Transparenz

Verwendete Quellen

• Eigene Erfahrung aus acht Jahren Publisher SEO bei Verlagen wie Axel Springer, Funke, Ippen und t-online.
• Publisher SEO Podcast: „Folge mit Malte Landwehr zu AI Search und Publisher-Strategie auf Spotify" – Übersicht aller Folgen.
• Malte Landwehr: „Profil und Veröffentlichungen".