Google betont Faktenprüfung für KI-Inhalte: So sieht ein belastbarer Redaktionsprozess aus

Was Google im Oktober geändert hat

In den Dokumentations-Updates der Google Search Central ist für den 1. Oktober 2026 der Eintrag „Updated guidance on using generative AI content“ verzeichnet. Laut Google wurde der Leitfaden mit Informationen aus den Search Quality Rater Guidelines ergänzt, um die Dokumentation an die Präsentationen auf Googles Entwicklerveranstaltungen anzugleichen (Google Search Central, Documentation Updates).

Inhaltlich steht der Kern im Abschnitt zu Richtigkeit und Qualität. Dort heißt es nun: „It is critical to manually factcheck and review all AI-generated content for accuracy and trustworthiness before publishing“ (Google Search Central, Leitfaden zu generativen KI-Inhalten; Search Engine Roundtable). Begründet wird das mit der Funktionsweise der Modelle: Ein Sprachmodell erzeugt Text anhand gelernter Muster; auch bei angebundener Websuche oder Retrieval können Quellen falsch interpretiert oder unbelegte Aussagen ergänzt werden. Ihre Ausgaben können deshalb Ungenauigkeiten enthalten, „also known as hallucinations“ (Search Engine Roundtable).

Die aktualisierte Dokumentation formuliert eine klare Qualitätsempfehlung. Sie ist keine gesetzliche Prüfpflicht und dokumentiert für sich genommen keinen neuen Rankingfaktor. Für Veröffentlichungen ist deshalb entscheidend, Richtigkeit und Eigenleistung nachvollziehbar sicherzustellen (Google Search Central).

Für die Praxis besonders relevant ist die zweite Ergänzung. Die Prüfung soll sich nicht nur auf den sichtbaren Text beziehen, sondern auch auf Metadaten, die Google in den Suchergebnissen anzeigen kann: Title-Elemente, Meta-Descriptions, strukturierte Daten und Alt-Texte von Bildern. Strukturierte Daten müssen zudem den allgemeinen Richtlinien und den Vorgaben der jeweiligen Suchfunktion entsprechen und sollten validiert werden (Google Search Central, Leitfaden zu generativen KI-Inhalten; PPC Land).

Für Online-Shops wiederholt der Leitfaden eine bestehende Vorgabe aus dem Merchant Center: KI-generierte Bilder müssen IPTC-Metadaten mit dem Wert TrainedAlgorithmicMedia tragen, KI-generierte Produkttitel und -beschreibungen sind getrennt anzugeben und als KI-generiert zu kennzeichnen (Google Search Central, Leitfaden zu generativen KI-Inhalten).

Erlaubt, aber nicht ungeprüft

Die Antwort auf die Frage, ob Google KI-Texte bestraft, ist seit der Aktualisierung nicht anders als vorher: nein, nicht wegen der Herstellungsart. Der Leitfaden beschreibt generative KI ausdrücklich als hilfreich, etwa bei der Recherche zu einem Thema oder bei der Strukturierung eigener Inhalte (Google Search Central, Leitfaden zu generativen KI-Inhalten).

Die Grenze zieht die Spam-Richtlinie zu „Scaled Content Abuse“. Gemeint ist das Erstellen vieler Seiten vor allem zur Manipulation von Rankings statt zum Nutzen der Leser. Die Richtlinie stellt klar, dass das unabhängig von der Herstellungsart gilt, und nennt als Beispiel ausdrücklich den Einsatz generativer KI, um viele Seiten ohne Mehrwert für Nutzer zu erzeugen. Weitere Beispiele sind das Übernehmen fremder Inhalte, auch durch Umformulieren oder Übersetzen, und das Zusammenstückeln von Inhalten verschiedener Seiten ohne eigenen Beitrag (Google Search Central, Spam-Richtlinien).

Der Leitfaden verweist außerdem auf zwei Abschnitte der Search Quality Rater Guidelines: 4.6.5 zu Scaled Content Abuse und 4.6.6 zu Hauptinhalten mit wenig Aufwand, wenig Originalität und wenig Mehrwert. Google betont dabei, dass die Bewertungen der Rater das Ranking nicht direkt beeinflussen (Google Search Central, Leitfaden zu generativen KI-Inhalten).

Zusammengefasst ergibt sich ein klares Bild:

Erlaubt	Problematisch
KI als Werkzeug für Recherche, Gliederung und Entwürfe	Viele Seiten per KI erzeugen, die keinen eigenen Mehrwert bieten
KI-Entwurf, der fachlich geprüft und ergänzt wird	Ungeprüfte Veröffentlichung mit möglichen Halluzinationen
Transparenz darüber, wie ein Inhalt entstanden ist	Erfundene Autorenprofile, etwa mit KI-Porträts oder ausgedachten Qualifikationen
KI-gestützte Metadaten nach manueller Kontrolle	Automatisch erzeugte Titel, Snippets oder Schema-Angaben ohne Abgleich mit dem Inhalt

Der Punkt zu erfundenen Autorenprofilen stammt aus Googles Leitfaden zu hilfreichen Inhalten, der solche Angaben als Täuschung einstuft (Google Search Central, Hilfreiche Inhalte erstellen).

Warum Halluzinationen auch GEO schaden

Bei Generative Engine Optimization geht es darum, dass KI-Systeme eine Website als Quelle heranziehen und die Marke in ihren Antworten nennen. Google spricht im Zusammenhang mit seinen KI-Funktionen davon, Inhalte als Grounding-Quelle zu nutzen (Search Engine Roundtable). Eine Seite, die als Grundlage einer Antwort dient, transportiert ihre Fehler in diese Antwort.

Daraus folgen drei praktische Risiken:

Falsche Aussagen werden weitergetragen. Steht auf einer Leistungsseite eine falsche Norm, ein veralteter Preisrahmen oder eine erfundene Produkteigenschaft, kann genau diese Angabe in einer KI-Antwort auftauchen, verbunden mit dem eigenen Markennamen.

Vertrauen ist der Kern. Google beschreibt Vertrauenswürdigkeit als den wichtigsten Aspekt von E-E-A-T (Google Search Central, Hilfreiche Inhalte erstellen). Inhalte, die nachweislich falsche Angaben enthalten, arbeiten gegen genau dieses Signal, in der klassischen Suche wie in KI-Antworten.

Metadaten müssen zum Inhalt passen. Title, Meta-Description, strukturierte Daten und Alt-Texte können Suchdarstellung und Interpretation beeinflussen. Daraus folgt keine feste Reihenfolge, in der Suchmaschinen oder KI-Systeme diese Elemente verarbeiten. Wichtig ist die Konsistenz: Ein FAQ-Schema darf keine anderen Antworten als die sichtbare Seite enthalten, und ein Alt-Text muss das tatsächliche Bild beschreiben.

Der Prüfprozess in fünf Schritten

Ein belastbarer Redaktionsprozess muss im Mittelstand nicht aufwendig sein. Entscheidend ist, dass jeder Schritt eine feste Zuständigkeit hat und dokumentiert wird.

1. Quellencheck. Jede Zahl, jedes Datum, jede Norm und jedes Zitat im Entwurf wird auf eine Primärquelle zurückgeführt und im Text verlinkt. Was sich nicht belegen lässt, wird gestrichen. Das gilt besonders für Angaben, die ein KI-Modell „plausibel“ ergänzt hat, etwa Prozentwerte, Fristen oder Studienergebnisse.
2. Fachliche Freigabe. Eine Person mit Fachkenntnis im Unternehmen liest den Text auf inhaltliche Richtigkeit: Stimmen technische Details, Produkteigenschaften und Einsatzgrenzen? Fehlt etwas, das ein Kunde wissen müsste? Diese Rolle kann keine Redaktion und kein Tool ersetzen.
3. Metadaten prüfen. Title, Meta-Description, strukturierte Daten und Alt-Texte werden gegen den finalen Text abgeglichen. Das Schema wird mit dem Rich-Results-Test oder dem Schema-Validator geprüft. Bei Shops kommen IPTC-Angaben für KI-Bilder und die Kennzeichnung KI-generierter Produktdaten im Merchant Center hinzu.
4. Autorenangabe. Der Beitrag erhält eine reale Autorin oder einen realen Autor mit Verlinkung auf eine Profilseite, die Hintergrund und Fachgebiet zeigt. Googles Leitfaden zu hilfreichen Inhalten empfiehlt solche Bylines dort, wo Leser sie erwarten (Google Search Central, Hilfreiche Inhalte erstellen). Wo KI wesentlich beteiligt war, gehört ein kurzer Hinweis zur Entstehung dazu.
5. Aktualisierungsdatum. Veröffentlichungs- und Änderungsdatum werden sichtbar angegeben und im Schema gepflegt. Das Datum wird nur geändert, wenn sich der Inhalt tatsächlich geändert hat. Google nennt das bloße Umdatieren ohne wesentliche Änderung als Warnsignal (Google Search Central, Hilfreiche Inhalte erstellen).

Für die Aufteilung der Verantwortung hat sich eine einfache Matrix bewährt:

Prüfpunkt	Wer prüft	Worauf
Fakten, Zahlen, Zitate	Redaktion oder Marketing	Primärquelle vorhanden und verlinkt, nichts Unbelegtes
Fachliche Richtigkeit	Fachabteilung (Technik, Produktmanagement, Vertrieb)	Technische Details, Einsatzgrenzen, Vollständigkeit
Title, Meta-Description	Redaktion oder SEO	Übereinstimmung mit Inhalt, keine Übertreibung
Strukturierte Daten	SEO oder Webentwicklung	Validierung, Übereinstimmung mit sichtbarem Text
Alt-Texte, Bildmetadaten	Redaktion	Bild korrekt beschrieben, IPTC-Angaben bei KI-Bildern
Autorenangabe, Datum	Redaktion	Reale Person mit Profil, Datum nur bei echter Änderung
Rechtliche Kennzeichnung	Geschäftsführung oder Rechtsberatung	Ob und wie eine Kennzeichnung erforderlich ist

Der Aufwand lässt sich begrenzen, indem der Prozess nach Risiko gestaffelt wird. Ein Ratgeberartikel mit technischen Angaben braucht die volle Prüfung. Eine kurze Veranstaltungsankündigung kommt mit Quellencheck und Metadaten-Prüfung aus.

E-E-A-T sichtbar machen

E-E-A-T ist dabei kein einzelner Rankingfaktor, und strukturierte Daten oder ein Autorenprofil garantieren keine Platzierung.

Prüfen allein reicht nicht, die Prüfung muss auch erkennbar sein. Googles Leitfaden zu hilfreichen Inhalten fragt nach dem „Who, How and Why“ eines Inhalts: Wer hat ihn erstellt, wie ist er entstanden und warum wurde er veröffentlicht (Google Search Central, Hilfreiche Inhalte erstellen). Jede dieser Fragen lässt sich auf der Seite beantworten:

• Wer: Autorenzeile mit Link zu einer Profilseite, auf der Qualifikation und Erfahrung stehen. Bei fachlich freigegebenen Texten kann zusätzlich die prüfende Person genannt werden.
• Wie: Ein kurzer Hinweis zur Entstehung, etwa „mit KI-Unterstützung erstellt, fachlich geprüft von …“. Google empfiehlt eine solche Offenlegung dort, wo Leser sich fragen würden, wie ein Inhalt entstanden ist (Google Search Central, Hilfreiche Inhalte erstellen).
• Warum: Der Inhalt beantwortet eine echte Frage der Zielgruppe und ist nicht primär für Suchmaschinen geschrieben.

Technisch lassen sich diese Angaben über strukturierte Daten abbilden, etwa author, datePublished und dateModified im Article-Schema sowie ein verknüpftes Person-Schema. Wie das zusammen mit llms.txt und weiteren technischen Signalen aussieht, beschreibt der Artikel zu Schema, llms.txt und E-E-A-T für GEO.

Für Googles KI-Suche ist llms.txt keine Voraussetzung: Google Search wertet solche Dateien nach eigener Aussage nicht aus. Ob andere KI-Systeme die Datei nutzen, ist nicht belegt. Wir setzen sie trotzdem als günstige Ergänzung ein, weil sie wenig Aufwand macht und nicht schadet. Inhalte, Quellen und Messung ersetzt sie nicht. Strukturierte Daten müssen zum sichtbaren Inhalt passen, sind aber kein spezielles GEO-Pflichtschema (Google Search Central).

Bezug zur Kennzeichnung nach EU AI Act

Googles Leitfaden ist eine Empfehlung für die Suche, keine rechtliche Vorgabe. Unabhängig davon regelt Artikel 50 der KI-Verordnung (EU) 2024/1689 Transparenzpflichten für bestimmte KI-generierte Inhalte (EUR-Lex, Verordnung (EU) 2024/1689). Für KI-generierte Texte, die zur Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse veröffentlicht werden, sieht Artikel 50 Absatz 4 eine Offenlegung vor. Die Verordnung nennt dort eine Ausnahme für Inhalte, die einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurden und für die eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung trägt. Die Pflicht zur maschinenlesbaren Markierung KI-generierter Ausgaben nach Artikel 50 Absatz 2 richtet sich dagegen an die Anbieter der KI-Systeme, nicht an Unternehmen, die mit diesen Systemen Texte erstellen (Artikel 50 im Wortlaut).

Ein dokumentierter Prüfprozess ist damit in zweierlei Hinsicht sinnvoll: für die Qualität in der Suche und als Nachweis redaktioneller Kontrolle. Ob die Ausnahme im Einzelfall greift und welche Kennzeichnung für welche Inhalte nötig ist, ist eine Rechtsfrage. Eine Einordnung bieten die Artikel zur Checkliste der Transparenzpflichten nach Artikel 50 und zum KI-Content-Audit und zur Kennzeichnungspflicht.

Häufige Fragen

Bestraft Google KI-generierte Texte?

Nicht wegen der Herstellungsart. Google erlaubt KI als Hilfsmittel. Gegen die Spam-Richtlinien verstößt die Massenproduktion von Seiten ohne Mehrwert, unabhängig davon, ob sie mit oder ohne KI entstehen.

Was hat Google am 1. Oktober 2026 geändert?

Der Leitfaden zu generativen KI-Inhalten nennt es jetzt „kritisch“, alle KI-generierten Inhalte vor der Veröffentlichung manuell auf Richtigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu prüfen. Die Prüfung schließt Title-Elemente, Meta-Descriptions, strukturierte Daten und Alt-Texte ein.

Muss KI-Content für Google gekennzeichnet werden?

Eine allgemeine Kennzeichnungspflicht für die Suche nennt Google nicht. Empfohlen wird, offenzulegen, wie ein Inhalt entstanden ist, wo Leser das erwarten würden. Für Shops gelten im Merchant Center eigene Vorgaben zu KI-Bildern und KI-generierten Produktdaten.

Wer sollte KI-Inhalte prüfen?

Fakten und Metadaten kann die Redaktion oder das Marketing prüfen. Die fachliche Richtigkeit sollte eine Person aus der Fachabteilung freigeben. Strukturierte Daten prüft idealerweise, wer die Website technisch betreut.

Gilt die Prüfempfehlung auch für Meta-Descriptions und Alt-Texte?

Ja. Google nennt Title-Elemente, Meta-Descriptions, strukturierte Daten und Alt-Texte ausdrücklich, weil sie in den Suchergebnissen erscheinen können.

Hilft ein Prüfprozess auch bei der Sichtbarkeit in KI-Antworten?

Ein Prüfprozess garantiert keine Nennung. Er reduziert das Risiko, dass fehlerhafte Angaben von der eigenen Website in KI-Antworten gelangen, und stärkt die Vertrauenswürdigkeit, die Google als wichtigsten Aspekt von E-E-A-T beschreibt.

Weiterlesen

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• Schema, llms.txt und E-E-A-T: Die technische Basis für GEO
• KI-Content-Audit und Kennzeichnungspflicht
• Artikel 50 EU AI Act: Checkliste der Transparenzpflichten

Quellen

• Google: Generative AI content
• Google: Documentation updates
• Google: Spam policies
• Google: Helpful content
• Google: AI optimization guide
• EU: Regulation 2024/1689
• Article 50 text