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28. August 2026
Analysevon Claudius Neidig

Wie Ahrefs KI im Content nutzt, ohne KI-Slop zu produzieren

Ahrefs setzt KI in jedem Artikel ein und hat am 28. August 2026 offengelegt, wie die Redaktion dabei KI-Slop vermeidet: Vorarbeit vor dem Entwurf, vier Prüfschleusen zwischen den Stufen, gesparte Zeit in Daten statt in Menge, und eine Person, die jeden Text verantwortet. Ein brauchbares Muster für Marketing-Teams.

Slop ist ein Aufwandstransfer

Die Definition von Ahrefs ist präziser als das übliche Bauchgefühl: KI-Slop ist Inhalt, der ohne genug menschliches Verständnis, Urteil, Belege oder eigenen Beitrag veröffentlicht wird, um die Aufmerksamkeit des Lesers zu rechtfertigen. Kürzer gesagt verlagert Slop den Aufwand vom Autor auf den Leser. Der Text ist schnell entstanden, das Verstehen dauert länger als nötig.

Bemerkenswert ist, wer das schreibt. Ahrefs betreibt mit Letaido eine eigene Pipeline, die einen Artikel in 6 bis 12 Minuten recherchiert, gliedert, schreibt und gegenprüft. Die Daten aus den eigenen Studien sind dabei zwiespältig: Stark KI-generierte Seiten können ranken, auch in den Top 3. Mit steigendem KI-Anteil sank die Suchleistung aber tendenziell, vermutlich weil viele Unternehmen KI nutzen, um die schwere Arbeit zu überspringen und mehr Durchschnitt zu veröffentlichen. Aus dieser Beobachtung leitet Ahrefs vier Regeln ab.


Regel 1: Die menschliche Arbeit kommt vor dem Entwurf

Bevor irgendein Modell schreibt, klärt der Autor die Prämissen: Was braucht der Leser, was verspricht der Artikel, welche Haltung vertritt er, welche Belege braucht es, und was lernt der Leser hier, was er anderswo nicht findet. Dann kommt das Rohmaterial, das KI nicht erfinden kann: Interviews, eigene Daten, echte Demonstrationen, gescheiterte Experimente, konkrete Beispiele.

Zwei Praktiken aus dem Team sind direkt übertragbar. Ein Autor pflegt eine durchsuchbare „Source of Truth“ mit Fakten, Zahlen, Erklärungen und Produktdetails, aus der die Pipeline schöpft. Ein anderer diktiert seine Gedanken ungefiltert per Sprachtool und lässt sich danach von der KI interviewen, Lücken aufzeigen und eine Gliederung vorschlagen. Die KI ordnet, sie erfindet keine Substanz.


Regel 2: Schleusen zwischen den Stufen

Die Pipeline läuft nicht als ein großer Prompt, sondern in Stufen: Recherche, Content-Lücken, Gliederung, Entwurf. Jede Stufe erzeugt eine eigene Ausgabe, die ein Mensch ansieht, bevor die nächste startet. Dazwischen liegen vier Prüfpunkte:

  • Idee: Bringt der Artikel etwas, das die bestehenden Suchergebnisse nicht liefern?
  • Gliederung: Trägt jeder Abschnitt das Versprechen an den Leser?
  • Belege: Sind die wichtigen Behauptungen gestützt, und was muss noch getestet werden?
  • Entwurf: Wo steckt unverdiente Gewissheit, Füllstoff, ein Beispiel ohne Grundlage?

Der Grund für die Trennung ist psychologisch. Ein fertig polierter KI-Entwurf verführt dazu, die Frage nach der Notwendigkeit gar nicht mehr zu stellen. Wer am Ende der Pipeline sitzt, wirft selten weg, was so fertig aussieht. Content-Chef Ryan Law hat seine eigene Pipeline in Claude Code deshalb bewusst dem redaktionellen Ablauf nachgebaut, mit denselben Haltepunkten.


Regel 3: Gesparte Zeit fließt in Substanz, nicht in Menge

Wenn KI Zeit spart, ist die naheliegende Reaktion mehr Output. Ahrefs investiert die Zeit stattdessen in Dinge, die vorher nicht bezahlbar waren: Datenanalysen, interaktive Visualisierungen, kostenlose Tools und Rechner, bessere Oberflächen zum Erkunden von Daten. Ein Data Refresh Hub aktualisiert zwölf Datensätze monatlich und spart mehr als einen Arbeitstag im Monat. Vorher wurden dieselben Benchmarks quartalsweise oder unregelmäßig gepflegt. Dazu kommen ein eigener LLMs.txt-Generator als Tool und Benchmarks auf Basis von Hunderttausenden Websites.


Regel 4: Ein Name pro Artikel, ein Editor mit Vetorecht

Jeder Artikel hat genau eine verantwortliche Person. Sie validiert die Behauptungen, korrigiert Fehler und kann erklären, woher jeder Beleg stammt. Wer das Thema nicht gut genug versteht, um mit seinem Namen dafür einzustehen, veröffentlicht nicht. Danach liest ein zweiter Mensch jedes Wort, und zwar einer mit der Befugnis und dem Willen, ein Stück abzulehnen. Bei Ahrefs macht das der Director of Content Marketing persönlich: Prämissen hinterfragen, Belege prüfen, generische Passagen markieren.


Was Marketing-Teams davon übernehmen können

  • Die Slop-Definition als Abnahmekriterium festhalten. „Verlagert dieser Text Aufwand auf den Leser?“ ist eine bessere Frage als „klingt das nach KI?“
  • Die Pipeline in Stufen mit sichtbaren Zwischenausgaben bauen, statt einen Prompt zum fertigen Artikel zu schreiben
  • Den Zeitgewinn budgetieren: Vorab festlegen, was mit der gesparten Zeit passiert, bevor sie automatisch in mehr Artikel fließt
  • Einen Namen unter jeden Text setzen und einen Editor benennen, der wirklich Nein sagen darf

Fazit

Der Text von Ahrefs ist kein Plädoyer gegen KI in der Redaktion, sondern eine Prozessbeschreibung von jemandem, der sie täglich nutzt. Die Trennlinie verläuft nicht zwischen Mensch und Maschine, sondern zwischen zwei Verwendungen derselben Zeitersparnis: Arbeit hinter dem Artikel streichen oder Arbeit möglich machen, die vorher nicht drin war. Wer die vier Regeln auf sein Team überträgt, bekommt ein Prüfraster, das unabhängig vom eingesetzten Modell funktioniert.

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