KI durchbricht die Ökonomie von Inhalten

Was sagt es über die Ökonomie von Inhalten aus, wenn die sichtbarste Website im Web erheblichen Traffic verliert?

Ein Statusbericht von Wikipedia zeigt einen deutlichen Rückgang menschlicher Seitenaufrufe in den letzten Monaten als Folge generativer KI. „insbesondere wenn Suchmaschinen Antworten direkt an Suchende liefern“ [1].

Bildnachweis: Kevin Indig

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1. Rahmen: Evergreen Vs. Additiver Inhalt

• Immergrüner Inhalt = Bildungsinhalte zu etablierten, zeitlosen Themen.
• Additiver Inhalt = Inhalte, die völlig neue Ansichten, Einblicke und Gespräche bieten.

Wikipedia ist eine immergrüne Seite. Obwohl es sich um eine Plattform für nutzergenerierte Inhalte (UGC) wie Reddit oder YouTube handelt, besteht ihr Hauptzweck darin, umfassende Definitionen bereitzustellen etablierte Themen. Reddit, YouTube und LinkedIn & Co. sind dabei additive Themen und Erkenntnisse.

KI zerstört den Wert des einen und erhöht ihn für den anderen.

2. Problem: KI macht die Beantwortung von Fragen weniger wertvoll

Der menschliche Traffic auf Wikipedia ist im Vergleich zum Vorjahr um -5 % zurückgegangen, während Scraper um 10,5 % und Bots um 162,4 % gewachsen sind. [2]. Die Tatsache, dass Scraper und Bots zusammen fast so viel Traffic ausmachen wie Menschen, ist ein Symbol für den schwindenden Wert der Beantwortung von Fragen.

Obwohl der direkte Traffic von Wikipedia um ca. 23 % gestiegen ist und die GPT-Verweise im Chat um das 3,5-Fache im Vergleich zum Vorjahr gestiegen sind, sind die Google-Verweise um -35 % gesunken, weil KI-Übersichten es für Benutzer überflüssig machen, sich durchzuklicken.

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Zur gleichen Zeit, als Wikipedia etwa 90 Millionen Besuche verlor, begann Google, viel mehr KI-Übersichten anzuzeigen, die Benutzerfragen direkt beantworten – oft basierend auf Wikipedia-Inhalten.

3. Skalierung: KI-Übersichten nahe bei 50 %

Wikipedia sieht 7x mehr KI-Übersichten für seine Schlüsselwörter in den Suchergebnissen, aber ⅓ weniger Zitate als Quelle.

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Bei fast 50 % der Wikipedia-Anfragen wird oben in den Suchergebnissen ein großes AIO angezeigt. Das ist kein Ausreißer: Reddit liegt bei 46 % und YouTube bei 38 %.

4. Schicht: KI belohnt additive Inhalte

Google und ChatGPT belohnen additive Inhalte.

Die Zitationsrate von YouTube stieg von 37 % auf 54 % (plus 17 Prozentpunkte), während gleichzeitig Wikipedia von 58 % auf 42 % (minus 16 Prozentpunkte) sank. Videos ersetzen Text als primäre Antwortquelle von Google.

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ChatGPT zitiert Wikipedia dreimal häufiger als die Website erwähnt, während Reddit eins zu eins und YouTube bei ~250 % liegt! Da Benutzer nicht auf Zitate klicken, sind Erwähnungen viel wertvoller. [3]

5. Die Ökonomie des Inhalts

Vor der Einführung der künstlichen Intelligenz war die Wirtschaftlichkeit immergrüner Inhalte positiv, da sie Klicks von Google anzogen, von denen einige in Kunden umgewandelt wurden. LLMs wie ChatGPT, AI Overviews oder AI Mode haben keinen Anreiz, Traffic zu versenden, sondern die beste Antwort zu geben, wodurch das Erlebnis eher TikTok als der Suche ähnelt.

LLMs nutzen Webinhalte wie Wikipedia für die Ausbildung, bieten jedoch unsichtbare Zitate anstelle von Erwähnungen. Die Nettorendite ist negativ. Wikipedia muss Spender davon überzeugen, dass es sich immer noch lohnt, Geld zu spenden, während sein Inhalt als Nutzen für LLMs genutzt wird.

In den letzten 12 Monaten haben Websites, die additive UGC anbieten, an LLM-Sichtbarkeit gewonnen [4]:

• Reddit.
• LinkedIn.
• Youtube.
• Quora.
• Jaulen.
• Tripadvisor.
• Usw.

Gleichzeitig verloren Content-Websites, die Evergreen-Inhalte anbieten, erhebliche Mengen an organischem Traffic (und Wert):

• Stapelüberlauf.
• Chegg.
• Britannica.
• Wiktionary.
• History.com.
• eHow.
• Usw.

Mit weniger und schließlich vielleicht gar keinen Klicks [5]der Wert der Erstellung immergrüner Inhalte ist fraglich – nicht nur für Wikipedia.

6. Wechseln Sie von immergrünen zu additiven Inhalten

Die Lösung besteht darin, den Fokus von immer neuen Themen auf völlig neue Erkenntnisse zu verlagern:

1. Investieren Sie mehr in additive Inhalte: Datengeschichten, Forschung, Kundenerfolgsgeschichten, Vordenker usw. Oura, Ramp, Okta und andere vollziehen bereits den Wandel und stellen Ökonomen, Journalisten und Forscher ein. [6,7,8]
2. Reduzieren Sie Ihre Investitionen in immergrüne Inhalte zugunsten additiver Inhalte. Wir kennen die richtige Mischung nicht, aber 50/50 oder sogar 70/30 scheint besser zu sein als 80/20.
3. Wann sollten immer aktuelle Inhalte beibehalten werden: Aus Gründen der Benutzererfahrung (entscheidend für das Verständnis eines Themas), aktueller Autorität oder wenn Sie automatisieren und mit einzigartigen Daten anreichern können.
4. Konzentrieren Sie sich bei der Erstellung von Evergreen-Inhalten auf Hyperlong-Tail-Themen, die auf die Personas und Positionierung Ihrer Zielgruppe abgestimmt sind und für die niemand sonst sichtbar ist.

Bewerten Sie additive Inhalte im Hinblick auf beeinflusste Pipeline, LLM-Zitate/Erwähnungen/Share of Voice und Publisher-Links/Berichterstattung.

Ausgewähltes Bild: Paulo Bobita/Search Engine Journal