Können Sie KI zum Schreiben für YMYL-Sites verwenden? (Lesen Sie die Beweise, bevor Sie es tun)
„Your Money or Your Life“ (YMYL) behandelt Themen, die sich auf die Gesundheit, die finanzielle Stabilität, die Sicherheit oder das allgemeine Wohlergehen von Menschen auswirken, und zu Recht wendet Google bei diesen Themen messbar strengere algorithmische Standards an.
KI-Schreibwerkzeuge versprechen vielleicht eine Skalierung der Inhaltsproduktion, aber da das Schreiben für YMYL mehr Rücksichtnahme und Glaubwürdigkeit des Autors erfordert als andere Inhalte, kann ein LLM Inhalte schreiben, die für diese Nische akzeptabel sind?
Die Quintessenz ist, dass KI-Systeme bei YMYL-Inhalten versagen und langweilige Gleichheit bieten, wo einzigartiges Fachwissen und Autorität am wichtigsten sind. KI produziert in 50 % der Fälle unbegründete medizinische Ansprüche und halluziniert in 75 % der Fälle Gerichtsurteile.
In diesem Artikel wird untersucht, wie Google YMYL-Standards durchsetzt, Beweise dafür aufgezeigt werden, wo KI versagt, und warum Verlage, die sich auf echtes Fachwissen verlassen, sich für langfristigen Erfolg positionieren.
Google behandelt YMYL-Inhalte mit algorithmischer Kontrolle
In den Suchqualitätsbewertungsrichtlinien von Google heißt es: „Für Seiten zu klaren YMYL-Themen haben wir sehr hohe Bewertungsstandards für die Seitenqualität“ und diese Seiten „erfordern die größte Prüfung“. Die Richtlinien definieren YMYL als Themen, die „erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit, die finanzielle Stabilität oder die Sicherheit von Menschen haben könnten“.
Der algorithmische Gewichtsunterschied wird dokumentiert. In den Leitlinien von Google heißt es, dass die Suchmaschine bei YMYL-Anfragen „in unseren Ranking-Systemen Faktoren wie unserem Verständnis der Autorität, Fachkompetenz oder Vertrauenswürdigkeit der Seiten mehr Gewicht beimisst“.
Das Kernupdate vom März 2024 zeigte diese unterschiedliche Behandlung. Google kündigte die Erwartung an, minderwertige Inhalte um 40 % zu reduzieren. YMYL-Websites in den Bereichen Finanzen und Gesundheitswesen waren am stärksten betroffen.
Die Quality Rater Guidelines schaffen ein zweistufiges System. Regelmäßige Inhalte können mit alltäglichem Fachwissen eine „mittlere Qualität“ erreichen. Der YMYL-Gehalt erfordert „extrem hohe“ EEAT-Werte. Inhalte mit unzureichendem EEAT erhalten die Auszeichnung „Niedrigste“, Googles strengste Qualitätsbeurteilung.
Angesichts dieser erhöhten Standards steht KI-generierte Inhalte vor der Herausforderung, diese zu erfüllen.
Es mag ein Branchenwitz sein, dass die frühen Halluzinationen von ChatGPT den Leuten geraten haben, Steine zu essen, aber es verdeutlicht ein sehr ernstes Problem. Benutzer sind auf die Qualität der Ergebnisse angewiesen, die sie online lesen, und nicht jeder ist in der Lage, Fakten von Fiktionen zu unterscheiden.
KI-Fehlerraten machen es für YMYL-Themen ungeeignet
In einer Stanford HAI-Studie vom Februar 2024 wurde GPT-4 mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) getestet.
Ergebnisse: 30 % der einzelnen Aussagen wurden nicht unterstützt. Fast 50 % der Antworten enthielten mindestens eine nicht unterstützte Aussage. Googles Gemini Pro erreichte 10 % vollständig unterstützte Antworten.
Das sind keine geringfügigen Abweichungen. GPT-4 RAG gab Behandlungsanweisungen für die falsche Art von medizinischer Ausrüstung. Ein solcher Fehler könnte den Patienten in Notfällen schaden.
Money.com hat die ChatGPT-Suche im November 2024 anhand von 100 Finanzfragen getestet. Nur 65 % waren richtig, 29 % unvollständig oder irreführend und 6 % falsch.
Das System beschaffte Antworten aus weniger zuverlässigen persönlichen Blogs, erwähnte Regeländerungen nicht und riet nicht davon ab, „den Markt zu timen“.
Die RegLab-Studie von Stanford, bei der über 200.000 juristische Anfragen getestet wurden, ergab Halluzinationsraten zwischen 69 % und 88 % für modernste Modelle.
Bei Gerichtsverhandlungen halluzinieren Models in mindestens 75 % der Fälle. Die AI Hallucination Cases Database verfolgt 439 Gerichtsentscheidungen, bei denen KI halluzinierte Inhalte in Gerichtsakten erzeugt hat.
Das Men’s Journal veröffentlichte im Februar 2023 seinen ersten KI-generierten Gesundheitsartikel. Dr. Bradley Anawalt vom University of Washington Medical Center identifizierte 18 spezifische Fehler.
Er beschrieb „anhaltende sachliche Fehler und Fehlcharakterisierungen der medizinischen Wissenschaft“, darunter die Gleichsetzung verschiedener medizinischer Begriffe, die Behauptung unbegründeter Zusammenhänge zwischen Ernährung und Symptomen und die Bereitstellung unbegründeter Gesundheitswarnungen.
Der Artikel sei „offensichtlich falsch in Bezug auf grundlegende medizinische Themen“, während er „genug Nähe zu wissenschaftlichen Beweisen aufweise, um den Eindruck der Wahrheit zu erwecken“. Diese Kombination ist gefährlich. Die Leute können die Fehler nicht erkennen, weil sie plausibel klingen.
Aber selbst wenn die KI die Fakten richtig erfasst, scheitert sie auf andere Weise.
Google priorisiert, was KI nicht leisten kann
Im Dezember 2022 fügte Google „Experience“ als erste Säule seines Bewertungsrahmens hinzu und erweiterte EAT zu EEAT.
In den Leitlinien von Google wird nun gefragt, ob Inhalte „eindeutig Fachwissen aus erster Hand und eine Tiefe des Wissens demonstrieren (z. B. Fachwissen, das aus der Nutzung eines Produkts oder einer Dienstleistung oder dem Besuch eines Ortes resultiert)“.
Diese Frage zielt direkt auf die Grenzen der KI ab. KI kann technisch korrekte Inhalte erstellen, die sich wie ein medizinisches Lehrbuch oder eine juristische Referenz lesen. Was es nicht hervorbringen kann, ist die Einsicht des Praktikers. Die Art, die bei der täglichen Behandlung von Patienten oder der Vertretung von Angeklagten vor Gericht entsteht.
Der Unterschied zeigt sich im Inhalt. KI kann Ihnen möglicherweise eine Definition der Kiefergelenksstörung (TMJ) geben. Ein Spezialist, der Kiefergelenkspatienten behandelt, kann sein Fachwissen unter Beweis stellen, indem er echte Fragen beantwortet, die Menschen stellen.
Wie sieht Genesung aus? Welche Fehler machen Patienten häufig? Wann sollten Sie einen Spezialisten und nicht Ihren Allgemeinzahnarzt aufsuchen? Das ist die „Erfahrung“ bei EEAT, ein nachgewiesenes Verständnis realer Szenarien und Patientenbedürfnisse.
Googles Fragen zur Inhaltsqualität belohnen dies ausdrücklich. Das Unternehmen empfiehlt Ihnen die Frage: „Bietet der Inhalt Originalinformationen, Berichte, Recherchen oder Analysen?“ und „Bietet der Inhalt aufschlussreiche Analysen oder interessante Informationen, die über das Offensichtliche hinausgehen?“
Das Suchunternehmen warnt davor, „hauptsächlich zusammenzufassen, was andere zu sagen haben, ohne viel Mehrwert zu schaffen“. Genau so funktionieren große Sprachmodelle.
Dieser Mangel an Originalität schafft ein weiteres Problem. Wenn alle die gleichen Tools verwenden, sind Inhalte nicht mehr unterscheidbar.
Das Design von AI garantiert die Homogenisierung von Inhalten
Untersuchungen der UCLA dokumentieren, was Forscher als „Todesspirale der Homogenisierung“ bezeichnen. KI-Systeme orientieren sich standardmäßig an mittleren Präferenzen auf Bevölkerungsebene, da LLMs das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagen.
Forscher aus Oxford und Cambridge haben dies in der Natur nachgewiesen. Als sie ein KI-Modell auf verschiedene Hunderassen trainierten, produzierte das System zunehmend nur noch gängige Hunderassen, was schließlich zum „Modellkollaps“ führte.
Eine Studie von Science Advances ergab, dass „generative KI die individuelle Kreativität steigert, aber die kollektive Vielfalt neuartiger Inhalte verringert.“ Den Autoren geht es individuell besser, sie produzieren jedoch insgesamt einen geringeren Umfang an Inhalten.
Für YMYL-Themen, bei denen Differenzierung und einzigartiges Fachwissen einen Wettbewerbsvorteil bieten, ist diese Konvergenz schädlich. Wenn drei Finanzberater ChatGPT verwenden, um Anlageberatung zum gleichen Thema zu erstellen, werden ihre Inhalte bemerkenswert ähnlich sein. Das bietet weder für Google noch für Nutzer einen Grund, das eine dem anderen vorzuziehen.
Das Google-Update vom März 2024 konzentrierte sich auf „skalierten Inhaltsmissbrauch“ und „generischen/undifferenzierten Inhalt“, der allgemein verfügbare Informationen wiederholt, ohne neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Wie stellt Google also fest, ob Inhalte wirklich von dem Experten stammen, dessen Name darauf erscheint?
Wie Google die Fachkompetenz des Autors überprüft
Google betrachtet Inhalte nicht nur isoliert. Die Suchmaschine baut in ihrem Wissensgraphen Verbindungen auf, um zu überprüfen, ob Autoren über das von ihnen beanspruchte Fachwissen verfügen.
Für etablierte Experten ist diese Überprüfung robust. Mediziner mit Veröffentlichungen auf Google Scholar, Anwälte mit Anwaltszulassung und Finanzberater mit FINRA-Aufzeichnungen verfügen alle über überprüfbare digitale Fußabdrücke. Google kann den Namen eines Autors mit seinen Referenzen, Veröffentlichungen, Vorträgen und beruflichen Zugehörigkeiten verknüpfen.
Dadurch entstehen Muster, die Google erkennen kann. Ihr Schreibstil, Ihre Terminologieauswahl, Ihre Satzstruktur und Ihr Themenschwerpunkt bilden eine Signatur. Wenn unter Ihrem Namen veröffentlichte Inhalte von diesem Muster abweichen, wirft dies Fragen zur Authentizität auf.
Der Aufbau echter Autorität erfordert Beständigkeit. Daher ist es hilfreich, sich auf frühere Arbeiten zu beziehen und ein kontinuierliches Engagement in Ihrem Fachgebiet zu demonstrieren. Verlinken Sie Autorenzeilen mit detaillierten Biografieseiten. Geben Sie Qualifikationen, Gerichtsbarkeiten, Spezialgebiete und Links zu überprüfbaren Berufsprofilen an (staatliche Ärztekammern, Anwaltskammern, akademische Einrichtungen).
Am wichtigsten ist es, dass Experten die unter ihrem Namen veröffentlichten Inhalte schreiben oder gründlich überprüfen. Nicht nur die Überprüfung von Fakten, sondern auch die Sicherstellung, dass die Stimme, die Perspektive und die Erkenntnisse ihr Fachwissen widerspiegeln.
Der Grund, warum diese Verifizierungssysteme wichtig sind, geht über Rankings hinaus.
Die realen Risiken von YMYL-Fehlinformationen
Eine Studie der University of Baltimore aus dem Jahr 2019 ergab, dass Fehlinformationen die Weltwirtschaft jährlich 78 Milliarden US-Dollar kosten. Im Jahr 2024 waren 50 % der Unternehmen von Deepfake-Finanzbetrug betroffen, mit einem durchschnittlichen Verlust von 450.000 US-Dollar pro Vorfall.
Die Einsätze unterscheiden sich von anderen Inhaltstypen. Nicht-YMYL-Fehler verursachen Unannehmlichkeiten für den Benutzer. YMYL-Fehler führen zu Verletzungen, finanziellen Fehlern und einer Erosion des institutionellen Vertrauens.
Das US-Bundesrecht sieht eine Gefängnisstrafe von bis zu fünf Jahren für die Verbreitung falscher Informationen vor, die Schaden anrichten, 20 Jahre, wenn jemand eine schwere Körperverletzung erleidet, und lebenslange Haft, wenn jemand dadurch stirbt. Zwischen 2011 und 2022 haben 78 Länder Gesetze zur Fehlinformation erlassen.
Für YMYL ist die Validierung wichtiger, da sich die Konsequenzen kaskadieren und verstärken.
Durch Fehlinformationen verzögerte medizinische Entscheidungen können den Zustand unheilbar verschlimmern. Schlechte Investitionsentscheidungen führen zu dauerhaften wirtschaftlichen Schwierigkeiten. Eine falsche Rechtsberatung kann zum Verlust von Rechten führen. Diese Ergebnisse sind irreversibel.
Das Verständnis dieser Herausforderungen hilft zu erklären, wonach Leser suchen, wenn sie nach YMYL-Themen suchen.
Was Leser von YMYL-Inhalten erwarten
Die Leute öffnen keine YMYL-Inhalte, um Lehrbuchdefinitionen zu lesen, die sie auf Wikipedia finden könnten. Sie möchten mit Praktikern in Kontakt treten, die ihre Situation verstehen.
Sie möchten wissen, welche Fragen andere Patienten stellen. Was normalerweise funktioniert. Was Sie während der Behandlung erwartet. Auf welche Warnsignale Sie achten sollten. Diese Erkenntnisse stammen aus jahrelanger Praxis, nicht aus Trainingsdaten.
Leser können erkennen, ob Inhalte aus echten Erfahrungen stammen oder ob sie aus anderen Artikeln zusammengestellt wurden. Wenn ein Arzt sagt: „Der häufigste Fehler, den Patienten machen, ist …“, hat das Gewicht, mit dem KI-generierte Ratschläge nicht mithalten können.
Die Authentizität ist wichtig für das Vertrauen. Bei YMYL-Themen, bei denen Menschen Entscheidungen treffen, die sich auf ihre Gesundheit, ihre Finanzen oder ihre rechtliche Stellung auswirken, brauchen sie die Gewissheit, dass der Rat von jemandem kommt, der diese Situationen schon einmal gemeistert hat.
Dieses Verständnis dessen, was die Leser wollen, sollte Ihre Strategie beeinflussen.
Die strategische Wahl
Organisationen, die YMYL-Inhalte produzieren, stehen vor einer Entscheidung. Investieren Sie in echtes Fachwissen und einzigartige Perspektiven oder riskieren Sie algorithmische Strafen und Reputationsschäden.
Die Hinzufügung von „Experience“ zu EAT im Jahr 2022 zielte auf die Unfähigkeit der KI ab, Erfahrungen aus erster Hand zu sammeln. Das „Hilfreiche Inhaltsupdate“ bestrafte „Zusammenfassen, was andere zu sagen haben, ohne großen Mehrwert zu schaffen“, eine genaue Beschreibung der LLM-Funktionalität.
Wenn Google strengere YMYL-Standards durchsetzt und die KI-Fehlerquote bei 18–88 % liegt, überwiegen die Risiken die Vorteile.
Experten benötigen keine KI, um ihre Inhalte zu schreiben. Sie benötigen Hilfe bei der Organisation ihres Wissens, der Strukturierung ihrer Erkenntnisse und der Zugänglichkeit ihres Fachwissens. Das ist eine andere Rolle als das Generieren von Inhalten selbst.
Blick nach vorn
Der Wert von YMYL-Inhalten beruht auf Wissen, das nicht aus vorhandenen Quellen entnommen werden kann.
Sie kommt vom Chirurgen, der weiß, welche Fragen Patienten vor jedem Eingriff stellen. Der Finanzberater, der Kunden durch Rezessionen geführt hat. Der Anwalt, der gesehen hat, welche Argumente vor welchen Richtern überzeugen.
Die Verlage, die YMYL-Inhalte als Massenspiel behandeln, sei es durch KI oder menschliche Content-Farmen, stehen vor einem schwierigen Weg. Wer es als Glaubwürdigkeitssignal wertet, hat ein nachhaltiges Modell.
Sie können KI als Werkzeug in Ihrem Prozess einsetzen. Sie können es nicht als Ersatz für menschliches Fachwissen verwenden.
Weitere Ressourcen:
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Ausgewähltes Bild: Roman Samborskyi/Shutterstock
