KI-generierte Inhalte laut Google: Regeln für Metadaten und Schema

Ein Mythos hält sich hartnäckig: Für AI Overviews gebe es ein eigenes Markup oder einen eigenen Optimierungsweg, den man einmal umsetzt und dann abhakt. Die Dokumentation von Google sieht das anders, und sie sagt auch, wie du mit KI-generierten Inhalten umgehen sollst.

Definition: KI-generierte Inhalte sind Texte, Titel, Meta-Beschreibungen, Schema-Werte oder Bildbeschreibungen, die ganz oder teilweise mit generativer KI erstellt wurden. Für Google zählt weniger das Werkzeug als das Ergebnis: Was auf deiner Seite oder in den Suchergebnissen erscheint, muss stimmen und den Nutzern etwas bringen. Die Verantwortung dafür liegt beim Betreiber der Website.

Was Google zu KI-generierten Inhalten tatsächlich schreibt

Drei Aussagen aus der offiziellen Dokumentation bilden das Fundament. Laut Google Search Central (Stand 2026-10-01) sollen KI-generierte Inhalte vor der Veröffentlichung manuell auf Richtigkeit geprüft werden, und diese Prüfung gilt ausdrücklich auch für Metadaten, die in den Suchergebnissen erscheinen können (https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content).

Die zweite Aussage betrifft Masse. Laut den Spam-Richtlinien von Google Search Central (Stand 2026-08-28) gilt als Scaled Content Abuse, viele Seiten vor allem zur Ranking-Manipulation zu erzeugen, ausdrücklich auch mit generativer KI, wenn für Nutzer kein Mehrwert entsteht (https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies).

Die dritte entkräftet den Mythos aus dem Einstieg. Laut Google Search Central (Stand 2025-12-10) gibt es für AI Overviews und AI Mode keine zusätzlichen Anforderungen und keine besonderen Optimierungen; die Seite muss indexiert und mit Snippet in der Google-Suche zulässig sein (https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features).

Titel, Meta-Beschreibung, Schema, Alt-Text: wo die Prüfpflicht greift

Titel. Laut Google Search Central (Stand 2025-12-10) erzeugt Google Titel-Links in den Suchergebnissen vollautomatisch aus mehreren Quellen und empfiehlt für title-Elemente beschreibenden, knappen Text (https://developers.google.com/search/docs/appearance/title-link). Ein KI-Titel muss also vor allem zur Seite passen. Dass er gezeigt wird, ist nicht garantiert.

Meta-Beschreibung. Sie erscheint in den Suchergebnissen und fällt damit unter die Prüfpflicht aus der Dokumentation zu generativer KI. Wie du Snippets für KI-Antworten formulierst, steht im Beitrag Meta Descriptions für AI Overviews.

Schema. Laut Google Search Central (Stand 2025-12-10) gibt es kein spezielles schema.org-Markup für AI Overviews; Structured Data soll zum sichtbaren Text der Seite passen (https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features). Laut den Richtlinien zu strukturierten Daten (Stand 2026-07-10) darf Markup nur Inhalte auszeichnen, die für Leser sichtbar sind, und muss die Seite wahrheitsgetreu abbilden; irreführendes Markup verstößt gegen die Richtlinie (https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies). Ein KI-Werkzeug, das Bewertungen, Preise oder FAQ-Antworten ins JSON-LD schreibt, die auf der Seite gar nicht stehen, verletzt diese Regel. Grundlagen zum Markup findest du in Schema.org Markup für KI.

Alt-Texte. Die oben zitierte Dokumentation nennt Alt-Texte nicht ausdrücklich. Ob Google sie genauso behandelt wie die übrigen Metadaten, ist nicht belegt. Aus unserer Sicht ist es vorsichtig, sie trotzdem so zu prüfen: Beschreibt ein Alt-Text das Bild falsch, stimmt eine sichtbare Angabe der Seite nicht mehr. Das ist eine eigene Bewertung, keine zitierfähige Regel. Praktische Hinweise gibt der Beitrag Alt-Text und Bildmetadaten für die generative Suche.

Drei Ansätze im Vergleich: manuell, KI mit Prüfung, Massenerzeugung

Aus den Richtlinien ergeben sich drei realistische Wege. Die Tabelle bewertet sie anhand der oben zitierten Regeln und der jeweiligen Schwächen.

Ansatz	Vorteil	Nachteil	Verhältnis zur Richtlinie
A: Metadaten komplett von Hand schreiben	Volle Kontrolle über jede Aussage	Hoher Zeitaufwand, bei vielen Seiten schwer durchzuhalten	Google schreibt kein Schreibverfahren vor; die Richtigkeit der Angaben bleibt Pflicht
B: KI-Entwurf, dann manuelle Prüfung jeder Seite	Schneller Start, Mensch behält das letzte Wort	Braucht Prüfdisziplin; unter Zeitdruck rutschen Fehler durch	Entspricht der Prüfpflicht
C: KI erzeugt Metadaten und Schema per Vorlage ohne Prüfung	Geringster Aufwand pro Seite	Widerspricht der Prüfpflicht; bei Seiten ohne Mehrwert nahe an Scaled Content Abuse	Hohes Risiko

Die Empfehlung: KI-Entwurf mit Pflichtprüfung, und ihre Nachteile

Wir empfehlen Ansatz B. Der Grund ergibt sich aus den zitierten Quellen: Google verlangt die manuelle Prüfung vor der Veröffentlichung, schreibt aber kein Schreibverfahren vor. Ansatz B erfüllt die Prüfpflicht und spart Zeit beim Formulieren.

Ansatz A bleibt sinnvoll für wenige, wichtige Seiten wie Startseite, Leistungsseiten und Kernartikel. Sein Nachteil ist die Skalierung. Ansatz C halten wir bei Metadaten für ungeeignet, solange niemand die Ausgabe liest. Wer Vorlagen nutzt, etwa für Produktseiten, sollte stichprobenartig prüfen und die Vorlage selbst von Hand schreiben, damit die Aussagen der Seite entsprechen.

Zu Ansatz B gehört eine feste Prüfliste, die auch ein KI-Entwurf bestehen muss:

• Stimmt jede Zahl, jeder Preis und jeder Name mit dem sichtbaren Seitentext überein?
• Steht jeder Wert im JSON-LD auch für Leser sichtbar auf der Seite?
• Ist der Titel beschreibend und knapp, und passt er zum Inhalt?
• Beschreibt der Alt-Text das tatsächlich gezeigte Bild?

Ein Nachteil von B bleibt: Die Prüfung kostet Zeit, und sie lässt sich nicht an ein Werkzeug delegieren, ohne die Pflicht zu unterlaufen.

Rechenbeispiel zum Prüfaufwand: 200 Seiten Metadaten

Rechenbeispiel (hypothetisch): Angenommen, man setzt pro Seite 3 Minuten für die Prüfung von Titel, Meta-Beschreibung, Schema und Alt-Texten an. Dann ergeben 200 Seiten in diesem Modell rund 10 Stunden Prüfaufwand. Die Zahl ist geschätzt und hängt stark davon ab, wie viele Entwürfe überarbeitet werden müssen.

Was offen bleibt: Wirkung auf KI-Antworten

Die Richtlinien sagen, was Google erwartet. Sie sagen nichts darüber, ob geprüfte Metadaten dich häufiger in Antworten von ChatGPT, Perplexity oder Gemini bringen. Dazu gibt es keine öffentlich belegte Messung, und wir leiten daraus keine Kausalität ab.

Aus unserer Sicht ist deshalb die Prüfung der entscheidende Maßstab, die Herkunft des Textes spielt eine kleinere Rolle: Jede ausgespielte Aussage sollte so geprüft sein, dass du sie guten Gewissens unter deinem Namen veröffentlichst. Wer das einhält, erfüllt die Prüfpflicht von Google, mehr können wir aus den Quellen nicht ableiten.

Häufig gestellte Fragen

Muss ich kennzeichnen, dass Metadaten von einer KI stammen? Die zitierte Dokumentation von Google Search Central verlangt die manuelle Prüfung vor der Veröffentlichung. Eine Kennzeichnungspflicht für Metadaten nennt sie nicht. Maßgeblich ist die Richtigkeit, nicht die Herkunft.

Gibt es ein eigenes Schema für AI Overviews? Nein. Laut Google Search Central (Stand 2025-12-10) gibt es dafür kein spezielles schema.org-Markup. Das Markup soll zum sichtbaren Text der Seite passen (https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features).

Ab wann gilt KI-Massenproduktion als Spam? Laut den Spam-Richtlinien von Google Search Central (Stand 2026-08-28) gilt das Erzeugen vieler Seiten vor allem zur Ranking-Manipulation als Scaled Content Abuse, auch mit generativer KI, wenn kein Mehrwert für Nutzer entsteht (https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies). Eine feste Seitenzahl nennt die Quelle nicht.

Reicht es, nur den Seitentext zu prüfen? Nein. Die Prüfpflicht gilt laut Google Search Central (Stand 2026-10-01) ausdrücklich auch für Metadaten, die in den Suchergebnissen erscheinen können (https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content).