Verwende diese Redaktions-QA-Checkliste, um KI-unterstützte Artikel vor der Veröffentlichung auf sachliche Fehler, Tonabweichungen und SEO-Lücken zu prüfen.
KI kann schnell Entwürfe liefern, eine saubere Struktur halten und grobe Notizen in lesbare Absätze verwandeln. Das ist der Vorteil.
Das Problem zeigt sich kurz vor der Veröffentlichung: Genauigkeit, Passung und Nutzen. Ein Modell kann sicher klingen und dennoch falsch liegen, Details aus dem falschen Kontext ziehen oder deine Stimme in etwas Generisches abflachen. Veröffentliche das unverändert und du bezahlst später mit Korrekturen, verlorenem Vertrauen und Seiten, die nicht performen.
Die meisten Probleme fallen in wenige Kategorien:
Eine wiederholbare QA-Checkliste schlägt ein „nach Gefühl“-Edit, weil sie jedes Mal dieselbe Mindestanforderung setzt. Reviews werden außerdem schneller. Statt bei jedem Entwurf neu zu entscheiden, was „gut“ bedeutet, prüfst du bekannte Fehlerpunkte in fester Reihenfolge und behebst das Wesentliche.
Das ist wichtig für alle, die Inhalte mit möglichst wenigen Überraschungen veröffentlichen: Redakteure, die viele Beiträge managen, Marketer, die für Performance verantwortlich sind, und Gründer, die Thought Leadership publizieren. Es gilt auch, wenn du Entwürfe in großer Zahl mit Tools wie GENERATED (generated.app) erzeugst. Schnellere Generierung hilft, macht aber ein konsistentes Kontrolltor noch wichtiger.
QA ist die letzte Meile: Der Entwurf bringt dich weit, und die redaktionelle Prüfung macht ihn genau, markenkonform und lesenswert.
Redaktionelle Prüfung wird chaotisch, wenn jede:r einen Entwurf mit unterschiedlichem Maßstab bewertet. Bevor du Sätze editierst, entscheide, was dieser Beitrag leisten muss.
Starte mit der Zielgruppe und der einen Aufgabe des Artikels. Hilft er einem Anfänger bei der Toolauswahl, einem Käufer beim Vergleich von Optionen oder lehrt er einen wiederholbaren Prozess? Wähle eins. Versucht der Entwurf, drei Aufgaben zu erfüllen, reparierst du Symptome statt der Ursache.
Definiere als Nächstes die „muss-wahr“-Fakten. Das sind Details, die beim Umschreiben nicht verrutschen dürfen: Namen, Daten, Preise, Feature-Listen und alle Zahlen. Wenn du ein Produkt oder eine Dienstleistung erwähnst, schreibe die genaue Formulierung, die verwendet werden soll, und markiere, was eine Quelle braucht.
Ton braucht Regeln, keine Vibes. Schreibe ein paar klare Do’s and Don’ts, die zu deiner Marke passen. Zum Beispiel: kurze Sätze und einfache Wörter verwenden; keine Übertreibungen, vagen Versprechen oder „Marketing-Nebel“. Wenn es Phrasen gibt, die ihr immer verwendet (oder vermeidet), liste sie auf.
Dann lege die SEO-Basics fest: das primäre Thema, die Suchintention (lernen, tun, vergleichen, reparieren) und die erforderliche Tiefe. Ein kurzer Checklisten-Post darf nicht wie ein Lehrbuch klingen, und ein How-to darf nicht nur Meinung sein.
Definiere abschließend „veröffentlichungsfähig“ in klaren Worten. Ein Entwurf ist bereit, wenn die Kernbehauptungen belegt sind (oder klar als Meinung gekennzeichnet), die Stimme konsistent bleibt, die Intention beantwortet ist, die Überschriften liefern, was die Seite verspricht, und keine Platzhalter oder unbestätigten Zahlen vorhanden sind.
Ein guter Workflow verhindert, dass du Sätze polierst und dabei die großen Probleme übersiehst.
Überfliege auf Passung zur Aufgabe. Passt der Entwurf zur Zielgruppe, zum Blickwinkel und zum Versprechen im Titel? Wenn er eine andere Frage beantwortet als die Überschrift suggeriert, korrigiere zuerst den Plan.
Führe einen Red-Flag-Durchgang durch. Markiere alles Riskante: harte Zahlen, Daten, medizinische/rechtliche/finanzielle Aussagen, Produktbehauptungen und absolutes Sprache wie „immer/nie/bestens“.
Faktisch nur das Wichtige prüfen. Verifiziere jede Red Flag und hinterlasse eine interne Notiz, was du geprüft hast. Wenn du es nicht verifizieren kannst, schreibe es um oder entferne es.
Editiere für Ton und Klarheit. Entferne Füllwörter, vereinfache Formulierungen und sorge für eine einheitliche Stimme.
Feinjustiere Überschriften und SEO. Straffe H2s, füge fehlende Unterthemen hinzu und entferne ungeschickte Keyword-Einsprengsel.
Beende mit einer Lesung als normale:r Leser:in. Fließt der Text? Ist etwas verwirrend? Ist der nächste Schritt klar? Bestätige dann das Format und dass genau die Version, die du geprüft hast, veröffentlicht wird.
Sachliche Fehler verstecken sich in Details, die selbstsicher klingen. Der schnellste Ansatz ist, den Entwurf in prüfbare Aussagen zu verwandeln.
Lies einmal ohne zu editieren und markiere alles, was wahr oder falsch sein kann: Zahlen, Daten, Rankings, Definitionen und starke Versprechen. Kannst du es nicht prüfen, darfst du es nicht als Fakt veröffentlichen.
Beginne mit den Grundlagen, die Leser:innen sofort auffallen: Eigennamen (Personen, Marken, Orte), Rollenbezeichnungen, Produktnamen und Definitionen. Dann prüfe zeitbezogene Formulierungen („aktuell“, „kürzlich“, „seit“), und zuletzt Statistiken und Vergleiche („Top 3“, „#1“, „am beliebtesten").
KI-Entwürfe liefern häufig plausible, aber leicht falsche Erklärungen: Korrelation und Ursache verwechseln oder Schritte in der falschen Reihenfolge darstellen. Jeder „Wie es funktioniert“-Abschnitt sollte einen schnellen Check bestehen: Würde ein Fachexperte jedem Schritt zustimmen?
Sei strikt bei Zitaten. Wenn ein Zitat nicht klar belegt und verifizierbar ist, entferne es oder schreibe es als Zusammenfassung ohne Anführungszeichen um.
Wenn du Entwürfe mit einem Tool wie GENERATED erzeugst, behandle die Ausgabe als Startpunkt, nicht als Quelle.
Ein Entwurf kann sachlich korrekt sein und sich trotzdem falsch anfühlen. Häufige Probleme sind Füllworte, unsichere Formulierungen, plötzliche Gewissheit oder eine Stimme, die von Absatz zu Absatz driftet.
Beginne damit, Füllmaterial zu streichen: lange Aufwärmtexte, vage Behauptungen und wiederholte Ideen. Achte dann auf Absoluta. Wenn etwas als „immer“ dargestellt wird, beweise es, eng es ein oder entferne es.
Kürzere Sätze bewirken mehr, als du denkst. Frage bei jedem Absatz: Was ist der eine Punkt? Unterstützt jeder Satz diesen Punkt? Wenn nicht, streiche oder verschiebe ihn.
Ein einfacher Test: Lies den ersten und den letzten Absatz nacheinander. Klingen sie nach zwei verschiedenen Autor:innen, ist die Stimme noch nicht konsolidiert.
SEO-Probleme in KI-Entwürfen sind selten „fehlende Keywords“. Häufiger sind Diskrepanzen zwischen dem, was die Leserin erwartet, und dem, was die Seite liefert.
Formuliere die Suchintention in einem Satz und lese den Entwurf wie ein gehetzter Leser. Wenn die Hauptfrage nicht schnell beantwortet wird, leiden sowohl Rankings als auch Engagement.
Überschriften leisten den Großteil der Arbeit. Deine H2s sollten wie echte Fragen oder Versprechen klingen, die Leser erwarten, nicht wie clevere Slogans. Wenn eine H2 nicht klar zu dem passt, was folgt, schreibe sie um.
Suche außerdem nach fehlendem „erwartetem“ Inhalt. Viele Beiträge brauchen mindestens ein konkretes Beispiel, damit Ratschläge brauchbar werden. How-tos brauchen tatsächliche Schritte. Vergleichsartikel brauchen eine klare Entscheidungsgrundlage. Themen, die Nachfragen provozieren, profitieren oft von einer kurzen FAQ.
Bereinige zum Schluss die Keyword-Nutzung: Wähle einen Hauptbegriff und benutze Varianten natürlich. Wenn Keywords einen Satz komisch machen, ist der Satz das Problem.
Selbst „sichere“ Themen können riskante Formulierungen enthalten.
Suche zuerst nach unbeabsichtigten Fachanweisungen. KI-Entwürfe können ohne Absicht in medizinische, rechtliche oder finanzielle Anleitung abrutschen. Wenn der Text eine Diagnose, eine rechtliche Interpretation oder Anlageempfehlungen enthält, schreibe ihn als allgemeine Information um oder entferne solche Passagen.
Entferne unsichere Anleitungen und Überversprechen. Alles, was Schaden anrichten könnte (oder das Umgehen von Sicherheitsfunktionen nahelegt), darf nicht veröffentlicht werden. Marketing-Versprechen wie „garantierte Ergebnisse“ und „funktioniert für alle“ sollten ebenfalls weg.
Prüfe Datenschutz und Mutmaßungen. Entferne persönliche Daten und vermeide sichere Aussagen über reale Personen, Unternehmen oder Ereignisse, sofern du sie nicht verifizieren kannst.
Wenn du dein eigenes Produkt erwähnst, bestätige, dass du es korrekt beschreibst (was es kann, was nicht und was von externen Faktoren abhängt).
Die größte Falle ist, einen KI-Entwurf wie einen fertigen Artikel zu behandeln und nur einen Grammatik-Check durchzuführen. Glatte Sätze können trotzdem wackelige Behauptungen, fehlende Quellen oder veraltete Infos verbergen.
Ein weiterer Fehler ist, dem Entwurf den Blickwinkel bestimmen zu lassen. Wenn das Briefing „Anfängern helfen, zwischen zwei Optionen zu wählen“ vorsieht, der Entwurf aber zu einem allgemeinen Trendstück wird, löst das Umschreiben von Absätzen das Kernproblem nicht. Führ ihn zurück zum Zweck: für wen ist es, was sollen sie als Nächstes tun und welche Fragen müssen beantwortet werden?
Achte auch auf polierte Abschnitte ohne Mehrwert: Absätze, die die Einleitung wiederholen, eine Überschrift in anderen Worten paraphrasieren oder vage Vorteile ohne Details aufzählen. Wenn es nicht lehrt, klärt oder eine Behauptung stützt, streich es.
Wenn die Zeit knapp ist, erledige diese Kurzprüfung, um die Probleme zu erwischen, die nach der Veröffentlichung am meisten Schaden anrichten:
Beende mit einer klaren Handlungsaufforderung für die Leserschaft. Hör nicht einfach auf.
Wenn du über einen API-basierten Workflow veröffentlichst (zum Beispiel, indem du Artikel mit GENERATED generierst und auslieferst), füge noch einen Check hinzu: Bestätige, dass genau die finale Version ausgeliefert wird, mit finalem Titel, Überschriften und ohne Platzhaltertext.
Du bekommst einen KI-geschriebenen Beitrag für einen SaaS-Blog mit dem Titel „How to Reduce Churn“. Er liest sich gut, aber du machst QA, bevor er live geht.
Beim Red-Flag-Durchgang siehst du: „Teams that add live chat cut churn by 27% in 30 days.“ Es gibt keine Quelle, und die Zahl ist merkwürdig präzise. Du entfernst die Statistik und behältst die nützliche Idee in einer belegbaren Form: Die Reduzierung von Reibung in der frühen Onboarding-Phase senkt oft das Churn-Risiko. Wenn du eine Zahl wirklich verwenden willst, markierst du sie als „Quelle nötig“ und nimmst sie erst nach Verifizierung auf.
Dann findest du eine vage Fallstudie: „One company improved retention with better onboarding.“ Das ist nicht handlungsfähig. Du schreibst es um in eine konkrete interne Übung: Überprüfe die letzten 20 Kündigungsgründe. Wenn „konnte nicht eingerichtet werden“ wiederholt auftaucht, füge eine 3-Schritte-Setup-Anleitung und eine kurze In-App-Checkliste hinzu.
Anschließend schließt du eine Intent-Lücke. Der Beitrag erklärt Ursachen für Churn, nennt aber nie Früherkennungszeichen. Du fügst einen klaren Abschnitt darüber ein, worauf man achten sollte (Nutzungsrückgang, weniger ausgeführte Kernaktionen, wiederholte Support-Tickets, Zahlungsprobleme) und verbindest jedes Signal mit einer praktischen nächsten Aktion.
Zum Schluss beruhigst du den Ton. Du streichst Formulierungen wie „Our solution will fix churn fast“ und ersetzt sie durch spezifische Checks, Änderungen zum Testen und was du nächste Woche messen solltest.
Das beste QA-System macht den nächsten Entwurf einfacher.
Führe eine gemeinsame QA-Vorlage in dem Tool, in dem das Team arbeitet (ein Doc, Ticket oder CMS-Notiz). Halte sie kurz genug, dass Leute sie wirklich nutzen, und klar genug, dass zwei Reviewer zur gleichen Einschätzung kommen.
Notiere nach jeder Veröffentlichung, was am längsten gedauert hat oder die meisten Überarbeitungen verursachte. Wenn dasselbe Problem zweimal auftaucht, behebe die Quelle: passe dein Briefing, Hausregeln oder Prompts an. Wenn Entwürfe zum Beispiel ständig Statistiken erfinden, mache eine einfache Regel: Keine Zahlen, wenn der Entwurf nicht gleich eine echte Quelle zum Verifizieren enthält.
Wenn du Inhalte in großem Umfang produzierst, kann GENERATED (generated.app) beim Erzeugen und Polieren von Artikeln, Übersetzungen, Blogbildern und CTA-Erstellung sowie Tracking helfen. Der Schlüssel bleibt jedoch dasselbe menschliche QA-Tor: Behauptungen verifizieren, Stimme und Intention abgleichen und nur veröffentlichen, was du vertreten kannst.
Redaktionelle QA ist der finale Prüfpass, der einen AI-Entwurf sicher veröffentlichungsfähig macht. Fokus liegt auf Wahrheit, Passung und Nützlichkeit: riskante Behauptungen verifizieren, das Stück an Briefing und Zielgruppe ausrichten, Struktur straffen und Füllwörter entfernen, damit der Artikel Vertrauen gewinnt und funktioniert.
Beginne damit, festzulegen, was der Artikel leisten muss: für wen er gedacht ist, welche einzelne Aufgabe er erfüllen soll und welche Kernaussage er vermitteln muss. Dann liste die „muss-wahr“-Fakten, formuliere ein paar Do’s und Don’ts zum Ton und nenne die Suchintention, damit der Entwurf gegen eine klare Messlatte beurteilt werden kann statt gegen persönliche Meinungen.
Arbeite in dieser Reihenfolge: prüfe die Passung zur Aufgabe (Zielgruppe, Blickwinkel, Versprechen), markiere Red Flags (Zahlen, Daten, Produktbehauptungen, starke Formulierungen), verifiziere nur das Risikoreiche, editiere dann für Ton und Klarheit und passe zuletzt Überschriften und Abdeckung der Intention an. Schließe mit einer sauberen Lesung ab, um den Fluss zu bestätigen und sicherzustellen, dass du genau die Version veröffentlichst, die du geprüft hast.
Heb alles hervor, was wahr oder falsch sein kann, und formuliere diese Stellen als überprüfbare Aussagen. Priorisiere Eigennamen, Definitionen, zeitbezogene Formulierungen und präzise Statistiken; wenn du eine Aussage nicht schnell verifizieren kannst, schreibe sie um in eine vorsichtigere, genaue Formulierung oder entferne sie.
Sei vorsichtig bei allzu konkreten Angaben: Prozentsätzen, Zeiträumen, Rankings und Formulierungen wie „Studien zeigen“. Ohne überprüfbare Quelle gelten solche Angaben als unzuverlässig und sollten entfernt oder als Beobachtung formuliert werden, die du verantworten kannst.
Schneide zuerst Füllwörter weg: lange Einleitungen, wiederholte Ideen und vage Vorteile. Standardisiere dann Satzlänge und Wortwahl so, dass sie zur Marke passen, und entferne plötzliche Übertreibungen oder steife, zu formelle Formulierungen. Lies den ersten und letzten Absatz hintereinander – klingen sie nach zwei verschiedenen Autor:innen, ist die Stimme nicht einheitlich.
Stelle sicher, dass die Seite die Hauptfrage schnell beantwortet, und prüfe dann, ob die Überschriften wirklich liefern, was sie versprechen. Wenn Leser konkrete Schritte, ein Beispiel oder eine Entscheidungsbasis erwarten, füge das ein. Vermeide Keyword-Stuffing: Benutze einen Hauptbegriff und Varianten natürlich; wenn Keywords einen Satz holprig machen, ist nicht das Keyword, sondern der Satz das Problem.
Formuliere alles, was wie medizinische, rechtliche oder finanzielle Anleitung klingt, als allgemeine Information um oder entferne es. Entferne schädliche Anleitungen, „Garantiert“-Versprechen und sichere Aussagen über reale Personen oder Ereignisse, sofern du sie nicht verifizieren kannst, da solche Zeilen rechtliches und reputationsbezogenes Risiko schaffen.
Der häufigste Fehler ist ein reiner Grammatik-Check – polierte Sätze können trotzdem falsche Behauptungen oder fehlende Intention verbergen. Ein weiterer Fehler ist, dem Entwurf den Blickwinkel bestimmen zu lassen: passt der Text nicht zum Briefing, behebe zuerst die Gliederung und das Ziel, dann die Absätze.
Behandle GENERATED als schnelles Werkzeug zum Erzeugen von Entwürfen, nicht als verlässliche Quelle. Halte dieselben menschlichen Prüfregeln ein: Behauptungen verifizieren, Stimme und Intention abgleichen und Produktbeschreibungen prüfen; wenn du per API veröffentlichst, füge eine finale Kontrolle hinzu, dass genau die geprüfte Version (Titel, Überschriften, keine Platzhalter) ausgeliefert wird.