Scaled Content Abuse: Wann KI-Texte zu Google-Spam werden

Mit Sprachmodellen kostet eine zusätzliche Seite fast nichts mehr. Genau deshalb ist die Richtlinie gegen massenhaft erzeugte Inhalte 2026 die wichtigste Grenze für jede Content-Strategie, und seit Mai gilt sie ausdrücklich auch für Versuche, KI-Antworten in der Google-Suche zu beeinflussen. Nach diesem Beitrag kennst du den Wortlaut, erkennst riskante Muster an deinem eigenen Bestand und hast einen Workflow, mit dem KI-gestütztes Schreiben sauber bleibt.

Was Google offiziell zu KI-generierten Inhalten sagt

Google bewertet Inhalte nach Qualität und Nutzen, nicht nach der Art der Herstellung; der Einsatz von KI ist erlaubt, solange er nicht in erster Linie der Rankingmanipulation dient.

Die Linie ist seit Februar 2023 stabil. Im damaligen Blogbeitrag schreibt Google, dass angemessener Einsatz von KI oder Automatisierung nicht gegen die Richtlinien verstößt, und dass KI-Inhalte keinen besonderen Vorteil haben: Es sei einfach Inhalt. Hilfreich, originell und mit Erfahrung belegt, könne er gut abschneiden, sonst nicht. Offenlegungen zur KI-Nutzung empfiehlt Google dort, wo Leser sich fragen würden, wie ein Inhalt entstanden ist; eine KI als Autor zu nennen, hält Google nicht für den besten Weg.

Die aktuelle Leitlinie zur Nutzung generativer KI auf Websites (Stand Dezember 2025) wird konkreter. KI könne besonders beim Recherchieren und beim Strukturieren von Originalinhalten nützlich sein. Wer damit viele Seiten ohne Mehrwert erzeugt, riskiert aber einen Verstoß. Google verweist dabei auf zwei Abschnitte der Quality Rater Guidelines: 4.6.5 zu Scaled Content Abuse und 4.6.6 zu Hauptinhalten, die mit wenig Aufwand, wenig Originalität und wenig Mehrwert erstellt wurden. Der Leitfaden zu generativen KI-Funktionen vom Mai 2026 ergänzt: nicht wiederholen, was andere schon gesagt haben oder was ein generatives Modell leicht selbst erzeugen könnte.

Die Richtlinie im Wortlaut

In der deutschen Fassung der Spamrichtlinien heißt die Regel „Missbrauch mit massenhaft generierten Inhalten“: Viele Seiten werden „in erster Linie erstellt, um das Suchranking zu manipulieren, aber nicht, um Nutzern zu helfen“.

Google nennt fünf Beispiele, ausdrücklich nicht abschließend:

• Tools mit generativer KI oder ähnliche Werkzeuge nutzen, um viele Seiten ohne Mehrwert für Nutzer zu erzeugen
• Feeds, Suchergebnisse oder andere Inhalte scrapen und daraus viele Seiten machen, auch per Synonymisierung, Übersetzung oder anderer Verschleierung
• Inhalte verschiedener Webseiten ohne Mehrwert zusammenfügen
• mehrere Websites aufsetzen, um die Skalierung zu verbergen
• viele Seiten erstellen, die für Leser wenig Sinn ergeben, aber Suchbegriffe enthalten

Eingeführt wurde die Richtlinie am 5. März 2024. Sie ersetzte die ältere Regel gegen automatisch generierte Inhalte und erfasst seitdem ausdrücklich Massenware aus Automatisierung, menschlicher Arbeit oder einer Mischung aus beidem. Nach Abschluss des Rollouts meldete Google am 26. April 2024, dass die Suchergebnisse 45 Prozent weniger minderwertige, nicht originäre Inhalte enthielten als vorher. Seit dem 15. Mai 2026 steht in der Einleitung der Spamrichtlinien zudem, dass auch der Versuch, von generativer KI erzeugte Antworten in der Google-Suche zu manipulieren, als Spam gilt. Eine knappe Definition findest du im Glossar unter Scaled Content Abuse.

Wo Scaled Content Abuse beginnt

Die Grenze verläuft dort, wo Seiten vor allem wegen ihrer Anzahl existieren und keine einzelne Seite eine Information bietet, die Leser anderswo nicht genauso bekommen.

Drei Merkmale müssen zusammenkommen: ein Zweck, der sich auf Suchmaschinen richtet, eine große Menge und geringer Mehrwert. Die Menge allein ist kein Verstoß; ein Onlineshop mit 20.000 Produktseiten ist normal. Diese Matrix nutze ich, um Seitentypen einzuordnen:

Rechenbeispiel: Wie viel eigene Substanz hat eine Seitenserie?

Angenommen, ein Handwerksbetrieb lässt für 120 Städte je eine Seite „Badsanierung in [Stadt]“ mit 900 Wörtern schreiben. Streicht man Ortsnamen und Ortsteile, bleiben auf zwei zufällig gewählten Seiten 810 identische oder nur umformulierte Wörter übrig.

Eigener Anteil je Seite: 90 von 900 Wörtern = 10 Prozent. Über 120 Seiten entstehen 108.000 Wörter Text, davon rund 10.800 Wörter mit ortsbezogener Information. Der Rest wiederholt sich 120-mal. Dieselbe ortsbezogene Information passt auf eine gut gegliederte Seite mit Einsatzgebiet und Referenzen je Region.

Eine feste Prozentgrenze nennt Google nicht, und Textähnlichkeit ist nur ein Indiz. Das Rechenbeispiel zeigt aber, wie du selbst prüfst: Nicht die Seite ist das Problem, sondern das Verhältnis von Menge zu eigener Information. Diese eigene Information ist der Information Gain, und fehlt er über viele Seiten, wird aus Thin Content ein Muster.

Muster, die Websites abstürzen lassen

Gefährlich sind Muster, bei denen die Produktionsgeschwindigkeit die Prüfkapazität übersteigt und der Bestand schneller wächst als seine Substanz.

• Sprunghafter Anstieg indexierter URLs innerhalb weniger Wochen, ohne dass Angebot oder Team gewachsen sind
• Seitenserien, die nur eine Variable austauschen: Ort, Branche, Produktname, Jahreszahl
• Themen weit außerhalb des Kerngeschäfts, die nur wegen Suchvolumen aufgenommen wurden
• Texte ohne erkennbaren Autor, ohne Quellen und ohne Datum
• Faktenfehler, die sich in vielen Seiten wiederholen, weil dieselbe Vorlage genutzt wurde
• Mehrere Domains mit ähnlichen Inhalten, die sich gegenseitig verlinken

Warum „KI-Texte erkennen“-Tools kein Rankingkriterium sind

KI-Detektoren sind kein Rankingkriterium, weil Google nach Qualität und Zweck bewertet, nicht nach Herkunft, und weil die Detektoren selbst zu unzuverlässig sind, um darüber zu entscheiden.

Die Belege dafür sind deutlich. OpenAI hat seinen eigenen Klassifikator für KI-Texte am 20. Juli 2023 wegen geringer Genauigkeit abgeschaltet; in den eigenen Tests hatte er 26 Prozent der KI-Texte richtig erkannt und 9 Prozent der menschlichen Texte fälschlich als KI markiert. Eine Studie von Liang et al. in der Fachzeitschrift Patterns (2023) zeigte, dass verbreitete Detektoren Texte von Nicht-Muttersprachlern systematisch als KI-generiert einstufen und sich mit einfachen Umformulierungen umgehen lassen. Google selbst markiert Ausgaben seiner Gemini-Apps mit dem Wasserzeichen SynthID, hat aber nirgends dokumentiert, dass die Suche solche Wasserzeichen als Rankingsignal nutzt.

Für die Praxis heißt das: Ein Detektor-Wert von „98 Prozent menschlich“ schützt nicht vor Abwertung, und „80 Prozent KI“ führt nicht dazu. Wer Texte umschreiben lässt, bis ein Tool sie für menschlich hält, investiert in die falsche Kennzahl. Die bessere Prüffrage lautet, welche Angabe auf der Seite nur von dir kommen kann.

Sauberer Workflow für KI-gestütztes Schreiben

Ein sauberer Workflow lässt die KI dort arbeiten, wo sie stark ist, bei Struktur und Entwurf, und setzt Menschen dort ein, wo Google Substanz erwartet: bei Recherche, Fakten, Erfahrung und Freigabe.

1. 1

   Warum-Frage beantworten

   10 Minuten

   Für wen ist der Text, und was weißt du dazu, was andere nicht schreiben? Ohne Antwort wird kein Text beauftragt.

2. 2

   Primärquellen sammeln

   1–2 Stunden

   Richtlinien, Studien, Gesetzestexte, eigene Daten. Das Modell bekommt diese Quellen als Material, statt aus dem Gedächtnis zu schreiben.

3. 3

   Gliederung und Entwurf

   30 Minuten

   KI erstellt Gliederung und Rohfassung. Jede Überschrift wird mit der Warum-Frage abgeglichen; Allgemeinplätze fliegen raus.

4. 4

   Faktencheck Satz für Satz

   1 Stunde

   Jede Zahl, jedes Datum, jeder Name wird an der Quelle geprüft. Was sich nicht belegen lässt, wird gestrichen.

5. 5

   Erfahrung ergänzen

   30–60 Minuten

   Eigene Beispiele, Prüfwege, Rechenbeispiele, Einschränkungen. Das ist der Teil, den kein Modell liefern kann.

6. 6

   Freigabe mit Namen

   15 Minuten

   Ein benannter Mensch gibt frei und steht als Autor oder Prüfer auf der Seite. Wo Leser es erwarten würden, wird die KI-Unterstützung offengelegt.

Diese Reihenfolge begrenzt das Tempo bewusst. Wie Texte aufgebaut sein sollten, damit KI-Systeme sie als Beleg übernehmen, beschreibt der Beitrag zu zitierfähigen Inhalten. Wer Wissensseiten in Serie plant, sollte vorher eine Schwelle festlegen, ab der ein Begriff eine eigene URL verdient; so baue ich Wissens-Hubs und Glossare auf.

DACH-Besonderheit: KI-Verordnung Artikel 50

Neben Googles Richtlinien gilt in der EU seit dem 2. August 2026 Artikel 50 der KI-Verordnung, der für bestimmte KI-erzeugte Texte eine Offenlegung verlangt, aber redaktionell geprüfte Texte ausnimmt.

Nach Absatz 4 müssen Betreiber eines KI-Systems, das Text erzeugt oder verändert, der veröffentlicht wird, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, offenlegen, dass der Text künstlich erzeugt oder verändert wurde. Die Pflicht entfällt, wenn der Text menschlich überprüft oder redaktionell kontrolliert wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung trägt. Der Workflow oben erfüllt damit zwei Zwecke: Er senkt das Spam-Risiko und dokumentiert die redaktionelle Kontrolle. Details stehen unter KI-Kennzeichnungspflicht. Für die Bewertung eines konkreten Falls brauchst du anwaltlichen Rat; dieser Abschnitt ersetzt ihn nicht.

Wenn es schon passiert ist: aufräumen

Bei massenhaft erzeugten Seiten empfiehlt Google, sie aus der Suche auszuschließen; praktisch heißt das löschen, zusammenführen oder per noindex sperren und danach Geduld haben.

• Search Console auf manuelle Maßnahmen prüfen; nur dort gibt es einen Antrag auf erneute Prüfung
• Einbruch mit den Daten bekannter Spam-Updates abgleichen
• Seitentypen nach der Matrix oben einordnen und je Typ Stichproben vergleichen
• Seiten ohne eigene Substanz löschen oder zu wenigen starken Seiten zusammenführen, mit 301-Weiterleitung
• Seiten, die Nutzer brauchen, aber nicht in die Suche gehören, auf noindex setzen
• Autorenangaben und Quellen auf den verbleibenden Seiten ergänzen
• Veröffentlichungstempo drosseln, bis der Workflow greift

Nach einem algorithmischen Effekt stellt Google eine Erholung erst in Aussicht, wenn die Systeme über Monate lernen, dass die Website die Richtlinien einhält. Einen Schnellweg gibt es nicht. Wie Googles Leitfaden zur KI-Suche die Richtlinie auf Seiten für Teilsuchen anwendet, zeigt die Einordnung des Google-Leitfadens; wo KI im SEO-Alltag sinnvoll hilft, beschreibt der Beitrag zu KI-SEO.

Häufige Fragen

Bestraft Google KI-Texte?

Nein, nicht als solche. Google bewertet Qualität und Zweck. Abgewertet werden viele Seiten ohne Mehrwert, die vor allem für Rankings entstanden sind, gleichgültig ob ein Mensch oder ein Modell sie geschrieben hat.

Ab wie vielen Seiten beginnt Scaled Content Abuse?

Google nennt keine Zahl. Entscheidend ist das Verhältnis von Menge zu Mehrwert. Zehn austauschbare Seiten sind ein kleines Problem, tausend austauschbare Seiten ein Muster, das die ganze Website belasten kann.

Muss ich KI-Texte kennzeichnen?

Google empfiehlt Offenlegung dort, wo Leser sich fragen würden, wie ein Inhalt entstanden ist. Rechtlich kann Artikel 50 der KI-Verordnung bei Texten zu Themen von öffentlichem Interesse greifen, außer sie wurden redaktionell geprüft und verantwortet.

Hilft es, KI-Texte durch einen „Humanizer“ zu schicken?

Nein. Das verändert nur das Ergebnis eines Detektors, nicht den Mehrwert. Sinnvoller ist es, die gewonnene Zeit in Recherche, Faktencheck und eigene Beispiele zu stecken.

Quellen

• Spamrichtlinien für die Google Websuche, Google Search Central, Stand September 2026
• What web creators should know about our March 2024 core update and new spam policies, Google Search Central Blog, 05.03.2024
• New ways we’re tackling spammy, low-quality content on Search, Google (The Keyword), 05.03.2024, Nachtrag 26.04.2024
• Google Search’s guidance about AI-generated content, Google Search Central Blog, 08.02.2023
• Google Search’s guidance on using generative AI content on your website, Google Search Central, Stand 10.12.2025
• Optimizing your website for generative AI features on Google Search, Google Search Central, 15.05.2026, aktualisiert 10.07.2026
• New AI classifier for indicating AI-written text, OpenAI, 2023, Nachtrag vom 20.07.2023
• GPT detectors are biased against non-native English writers, Liang et al., Patterns, 2023
• SynthID, Google DeepMind, Stand September 2026
• Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 50, EUR-Lex, Stand September 2026