Content Debt: Wenn veraltete Inhalte teuer werden

Künstliche Intelligenz verändert grundlegend, wie Menschen Informationen suchen und Kaufentscheidungen treffen. Statt sich durch zahlreiche Webseiten zu klicken, fragen sie ChatGPT, Claude und andere KI-Systeme nach Empfehlungen, Produktvergleichen oder konkreten Lösungen. Für Unternehmen bedeutet das: Ihre Inhalte müssen nicht nur Menschen überzeugen, sondern auch von KI-Systemen gefunden, verstanden und korrekt wiedergegeben werden.

Genau hier entsteht eine neue Herausforderung. Über Jahre gewachsene Webseiten enthalten häufig veraltete Produktinformationen, überholte Aussagen oder Inhalte, für die es keine klare Aktualisierungs- und Archivierungsstrategie gibt. Diese sogenannten Content-Schulden, international als „Content Debt“ bezeichnet, können nicht nur die Qualität der Customer Experience beeinträchtigen, sondern auch zu falschen KI-Antworten und Compliance-Risiken führen.

Storyblok, ein Headless- und API-first-Content-Management-System, beschäftigt sich intensiv mit diesem Thema. Eine Studie des Unternehmens untersucht, welche wirtschaftlichen Folgen Content Debt haben kann. Julius Hemingway, Chief of Staff to the COO, bei Storyblok, erläutert, warum Unternehmen zunächst Transparenz über ihre Inhalte schaffen müssen, wie eine konsistente Content-Architektur hilft und welche Rolle semantisches Verständnis und KI-Agenten künftig spielen werden.

Julius, Storyblok setzt auf ein API-first- und Headless-CMS. Was bedeutet das konkret für Unternehmen?

Im Prinzip ist Storyblok der zentrale Ort, an dem Unternehmen ihre digitalen Inhalte speichern und verwalten. Der Vorteil eines API-first- beziehungsweise Headless-Ansatzes besteht darin, dass sich diese Inhalte über verschiedene Kanäle ausspielen lassen. Unternehmen müssen also nicht für jede Website, jede App oder jeden weiteren digitalen Touchpoint separate Inhalte pflegen, sondern können auf ein zentrales System zurückgreifen.

Das hilft dabei, Inhalte konsistent zu halten und ihre Qualität zu verbessern. Gleichzeitig können Unternehmen so bessere Kundenerlebnisse schaffen und ihre Inhalte für die Zusammenarbeit mit KI optimieren. Denn zunehmend entscheidet auch die Qualität der verfügbaren Informationen darüber, ob ein Unternehmen in KI-generierten Antworten auftaucht und dort korrekt dargestellt wird.

Warum wird dieses Thema gerade jetzt so wichtig?

Vor einigen Jahren haben sich viele Menschen bei einer Recherche durch zahlreiche Webseiten gearbeitet. Wer beispielsweise einen Urlaub planen wollte, hat Reiseführer gelesen und verschiedene Tourismusseiten besucht. Heute kann man stattdessen Claude oder ChatGPT fragen, wie eine ideale Urlaubswoche aussehen könnte und welche Aktivitäten empfehlenswert sind.

Das ist nur eines von vielen Beispielen dafür, wie sich die Customer Journey verändert. Wenn ein großer Teil der Informationssuche in KI-Dialogen stattfindet, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Inhalte in diesen Antworten berücksichtigt und möglichst als Quelle herangezogen werden. Andernfalls besteht das Risiko, dass potenzielle Kunden das Unternehmen bei ihrer Entscheidung gar nicht mehr wahrnehmen.

Damit verändert sich auch unser Verständnis von Suchmaschinenoptimierung. Es reicht nicht mehr aus, Inhalte für klassische Suchmaschinen zu optimieren. Unternehmen müssen sich zusätzlich damit beschäftigen, wie KI-Systeme ihre Informationen erfassen, interpretieren und in Antworten verwenden.

Welche Rolle spielt dabei veralteter Content?

Eine sehr große. Früher konnte es vergleichsweise unproblematisch sein, ältere Seiten auf einer Website zu belassen. Neue Inhalte kamen hinzu und konnten in den Suchergebnissen besser platziert werden. Heute können KI-Systeme durch ihre Crawler sehr viel Content erfassen. Dadurch steigt auch das Risiko, dass veraltete Informationen in eine Antwort einfließen.

Ein Beispiel aus unserer eigenen Erfahrung ist eine Preisänderung, die wir bei Storyblok vorgenommen haben. Wenn sichergestellt werden soll, dass die KI den korrekten Preis nennt, müssen die relevanten Informationen überall aktuell sein. Bleibt irgendwo eine alte Seite bestehen, kann ein KI-System diese möglicherweise weiterhin als Quelle verwenden und einen falschen Preis ausgeben.

Das ist weder im Interesse des Unternehmens noch im Interesse seiner Kunden. Genau solche Risiken bezeichnen wir als Content Debt oder Content-Schulden. Es geht um veraltete, ungenaue oder nicht mehr benötigte Inhalte, die sich über die Zeit ansammeln und deren Pflege oder Bereinigung zusätzlichen Aufwand verursacht.

Ihr habt untersucht, welchen wirtschaftlichen Schaden diese Content-Schulden verursachen können. Was habt ihr herausgefunden?

Wir wollten das Problem quantifizierbar machen. Es sollte nicht nur bei dem allgemeinen Gefühl bleiben, dass veraltete Inhalte irgendwann Schwierigkeiten verursachen könnten. Wir wollten herausfinden, welche wirtschaftlichen Auswirkungen damit verbunden sein können.

In unserer Studie kommen wir auf geschätzte weltweite Kosten von 4,63 Billionen US-Dollar pro Jahr durch Content Debt. Dabei haben wir unter anderem Befragungsergebnisse zu betroffenen Umsatzanteilen und den Kosten für die Bereinigung veralteter Inhalte ausgewertet. Für die Hochrechnung haben wir uns an durchschnittlichen Umsätzen börsennotierter Milliardenunternehmen orientiert.

Wichtig ist dabei, dass es sich um eine Schätzung handelt, die auf Befragungen und Hochrechnungen beruht. Sie verdeutlicht die mögliche Größenordnung des Problems, ist aber keine direkte Messung sämtlicher weltweit entstandener Kosten.

Ein weiteres Ergebnis: 69 Prozent der Befragten sehen in veralteten Inhalten ein erhebliches Compliance-Risiko. Das zeigt, dass Content Debt weit mehr ist als eine Frage der redaktionellen Qualität. Es kann auch wirtschaftliche, technische und regulatorische Konsequenzen haben.

Wie können Unternehmen herausfinden, wie groß ihre eigenen Content-Schulden sind?

Der erste Schritt ist Transparenz. Unternehmen müssen zunächst verstehen, welche Inhalte überhaupt vorhanden sind, wie aktuell diese sind und wo Risiken bestehen. Deshalb empfehlen wir einen umfassenden Content-Audit.

Dabei sollte man sich beispielsweise fragen: Welche Produktseiten enthalten überholte Informationen? Gibt es Aussagen, die inzwischen nicht mehr stimmen? Sind bestimmte Inhalte aus Compliance-Sicht problematisch? Und welche Seiten werden eigentlich nicht mehr benötigt?

Auch die Frage, wann Inhalte archiviert oder vollständig entfernt werden, ist wichtig. Viele Unternehmen haben keine klare Strategie dafür, wann eine Seite nicht länger benötigt wird. Dadurch sammeln sich über Jahre Inhalte an, die kaum noch jemand überprüft.

Wir haben diesen Prozess bei Storyblok selbst durchlaufen und Anfang des Jahres 569 Seiten gelöscht. Damit wollen wir auch zeigen, dass das Thema nicht nur unsere Kunden betrifft. Content Debt ist eine Herausforderung, mit der sich Unternehmen unabhängig von ihrer Branche und ihrem Geschäftsmodell auseinandersetzen müssen.

Ein Content-Audit ist also der erste Schritt. Was folgt danach?

Im zweiten Schritt geht es darum, die Architektur der Website zu überprüfen. Inhalte sollten nicht als lose Sammlung einzelner Seiten betrachtet werden, sondern als strukturierte, wiederverwendbare Bausteine.

Nehmen wir eine Produktseite als Beispiel. Sie sollte nach einem konsistenten Modell aufgebaut sein und bestimmte Informationen enthalten – etwa einen Titel, ein Bild, einen Preis und eine Produktbeschreibung. Bei Kleidung können auch Größenangaben dazugehören. Das Unternehmen definiert also ein Modell, an dem sich die Inhalte orientieren.

Diese Struktur lässt sich über wiederverwendbare Komponenten umsetzen. Bei Storyblok können das beispielsweise Bausteine für einen Header oder einen Button sein. Entscheidend ist, dass Inhalte nach nachvollziehbaren Regeln aufgebaut sind und sich diese Regeln konsistent auf der Website wiederfinden.

Eine solche Architektur erleichtert nicht nur die Pflege. Sie hilft auch dabei, Informationen verständlich und strukturiert bereitzustellen, sodass KI-Systeme sie besser verarbeiten können.

Wie funktioniert das, wenn Produktinformationen zusätzlich in einem Shopsystem liegen? Entstehen dadurch nicht doppelte Inhalte?

Das hängt von der konkreten Architektur ab. Häufig enthält das CMS die Struktur der Produktseite und verbindet sich mit dem Shopsystem, aus dem die entsprechenden Produktinformationen stammen. Das CMS kann dann die Seite ausspielen, während die Daten aus dem dafür vorgesehenen System bezogen werden.

Wichtig ist, dass die Systeme sinnvoll miteinander verbunden sind und die Informationen konsistent bleiben. Unternehmen müssen nicht zwangsläufig sämtliche Funktionen in einem einzigen Produkt abbilden. Wir glauben bei Storyblok stark an den Best-of-Breed-Ansatz: Unternehmen sollen die für sie besten Systeme kombinieren können, ohne ihre gesamte technische Landschaft austauschen zu müssen.

Gerade bei komplexen MarTech-Architekturen ist diese Flexibilität ein großer Vorteil.

Wie können Unternehmen dafür sorgen, dass ihre Inhalte in KI-Antworten auftauchen?

Zunächst müssen sie verstehen, welche Fragen ihre Kunden tatsächlich stellen. Dabei helfen Kundenbefragungen ebenso wie Monitoring-Tools, die systematisch Prompts an KI-Systeme senden und auswerten, welche Unternehmen genannt und welche Webseiten als Quellen verwendet werden.

Wir arbeiten beispielsweise mit Otterly AI zusammen. Auch Anbieter wie Peak AI und Clayhawk beschäftigen sich mit der Beobachtung von KI-Antworten und der Sichtbarkeit von Unternehmen.

Auf Basis solcher Erkenntnisse können Unternehmen ihre Inhalte gezielter gestalten. Was wir zunehmend sehen, ist, dass FAQ-Formate hilfreich sein können. Statt ausschließlich mit kreativen oder allgemeinen Überschriften zu arbeiten, können Unternehmen konkrete Kundenfragen direkt als Überschriften formulieren oder am Ende einer Seite einen FAQ-Bereich ergänzen.

Wenn ein Kunde beispielsweise wissen möchte, wodurch sich ein Produkt von vergleichbaren Angeboten unterscheidet, sollte die Website eine klare und nachvollziehbare Antwort darauf liefern. Dafür müssen Unternehmen zunächst herausfinden, welche Fragen in ihrer Branche besonders relevant sind, und diese Informationen anschließend strukturiert in ihren Content integrieren.

Welche Unterstützung kann KI bei der Pflege und Nutzung dieser Inhalte leisten?

KI kann Unternehmen helfen, ihre Inhalte besser zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen. Innerhalb unseres CMS lassen sich beispielsweise Informationen darüber gewinnen, welche Seiten wie häufig aufgerufen werden und welche Inhalte von KI-Systemen genutzt werden. Zusammen mit dem Alter einer Seite und weiteren verfügbaren Informationen kann das helfen, mögliche Handlungsfelder zu identifizieren.

Wir entwickeln unsere Produktfunktionen außerdem in Richtung eines besseren semantischen Verständnisses weiter. Mit Strata, unserer Vektordatenbank, wollen wir es erleichtern, den inhaltlichen Zusammenhang von Informationen zu erfassen und diese für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Das ist beispielsweise für Chatbots interessant. Unternehmen verfügen häufig bereits über umfangreiches Wissen aus ihrem Kundenservice. Wenn dieses Wissen sinnvoll strukturiert und für KI zugänglich gemacht wird, können Chatbots präzisere Antworten liefern und Kunden schneller bei ihren Anliegen unterstützen.

Wir haben bereits einen Kunden in England, der eine entsprechende Lösung mit Storyblok umgesetzt hat. Dabei konnten die Antworten des Chatbots verbessert und die Wartezeiten der Kunden reduziert werden.

Wenn KI Inhalte immer selbstständiger verarbeitet, wie behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Marke?

Das ist ein zentraler Punkt. Es geht nicht nur darum, KI möglichst viel Wissen zur Verfügung zu stellen. Unternehmen müssen gleichzeitig sicherstellen, dass die Ergebnisse innerhalb klarer Grenzen bleiben.

Deshalb beschäftigen wir uns auch mit Ansätzen wie „Human in the Loop“ und Guardrails. Damit lässt sich festlegen, welche Regeln bei der Verwendung von Inhalten gelten sollen. So können Unternehmen darauf achten, dass KI-generierte Inhalte zum Markenbild, zur gewünschten Tonalität und zu den eigenen Kommunikationsrichtlinien passen.

Die Herausforderung besteht darin, KI sinnvoll einzusetzen und gleichzeitig die Kontrolle über die Qualität und Verwendung der eigenen Inhalte zu behalten.

Wohin entwickelt sich das Content Marketing in den kommenden Jahren?

Ich glaube, dass semantisches Verständnis immer wichtiger wird. Wenn KI-Systeme nicht nur einzelne Begriffe erkennen, sondern auch den Kontext von Inhalten besser verstehen können, entstehen neue Möglichkeiten – beispielsweise für die Personalisierung. Dann könnte Personalisierung deutlich individueller werden, weil Inhalte und Informationen besser mit den tatsächlichen Bedürfnissen der Kunden verknüpft werden können.

Gleichzeitig werden Agenten und neue Schnittstellen eine größere Rolle spielen. Wir arbeiten unter anderem an MCP-Funktionen, Agenten-Features und Strata, um Inhalte in unterschiedlichen KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Für Unternehmen bleibt dabei eine Aufgabe besonders wichtig: Sie müssen wissen, welche Inhalte sie besitzen, welche Informationen aktuell sind und nach welchen Regeln diese verwendet werden dürfen. Eine saubere Content-Architektur ist deshalb nicht nur eine technische Grundlage, sondern wird zunehmend zu einer Voraussetzung für erfolgreiche digitale Kundenerlebnisse.

Herzlichen Dank für das Gespräch!

Das Interview führte Torsten Schwarz, marketing-BÖRSE.