Online Marketing & SEO
Claude trainiert KI bald mit deinen Daten – das kannst du tun
Anthropic will Details aus Chats und Coding Sessions standardmäßig für das KI-Training nutzen und fünf Jahre speichern. User werden zur Akzeptanz animiert, haben aber auch Opt-out-Möglichkeiten.
Das KI-Unternehmen Anthropic ändert die Richtlinien zur Privatsphäre und zu den Nutzungsbedingungen. Dabei treten diese Änderungen zum 28. September in Kraft und werden fortan das KI-Training mit User-Daten ermöglichen. Nicht alle User sind betroffen, doch es geht um die meisten, die das populäre KI-Tool Claude oder die gleichnamigen KI-Modelle nutzen. Deshalb gilt es für die Nutzer:innen, jetzt zu handeln und sich über die Opt-out-Optionen zu informieren.
Anthropic pusht Coding‑KI:
Das kann Claude Opus 4.1

Was sich im Umgang mit Claude ändert
Im Blog Post zur Änderung der Bedingungen stellt Anthropic zunächst klar, dass User mit kommerziellem Zugang zu Claude nicht betroffen sein werden. Auch die API-Nutzung und Third-Party-Integrationen wie bei Amazon Bedrock und Google Clouds Vertex AI sind ausgenommen. Für Free, Pro und Max User aber gilt, dass ab dem 28. September neue oder weitergeführte Chats mit Claude sowie Coding Sessions als Trainingsbasis für die KI-Modelle des Unternehmens genutzt werden – sofern kein Widerspruch erfolgt.
[…] We’re now giving users the choice to allow their data to be used to improve Claude and strengthen our safeguards against harmful usage like scams and abuse. Adjusting your preferences is easy and can be done at any time […],
schreibt Anthropic. Ab sofort schickt das Unternehmen Benachrichtigungen an die User. Stimmen sie den erneuerten Nutzungsbedingungen zu, stimmen sie auch der Nutzung ihrer Daten für das KI-Training zu. Diese Daten werden dann fünf Jahre lang gespeichert. Bis dato werden Prompts und Konversationen nur 30 Tage gespeichert.

Dass Anthropic auf möglichst viele User hofft, die genau das tun, ohne ins Detail zu gehen, lässt sich daran ablesen, dass die Nachricht nicht besonders prominent distribuiert wurde. Zudem machte das Unternehmen diese Woche mit der Feature-Neuheit Claude for Chrome von sich reden, einem Agent, der eigenständig im Browser für User agieren kann.
Claude für Chrome ist da:
Agent arbeitet im Browser für dich

Darüber hinaus betont Anthropic deutlich, dass die User dem Unternehmen mit ihrer Zustimmung dabei helfen würden, Claude noch deutlich besser zu machen.
By participating, you’ll help us improve model safety, making our systems for detecting harmful content more accurate and less likely to flag harmless conversations. You’ll also help future Claude models improve at skills like coding, analysis, and reasoning, ultimately leading to better models for all users.
Doch die Nutzer:innen müssen nicht zustimmen. Zum einen können sie jederzeit in den Privatsphäreeinstellungen ihre Präferenz angeben und auch wieder ändern. Zum anderen werden neue User bereits beim Registrierungsprozess nach der Präferenz gefragt. Für bestehende User gibt es dann die Pop-up-Fenster zur Auswahl. Wer sich gegen die Speicherung entscheidet, muss aber weiterhin mit der 30-Tage-Frist der Datenspeicherung rechnen, die bei der Claude-Nutzung Standard ist. Während die Erlaubnis zur Datennutzung einen Beitrag zu optimierten KI-Diensten leisten kann, sollten sich die User darüber im Klaren sein, dass ihre Konversationen und Coding-Kontexte Teil einer riesigen Datenbasis werden, über deren Einsatz sie keinerlei Kontrolle haben. Bei Anthropic lassen sich die Dienste indes auch ohne diese Zustimmung nutzen. Meta etwa koppelt die Nutzung der Meta AI auf Plattformen wie WhatsApp oder Facebook an die notwendige Erlaubnis der User, die Nutzungskontexte als Datenbasis für das KI-Training einzusetzen.
Meta AI kommt endlich nach Deutschland:
So nutzt du sie auf WhatsApp und Instagram

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erklärbare KI-Antworten für bessere Rankings
Mit Explainable Generative AI (GenXAI) gewinnt Transparenz an strategischer Bedeutung: Dein Content wird dadurch nicht nur für Nutzer*innen vertrauenswürdig, sondern auch für KI-Systeme sichtbar. Erfahre, wie Du mit klar strukturierten, belegten und maschinenlesbaren Inhalten sowohl Deine Rankings als auch Deine Markenreputation stärkst.

Explainable Generative AI hat das Ziel, Erklärungen für die Ergebnisse generativer KI-Modelle zu liefern.
Was ist Generative AI?
Generative AI (GenAI) ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die nicht nur Bestehendes erkennt oder kategorisiert, sondern eigenständig neue Inhalte erzeugt („generiert“). Anders als bei vielen traditionellen Machine-Learning-Modellen, die zum Beispiel Bilder erkennen oder Texte klassifizieren, kann GenAI eigenständig neue Texte, Bilder, Videos, Audiodateien, Code oder 3D-Modelle produzieren.
Diese werden dabei immer komplexer, vielschichtiger und vielfältiger. GenAI findet bereits in vielen Bereichen Anwendung, zum Beispiel im Modedesign, in der Stadtplanung, in der Forschung im Bereich Molekül- und Medikamententwicklung oder für personalisierte Lerninhalte. Du nutzt ChatGPT? Dann arbeitest auch Du bereits mit einer GenAI!
Was ist Explainable Generative AI (GenXAI)?
Explainable Generative AI, kurz GenXAI, möchte Erklärungen für die Ergebnisse generativer KI-Modelle liefern. GenXAI ist ein Teilbereich der KI-Forschung. Expert*innen meinen damit nicht nur einzelne Antworten, sondern auch die Funktionsweise gesamter Modelle.
Vielleicht hast Du Dich selbst auch schon einmal dabei ertappt, wie Du ChatGPT oder Gemini gefragt hast: „Wie kommst Du auf dieses Ergebnis?“. Genau hier setzt GenXAI an: mit dem Versuch, diese Antwort verständlich und überprüfbar zu machen.
Je mehr Entscheidungsprozesse wir an die KI auslagern – vor allem in Bereichen, in denen wir uns selbst nicht gut auskennen –, desto wichtiger werden die Herleitung, Qualität und Plausibilität der Ergebnisse. GenXAI ist somit der Schutz vor der aktuell größten Gefahr durch KIs: den sogenannten Halluzinationen.
Von Halluzinationen im Bereich KI spricht man immer dann, wenn die KI anfängt, falsche oder nicht verifizierte Aussagen zu treffen. Kenne ich mich gut, zum Beispiel mit Hundekrankheiten aus, dann erkenne ich Halluzinationen. Bin ich aber Laie auf einem Gebiet, dann weiß ich vielleicht nicht, ob sich ein Hund bei Wildschweinen einen tödlichen Virus einfangen kann oder nicht.
Warum brauchen wir GenXAI?
Vier gute Gründe für GenXAI:
- Vertrauen und Transparenz schaffen: Nur wenn Nutzer*innen verstehen, wie ein KI-Modell zu einem Ergebnis kommt, können sie es nachvollziehen und validieren – besonders in sensiblen Bereichen wie Recht, Medizin und Finanzen.
- Fehlererkennung & Qualitätssicherung: Durch erklärbare KI lassen sich fehlerhafte oder irreführende Inhalte schneller erkennen. Beispiele: falsche Fakten, erfundene Quellen oder irreführende Schlussfolgerungen.
- Rechtliche & ethische Verantwortung: In vielen Branchen wird es regulatorisch notwendig, Entscheidungen zu begründen – auch wenn sie von einer KI getroffen wurden (z. B. EU AI Act, DSGVO).
- Bessere Modellkontrolle für Entwickler*innen & Unternehmen: Wer weiß, wie ein Modell Inhalte gewichtet oder zusammenstellt, kann es gezielter optimieren oder anpassen.
Warum sind GenXAI & erklärbare Inhalte für SEO relevant?
Die wachsende Verbreitung generativer KI in Suchsystemen – von Google und Bing bis hin zu spezialisierten LLM-Suchmaschinen wie Perplexity oder You.com – verändert die Spielregeln der Suchmaschinenoptimierung. Inhalte konkurrieren nicht mehr nur um Rankings, sondern auch darum, als Quelle für KI-generierte Antworten verwendet zu werden. Genau hier kommt Explainable Generative AI ins Spiel. Es schlägt eine Brücke zwischen qualitativem Content und algorithmischer Verwertbarkeit.
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1. Erklärbare Inhalte sind KI-freundlich
Sowohl klassische Suchmaschinen wie Google oder Bing, als auch KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Claude bevorzugen Inhalte, die:
- klar strukturiert sind,
- transparent argumentieren,
- kontextualisierte Aussagen bieten,
- nachvollziehbare Quellen nennen und
- so aufbereitet sind, dass sie leicht verständlich, barrierefrei zugänglich und für verschiedene Endgeräte sowie Lesesituationen optimiert sind.
Das entspricht ziemlich genau den Prinzipien von GenXAI. Solche Inhalte werden deshalb bevorzugt in AI Overviews und Chatbots angezeigt.
Beispiel:
Ein Ratgeber, der konkret und schrittweise erklärt, wie man eine XML-Sitemap in WordPress mit Rank Math erstellt – inklusive Screenshots, möglicher Fehlerquellen und der Verlinkung zu Googles offizieller Dokumentation – hat deutlich höhere Chancen, in Google AI Overviews, ChatGPT oder Bing Copilot zitiert zu werden, als ein oberflächlicher Text, der nur aufzählt, was eine Sitemap ist und warum sie wichtig ist.
Das Gleiche gilt natürlich auch für SEO, also: Win-Win.
2. GenXAI stärkt E-E-(A)-T
GenXAI und das Prinzip der Erklärbarkeit zahlt auf drei zentrale SEO-Qualitätsfaktoren ein.
- Expertise: durch nachvollziehbare, sachlich korrekte Argumentationen
- Experience: durch Beispiele, Erfahrungsberichte, Nutzermeinungen
- Trustworthiness: durch Offenlegung von Quellen und methodischer Klarheit
Die Inhalte erfüllen damit gleichzeitig klassische Google-Richtlinien (E‑E‑A‑T) und die Anforderungen generativer Suchmodelle.
Du willst mehr zu EEAT wissen? Dann lies dazu am besten unseren Guide für eine schnelle Erklärung rund um EEAT.
3. Sichtbarkeit ohne Klick: Vertrauen durch Kontext
Zero-Klick-Suchen sind zwar nicht erst seit ChatGPT & Co. in aller Munde, sondern bereits seit Featured Snippets und Answerboxen Realität. Trotzdem kosten sie uns Traffic. Um als Marke wiedererkannt zu werden und potenzielle Kund*innen zu echten Käufer*innen zu machen, ist und bleibt es also wichtig, dass Deine Aussagen als Marke verlässlich und klar sind. GenXAI-konforme Inhalte erhöhen die Chance auf:
- Erwähnungen in AI Overviews
- Trust Signale im generierten Antworttext
- Nutzervertrauen, auch ohne unmittelbaren Seitenbesuch
Dein Content als Datenquelle
Es geht also in Deiner Content- und SEO-Strategie (auch) darum, dass Du als Primärquelle von KI-Systemen und Suchmaschinen wahrgenommen wirst. Das erreichst Du, indem Du:
- originäre Inhalte lieferst, am besten mit eigenen Daten und Fakten.
- semantische Präzision in Deinem Content hast.
- konsistente Begrifflichkeiten verwendest.
- wiederverwendbare Aussagen triffst.
- Zitate von Expert*innen und vertrauenswürdigen Quellen einbindest.
- eine maschinenlesbare Struktur zur Verfügung stellst (z. B. über Zwischenüberschriften, FAQs, HowTos und andere strukturierte Daten).
- weitere Quellen nennst und verlinkst. Achte dabei darauf, dass Du nach Möglichkeit immer die ursprüngliche Quelle nennst. Statt also zum Beispiel auf SearchEngineLand zu verweisen, das einen Post auf X von John Müller zitiert, verlinke besser direkt auf den originalen Post bei X.
Wenn Du diese Punkte beachtest, schaffst Du Content, der sich quasi von selbst erklärt. Damit wird er direkt attraktiver für LLMs.
SEO-Vorteile von GenXAI-konformen Inhalten
In einer zunehmend von KI-generierten Antworten geprägten Online-Welt wird Transparenz zur strategischen Notwendigkeit. Sie bietet Dir außerdem eine Menge SEO-Vorteile:
Mehr Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen
Es ist wahrscheinlicher, in Google AI Overviews, Chatbots oder Voice-Search-Ergebnissen als zitierte Quelle zu erscheinen.
Vertrauensgewinn bei Nutzer*innen & Suchmaschinen
Transparente und nachvollziehbare Inhalte steigern Engagement-Raten, Verweildauer und letztlich die Rankings und Käufe beziehungsweise Leads.
Stärkung von Marke & Reputation
Erklärbare Inhalte tragen auch zur Corporate Social Responsibility (CSR) bei: Unternehmen, die transparent und nachvollziehbar kommunizieren, übernehmen Verantwortung für die Richtigkeit und Nachvollziehbarkeit ihrer Aussagen. Das stärkt das Vertrauen von Kund*innen und zeigt gesellschaftliches Engagement für eine verlässliche Informationskultur.
Fazit: SEO trifft auf Ethik
Du siehst: Content ist immer noch King! Und zwar originärer, transparenter und sich selbst belegender Content. Also das, was ich schon immer für die langfristig sinnvollste Strategie gehalten habe: Lieber Qualität statt Quantität. Dann brauchst Du auch keine Angst vor GenXAI zu haben!
Bildnachweis: Titelbild: Uncle-Ice (KI generiert)/stock.adobe.com
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Discounter: Aldi Süd wagt sich an Loyalty und baut Kunden-App aus
In schottischen Filialen testen Mitarbeiter bald die neuen Funktionen.
Nach langem Zögern testet Aldi Süd ab September in Schottland erstmals digitale Kundenbindungsfunktionen. Das Projekt, das noch am Anfang steht, soll sich deutlich von den rabattgetriebenen Angeboten anderer Händler unterscheiden.
Der Discounter Aldi Süd probiert nach LZ-Informationen erstmals Loyalty-Funktionen in seiner Kunden-App aus. Ab September soll ein interner Test
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