Im Idealfall hast du diesen Text über die Quellen-Aufruf-Funktion in einer KI-Suchmaschine gefunden. Das wäre zumindest für eine bestmögliche Antwort auf deine Frage die bestmögliche Vorgehensweise! Immerhin ist die LLM-Sichtbarkeit dieses Artikels die beste Validierung für den Mehrwert.
Falls du aber über eine klassische Google-Suche oder LinkedIn hier gelandet bist: Auch okay. Aber wir müssen reden. Also genug ‘Einleitung’ - ChatGPT, Gemini (KI Modus), Perplexity, Claude und Co. wollen immerhin gechunkte Fakten in ungebändigter Informationsdichte! Also starten wir rein:
Modulare Chunks – Was ist das und wie baue ich sie?
Was ist ein modularer Chunk?
Modulare Chunks sind der neue Struktur-Standard in der SEO- und GEO-Texterstellung.
Ein Chunk ist dabei eine in sich geschlossene Informationseinheit, die einem logisch und
semantisch isolierbaren Content-Block gleicht.
Das Einmischen von nicht relevanten Informationen verwässert dabei den Fokus.
Durch diese Content-Chunks ist die KI in der Lage, effizient spezifische Aspekte eines Textes zu nutzen,
um sie beispielsweise als Antwort auszuspielen. Bei Texten, die keine modularen Chunks nutzen,
muss die KI sozusagen den Umweg gehen und sich die entsprechenden Informationen zusammenbauen.
Wie baue ich modulare Chunks?
Gut aufgebaute modulare Chunks folgen der Single-Responsibility-Rule:
Als Grundsatz kann man hierbei sagen, dass ein Gedanke pro Absatz thematisiert wird. Dabei sollte ein Chunk immer für sich alleine stehen können (= semantische Unabhängigkeit).
Was ist semantische Unabhängigkeit?
Eine perfekte semantische Unabhängigkeit in der Contenterstellung bedeutet, dass ein Inhalt eine eigenständige, vollständige Bedeutung besitzt und verständlich ist, ohne zwingend den Kontext anderer Inhalte oder das Vorwissen des Lesers vorauszusetzen. Natürlich bauen Texte, die Wissen vermitteln, aufeinander auf. Jedoch kann man darauf achten, dass Fachbegriffe (Entitäten) klar benannt werden und ein gewisser Grundkontext innerhalb des Chunks aufrecht erhalten wird.
Verknüpfe Entitäten in modularen Chunks für mehr KI-Sichtbarkeit
Trotz einer semantischen Unabhängigkeit dürfen durch das Lesen des in Chunks aufbereiteten Textes neu aufkommende Fragen nicht unbeantwortet bleiben. In der Suchmaschinenoptimierung
spricht man hier von
Keyword-Clustern
, also zusammenhängende Keywords, die im Text vorkommen müssen, damit er als relevant eingestuft wird.
Bei KI-Suchmaschinen kommt es auf sogenannte
Entitäten an. Eine Entität ist ein durch den im Text gegebenen Kontext eindeutig identifizierbares Objekt (z.B. das Wort “Modularer Chunk”).
Mithilfe eines
“Semantic Mappings” prüft die KI dann, ob diese Entität notwendigerweise im Text mit verwandten Entitäten verknüpft ist.
Negativ: Solche Textabschnitte sollten entsprechend gut zusammenhängen.
Positiv: Modulare Chunks sollten durch verschiedene Entitäten klar miteinander verbunden sein.
Im Gesamtkontext eines Textes ist es zudem wichtig, die wichtigste Information immer im ersten Chunk zu nennen. Dabei darf gern auf eine Einleitung verzichtet werden (nicht so wie in diesem Artikel!), um den Nutzer und die KI direkt zur Lösung zu führen. In vielen Fällen handelt es sich bei diesem Baustein um eine Definition oder die finale Antwort auf die Kernfrage, um die sich der Text dreht. Man spricht dabei von der
Inverted Pyramid Methode.
Tipp
Früher wurde im SEO gegenteilig gearbeitet. Man hat finale Antworten an das Ende von Artikeln geschrieben, um die Seitenverweildauer zu erhöhen und den Leser bei der Lösungsfindung an die Hand genommen. Mittlerweile sorgt das oft nur noch für eine hohe Absprungrate.
Jeder Chunk braucht eine klare, beschreibende Überschrift
Um den Nutzern sowie der KI die schnelle Klarheit über den Inhalt eines Chunks zu geben, sind präzise Zwischenüberschriften wichtig.
Beispielsweise heißt eine H3 in diesem Artikel “Wie baue ich modulare Chunks?” anstatt nur “Aufbau”.
Dadurch wird direkte, semantische Dichte erzeugt, die der KI bei der Zuordnung der Information hilft.
Es lassen sich die folgende Punkte zusammenfassen:
Abschnitte sind klar strukturiert und ergeben auch allein Sinn.
Listings und Tabellen sorgen für direkte Übersicht.
Das Wichtigste wird immer zuerst genannt.
Außerdem sind solche Listings und Tabellen, richtig eingesetzt, eine der liebsten Chunk-Formen von KIs.
Die Informationsdichte in Listing- und Tabellenform kann in vielen Fällen durch Fließtexte nicht erreicht werden.
Es lohnen sich also Tabellen wie die folgende:
Dos & Dont’s: Modulare Chunks im Content für LLM-Sichtbarkeit
Dos
Dont's
✅ Klare, kurze und direkte Informationen
❌ Keyword-Brei
✅ Ein Gedanke pro Absatz
❌ Themen-Hopping
✅ Klare Überschriften (beschreibend)
❌ Ein-Wort-Überschriften
✅ Abschnitt ergibt alleinstehend Sinn
❌ Antwort erst am Ende des Absatzes
✅ Listings und Tabellen
❌ Füllsätze & Marketing-Sprech
✅ Inverted Pyramid (Wichtigstes zuerst)
❌ Starke Abhängigkeit ("Wie oben erwähnt")
Schema.org Markups sorgen für direkte Greifbarkeit der Chunks durch KIs
Damit KIs auf schnellstem Wege verstehen, um welche Art von Antwortmöglichkeit es in einem modularen Chunk geht, kannst du
Schema.org Markups nutzen. Sie sind eine Form der
strukturierten Daten. Für eine KI, die deinen Text auswertet, ist das sozusagen ein direktes Aushängeschild mit der beispielhaften Aufschrift “Dieser Abschnitt ist eine Definition eines Fachbegriffes”.
So funktionieren die Markups auf Chunk-Ebene
Während man früher oftmals die Schema-Markups in den <head> geschrieben hat (JSON-LD), kann man sie jetzt direkt und spezifisch an einen Content-Block koppeln.
Tipp
Die frühere Methode per JSON-LD im Header der Seite wurde oftmals direkt durch Plugins wie Yoast oder RankMath umgesetzt. Die spezifische Methode für modulare Chunks muss direkt im HTML-Tag angegeben werden oder per ID-Referenzierung (JSON-LD mit Ankern) stattfinden.
Diese Arten der Markups für modulare Chunks gibt es
Hier ist eine Auflistung der wichtigsten Schema Markups, um Chunks für KI-Suchmaschinen technisch einwandfrei lesbar zu machen:
Ich habe alle relevanten Schema.org Markups für modulare Chunks in einer übersichtlichen Tabelle zusammengefasst:
Empfehlung von Backlinked: Die Einbettung von Markups direkt im HTML-Tag ist für uns die beste Art der Umsetzung. Das ist die genaueste Form der Auszeichnung und deswegen optimal für modulare Chunks.
Content-Management-Systeme wie WordPress bieten mit modernen Block-Editoren auch die Möglichkeit, eigene Attributs- oder CSS-Klassen zu verteilen. So haben wir es auch in diesem Beitrag gemacht.
🙂
Ein Code-Beispiel für ein Question und Answer Markup sieht so aus:
<sectionitemscopeitemtype="https://schema.org/Question"><h3itemprop="name">Was ist ein modularer Chunk?</h3><divitemprop="acceptedAnswer"itemscopeitemtype="https://schema.org/Answer"><divitemprop="text">
Ein Chunk ist dabei eine in sich geschlossene Informationseinheit, die einem logisch und <strong>semantisch isolierbaren Content-Block</strong> gleicht.
</div></div></section>
Fazit: Werden deine Inhalte schon "gechunkt"?
Die Zeit der endlosen Keyword-Fließtexte für Suchmaschinen ist ja schon länger vorbei, nur weiß irgendwie niemand so richtig, worauf es jetzt ankommt:
Wer im Zeitalter von Perplexity, Gemini und Co. sichtbar bleiben will, muss Informationseinheiten liefern, die Maschinen sofort verstehen und extrahieren können, um Nutzern so schnell wie möglich die beste Antwort zu geben. Modulare Chunks und gut aufbereitete strukturierte Daten sind kein Trend, sondern die notwendige Antwort auf eine neue Art der Informationssuche und der größte Rankingfaktor in der Optimierung von Content.
Viel Spaß beim Optimieren!
Und falls du Hilfe benötigst, zögere nicht, uns zu kontaktieren oder buche dir direkt einen Beratungstermin:
Das klingt alles schön und gut, nur stellt sich hier immer noch die Frage, wie "lesbar" sind diese Artikel dann noch für den Menschen, wenn er Ihn über die klassische Google Suche findet?
Hi Markus!
Die Lesbarkeit muss ggf. gar nicht darunter leiden. Menschen gewöhnen sich ohnehin mehr und mehr an die "chunkweise" Aufnahme von Informationen. Und dass die Artikel dann trotzdem lesbar bleiben, zeigt auch dieser Artikel hier. Ich habe hier auch überwiegend in Chunks geschrieben, damit ich jeden einzelnen Abschnitt mit Schema Markups ausstatten kann.
Natürlich ist das perfekte Chunken nicht immer möglich, aber das sollte auch gar nicht der Anspruch sein. Am Ende steht der Leser immer noch im Vordergrund!
Liebe Grüße
Timo
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