LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung ordnet mehr als ein Drittel neu veröffentlichter Webseiten als KI-geschrieben oder stark KI-bearbeitet ein. Grundlage ist eine Analyse von fast einer halben Million englischsprachiger Seiten aus dem Zeitraum kurz vor bis nach dem Start von ChatGPT. In einem Stichproben-Snapshot im Juli 2026 lag der Anteil mit „significant signs of AI authorship“ bei etwa 10% – nach Entfernen älterer Seiten stieg der Wert auf 35%. Die Studie zeigt außerdem deutliche Unterschiede zwischen Domain-Endungen und macht klar, dass KI-Detektoren dabei nie perfekt sind.
Die Debatte um KI-generierte Inhalte bekommt eine neue, messbare Grundlage: Laut einer Auswertung, die eine Forschungsorganisation im Umfeld der jüngsten KI-Berichterstattung veröffentlicht hat, zeigen über ein Drittel der seit der Einführung von ChatGPT neu erschienenen Webseiten Hinweise auf KI-Autorschaft oder eine „substantielle“ KI-Überarbeitung. Die Kernfrage der Studie klingt dabei zunächst wie eine Aussage über Nutzerverhalten, zielt jedoch auf etwas anderes: nicht wer die Inhalte konsumiert, sondern wer sie vermutlich produziert. Damit verschiebt sich der Fokus in Richtung Content-Lifecycle – also von der Frage nach Bot-Verkehr hin zu der Frage, ob sich die Schreibpraxis auf der offenen Web-Fläche strukturell verändert.
Technisch basiert die Methode auf einer großen Websammlung aus dem Common-Crawl-Archiv. Dabei wurden laut Bericht fast eine halbe Million englischsprachige Webseiten über etwa fünf Jahre zusammengeführt, wobei der Datensatz bereits einige Jahre vor der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 startet. Anschließend wurde mit einer KI-Detektionstechnologie gearbeitet, die prüfen soll, wie wahrscheinlich ein Text von KI geschrieben oder stark „editiert“ wurde. In einem ersten Zufallssnapshot mit 10.000 Seiten aus dem Juli 2026 lag der Anteil mit „significant signs of AI authorship“ bei rund 10%. Der Zusammenhang mit dem Zeitverlauf ist entscheidend: In solchen Zufallsstichproben stecken zwingend ältere Seiten, die vor der Verfügbarkeit breiter KI-Schreibwerkzeuge erschienen und deshalb nicht KI-geschrieben sein konnten.
Entsprechend geht der Bericht für eine zweite Perspektive einen Schritt weiter und entfernt in der Auswertung die älteren Seiten. Betrachtet wird dann ausschließlich der Teil der Webseite, der nach dem Release von ChatGPT veröffentlicht wurde. In diesem Bereinigungs-Snapshot steigen die KI-Schreibspuren auf mehr als ein Drittel: konkret auf 35% der Seiten. Aus Market-Sicht ist diese Schwelle auch deshalb relevant, weil sie auf eine systemische Wirkung hindeutet: Selbst wenn einzelne Seiten falsch klassifiziert wären, wäre es schwer zu erklären, warum gerade im neueren Websegment ein so großer Block denselben Mustern folgt. Dazu passt, dass der Bericht zusätzlich Indikatoren für KI-Autorschaft über die reine Klassifikation hinaus untersucht und dabei auffällige Stilmarker stärker gewichtet als früher.
Besonders aufschlussreich sind die Unterschiede nach Domain-Endungen. Laut den Daten liegen URLs mit „.com“ bei einer etwa zehnfach höheren Rate an KI-Schreibspuren als „.edu“ oder „.gov“, wobei letztere jeweils bei ungefähr 1% liegen. „.org“-Domains landen demgegenüber bei rund 4,6%. Diese Verteilung kann man als Hinweis darauf lesen, dass KI-Content nicht gleichmäßig über alle Publikationsumgebungen verteilt ist, sondern eher in Segmenten auftaucht, in denen Seitenproduktion und -aktualisierung stark auf Skalierung ausgelegt sind. Für Unternehmen und Content-Teams heißt das: Bewertungs- und Governance-Prozesse sollten nicht nur auf einzelne Texte schauen, sondern auch auf das Ökosystem, aus dem die Inhalte kommen – inklusive Domainstrategie, Veröffentlichungsroutinen und redaktioneller Tiefe.
Einordnung mit Einschränkungen gehört in so einer Messung zwangsläufig dazu. Die Studie selbst macht klar, dass KI-Detektoren wie das verwendete Tool Texte falsch zuordnen können, also Seiten als KI-geschrieben klassifizieren, obwohl das nicht stimmt. Genau deshalb ist der Wert „in Richtung korrekt“ und nicht als exakte Wahrheit zu verstehen. Gleichzeitig liefert die Untersuchung konkrete zusätzliche Stilhinweise: So habe sich über die Jahre auch die Häufigkeit typischer „Tells“ verändert, etwa beim Einsatz von Gedankenstrichen (em dashes), Oxford-Commas oder Formulierungen wie „it’s not X, it’s Y“. Solche Muster sind kein Beweis für KI-Autorschaft im rechtlichen Sinn, können aber als wiederkehrende Textsignatur im großen Maßstab erscheinen.
In denselben Zeitraum fällt zudem eine zweite Entwicklung, die zwar nicht über „Textverursachung“ spricht, aber das Umfeld des Webs neu ordnet: Ein Anbieter für Internetinfrastruktur hatte berichtet, dass Bot-Verkehr Menschen im Web überholt habe – und das schneller, als zuvor geschätzt. Zusammen ergibt das ein Bild, in dem sich zwei Ebenen überlagern: Bots konsumieren zunehmend Inhalte, während KI-gestützte Produktionsketten diese Inhalte zugleich in schnellerem Tempo nachschieben. Für die Praxis bedeutet das, dass KI-Risiken nicht allein „im Schreibprozess“ entstehen, sondern auch in der Analysefähigkeit nachgelagerter Systeme: Ranking, Suche, Monitoring und Sicherheits-Workflows müssen mit einer steigenden Menge an Texten umgehen, die syntaktisch und stilistisch nicht mehr zwingend wie menschliche Erstfassungen wirken.
Für die nächsten Schritte in Unternehmen ist besonders relevant, was die Studie methodisch nahelegt: Wer Qualität und Zuordnung prüfen will, sollte die Detektion nicht als Einbahnstraße behandeln, sondern als Teil eines mehrstufigen Qualitätssystems. Dazu zählt, KI-Schreibspuren nicht nur als „binäre“ Klassifikation zu betrachten, sondern mit Kontext zu koppeln – etwa mit Veröffentlichungsfrequenz, Autoren- und Prozessnachweisen, Änderungsverläufen sowie einer Plausibilitätsprüfung der Informationsdichte. Gleichzeitig sollten Such- und Sicherheitsverantwortliche davon ausgehen, dass sich die Kennzeichen weiterentwickeln. Wenn sich Stilmarker wie Satzzeichen- und Phrasingschemata über die Jahre verschieben, müssen Heuristiken, Filter und Trainingsdaten regelmäßig nachgezogen werden, sonst sinkt die Trefferquote genau dort, wo sie am wichtigsten ist.
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