contentEffort

Ein KI-Sprachmodell schätzt, wie viel redaktionellen Aufwand und Tiefe in eine Seite geflossen ist. Das System unterscheidet zwischen oberflächlichen, maschinell generierten Inhalten und Seiten, die erkennbare Recherche, Struktur und Substanz aufweisen. Es ist keine harte Messung, sondern eine Modellschätzung — aber eine, die zunehmend zuverlässig dünne KI-Inhalte von echtem redaktionellem Engagement unterscheidet.

Ein einzelner KI-geschätzter Wert, der aus dem Textinhalt der Seite destilliert wird. Das Modell wurde darauf trainiert, Aufwand und Tiefe zu erkennen. Das Ergebnis fließt in NSR ein.

Ein einzelner LLM-geschätzter Wert für Erstellungsaufwand/Tiefe - kein Roh-Messwert, sondern eine Modellschätzung; trennt Substanz von KI-Dünnware. [B Feld, C Skala]

Expertise (Exp) ist primär — hoher Erstellungsaufwand ist ein Zeichen für fachliches Engagement. Experience (E) ist indirekt, weil aufwändige Inhalte häufig auch Erstmaterial enthalten. Vertrauen (T) ist indirekt.

Automatisch generierte Seiten ohne redaktionellen Mehrwert haben schlechtere Chancen als Seiten mit Kontext und Einordnung. Eine Meldung, die erklärt was ein Ereignis für die Betroffenen bedeutet, bekommt mehr contentEffort-Punkte als eine, die nur Rohdaten auflistet.