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. Der Wert ist keine harte Messung, sondern eine Modellschätzung, die aber zunehmend zuverlässig dünne KI-Inhalte von echtem redaktionellem Engagement unterscheidet.

Grundlage ist der Textinhalt der Seite. Daraus destilliert ein Modell einen einzelnen KI-geschätzten Wert. Das Modell wurde darauf trainiert, Aufwand und Tiefe zu erkennen. Das Ergebnis fließt in NSR ein.

Dies ist ein einzelner Wert, den ein LLM für Erstellungsaufwand und Tiefe schätzt. Er ist kein Roh-Messwert, sondern eine Modellschätzung. Er 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.