Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung zum Planen, Schreiben und Gestalten einer Website, die KI‑Fähigkeiten Nicht‑Expert:innen klar erklärt – mit Beispielen, UX‑Tipps und Vertrauenssignalen.
Bevor Sie eine einzige Seite schreiben, entscheiden Sie genau, wer mit „Nicht‑Expert:innen“ für Ihre Seite gemeint ist. Eine „allgemeine Zielgruppe“ ist selten eine echte Zielgruppe – und KI wird leicht missverstanden, wenn Menschen mit unterschiedlichen Erwartungen kommen.
Wählen Sie eine primäre Gruppe (und optional eine sekundäre). Zum Beispiel:
Geben Sie jeder Gruppe ein kurzes Profil: Was sie bereits wissen, wovor sie sich sorgen und welche Entscheidung sie treffen wollen. Das hilft Ihnen, das richtige Detailniveau und passende Beispiele zu wählen.
Nicht‑Expert:innen suchen meist zuerst nach praktischen Antworten. Starten Sie Ihre Content‑Planung mit Fragen aus Verkaufsgesprächen, Support‑Tickets, Schulungen und Kommentaren:
Wenn Sie diese nicht klar beantworten können, wirkt Ihre Seite wie Marketing – egal wie poliert sie aussieht.
Wählen Sie eine kleine Anzahl von Ergebnissen, die zählen. Typische Ziele sind:
Ihre Ziele sollten bestimmen, worauf Sie Wert legen: Klarheit, Beruhigung, Entscheidungsunterstützung oder praktische Anleitung.
Passen Sie Metriken an Ihre Ziele an, damit Sie die Seite im Zeitverlauf verbessern können. Beispiele:
Legen Sie eine Prüf‑Kadenz fest (monatlich oder vierteljährlich) und passen Sie Inhalte an, wenn etwas weiterhin missverstanden wird.
Menschen verstehen KI schneller, wenn Sie sie in einige „Aufgaben“ gruppieren, statt in eine lange Liste von Tools. Zielen Sie auf 3–6 Kategorien, die vertraut wirken und den Großteil Ihres Angebots abdecken.
Nehmen Sie Kategorien, die Besucher:innen aus dem Arbeitsalltag wiedererkennen. Gängige Optionen sind:
Benennen Sie jede Kategorie mit einem einfachen Substantiv („Text“, „Bilder“) oder einer klaren Verbform („Antworten in Dokumenten finden“). Vermeiden Sie originelle Labels, die erklärt werden müssen.
Konsistenz reduziert Verwirrung. Für jede Fähigkeitskategorie schreiben Sie vier kurze Teile:
Diese Struktur hilft Leser:innen, Fähigkeiten schnell zu vergleichen und Erwartungen zu setzen, ohne zu überfordern.
Nicht‑Expert:innen brauchen meist keine Modellnamen, Benchmarks, Parameteranzahlen oder Ranglisten. Ersetzen Sie solche Angaben durch nutzerrelevante Hinweise:
Wenn technische Begriffe nötig sind, halten Sie sie optional (als kurze Notiz oder Tooltip), damit die Hauptseite zugänglich bleibt.
Eine gute KI‑Erklärseite wirkt vorhersagbar: Besucher:innen wissen immer, wo sie sind, was sie als Nächstes lesen sollten und wie tief sie einsteigen können. Ziel ist nicht, alles auf einmal zu zeigen, sondern Menschen vom „Ich bin neugierig“ zum „Ich verstehe genug, um zu entscheiden“ zu führen.
Halten Sie die Hauptnavigation klein und aussagekräftig. Ein praktisches Basissitemap sieht so aus:
Diese Struktur bietet Erstbesucher:innen einfache Einstiegsoptionen und unterstützt wiederkehrende Nutzer:innen, die eine konkrete Antwort suchen.
Wenn Sie schnell vorankommen müssen, hilft es, die Struktur als funktionierende Seite zu prototypen statt nur als statisches Dokument. Teams nutzen zum Beispiel Koder.ai (eine Art Vibe‑Coding‑Plattform), um aus einem Chat‑Brief eine React‑basierte Erklärseite zu erzeugen und dann mit „Planungsmodus“, Snapshots und Rollback zu iterieren, während Inhalte und Navigation sich entwickeln.
Viele Nicht‑Expert:innen wissen nicht, was „Fähigkeiten“ oder „Modelle“ bedeuten. Fügen Sie einen sichtbaren „Hier anfangen“‑Pfad (auf der Startseite und im Hauptmenü) hinzu, der durch 3–5 kurze Schritte führt, z. B.:
Gestalten Sie jede Seite in Schichten: zuerst eine kurze Übersicht, dann optionale Details. Eine Fähigkeitsseite kann z. B. mit einem einabsätzigen Summary beginnen und dann Abschnitte wie „Typische Eingaben“, „Typische Ausgaben“, „Gut geeignet für“ und „Worauf achten“ ausklappen. Besucher:innen, die nur die Basics wollen, können früh stoppen, ohne sich verloren zu fühlen.
Statt langer, überwältigender Seiten verbinden Sie verwandte Konzepte. Wenn jemand über „Halluzinationen“ liest, sollte ein Hinweis zum Glossar‑Eintrag und einer passenden FAQ auftauchen. So wird Ihre Seite zu einer geführten Lernreise statt zu einem Haufen Seiten.
Einfache Sprache heißt nicht „verblöden“. Sie beseitigt Reibungsverluste, damit Leser:innen verstehen, was ein KI‑System tut, was es nicht tut und was als Nächstes zu tun ist.
Streben Sie kurze Sätze, aktive Stimme und eine Idee pro Absatz an. So wirken komplexe Themen überschaubar, ohne wichtige Details auszulassen.
Wenn die Genauigkeit leidet, fügen Sie einen zusätzlichen Kontextsatz hinzu, statt auf Fachsprache zurückzugreifen. Statt „das Modell generalisiert“ sagen Sie z. B.: „Es lernt Muster aus früheren Beispielen und nutzt diese Muster, um neue Vermutungen anzustellen."
Die meisten KI‑Fachbegriffe lassen sich vereinfachen. Nutzen Sie die Alltagssprache standardmäßig und führen Sie technische Begriffe nur ein, wenn sie wirklich nötig sind.
Beispiele:
Wenn Sie einen technischen Begriff verwenden müssen (weil Nutzer:innen ihn anderswo sehen), definieren Sie ihn sofort in einem Satz und verwenden Sie danach konsequent dasselbe Wort.
Konsistenz vermindert Verwirrung mehr als zusätzliche Erklärungen. Legen Sie für jeden Schlüsselbegriff ein festes Label fest und bleiben Sie dabei.
Entscheiden Sie zum Beispiel, ob Sie „KI‑System“, „Modell“ oder „Algorithmus“ verwenden. Wählen Sie eines als Hauptbegriff (z. B. „KI‑System“) und nennen Sie die anderen höchstens einmal als alternative Begriffe.
Achten Sie auch auf Verben: Wenn Sie die Ausgabe „Vorschlag“ nennen, nennen Sie sie nicht später ohne Grund „Antwort“.
Beginnen Sie jede Seite mit einer kurzen „Was Sie hier bekommen“‑Zusammenfassung in 3–5 Bullet‑Points. Das hilft Nicht‑Expert:innen, sich schnell zu orientieren und Fehlinterpretationen zu vermeiden.
Eine gute Zusammenfassung enthält typischerweise:
So bleibt der Haupttext lesbar, aber die notwendigen Präzisierungen sind vorhanden, damit Menschen KI sicher und sicherheitsbewusst nutzen können.
Menschen verstehen KI schneller, wenn Sie sie als einfaches System zeigen: was hineingeht, was passiert, was herauskommt und was die Person dann tun sollte. Ein kleines Diagramm kann lange Erklärungen ersetzen und „Black‑Box“-Denken reduzieren.
Seien Sie klar darüber, was eine Nutzer:in bereitstellen muss. Häufige Eingabetypen sind:
Ein hilfreiches Muster: „Wenn Sie X geben, kann es Y; wenn nicht, wird es raten.“
Nennen Sie die Ausgabe in einfachen Worten und zeigen Sie, wie sie aussieht:
Nennen Sie auch, was die Ausgabe nicht ist: keine Garantie, keine finale Entscheidung, keine perfekte Quelle der Wahrheit.
Ein einfaches Diagramm passt auf eine Bildschirmseite:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Halten Sie das „Processing“-Feld auf hoher Ebene. Es sind keine internen Modell‑Details nötig; das Ziel ist Klarheit, nicht Technik.
Rechts neben dem Diagramm sollte eine kurze „Bevor Sie es nutzen“‑Box stehen:
Das macht das Diagramm zu einem praktischen Workflow, dem Besucher:innen sofort folgen können.
Beispiele lassen KI greifbar werden. Planen Sie 5–10 realistische Beispiele pro Fähigkeit (eine Seite oder Karte pro Fähigkeit), geschrieben als kurze, nachvollziehbare Szenarien, die Menschen aus dem Alltag kennen.
Halten Sie jedes Beispiel konsistent, damit Leser:innen schnell scannen können:
Nutzen Sie diese als Vorlagen und erstellen Sie ähnliche Sets für Zusammenfassungen, Brainstorming, Datenhilfe, Support‑Entwürfe usw.
Vorher: „I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.“
Nachher (KI‑unterstützt): „Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.“
Was Sie prüfen sollten: Ton passt zur Beziehung; keine verbindlichen Zusagen; sensible Details entfernen.
Vorher: „Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.“
Nachher (KI‑unterstützt): „Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.“
Was Sie prüfen sollten: Namen/Verantwortliche korrekt; Daten stimmen; fehlende Entscheidungen nicht vom System ergänzt.
Vorher: „Looking for a rockstar who can handle anything under pressure."
Nachher (KI‑unterstützt): "Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams."
Was Sie prüfen sollten: diskriminierende Sprache entfernt; Anforderungen realistisch; Zugänglichkeit und Inklusion.
Vorher: „Not our fault. You used it wrong."
Nachher (KI‑unterstützt): "I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?"
Was Sie prüfen sollten: stimmt mit Richtlinie überein; keine schuldzuweisende Formulierung; Datenschutz (nicht unnötig nach Daten fragen).
Vorher: „Your request is pending due to insufficient documentation."
Nachher (KI‑unterstützt): "We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days)."
Was Sie prüfen sollten: Genauigkeit der Anforderungen; Verständlichkeit für Nicht‑Muttersprachler:innen; keine unnötigen personenbezogenen Daten sammeln.
Downloadbare Prompts sind nützlich, aber veröffentlichen Sie sie nur, wenn Sie sie aktuell halten können. Falls ja, kennzeichnen Sie sie mit einem „Zuletzt aktualisiert“-Datum, nennen Sie, mit welchem Modell/Tool sie getestet wurden, und bieten Sie eine einfache Möglichkeit, Fehler zu melden.
Menschen brauchen keine Mathe‑Vorlesung, um Unsicherheit zu verstehen – sie brauchen eine klare Aussage. Ein hilfreicher Rahmen ist: Ein KI‑System sagt wahrscheinliche Ausgaben basierend auf Mustern in Daten voraus; es „weiß“ nicht wie ein Mensch. Diese eine Idee verhindert viele Missverständnisse, besonders wenn das Modell selbstbewusst klingt.
Seien Sie konkret, wie KI fehlschlagen kann, in Alltagssprache:
Verstecken Sie diese Punkte nicht im Kleingedruckten. Platzieren Sie sie neben der betroffenen Funktion (z. B. Halluzinationen auf einer Seite über „Zusammenfassen“ oder „Fragen beantworten").
Formulierungen wie: „Das System wählt die wahrscheinlichsten nächsten Wörter basierend auf gelernten Mustern“ sind hilfreich. Fügen Sie hinzu, was das bedeutet: „Das heißt, es kann selbstbewusst falsch sein.“ Wenn Sie Konfidenzwerte oder Labels wie „kann ungenau sein“ zeigen, erklären Sie, was Nutzer:innen als Nächstes tun sollten (nochmal überprüfen, Quellen anfordern, mit vertrauenswürdigen Referenzen vergleichen).
Wenn Ihre Seite KI‑Nutzung für Entscheidungen bewirbt, fügen Sie deutlich sichtbare Warnblöcke für medizinische, rechtliche und finanzielle Anwendungen hinzu: KI‑Ausgaben sind keine professionelle Beratung, können kritische Details auslassen und sollten von qualifizierten Expert:innen geprüft werden. Nennen Sie konkrete Risiken (Fehldiagnosen, Compliance‑Probleme, falsche Steuerberatung).
| Gut für | Nicht für |
|---|---|
| Entwürfe für E‑Mails, Zusammenfassungen und Gliederungen | Diagnosen im medizinischen Bereich oder Änderungen an Behandlungsplänen |
| Brainstorming und Fragestellungen | Rechtliche Auslegungen, Vertragsfreigaben oder Compliance‑Abnahmen |
| Konzepte für Einsteiger erklären | Finale Finanzentscheidungen oder Anlageempfehlungen |
| Notizen organisieren und Checklisten erstellen | Aufgaben, die garantierte Genauigkeit ohne Prüfung erfordern |
Menschen müssen nicht jede technische Einzelheit verstehen, um Vertrauen zu fassen. Sie brauchen klare, konkrete Antworten auf „Was passiert mit meinen Daten?“ und „Was schützt mich?“. Machen Sie Vertrauen zu einem vorrangigen Teil Ihrer Seite – nicht zu einer Fußnote.
Erklären Sie, was Sie sammeln, was Sie nicht sammeln und warum. Bleiben Sie dabei lesbar und konkret, mit Beispielen häufiger Eingaben.
Nennen Sie Punkte wie:
Nicht‑Expert:innen gehen oft davon aus, dass KI‑Ausgaben „verifiziert“ sind. Formulierungen sollten vorsichtig sein. Beschreiben Sie Schutzmaßnahmen auf hoher Ebene—ohne perfekte Sicherheit anzudeuten.
Beispiele für Sicherheitsnotizen:
Geben Sie eine kurze „So nutzen Sie es richtig“‑Sektion, die passende Szenarien und Warnzeichen erklärt. Kombinieren Sie das mit klaren Eskalationswegen:
Vertrauen wächst, wenn Nutzer:innen sehen, wer hinter dem Produkt steht und wie es gepflegt wird. Fügen Sie hinzu:
Wenn Transparenz konsistent und konkret ist, wirkt Ihre KI‑Erklärung weniger wie Werbung und mehr wie verlässliche Anleitung.
Ein Glossar und ein FAQ sind „Stützräder“ für Leser:innen, die Terminologie noch nicht kennen. Sie helfen auch Expert:innen, auf gemeinsame Definitionen zu kommen, damit Ihre Seite nicht dasselbe Wort unterschiedlich verwendet.
Halten Sie Einträge kurz, konkret und für Menschen ohne Informatik‑Hintergrund verständlich. Beginnen Sie mit Begriffen, über die Leser:innen am häufigsten stolpern:
Fügen Sie unter jedem Eintrag eine kleine Zeile hinzu: „Sie könnten auch … hören“ und listen Sie gängige Synonyme oder nahe Begriffe, z. B.:
Auf Fähigkeitsseiten fügen Sie dezente Tooltips für Fachbegriffe beim ersten Auftreten hinzu. Halten Sie sie bei einem Satz und vermeiden Sie Jargon. Tooltips sollten:
Beantworten Sie Fragen, die Nutzer:innen tatsächlich haben oder befürchten. Gute Fragen sind:
Wenn Glossar und FAQ leicht zu finden und konsistent sind, verbringen Leser:innen weniger Zeit mit dem Entschlüsseln von Begriffen und mehr damit, zu lernen, was die KI tatsächlich leisten kann.
Eine Seite, die KI gut erklärt, sollte sich leicht lesen lassen. Beim Erlernen unbekannter Konzepte sollte das Design Belastung reduzieren, nicht erhöhen.
Beginnen Sie mit Typografie und Abstand, die das Verständnis unterstützen:
Zerlegen Sie dichte Gedanken in kurze Absätze und nutzen Sie klare Überschriften. Wenn Sie einen Begriff einführen, kann eine kurze Infobox helfen, ihn in einem Satz zu definieren, bevor Sie fortfahren.
Nicht‑Expert:innen überfliegen oft zuerst und entscheiden dann, was sie lesen.
Nutzen Sie konsistente Seitenmuster: klare Überschrift, ein einabsätziges "Was Sie lernen", und strukturierte Abschnitte mit beschreibenden Unterüberschriften. Machen Sie Navigation vorhersehbar (Top‑Menü + Breadcrumbs oder ein sichtbares „Zur Übersicht“), und verstecken Sie keine wichtigen Seiten hinter kreativen Labels.
Callouts sind nützlich, aber gezielt einsetzen—z. B. für „Kernaussage“, „Häufiges Missverständnis“ oder „Probieren Sie diesen Prompt“, nicht zum Wiederholen desselben Punkts.
Barrierefreiheit hilft allen, auch mobilen Nutzern und Personen in lauten Umgebungen.
Stellen Sie sicher:
Abläufe und Vergleiche brechen auf kleinen Bildschirmen leicht zusammen.
Verwenden Sie gestapelte Karten für Schritt‑Für‑Schritt‑Pipelines, Akkordeons für Definitionen/FAQ und nebeneinanderstehende Vergleiche, die in vertikale „Vorher“‑dann‑„Nachher“‑Abschnitte umklappen. Halten Sie Tap‑Ziele groß und vermeiden Sie Interaktionen, die präzise Steuerung erfordern (z. B. winzige Hover‑nur‑Tooltips).
Eine gute KI‑Erklärseite endet nicht bei „Jetzt wissen Sie’s“. Sie hilft Menschen zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist—ohne alle in dieselbe Richtung zu drängen.
Bieten Sie eine kleine Auswahl klarer Calls to Action (CTAs), jeweils an ein Ziel gekoppelt:
Formulieren Sie konkret: Was bekommt die Person, wie lange dauert es und was muss sie bereitstellen.
Wenn Sie einen praktischen Pfad anbieten, überlegen Sie einen „Build a sample app“‑CTA für Leute, die durch Tun lernen. Plattformen wie Koder.ai können aus einem kurzen Chat‑Brief eine Web‑Erfahrung (React‑Frontend mit Go/PostgreSQL‑Backend) generieren, nützlich zum Validieren Ihrer IA, Demos und Content‑Flows—und zum Exportieren des Quellcodes, wenn Sie bereit sind, es zu operationalisieren.
Führen Sie Expert:innen nicht durch Anfänger‑Content und Anfänger:innen nicht in technische Details. Nutzen Sie leichte „Pfad“-Buttons wie:
Das kann so einfach sein wie zwei Buttons oben auf wichtigen Seiten („Ich lerne“ vs „Ich evaluiere").
Wenn Sie ein Formular anbieten, sagen Sie, was Sie brauchen (Beispieldateien, Branche, Ziel, Einschränkungen) und was danach passiert. Wenn möglich, fügen Sie hinzu:
KI‑Informationen veralten schnell. Benennen Sie einen Verantwortlichen, legen Sie eine Prüf‑Kadenz fest (monatlich/vierteljährlich) und fügen Sie einfache Versionshinweise hinzu (z. B. „Zuletzt geprüft: Monat JJJJ" und „Was sich geändert hat“), damit Leser:innen dem Inhalt vertrauen.
Wenn Ihr Erklärangebot an eine interaktive Demo gebunden ist, behandeln Sie Updates wie Software‑Releases: Änderungen nachvollziehen, Rollback‑Optionen bereithalten und dokumentieren, was geändert wurde. Tools wie Snapshots und Rollback—verfügbar in Plattformen wie Koder.ai—können beim schnellen, risikoarmen Iterieren helfen.
Beginnen Sie damit, eine primäre Nicht‑Expert:innengruppe auszuwählen (optional eine zweite). Schreiben Sie für jede Gruppe ein kurzes Profil:
Das hält Ihre Erklärungen auf dem richtigen Niveau und vermeidet die schwammige "Allgemeinbevölkerung"-Ansprache.
Sammeln Sie Fragen aus echten Quellen: Verkaufsgespräche, Support‑Tickets, Onboarding‑Sitzungen und Kommentare. Priorisieren Sie Fragen, die Vertrauen und Entscheidungen beeinflussen, wie zum Beispiel:
Wenn Sie diese nicht klar beantworten können, wirkt die Seite wie Marketing.
Wählen Sie 1–3 Ziele, die an echte Ergebnisse gebunden sind. Häufige Beispiele:
Richten Sie dann jede Hauptseite an mindestens einem dieser Ziele aus, damit die Seite fokussiert bleibt.
Verknüpfen Sie Metriken mit Zielen und prüfen Sie sie in einem festen Rhythmus (monatlich oder vierteljährlich). Nützliche Metriken sind:
Nutzen Sie die Daten, um Inhalte dort zu überarbeiten, wo Nutzer:innen noch stecken bleiben.
Fassen Sie Funktionen in 3–6 erkennbare „Aufgaben“ zusammen (z. B. Text, Bilder, Audio, Suche & Q&A, Tabellen/Daten). Das hilft Besucher:innen, schneller zu verstehen als eine lange Werkzeugliste.
Wählen Sie einfache, wörtliche Bezeichnungen (keine cleveren Labels, die erklärt werden müssen).
Nutzen Sie für jede Fähigkeit dieselbe Mini‑Vorlage:
Konsistenz erleichtert den Vergleich ohne tiefes Lesen.
Meistens sollten Sie Modellnamen, Benchmarks, Parameteranzahlen und Ranglisten weglassen. Ersetzen Sie technische Details durch nutzerorientierte Hinweise wie:
Wenn technische Begriffe nötig sind, machen Sie sie optional (Tooltips oder kurze Notizen).
Halten Sie die Top‑Navigation klein und vorhersehbar. Ein praktisches Basissitemap ist:
Fügen Sie einen prominenten ‑Pfad hinzu, der Anfänger:innen durch eine kurze Abfolge führt: Was ist das, wobei hilft es, wo versagt es, nachvollziehbare Beispiele und nächste Schritte.
Schreiben Sie kurze Sätze, verwenden Sie aktive Sprache und eine Idee pro Absatz. Ersetzen Sie Fachbegriffe durch Alltagssprache (und definieren Sie unvermeidbare Begriffe sofort).
Wählen Sie immer einen festen Begriff pro Konzept (z. B. durchgängig „KI‑System“ statt zwischen „Modell“, „Engine“ und „Algorithmus“ zu wechseln). Konsistenz verhindert Verwirrung stärker als zusätzliche Erläuterungen.
Platzieren Sie Einschränkungen neben den betroffenen Funktionen (nicht im Kleingedruckten). Erklären Sie Unsicherheit klar:
Fügen Sie klare Warnungen bei medizinischen, rechtlichen und finanziellen Anwendungen hinzu und sagen Sie, was als Nächstes zu tun ist: prüfen, bearbeiten, verifizieren und ggf. eskalieren.