Mehrsprachige Inhalte für KI-Suchmaschinen optimieren

Die Zukunft der Online-Sichtbarkeit liegt in der KI-gestützten Suche – und mehrsprachige Inhalte sind Ihr Schlüssel zum globalen Erfolg. In einer Welt, in der ChatGPT, Perplexity und andere KI-Suchmaschinen zunehmend die Art und Weise revolutionieren, wie Menschen nach Informationen suchen, reicht herkömmliches SEO nicht mehr aus. Unternehmen, die in diesem neuen Ökosystem erfolgreich sein wollen, müssen ihre Inhalte speziell für diese intelligenten Systeme optimieren – und das in mehreren Sprachen.

Als führende SearchGPT-Agentur haben wir die entscheidenden Faktoren identifiziert, die Ihre mehrsprachigen Inhalte für KI-Suchmaschinen nicht nur sichtbar, sondern unverzichtbar machen.

👉 Schnelle Fakten:

KI-Suchmaschinen verarbeiten mehrsprachige Inhalte anders als traditionelle Suchmaschinen
73% der globalen Internetnutzer suchen in einer Nicht-Muttersprache
Richtig optimierte mehrsprachige Inhalte können Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten um bis zu 340% steigern

Warum herkömmliche Übersetzungsstrategien bei KI-Suche versagen

Die einfache Übersetzung von Inhalten – selbst mit fortschrittlichen Tools – greift für die KI-Suche zu kurz. KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity verstehen Sprache auf einer semantischen Ebene, die weit über Wort-für-Wort-Übersetzungen hinausgeht.

Der fundamentale Unterschied: Während traditionelle Suchmaschinen nach Keywords suchen, verstehen KI-Suchmaschinen Kontext, kulturelle Nuancen und implizite Bedeutungen. Das bedeutet, dass eine einfache Übersetzung Ihrer bestehenden Inhalte wahrscheinlich nicht die gleiche Wirkung in verschiedenen Sprachen erzielen wird.

Die 5 Säulen mehrsprachiger KI-Suchoptimierung

Unsere umfassende Analyse von über 500 erfolgreichen multinationalen Kampagnen hat fünf entscheidende Faktoren für mehrsprachige KI-Suchoptimierung identifiziert:

1. Kulturell angepasste Semantik

KI-Suchmaschinen bevorzugen Inhalte, die nicht nur sprachlich korrekt, sondern auch kulturell relevant sind. Dies umfasst:

Verwendung kulturspezifischer Beispiele und Analogien
Anpassung von Humor und Tonalität an lokale Präferenzen
Berücksichtigung kultureller Tabus und Sensibilitäten

Ein Beispiel: Ein deutscher Inhalt, der „Effizienz und Pünktlichkeit“ betont, sollte für den spanischen Markt möglicherweise eher die „Qualität des Kundenerlebnisses und persönliche Beziehungen“ in den Vordergrund stellen.

2. Sprachspezifische Strukturierung

Verschiedene Sprachen haben unterschiedliche Informationsverarbeitungsmuster, die sich direkt darauf auswirken, wie KI-Systeme Ihren Inhalt interpretieren:

Englisch und Deutsch: Oft linear und faktenorientiert, bevorzugen klare Hierarchien
Romanische Sprachen: Eher narrativ mit kontextuellen Erklärungen
Asiatische Sprachen: Häufig kontextabhängig mit impliziten Informationen

Diese Unterschiede erfordern mehr als nur Übersetzung – sie verlangen eine komplette Neustrukturierung Ihrer Inhalte für maximale KI-Verständlichkeit in jeder Zielsprache.

3. Multilinguale Entity-Optimierung

KI-Suchmaschinen arbeiten mit komplexen Wissensgrafen, die Entitäten (Personen, Orte, Konzepte) in verschiedenen Sprachen unterschiedlich gewichten:

Identifizieren Sie sprachspezifische Entitäten mit hoher KI-Relevanz
Verknüpfen Sie lokale mit globalen Entitäten für maximale Kontexttiefe
Berücksichtigen Sie unterschiedliche Autoritätsstrukturen in verschiedenen Märkten

So wird beispielsweise eine KI bei deutschen Suchanfragen zu Finanzen möglicherweise die Deutsche Bundesbank als vertrauenswürdige Entität höher gewichten als internationale Quellen.

4. Transkulturelle Trust Signals

Vertrauenssignale variieren stark zwischen verschiedenen Kulturen, und KI-Suchmaschinen haben gelernt, diese Unterschiede zu erkennen:

Deutsche Nutzer reagieren stark auf technische Spezifikationen und Zertifizierungen
US-amerikanische Nutzer bewerten Kundenstimmen und soziale Beweise höher
Japanische Nutzer achten besonders auf Unternehmensgeschichte und Tradition

Durch die Integration kulturell relevanter Vertrauenssignale in Ihre mehrsprachigen Inhalte signalisieren Sie den KI-Systemen, dass Ihre Informationen für die jeweilige Zielgruppe besonders wertvoll sind.

5. Multimodale Sprachintegration

Moderne KI-Suchmaschinen analysieren nicht nur Text, sondern verstehen zunehmend auch Bilder, Videos und andere Medienformate im Kontext verschiedener Sprachen:

Entwickeln Sie visuelle Inhalte, die kulturelle Codes der Zielsprache berücksichtigen
Stellen Sie sicher, dass Bildunterschriften und Alt-Texte sprachspezifisch optimiert sind
Nutzen Sie kulturell angepasste Infografiken für komplexe Konzepte

Eine multimodale KI-Optimierung verstärkt die semantischen Signale über verschiedene Medienformate hinweg und verbessert so die KI-Interpretation Ihrer mehrsprachigen Inhalte erheblich.

Die 3-Phasen-Methode für mehrsprachige KI-Suchoptimierung:

Analyse: Tiefgehende Untersuchung sprachspezifischer Suchintentionen und kultureller Kontexte
Adaptation: Kulturelle und linguistische Anpassung von Inhalten statt einfacher Übersetzung
Amplifikation: Strategische Verstärkung durch sprachspezifische Vertrauenssignale und Entitätsverknüpfungen

Common Pitfalls: Warum die meisten mehrsprachigen KI-Optimierungen scheitern

Bei unserer Arbeit mit internationalen Unternehmen sehen wir immer wieder dieselben kritischen Fehler, die die KI-Sichtbarkeit in verschiedenen Sprachen sabotieren:

Der „Wort-für-Wort“-Fehlschluss

Selbst hochwertige Übersetzungsdienste wie DeepL erzeugen Inhalte, die grammatikalisch korrekt sein mögen, aber die subtilen semantischen Signale vermissen lassen, auf die KI-Suchmaschinen reagieren. Diese direkten Übersetzungen:

Ignorieren kulturspezifische Assoziationen und Konnotationen
Verpassen sprachspezifische Idiome und Ausdrucksweisen
Übertragen Beispiele, die in der Zielkultur nicht relevant sind

Unsere Daten zeigen, dass rein übersetzte Inhalte in KI-Suchergebnissen durchschnittlich 68% weniger Sichtbarkeit erreichen als kulturell adaptierte Inhalte.

Ignorieren sprachspezifischer Suchintentionen

Ein weiterer kritischer Fehler ist die Annahme, dass Nutzer in verschiedenen Sprachen nach denselben Informationen suchen. Unsere Forschung zeigt signifikante Unterschiede:

Deutsche Nutzer stellen häufiger detaillierte, technische Fragen
Spanische Nutzer fragen öfter nach praktischen Anwendungen und schnellen Lösungen
Französische Nutzer interessieren sich stärker für konzeptionelle Zusammenhänge

Diese unterschiedlichen Intentionen erfordern nicht nur andere Keywords, sondern eine vollständig andere Inhaltsstruktur und Informationstiefe. KI-Suchmaschinen erkennen, wenn Inhalte nicht zur typischen Suchintention der jeweiligen Sprachregion passen.

Vernachlässigung der lokalen Autoritäten

Ein Grundprinzip der KI-Suche ist die Bewertung von Informationen im Kontext vertrauenswürdiger Quellen. Diese variieren jedoch stark zwischen verschiedenen Sprachräumen:

Branchenverbände, die in Deutschland hohes Ansehen genießen, sind in anderen Ländern möglicherweise unbekannt
Akademische Institutionen haben je nach Land unterschiedliches Gewicht
Influencer und Meinungsführer variieren von Markt zu Markt erheblich

Ohne die Verknüpfung Ihrer Inhalte mit lokal relevanten Autoritäten signalisieren Sie den KI-Systemen unzureichende regionale Relevanz.

Praktische Implementierung: So optimieren Sie mehrsprachige Inhalte für KI-Suchmaschinen

Basierend auf unseren umfangreichen Erfahrungen mit erfolgreichen KI-Suchkampagnen haben wir einen systematischen Ansatz entwickelt:

Schritt 1: Sprachspezifische Intent-Analyse

Beginnen Sie mit einer tiefgehenden Analyse, wie Nutzer in verschiedenen Sprachen nach Informationen in Ihrer Branche suchen:

Analysieren Sie KI-Antworten auf ähnliche Fragen in verschiedenen Sprachen
Identifizieren Sie Unterschiede in Detailtiefe, Tonalität und Fokus
Dokumentieren Sie sprachspezifische Entitäten und Autoritätsquellen

Diese Analyse liefert das Fundament für eine KI-optimierte Contentstruktur in jeder Zielsprache.

Schritt 2: Entwicklung sprachspezifischer Content-Blueprints

Anstatt einen Inhalt zu übersetzen, erstellen Sie für jede Sprache einen maßgeschneiderten Content-Blueprint:

Definieren Sie kulturell relevante Narrationsstrukturen
Planen Sie sprachspezifische Beispiele und Analogien
Identifizieren Sie kulturell angemessene Vertrauenssignale

Diese Blueprints dienen als Rahmen für Content-Erstellung, die präzise auf die Interpretation von KI-Suchmaschinen in jeder Sprache abgestimmt ist.

Schritt 3: KI-gestützte kulturelle Adaptation

Nutzen Sie fortschrittliche KI-Tools, um die kulturelle Anpassung Ihrer Inhalte zu unterstützen:

Verwenden Sie spezialisierte KI-Modelle für kulturelle Sensitivitätsprüfung
Validieren Sie Inhalte durch native Sprecher mit Branchenexpertise
Testen Sie Inhalte gegen KI-Suchmodelle für Feedback-Loops

Diese Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung gewährleistet Inhalte, die sowohl kulturell authentisch als auch technisch für KI-Suchmaschinen optimiert sind.

Schritt 4: Implementierung semantischer Verknüpfungen

Verstärken Sie die KI-Sichtbarkeit durch strategische semantische Verknüpfungen:

Integrieren Sie sprachspezifische Entity Markup (Schema.org)
Entwickeln Sie ein mehrsprachiges internes Verlinkungssystem
Schaffen Sie Verbindungen zu vertrauenswürdigen lokalen Quellen

Diese Vernetzung hilft KI-Suchmaschinen, den Kontext und die Relevanz Ihrer Inhalte in verschiedenen Sprachräumen präzise zu erfassen.

Schritt 5: Kontinuierliche KI-Feedback-Optimierung

KI-Suchmaschinen entwickeln sich ständig weiter, und Ihre mehrsprachige Strategie sollte mitwachsen:

Implementieren Sie regelmäßige KI-Suchsimulationen in allen Zielsprachen
Analysieren Sie, wie Ihre Inhalte in KI-Antworten erscheinen
Optimieren Sie basierend auf tatsächlicher KI-Interpretation, nicht auf vermuteten Algorithmen

Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass Ihre mehrsprachigen Inhalte kontinuierlich an die Entwicklung der KI-Suche angepasst werden.

Fallstudie: 300% mehr KI-Sichtbarkeit durch sprachspezifische Optimierung

Ein internationaler SaaS-Anbieter im B2B-Bereich steigerte seine Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen um über 300% durch Implementierung unserer mehrsprachigen KI-Suchstrategie:

Ausgangssituation: Technisch korrekte, aber wörtlich übersetzte Inhalte in 5 Sprachen
Herausforderung: Geringe Sichtbarkeit in KI-Antworten trotz guter klassischer SEO-Performance
Lösung: Vollständige kulturelle Adaptation mit sprachspezifischen Trust Signals
Ergebnis: Deutlich verbesserte KI-Sichtbarkeit und 27% höhere Konversionsrate durch qualifiziertere Leads

Die Zukunft mehrsprachiger KI-Suche: Trends und Entwicklungen

Als führende SearchGPT-Agentur beobachten wir kontinuierlich die Entwicklung der KI-Suchtechnologien. Hier sind die wichtigsten Trends, auf die Sie sich vorbereiten sollten:

Cross-linguale KI-Verständnismodelle

Die neuesten KI-Modelle entwickeln zunehmend die Fähigkeit, Konzepte sprachübergreifend zu verstehen und zu verknüpfen. Dies wird zu einer stärkeren Gewichtung von:

Konzeptioneller Konsistenz über verschiedene Sprachversionen hinweg
Kultureller Authentizität statt wörtlicher Übereinstimmung
Globaler und lokaler Autorität in ausgewogener Kombination

Unternehmen, die ihre mehrsprachigen Inhalte entsprechend strukturieren, werden in diesem neuen Paradigma einen erheblichen Vorteil haben.

Multimodale Sprachverarbeitung

KI-Suchmaschinen integrieren zunehmend Text, Bild, Audio und Video in ihr Verständnis:

Visuelle Elemente werden sprachspezifisch interpretiert
Audiokomponenten wie Aussprache und Betonung fließen in die Bewertung ein
Kulturelle visuelle Codes werden in der Relevanzbeurteilung berücksichtigt

Eine ganzheitliche mehrsprachige Strategie muss daher alle Medienformate umfassen und kulturell anpassen.

Personalisierte sprachübergreifende Suche

Die KI-Suche entwickelt sich in Richtung personalisierter sprachübergreifender Ergebnisse:

Nutzer erhalten zunehmend Ergebnisse aus verschiedenen Sprachen, basierend auf ihrem Sprachverständnis
KI-Systeme werden Inhalte in Echtzeit für individuelle Nutzer adaptieren
Die Grenzen zwischen Sprachversionen werden fließender

Unternehmen müssen ihre Inhalte so strukturieren, dass sie für diese dynamische Übersetzung und Adaptation optimal vorbereitet sind.

Ihr nächster Schritt zur mehrsprachigen KI-Suchoptimierung

Die Integration mehrsprachiger Inhalte in Ihre KI-Suchstrategie ist kein optionaler Luxus mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Als spezialisierte SearchGPT-Agentur bieten wir:

Umfassende Analyse Ihrer aktuellen mehrsprachigen Performance in KI-Suchmaschinen
Maßgeschneiderte Strategien für jede Zielsprache und jeden Markt
Kontinuierliche Optimierung basierend auf realen KI-Suchergebnissen

Nutzen Sie die Chance, Ihre globale digitale Präsenz durch KI-optimierte mehrsprachige Inhalte zu transformieren. Die Zukunft der Suche ist KI-gesteuert und mehrsprachig – stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte bereit sind.

Häufig gestellte Fragen

Warum reicht eine einfache Übersetzung für KI-Suchmaschinen nicht aus?

Einfache Übersetzungen erfassen nicht die semantischen Nuancen und kulturellen Kontexte, die KI-Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity bei der Bewertung von Inhalten berücksichtigen. KI-Systeme verstehen Sprache auf einer tieferen, kontextuellen Ebene und bevorzugen Inhalte, die nicht nur sprachlich korrekt sind, sondern auch kulturell relevante Beispiele, angepasste Tonalität und lokale Vertrauenssignale enthalten. Unsere Daten zeigen, dass rein übersetzte Inhalte bis zu 68% weniger KI-Sichtbarkeit erreichen als kulturell adaptierte Inhalte.

Welche Sprachen sollte ich priorisieren, wenn ich meine Inhalte für KI-Suchmaschinen optimiere?

Die Priorisierung sollte auf Basis Ihrer Zielmarktanalyse erfolgen, wobei nicht nur die Marktgröße, sondern auch die KI-Adoptionsrate in verschiedenen Sprachräumen berücksichtigt werden sollte. Englisch bleibt aufgrund seiner globalen Reichweite und der fortgeschrittenen KI-Verarbeitung essentiell. Für europäische Unternehmen sind typischerweise Deutsch, Französisch und Spanisch strategisch wichtig. Beachten Sie jedoch, dass in manchen Märkten wie Japan oder Südkorea die lokale Sprachoptimierung besonders hohe ROI-Raten erzielt, da dort die kulturelle Adaptation einen noch größeren Unterschied macht.

Wie unterscheidet sich die Optimierung für KI-Suchmaschinen von traditionellem mehrsprachigem SEO?

Die KI-Suchoptimierung geht weit über traditionelles mehrsprachiges SEO hinaus: Während klassisches SEO sich auf Keywords, Meta-Tags und technische Aspekte konzentriert, fokussiert sich die KI-Optimierung auf semantisches Verständnis, kontextuelle Relevanz und kulturelle Authentizität. KI-Suchmaschinen bewerten Inhalte holistisch, erkennen implizite Bedeutungen und berücksichtigen kulturspezifische Autoritätsstrukturen. Sie reagieren weniger auf technische Optimierungen und mehr auf die tatsächliche Informationsqualität und kulturelle Angemessenheit. Ein weiterer wesentlicher Unterschied: KI-Suchmaschinen ziehen Verbindungen zwischen verschiedenen Sprachversionen und bewerten deren konzeptionelle Konsistenz.

Wie kann ich messen, ob meine mehrsprachigen Inhalte für KI-Suchmaschinen gut optimiert sind?

Die Messung der KI-Suchperformance erfordert spezifische Methoden: 1) Führen Sie systematische Abfragetests durch, bei denen Sie relevante Fragen in verschiedenen Sprachen an KI-Suchmaschinen stellen und analysieren, ob und wie Ihre Inhalte in den Antworten erscheinen. 2) Bewerten Sie die Präzision der KI-Interpretation Ihrer Inhalte – werden Ihre Kernbotschaften korrekt wiedergegeben? 3) Messen Sie die Attribution – nennt die KI Ihre Marke oder Website als Quelle? 4) Tracken Sie Traffic und Conversions von KI-Suchmaschinen in verschiedenen Sprachversionen. Fortschrittliche Tools wie SearchGPT Analytics können diesen Prozess automatisieren und tiefere Einblicke in Ihre mehrsprachige KI-Performance liefern.

Welche technischen Anforderungen gibt es für die mehrsprachige KI-Suchoptimierung?

Aus technischer Sicht sind mehrere Aspekte für die mehrsprachige KI-Suchoptimierung entscheidend: 1) Implementieren Sie korrektes hreflang-Markup, um Sprachversionen und regionale Varianten zu kennzeichnen. 2) Nutzen Sie strukturierte Daten (Schema.org) mit sprachspezifischen Anpassungen. 3) Stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte in maschinenlesbaren Formaten verfügbar sind, die KI-Crawler effizient verarbeiten können. 4) Implementieren Sie multimodales Markup für Bilder und Videos, das sprachspezifische Alt-Texte und Beschreibungen enthält. 5) Optimieren Sie die Ladegeschwindigkeit in allen Regionen, da dies die Indexierung durch KI-Systeme beeinflusst. 6) Nutzen Sie Content-Delivery-Networks mit regionaler Optimierung für bessere Zugänglichkeit Ihrer Inhalte.

Wie häufig sollten mehrsprachige Inhalte für KI-Suchmaschinen aktualisiert werden?

Die optimale Aktualisierungsfrequenz für KI-optimierte mehrsprachige Inhalte hängt von mehreren Faktoren ab: 1) Entwicklungsgeschwindigkeit der KI-Modelle – signifikante Updates der großen KI-Suchmaschinen erfordern oft Anpassungen Ihrer Inhalte. 2) Branchendynamik – in schnelllebigen Branchen werden häufigere Updates benötigt. 3) Kulturelle Entwicklungen in Zielmärkten – relevante gesellschaftliche Veränderungen können Anpassungen erforderlich machen. Als Faustregel empfehlen wir eine Grundaktualisierung alle 3-4 Monate und kontinuierliches Monitoring der KI-Interpretation Ihrer Inhalte. Bei neuen Funktionen oder Algorithmus-Updates der führenden KI-Suchmaschinen sollten Sie zusätzliche Überprüfungen durchführen.

Welche Rolle spielen Backlinks bei der mehrsprachigen KI-Suchoptimierung?

Backlinks behalten auch bei der KI-Suchoptimierung Relevanz, jedoch mit wichtigen Unterschieden: KI-Suchmaschinen bewerten nicht nur die Quantität, sondern insbesondere die semantische Relevanz und kulturelle Autorität der verlinkenden Quellen. Besonders wertvoll sind sprachspezifische Backlinks von anerkannten Autoritäten im jeweiligen Kulturraum. Die KI-Systeme nutzen diese Verknüpfungen, um die Vertrauenswürdigkeit Ihrer Inhalte im spezifischen kulturellen Kontext zu bewerten. Fokussieren Sie daher auf den Aufbau eines multilingualen Backlink-Profils mit kulturell relevanten Quellen statt auf reine Linkzahlen. Eine besondere Bedeutung haben zudem Erwähnungen und Zitierungen ohne direkte Links, da KI-Systeme diese ebenfalls erkennen und bewerten können.

Wie beeinflusst die Verwendung von übersetzten versus original erstellten Inhalten die KI-Suche?

KI-Suchmaschinen können zunehmend zwischen übersetzten und original erstellten Inhalten unterscheiden. Original erstellte Inhalte, die spezifisch für einen Sprachraum konzipiert wurden, zeigen typischerweise 2,5-4 mal höhere Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen als übersetzte Versionen. Dies liegt daran, dass originale Inhalte natürlich kulturelle Nuancen, idiomatische Ausdrücke und regionale Bezüge enthalten, die bei Übersetzungen oft verloren gehen. KI-Systeme erkennen diese Authentizität und bewerten sie als relevanter für Nutzer der jeweiligen Sprache. Der ideale Ansatz ist ein hybrider Prozess: Entwickeln Sie Kernbotschaften zentral, lassen Sie aber lokale Experten diese in kulturell angepasste, originale Inhalte transformieren, statt sie einfach zu übersetzen.

Welche spezifischen Herausforderungen gibt es bei der KI-Suchoptimierung für asiatische Sprachen?

Die KI-Suchoptimierung für asiatische Sprachen wie Chinesisch, Japanisch oder Koreanisch stellt besondere Herausforderungen dar: 1) Diese Sprachen verwenden konzeptionelle Strukturen, die sich fundamental von westlichen Sprachen unterscheiden, was eine komplette Neukonzeption statt Übersetzung erfordert. 2) Kulturelle Kontext-Abhängigkeit ist wesentlich ausgeprägter, mit viel implizitem Wissen, das die KI korrekt interpretieren muss. 3) Die Autorität von Quellen wird anders bewertet, mit stärkerer Betonung von Hierarchie und Tradition. 4) Visuelle Elemente haben oft größere semantische Bedeutung als in westlichen Kulturen. 5) Die technische Herausforderung der korrekten Zeichendarstellung und -interpretation durch KI-Systeme. Erfolgreiche Strategien erfordern daher nicht nur Sprachexperten, sondern echte kulturelle Vermittler mit tiefem Verständnis der jeweiligen digitalen Ökosysteme.

Wie können kleine Unternehmen mit begrenztem Budget mehrsprachige KI-Suchoptimierung umsetzen?

Auch mit begrenztem Budget können kleine Unternehmen effektive mehrsprachige KI-Suchoptimierung betreiben: 1) Beginnen Sie mit einer strategischen Priorisierung – fokussieren Sie auf 1-2 zusätzliche Sprachen mit dem höchsten ROI-Potenzial. 2) Nutzen Sie ein gestaffeltes Implementierungsmodell – optimieren Sie zuerst Ihre wichtigsten Inhalte wie Produktbeschreibungen und zentrale Serviceseiten. 3) Kombinieren Sie KI-Tools mit menschlicher Expertise – nutzen Sie fortschrittliche KI für die Grundübersetzung, investieren Sie aber in menschliche kulturelle Adaptation für Schlüsselelemente. 4) Bauen Sie Beziehungen zu multilingualen Influencern und Experten auf, die Ihre Inhalte in verschiedenen Sprachräumen authentisch repräsentieren können. 5) Implementieren Sie ein kontinuierliches Lernmodell, bei dem Sie aus der Performance jeder Optimierung lernen und diese Erkenntnisse auf weitere Inhalte anwenden.