Article Spinning – veraltet, riskant, überflüssig
Article Spinning (auch Text Spinning) ist eine Methode der Texterstellung, bei der manuell oder automatisch mehrere Varianten eines Textes erstellt werden. Ziel ist es, Inhalte erstellen, die nicht als inhaltliche Kopien des Originaltextes erkannt werden können.
In den Anfängen der Suchmaschinenoptimierung war das eine gängige Praxis.
Die Idee dahinter: Wenn viele Versionen von Texten erstellt werden, können diese mehreren Seiten veröffentlicht werden, was zu mehr potenziellen Traffic führen kann.
Heute ist Article Spinning vor allem eins: eine veraltete Methode mit vielen Risiken – für deine Rankings, deine Reputation und bei Verwendung fremder Inhalte sogar rechtlichen.
In diesem Artikel zeige ich dir:
✅ Wie Article Spinning funktioniert
✅ Was die Risiken sind
✅ Was du stattdessen tun solltest
Inhalt
Wie funktioniert Article Spinning?
Article Spinning kann sowohl manuell als auch automatisch durchgeführt werden:
Manuelles Spinning
Beim manuellen Spinning nimms man einen bestehenden Text und schreibt jede Version per Hand um. Es werden Begriffe, Satzbau, Formulierungen und Textstruktur geändert.
Dabei bleibt der Kerninhalt gleich:
Beispiel:
Original: „Es konnte nachgewiesen werden, dass Vitamin D wichtig für das Immunsystem ist.“
Variante: „Das Immunsystem profitiert nachweislich von einer ausreichenden Versorgung mit Vitamin D.“
Manuelles Spinning kann theoretisch qualitativ hochwertig sein – in der Praxis führt dies jedoch fast immer zu einer Verschlechterung, weil der Fokus auf Variation liegt – nicht auf Qualität. Sprachlich wirken diese Texte meist gekünstelt.
Automatisiertes Spinning
Hier übernimmt ein Tool die Arbeit und erstellt automatisiert verschiedene Varianten eines Textes.
Der Ablauf ist dabei meist:
- Text wird analysiert
- Synonyme und Satzvarianten werden durch Regeln ersetzt
- Neue Versionen werden automatisch generiert
Ziele von Article Spinning
Das Grundprinzip des Article Spinning war von Beginn an stark durch SEO getrieben. In einer Zeit, in der „mehr Content = mehr Rankings“ galt, entstand die Idee, mit geringem Aufwand möglichst viele Textversionen zu generieren – und diese auf verschiedenen Domains oder Unterseiten zu veröffentlichen.
Schnelle Content-Produktion für Linkaufbau
Einer der Hauptgründe für den Einsatz von Spinning-Software war der Aufbau von Backlinks. Gespinnte Artikel wurden auf Artikelverzeichnissen, Webkatalogen, PBNs (Private Blog Networks) oder minderwertigen Partnerseiten veröffentlicht – jeweils mit einem Link zur Hauptseite.
Durch die Variation im Text ließ sich der Eindruck erwecken, es handle sich um originelle Beiträge. Die ursprüngliche Absicht: Linkprofile natürlich erscheinen lassen und dabei gezielt das Linkziel stärken.
Indexierungsstrategie und SERP-Dominanz
Ein weiteres Ziel bestand darin, mit leicht variierten Texten eine höhere Präsenz in den Suchergebnissen zu erreichen. Durch Veröffentlichung mehrerer Versionen ein und desselben Artikels – oft auf Subdomains oder Satellitenseiten – sollten mehrere Positionen in den SERPs belegt werden.
Das Spinning diente hier nicht nur der Menge, sondern der Manipulation von Suchergebnissen.
Automatisierung von Affiliate- oder Nischenseiten
In Kombination mit automatisierten CMS-Setups wurde Article Spinning häufig genutzt, um massenhaft Nischenseiten aufzusetzen – meist für Affiliate-Zwecke. Der gespinnte Content diente als „Füllmaterial“, um Keyword-Fokus und semantische Relevanz zu simulieren.
Tools wie Xrumer, SENuke oder GSA SEO wurden mit gespinnten Inhalten gefüttert, um vollautomatisch Netzwerke aufzubauen, bei denen weder Nutzerfreundlichkeit noch Lesbarkeit eine Rolle spielten.
Was sagt Google?
Article Spinning ist ein Verstoß gegen die Spamrichtlinien von Google. Bereits im „Panda“-Update 2011 wurde gezielt gegen dünne, qualitativ minderwertige Inhalte vorgegangen – insbesondere gegen automatisch generierte Texte mit geringer Originalität.
Texte ohne Mehrwert
Gespinnte Texte sind keine exakten Duplikate, da sie sich durch Synonymersetzungen oder Umstellungen unterscheiden. Semantisch jedoch bleibt der Informationsgehalt nahezu identisch. Das Ergebnis: Inhalte mit keinem zusätzlichen Mehrwert.
Solche Seiten werden von Google entweder ignoriert, herabgestuft oder vollständig aus dem Index entfernt.
Die Bewertung erfolgt hier semantisch mir Natural Language Processing und nicht mehr auf Wortebene. Sprachmodelle, wie sie in der Google Search mittlerweile eingesetzt werden, erkennen paraphrasierte Varianten eines Ursprungstextes mit hoher Genauigkeit.
👉 In diesem Artikel erfährst du, wie Google Texte auf Basis von Entitäten analysiert.
Automatisch generierter Inhalt laut Google-Richtlinien
In den Google-Richtlinien für Webmaster wird automatisiert erstellter Inhalt als Verstoß gegen die „Spamrichtlinien“ eingestuft, sofern er primär zur Manipulation von Rankings dient.
Dazu zählen unter anderem:
- Inhalte, die mithilfe automatisierter Synonymtools erstellt wurden
- Texte, die ohne menschliche Überprüfung massenhaft veröffentlicht werden
- „Scraped Content“ oder gespinntes Material aus fremden Quellen
Die daraus resultierenden Konsequenzen reichen von Rankingverlust bis hin zu manuellen Maßnahmen durch Google.
Alternativen zum Article Spinning
Während Article Spinning heute überholt ist, gibt es verschiedene Methoden, um Inhalte dennoch effizient, skalierbar und zugleich qualitativ hochwertig zu erstellen.
Programmatic SEO mit einzigartigem Content
Programmatic SEO ermöglicht es, große Mengen an Seiten automatisiert zu generieren – etwa für lokale Landingpages, Produktvarianten oder lexikalische Inhalte. Im Gegensatz zu gesponnenen Texten basiert diese Methode auf festen Templates und vorab definierten Variablen.
Die Inhalte werden dabei nicht bloß variiert, sondern modular aufgebaut und individuell angereichert. Die Herausforderung liegt in der sinnvollen Kombination von Automatisierung und redaktioneller Kontrolle.
Entscheidend für den Erfolg ist die Relevanz der Seitenstruktur sowie die Einbindung von Elementen mit echtem Mehrwert wie FAQs, Tabellen oder Statistiken.
Nutzung von KI-Tools für skalierbare Qualitätstexte
Moderne LLMs wie GPT oder Claude ermöglichen die Erstellung hochwertiger Inhalte in großem Umfang – sofern sie sinnvoll eingesetzt werden. Der entscheidende Unterschied zum klassischen Spinning liegt in der Qualität des Inputs und der Promptgestaltung.
Statt aus bestehendem Content neue Varianten zu erzeugen, werden KI-Modelle mit klaren thematischen Leitplanken und strukturierten Anforderungen versorgt. Das Ergebnis sind originäre Texte, die individuelle Fragen beantworten und sich nahtlos in die eigene Content-Strategie einfügen können. In Kombination mit Fact-Checking, Stil-Feintuning und interner Qualitätskontrolle entsteht skalierbarer Content ohne Risiko.
👉 In diesem Artikel zeige ich dir, wie du mit einer Knowledge Base Texte mit ChatGPT, wie von dir schreiben kannst.
Cluster-Strategien
Eine nachhaltige Alternative zur Massenproduktion gesponnener Inhalte ist der Aufbau sogenannter Themencluster. Dabei wird ein zentrales Thema (z. B. „Private Krankenversicherung“) über eine sogenannte „Pillar Page“ umfassend behandelt. Ergänzend dazu werden mehrere spezifische Unterthemen als separate Artikel ausgegliedert und intern miteinander verlinkt.
Diese Strategie stärkt die thematische Autorität einer Domain, verbessert die Nutzerführung und erfüllt zugleich Googles Anforderungen an Expertise, Tiefe und Struktur. Gleichzeitig sorgt sie für eine natürliche Content-Skalierung – nicht über Masse, sondern über Relevanz und klare Hierarchien.
Fazit
Im Jahr 2025 gilt Article Spinning als überholte Praxis, die weder technologisch noch strategisch heutigen SEO-Anforderungen gerecht wird. Suchmaschinen wie Google erkennen gesponnene Inhalte zuverlässig – insbesondere durch Fortschritte in der semantischen Analyse und Entitätsverarbeitung.
Die einstigen Vorteile – schnelle Massenerstellung, günstige Skalierung, einfache Umsetzung – wiegen nicht mehr gegen die heutigen Nachteile auf: schlechtere Rankings, potenzielle Abstrafungen, rechtliche Risiken und mangelnde Nutzerakzeptanz.
Insbesondere im YMYL-Umfeld (Your Money or Your Life) und bei transaktionalen Suchanfragen ist die Qualität von Inhalten entscheidend. Seitenbetreiber, die auf Spinning setzen, riskieren nicht nur ihre Sichtbarkeit, sondern auch das Vertrauen ihrer Zielgruppe.
Stattdessen haben sich moderne Alternativen wie Programmatic SEO, KI-gestützte Texterstellung mit strukturierten Prompts und die Entwicklung thematischer Clusterstrukturen etabliert. Diese Methoden vereinen Effizienz mit Relevanz und erfüllen die Qualitätskriterien moderner Suchalgorithmen.
Zusammenfassend gilt: Article Spinning ist im aktuellen SEO-Kontext nicht nur ineffektiv, sondern riskant – sowohl technisch als auch strategisch. Die Zukunft gehört klar strukturierten, zielgerichteten und nutzerzentrierten Inhalten.
Nils Peter Neumann
Ich bin Autor dieses Blogs und arbeite als SEO Experte für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Schreibe JETZT deine Nachricht in das Kommentarfeld, wenn du Fragen zu Article Spinning oder SEO hast!