Urheberrecht und KI-Training: Was Vermarkter wissen müssen

Einleitung

Früher war das Urheberrecht ein Nischenproblem im Rechtsbereich. Heute steht es im Mittelpunkt der KI-Revolution.

Jeder Vermarkter möchte wissen:

Darf KI legal mit meinen Inhalten trainiert werden? Darf sie meine Inhalte reproduzieren? Kann ich das verhindern? Erhalte ich eine Vergütung? Kann ich die Entfernung verlangen?

Da ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude und Mistral zu den wichtigsten Schnittstellen für Informationen werden, sind Fragen zum Urheberrecht im Zusammenhang mit Training und Datennutzung unvermeidlich geworden.

Dieser Leitfaden erläutert die Realitäten des Urheberrechts im Zeitalter der LLMs im Jahr 2025 – und was Marken wissen müssen, um ihr geistiges Eigentum zu schützen und ihre Sichtbarkeit in KI-generierten Suchergebnissen zu verbessern.

1. Urheberrecht vs. KI-Training: Der zentrale rechtliche Unterschied

Rechtlich gesehen gibt es zwei völlig getrennte Themenbereiche:

A. Training (Modelle lernen aus Daten)

LLMs nehmen riesige Mengen an Text auf, um Muster zu lernen. Dies umfasst:

✔ Crawling

✔ Tokenisierung

✔ Einbettung

✔ statistisches Lernen

Das Training nutzt Ihre Inhalte – ohne diese jedoch wörtlich zu speichern.

Dies ist der umstrittenste Bereich des Urheberrechts.

B. Ausgabe (Modelle generieren neuen Text)

Wenn ChatGPT oder Gemini Texte produzieren, stellt sich die Frage:

✔ Ist er abgeleitet?

✔ Verstößt er gegen das Urheberrecht?

✔ Reproduziert er geschützte Elemente?

✔ Steht er in Konkurrenz zum Original?

Die Ausgabe wird getrennt vom Training bewertet.

Ein Modell kann legal auf Text trainieren, diesen aber illegal reproduzieren.

Diese Unterscheidung ist für Vermarkter von entscheidender Bedeutung.

2. Was KI-Unternehmen behaupten (das „Fair-Use”-Argument)

KI-Unternehmen argumentieren, dass das Training wie folgt abläuft:

• ✔ transformativ

Der Text wird in statistische Darstellungen umgewandelt – nicht gespeichert.

• ✔ nicht-ausdrucksstark

Modelle speichern keine expressiven (kreativen) Elemente.

• ✔ funktional

Das Training dient dem Erlernen von Mustern, nicht dem Kopieren.

• ✔ analog zum menschlichen Lernen

Menschen lesen und lernen; Maschinen können das auch.

• ✔ ähnlich wie Suchindexierung

Google crawlt Seiten und verwendet Snippets für das Ranking.

Diese Verteidigung ist Gegenstand heftiger Rechtsstreitigkeiten, bleibt aber bis heute das Rückgrat der Rechtmäßigkeit von KI.

3. Was Verlage behaupten (das Argument der „unbefugten Kopie”)

Verlage argumentieren, dass KI-Training:

• ❌ verwendet urheberrechtlich geschützten Text ohne Genehmigung

Texte in Büchern, Artikeln, Blogs und SaaS-Inhalten urheberrechtlich geschützt sind.

• ❌ Erstellt abgeleitete Werke

KI-Ausgaben können geschützte Inhalte umformulieren oder zusammenfassen.

• ❌ mindert den Marktwert des Originals

Wenn KI eine Frage beantworten kann, besucht der Nutzer möglicherweise nicht die Quelle.

• ❌ verstößt gegen Datenbankrechte (EU)

Kuratierte Inhaltssätze genießen rechtlichen Schutz.

• ❌ ignoriert Lizenzverpflichtungen

Viele Datensätze enthalten urheberrechtlich geschütztes Material.

Gerichte entscheiden derzeit von Gerichtsbarkeit zu Gerichtsbarkeit, welche Sichtweise richtig ist.

4. Was Marketer verstehen müssen (Version 2025)

Hier ist die Realität Ende 2025:

1. KI-Unternehmen dürfen derzeit mit den meisten öffentlich zugänglichen Webdaten trainieren.

Dies gilt für:

✔ den USA

✔ Großbritannien

✔ Kanada

✔ Japan

✔ Singapur

✔ viele EU-Staaten (vorübergehend bis zur vollständigen Auslegung des KI-Gesetzes)

Allerdings gelten Einschränkungen in Bezug auf:

• private Daten

• personenbezogene Daten

• Paywall-Inhalte

• proprietäre Datenbanken

• Einhaltung von robots.txt (bald in der EU verpflichtend)

2. Das EU-KI-Gesetz wird bald ausdrückliche Transparenz und Opt-out-Möglichkeiten vorschreiben

Das EU-KI-Gesetz führt Folgendes ein:

✔ obligatorische Transparenz bei Schulungen

✔ Opt-out-Rechte

✔ Korrekturrechte

✔ Dokumentation der Datenherkunft

✔ Beschränkungen für urheberrechtlich geschütztes Material ohne Zustimmung

Die EU wird KI-Unternehmen zu einem halb-lizenzierten Trainingsmodell zwingen.

3. Das Urheberrecht hindert KI NICHT daran, Ihre Inhalte zu lesen (zu indexieren).

Wie Suchmaschinen kann KI Inhalte zum Abrufen oder Referenzieren indexieren.

Indizierung ≠ Training.

Der Abruf wird als rechtlich eher normalisiert angesehen.

4. KI-Ausgaben können urheberrechtlich geschützte Texte nicht wörtlich reproduzieren

Hier können Marketingfachleute durchgreifen:

✔ DMCA-Löschungen

✔ Löschungsanträge

✔ Rechtliche Beschwerden

✔ Korrektur der Ausgabe

KI muss transformieren – nicht reproduzieren.

5. Die vier rechtlichen Risiken, die KI-Unternehmen vermeiden möchten (und die Sie verstehen sollten)

1. Wortgetreue Reproduktion

Wenn eine KI einen Text ausgibt, der mit Ihrem identisch ist, kann dies eine Rechtsverletzung darstellen.

Dies ist der Fall, wenn:

• Der Inhalt ist im Training überrepräsentiert

• Das Modell ist überangepasst

• Die Eingabeaufforderung fördert das Kopieren

2. Marktsubstitution

Wenn durch KI generierte Antworten den Besuch Ihrer Website überflüssig machen, können Gerichte entscheiden:

✔ das Modell Ihre Arbeit kommerziell nutzt

✔ die Ausgabe mit dem Original konkurriert

✔ eine Entschädigung erforderlich ist

Aus diesem Grund werden Attributionssysteme (Perplexity Sources, OpenAI Citation, Bing-Referenzen) immer häufiger eingesetzt.

3. Training mit kostenpflichtigen oder lizenzierten Daten ohne Genehmigung

Dies ist in vielen Rechtsordnungen streng verboten.

Es ist zu erwarten, dass KI-Unternehmen Lizenzen erwerben müssen für:

✔ Nachrichten

✔ Bücher

✔ wissenschaftliche Arbeiten

✔ proprietäre SaaS-Daten

✔ Rezensionen

✔ kuratierte Datensätze

4. Verleumdung und Falschdarstellung

Wenn eine KI:

• Fehlerhafte Darstellung Ihrer Fakten

• beschreibt Ihr Produkt falsch

• erfindet Funktionen

• listet Ihre Marke schlecht auf

• stuft Ihre Branche falsch ein

Sie haben einen Rechtsanspruch auf Berichtigung.

Die EU zwingt Plattformen sogar zur Einhaltung dieser Vorschriften.

6. Wie Marken den Zugang zum KI-Training kontrollieren können

Marketer verfügen nun über mehrere Tools, um die Nutzung des Trainings einzuschränken oder zu gestalten:

1. robots.txt KI-Kontrollen

Unterstützt von:

✔ OpenAI

✔ Anthropic

✔ Google

✔ Perplexity

✔ Mistral

Verwendung:

User-Agent: GPTBot
Disallow: /

2. Meta-Tags für KI-Crawler

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">

3. OpenAI „Do Not Train”-API/Portal

Ermöglicht vollständige Domain-Ausschlüsse.

4. Opt-Out-Mechanismen gemäß EU-KI-Gesetz

Bald für alle großen KI-Anbieter verpflichtend.

5. Lizenzierung von Inhalten (die Zukunft)

Verlage werden bald Lizenzen für Daten vergeben an:

✔ OpenAI

✔ Google

✔ Amazon

✔ Apple

✔ Anthropic

✔ Mistral

Dies könnte bis 2027 zum vorherrschenden Trainingsmodell werden.

**7. Die Perspektive des strategischen Vermarkters:

Sollten Sie KI auf Ihrer Website trainieren lassen?**

Kurze Antwort:

Ja – wenn Sie Sichtbarkeit wünschen.

KI-Entdeckung ersetzt die Suche.

Wenn Sie das Training blockieren:

✘ verschwinden Sie aus dem Modellspeicher

✘ verlieren Sie die Sichtbarkeit Ihrer Entität

✘ KI-Systeme können Sie nicht zitieren

✘ verschlechtern sich Ihre Funktionen in Zusammenfassungen

✘ Ihre Konkurrenten nehmen Ihren Platz ein

Das Blockieren von KI-Training ist wie das Blockieren von Google im Jahr 2004.

Marketer sollten jedoch:

✔ die Quellenangabe durchsetzen

✔ die Genauigkeit der Entitäten aufrechterhalten

✔ strukturierte Daten stärken

✔ KI-Ergebnisse überwachen

✔ Fehlinformationen korrigieren

✔ Schutz proprietärer Teile der Website

Das Ziel ist eine kontrollierte Freigabe – keine vollständige Einschränkung.

8. Urheberrechtsfreundliche Optimierung: So schützen Sie Ihre Marke und bleiben gleichzeitig sichtbar

Hier ist das bewährte System:

1. Verwenden Sie strukturierte Daten, damit KI diese interpretieren kann, ohne sie zu kopieren

Schema + Wikidata ermöglichen es der KI, Fakten zu extrahieren, ohne expressive Inhalte zu lesen.

2. Erstellen Sie klare Entitätsseiten

LLMs bevorzugen Faktenblöcke:

✔ Merkmale

✔ Preise

✔ Definitionen

✔ Arbeitsabläufe

✔ Kategorien

Dadurch wird das Risiko verringert, dass das Modell kreative Texte „kopiert”.

3. Starken externen Konsens aufrechterhalten

Backlinks, Verzeichnisse, PR und Profile stellen sicher, dass

✔ die Übereinstimmung von Fakten im gesamten Web

✔ KI sieht einheitliche Definitionen

✔ weniger Halluzinationen

✔ weniger Falschdarstellungen

4. Verwenden Sie Dokumentation für RAG statt Marketingtexte

Dokumente unterliegen nur geringen Urheberrechtsbeschränkungen und enthalten viele Fakten.

Ideal für:

✔ ChatGPT

✔ LLaMA RAG

✔ Unternehmens-Copiloten

✔ Perplexity-Abruf

5. Korrigieren Sie regelmäßig die KI-Ausgabe

Die meisten gängigen Modelle ermöglichen mittlerweile:

✔ Korrekturvorschläge

✔ URL-basierte Faktenüberprüfung

✔ Kontrolle der Zitierpräferenzen

Dies reduziert rechtliche Risiken und verbessert die Sichtbarkeit.

9. Wie Ranktracker Ihnen hilft, Herausforderungen im Bereich KI-Urheberrecht zu meistern

Ranktracker wird zu Ihrer Compliance- und Sichtbarkeits-Engine:

Web-Audit

Findet Metadaten, Schemata und Crawling-Probleme.

SERP-Checker

Zeigt Kategorie-/Entitätssignale auf, die von KI verwendet werden.

Backlink-Checker & Monitor

Ermittelt Konsens unter maßgeblichen Quellen.

Keyword-Finder

Erstellt nicht-rechtsverletzende strukturierte Inhaltscluster.

KI-Artikelschreiber

Erstellt strukturierte, faktenreiche Inhalte, die ideal für die KI-freundliche (und urheberrechtlich unbedenkliche) Verarbeitung sind.

Zusammen sorgen diese Tools dafür, dass Ihre Marke:

✔ sichtbar bleibt

✔ gesetzeskonform bleibt

✔ keine Falschdarstellungen

✔ zuverlässige KI-freundliche Daten aufbaut

✔ schützt ausdrucksstarke Inhalte und macht gleichzeitig sachliche Inhalte sichtbar

Abschließender Gedanke:

Das Urheberrecht verändert LLM-SEO – und Marketer müssen sich darauf einstellen

KI schreibt die Regeln für Eigentumsrechte, Zugriff und Sichtbarkeit von Inhalten neu.

In den nächsten 24 Monaten:

✔ Schulungen werden zunehmend lizenziert

✔ Opt-out-Mechanismen werden ausgeweitet

✔ Die Quellenangabe wird obligatorisch

✔ Urheberrechtsprüfungen zum Standard

✔ Strukturierte Daten werden an Bedeutung gewinnen

✔ Die Genauigkeit von Entitäten wird wichtiger sein als die Verwendung von Schlüsselwörtern.

✔ Dokumentation wird Blogs als zentrale Informationsquelle ablösen

Wenn Sie möchten, dass KI-Systeme:

✔ Ihre Marke verstehen

✔ Ihre Inhalte zitieren

✔ Sie genau repräsentieren

✔ Sie authentisch empfehlen

– müssen Sie Urheberrechte und KI-Training sowohl als rechtliche Einschränkung als auch als strategische Chance betrachten .

Die klügsten Vermarkter bekämpfen das KI-Training nicht. Sie gestalten es mit.