Welche GEO-Empfehlungen hängen mit KI-Zitaten zusammen? 16 Empfehlungen im Datentest
Checklisten für die Optimierung auf KI-Antworten gibt es viele, geprüft werden sie selten. Wir haben 16 gängige Empfehlungen an 522 Suchanfragen aus Österreich und rund 2 104 Webseiten geprüft, jeweils bei gleichem Google-Ranking. Eine Empfehlung hält in der Google AI Overview (auf Deutsch „Übersicht mit KI“) und in Perplexity, die meisten Formatregeln zeigen höchstens sehr kleine Effekte.
Das Wichtigste in Kürze
- Am robustesten ist der Zusammenhang mit der direkten Beantwortung der Suchanfrage. Je Stufe steigt die Chance auf ein Zitat in der Google AI Overview um rund das 1,6-Fache, in Perplexity um rund das 2,5-Fache, bei gleichem Google-Ranking.
- Abschnitte, die mit der Antwort beginnen, hängen ebenfalls mit Zitaten zusammen (2,1- und 2,7-fach). Dieses Merkmal misst die automatische Bewertung aber nur ungenau, deshalb ist der Befund schwächer belegt.
- Nur in Perplexity hängen außerdem Quellenangaben im Text (1,8-fach) und FAQ-Schema (1,9-fach) mit Zitaten zusammen. Beim FAQ-Schema spricht eine Vorher-nachher-Messung aus anderen Diensten gegen eine Ursache.
- Listen, Tabellen, Zahlen, kurze Sätze und externe Links zeigen in keinem Dienst einen gesicherten Zusammenhang. Eine fast 70-mal größere Studie findet dafür höchstens Effekte von 3 bis 4 %.
- Ein typischer GEO-Gesamtscore trifft kaum besser als Zufall: in rund 53 % der Fälle, welche von zwei Seiten zitiert wird. Das Google-Ranking trifft in rund 77 %.
- Für ChatGPT reichen unsere Daten für keine Aussage.
Warum wir GEO-Empfehlungen getestet haben
Die meisten GEO-Empfehlungen werden selten an den KI-Antworten geprüft, die Nutzer im Alltag sehen. Typische Checklisten raten zu kurzen Sätzen, Listen, Statistiken, Quellen, Autorenangaben und einer Zusammenfassung oben. Oft werden diese Punkte zu einem Score zusammengezählt, der eine Seite bewertet.
Wir wollten wissen, ob Seiten, die eine Empfehlung erfüllen, häufiger als Quelle verlinkt werden. Und zwar im Vergleich mit Seiten, die für dieselbe Suchanfrage ähnlich im Google-Ranking standen. Denn das Google-Ranking ist, wie unsere Analyse zu KI-Antworten und Google-Ranking zeigt, der stärkste Einzelfaktor. Wer ihn nicht herausrechnet, misst am Ende nur, dass gut rankende Seiten häufiger zitiert werden.
Welche Empfehlungen hängen mit Zitaten zusammen?
Am robustesten ist der Zusammenhang mit der Frage, ob eine Seite die Suchanfrage direkt beantwortet. Unter den Seitenmerkmalen trifft er im Paarvergleich am häufigsten. Er ist als einziges Merkmal in der Google AI Overview und in Perplexity auch dann gesichert, wenn man die wichtigsten anderen Merkmale gleichzeitig berücksichtigt (AI Overview 1,48-fach, Perplexity 2,23-fach).
| Empfehlung | Google AI Overview | Perplexity | ChatGPT |
|---|---|---|---|
| Seite beantwortet die Suchanfrage direkt | 1,641,25 bis 2,15gesichert | 2,481,89 bis 3,26gesichert | 1,100,68 bis 1,79 |
| Abschnitte beginnen mit der Antwort | 2,101,32 bis 3,34gesichert | 2,731,75 bis 4,28gesichert | 1,470,64 bis 3,40 |
| FAQ-Schema (strukturierte Daten) | 1,401,00 bis 1,97 | 1,871,35 bis 2,60gesichert | 1,851,10 bis 3,10 |
| Quellenangaben im Text | 1,050,77 bis 1,44 | 1,751,28 bis 2,39gesichert | 0,880,48 bis 1,63 |
| Längerer Text | 1,091,01 bis 1,17 | 1,221,12 bis 1,33gesichert | 0,980,86 bis 1,12 |
| Überschriften als Frage formuliert | 2,201,20 bis 4,02 | 2,271,22 bis 4,23 | 0,630,16 bis 2,44 |
| Zusammenfassung am Anfang | 1,471,06 bis 2,04 | 1,130,83 bis 1,55 | 0,700,40 bis 1,24 |
| Abschnitte für sich verständlich | 1,621,10 bis 2,38 | 1,220,86 bis 1,75 | 1,500,80 bis 2,82 |
| Im letzten Jahr aktualisiert | 1,911,21 bis 3,00 | 1,500,96 bis 2,34 | 0,580,11 bis 3,12 |
| Einstieg ohne Anlauf | 1,110,95 bis 1,30 | 1,211,03 bis 1,41 | 1,070,81 bis 1,42 |
| Autor oder Expertise genannt | 0,870,68 bis 1,12 | 1,311,02 bis 1,68 | 1,080,70 bis 1,69 |
| Tabelle vorhanden | 1,080,80 bis 1,46 | 1,080,82 bis 1,42 | 1,560,98 bis 2,47 |
| Mehr Listen | 0,980,91 bis 1,05 | 0,980,92 bis 1,05 | 0,850,74 bis 0,98 |
| Mehr Zahlen und Statistiken | 0,980,95 bis 1,00 | 1,000,98 bis 1,01 | 0,990,96 bis 1,02 |
| Kurze Sätze (je 5 Wörter weniger) | 0,990,94 bis 1,03 | 1,000,98 bis 1,02 | 1,040,97 bis 1,12 |
| Mehr externe Links | 1,050,96 bis 1,15 | 1,000,95 bis 1,05 | 1,000,94 bis 1,07 |
Eng verwandt ist, ob die Abschnitte mit der Antwort beginnen. Für sich genommen ist auch dieser Zusammenhang statistisch gesichert. Im gemeinsamen Modell geht er großteils in der direkten Beantwortung auf, weil beide Merkmale oft zusammen auftreten. Belastbar ist er weniger: In unserer menschlichen Stichprobe stimmte die automatische Bewertung bei diesem Merkmal nur mäßig mit dem menschlichen Urteil überein (siehe unten). In der Praxis ist es dasselbe Prinzip: Die Seite liefert die Antwort, statt auf sie hinzuführen. Ein Abschnitt „Was kostet X?“, der mit dem Preis beginnt, schneidet besser ab als einer, der mit „Die Kosten hängen von vielen Faktoren ab“ beginnt.
Was „je Stufe“ bedeutet: Inhaltliche Merkmale sind auf einer Skala von 0 (nein) über 1 (teilweise) bis 2 (direkt und vollständig) bewertet. Eine Seite, die eine Stufe höher liegt, hat bei gleichem Google-Ranking die genannte vielfache Chance, zitiert zu werden. Chancen sind keine Wahrscheinlichkeiten: Aus 30 % werden mit einer doppelten Chance rund 46 %, nicht 60 %.
Was zusätzlich nur in Perplexity zählt
Perplexity zitiert Seiten mit Quellenangaben im Text und mit FAQ-Schema häufiger, die Google AI Overview nicht. Mit Quellenangaben ist die Chance in Perplexity rund 1,8-mal so hoch, mit FAQ-Schema rund 1,9-mal. Beide Zusammenhänge bleiben auch im gemeinsamen Modell bestehen. Für sich genommen werden in Perplexity auch längere Texte häufiger zitiert. Berücksichtigt man die anderen Merkmale, ist dieser Effekt aber nicht mehr gesichert.
FAQ-Schema ist vermutlich keine Ursache. Ahrefs hat 1.885 Seiten verfolgt, die strukturierte Daten nachgerüstet haben, und sie mit 4.000 unveränderten Seiten verglichen. In der Google AI Overview, im KI-Modus und in ChatGPT stiegen die Zitate danach nicht. Perplexity war nicht Teil dieser Messung. Wahrscheinlicher ist, dass Seiten mit strukturierten Daten auch sonst sorgfältiger gepflegt sind. Wir empfehlen FAQ-Schema deshalb nicht als Maßnahme für mehr Zitate.
Bei den Quellenangaben ist die Lage anders: Hier zeigt auch der Laborversuch aus Princeton einen Effekt, bei dem Texte gezielt verändert wurden. Innerhalb der ersten fünf Google-Plätze hängt Perplexity außerdem weniger am Ranking als die AI Overview. In der AI Overview liegt der Wert für FAQ-Schema bei 1,40, für Quellenangaben bei 1,05, beides ohne gesicherten Zusammenhang.
Helfen Listen, Tabellen und Statistiken?
In unseren Daten nicht messbar, und wenn überhaupt, dann nur sehr wenig. Mehr Listen, Tabellen, Zahlen, kürzere Sätze und mehr externe Links hängen in keinem der drei Dienste gesichert mit Zitaten zusammen. Die Chancenverhältnisse liegen nahe 1. Eine vorregistrierte Studie mit rund 114.000 Beobachtungen findet für Statistiken und Listen Effekte von 3 bis 4 % je Standardabweichung, und der Effekt der Statistiken verschwindet dort, sobald die anderen Merkmale berücksichtigt werden. Beide Messungen kommen also zum selben Schluss: Diese Elemente unterscheiden zitierte und nicht zitierte Seiten kaum.
Das heißt nicht, dass diese Elemente schaden oder für Leser nutzlos sind. Wer eine Seite umbaut, um häufiger in KI-Antworten zu erscheinen, steckt die Arbeit nach diesen Daten besser zuerst in die direkte Antwort.
Für Überschriften als Frage, eine Zusammenfassung oben und eine Aktualisierung im letzten Jahr gibt es in der AI Overview Hinweise in die positive Richtung. Sie bestehen die Korrektur für Mehrfachtests aber nicht, wir zählen sie deshalb nicht als gesichert.
Wie verlässlich sind GEO-Scores?
Ein typischer Gesamtscore aus gängigen Empfehlungen sagt kaum voraus, welche Seite zitiert wird. Wir haben die Merkmale nach einem verbreiteten Schema mit 100 Punkten gewichtet und dann jede zitierte mit jeder nicht zitierten Seite derselben Suchanfrage verglichen.
In der Google AI Overview hat die zitierte Seite nur in rund 53 % der Paare den höheren Score, in Perplexity in rund 56 %. Der Grund: Der Score mischt wenige Merkmale mit gesichertem Zusammenhang mit vielen ohne, und verdünnt so das Signal. Ein einzelnes Merkmal wie die direkte Beantwortung trifft besser als der ganze Score.
Zweimal bewerten ist kein Qualitätsnachweis. Inhaltliche Merkmale lassen sich in großer Zahl nur mit einem Sprachmodell bewerten. Lässt man dieselbe Bewertung zweimal laufen, kommt bei uns 150 von 150 Mal exakt dasselbe heraus. Das zeigt nur, dass das Modell bei gleicher Eingabe gleich antwortet, nicht dass es richtig bewertet. Aussagekräftig ist nur der Vergleich mit einem unabhängigen, menschlichen Urteil. Deshalb hat ein Mensch 60 zufällig gezogene Seiten selbst bewertet, ohne die Bewertung des Modells zu kennen. Er sah denselben Auszug wie das Modell und hat sein Urteil diktiert. Bei der direkten Beantwortung stimmt das Modell gut mit dem menschlichen Urteil überein (Spearman 0,67, 44 von 60 Seiten auf derselben Stufe, keine um mehr als eine Stufe daneben). Das Modell urteilt dabei etwas großzügiger als der Mensch. Für Vergleiche zwischen Gruppen von Seiten reicht das, für das Urteil über eine einzelne Seite nicht. Bei den Abschnitten mit der Antwort zuerst ist die Übereinstimmung nur mäßig (0,55, 27 von 60 auf derselben Stufe). Ein häufiger Grund: Der Auszug enthielt Navigation, Fußzeilen oder Autorenangaben statt des eigentlichen Textes. Diesen Befund werten wir deshalb nur als Hinweis.
Was zählt mehr: Google-Ranking oder Seitenaufbau?
In der Google AI Overview das Google-Ranking, in Perplexity innerhalb der ersten fünf Plätze beides etwa gleich. Das Google-Ranking trifft in der AI Overview in rund 77 % der Paare, welche Seite zitiert wird, die direkte Beantwortung in rund 58 %. In Perplexity liegen beide bei rund 64 und 62 %.
Für die Praxis heißt das: Eine Seite außerhalb der ersten Google-Ergebnisse wird in der AI Overview selten zitiert, egal wie gut sie aufgebaut ist. Steht sie oben, entscheidet der Aufbau mit, ob sie oder eine Nachbarseite zitiert wird. In Perplexity hat eine gut antwortende Seite auf Platz 4 oder 5 gute Chancen gegen eine schwächer antwortende Seite auf Platz 1. Über größere Abstände, etwa Platz 1 gegen Platz 20, sagt unsere Messung nichts. Eine größere Studie findet dort auch für Perplexity einen starken Rangeffekt.
Was andere Studien zeigen und was diese Analyse ergänzt
Die großen Linien sind inzwischen von mehreren Seiten belegt: Das Google-Ranking ist der stärkste Faktor, die Antwort am Anfang einer Seite hilft, Formatregeln helfen kaum. Unsere Daten bestätigen das für deutschsprachige Suchanfragen. Neu sind drei Punkte, die wir weiter unten beschreiben.
| Studie | Ansatz | Ergebnis |
|---|---|---|
| Lee: The SEO Floor (2026) | Rund 114.000 Seiten zu 2.000 Anfragen, ChatGPT, Perplexity, Claude, Google KI-Modus, vorregistriert, Vergleich innerhalb derselben Anfrage | Platz 1 bis 3 im Google-Ranking hat eine 7,8-mal so hohe Chance wie Platz 11 bis 30. Seitenmerkmale ergänzen wenig: Antwort zuerst 1,09, Listen 1,04, Statistiken 1,03 je Standardabweichung. |
| Ahrefs: Schema (2026) | 1.885 Seiten, die strukturierte Daten nachgerüstet haben, gegen 4.000 unveränderte Seiten, vorher und nachher | Kein Anstieg der Zitate in Google AI Overview, KI-Modus und ChatGPT. |
| Wu und Kollegen (2025) | Rund 4.000 Anfragen, Google AI Overview gegen normale Google-Ergebnisse, Vergleich innerhalb derselben Anfrage | Die AI Overview zitiert häufiger Text, der für Sprachmodelle gut vorhersehbar ist. |
| Indig (2026) | Position der zitierten Stelle innerhalb der Seite, ChatGPT | Rund 44 % der Zitate stammen aus dem ersten Drittel einer Seite. |
| Aggarwal und Kollegen, Princeton (2024) | Rund 10.000 Anfragen, Texte gezielt umgeschrieben, nachgebaute KI-Suche und Perplexity | Zusätzliche Zitate, Quellen und Statistiken erhöhen die Sichtbarkeit um bis zu rund 40 %. |
| Atziry (diese Analyse) | 522 Suchanfragen aus der Search Console (Österreich), Seiten auf Platz 1 bis 5 im Google-Ranking, Google AI Overview, Perplexity und ChatGPT, Vergleich innerhalb derselben Anfrage | Siehe oben. |
Wo die Ergebnisse übereinstimmen
Beim Ranking, bei der Antwort am Anfang und bei den Formatregeln kommen wir zum selben Ergebnis wie Lee, mit einer rund 70-mal kleineren, aber unabhängigen Stichprobe in einer anderen Sprache. Bei den Quellenangaben in Perplexity stimmen wir mit dem Laborversuch aus Princeton überein. Bei den Statistiken nicht: Im Laborversuch helfen sie, im Web unterscheiden sie zitierte und nicht zitierte Seiten kaum.
Wo die Ergebnisse auseinandergehen
Lee findet für strukturierte Daten den größten Zusammenhang aller Seitenmerkmale, wir finden ihn nur in Perplexity. Die Vorher-nachher-Messung von Ahrefs spricht in beiden Fällen dafür, dass es sich um einen Begleiteffekt sorgfältig gepflegter Websites handelt. Lee findet außerdem für Perplexity den steilsten Rangeffekt. Das widerspricht unserem Befund nicht: Lee vergleicht Platz 1 bis 3 mit Platz 11 bis 30, wir vergleichen nur innerhalb der ersten fünf Plätze.
Was diese Analyse ergänzt
- Ob die Seite die Frage beantwortet. Die anderen Studien zählen Formmerkmale wie Listen, Statistiken oder die Position der Antwort. Wir haben zusätzlich bewertet, ob der Inhalt die Suchanfrage beantwortet. In unseren Daten ist das der robusteste Zusammenhang aller Seitenmerkmale: Er hält bei gleichem Google-Ranking und bei gleichzeitiger Berücksichtigung der anderen Merkmale, in der AI Overview und in Perplexity.
- Google AI Overview und deutschsprachige Suchanfragen. Die große Studie von Lee misst den KI-Modus, nicht die AI Overview in der normalen Suche. Zu deutschsprachigen Suchanfragen haben wir keine vergleichbare Messung gefunden.
- Eine Nachmessung für den Seitenaufbau. Für strukturierte Daten gibt es mit Ahrefs eine Vorher-nachher-Messung, für den Aufbau des Inhalts nach unserer Recherche noch nicht. Wir messen dieselben Seiten bis Dezember 2026 erneut und vergleichen Seiten, deren Inhalt sich geändert hat, mit unveränderten Seiten. Den Auswertungsplan haben wir vor der Nachmessung festgelegt.
Stand der Recherche: 18. Oktober 2026. Wenn Sie eine Studie kennen, die hier fehlt, schreiben Sie uns.
Und ChatGPT?
Für ChatGPT lassen unsere Daten keine Aussage zu. ChatGPT verlinkt seltener Quellen, deshalb blieben nur 143 Suchanfragen mit 623 Seiten auswertbar. Keine Empfehlung zeigte dort einen gesicherten Zusammenhang. Die Bereiche sind aber so breit, dass auch deutliche Effekte möglich bleiben. „Kein Befund“ heißt hier „nicht messbar“, nicht „wirkt nicht“. Welche Faktoren für ChatGPT diskutiert werden, beschreibt unser Ratgeber zu ChatGPT.
Was Sie jetzt tun können
Prüfen Sie zuerst das Ranking, dann die Antwort, und erst zuletzt das Format.
- 1Ranking prüfen
Seiten außerhalb der ersten Google-Ergebnisse werden in der AI Overview selten zitiert. Wo das der Engpass ist, hilft klassisches SEO mehr als jede Umformulierung.
- 2Die Suchanfrage selbst beantworten
Prüfen Sie für Ihre wichtigsten Suchanfragen, ob die Seite die Frage beantwortet oder nur das Thema behandelt. Die Antwort gehört in den ersten Satz des passenden Abschnitts.
- 3Für Perplexity Quellen angeben
Wenn Perplexity für Sie wichtig ist, sind nachvollziehbare Quellenangaben im Text die Maßnahme mit der besten Datenlage: Zusammenhang in unserer Messung, Effekt im Laborversuch.
- 4Checklisten nicht abarbeiten
Listen, Tabellen und Zahlen sind gut für Leser, sollten aber nicht in der Erwartung eingebaut werden, dadurch häufiger zitiert zu werden. Dasselbe gilt für FAQ-Schema und einen hohen GEO-Score.
Liegt es bei Ihnen am Ranking oder am Inhalt?
Wir prüfen je Suchanfrage, ob Ihre Seite in den ersten Google-Ergebnissen steht, ob sie zitiert wird und ob sie die Frage direkt beantwortet.
So haben wir gemessen
Wir haben unveränderte Seiten verglichen, die für dieselbe Suchanfrage auf den ersten Google-Plätzen standen, und geprüft, welche davon die KI-Antwort als Quelle verlinkt.
- Suchanfragen: Zufällige Auswahl aus Suchanfragen in der Google Search Console, von Menschen gestellt, Schwerpunkt Österreich, ab drei Wörtern, dieselbe Grundlage wie in unserer Analyse zu KI-Antworten. Nur Suchanfragen, die bei mindestens drei verschiedenen Websites vorkommen, ohne Firmen-, Marken- oder Personennamen. Wir nennen keine Suchanfrage und keine Website aus den Daten.
- Seiten: Zu jeder Suchanfrage die Websites auf Platz 1 bis 5 der normalen Google-Suche zum selben Zeitpunkt. Zitiert heißt: genau diese Seite ist in der KI-Antwort als Quelle verlinkt.
- Merkmale: Zählbares (Listen, Tabellen, Satzlänge, Zahlen, Links, Datum, strukturierte Daten, Textlänge) automatisch aus dem Haupttext. Inhaltliches (beantwortet die Suchanfrage, Abschnitte beginnen mit der Antwort, Einstieg, Abschnitte für sich verständlich) durch ein Sprachmodell auf einer Skala von 0 bis 2, auf Basis von Titel, Einstieg und den ersten acht Abschnitten. Ein Mensch hat 60 zufällig gezogene Seiten unabhängig bewertet; die Übereinstimmung steht im Abschnitt zur Bewertung.
- Vergleich: Bedingte logistische Regression je Suchanfrage mit dem Google-Ranking als Kontrolle. Verglichen werden also nur Seiten, die für dieselbe Frage zur Wahl standen. Ausgewertet sind Suchanfragen, bei denen mindestens eine Seite zitiert wurde und mindestens eine nicht: AI Overview 388 Suchanfragen mit 1 624 Seiten, Perplexity 380 mit 1 592, ChatGPT 143 mit 623.
- Statistik: p-Werte nach Holm für 16 Tests je Dienst korrigiert. Trefferquoten im Paarvergleich mit 95-%-Bootstrap über die Suchanfragen.
Grenzen: Die Messung zeigt einen Zusammenhang, keinen Beweis für Ursache und Wirkung. Seiten, die direkt antworten, können sich auch in anderem unterscheiden. Deshalb messen wir dieselben Seiten bis Dezember 2026 erneut und prüfen, ob Seiten, die ihren Aufbau verbessern, danach häufiger zitiert werden als unveränderte. Den Plan dafür haben wir vorab festgelegt. Weitere Grenzen: eine Momentaufnahme vom 17. Oktober 2026, deutschsprachige Suchanfragen mit Bezug Österreich, nur Seiten auf Platz 1 bis 5.
Daten zum Download
Alle Werte dieser Analyse gibt es als CSV-Dateien. Sie enthalten nur zusammengefasste Werte, keine Suchanfragen und keine Websites.
geo-empfehlungen-je-dienst.csvTrefferquote im PaarvergleichAnteil der Paare (zitierte gegen nicht zitierte Seite derselben Suche), in denen die zitierte Seite den besseren Wert hat, je Dienst.geo-trefferquote-paare.csvLizenz: CC BY 4.0. Bitte nennen Sie als Quelle „Atziry“ mit Link auf diese Seite.
Häufige Fragen
Welche GEO-Maßnahmen erhöhen die Chance, in KI-Antworten zitiert zu werden?
Am robustesten hängt in unseren Daten zusammen, ob eine Seite die Suchanfrage direkt beantwortet. Je Stufe steigt die Chance auf ein Zitat in der Google AI Overview um rund das 1,6-Fache, in Perplexity um rund das 2,5-Fache, jeweils bei gleichem Google-Ranking. Abschnitte, die mit der Antwort beginnen, zeigen einen ähnlichen Zusammenhang, der aber schwächer belegt ist. In Perplexity kommen Quellenangaben im Text dazu. Ob die Merkmale Zitate verursachen, prüfen wir mit einer laufenden Nachmessung.
Helfen Listen, Tabellen und Statistiken, um von ChatGPT oder Perplexity zitiert zu werden?
Kaum. In unserem Test wurden Seiten mit mehr Listen, Tabellen, Zahlen oder kürzeren Sätzen in keinem der drei Dienste gesichert häufiger zitiert, wenn man das Google-Ranking berücksichtigt. Eine deutlich größere Studie findet höchstens Effekte von 3 bis 4 %. Für Leser können diese Elemente trotzdem sinnvoll sein.
Wie verlässlich sind GEO-Scores und Checklisten?
Ein typischer Gesamtscore aus gängigen Empfehlungen trifft in unserem Test nur in rund 53 % der Fälle (Perplexity 56 %), welche von zwei Seiten derselben Suche zitiert wird. 50 % wäre Zufall. Der Grund: Er mischt wenige Merkmale mit gesichertem Zusammenhang mit vielen ohne.
Ist das Google-Ranking für KI-Zitate wichtiger als der Seitenaufbau?
In der Google AI Overview ja: Das Google-Ranking trifft in rund 77 % der Fälle, welche Seite zitiert wird, das stärkste Merkmal des Seitenaufbaus in rund 58 %. Innerhalb der ersten fünf Plätze liegen in Perplexity beide fast gleichauf (64 zu 62 %).
Was sagt die bekannte GEO-Studie aus Princeton dazu?
Die Studie von Aggarwal und Kollegen (KDD 2024) hat Inhalte gezielt umgeschrieben und in einer nachgebauten KI-Suche getestet. Dort halfen zusätzliche Zitate, Quellen und Statistiken. Wir haben dagegen beobachtet, welche unveränderten Seiten die öffentlich zugänglichen Dienste in Österreich zitieren. Quellenangaben hängen auch bei uns mit Zitaten zusammen, allerdings nur in Perplexity. Für Statistiken fanden wir keinen gesicherten Zusammenhang, eine größere Studie findet höchstens einen sehr kleinen.
Wie misst man, ob GEO-Maßnahmen wirken?
Je Suchanfrage und Dienst prüfen, ob die eigene Seite zitiert wird, und das mehrfach, weil Antworten schwanken. Wirkung zeigt sich erst im Vergleich vorher und nachher, mit Seiten, die nicht geändert wurden, als Gegenprobe. Genau diese Nachmessung läuft für diesen Datensatz bis Dezember 2026.
Gelten die Ergebnisse auch für ChatGPT?
Das lässt sich mit unseren Daten nicht sagen. ChatGPT verlinkt seltener Quellen, deshalb blieben nur 143 auswertbare Suchanfragen. Keine Empfehlung zeigte dort einen gesicherten Zusammenhang, die Bereiche sind aber breit.
Hilft FAQ-Schema, um in KI-Antworten zitiert zu werden?
Vermutlich nicht als Ursache. In unseren Daten werden Seiten mit FAQ-Schema in Perplexity häufiger zitiert, in der Google AI Overview nicht gesichert. Eine Vorher-nachher-Messung von Ahrefs mit 1.885 Seiten fand nach dem Nachrüsten strukturierter Daten keinen Anstieg der Zitate in Google AI Overview, KI-Modus und ChatGPT. Der Zusammenhang geht daher wahrscheinlich auf sorgfältiger gepflegte Websites zurück.
Darf ich die Zahlen verwenden?
Ja. Die Daten stehen unter der Lizenz CC BY 4.0. Sie dürfen sie frei verwenden, auch kommerziell, wenn Sie „Atziry“ als Quelle nennen und auf diese Seite verlinken.