Wie ChatGPT seine Quelle auswählt: Ohne Drittseiten geht es oftmals nicht

Auch wenn man die eigene Website noch so gut optimiert: Für manche Suchanfragen in ChatGPT bringt das nichts.

 

 Anzeige

Eine wichtige Information vorab: Wer angibt die “Rankingfaktoren” von ChatGPT zu kennen, will meist nur das berühmte “Snake Oil” verkaufen, denn erstens gibt es bei ChatGPT keine Rankings wie in der klassischen Suche, und zweitens gibt ChatGPT keine Faktoren Preis, die zu mehr Erwähnungen führen können (sieht man einmal von Kriterien ab, die OpenAI im Zusammenhang mit der Shopping-Funktion genannt hatte). 

Durch eine einfache Analyse des Netzwerk-Traffics werden jedenfalls keine “Rankingfaktoren” offenbart. Das ergab auch eine Untersuchung, die Suganthan Mohanadasan durchgeführt hat und die dennoch sehr interessante Erkenntnisse ergab.

SEO-Beratung: Wir sind Ihre Experten

Wir bringen gemeinsam Ihre Website nach vorne. Profitieren Sie von jahrelanger SEO-Erfahrung.

Unsere Beratungsleistungen

Christian Kunz

SEO Experte

David Wulf

SEO Experte

Sven Häwel

Offpage-Experte

Was unterscheidet diese Untersuchung von den üblichen großen Studien

Übliche große Sichtbarkeitsstudien für ChatGPT und Co. feuern meist Tausende von Prompts ab und werten lediglich die fertigen Antworten aus. Bei diesem Black-Box-Ansatz müssen die zugrunde liegenden Mechanismen aus dem Output abgeleitet werden. 

Die Untersuchung von Mohanadasan geht den umgekehrten Weg: Sie analysiert direkt den Netzwerkverkehr im JSON-Format, den ChatGPT im Hintergrund an den Browser des Nutzers sendet. Dadurch werden interne Labels (wie result_source oder turn_use_case) sichtbar, saus denen strukturelle Fakten direkt ausgelesen werden können.

Was bedeuten serp, labrador, bright und oxylabs 

Diese vier Begriffe sind die Werte des Feldes result_source, mit dem ChatGPT jede abgerufene Webquelle markiert.

• serp: Dient als Basis für das offene Web und tritt meistens bei Nachrichten (wie Yahoo oder StreetInsider) auf.
• labrador: Eine Allowlist etablierter Publisher (z. B. Reuters, The Guardian, WSJ, Wikipedia), von denen fast vollständige Artikel bis zu 1.080 Zeichen extrahiert werden.
• bright: Steht für den kommerziellen Web-Scraper Bright Data, der den Großteil der Abrufe bei kommerziellen Suchanfragen, Shopping, Finanzen und Wetter übernimmt.
• oxylabs: Ein weiterer Scraper (Oxylabs), der vor allem für die regionale und lokale Presse genutzt wird.

Welche Suchanfragen niemals zu einer Suche durch ChatGPT führen 

Bevor ChatGPT eine Websuche startet, sortiert es Anfragen mithilfe des Feldes turn_use_case in verschiedene Kategorien ein. Wird die Anfrage als text klassifiziert, durchsucht das Modell das Web überhaupt nicht, sondern antwortet ausschließlich aus seinen Trainingsdaten. Das betrifft offensichtliche Anfragen wie Übersetzungen oder das Schreiben von Code, aber überraschenderweise auch Themen wie aktuelle Behandlungsrichtlinien für Typ-2-Diabetes. EEAT und Rankings sind dabei also kein direktes Kriterium. Indirekt aber schon, denn Autorität und Vertrauenswürdigkeit erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass eine Website zukünftig in den Trainingsdaten landet. Das aber kann dauern.

Ob gesucht wird, hängt maßgeblich von der genauen Formulierung ab: „Beste 4K Fernseher zum Kaufen“ löst zum Beispiel eine Shopping-Suche aus, während andere Formulierungen einfach ohne Websuche beantwortet werden können.

Fan-Out und Site-Searches

Eine einzige Anfrage kann insbesondere im „Thinking“-Modell tief aufgefächert werden , sodass aus einer Frage per Query Fan-Out 15 bis 40 Unter-Suchanfragen entstehen.

Bei der Recherche nach Preisen eines Produkts feuerte ChatGPT gezielt site:-Abfragen direkt auf die Preis-Seiten von Anbietern ab, riet teils Preise im Voraus und suchte dann zur Bestätigung danach. 

ChatGPT beschränkt sich nicht auf die Suche, sondern durchsucht den HTML-Code nach Währungssymbolen wie $ oder € und erweitert die Suche sogar selbstständig um Tools, die in der ursprünglichen Frage gar nicht genannt wurden.

Fetched, Cited und Mentioned

Im Zusammenhang mit dem Erscheinen von Marken und Websites sind die folgenden drei Dinge nicht zu verwechseln:

• Fetched: Das Modell zieht die Seite in seinen Kontext. Der Leser sieht das nicht.
• Cited: Die Seite wird als Quelle hinter einem bestimmten Satz verknüpft (die klickbare Fußnote).
• Mentioned: Der Markenname erscheint in der Antwort (oft als Link), ist aber nicht die Quelle für die getätigte Aussage. Man kann erwähnt werden, ohne zitiert zu werden, und umgekehrt. Ein anschauliches Beispiel: YouTube wird oft „fetched“ (abgerufen), aber fast nie zitiert, weil ChatGPT hier nur Metadaten und nicht das Videotranskript erhält. Textbasierte Plattformen wie Reddit werden hingegen häufig zitiert.

Das Fehlen von 'Rankingfaktoren' in den Daten

Wer behauptet, „Rankingfaktoren“ von ChatGPT zu kennen, verkauft nach Auffassung von Mohanadasan Schlangenöl. Im Netzwerkverkehr des Browsers finden sich keinerlei versteckte Ranking-Scores, Domain-Authority-Werte oder Algorithmus-Formeln. Diese Berechnungen bleiben auf den Servern von OpenAI. Was jedoch ablesbar ist, ist die "Chain of Thought" des Modells: Es bevorzugt offizielle Seiten für Fakten und Preise. Wenn diese offiziellen Seiten jedoch schwer zu parsen sind (beispielsweise, weil Preise durch JavaScript geladen werden), weicht ChatGPT auf Drittanbieter wie G2 aus und zitiert diese stattdessen.

Konkrete Handlungsempfehlungen für SEOs

• Reines HTML verwenden: Eigene Daten, Spezifikationen und Preise müssen im reinen HTML vorliegen und dürfen niemals hinter JavaScript, in Bildern oder PDFs versteckt sein, weil das Modell den Versuch des Auslesens sonst abbricht.
• Präsenz auf Drittseiten aufbauen: Man kann sich nicht selbst als Quelle für Meinungen zitieren. Deshalb muss die eigene Marke auf Bewertungsportalen, Reddit oder durch PR platziert werden, damit ChatGPT diese als Empfehlungsquelle heranzieht.
• Qualität statt Masse: Eine starke Seite pro Thema/Behauptung schlägt viele schwache Seiten, weil ChatGPT die abgerufenen Quellen nach der Domain dedupliziert.
• Suchabsicht prüfen: Bevor Aufwand in eine Seite gesteckt wird, sollte geprüft werden, ob die Zielanfrage bei ChatGPT überhaupt eine Websuche auslöst.

Wie man das selbst testen kann

Für den Test sind keine speziellen Zugänge notwendig, der eigene Browser reicht aus.

1. Öffne ChatGPT und starte die DevTools zum Beispiel in Chrome 
2. Wechsle in den Reiter „Network“ und setze den Haken bei „Preserve log“.
3. Führe eine Suchanfrage aus und suche anschließend (mit Cmd+Option+F) in den Antworten nach dem Begriff result_source. Dies zeigt sofort die Pipeline hinter jedem Link. Für tiefergehende Analysen der Fan-Outs, Zitate oder Gedankengänge lässt sich in der Console nach Eingabe von „allow pasting“ ein Skript direkt gegen die laufende Sitzung ausführen, ohne dass Daten den eigenen Rechner verlassen.

Abbildung: Analyse einer Suchanfrage aus ChatGPT mit den Chrome Developer Tools

Bewertung

Das Optimieren für ChatGPT muss die Funktionsweise des Chatbots berücksichtigen. Vor der Optimierung sollte man zunächst einmal verstehen, wie ChatGPT die Suchanfragen behandelt, die für die eigene Seite wichtig sind: Wird überhaupt eine Suche im Web ausgelöst, wie wichtig sind Drittseiten etc. 

Erst dann kann man die passende Optimierungsstrategie bestimmen.