ChatGPT: Wie die neuen Freshness Windows bei Fanout Queries funktionieren

Die neuen Freshness Windows bei den Fanout Queries von ChatGPT beeinflussen die Auswahl der Quellen für die Antworten.

 

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Wie zuletzt berichtet hat sich die Art und Weise, wie ChatGPT Suchanfragen generiert, in verschiedenen Hinsichten verändert. Ein Aspekt dabei sind die sogenannten Freshness Windows, die sich auf die Aktualität der ausgewählten Quellen beziehen.

Eine Analyse von David Konitzny (Peec AI) zeigt, wie diese Freshness Windows wirken und worauf SEOs achten sollten.

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Die Syntax der neuen Fanout Queries

Anstelle eines einfachen Suchstrings generiert ChatGPT in den neueren Fanout-Varianten strukturierte Aufrufe mit Zusatzparametern. Ein typischer Suchaufruf sieht wie folgt aus:

fast|best trail running shoes 2026 forest trails wide feet Topo Athletic Salomon Hoka Brooks|30

Dieser Aufruf gliedert sich in drei Bestandteile:

1. Call-Typ (fast oder slow): Bestimmt die Art des Abrufs.
2. Suchanfrage: Der eigentliche Text-Search-String.
3. Freshness-Parameter (30): Das gewünschte Zeitfenster für die Aktualität der Ergebnisse in Tagen.

Anders als klassische Suchoperatoren wie site:, die das Suchergebnis auf eine bestimmte Domain einschränken, wird der Freshness-Parameter als zusätzlicher Wert an das Retrieval-System übergeben. Die Suchanfrage selbst bleibt unverändert, aber das System erhält eine Anweisung, wie die Ergebnisse bezüglich ihrer Aktualität gewichtet werden sollen.

Fast vs. Slow Calls

Untersuchungen der Häufigkeit dieser Parameter zeigen ein klares Verteilungsmuster:

• fast-Calls: Machen fast 90 Prozent aller Queries aus und stehen in rund 93 Prozent der Fälle alleine. Bei etwa 37 Prozent der fast-Anfragen wird ein Freshness-Parameter mitgegeben.
• slow-Calls: Treten deutlich seltener auf (in etwa 14 Prozent der Fälle), enthalten aber in rund 95 Prozent der Fälle einen Freshness-Parameter.

Wenn ChatGPT beide Aufruf-Typen kombiniert für ein Thema nutzt, verfolgen sie meist unterschiedliche Zeithorizonte:

• Der fast-Call nutzt meist ein breiteres Fenster (z. B. 30 Tage), um das Gesamtbild und den allgemeinen Kontext zu erfassen.
• Der slow-Call verengt das Zeitfenster stark (oft auf 1 bis 7 Tage), um gezielt die aktuellsten Entwicklungen und unmittelbaren Details zu finden.

ChatGPT wendet damit eine zweistufige Strategie an: "Gib mir erst den breiten Kontext, und zeig mir dann, was genau jetzt gerade wichtig ist."

Das 30-Tage-Standardfenster

In einer Untersuchung von rund 250.000 Chats zeigte sich, dass ein 30-Tage-Fenster mit Abstand der am häufigsten gewählte Freshness-Wert ist.

Überraschend ist jedoch der zweithäufigste Wert im Datensatz: Es sind 3650 Tage, was umgerechnet recht genau 10 Jahren entspricht.

Ist das Freshness Window bindend?

Bedeutet ein Parameter wie |30, dass Ergebnisse außerhalb der 30 Tage komplett ausgeschlossen werden?

Ein Abgleich des angeforderten Zeitfensters mit dem tatsächlichen Veröffentlichungsdatum (pub_date) der abgerufenen URLs zeigt: Bei einer Anforderung von 30 Tagen Aktualität stammen ca. 65 Prozenz der abgerufenen URLs tatsächlich aus den letzten 1–30 Tagen. Der verbleibende Teil ist teils deutlich älter.

Der Freshness-Parameter fungiert daher nicht als harter Filter, sondern lediglich als Präferenzsignal an das Suchsystem. ChatGPT signalisiert dem System: "Bevorzuge Inhalte aus diesem Zeitraum, aber schließe ältere, relevante Inhalte nicht vollständig aus."

Hinweis zur Methodik: Das pub_date erfasst das Erstveröffentlichungsdatum einer Seite, nicht zwingend das Datum der letzten Aktualisierung. Dennoch belegt das Verhalten, dass Zeitfenster als Steuerungssignal dienen.

Sonderfall News: Kontext schlägt reine Aktualität

Bei Anfragen zu aktuellen Nachrichten oder Ereignissen mit Signalwörtern wie „aktuell“, „neu“, „heute passiert“ zeigt sich folgende Verteilung der abgerufenen URLs:

• 60 % stammen aus den letzten 7 Tagen
• 27 % stammen aus den letzten 30 Tagen
• 12 % stammen aus den letzten 24 Stunden

Dass nur 12 Prozent aus den letzten 24 Stunden stammen, hat einen mutmaßlichen Grund: Um ein aktuelles Geschehen wirklich zu verstehen, reicht die neueste Meldung alleine oft nicht aus. Ein 7-Tage-Fenster liefert Erstmeldungen, Reaktionen, Korrekturen und den nötigen Gesamtzusammenhang. ChatGPT gewichtet Kontext und Verständnis höher als reine Schnelligkeit.

Warum das 10-Jahre-Fenster existiert

ChatGPT konzentriert sich bei der Nutzung des 3650-Tage Freshness Windows auf wenige Domains:

• Reddit: ca. 60 %
• G2: ca. 20 %
• LinkedIn: ca. 12 %
• Trustpilot: ca. 10 %
• YouTube: ca. 10 %

Diese Plattformen enthalten viel Evergreen Content. Ein Reddit-Thread von 2019 oder ein G2-Software-Review von vor drei Jahren kann in bestimmten Fällen eine konkrete Nutzerfrage heute noch beantworten.

Zusätzlich bietet ein historisch breites Retrieval zwei Vorteile:

1. Spam-Schutz: Ganz neue Foreneinträge oder Reviews enthalten oft Werbung, Spam oder minderwertige Inhalte. Ältere, etablierte Diskussionen weisen oft eine höhere Informationsqualität auf.
2. Effizienz: Statt kontinuierlich alle neuen Reddit-Beiträge zu durchsuchen, kann ChatGPT gezielt tief in das historische Archiv greifen, wenn eine Community-Antwort benötigt wird. Das könnte auch die beobachteten Schwankungen bei der Sichtbarkeit von Plattformen wie Reddit erklären.

Vom einfachen Suchen zum intelligenten Retrieval

Die neuen Fanout-Parameter bei ChatGPT verdeutlichen, wie komplex das Suchverhalten von KI-Modellen inzwischen geworden ist. Das alte Modell war modular und simpel. Das neue Modell unterscheidet dynamisch nach Abruftyp, Zeithorizont und Quellentyp.

ChatGPT entscheidet situativ, ob es eine schnelle Übersicht benötigt, gezielt nach frischen News sucht oder ein 10-Jahre-Archiv auf Plattformen wie Reddit durchkämmt.

Was bedeutet das für SEOs?

Wer einschätzen kann, welche Fragen ChatGPT stellt und wann aktuelle Inhalte bevorzugt werden, kann sich darauf einstellen und entsprechenden Content erzeugen. Allerdings genügt das alleine nicht. Für manche Suchanfragen grenzt ChatGPT seine Suche auf bestimmte Domains ein. Wer nicht dazugehört oder wer nicht auf diesen Domains nicht erwähnt wird, hat auch keine Chance auf eine Erwähnung in der Antwort von ChatGPT.