Eine Auswertung verschiedener Studien ergab eine Liste von 22 Faktoren, die sich auf die AI Citations auswirken können.
Statt über Rankingfaktoren in der Suche wird heute oft über Kriterien gesprochen, mit denen sich die Chance auf Citations in der KI erhöhen lassen. AI Citations sind klickbare Links auf Quellen in den KI-Antworten. Sie bieten damit die Chance auf Website-Traffic.
Um herauszufinden, worauf es dabei besonders ankommt, hat Cyrus Shepard zahlreiche der in den letzten Jahren veröffentlichten Experimente, Studien, Erklärungen und Patente zu KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Gemini und Perplexity heruntergeladen und analysiert.
Die Daten wurden auf die 54 wichtigsten und hilfreichsten Studien eingegrenzt. Die Ergebnisse der jeweiligen Studien wurden kategorisiert und miteinander abgeglichen, um die am häufigsten genannten und ähnlichsten Beobachtungen zu identifizieren.
Die Stärke der einzelnen Faktoren wurde dabei anhand von drei Kriterien bewertet:
Anschließend wurde manuell eine Punktzahl vergeben, wobei KI zur Feinabstimmung der Zahlen genutzt wurde.
Abbildung 1: Wichtige Faktoren für AI Citations
Die wichtigste Voraussetzung für ein Zitat ist, dass eine Webseite während des Trainings oder des sogenannten Groundings für die KI-Suchmaschine zugänglich und crawlbar ist. Dies wird zunehmend komplexer, weil KI-Unternehmen immer mehr verschiedene User-Agents einsetzen und Unternehmen wie Cloudflare gleichzeitig Schutzmaßnahmen anbieten, die KI-Scraper blockieren.
Zahlreiche Studien belegen einen sehr starken Zusammenhang zwischen einem hohen Ranking in der traditionellen Google-Suche und dem Erhalt von KI-Zitaten. Eine Untersuchung von Ahrefs zeigt beispielsweise, dass 38 Prozent der Zitate in Googles "AI Overviews" aus den Top 10 der Google-Suchergebnisse stammen. Auch wenn ChatGPT seine Suchquellen nicht vollständig offenlegt, wurde auch hier eine starke Verbindung zwischen dem "Retrieval Rank" und den ausgegebenen Zitaten festgestellt.
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KI-Systeme führen oft zusätzliche Fan-out-Suchen durch, um ihre Antworten zu ergänzen und abzusichern. Es gibt Beweise dafür, dass Webseiten, die für diese verwandten und ergänzenden Suchanfragen gut ranken, auch eine deutlich höhere Chance auf KI-Zitate haben.
Direktiven zur Kontrolle der Vorschau (Preview Control), wie "nosnippet" oder "data-nosnippet", haben einen direkten Einfluss auf die Sichtbarkeit in KI-Systemen. Diese Befehle erlauben es Publishern, zu kontrollieren, wie viel Text Suchmaschinen in Snippets anzeigen dürfen. Wenn die Sichtbarkeit bestimmter Texte durch diese Befehle eingeschränkt wird, sinkt gleichzeitig auch die Wahrscheinlichkeit, von KIs zitiert zu werden.
Verschiedene Studien haben gezeigt, dass eine semantische Nähe zwischen dem zitierten Inhalt und der Antwort der KI bestehen muss. Das bedeutet in der Praxis, dass die Seitentitel, die Zwischenüberschriften und der Inhalt der Webseite sowohl der Suchanfrage des Nutzers als auch der generierten Antwort der KI sehr stark ähneln sollten.
KI-Engines bevorzugen Artikel, deren Format genau zur Suchintention der Nutzeranfrage passt. Wenn Nutzer nach "den besten Produkten” suchen, zitieren KIs bevorzugt Listicles oder Vergleichstabellen. Bei "Wie-macht-man"-Suchanfragen werden hingegen eher Schritt-für-Schritt-Anleitungen als Quelle herangezogen.
Die Wahrscheinlichkeit, mindestens einmal zitiert zu werden, steigt deutlich an, wenn eine Webseite für mehrere zusammenhängende Suchanfragen rankt. Es ist von Vorteil, wenn eine Seite nicht nur für die Hauptanfrage relevant ist, sondern das gesamte Themencluster abdeckt und auch bei verwandten Fan-out-Suchen erscheint.
Wichtige Informationen sollten weit oben auf einer Seite platziert werden, weil KI-Systeme nicht jeden Text auf einer Seite gleich behandeln. Studien haben gezeigt, dass KIs wie Googles Gemini ein striktes Limit bei Abrufen pro URL haben. Aus diesem Grund schaffen es meist nur die Inhalte in die KI-Auswertung, die weit oben auf der Seite stehen.
Inhalte sollten durch Überschriften, Abschnitte und Tabellen klar strukturiert sein, da dies den KI-Systemen das Extrahieren und Verstehen von Informationen erleichtert. KI-Engines lesen Webseiten oft nicht als Ganzes, sondern brechen sie in verschiedene Abschnitte herunter. Viele Studien bestätigen einen klaren Zusammenhang zwischen gut strukturierten Inhalten und einer erhöhten Anzahl von KI-Zitaten.
KI-Zitate werden genutzt, um spezifische Aussagen zu belegen. Deshalb bevorzugt die KI Seiten mit genauen und nachprüfbaren Fakten. Anstatt vage Aussagen wie "Erwachsene brauchen viel Protein" zu treffen, sollten Publisher sehr spezifische Fakten nutzen wie zum Beispiel "Experten empfehlen 0,8 Gramm Protein pro Kilogramm Körpergewicht", um von der KI zitiert zu werden.
Hier sind die detaillierten Beschreibungen für die Faktoren 11 bis 23, basierend auf der Analyse der Studien:
KI-Systeme bevorzugen spezifische und definitive Aussagen anstelle von vagen Formulierungen. Sätze, die auf Einschränkungen verzichten wie z. B. "Magnesiumglycinat ist die beste Wahl für den Schlaf" anstatt "Einige Menschen bevorzugen...") werden von KI-Engines als stärkere Phrasen wahrgenommen und entsprechend bevorzugt.
Fakten, die mit klaren Quellenangaben belegt sind, führen häufiger zu KI-Zitaten. Weil KI-Engines Antworten generieren möchten, die sie rechtfertigen können, ist es von Vorteil, die eigene Arbeit transparent zu machen und zu demonstrieren, wie man zu wichtigen Schlussfolgerungen gelangt ist.
Wichtige Aussagen und Fakten sollten vollständig innerhalb eines Satzes oder Textblocks stehen und ohne zusätzlichen Kontext verständlich sein. Wenn Informationen eindeutig und in sich geschlossen formuliert sind, muss die KI nicht die Bedeutung aus anderen Textbereichen mühsam zusammenzusuchen.
Wichtige Informationen müssen im direkt sichtbaren HTML-Text stehen und dürfen nicht versteckt sein. Ähnlich wie traditionelle Suchmaschinen ranken auch KI-Engines Inhalte schlechter, wenn diese nicht klar sichtbar sind und beispielsweise erst durch viel JavaScript oder das Klicken auf Tabs aufgerufen werden müssen.
Wie aktuell die Informationen sind, spielt eine wichtige Rolle, wobei die Relevanz stark von der jeweiligen Suchanfrage abhängt. Bei Fragen zu einem aktuellen Sportereignis werden neuere Informationen benötigt als beispielsweise bei einer Suchanfrage zur britischen Geschichte.
KI-Engines suchen zunehmend nach glaubwürdigen Informationsquellen und bevorzugen Websites und Marken, die sie bereits kennen und denen sie vertrauen. Bei einer gesundheitlichen Suchanfrage wird eine KI beispielsweise eher einer renommierten Klinik vertrauen als einem anonymen Gesundheitsblog.
Während viele Studien zeigen, dass längere Inhalte tendenziell besser abschneiden, ist die Beweislage hier nicht immer konsistent. Bei sehr langen Texten kann die Wahrscheinlichkeit sinken, dass die KI-Systeme den gesamten Inhalt abrufen können.
KI-Systeme zeigen eine klare Präferenz für die Sprache und oft auch den Standort der gestellten Suchanfrage. Eine auf Französisch gestellte Frage von einer Person in Frankreich führt mit hoher Wahrscheinlichkeit auch dazu, dass französischsprachige Zitate verwendet werden.
Die durchgängige Verwendung gleicher Bezeichnungen für Marken, Personen oder Produkte hilft der KI, Inhalte besser zu verarbeiten. Anstatt unklare Pronomen zu verwenden, sollten Entitäten klar benannt werden, weil das für KI-Suchmaschinen und Nutzer gleichermaßen verständlicher ist.
Obwohl KI-Modelle Schema-Daten beim Training typischerweise nicht aufnehmen, zeigen fast alle Studien einen positiven, wenn auch oft kleinen, Zusammenhang zwischen strukturierten Daten und KI-Zitaten. Websites, die Schema verwenden, um Entitäten zu identifizieren und Inhalte zu unterstützen, haben dadurch reproduzierbar einen leichten Vorteil.
Oft zitieren KIs eine URL einfach deshalb, weil sie diese bereits aus ihren bestehenden Trainingsdaten kennen. Das ist besonders bei Systemen wie ChatGPT und Perplexity der Fall, die so die reguläre Suchphase umgehen können. Das kannmanchmal sogar zu Zitaten führen, die gar nicht mehr existieren.
Eine hohe Domain-Autorität, also die Beliebtheit einer Website basierend auf Verlinkungen, steht zwar in einem Zusammenhang mit KI-Zitaten, dieser erwies sich in den Studien jedoch oft als schwach.
Das Bereitstellen einer speziellen LLMs.txt-Datei für KI-Engines auf der Website hat nach aktuellem Stand keinen nachweisbaren Einfluss auf KI-Zitate. Bisher ließen sich keine glaubwürdigen Beweise oder Experimente finden, die belegen, dass solche Dateien zu mehr Sichtbarkeit in KI-Systemen führen.
Auch wenn die gezeigten Kriterien auf Grundlage verschiedener Studien ermittelt wurden, darf nicht vergessen werden, dass die Ergebnisse in der KI-Suche starken Schwankungen unterworfen sind. Selbst dann, wenn alle diese Kriterien erfüllt sind, gibt das keine Garantie auf Citations, und schon gar nicht dauerhaft. Sie erhöhen aber die Chance. Und darauf kommt es letztendlich an.
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