Das Meeting, das mit „lass uns die Seite für die KI aufräumen” endet
Sobald es um KI-Optimierung geht, landet man zuerst bei Überschriftenstruktur und der Frage, wie kleinteilig die Aufzählungen sein sollen.
Bei uns ging dafür eine Stunde drauf. Ich vermute, dieses Meeting hat in mehr als einem Büro stattgefunden.
Danach habe ich tatsächlich nur formatiert und drei Wochen lang zugesehen, wie sich nichts bewegt.
Das ist der brauchbare Teil daran: Wenn eine aufgeräumte Seite trotzdem nicht zitiert wird, fällt die Entscheidung außerhalb des Aufräumens.
Wo denn dann? Im Mai 2026 ist eine Untersuchung erschienen, die die Faktoren einzeln auseinandernimmt: 252.000 Duelle zwischen zwei Seiten zum selben Thema, die darum konkurrieren, zuerst zitiert zu werden.
Was muss auf einer Seite stehen, damit die KI sie zitiert?
Preis, technische Angaben, frisches Datum.
In 252.000 Duellen zwischen zwei Seiten zum selben Thema wurde die Seite mit sichtbarem Preis mindestens 6,26-mal so oft zuerst zitiert wie die ohne.
Die Seite mit dem frischeren Datum schlug die ältere um mindestens das 14,4-Fache (Vishwakarma und Kollegen, sechs Modelle, 252.000 Durchläufe, veröffentlicht am 25. Mai 2026).
Ob der Text strukturiert war oder nicht, bewegte dagegen kaum etwas: Faktor 0,79 bis 1,68.
Das Chancenverhältnis ist hier schlicht „um welchen Faktor wahrscheinlicher wird die eine Seite gewählt”. Eins heißt Gleichstand, sechs heißt, eine Seite wird sechsmal so oft genommen.
Der Aufbau unterscheidet diese Arbeit von dem, was wir bisher besprochen haben. Fast alle Untersuchungen zu KI-Zitaten sind Beobachtungsstudien: zitierte Seiten einsammeln, Muster suchen.
Hier bekommt das Modell genau zwei Kandidatenseiten, ein einziger von achtzehn Faktoren wird getauscht, und es muss sich entscheiden.
Drei Forschende von Sprinklr haben das über Gemini-2.5-Flash, GPT-5-Nano, GPT-5-Mini, GPT-5.2, Claude-3.5-Sonnet und Kimi-K2-Thinking laufen lassen.
Zusätzlich haben sie die Reihenfolge der beiden Kandidaten getauscht, um den Effekt der Position selbst herauszurechnen.
Deshalb liest sich das als „dieses Element hebt deine Trefferquote um so viel” und nicht als „solche Seiten werden gern zitiert”.
Vier Tore, durch die du erst mal durchmusst
Vier Faktoren zeigten bei allen sechs Modellen einen großen Effekt in dieselbe Richtung:
- ob das Thema der Seite zur Frage passt
- ob ein Preis draufsteht
- ob das Datum frisch ist
- an welcher Position die Seite präsentiert wurde
Die Autoren nennen das Tore: Fällt eines davon aus, ist die Aussicht auf ein Zitat praktisch weg.
Damit steht die Reihenfolge der Arbeit fest. Erst das Thema treffen, dann den Preis hinschreiben, dann das Datum erneuern. Das Formatieren kommt danach.
Das vierte Tor liegt allerdings nicht bei dir: Die Reihenfolge der Kandidaten bestimmt die Suchseite. Drei von vieren gehören dir.
Und welches der drei lässt sich am leichtesten anfassen?
Datum erneuern schlägt Datum verstecken
Ein frisches Datum schlägt ein altes um mindestens das 14,4-Fache.
Löschst du das Datum aber ganz, schlägst du das alte nur um Faktor 1,31 bis 2,32. Frische hinzufügen und Alter verstecken sind eben nicht dieselbe Bewegung rückwärts.
Das alte Datum still zu entfernen bringt also wenig.
Das Etikett abzuziehen macht die Milch nicht jünger.
Inhalt überarbeiten, dann das neue Datum zeigen. Diese Seite steht auf der 14,4er-Seite des Vergleichs.
Nicht die Optik hat gewirkt, sondern was im Text steht
Strukturierter Text gegen Textwand: Faktor 0,79 bis 1,68. Die Autoren schreiben ausdrücklich, dass die Formatwahl keinen Effekt hatte.
Heißt das, es ist egal, wie man schreibt? Nein.
Seiten, die ihre Belege zeigen, gewannen um mindestens das 2,09-Fache. Klar behauptende Seiten um mindestens das 2,67-Fache. Seiten mit neutralem, wenig werblichem Ton um mindestens das 1,31-Fache.
Nichts davon beschreibt das, woran ich drei Wochen gesessen habe.
Das passt sauber zu zwei früheren Artikeln: Zahlen und Quellen schlagen jeden Struktur-Trick und drei Signale, mit denen die KI dich häufiger nennt.
Dort ging es um den Zuwachs einer einzelnen umgeschriebenen Seite. Hier geht es darum, wer gewinnt, wenn zwei Seiten gegeneinander antreten. Andere Einheit.
Bei der Aktualität ist es dasselbe Verhältnis. Zitiert wird überwiegend aus dem letzten Jahr und 75 % der zitierten Seiten wurden binnen zwölf Monaten aktualisiert haben zitierte Seiten im Nachhinein gezählt.
Hier wird nur das Datum getauscht, und der Fall „gar kein Datum” wird mitgemessen. Aus der beobachteten Tendenz werden einzelne Faktoren.
Eine Spannung gehört benannt: Das SOAR-Modell aus im Schnitt acht Stunden bis zum ersten KI-Zitat einer Pressemitteilung führt Struktur unter den Signalen. In diesem kontrollierten Vergleich bewegt Struktur fast nichts.
Daraus zu schließen, Struktur sei wertlos, wäre voreilig. Ein Beobachtungsmodell und ein Experiment mit einem Faktor pro Durchlauf schneiden unterschiedlich fein.
Was du dazulesen musst, bevor du die Zahlen mitnimmst
Die Empfindlichkeit schwankt stark nach Modell. Von achtzehn Faktoren wurden bei Kimi-K2-Thinking 83 % signifikant, bei Claude-3.5-Sonnet 50 %, bei Gemini-2.5-Flash 33 %.
Nur die vier Tore hielten bei allen sechs. Alles andere sagt: ein Assistent zur Prüfung reicht nicht.
Es bleiben weitere Vorbehalte:
- es stehen nur zwei Kandidatenseiten zur Wahl, während echte KI-Suche fünf, zehn oder mehr holt (schreiben die Autoren selbst)
- Markennamen sind anonymisiert, der Bonus einer bekannten Marke unabhängig vom Inhalt steckt also nicht in den Zahlen (ebenfalls angegeben)
- das Material wurde mit GPT-4o erzeugt, von Menschen geprüft wurden 300 Szenarien, also 21 % (ebenfalls angegeben)
- gemessen wird, auf welche Seite die erste Zitatmarke zeigt, nicht Reichweite, Traffic oder Umsatz
- die drei Autoren arbeiten bei Sprinklr, einem Anbieter von Marketing-Plattformen für Unternehmen
Zwei davon wiegen schwerer.
Erstens: Das Material sind 100 englischsprachige Produkt-Blogs aus 50 Kategorien. Wer in einer anderen Sprache misst, sollte die Faktoren nicht eins zu eins übernehmen.
Zweitens: Der Preiseffekt setzt eine Seite voraus, auf der überhaupt ein Preis stehen kann. Bei B2B-Produkten ohne öffentliche Preise trägt das nicht. Die Frage lautet dann, wie viel von der Preislogik und den Annahmen eines Angebots du aufschreiben kannst.
Wichtigste Seite öffnen und Thema, Preis, Datum prüfen
Anfassen kannst du zwei Dinge: eine Seite und die Antworten der Modelle.
Öffne die meistbesuchte Seite und prüfe drei Punkte. Passt das Thema zur Frage, die ein Leser stellen würde? Steht ein Preis da, wenigstens die Logik dahinter? Und ist das Aktualisierungsdatum alt geblieben?
Das Formatieren fällt nicht weg. Es kommt nur nach diesen drei Punkten.
Danach prüfst du das Ergebnis auf der Antwortseite. Weil der Effekt je nach Modell zwischen 33 % und 83 % liegt, misst du wiederholt über mehrere Modelle und verfolgst, wie oft dein Name fällt.
Wenn du eine Quelle mitnehmen willst, nimm die Praxis-Checkliste am Ende der Arbeit: Tore passieren, fehlenden Preis, fehlendes Datum und fehlende Frageworte ergänzen, Spezifikationstabellen und Vergleiche hinzufügen, Formatierung zuletzt.
Also schau dir eine Seite an, nur die Preiszeile und das Aktualisierungsdatum, und sieh nach, was da steht.
Quellen
- Rahul Vishwakarma, Shushant Kumar, Ratnesh Jamidar (Sprinklr), „What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines”, arXiv:2605.25517, 2026-05-25, https://arxiv.org/abs/2605.25517
