Oktober 2026 · Bastian Huber & Jan Krösche · 29:26 Minuten.
Jan Krösche: Hi Basti, ich grüße dich. Wie geht’s?
Bastian Huber: Gut geht’s. Und selbst?
Jan Krösche: Gut, blendend. [lacht] Bist du gestresst oder entspannt?
Bastian Huber: Tiefenentspannt, wie immer als Dienstleister.
Jan Krösche: Ja, ja. Als Dienstleister und Familienmensch.
Bastian Huber: Da geht einem das Herz auf. [lacht]
Jan Krösche: Cool. Wie läuft’s mit GEO?
Bastian Huber: Gut. Es gibt immer wieder neue Erkenntnisse, erst vorhin wieder in einem Jour fixe.
Jan Krösche: Welche denn? Darfst du darüber reden, oder ist das top secret?
Bastian Huber: Jemand anderes hat, wie drücke ich es aus, Analytics an ein KI-Tool angeschlossen, ich glaube, es war ChatGPT, und die KI-Besuche auswerten lassen. Das hat erstaunlich gut funktioniert.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Dabei hat sich herausgestellt, dass der Kunde gerade bei Spezialanfragen extrem stark ist und darüber schon jede Menge Umsatz gemacht hat. Echt cool.
Jan Krösche: Okay, die KI hat also ausgewertet und uns gesagt, dass GEO funktioniert. [lacht] Ich hatte diese Woche auch ein Meeting dazu. Bei Google Analytics muss man ja noch aufpassen. Inzwischen gibt es zwar einen eigenen Bereich für KI-Traffic, aber vieles landet im Direct Traffic.
Bastian Huber: Ja.
Jan Krösche: Viele Klicks aus ChatGPT landen in Google Analytics im Direct Traffic, weil sie noch nicht richtig zugeordnet werden können. Da muss man etwas aufpassen.
Bastian Huber: Ja, deshalb wächst bei fast jedem Projekt der Balken für Direct Traffic massiv.
Jan Krösche: Ja, genau. Und das Zweite ist etwas, das man gar nicht richtig messen kann. Das merken, glaube ich, viele bei sich selbst: Wenn man in der KI sucht und dort eine Firma oder etwas anderes vorgeschlagen bekommt, gibt man das oft noch mal bei Google ein. Man springt also noch viel zwischen Google und KI hin und her. Dann wird der Besuch eher als Organic oder Direct zugeordnet, obwohl es eigentlich KI-Traffic war.
Bastian Huber: Dabei erwische ich mich auch immer wieder: Copy-and-paste in die Suchleiste. [lacht]
Jan Krösche: Und, wie viele KI-Mitarbeiter hast du schon eingestellt?
Bastian Huber: Alle, oder? [lacht] Nach deinem Hinweis denke ich mich gerade da rein. Bisher habe ich aber tatsächlich nur einen KI-Mitarbeiter angelegt, und der ist für mich selbst, fürs Radtraining. [lacht] Er analysiert meine Fahrten und sagt mir, wie ich trainieren soll. Man muss ja Prioritäten setzen.
Jan Krösche: Ja, ja, ja. Gesundheit ist alles. [lacht]
Jan Krösche: Okay, na gut, springen wir ins Thema. Ich habe mich in den letzten zwei Wochen etwas mit KI-Trainingsdaten beschäftigt und würde dir dazu gern den Ball zuspielen, weil du da einfach tiefer drin bist. Du machst ja schwerpunktmäßig GEO, bei mir ist GEO nur ein Teil von mehreren. Vielleicht können wir uns einfach austauschen und auch ein bisschen philosophieren. Eine neue Erkenntnis ist es nicht, eher ein neuer Fokus.
Fangen wir mal so an: Das Spiel mit den Google-Updates kennt man ja seit 20, 25 Jahren. Alle paar Wochen oder Monate gibt es größere Updates. Was passiert da? Google ändert seinen Algorithmus, und dadurch werden die Rankings, also die Suchergebnisse, durcheinandergewürfelt. Die Karten werden neu gemischt. Schlechte Websites ranken danach tendenziell schlechter, und gute Websites, die vorher schlecht standen, rutschen nach oben. Inzwischen gibt es etwa zwei bis drei große Updates pro Jahr, das schwankt ein bisschen. Dazu kommen natürlich sehr viele kleine Updates, eigentlich jeden Tag oder jede Woche, die man als Nutzer aber kaum bemerkt.
Bei den KI-Suchmaschinen gibt es so etwas nicht direkt, zumindest wird es aktuell nicht so kommuniziert. Es gibt natürlich große Entwicklungssprünge, aber beim Suchalgorithmus selbst läuft es irgendwie anders, oder man weiß es einfach noch nicht.
Wenn man etwas in der KI sucht, gibt es zwei verschiedene Wege, so habe ich mich jedenfalls eingelesen. Du kannst mich korrigieren, wenn ich falschliege, aber für mich ergibt es so Sinn. Wenn ich etwas suche und eine Antwort bekomme, stammt diese Antwort entweder aus einem Index, den ChatGPT zum Beispiel hinzuzieht, also dem Bing- oder dem Google-Index. ChatGPT holt sich dann aktuelle Daten aus den bestehenden klassischen Indizes. Die zweite Möglichkeit ist, dass die KI die Informationen aus ihren Trainingsdaten zieht, also aus ihrem eigenen Datenbestand.
Bastian Huber: Meistens ist es beides.
Jan Krösche: Okay. Eine Antwort kann also aus aktuellen Informationen und aus den Trainingsdaten zusammengesetzt sein?
Bastian Huber: Ja.
Jan Krösche: Okay. Die Live-Abfrage ist relativ logisch: Wenn die KI zu wenige Trainingsdaten hat, fragt sie bei den bestehenden Indizes nach und bekommt aktuelle Informationen. Das ergibt für mich Sinn.
Für den langfristigen GEO-Erfolg ist es, glaube ich, spannend, möglichst in die Trainingsdaten zu kommen, weil das ja der Grundbestand ist. Ich kann mir vorstellen: Je besser man dort als Firma oder Website vertreten ist, desto häufiger taucht man insgesamt in den KI-Antworten auf. Kann man das so sagen?
Bastian Huber: Kann man auf jeden Fall, ja. Die Frage ist, ob man dort überhaupt vertreten ist oder nicht. Du und ich als Personen sind zum Beispiel nicht in den Trainingsdaten.
Jan Krösche: Okay.
Bastian Huber: Zumindest nicht so genau, dass die KI sagen würde: Klar, das ist der Krösche, der macht dies und das.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Ich habe uns heute Vormittag beide getestet. Ganz einfach bei ChatGPT eingeben: „Wer ist Jan Krösche? Bitte beantworte die Frage ohne Grounding.” Also ohne Zugriff aufs Netz, ohne RAG, ohne Live-Abruf.
Jan Krösche: Genau.
Bastian Huber: Dann weißt du, ob du in den Trainingsdaten bist oder nicht.
Jan Krösche: Wenn ich also eine Firma habe, kann ich bei ChatGPT das Grounding ausschalten und einfach fragen: „Hallo, kennst du meine Firma XY GmbH?” Wenn die Antwort dann richtig gut ist, weiß man, dass man in den Trainingsdaten gut vertreten ist. In der Realität wird wahrscheinlich zwar eine Antwort kommen, aber mit ein paar falschen Informationen.
Bastian Huber: In der Regel kann er ohne Grounding-Zugriff gar keine belastbare Aussage über das Unternehmen machen. Aber weil du gerade die Richtigkeit der Daten ansprichst: Angenommen, er hat Zugriff auf Grounding und Trainingsdaten, und du fragst nach deiner Firma. Dann halluziniert er mit geringerer Wahrscheinlichkeit, wenn du auch in den Trainingsdaten bist und nicht nur über Live Retrieval auftauchst.
Jan Krösche: Okay.
Bastian Huber: Noch ein Nachtrag zum Thema Index: Gemini greift natürlich auf den Google-Index zu. Die anderen Systeme greifen auf Knowledge Graphs zu, die auch Google und Bing nutzen. Das betonen sie nämlich immer. Wenn ich frage: „Hast du bei Google nachgeschaut?”, sagen sie immer: Nein. Aber die Informationen stammen aus Knowledge Graphs, auf die eben auch die – in Anführungszeichen – normalen Suchmaschinen zugreifen.
Jan Krösche: Im Endeffekt kommt es also aufs Gleiche raus.
Bastian Huber: Ja, genau. Im Endeffekt kommt es aufs Gleiche raus, weil es dieselben oder sehr ähnliche Daten sind.
Jan Krösche: Weiß man eigentlich, wie oft die Trainingsdaten aktualisiert werden, beziehungsweise wie das in der Praxis abläuft?
Bastian Huber: Meines Wissens mit jedem Versionssprung.
Jan Krösche: Okay, also doch ein bisschen so wie bei Google mit den großen Updates.
Bastian Huber: Wenn es eine neue ChatGPT-Version gibt, werden normalerweise auch die Trainingsdaten aktualisiert.
Jan Krösche: Das heißt aber: Wenn ich auf KI-Sichtbarkeit optimieren will, kann ich schon in den Antworten auftauchen, sobald ich klassisch bei Google und Bing gut bin, weil Live-Abfragen stattfinden. Der langfristige Erfolg über GEO kommt aber nicht von heute auf morgen, sondern eigentlich nur über diese Update-Sprünge, wenn die Trainingsdaten aktualisiert werden. Das Ziel muss also eigentlich sein, häufiger in den Trainingsdaten aufzutauchen.
Bastian Huber: Ja. Ich würde sagen, beständiger Erfolg funktioniert am besten über die Trainingsdaten. Soweit ich weiß, bleibt man nämlich drin, wenn man einmal in den Trainingsdaten ist. Man muss sich nicht bei jedem Versionsupdate neu beweisen. Die Trainingsdaten wachsen kumulativ: Es kommen immer neue Daten dazu, und alte fliegen normalerweise nicht raus, soweit ich weiß.
Jan Krösche: Okay.
Bastian Huber: Wer nachhaltig erfolgreich sein will, sollte sich also nicht allein aufs Grounding verlassen. Am besten ist man bei Google und Bing gut aufgestellt, weil man dann in den Knowledge Graphs entsprechend verankert ist, und ist idealerweise gleichzeitig in den Trainingsdaten. Denn wenn sehr viele Anbieter zur Auswahl stehen und man zu den wenigen gehört, die auch in den Trainingsdaten sind, ist die Wahrscheinlichkeit deutlich höher, dass man zu denen gehört, die die KI empfiehlt. So habe ich es zumindest verstanden.
Jan Krösche: Okay. Das sollte man schon berücksichtigen. Bei Google war es ja auch so, dass man richtig große positive Sprünge eigentlich nur bei Updates gemacht hat. Natürlich gab es auch die normale Entwicklung dazwischen. Aber „Boah, 30 Prozent mehr Sichtbarkeit” hing eigentlich fast immer mit einem Update zusammen.
Bastian Huber: Ja. Ich glaube, die Sprünge sind nicht mehr so krass.
Jan Krösche: Bei Google jetzt?
Bastian Huber: Nee, ich glaube, dass die Sprünge bei der KI im Vergleich nicht so krass sind. Ich glaube nicht, dass eine Verankerung in den Trainingsdaten pauschal 30 Prozent mehr KI-Sichtbarkeit bringt. Ich glaube, es ist weniger.
Jan Krösche: Weiß ich nicht, kann ich auch nicht beurteilen. Ich stelle mir nur vor: Die haben ja einen riesigen Datensatz. Und jetzt sagen sie: Boah, das ist uns zu teuer zu speichern und zu verarbeiten, wir werfen mal alle YouTube-Videos raus, weil die am meisten kosten. Dann …
Bastian Huber: Kann ich mir schon vorstellen. Ich meinte aber: Der Unterschied zwischen „Ich werde regelmäßig über Grounding ausgespielt” und „Ich werde regelmäßig über Grounding ausgespielt und bin zusätzlich in den Trainingsdaten verankert” macht meiner Meinung nach keine 30 Prozent aus. Das wollte ich sagen.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Ich glaube schon, dass es bei der Wahrscheinlichkeit, empfohlen zu werden, einen Unterschied macht, aber keinen so großen. Das ist allerdings nur mein Gefühl.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Spannend wird es, wenn mein Unternehmen vor allem in sehr generischen Bereichen ausgespielt wird … Nee, warte, andersrum: Wenn mein Unternehmen auf etwas spezialisiert ist und ich in den Trainingsdaten als der Spezialist für diesen Bereich verankert bin, dann macht das einen Riesenunterschied. Vor allem bei Prompts, die eher rein aus den Trainingsdaten beantwortet werden und bei denen die KI gar kein Grounding hinzuzieht.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Dann ist der Unterschied riesig.
Jan Krösche: Okay.
Bastian Huber: Bei bestimmten Prompts springt das Grounding nämlich gar nicht erst an. Entweder weil die Frage so generisch ist, oder weil es nicht viele Anbieter gibt und die KI die vorhandenen schon aus den Trainingsdaten kennt. Dann wirft sie das Grounding gar nicht erst an.
Jan Krösche: Zum Beispiel „Wo liegt Bayern?”, also Fakten, die sich nicht ändern. Hoffentlich.
Bastian Huber: Ja, genau. [lacht] Oder so etwas wie: Welche sind die zwei größten Onlineshops für Bekleidung in Deutschland?
Jan Krösche: Oder: Wer sind die zwei größten GEO-Spezialisten in Deutschland? Antwort aus den Trainingsdaten: Huber und Krösche. [lacht]
Bastian Huber: Gutes Beispiel. [lacht] Praxisnah.
Jan Krösche: Ja, aber du weißt, was ich meine.
Bastian Huber: Ja. Ich überlege gerade, Attributions-Landingpages zu bauen. Was meine ich damit? Ich glaube, dass die Menschen in der KI viel detaillierter, viel anwendungsbezogener und viel persönlicher suchen, etwa: „Ich habe dieses und jenes Problem.” Da sind wir uns alle einig, und das wird immer stärker werden. Außerdem glaube ich, dass man für jede Firma bestimmte Attribute finden kann, die man für SEO und GEO auf der Website stärker bespielen sollte. Für SEO hätte man dafür früher vielleicht keine eigene Unterseite gebaut, weil es kein Suchvolumen gab. Jetzt wird das meiner Meinung nach wieder wichtiger.
Nehmen wir einen Wärmepumpenhersteller. Angenommen, die Leute suchen gezielt nach einem Wärmepumpenhersteller aus Deutschland. Früher hätte man gesagt: Dafür bauen wir keine Landingpage, das bringt fürs Google-Ranking nichts. Heute ergibt es vielleicht Sinn, „Wärmepumpenhersteller aus Deutschland” auf einer eigenen Unterseite zu behandeln. Das ist für mich so eine Attributions-Landingpage, so habe ich es jetzt einfach mal genannt.
Jan Krösche: Identitätsunterseiten.
Bastian Huber: Identitätsunterseiten, ja. Ich spreche dabei nicht von 100 Seiten, sondern von drei, vier, fünf, die wirklich die Positionierung tragen.
Jan Krösche: Ja, genau.
Bastian Huber: Damit stärkt man die Positionierung zusätzlich und erklärt das jeweilige Attribut ausführlich. Die Daten auf diesen Unterseiten werden dann von den KI-Systemen hoffentlich in die Trainingsdaten oder generell eingelesen. Und die Menschen suchen ja anders. Sie geben nicht einfach „Wärmepumpenhersteller” ein, sondern etwa: „Ich habe folgendes Problem. Ich bin Wärmepumpenhändler, möchte mich breiter aufstellen und suche mehr Partner. Nenne mir bitte drei Wärmepumpenhersteller aus Deutschland.”
Jan Krösche: Ja. Und wer dann eine Seite „Wärmepumpenhersteller aus Deutschland” hat, wird mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit empfohlen.
Bastian Huber: Genau. Das ist jetzt natürlich etwas oberflächlich gedacht, aber ich habe ein konkretes Beispiel. Willst du es hören?
Jan Krösche: Ja, gerne.
Bastian Huber: Okay. Du weißt ja, dass ich einen Anbieter von kulinarischen Verbrauchsgütern betreue [lacht], um es mal nett zu umschreiben. Was diesen Anbieter ausmacht: Alles ist Manufakturarbeit und kein zusammengekaufter, generischer Mist. Die Produkte sind ohne Zusatzstoffe.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Und die Rohstoffe sind handverlesen, die Qualität ist also extrem hoch. Welche drei Seiten baue ich also? Genau: Manufaktur und Handwerk, Rohstoffqualität und ohne Zusatzstoffe. Diese drei Seiten kommen in ein Cluster unterhalb der Über-uns-Seite und tragen genau die Identität des Anbieters.
Jan Krösche: Perfekt, ja, perfekt.
Bastian Huber: Mal sehen, was die KI daraus macht.
Jan Krösche: Für Google-SEO hätte man das nicht gemacht, gell? Da hätte man gesagt: Das hat ja kein Suchvolumen.
Bastian Huber: Nein, da hätte man auf das einzelne Produkt oder die Produktkategorie optimiert und die ganze Energie dort reingesteckt. Das macht man ja auch weiterhin, das eine ersetzt nicht das andere. Aber für alle, denen es auf genau diese Attribute innerhalb der Produktpalette oder beim Anbieter ankommt, baut man diese Seiten jetzt. Wahrscheinlich sieht der Nutzer diese Unterseiten gar nicht. Aber sie sorgen dafür, dass wir genannt werden, wenn jemand nach diesem Attribut sucht.
Deshalb ergibt es auch keinen Sinn, 100 solcher Seiten zu erstellen, weil das Ganze dann wieder verwässert. Ich würde sagen, nicht mehr als fünf, also drei bis fünf.
Jan Krösche: Ja, genau. Dann müsstest du ja eigentlich eine Unterseite „Bester GEO-Spezialist in Deutschland” bauen, oder? [lacht]
Bastian Huber: Bei dir passt das Attribut „bester” ja: erster, einziger und letzter. [lacht] Das bringen wir in unserer Sonderfolge zu ChatGPT Ads unter: Wie wurde Jan Krösche zum Ersten und Besten?
Jan Krösche: Ja, klar, das ist der krasseste Use Case überhaupt, wie das funktioniert.
Bastian Huber: Ja, beachtlich, genau. [lacht] Aber im Endeffekt ist das auch … Du fragst jetzt bestimmt gleich, wie man in die Trainingsdaten kommt.
Jan Krösche: Nein, nein, nein, meine Frage ist noch, wie wir die Seiten nennen. Attributions-Landingpages, oder?
Bastian Huber: Ja. Oder Identitäts-Landingpages, ich bin mir noch nicht sicher. Ich nenne sie Attributions-Landingpages, oder?
Jan Krösche: Ich glaube, du musst eher Attribut-Landingpages sagen. Attribution ist im Marketing ja schon als Begriff belegt, oder?
Bastian Huber: Im Tracking-Bereich, meinst du?
Jan Krösche: Ja, in der Analytics gibt es ja Attribution. Also Attribut-Landingpages oder Attributions-Landingpages? Schreibt’s in die Kommentare! [lacht] Wie wir uns entschieden haben, seht ihr dann im Videotitel.
Bastian Huber: Genau. [lacht]
Jan Krösche: Eigentlich ist das doch eine super Hausaufgabe für jede Firma für den Herbst: sich drei Merkmale beziehungsweise Attribute überlegen und dazu drei Unterseiten bauen. Aber keine dünnen Seiten mit drei Sätzen und einem Bild, sondern da richtig Gas geben. Eine ausführliche Landingpage mit FAQ, die herausarbeitet, warum diese Attribute zutreffen …
Bastian Huber: … und es beweist.
Jan Krösche: Ja, und es auch beweist.
Bastian Huber: Genau. Dann darf es auch schön aussehen, mit Bildern, die das für den Nutzer belegen. Wir bauen die Seiten jetzt mit einer eigenen FAQ-Section, die wie immer mit Schema ausgezeichnet ist. Damit werden alle Fragen rund um das jeweilige Thema ein für alle Mal beantwortet, zum Beispiel zur Rohstoffqualität: Nach welchen Kriterien wählen wir aus? Wie lagern wir?
Jan Krösche: Ja. Ich habe dazu noch einen Gedanken, dann kommen wir noch einmal auf die Trainingsdaten zurück. Ich hatte dir vor ein paar Wochen, glaube ich, mal per WhatsApp geschickt, dass KI-Suchmaschinen bei der Live-Abfrage häufig auch auf Exact Match zurückgreifen. Also wenn jemand etwas promptet und im Hintergrund eine Live-Abfrage läuft.
Bastian Huber: Mhm.
Jan Krösche: Wie genau das funktioniert, weiß niemand. Aber es würde eigentlich auch zu diesen Attribut-Landingpages passen. Nehmen wir an, ich habe eine Unterseite mit dem Titel „Bioäpfel aus dem Allgäu”. Da stecken jetzt zwei Attribute drin, Bio und aus dem Allgäu, nur als Beispiel. Wenn dann jemand sucht: „Ich suche Bioäpfel aus dem Allgäu”, greift vielleicht auch hier so ein Exact Match. Exact Match bedeutet, dass die Wortfolge genau übereinstimmt. Das würde die Chancen, glaube ich, noch einmal deutlich erhöhen. Früher hieß es ja, Keywords seien tot. Wenn das mit dem Exact Match stimmt, dann ist das eigentlich …
Bastian Huber: … und da kommt der Title-Tag ins Spiel.
Jan Krösche: Der Title-Tag wird wieder wichtig, sogar noch wichtiger. [lacht]
Bastian Huber: Für beides wichtig. Tatsächlich scheint gerade der Title-Tag für KI-Suchsysteme extrem wichtig zu sein. Meta-Descriptions bringen für die KI-Sichtbarkeit gar nichts oder nur wenig, der absolute Fokus liegt auf dem Title-Tag.
Jan Krösche: Und dort muss man das Attribut dann gleich bespielen, danach in der H1, im Text und in den FAQ.
Bastian Huber: Aber das ist ja auch wie früher. Was willst du denn sonst reinschreiben? Bei Bioäpfeln aus dem Allgäu schreibst du ja nicht „Verseuchte Birnen aus Hintertupfing”. [lacht]
Jan Krösche: Ja, aber das war ja schon immer der Job: die Dinge richtig zu benennen, und zwar so, wie es zum Markt, zur Nachfrage, zu dem, was die Leute suchen, und zum eigenen Produkt passt. Das ist ja Suchmaschinenmarketing.
Bastian Huber: Ja, klar. Exakt, genau. Wer sich ein bisschen mit SEO auskennt, wird auch das wieder verstehen.
Jan Krösche: Gut. Dann haben wir schon mal eine Hausaufgabe für alle: drei Attribut-Landingpages erstellen und uns die Vorschläge vorher in die Kommentare schreiben. Wir prüfen sie dann.
Bastian Huber: Genau. [lacht]
Jan Krösche: Was würdest du zum Thema Trainingsdaten noch zusammenfassend sagen? Was sollte man mitnehmen, wenn man in einer Firma für Suchmaschinenmarketing verantwortlich ist oder einfach möchte, dass die eigene Firma in der KI auftaucht?
Bastian Huber: Ich glaube, als Allererstes würde ich das Prompt-Set, das ich mir vielleicht schon mal zurechtgelegt habe, einfach eingeben. Normalerweise sehe ich dann im Abfrageverlauf, ob die KI auf Retrieval beziehungsweise Grounding oder auf die SERP zugreift oder nicht. Daran erkenne ich, ob ich überhaupt in die Trainingsdaten muss oder ob ich ohne Trainingsdaten gar keine Chance habe.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Das wäre der erste Schritt. Und ich würde sagen: In 99 Prozent der Fälle greift die KI aufs Netz zu.
Jan Krösche: Mhm. Okay.
Bastian Huber: Das würde ich als Erstes prüfen. Danach würde ich mir überlegen: Wie komme ich in die Trainingsdaten, und als was?
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Und da spielen die Attribut- oder Attributionsseiten tatsächlich eine Rolle. Sie helfen nämlich dabei, als genau der Spezialist ausgespielt beziehungsweise in den Trainingsdaten verankert zu werden, der ich sein will. Übrigens funktionieren diese Seiten anders als eine Grounding Page. Hier kommt es nicht in erster Linie auf Maschinenlesbarkeit an. Inhalte, die in den Trainingsdaten landen, werden aus Textfragmenten extrahiert und nicht etwa aus Schema-Markup.
Jan Krösche: Also auf die Überschriftenstruktur achten. Und es muss nicht so clean und technisch sein wie eine Grounding Page, sondern darf auch lebendig sein, oder?
Bastian Huber: Ja, genau. Aber man sollte jetzt auch nicht in Adjektivgeschwafel und Romanstil verfallen, sondern es schon einigermaßen sachlich runterschreiben. Gerade auf diesen Attributseiten geht es ja meistens um recht faktenbasierte Inhalte. Ich würde also eine Faktenbox einbauen und Key Facts reinnehmen.
Jan Krösche: Ja.
Bastian Huber: Genau. Und noch etwas ist wichtig: Die KI-Systeme lesen teilweise kein JavaScript aus. Das ist ein Punkt für alle, die die Attributseiten oder überhaupt die Website bauen. Man sollte prüfen, wie viel von dem, was man vermitteln will, nur bei aktiviertem JavaScript sichtbar ist. Das sieht der Crawler dann nämlich gar nicht oder nur teilweise.
Jan Krösche: Okay.
Bastian Huber: Bei Claude zum Beispiel weiß ich, dass er JavaScript teilweise nicht ausliest.
Jan Krösche: Mhm.
Bastian Huber: Genau. Und worauf kommt es an, wenn ich in die Trainingsdaten will? Darauf, dass die Informationen, die ich über mich und mein Unternehmen verbreiten will, an verschiedenen Orten im Netz auffindbar sind. Überraschung. [lacht]
Jan Krösche: Ja.
Bastian Huber: Und zwar an seriösen Orten. Wie immer kommt es darauf an, dass die KI beziehungsweise der Crawler oft über mich stolpert, dass überall dieselbe Positionierung steht und dass es einigermaßen belastbare, seriöse Quellen sind. Also nicht nur selbst rausgehauene Pressemitteilungen, sondern seriöse Erwähnungen.
Jan Krösche: Ja. Zum Beispiel auch – darüber haben wir schon mal geredet – wenn ich auf einer Messe bin und jede Firma dort eine eigene Unterseite im Ausstellerverzeichnis hat, mit einem Text. Da sollte man sich Mühe geben und die Attribute beziehungsweise die Positionierung nennen.
Bastian Huber: Genau. Auch eine Podcast-Website, die bald online geht, wäre zum Beispiel gut dafür. [lacht] Kurze Ankündigung: Huber und Krösche bekommt eine eigene Website. [lacht]
Und bei uns als Personen gibt es noch mehr solcher Quellen. Ich bin jetzt zum Beispiel Mitglied in den Unternehmerverbänden vor Ort, die wiederum meine Positionierung tragen. Dann gibt es meine VHS-Dozentenprofile, die ebenfalls die Positionierung transportieren. Das sind echte externe Quellen, bei denen auch die Systeme wissen, dass ich nur begrenzt Einfluss darauf habe. Es ist nicht meine Website, sondern dort sagen andere etwas über mich. Und das ist es vor allem, was mich am Ende in die Trainingsdaten bringen kann.
Jan Krösche: Okay. Ja, perfekt. Ich finde, jeder, der diesen Podcast hört, hat jetzt einen Fahrplan. Für den Herbst gibt es also was zu tun.
Bastian Huber: Dann fangen wir mal an. Und nächstes Mal reden wir darüber, ob wir schon überall in der KI ranken [lacht], wie viele es geschafft haben und ob es nun Attribut- oder Attributions-Landingpages heißt.
Jan Krösche: Ja, das müssen wir noch ausdiskutieren. Ich danke dir, Basti, gell? Mach’s gut.
Bastian Huber: Mach’s gut. Ciao, ciao.
Woher stammen die Antworten von ChatGPT & Co. eigentlich, und was bedeutet das für die Sichtbarkeit von Unternehmen? In dieser Folge sprechen Bastian Huber und Jan Krösche über den Unterschied zwischen Live-Abfragen und Trainingsdaten und darüber, warum dauerhafte KI-Sichtbarkeit vor allem über die Trainingsdaten entsteht.
Zunächst geht es um die Frage, wie KI-Antworten zustande kommen: entweder über Grounding, also den Live-Zugriff auf Indizes und Knowledge Graphs, oder aus dem eigenen Datenbestand des Modells – meistens aus beidem. Bastian zeigt, wie man mit einem einfachen Prompt ohne Grounding prüfen kann, ob ein Unternehmen überhaupt in den Trainingsdaten vertreten ist. Außerdem erklärt er, warum diese Verankerung vor allem bei spezialisierten Anbietern einen spürbaren Unterschied machen kann.
Im Mittelpunkt steht ein konkreter Ansatz: Attribut-Landingpages. Statt Dutzender Seiten geht es um drei bis fünf ausführliche Unterseiten, die genau die Merkmale tragen, die ein Unternehmen ausmachen, etwa Herkunft, Herstellungsweise oder Rohstoffqualität. Ergänzt wird das um praktische Hinweise zu Exact Match, zur Rolle des Title-Tags, zu faktenbasiertem Aufbau und zu Inhalten, die KI-Crawler wegen JavaScript möglicherweise gar nicht erfassen.
Auch hier ist der Bezug zu externer Autorität klar: Damit ein Unternehmen in die Trainingsdaten gelangt, muss es an mehreren seriösen Orten im Netz mit derselben Positionierung auftauchen. Dazu gehören etwa Ausstellerverzeichnisse, Verbandsprofile oder Dozentenprofile. Die Folge liefert damit einen konkreten Fahrplan, wie Unternehmen ihre Identität für KI-Systeme klar definieren und verbreiten.