Von Gefunden zu Zitiert: Eine Analyse der ChatGPT Ranking-Faktoren (400K Seiten untersucht)

ChatGPT ist zu einer neuen Suchschicht geworden. Millionen von Menschen wenden sich täglich an ChatGPT, und bei jeder Frage entscheidet das Modell, welchen Quellen es vertrauen, zusammenfassen und zitieren soll. Hinter jeder Antwort liegt ein stiller Auswahlprozess, bei dem Dutzende von Seiten überprüft und verglichen werden, aber nur wenige schaffen es in die endgültige Antwort.

Was bringt ChatGPT dazu, eine Quelle gegenüber einer anderen zu wählen, wenn beide bereits als gleich relevant angesehen wurden? Diese Frage wurde zum Ausgangspunkt unserer Analyse.

Um dies herauszufinden, analysierten wir mehr als 400.000 URLs über 10.000 verschiedene Abfragen und untersuchten, wie ChatGPTs geerdete Antworten auswählen, welche Links zitiert werden sollen. Unser Ziel war es zu verstehen, was bestimmt, ob eine URL, sobald sie von ChatGPT gefunden wurde, zu den wenigen Auserwählten wird, die in der endgültigen Antwort erscheinen.

Dabei entdeckten wir eine klare Strategie, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass Ihre Seite zitiert wird, sobald Ihr Inhalt gefunden wurde.

In diesem Beitrag skizzieren wir die praktischen Schritte, die Sie unternehmen können, um Ihre Chancen zu erhöhen, in ChatGPT höher zu ranken.

Top-Erkenntnisse: Praktische Ratschläge zum Ranking in ChatGPT

Unser Ziel war einfach: die Schlüsselfaktoren identifizieren, die bestimmen, ob eine Seite, sobald sie von ChatGPT gefunden wurde, zitiert wird, um eine bestimmte Suche zu beantworten.

Über alle diese Faktoren hinweg stach eine Erkenntnis klar hervor. Der stärkste Prädiktor für eine Zitation ist Content-Answer Fit: wie gut Ihr Inhalt mit ChatGPTs eigenen Antworten für diese Abfrage übereinstimmt. Wenn Ihre Seite, von Titel und Meta-Beschreibung bis hin zu Ton und Absatzstruktur, die Art und Weise widerspiegelt, wie ChatGPT schreibt, steigt Ihre Zitationswahrscheinlichkeit erheblich.

Was die Daten zeigen: Ranking-Faktoren für ChatGPT

Beim Vergleich aller abgerufenen Seiten mit denen, die letztendlich zitiert wurden, traten fünf klare Verhaltensweisen hervor.

Das erste und mächtigste Signal ist, wie eng der Inhalt einer Seite mit der Art der Antwort übereinstimmt, die ChatGPT liefert. Das Modell neigt dazu, Inhalte zu zitieren, die bereits wie die Erklärung klingen, die es geben möchte. Je näher Ihr Schreibstil seinem eigenen erklärenden Stil kommt, desto höher ist Ihre Sichtbarkeit.

On-Page-Struktur spielt auch eine Rolle. Genau wie beim traditionellen SEO machen saubere Formatierung und klare Hierarchie einen Unterschied. ChatGPT bevorzugt Seiten mit logischer Themensegmentierung und ausgewogener Länge. Sie sind für das Modell einfacher zu parsen, zusammenzufassen und zu zitieren.

Domain-Autorität spielt weiterhin eine Rolle, aber hauptsächlich in der Abrufphase und nicht in der Zitationsphase. Starke Domain-Metriken erhöhen die Chancen, dass Ihre Seite von ChatGPTs interner Suchmaschine gefunden und der KI gezeigt wird, aber sie bestimmen nicht, ob sie von ihr zitiert wird.

Abfrage-Relevanz, oder wie gut eine Seite mit der ursprünglichen Suchabsicht übereinstimmt, ist weiterhin wichtig, hat aber einen geringeren Einfluss im Vergleich zur Ausrichtung. Abfrage-Relevanz hilft Ihrem Inhalt, abgerufen zu werden, während Antwort-Ausrichtung bestimmt, ob er zitiert wird.

Schließlich spielt Inhalts-Konsens eine Schlüsselrolle dabei, wie ChatGPT Informationen validiert. Wenn mehrere abgerufene Seiten ähnliche Fakten oder Argumentationen präsentieren, interpretiert ChatGPT diese Konvergenz als Zeichen der Zuverlässigkeit und zitiert oft eine oder mehrere dieser Seiten. Dieser Konsens fungiert als eine Form des kollektiven Vertrauens innerhalb des Abrufsets.

In den folgenden Abschnitten werden wir untersuchen, wie Sie jeden dieser Faktoren stärken können, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, von ChatGPT zitiert zu werden.

Wie funktioniert ChatGPT Ranking?

Bevor wir in die Details der Analyse eintauchen, ist es wichtig zu verstehen, wie ChatGPT Informationen rankt und zitiert, wenn ein Benutzer nach etwas sucht.

Wenn ChatGPT eine Frage erhält, verlässt es sich nicht auf eine einzige Quelle. Stattdessen folgt es bei geerdeten Abfragen, bei denen es das Web durchsucht, um seine Antwort zu untermauern, einem mehrstufigen Prozess, der Suche und Synthese kombiniert.

• Schritt 1 – Benutzerabfrage
  Ein Benutzer tippt eine Frage oder einen Prompt.
• Schritt 2 – Abruf
  ChatGPT verwendet seine integrierte Suchmaschine, um seine Antwort zu untermauern, und sammelt eine große Anzahl von Seiten, die von OpenAI indexiert wurden. Dies ist die Phase, in der Domain-Autorität, Abfrage-Relevanz und Inhaltsqualität beeinflussen, ob eine Seite in den abgerufenen Pool eintritt.
• Schritt 3 – Synthese und Zitation (Augmented Generation)
  ChatGPT analysiert die abgerufenen Informationen, fasst sie zusammen und generiert eine einheitliche Antwort. Nur eine kleine Auswahl von Seiten wird in der endgültigen Ausgabe zitiert, was die Quellen darstellt, die das Modell als am besten ausgerichtet und vertrauenswürdig betrachtet.

Unsere Analyse konzentriert sich auf den Übergang zwischen Schritt 2 und Schritt 3, den subtilen aber kritischen Punkt, an dem ChatGPT von der einfachen Abrufung von Seiten zur aktiven Zitierung als Teil seiner Antwort übergeht.

Forschungsmethodik

Wir verwendeten ChatGPT-APIs, um geerdete Antworten für mehr als 1.000 einzigartige Prompts zu sammeln. Jeder Prompt wurde zehnmal wiederholt, um statistische Signifikanz zu gewährleisten, was zu einem Datensatz von über 10.000 Abfragen und mehr als 400.000 abgerufenen Seiten führte.

Für jede Seite extrahierten wir mehr als 70 Datenpunkte (Features), die ihren Inhalt, ihre Struktur und ihren Domain-Kontext beschreiben. Mit diesem Datensatz trainierten wir ein Machine-Learning-Modell, um zu verstehen, welche Faktoren den Übergang vom Abrufen zum Zitieren einer Seite antreiben.

Feature-Extraktion

• Themen-Clustering: Viele der wichtigsten Features messen, wie sich die Themen eines Inhaltsstücks, der Benutzerabfrage und der generierten Antwort zueinander verhalten. Wir transformierten alle Texte in Embedding-Vektoren und berechneten Cosinus-Ähnlichkeit über Content-to-Query-, Content-to-Answer- und Content-to-Content-Paare. Diese Beziehungen erfassten die Gesamtsemantik-Ausrichtung innerhalb des abgerufenen Sets und mit den eigenen Antworten des Modells.
• Domain-Daten: Wir verwendeten DataForSEO APIs, um Attribute wie Domain-Autorität, Backlink-Anzahl und Gesamtsichtbarkeit zu extrahieren.
• Struktur und Inhalt: Wir scraped jede Seite, um On-Page-Details zu erfassen, einschließlich Titel, H1- und H2-Struktur, Wortanzahl und andere Längen- und Formatierungsmetriken.

Wir trainierten dann ein Modell, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine Seite zitiert wird. Es erreichte einen F1-Score von 74%, was zeigt, dass ChatGPTs Zitationsverhalten nicht zufällig ist und modelliert werden kann.

Aus diesem Modell identifizierten wir, welche Features und Cluster den stärksten Einfluss auf die Zitationswahrscheinlichkeit haben. Diese Kombination aus Themen-, Domain- und Struktursignalen machte es möglich, nicht nur zu bestimmen, was zitiert wird, sondern auch, warum bestimmte Seiten nach dem Abruf durch ChatGPT konsistent besser abschneiden als andere.

Was Sie tun können, um Ihre Chancen zu erhöhen, in ChatGPT zu ranken

Sobald Sie verstehen, wie ChatGPT Inhalte abruft und zitiert, ist der nächste Schritt, diese Erkenntnisse auf Ihre eigene Website anzuwenden. Die folgenden fünf Faktoren repräsentieren die stärksten Hebel, um Ihre Chancen zu verbessern, zitiert zu werden, sobald Ihre Seite bereits gefunden wurde. Jeder behandelt einen anderen Teil davon, wie ChatGPT bewertet, zusammenfasst und letztendlich Quellen auswählt, die in seine endgültigen Antworten aufgenommen werden.

1. Content-Answer Fit ist alles für das Ranking in ChatGPT

Beim traditionellen SEO wird der Inhalt optimiert, um dem zu entsprechen, wonach Benutzer suchen, mit Fokus auf die Abfrageabsicht. Mit ChatGPT können wir einen Schritt weiter gehen. Was am wichtigsten ist, ist nicht nur, was der Benutzer wissen möchte, sondern wie das Modell selbst entscheidet, diese Absicht zu beantworten.

Eine Seite kann perfekt mit der Suchabfrage übereinstimmen und trotzdem nicht zitiert werden. Der Unterschied liegt darin, wie genau der Inhalt die Struktur, Formulierung und Argumentationsmuster antizipiert, die ChatGPT verwenden wird, wenn es seine Antwort formuliert.

Mit anderen Worten, ChatGPT sucht nicht nur nach relevanten Seiten. Es sucht nach Inhalten, die bereits wie seine eigene Antwort klingen.

Dies wirft eine berechtigte Frage auf: Könnte die Korrelation einfach daher kommen, dass ChatGPT denselben Text zitiert oder paraphrasiert, den es zitiert? Um diese Verzerrung auszuschließen, verglichen wir die Ähnlichkeit zwischen Seiteninhalt und ChatGPTs endgültiger Antwort sowohl wenn der Suchkontext des Modells aktiv war (wenn es Zugang zu abgerufenen Informationen hatte) als auch wenn er nicht aktiv war. Die Ergebnisse (unten) zeigen, dass der Effekt in beiden Fällen gilt, was bestätigt, dass hoher Content-Answer Fit eine echte Ausrichtung mit ChatGPTs Argumentationsprozess widerspiegelt, nicht nur textuelle Überlappung.

Modellierung im Detail

Um zu verstehen, wie Content-Answer Fit die Zitation beeinflusst, verglichen wir die Ausrichtung zwischen allen abgerufenen Seiten (sowohl zitierten als auch nicht zitierten) und ChatGPTs eigenen generierten Antworten. Wir bewerteten mehrere Dimensionen:

• Wie sich der Seiteninhalt auf ChatGPTs Antwortstruktur bezieht, sowohl für geerdete (mit Suche) als auch nicht geerdete (reines Modell) Ausgaben
• Wie der Titel mit ChatGPTs Rahmung des Themas übereinstimmt
• Wie die Meta-Beschreibung semantisch mit der kurzen Antwort-Zusammenfassung des Modells übereinstimmt

Durch die Analyse der Verteilung der Ausrichtungs-Scores über alle abgerufenen Inhalte und ChatGPTs Antworten hinweg fanden wir ein konsistentes Muster. Je näher die Struktur und Semantik einer Seite ChatGPTs eigenem Stil entsprach, desto wahrscheinlicher wurde sie zitiert.

Kurz gesagt, Ausrichtung gewinnt. Die Erkenntnis ist einfach aber mächtig: Je mehr Ihr Inhalt wie ChatGPTs eigene Antwort klingt, desto mehr behandelt ChatGPT ihn als Teil seiner vertrauenswürdigen Wahrheitsbasis.

2. On-Page-Struktur macht Sie leichter zitierbar

On-Page-Struktur bleibt einer der wenigen traditionellen SEO-Faktoren, die sich direkt in ChatGPTs Zitationsverhalten übersetzen. Sie zeigte eine prädiktive Relevanz von 14% in unserem Modell.

Gute Verwendung von H1-, H2- und H3-Tags, konsistente Titelformatierung und ausgewogene Inhaltslänge erhöhen alle die Chancen, zitiert zu werden. ChatGPT bevorzugt Seiten mit klaren Abschnittshierarchien, insbesondere solche, die mehrere H2s verwenden, um Informationen logisch zu organisieren.

Der Grund ist einfach. Gut strukturierte Inhalte sind für das Modell einfacher zu parsen, zusammenzufassen und genau zu zitieren. Es geht nicht nur um Lesbarkeit für menschliche Benutzer, sondern auch um Interpretierbarkeit für KI. Struktur macht die Informationen für beide zugänglicher.

3. Domain-Autorität öffnet die Tür, nicht den Sitz

Domain-Autorität spielt weiterhin eine Rolle, aber eine sehr andere im Vergleich zu traditionellen Suchrankings. Sie machte 12% der prädiktiven Kraft in unserem Modell aus.

Im Kontext von ChatGPT beeinflusst Autorität hauptsächlich, welche Seiten abgerufen werden, nicht welche zitiert werden. Hochautoritative Domains sind im anfänglichen Abrufpool überrepräsentiert, aber sobald eine Seite in Betracht gezogen wird, wird ihre Domain-Stärke sekundär.

Eine kleinere Website, die dem erwarteten Antwortmuster entspricht, kann eine bekannte Domain übertreffen, die dies nicht tut. Einfach ausgedrückt: Autorität öffnet die Tür, garantiert aber keinen Sitz am Tisch.

ChatGPTs Entscheidung, eine Quelle zu zitieren, hängt viel mehr von Ausrichtung und Struktur ab als von Reputation oder Link-Profil. Dies mag aus einer klassischen SEO-Perspektive kontraintuitiv erscheinen, spiegelt aber wider, wie Sprachmodelle Vertrauen verarbeiten. Sie ranken nicht basierend auf Backlinks. Stattdessen vertrauen sie Informationen, die konsistent sind und mehrfach innerhalb des Sets abgerufener Antworten wiederholt werden.

4. Abfrage-Relevanz bringt Sie in Betracht

Abfrage-Relevanz bleibt ein wichtiger Faktor, obwohl ihr Einfluss im Vergleich zu ihrer Ausrichtung mit der KI-Antwort kleiner ist. Sie machte 12% der prädiktiven Kraft in unserem Modell aus.

Bei der traditionellen Suche definiert Abfrage-Relevanz, wie gut eine Seite mit der Absicht hinter der Frage eines Benutzers übereinstimmt. Dasselbe Prinzip gilt innerhalb von ChatGPTs Abrufprozess. Seiten, die eng mit der Suchabsicht übereinstimmen, werden eher in den abgerufenen Pool aufgenommen.

Wenn eine Seite jedoch abgerufen wurde, reicht es nicht aus, nur die Absicht zu treffen, um zitiert zu werden. ChatGPTs Entscheidung, eine Quelle zu referenzieren, hängt viel mehr davon ab, wie gut der Inhalt mit der Art und Weise übereinstimmt, wie das Modell selbst diese Abfrage beantwortet.

Abfrage-Relevanz hilft Ihrem Inhalt, abgerufen zu werden, während eine gute Übereinstimmung zwischen Ihrem Inhalt und der KI-Antwort bestimmt, ob er zitiert wird.

Diese Verschiebung hebt die neue Logik des generativen Rankings hervor. Genau wie Domain-Autorität spielt Abfrage-Relevanz ihre Hauptrolle in der Abrufphase. Intent-Matching bringt Sie in Betracht, während Ausrichtung Ihnen einen Platz in der endgültigen Antwort einbringt.

5. Konsens mit anderen Quellen gewinnt Vertrauen

Inhalts-Konsens spielt eine kleinere aber wichtige Rolle dabei, wie ChatGPT entscheidet, welche Seiten zitiert werden sollen. Er machte 7% der prädiktiven Kraft in unserem Modell aus.

ChatGPT bewertet eine Seite nicht isoliert. Es bewertet sie im Kontext von allem anderen, was für dieselbe Abfrage abgerufen wurde. Unsere Daten zeigen, dass diese relationale Bewertung eines der stärksten zugrundeliegenden Verhaltensweisen bei geerdeten Zitationen ist.

Wenn mehrere Seiten ähnliche Perspektiven, Behauptungen oder Erklärungen präsentieren, interpretiert ChatGPT diese Konvergenz als Validierung. Seiten, die zu diesem Konsens-Cluster gehören, werden deutlich häufiger zitiert.

Dieses Muster deutet darauf hin, dass Sprachmodelle Konsens als Stellvertreter für Zuverlässigkeit verwenden. Wenn mehrere unabhängige Quellen übereinstimmen, erscheint die Information vertrauenswürdiger, weniger wahrscheinlich halluziniert und sicherer für die Verankerung in der endgültigen Antwort.

Fazit

Unsere Ergebnisse zeigen, dass ChatGPTs Zitationen nicht zufällig sind. Sie folgen klaren, messbaren Mustern, die eine fundamentale Verschiebung in der Funktionsweise der Sichtbarkeit innerhalb der generativen Suche offenbaren.

Traditionelles SEO spielt weiterhin eine Rolle in der Abrufphase. Abfrageabsicht und Domain-Autorität bestimmen, welche Seiten zunächst gefunden werden. Sobald eine Seite jedoch in den abgerufenen Pool eintritt, übernimmt eine andere Logik. An diesem Punkt entscheiden Ausrichtung und Struktur, welche dieser Seiten tatsächlich zitiert werden.

Der stärkste Faktor ist bei weitem Content-Answer Fit, unterstützt von sekundären strukturellen und reputationsbezogenen Dimensionen. Im Wesentlichen belohnt ChatGPT Inhalte, die:

• Seinen erklärenden Stil widerspiegeln
• Gut strukturiert und leicht zu parsen sind
• Zu einem bestätigten Set glaubwürdiger Quellen gehören

Indem Sie Ihren Inhalt mit diesen Qualitäten gestalten, bewegen Sie sich von nur gefunden zu zitiert, dem neuen Maß für Vertrauen und Sichtbarkeit in der generativen Suche.

Praktische Checkliste für Ihre Website

Wenn Sie möchten, dass Ihre Seiten die beste Chance haben, von ChatGPT und Suchmaschinen aufgefunden und zitiert zu werden, hier ist eine praktische Checkliste, die Ihre nächsten Schritte leitet:

Zukunft der Zitationen

Während sich Sprachmodelle weiterentwickeln, treten Halluzinationen weiterhin auf, was bedeutet, dass geerdete Antworten, die externe Quellen zitieren, hier bleiben werden. Zitationen bleiben wesentlich für Transparenz, Zuverlässigkeit und Benutzervertrauen.

Als die geerdete Generation zum ersten Mal erschien, glaubten viele, dass Zitationen ein temporäres Feature waren. Die Erwartung war, dass sich Modelle verbessern würden, weniger auf externe Daten und mehr auf ihr internes Wissen angewiesen sein würden. Was wir jetzt sehen, ist das Gegenteil. Während Modelle fähiger werden, nimmt ihre Abhängigkeit von Zitationen zu.

Zitationen sind keine Einschränkung großer Sprachmodelle; sie werden zu ihrer Glaubwürdigkeitsschicht.

Sie zeigen, woher Informationen kommen, reduzieren das Halluzinationsrisiko und bauen überprüfbare Verbindungen zwischen generiertem Text und faktischen Quellen auf.

Während sich diese neue Suchschicht formt, kann sich SEO-Strategie nicht mehr darauf beschränken, nur für Rankings zu optimieren. Sie muss nun berücksichtigen, wie Inhalte innerhalb generativer Systeme abschneiden, wie sie abgerufen, interpretiert und letztendlich zitiert werden. Diejenigen, die ihre Strategie an dieses Zwei-Schritt-Modell anpassen, zuerst für Abruf und dann für Ausrichtung optimieren, werden prägen, wie Informationen im Zeitalter der KI-gestützten Suche aufgefunden und vertraut werden.

Häufig gestellte Fragen