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Hier sind die 23 wichtigsten KI-Ranking Faktoren für Sichtbarkeit in Such- und Antwortsystemen wie Google AI Overviews, ChatGPT, Gemini, Perplexity und generativen KI-Assistenten; zusammengefasst aus aktuellen SEO/GEO-Quellen und Praxisbeobachtungen.
Warum werden bestimmte Quellen von KI-Systemen zitiert und andere nicht?
Der US-SEO-Experte Cyrus Shepard hat zur Beantwortung dieser Frage über 54 Experimente, Patente und Fallstudien rund um KI-Zitationen („AI Citations“) der letzten Jahre zusammengefasst und die Faktoren gewichtet. Als Ergebnis benennt er 23 KI-Ranking Faktoren, die eine besonders hohe Relevanz haben.
Die meisten KI-Ranking Faktoren stimmen mit den Anforderungen für klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) überein. Die neue Marketingdisziplin „GEO“ gehört daher eindeutig zum Bereich der SEO und sollte nicht davon getrennt betrachtet werden. (Quelle: Zyppy Signal)
Veröffentlichung ChatGPT im November 2022
ChatGPT wurde am 30. November 2022 veröffentlicht. Innerhalb von 3 Jahren entwickelte sich ChatGPT zum bekanntesten und meistgenutzten KI-Chatbot der Welt. (Quelle: Open AI) Das milliardenschwere Engagement von Microsoft, das den Chatbot bereits in seine Suchmaschine Bing und den Browser Edge integriert hat, tun ihr Übriges, um die Nutzerzahlen zu erhöhen und die Bekanntheit und den Marktwert von OpenAI weiter zu steigern. Dennoch ist OpenAI bei weitem nicht der einzige Player auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz.
Mit Google und Meta stehen weitere Tech-Giganten in den Startlöchern, die mit Bard beziehungswiese Metamate um die Krone im KI-Reich ringen. Auch Amazon mischt kräftig mit. Im Rahmen seiner KI-Forschung konzentriert sich das Tech-Unternehmen besonders stark auf den Bereich des maschinellen Lernens.
Die Top KI-Ranking Faktoren
Der US-SEO-Experte Cyrus Shepard identifizierte im Mai 2026 genau 23 KI-Ranking Faktoren, die eine besonders hohe Relevanz haben. Wir veranschaulichen in diesem Beitrag die Faktoren vom Englischen ins Deutsche übersetzt; verlinken natürlich auf die englischsprachige Quelle.
Abb. 1: Deutsche Übersetzung von „AI Citation Ranking Factors“ von Cyrus Shepard, Zyppy Signal.
Erläuterungen:
URL-Erreichbarkeit (Crawlability)
Die URL muss von KI-Systemen erreichbar und durchsuchbar sein. Die Wahrscheinlichkeit für KI-Zitationen wird durch blockierte Bots, fehlerhaftes Rendering oder restriktive Einstellungen erheblich verringert. Deshalb müssen Inhalte technisch gut erfassbar sein, damit KI sie überhaupt finden kann.
Google-Ranking
Zahlreiche Studien haben einen eindeutigen Zusammenhang zwischen einer hohen Platzierung in der „traditionellen“ Suche und Zitaten aus dem AI Overview festgestellt. Ahrefs hat herausgefunden, dass 38 % der Zitate aus dem AI Overview aus den ersten 10 Google-Suchergebnissen stammen. Geht man über die Top 10 hinaus, nimmt die Überschneidung zu.
ChatGPT ist komplexer, da es seine Suchquellen nicht vollständig offenlegt, aber AirOps stellte einen starken Zusammenhang zwischen dem „Retrieval Rank“ und Zitaten aus ChatGPT fest. Demnach hat eine Seite an Position 1 in den Abrufergebnissen von ChatGPT eine Zitationsrate von 58% vs. 14 % an Position 10.
Ranking für Teilfragen (Query Fan-Outs)
Query Fan-out bedeutet, dass eine KI-Suche eine einzige Anfrage intern in mehrere Unterfragen zerlegt. Für SEO heißt das: Nicht nur ein Keyword optimieren, sondern ein Thema so aufbereiten, dass es viele verwandte Fragen sauber beantwortet. Zahlreiche Quellen zeigen einen eindeutigen Zusammenhang zwischen einem hohen Ranking bei Fan-out-Anfragen und dem Erhalt von KI-Zitationen.
Ein guter Text zu einem Thema sollte nicht nur die Hauptfrage beantworten, sondern auch typische Folgefragen mitnehmen, etwa Definition, Vorteile, Kosten, Vergleiche, Risiken und Umsetzung. Genau dadurch erhöht man die Chance, in mehreren Teilanfragen eines Query Fan-outs aufzutauchen.
Handlungsempfehlungen:
Wenn man für Query Fan-outs optimieren möchte, plant man Inhalte eher wie ein Frage-Antwort-Netzwerk als wie eine einzelne Landingpage. Besonders stark sind Seiten, die thematisch tief, klar strukturiert und intern gut verlinkt sind. Kurz gesagt: Ein sehr gutes Google-Ranking bleibt wichtig, aber Sichtbarkeit in KI-Suchen entsteht zusätzlich über die Abdeckung vieler verwandter Suchabsichten.
Vorschau Kontrollen (Preview Control)
Preview-Controls wie „nosnippet“ können die Sichtbarkeit beeinflussen. Genauer gesagt: Bei Google und Bing sind Preview-Controls Anweisungen, die Herausgebern ermöglichen, zu steuern, wie viel einer Seite Suchmaschinen in Snippets und auf einigen KI-Plattformen anzeigen dürfen. Beispiele sind „nosnippet“ und „data-nosnippet“. Indem man die Sichtbarkeit bestimmter Texte begrenzt, kann man die Sichtbarkeit in KI-Systemen verringern.
Übereinstimmung von Suchanfrage und Antwort (Query-Answer-Match)
Ein gutes Query-Answer-Match ist einer der stärksten Treiber für KI-Sichtbarkeit. Es beschreibt, wie gut ein Seiteninhalt mit der Suchanfrage (Query) und der daraus generierten KI-Antwort (Answer) übereinstimmt. Titel, Unterüberschriften und Inhalt spiegeln die Suchanfrage und die KI-Antwort stark wider. Hintergrund: KI-Systeme vergleichen Query und Antwort mit indexingierten Inhalten anhand von semantischer Nähe, nicht nur nach Worttreibern. Wenn Titel, Überschriften und Text die Intentionsstruktur der Query und die Form der KI-Antwort gut abbilden, steigt die Chance, dass ein Inhalt zitiert wird.
Übereinstimmung von Absicht und Format (Intent-Format-Match)
Intent-Format-Match beschreibt, wie gut das Format einer Seite zur Suchintention der Query passt. KI-Systeme bevorzugen Inhalte, deren Format naturgemäß die Frage am besten beantwortet. Das ist oft ein Artefakt des Search Rank/Fan-out Rank: Seiten, die im klassischen Ranking gut sind und gleichzeitig das passende Format haben, werden häufiger zitiert:
- Intent = die Absicht des Nutzers (z. B. vergleichen, kaufen, Anleitung suchen)
- Format = die Struktur und Art des Inhalts (Listenartikel, Vergleichstabelle, Schritt-für-Schritt-Guide, Video, etc.)
- Match = wie gut Format und Intent zusammenspielen
Wenn Format und Intent gut übereinstimmen, steigt die Chance, dass KI-Systeme und Suchmaschinen einen Inhalt häufiger zitieren und stärker gewichten.
Typische Muster
| Query-Typ | Bevorzugtes Format |
|---|---|
| „best …“ (z. B. „Bestes Restaurant“) | Listenartikel, Vergleichstabellen semantecseo |
| „how to …“ | Schritt-für-Schritt-Guide semantecseo |
| „what is …“ | Definition + kurzer Erklärungtext |
| „price / cost …“ | Preisliste, Vergleich + Tabelle |
| „review …“ | Testbericht mit Bewertung |
Ranking von Themenclustern
Topic-Cluster-Ranking beschreibt, wie stark eine Website für mehrere verwandte Queries rankt – also nicht nur für eine Hauptanfrage, sondern für ein ganzes Bündel von Varianten, Unterthemen und Fan-out-Fragen. Ein Topic-Cluster besteht aus:
- Pillar Page (zentrale Hauptseite): behandelt ein breites Kernthema umfassend
- Cluster Content (Unterseiten): spezifische Artikel zu Aspekten, Subthemen und Fragen
- Interne Verlinkung: alle Cluster verlinken zur Pillar und oft auch miteinander
Das Ziel: Topical Authority aufbauen – also Expertise für das gesamte Thema zeigen, nicht nur für ein einzelnes Keyword. Ein gutes Topic-Cluster-Ranking erhöht sowohl klassische SEO-Rankings als auch die Chance, in KI-Antworten und generativen Antworten zitiert zu werden.
Antwort möglichst weit oben
Wichtige Inhalte, die sich im oberen Bereich der Seite befinden, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit zitiert. Beim Lesen sämtlicher Studien zu diesem Thema wird sofort deutlich, dass KI-Systeme nicht den gesamten Text auf einer Seite gleich behandeln. Dan Petrovic hat gezeigt, dass Googles Gemini eine strenge Obergrenze für die Anzahl der abgerufenen Inhalte pro URL anwendet und dass Inhalte im oberen Bereich der Seite mit größerer Wahrscheinlichkeit berücksichtigt werden. Auch mehrere andere Studien stützen diese Erkenntnis.
KI-spezifische Struktur
Im Sinne der Idee, dass KI-Systemen typischerweise nicht die gesamte Seite abrufen, sollte man in Betracht ziehen, einzelne Seiten in Abschnitte zu zerlegen. Das bedeutet nicht, dass man Content in „bite-sized pieces“ aufteilen muss; man sollte einfach eine klare Struktur mit Überschriften, Abschnitten, Tabellen usw. bieten. Tatsächlich fanden zahlreiche Studien eine klare Beziehung zwischen diesen Arten von Merkmalen und KI-Zitaten.
Faktische Präzision
Da KI-Zitate verwendet werden, um spezifische Behauptungen in der KI-Antwort selbst zu unterstützen, hilft es offenbar, wenn man das mit spezifischen Fakten spiegelt, auf die die KI verweisen kann. Aussagen wie „Erwachsene brauchen viel Protein“ sind nicht so gut spezifisch zitierbar wie „Experten empfehlen eine tägliche Zufuhr von 0,8g Protein pro Kilogramm Körpergewicht.“
Explizite Formulierung
Konkrete Aussagen statt vager Formulierungen. Zum Beispiel ist die Aussage: „Manche Menschen bevorzugen Magnesiumglycinat, während andere Citrat oder Threonat verwenden.“ deutlich schwächer formuliert als: „Magnesiumglycinat ist die beste Wahl für den Schlaf.“
Quellenangaben verwenden
Fakten werden durch referenzierte Quellen belegt. Mehrere Studien haben gezeigt, dass Fakten mit klar angegebenen Quellen häufiger von KI-Systemen zitiert werden. Das ist nachvollziehbar, da KI-Modelle Antworten und Quellenangaben erzeugen möchten, die sie nachvollziehbar begründen können.
In sich geschlossene Passagen
Wichtige Aussagen können ohne zusätzlichen Kontext für sich stehen. Die Idee von „Self-Contained Passages“ bedeutet einfach, dass man zentrale Fakten oder Punkte vollständig innerhalb eines Satzes oder Textabschnitts ausdrückst.
Sichtbarkeit der Inhalte
Moderne Webseiten können viel Text enthalten, der nicht unmittelbar sichtbar ist – zumindest nicht ohne viel JavaScript oder ohne dass Nutzer Divs und Tabs anklicken müssen. Wir wissen schon lange, dass Google Inhalte offenbar nicht so gut rankt, wenn sie auf der Seite nicht klar sichtbar sind und KI-Systemen scheinen diese Verzerrung ebenfalls zu teilen.
Aktualität
Freshness (Aktualität) ist ein bekannter SEO-Rankingfaktor und mehrere Studien haben eine Korrelation zwischen der Aktualität eines Dokuments und KI-Zitationen gefunden. Wie bei der traditionellen Suche variiert die Aktualität abhängig von der Query. Eine Frage zu einem aktuellen Sportmatch erfordert deutlich aktueller Informationen als eine Frage zur britischen Geschichte.
Markenvertrauen (EEAT)
Wie viel die KI über Ihre Marke/Website weiß und ihr vertraut. Es scheint zunehmend, dass KI-Systemen nach vertrauenswürdigeren Informationsquellen suchen. Bei einer gesundheitsbezogenen Query wird eine KI eher dem Städtischen Krankenhaus vertrauen als einem anonymen Gesundheitsblog. Google funktioniert ebenfalls so, daher gibt es wahrscheinlich Überschneidungen.
Textlänge
Viele Studien haben untersucht, ob längere Texte eher von KI-Systemen zitiert werden. Die meisten kamen zum Ergebnis: längerer Content funktioniert oft besser. Allerdings war das nicht immer klar – die Ergebnisse waren nicht einheitlich. Ein wichtiger Gegenpunkt: Wenn dein Text sehr lang ist, kann die KI manchmal nicht den ganzen Text abrufen, sondern nur Teile. Das kann wieder nachteilig sein.
Kurz gesagt:
- Länger ist oft besser, aber nicht automatisch.
- Es gibt eine Grenze, ab der KI nicht mehr alles liest.
- Wichtiger ist meist die Qualität und klare Struktur als die reine Länge.
Sprache
Die Studien zeigen: KI-Systeme bevorzugen oft Inhalte in derselben Sprache wie die Suchanfrage. Wenn jemand in Frankreich auf Französisch fragt, wird die KI wahrscheinlich französische Quellen nutzen.
Konsistenz der Entitäten
Vereinfacht gesagt bedeutet Entity Consistency, dass man immer dieselben Begriffe für dieselbe Sache verwendet. Wenn man über ein Unternehmen, ein Produkt oder eine Person spricht, sollte man nicht ständig zwischen verschiedenen Bezeichnungen wechseln. Dadurch verstehen sowohl Leser als auch Suchmaschinen leichter, worum oder um wen es geht.
Warum ist das wichtig?
- Texte werden leichter verständlich.
- Suchmaschinen können Zusammenhänge besser erkennen.
- Die Relevanz einer Marke, eines Produkts oder einer Person wird klarer.
Nennen Sie eine Sache möglichst immer beim gleichen Namen, damit keine Missverständnisse entstehen.
Strukturierte Daten (Schema Markup's)
Nahezu jede Studie, die den Zusammenhang zwischen Schema-Markup und KI-Zitierungen untersucht, findet einen positiven Effekt. Dieser Effekt ist meist eher gering, tritt aber bemerkenswert konsistent über verschiedene Studien hinweg auf.
Strukturierte Daten sind zusätzliche Informationen im Quellcode einer Website, die Suchmaschinen und anderen Systemen helfen, Inhalte besser zu verstehen. Beispielsweise kann damit gekennzeichnet werden, dass es sich bei einem Begriff um ein Unternehmen, eine Person, ein Produkt, einen Artikel oder eine Bewertung handelt. Auch wenn KI-Systeme diese Daten möglicherweise nicht direkt für ihr Training verwenden, scheinen Websites mit sauber implementierten strukturierten Daten häufiger als Quelle oder Referenz in KI-generierten Antworten aufzutauchen.
Bekannte Quelle (Known Source)
Manchmal – und tatsächlich ziemlich häufig – zitiert eine KI eine URL einfach deshalb, weil sie diese bereits aus ihren vorhandenen Trainingsdaten kennt.
Dies tritt besonders häufig bei Systemen wie ChatGPT und Perplexity auf. In solchen Fällen kann die KI die übliche Such- oder Verifizierungsphase überspringen und direkt auf ihr vorhandenes Wissen zurückgreifen. Das kann dazu führen, dass sogar URLs oder Webseiten zitiert werden, die inzwischen nicht mehr existieren oder nicht mehr erreichbar sind.
Einfach erklärt:
Wenn eine Website, Marke oder URL bereits während des Trainings einer KI häufig vorkam, „kennt“ die KI diese Quelle bereits. Deshalb kann sie diese in Antworten erwähnen, ohne sie vorher aktuell im Web nachzuschlagen. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, als Quelle genannt zu werden, birgt aber auch das Risiko, dass veraltete oder gelöschte Inhalte weiterhin referenziert werden.
Domain-Autorität (Domain Authority)
Die Domain Authority ist ein SEO-Wert, der abschätzt, wie vertrauenswürdig und einflussreich eine Website ist. Dabei spielen vor allem die Anzahl und Qualität der eingehenden Links (Backlinks) von anderen Websites eine Rolle.
Früher galt oft: Je höher die Domain Authority, desto besser die Chancen auf gute Rankings in Suchmaschinen.
Bei KI-Systemen scheint dieser Zusammenhang jedoch weniger stark zu sein. Websites mit hoher Domain Authority werden zwar tendenziell häufiger als Quelle genannt, der Effekt ist aber deutlich geringer als viele SEO-Experten erwartet hätten. Andere Faktoren wie die Qualität des Inhalts, die thematische Relevanz oder die Bekanntheit einer Quelle scheinen für KI-Zitierungen oft wichtiger zu sein.
LLMs.txt - Dateien
Eine LLMs.txt-Datei ist ein vorgeschlagener Standard, der KI-Systemen zusätzliche Informationen über eine Website bereitstellen soll – ähnlich wie die bekannte robots.txt-Datei für Suchmaschinen.
Die Idee dahinter ist, KI-Modellen mitzuteilen:
- welche Inhalte besonders wichtig sind,
- welche Seiten bevorzugt genutzt werden sollten,
- und wie die Website strukturiert ist.
Bisher gibt es jedoch keine überzeugenden Nachweise dafür, dass das Vorhandensein einer LLMs.txt-Datei dazu führt, dass eine Website häufiger von KI-Systemen als Quelle genannt oder zitiert wird. Daher wird ihr Einfluss auf die Sichtbarkeit in KI-Antworten derzeit als zu wenig erforscht angesehen.
Quellen: Cyrus Shepard, Zyppy Signal, zuletzt abgerufen: 16.06.2026
Ausblick / Fazit
Wer für KI-Antworten optimiert, betreibt klassisches SEO (Stand: Juni 2026).
In einigen Jahren wird man auf 2022 zurückblicken als das Jahr, in dem die weltweite KI-Revolution begann. Die Entscheidung von OpenAI eine Basisversion des Chatbots ChatGPT zur kostenlosen Nutzung freizugeben, wird sich im Nachhinein als Glücksgriff erweisen, denn es machte ChatGPT schlagartig weltberühmt. So ist ChatGPT in gewisser Weise zum Synonym für Künstliche Intelligenz geworden. Aus marketingtechnischer Sicht war das ein genialer Schachzug. (Quelle: OpenAI)
Praktische Tipps liefert außerdem Google’s erster offizieller Leitfaden zur KI-Suche. Wenn Sie Fragen zum Thema „WEB-News: Top 23 KI-Ranking Faktoren“ haben oder Unterstützung bei der Optimierung Ihrer Webseite brauchen, kontaktieren Sie uns telefonisch unter 0341 – 248 667 27 oder per Mail an info@agentur-fuer-digitale-medien.de. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!
