Die Princeton-Dividende ist langweilig

Das nützlichste Forschungsergebnis zur KI-Sichtbarkeit wurde im August 2024 auf einer Data-Mining-Konferenz in Barcelona vorgestellt, und kaum jemand, der KI-Sichtbarkeit verkauft, spricht darüber. Nicht, weil es obskur wäre. Es ist peer-reviewt, frei zugänglich und auf zehntausend Suchanfragen gebaut. Es bleibt unerwähnt, weil es dem Mysterium schadet, und das Mysterium ist das, was ein Großteil dieser Branche verkauft. Was die Studie tatsächlich fand, ist eine Spezifikation. Und die Spezifikation ist langweilig.

Dies ist ein Forschungsbriefing über eine einzelne Studie: GEO: Generative Engine Optimization von Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan und Deshpande (eine Zusammenarbeit unter anderem des IIT Delhi und Princeton), vorgestellt auf der KDD 2024. Nach unserem Kenntnisstand ist sie bis heute die einzige peer-reviewte, groß angelegte, kontrollierte Messung dessen, was die Sichtbarkeit einer Quelle in KI-generierten Antworten tatsächlich bewegt. Eine einzige Studie ist ein dünnes Fundament für eine ganze Branche. Sie ist zugleich das beste Fundament, das irgendjemand hat, und Ehrlichkeit beginnt damit, beides auszusprechen.

Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan & Deshpande, „GEO: Generative Engine Optimization", KDD 2024, Barcelona (arXiv:2311.09735).

Abschnitt EinsZehntausend Anfragen, fünf Konkurrenten, eine Antwort

Das Experiment ist sauber genug für einen Absatz. Die Forscher bauten einen Benchmark, GEO-bench: 10.000 Suchanfragen, gezogen aus neun Quelldatensätzen über zahlreiche Themenfelder hinweg, von Alltagsfragen bis zu Spezialistenthemen. Für jede Anfrage nahmen sie die fünf besten Google-Ergebnisse als konkurrierende Quellen und ließen eine generative Engine (ein KI-System, das Quellen liest und eine belegte Antwort verfasst) ihre Antwort schreiben. Fünf Quellen gehen hinein. Eine Antwort kommt heraus. Jeder Satz dieser Antwort stützt sich auf jemanden.

Dann der Eingriff: Man nehme eine der fünf Quellen, schreibe sie mit genau einer Taktik um (Zitate hinzufügen, Statistiken hinzufügen, Quellenangaben ergänzen, die Prosa glätten, Keywords hineinstopfen), lasse alles andere unangetastet und wiederhole den Lauf. Gemessen wird, wie viel der Antwort nun der umgeschriebenen Quelle zugeschrieben wird. Die Hauptmetrik der Studie, der Position-Adjusted Word Count, zählt die Wörter, die die Engine dir zuschreibt, gewichtet danach, wie früh in der Antwort sie erscheinen. Eine zweite Metrik, die Subjective Impression, bewertet, wie prominent und positiv die Quelle wirkt. Neun Taktiken, einzeln getestet, gegen dieselbe unveränderte Basislinie.

Die Kernaussage des Abstracts ist schlicht formuliert: „GEO can boost visibility by up to 40% in generative engine responses". Auf Deutsch: GEO kann die Sichtbarkeit in generativen Antworten um bis zu 40 Prozent steigern. Interessant ist, welche Taktiken diese Zahl getragen haben. Und welche auf die Nase fiel.

Aggarwal et al., KDD 2024, Abstract und Benchmark-Abschnitt (arXiv:2311.09735).

Abschnitt ZweiDie langweiligen Gewinner

Geordnet nach dem Zuwachs an zugeschriebener Sichtbarkeit gegenüber der unveränderten Basislinie, auf dem kontrollierten Benchmark der Studie: Das Hinzufügen von Zitaten hob die positionsgewichtete zugeschriebene Sichtbarkeit um 42,6 Prozent (und den subjektiven Eindruck um 28,0 Prozent), die stärkste Einzeltaktik der Studie. Statistiken hoben sie um 32,8 Prozent (22,8 Prozent beim Eindruck). Flüssigere Prosa, also den Text schlicht leichter lesbar zu machen, brachte 28,7 Prozent. Quellenangaben brachten 27,7 Prozent. Weiter unten: Fachbegriffe +18,5 Prozent, leicht verständliche Formulierung +13,8 Prozent, ein autoritativer Ton +11,8 Prozent bei der Zuschreibung (allerdings beachtliche +18,7 Prozent beim Eindruck), eigenwillige Wortwahl magere +6,2 Prozent.

Aggarwal et al., KDD 2024, Ergebnisse pro Strategie, PAWC und Subjective Impression vs. Basislinie (arXiv:2311.09735).

Die beste Taktik im Zeitalter der Maschinenantworten ist der älteste Handgriff des Journalismus: Zitiere jemanden, und sag, wer es gesagt hat.

Betrachte die vier Spitzenreiter als Gruppe. Zitate. Statistiken. Flüssige Prosa. Benannte Quellen. Das ist kein Growth-Hack. Das ist der Bewertungsbogen eines soliden Journalismus-Seminars, wiederentdeckt von einem Benchmark. Gewonnen haben die unmodischen Handgriffe: Belege, benannte Quellen, überprüfbare Zahlen. Der Abstand war nicht subtil.

Abschnitt DreiDie Taktik, die ins Negative fiel

Eine Taktik der Studie blieb nicht bloß hinter dem Feld zurück. Keyword-Stuffing (den Text mit immer mehr Nennungen der Suchbegriffe zu beladen, der Reflex, den zwei Jahrzehnte Suchmaschinenoptimierung einer ganzen Generation von Website-Betreibern antrainiert haben) senkte die zugeschriebene Sichtbarkeit um 8,7 Prozent, unter die unveränderte Basislinie. Bei der Eindrucksmetrik erreichte es +4,7 Prozent, der schwächste Wert der Studie. Der Handgriff, der Seiten einst eine Rangliste hinaufzog, stieß die Maschine, die Antworten schreibt, aktiv ab.

Aggarwal et al., KDD 2024, Keyword-Stuffing-Ergebnis: −8,7 % PAWC vs. Basislinie, +4,7 % SI (arXiv:2311.09735).

Keyword-Stuffing hat nicht bloß unterdurchschnittlich abgeschnitten. Es fiel unter das Niveau von gar nichts tun.

Die Studie testete auch Kombinationen, und der Befund verschärft den Punkt. In den Worten der Autoren: „the best combination (Fluency Optimization and Statistics Addition) outperform[s] any single GEO strategy by more than 5.5%". Auf Deutsch: Die beste Kombination, flüssige Prosa plus Statistiken, schlägt jede Einzelstrategie um mehr als 5,5 Prozent. Lesbarer Text, der überprüfbare Zahlen trägt, schlug jede einzelne Taktik, einschließlich des Zitate-Champions. Die Handgriffe stapeln sich, und sie stapeln sich in Richtung Substanz.

Abschnitt VierDas Kleingedruckte lesen

Nun der Teil, den ein Forschungsbriefing dir schuldet. Diese Zahlen stammen aus einem kontrollierten Benchmark, nicht aus dem offenen Markt. Jede Anfrage hatte exakt fünf konkurrierende Quellen, und Sichtbarkeit ist dort ein Nullsummenspiel: Gewinnt die umgeschriebene Quelle zugeschriebene Wörter, müssen die anderen vier sie verlieren. Im offenen Web besteht deine Konkurrenz nicht aus vier Dokumenten; relative Zugewinne in einer Fünf-Quellen-Arena können größer aussehen, als was ein einzelnes Unternehmen draußen messen würde. Die Studie lief auf den Engines und dem Web von 2023 und 2024, und generative Engines wurden seitdem mehrfach umgebaut. Und ein Zuwachs an zugeschriebener Sichtbarkeit ist keine Umsatzzeile: Gemessen wird, wie viel der Antwort dich zitiert, nicht, was dieses Zitat wert ist.

Nichts davon schwächt die Studie. Es definiert, was sie ist: der eine peer-reviewte Datenpunkt in einem Feld, das ansonsten mit Anbieter-Foliensätzen und Bauchgefühl arbeitet. Eine Studie, keine Garantie, und trotzdem das einzige Playbook mit einem Methodenteil.

Abschnitt FünfDie Dividende: eine Spezifikation, kein Mysterium

Hier ist, was die Studie auszahlt, und warum wir es eine Dividende nennen. KI-Sichtbarkeit, wie sie verkauft wird, ist ein Mysterium: undurchsichtige Modelle, geheime Rankings, ein Berater zwischen dir und der Maschine. KI-Sichtbarkeit, wie sie gemessen wurde, ist eine Inhaltsspezifikation. Gib der Maschine zitierbares, zuschreibbares Material. Zitiere echte Menschen mit Namen. Nenne Zahlen mit Einheit und Herkunft. Belege, was du behauptest. Schreibe Prosa, über die ein Parser nicht stolpert. Hör auf, der Maschine deine Keywords entgegenzuwiederholen. Das ist das gesamte peer-reviewte Playbook, und jeder Punkt darauf lässt sich durch das Lesen der eigenen Seite überprüfen.

Eine wiederholbare Spezifikation ist mehr wert als ein Geheimnis, weil eine Spezifikation sich verzinst. Sie lässt sich auf jede Seite anwenden, die du veröffentlichst, im Review prüfen, einer Texterin oder einem Agenten an einem Nachmittag beibringen. Das Mysterium dagegen verlängert sich monatlich und stellt entsprechend in Rechnung.

In die Antwort einer Maschine kann man sich nicht hineintricksen. Man kann nur das am leichtesten Zitierbare im Raum werden.

Und eine Anmerkung, die dir vielleicht schon aufgefallen ist: Dieser Artikel ist nach der Spezifikation geschrieben, die er beschreibt. Wörtliche Zitate aus der Studie, mit Zuschreibung. Verifizierte Statistiken, jede mit ihrem Messrahmen und ihrem Vorbehalt. Eine benannte Quelle mit funktionierendem Link. Flüssige, maschinenlesbare Prosa. Kein Keyword wurde bei der Erstellung dieses Briefings gestopft. Wir veröffentlichen so nicht als Geste, sondern weil wir unser eigener erster Kunde sind. Jede Methode, die wir beschreiben, läuft auf unseren eigenen Seiten, bevor sie irgendjemandem angeboten wird.

Zum SchlussLangweilig ist eine Strategie

Alles, was wir veröffentlichen, verdichtet sich zu einer Behauptung: Maschinen können nur auf das reagieren, was sie klar lesen können. Das gilt für die Maschinen, die außerhalb deines Unternehmens die Fragen deiner Kunden beantworten, und inzwischen für die Agenten, die im Inneren die Arbeit tun. Die Princeton-Studie ist der sauberste Beleg für die äußere Hälfte. Die Engine belohnte nicht die lauteste Quelle und nicht die optimierteste. Sie belohnte die Quelle, die lesbar ankam: zitiert, belegt, beziffert, parsebar. Sichtbarkeit ging an das, was am leichtesten zu überprüfen war.

Das ist eine gute Nachricht für kleine Unternehmen, wenn sie danach handeln. Die Gewinnerzüge kosten kein Budget, kein Werkzeug und keinen Berater, nur die Disziplin, belegefirst zu schreiben; die meisten Wettbewerber werden genau das auslassen, weil es langweilig ist. Wenn du wissen möchtest, wie sichtbar deine eigenen Seiten für die Maschinen sind, die inzwischen für dich antworten: Messen kannst du das unter /de/signal-index/, oder schreib uns unter /de/kontakt/.