Es gibt keinen einzigen öffentlichen Algorithmus, der genau erklärt, wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini auswählen, welche Quellen sie zitieren — aber die beobachtbaren Muster sind über die Systeme hinweg konsistent.
1. Direkte Antwort, keine Einleitung
Seiten, die die implizite Frage in den ersten 100-150 Zeichen beantworten, werden leichter extrahiert als solche mit einer langen Einleitung vor dem eigentlichen Punkt. Ein LLM (wie ein eiliger Leser) möchte nicht erst "graben" müssen.
2. Strukturierte Daten als Vertrauens-Abkürzung
Ein Organization- oder FAQPage-Block in JSON-LD "überzeugt" ein LLM nicht von selbst, verringert aber die Mehrdeutigkeit: offizieller Name, Website, Entitätstyp werden zu gesicherten Fakten statt aus dem Text abgeleiteten Vermutungen.
3. Konsistenz über die Seiten hinweg (Entity Consistency)
Wenn sich Markenname, Adresse oder Beschreibung von Seite zu Seite leicht unterscheiden, fällt es einem System schwer zu erkennen, dass es sich um dieselbe Entität handelt — und im Zweifel zitiert es die weniger mehrdeutige Quelle, auch wenn sie weniger vollständig ist.
4. Technische Zugänglichkeit zuerst
Nichts davon zählt, wenn der Bot des Systems die Website nicht einmal lesen kann: eine robots.txt, die GPTBot oder ClaudeBot blockiert, schließt die Website vom Wettbewerb aus, bevor er überhaupt beginnt.
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