In wenigen Tagen zur Google-Definition: Unser Selbstversuch mit zwei Begriffen

Wer bei Google fragt „Was ist ein Meat Proxy?”, bekommt seit ein paar Tagen eine KI-Antwort, die mit einem Satz von uns beginnt. Bei „Was bedeutet Single Point of Work?” ist es genauso. Den Meat Proxy haben wir an einem Donnerstag veröffentlicht, den Single Point of Work am Freitag. Nachgeschaut habe ich am Montag, da waren beide schon drin. Wann genau sie in der KI-Übersicht aufgetaucht sind, weiß ich nicht. Vielleicht war es noch früher.

Ein Detail ist dabei interessant. Beim Meat Proxy habe ich Google über die Search Console gebeten, die Seite zu indexieren. Beim Single Point of Work habe ich das nicht getan. Beide waren trotzdem gleich schnell da.

Das war kein Zufall, sondern ein Selbstversuch. Wir reden in Keynotes und Schulungen viel darüber, wie sich Sichtbarkeit verändert, seit KI-Systeme Antworten schreiben, statt Links aufzulisten. Wir wollten wissen, ob das, was wir erzählen, auch funktioniert. Dafür mussten wir den Weg selbst gehen.

GEO wirkt auf viele wie eine Tür mit sieben Siegeln. Manchmal öffnet sie sich leichter, wenn man die Dinge einfach ausprobiert. Darum ist das hier auch kein GEO-Guide, sondern ein Einblick in meine Praxis.

Was Google aus unseren Beiträgen gemacht hat

Beim Meat Proxy übernimmt die KI-Übersicht unsere Definition fast wörtlich, samt der Übersetzung „Stellvertreter aus Fleisch”. Sie nennt auch Niklas Gruhn als denjenigen, der den Begriff bekannt gemacht hat, mit uns als Quelle. Für die übrigen Punkte zieht Google andere Seiten heran, vor allem dontbeameatproxy.com und zwei YouTube-Videos. Wir sind also nicht die einzige Quelle, aber die, mit der die Antwort beginnt.

Beim Single Point of Work ist es noch deutlicher. Fast jeder Satz der Antwort verweist auf marketing-ki.de. Google übernimmt sogar unser Beispiel mit den vier Programmen und der Tabelle, die früher nötig waren. Eine Sache ergänzt Google selbst: die Abgrenzung zum Single Point of Contact und zum Single Point of Failure, mit Wikipedia und einem Fachportal als Quelle.

Neue Begriffe sind eine offene Tür

Der wichtigste Grund für das Tempo ist banal. Für beide Begriffe gab es auf Deutsch noch keine Konkurrenz. Den Single Point of Work haben wir selbst geprägt. Den Meat Proxy gab es auf Englisch, aber noch kaum auf Deutsch.

Wenn ein KI-System eine Frage beantworten soll und es dazu nur eine gute deutschsprachige Quelle findet, nimmt es diese Quelle. Bei „KI im Marketing” wäre uns das nicht gelungen. Da konkurrieren Hunderte Seiten, und Google hat genug Auswahl.

Das ist die eine Lehre aus dem Versuch: Wer in KI-Antworten auftauchen will, sollte nicht nur um umkämpfte Begriffe kämpfen. Die Chance liegt bei Begriffen, die gerade entstehen, oder bei solchen, die du selbst prägst, weil du etwas beschreibst, wofür es noch kein Wort gab.

So sind die beiden Beiträge aufgebaut

Die zweite Lehre betrifft den Aufbau. Beide Beiträge folgen denselben Regeln, und keine davon ist ein Trick.

Die Frage steht als Überschrift. „Was ist ein Meat Proxy?” und „Was ist ein Single Point of Work?” sind die ersten Zwischenüberschriften. So fragen Menschen, und so fragen sie auch Google und ChatGPT.

Die Antwort steht im nächsten Satz. Direkt unter der Frage steht ein Satz, der allein funktioniert: „Ein Meat Proxy ist ein Mensch, der …”. Kein Anlauf, keine Vorgeschichte. Diesen Satz kann ein KI-System herauslösen, ohne dass er seinen Sinn verliert. Genau das ist passiert.

Ganz oben steht eine Kurzfassung. Jeder Beitrag beginnt mit „Das Wichtigste in Kürze”, drei bis vier Sätzen, die die Kernfrage beantworten.

Der Urheber wird genannt. Beim Meat Proxy steht klar, dass Niklas Gruhn den Begriff bekannt gemacht hat. Google hat das übernommen. Wer sauber zitiert, wird offenbar auch sauber zitiert.

Es gibt konkrete Beispiele. „Früher waren das vier Programme, eine Tabelle und eine halbe Stunde.” Solche Sätze sind greifbarer als jede Abstraktion, und Google hat genau diesen übernommen.

Dazu kommt die technische Basis: strukturierte Daten, eine saubere Seitenstruktur, Dateien, die KI-Systemen den Inhalt der Website erklären. Wie wir das beim Relaunch gebaut haben, hat Kathi im Beitrag zu SEO und GEO beim Website-Relaunch beschrieben. Die Grundlagen stehen in ihrem Beitrag Von SEO zu GEO.

Sichtbarkeit heißt jetzt: Teil der Antwort sein

Bei der klassischen Suche ging es um einen Platz in einer Liste. Wer oben stand, bekam den Klick. Bei einer KI-Übersicht gibt es keine Liste mehr, sondern eine Antwort. Du bist entweder darin zitiert oder nicht vorhanden.

Das verändert, was einen guten Beitrag ausmacht. Die Forschung dazu ist noch jung. Ein Team um Pranjal Aggarwal von der Princeton University hat 2023 untersucht, wie sich Inhalte für solche Antwortmaschinen optimieren lassen, und kam auf bis zu 40 Prozent mehr Sichtbarkeit, je nach Themenfeld sehr unterschiedlich. Unser Versuch ist dagegen klein: zwei Begriffe, ein paar Tage. Er zeigt aber, wie schnell das gehen kann, wenn die Voraussetzungen stimmen.

Die Kehrseite: Ein paar Tage reichen

Bei aller Freude über die Screenshots: Das Ergebnis sollte dich auch nachdenklich machen.

Ein Blogbeitrag, der wenige Tage alt ist, liefert die Definition, die Google jedem anzeigt, der danach fragt. Niemand hat ihn geprüft. Google hat ihn genommen, weil es nichts anderes gab. Wir haben uns Mühe gegeben, sauber zu arbeiten. Das muss aber nicht jeder tun, der einen Begriff besetzen will.

Für dich als Leserin oder Leser von KI-Antworten heißt das: Je neuer ein Begriff, desto dünner ist die Datenlage dahinter. Eine flüssig formulierte KI-Übersicht sieht immer gleich vertrauenswürdig aus, ob sie auf zwanzig Fachquellen beruht oder auf einem einzigen Blog. Schau auf die Quellen, bevor du die Antwort weitergibst. Sonst wirst du selbst zum Meat Proxy, nur eben für Google.

Und für dich als Absender heißt es: Wer Begriffe prägt, übernimmt Verantwortung für das, was danach in KI-Antworten steht. Ein erfundener Begriff ohne Substanz wäre genauso schnell in der KI-Übersicht gelandet. Das wäre dann AI Slop mit Quellenangabe.

Der Versuch läuft weiter

Ein paar Tage sind keine Studie. Und ein Teil des Ergebnisses ist auch noch gar nicht da: ChatGPT und Perplexity haben unsere Beiträge bisher nicht berücksichtigt.

Das überrascht mich nicht. KI-Systeme haben zwei Arten von Gedächtnis. Das Langzeitgedächtnis sind die Trainingsdaten. Was dort drinsteckt, ist im Modell repräsentiert, mit allen Vor- und Nachteilen: Es ist immer verfügbar, aber es ist so alt wie das Training, und neue Begriffe kommen erst mit dem nächsten Modell hinein. Das Kurzzeitgedächtnis ist alles, was ein System für die konkrete Antwort nachschlägt: die Websuche, hochgeladene Dateien, angeschlossene Tools. Diesen Gedanken habe ich in einem Beitrag für das Magazin von GATE-Germany mitgestaltet, Kathi hat ihn in Von SEO zu GEO zusammengefasst.

Googles KI-Übersicht greift aufs Kurzzeitgedächtnis zu, und zwar auf Googles eigenen, sehr schnellen Suchindex. Deshalb ging es dort in wenigen Tagen. ChatGPT und Perplexity suchen über andere Indizes, die neue Seiten offenbar langsamer aufnehmen. Ins Langzeitgedächtnis eines Modells schaffen es unsere Begriffe frühestens mit der nächsten Trainingsrunde. Das kann Monate dauern.

Wir beobachten deshalb weiter und tragen die Ergebnisse hier nach.

• Wann tauchen wir bei ChatGPT, Perplexity und Gemini auf?
• Hält die Platzierung bei Google, wenn größere Seiten über die Begriffe schreiben?
• Bringt das Zitat in der KI-Übersicht überhaupt Besucher auf die Website, oder bleibt es bei der Nennung?

Praxis: Prüf, ob du einen eigenen Begriff hast

Du brauchst dafür keinen Relaunch. Du brauchst einen Begriff und einen guten Satz.

1. Such nach dem Wort, das dir fehlt. Was beschreibst du in Gesprächen mit Kundschaft immer wieder umständlich, weil es dafür kein Wort gibt? Oder welcher Begriff taucht gerade auf Englisch auf und hat auf Deutsch noch keine gute Quelle?
2. Prüf, ob er etwas Neues beschreibt. Wenn dein Begriff nur ein neues Etikett für etwas Bekanntes ist, lass ihn liegen.
3. Schreib den einen Satz. „Ein … ist …”. Er muss allein stehen können, ohne den Absatz davor.
4. Bau den Beitrag um die Frage. Die Frage als Überschrift, die Antwort direkt darunter, dann Beispiele, dann Einordnung.
5. Prüf nach einer Woche. Stell die Frage bei Google, ChatGPT und Perplexity. Notier, wer zitiert wird.

Wir schauen in ein paar Wochen wieder nach und tragen hier ein, was sich getan hat. Wenn du es mit einem eigenen Begriff ausprobierst, mach es genauso: Schreib auf, was du findest. Ein Selbstversuch wird erst mit dem zweiten Blick etwas wert.