KI-Suchglossar — GEO, Reddit und die Begriffe, die wirklich zählen

Abruf eines Absatzes statt einer Seite. Die Einheit der KI-Sichtbarkeit ist oft der Chunk.

Adaptives Abrufen bedeutet, dass das System in Echtzeit entscheidet, ob etwas nachgeschlagen werden soll und wie intensiv, anstatt immer oder nie zu suchen.

AXO bedeutet, eine Website für KI-Agenten nutzbar zu machen, die klicken, Formulare ausfüllen und Aufgaben erledigen – nicht nur für menschliche Leser und klassische Crawler.

AP2 ist Googles vorgeschlagener Weg, wie Agenten mit signierten Mandaten bezahlen – was der Agent kaufen darf und wessen Namen er handelt.

A2A ist eine offene Idee, damit Agenten verschiedener Anbieter einander erkennen und Aufgaben übergeben können.

ACP ist das OpenAI/Stripe-Experiment für delegiertes Checkout in Chat-Oberflächen.

Agentische Suche bedeutet, dass Software plant, durchsucht, klickt und vergleicht, anstatt in einem einzigen Schritt zu antworten.

Agentische Workflows sind mehrstufige Schleifen: planen, Werkzeug nutzen, beobachten, wiederholen. Suche ist nur eines von vielen Werkzeugen.

Agentischer Handel ist Einkaufen durch Software: finden, vergleichen, kaufen, mit einem Menschen im Prozess – oder auch nicht.

Agentisches SEO bedeutet in der Regel, Agenten einzusetzen, um SEO/GEO-Workflows zu steuern – Recherche, Entwürfe, Monitoring – und nicht die Optimierung für Agenten.

AGENTS.md ist eine Datei im Repository oder auf der Website, die Coding- oder Browsing-Agenten erklärt, wie sie mit einem Projekt arbeiten sollen: Befehle, Konventionen, Stolperfallen.

Anzahl der Male, wie oft ein AI Overview für Suchanfragen angezeigt wurde, die Sie interessieren. Keine Klicks. Keine Zitate von Ihnen.

Reddex Influence Plan-Elemente: ein nächster Schritt mit Kanal und Grund, kein generisches „auf Social Media engagieren“.

Änderungen an Ranking oder Retrieval, die Google und, mit Verzögerung, das, was Modelle zitieren, bewegen.

Googles altes Format für schnelle Seiten. Es ist kein KI-Ranking-Booster. Core Web Vitals und echtes HTML sind jetzt wichtiger.

Unterscheidende Phrasen, die Sie besitzen – benannte Metriken, Frameworks, Produktkürzel –, die mit Ihnen reisen, wenn ein Modell zusammenfasst.

AEO bedeutet, Inhalte so zu strukturieren, dass eine Antwort-Engine eine saubere Antwort extrahieren kann – Featured Snippets, Voice und jetzt auch Chat-Oberflächen, die die Liste der blauen Links überspringen.

Das Labor hinter Claude, konstitutioneller KI und MCP. Ihr Crawler und ihre Produkte sind eine GEO-Oberfläche, nicht nur ein Wettbewerber für OpenAI.

Eine Antwort-Engine antwortet mit einer synthetisierten Antwort. Perplexity ist das klare Beispiel. Google ist ein Hybrid. ChatGPT ist eine Chat-App, die Suchen gelernt hat.

Seiten, die mit einer direkten Antwort beginnen, dann Beweise liefern. Gebaut für Snippets, Overviews und Chat-Extraktion.

Wo Ihre Marke innerhalb einer KI-Antwort steht: zuerst genannt, in einer Liste begraben oder als Warnbeispiel verwendet.

On-Device- und Private Cloud Compute-Assistenten im Ökosystem von Apple. Entdeckung hier ist app- und OS-geformt, keine öffentliche SERP.

Eine Prüfung, welche Domains und URLs Modelle tatsächlich für Ihre Prompts als Fußnoten angeben.

Ob eine benannte Person als glaubwürdige Quelle behandelt wird. Modelle erkennen dies an Bylines, Profilen und wer sie sonst noch zitiert.

Links von anderen Websites. Immer noch nützlich für Entdeckung und Google. Für KI-Zitationen sind Entität und Dritt-Konsens oft wichtiger als die reine Linkanzahl.

Googles Sprachmodell von ca. 2018 für das Suchverständnis. Historische Schicht unter modernem NLP, nicht etwas, für das man 2026 „optimiert“.

Abrechnung von KI-Bots pro Anfrage (Ideen zu HTTP 402). Ein Experiment von Publishern. Die meisten Marken wollen weiterhin kostenlos gecrawlt werden.

Kompression, Dimensionen, Alt-Text. Für KI sind Alt-Texte und Bildunterschriften der Text, den ein multimodales Modell zitieren kann, wenn die Pixel für einen Text-Crawler undurchsichtig sind.

Bilder in Lens, Bildsuche und multimodalem Chat auffindbar machen.

Microsofts Web-Index. Er hat verschiedene ChatGPT-Suchsetups gespeist und ist immer noch relevant für Copilot.

Eine klassische lexikale Ranking-Funktion. Wird immer noch als erste Stufe des Retrievals vor ausgefeilten Embeddings verwendet.

Anteil der Sitzungen, die nach einer Seite enden. Ein schlampiger Qualitätsproxy. KI-Suche macht es als KPI schlimmer, da viele Besuche nur Antwort-Checks sind.

Das Modell wird aufgefordert, Schritt für Schritt zu reasonen. In vielen Reasoning-Modellen heute integriert. Nutzer sehen nicht alles davon.

ChatGPT ist der Verbraucher-Assistent von OpenAI. Für GEO ist es sowohl ein Gedächtnis des Webs als auch, mit Search, ein Live-Abrufprodukt.

Die browserähnliche Agenten-Oberfläche von OpenAI, mit der ChatGPT Seiten lesen und mehrstufige Web-Aufgaben ausführen kann.

ChatGPT Search ist die Live-Webrecherche von OpenAI innerhalb von ChatGPT. Es ist etwas anderes als „was GPT über Sie weiß“.

GEO mit Fokus auf ChatGPT: Memory plus Search. Geben Sie nicht vor, andere Engines existierten nicht, aber dies ist der Screenshot, den alle senden.

Schema für Faktenchecks. Hilft einigen Systemen, einen geprüften Claim zu finden. Nischig, aber mächtig bei Gerüchten.

Claude ist der Assistent von Anthropic: langer Kontext, vorsichtiger Ton, MCP-Tooling und ein Crawler (ClaudeBot), den Sie in den Logs sehen werden.

Modelle, die GUIs bedienen: klicken, tippen, Screenshot. Ihr CSS ist jetzt eine API, ob Sie es mögen oder nicht.

Ein Content Agent ist der GEO-Entwurfszyklus von Reddex: Er analysiert Zitationslücken und Reddit-Threads und schreibt dann eine Seite, die darauf ausgelegt ist, zitiert zu werden – mit Schema, Quellen und der tatsächlichen Frage, die Menschen stellen.

Aufbrechen von Ideen in wiederverwendbare faktische Einheiten, die allein abgerufen werden können: eine Definition, eine Zahl, ein Limit, ein Datum.

Vertrauen auf der Ebene des einzelnen Beitrags, nicht der Domain. Ein großartiger Artikel auf einer kleinen Seite kann in der KI-Rückholung einen schwachen Post auf einer großen Seite schlagen.

Chunking bedeutet, Abschnitte zu schreiben, die noch Sinn ergeben, wenn ein Abrufsystem 100–300 Wörter übernimmt und den Rest der Seite ignoriert.

Die veröffentlichte Menge verwandter Seiten, die zusammen sagen: „Wir decken dieses Thema ab.“ Modelle bemerken Abdeckung mehr als einen einzelnen Post.

Planung von Seiten als Cluster um einen Pillar. Hilft Google und gibt Retrievers mehr als eine Tür.

Wie recently eine Seite substantiell aktualisiert wurde. Retrievers mögen Daten. Falsche Daten sind ein schneller Weg, Vertrauen zu verbrennen.

Finden von Fragen, für die sie ranken oder zitiert werden, für die Sie es nicht tun. Für GEO stammt die Gap-Liste aus Prompt-Tracking und Zitat-URLs, nicht nur aus Ahrefs.

Ändern der Seite pro Besucher. In Ordnung für Apps. Riskant, wenn der Crawler eine andere, leere oder Lock-Seite sieht.

Die unordentliche Menge an Hinweisen, die Engines verwenden, um zu entscheiden, ob eine Seite ranken oder zitiert werden sollte: Originalität, Evidenz, UX, Reputation.

Vorgeschlagene robots.txt-artige Direktiven für die Nutzung von gecrawlten Inhalten: Suche vs. KI-Eingabe vs. Training.

Ranglisten und Nützlichkeit verblassen, da Fakten altern und Wettbewerber veröffentlichen. Zitatverfall ist der KI-Zwilling.

Die Auswahl dessen, was in das Kontextfenster eines Modells aufgenommen wird: Dokumente, Tools, Speicher. Eine Produktkompetenz, kein Trick für Meta-Beschreibungen.

Verbesserung der Website, damit Besucher konvertieren. Besucher, die über KI verlinkt werden, konvertieren möglicherweise anders – teils mit höherer Intention, teils mit weniger Seitenaufrufen.

LCP, INP, CLS – Googles Metriken für Geschwindigkeit und Stabilität. Langsame Seiten nerven auch Crawler und Agenten.

Wie viel ein Bot bereit ist abzurufen. KI-Bots können gieriger oder wählerischer sein als Googlebot. Facettierte URLs verschwenden weiterhin die Zeit aller.

Entdecken, abrufen, speichern. Google macht das. KI-Labore machen es mit anderen Bots und Regeln. Sie brauchen beides, wenn Sie beide Kanäle wollen.

Wie personenbezogene Daten in Training, Logs und Plugins verwendet werden. Vertrauensfrage für Käufer; Compliance-Frage für Sie.

Ein Modus, in dem der Assistent eine lange, mehrstufige Untersuchung durchführt und einen quellengestützten Bericht zurückgibt.

Intensive Abrufung: viele Teilabfragen und Neusortierungen. Ähnliche Idee wie Deep Research, andere Produktbezeichnungen.

Ein chinesisches Labor, bekannt für starke, halb offene Modelle zu niedrigeren Kosten. Eine echte Engine in einigen Märkten und im Mix von Reddex.

Schema.org-Typ für Glossar-Definitionen. Dieses Reddex-Glossar nutzt es, damit Agenten einen Begriff ohne das Drumherum übernehmen können.

Ein vendor-spezifischer Name dafür, Ihre Entity überall konsistent zu machen, damit KI-Systeme die richtige Organisation empfehlen.

Moz-Score von 1–100. Ein Korrelations-Spielzeug. Kein KI-Ranking-Faktor. Nützlich nur als grobe Intuition zur Site-Größe.

Drittanbieter-Nennungen sind Markenreferenzen auf Websites, die Ihnen nicht gehören. Sie treiben einen großen Anteil der KI-Zitate an.

Erfahrung, Expertise, Autorität, Vertrauenswürdigkeit – Googles Qualitätslinse. KI-Suche übernimmt die Stimmung, auch wenn sie die Rubrik nicht verwendet.

Abruf des Live-Webs jenseits des Cutoffs. So bleiben ChatGPT Search und Perplexity aktuell – wenn sie es denn tun.

Ein Einflussplan ist die Aktionsliste von Reddex: Reddit-, KI-, Such-, Drittanbieter- und Inhaltsaufgaben, priorisiert nach dem, was die Sichtbarkeit tatsächlich bewegen würde.

Vektoren, die Bedeutung repräsentieren. Sie ermöglichen semantische Suche und RAG. Ihre Seite wird zu einem Punkt im Raum.

Moderatoren oder Admins entfernen einen Beitrag; er kann jedoch weiterhin in Caches, Archiven und im Modellgedächtnis existieren. „Es ist gelöscht“ bedeutet nicht „es ist aus der KI verschwunden“.

Entity SEO stellt sicher, dass Maschinen erkennen können, wer Sie sind: ein Name, eine Home-URL, dieselben Fakten überall.

Die eine URL, die die Entity definieren sollte. Meistens die offizielle Website oder ein Abschnitt davon, manchmal eine Wikipedia-Seite, die Sie nicht kontrollieren.

Ob alle öffentlichen Fakten über Sie übereinstimmen. Inkohärente Entities werden zusammengeführt, aufgeteilt oder erfunden.

Wie viele unabhängige Quellen dieselben Fakten über Sie wiederholen. Modelle vertrauen einem Chor.

Wie stark ein System Sie mit einem Thema assoziiert. Hohe Salienz bei „Incident-Response-Tools“, niedrige bei „E-Mail-Marketing“ usw.

Detektoren versuchen zu erraten, ob Text von einem Modell geschrieben wurde. Sie sind unzuverlässig. Sie als Qualitätsmaßstab für GEO zu nutzen, ist ein Fehler.

FAQPage JSON-LD. Nützlich, wenn die FAQs auf der Seite sichtbar sind und tatsächlich gestellt werden. Spam, wenn sie unsichtbare Keyword-Blobs sind.

Googles Position-Null-Auszug. Immer noch ein Trainingsraum für antwortbereites Schreiben und immer noch eine Quelle für einige Overviews.

Einem Modell eine Aufgabe mit einer Handvoll Beispiele im Prompt beibringen. Eine Prompting-Technik, kein Seitentyp.

Die großen Basis-Modelle (GPT, Claude, Gemini, Llama usw.), die von Produkten verpackt werden.

Das Modell ruft Tools und APIs auf, anstatt nur zu sprechen. Agenten sind dies mit einer Schleife.

Eine Geisterzitation liegt vor, wenn eine KI-Antwort Ihre Marke nennt, aber nicht auf Sie verlinkt. Sie bekommen die Nennung, aber nicht den Klick.

GEO ist die Arbeit daran, dass Ihre Marke genannt, zitiert oder verlinkt wird, wenn eine KI-Engine auf eine Frage antwortet – ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Copilot oder Google AI Overviews.

Suche, die eine Antwort schreibt. Oberkategorie für GEO. Siehe [[ai-search|KI-Suche]].

Wieder ein Alias für GEO. KPIs im Vertrag bestätigen, wenn dieser Begriff auftaucht.

Ein strukturierter Blick auf Crawl-Zugriff, Entity-Chaos, Prompt-Einbindung, Zitiierungsquellen und Reddit-Risiko.

Die Scoreboard: Einbindung, Share of Model, Zitiierungsrate, Sentiment, Quellenmix, KI-vermittelte Assists, Reddit-Sichtbarkeit.

AI Mode ist die konversationelle Such-UI von Google: Gemini plus Fan-out, mehr Chat als ein einzelnes Overview-Feld.

AI Overviews sind von Google generierte Zusammenfassungen auf der Ergebnisseite. Sie erscheinen über den Links und kosten Klicks.

Gemini ist die Modellfamilie von Google. Sie treibt AI Overviews, AI Mode und die Gemini-App an – was bedeutet, dass Google SEO und GEO hier kollidieren.

Googles kostenloses Tool für Crawling, Indexierung und Abfragen. Notwendig, aber nicht hinreichend für GEO.

Der Modellfamilienname von OpenAI, heute umgangssprachlich für „einen Chatbot“. Die Architektur ist Transformer; das Produkt ist ChatGPT.

Der Assistent von xAI, gekoppelt an X. Der Ton ist anders; die Quellen können sozialer sein. Verfolgen Sie dies, wenn Ihre Käufer auf X aktiv sind.

Interne Suchanfragen, die das System ausführt, um eine Antwort zu verifizieren oder zu aktualisieren. Sie sehen sie nie. Sie sehen die Zitate.

Anteil der Antworten, die abgerufene Quellen anhängen, im Gegensatz zu reinem Gedächtnis. Engine-Statistik, nützlicher Kontext für die Zitiierungsrate.

Kombination von Keyword- (BM25) und Vektor-Retrieval. Viele RAG-Stacks machen dies. Ihre Substantive und Ihre Bedeutung zählen beide.

Ein Ping-Protokoll, damit teilnehmende Engines geänderte URLs schneller abrufen. Bing-typisch. Kein ChatGPT-Button.

Was Ihre Seite hinzufügt, was nicht bereits auf der SERP oder im Modellgedächtnis war: eine Zahl, eine Methode, ein Gegenbeispiel.

Links innerhalb Ihrer Website. Sie leiten Aufmerksamkeit an Crawler und Menschen weiter. Verwenden Sie Anker in natürlicher Sprache.

Ob ein Bot JS ausführt. Viele KI-Crawler sind dabei schlechter als Googlebot. Wenn der Artikel ohne JS leer ist, sind Sie unsichtbar.

Die bevorzugte URL, wenn Duplikate existieren. KI-Crawler verschwenden auch Budget für Kopien und können die hässliche Version zitieren.

Agenten sind Modelle in einer Schleife, die Werkzeuge nutzen und ein Ziel verfolgen können. Chatbots antworten. Agenten versuchen, Arbeit zu erledigen.

Bibliotheken zum Bau von Agenten, die planen und Werkzeuge aufrufen: LangGraph, Crew, eigene Stacks. Sie bestimmen, wie Ihre APIs aufgerufen werden, nicht wie Google Sie rankt.

Eine KI-API stellt ein Modell für Software bereit. Antworten über die API können sich von der Consumer-Chat-Oberfläche unterscheiden.

Alignment ist der Versuch, Modelle dazu zu bringen, das zu tun, was Menschen beabsichtigen. Es beeinflusst, welche Quellen ein Modell als sicher für Zitate ansieht.

Benchmarks sind Tests für Modellfähigkeiten. Sie sagen Coding und Mathematik besser voraus als, ob Sie für CRM-Software zitiert werden.

Server-Logs, die zeigen, wie GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot und andere Ihre URLs aufrufen.

Besuche, die durch KI-Antworten beeinflusst wurden und als direkter, markenbezogener Suchverkehr oder nicht zugeordnet erscheinen. Der Chat hat keinen Referrer gesendet.

Das Trainieren zusätzlicher Gewichte auf Ihren Daten, damit ein Modell sich spezialisiert verhält. So lernt ChatGPT Ihre Marke nicht vom öffentlichen Web.

Planung von Content, bei dem Zitation von Anfang an eine Designvorgabe ist, nicht nur ein Streusel an Schema am Ende.

Die Nutzung von Modellen zum Verfassen von Texten, Bildern oder Videos. Gut für Geschwindigkeit. Fatal, wenn man Fakten und eine Reddit-konforme Überprüfung übersieht.

Produkte, die mit Sprachmodellen suchen: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Grok und ein langer Schwanz an Wrappern.

Grounding bedeutet, die Antwort an abgerufenen Belegen zu verankern, um Halluzinationen zu reduzieren. Zitate sind der sichtbare Teil.

Eine Halluzination ist eine selbstbewusste Falschaussage: gefälschte URLs, gefälschte Papiere, gefälschte Zitate. GEO-Programme müssen diese protokollieren, nicht nur „Erfolge“.

Wie KI-Systeme Seiten für die spätere Abrufbarkeit speichern. Nicht identisch mit dem Google-Index. Andere Bots, andere Aktualität, andere Müllfilter.

Inferenz bedeutet, das trainierte Modell auszuführen, um eine Antwort zu erzeugen. Jede ChatGPT-Antwort ist Inferenz. Es kostet Geld, weshalb Anbieter cachen und den Abruf überspringen.

Ein Plan für die Veröffentlichung, der davon ausgeht, dass sowohl Modelle als auch Menschen den Inhalt lesen. Beginnt mit Prompts und Reddit, nicht nur mit einer Keyword-Tabelle.

Eine KI-Markenerwähnung liegt vor, wenn Ihr Name (oder Produkt) in einer generierten Antwort erscheint. Sie kann einen Link oder ein positives Adjektiv enthalten oder auch nicht.

KI-Markensicherheit bedeutet, auf Antworten zu achten, die verleumden, Skandale halluzinieren oder Sie mit einem schlechteren Unternehmen ähnlichen Namens verwechseln.

Gesetze wie der EU AI Act, die Transparenz, Urheberrecht und Offenlegung der Trainingsdaten fördern. Sie verändern die Crawler-Politik mehr als Ihre H1-Überschrift.

Bots, die SEO/GEO-Aufgaben recherchieren, entwerfen und überwachen. Nützlich für Diffs und Entwürfe. Gefährlich beim Veröffentlichen.

Marketing-Jargon für [[share-of-model|Share of Model]]. Wenn Sie SOV in einem KI-Meeting erwähnen, definieren Sie den Nenner.

Produktentdeckung und manchmal Checkout innerhalb von Assistenten. Benötigt Feeds, wahrheitsgemäße Preise und Bewertungen, denen das Modell bereits vertraut.

Sicherheitssysteme blockieren nicht erlaubte Inhalte und verweigern manchmal ganze Kategorien. Sie können Ihre Marke bei sensiblen Prompts unterdrücken.

KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie oft, wie fair und wie prominent Modelle Ihre Marke erwähnen, wenn Menschen Fragen zu einer Kategorie stellen.

Die Tatsache, dass Engines unterschiedliche Ansichten haben. Wenige Domains gewinnen überall. Das Berichten eines Durchschnittswerts verdeckt die Arbeit.

Der KI-Sichtbarkeits-Score ist die Zusammenfassung von Reddex, wie oft Sie in getrackten KI-Antworten über verschiedene Engines hinweg erscheinen, mit Sentiment und Trend.

Software, die verfolgt, wie Marken in KI-Antworten erscheinen. Energie eines Ranking-Trackers, neue Oberflächen. Reddex ist eine davon, mit Reddit absichtlich angebunden.

Skalierte, minderwertige maschinelle Texte, die auf Suche oder KI-Retrieval abzielen. Sie verschmutzen Indizes und machen es schwieriger, Ihre originelle Arbeit zu finden.

Die Disziplin, Zitate, Erwähnungen, Sentiment und durch KI vermittelten Traffic über verschiedene Engines hinweg zu messen.

Gesponserte Slots innerhalb von KI-Antworten. Frühstadium, inkonsistent, leicht zu überbezahlen, da die Messung schlechter ist als bei Suchanzeigen.

KI-Suche ist eine Entdeckungsform, die eine synthetisierte Antwort zurückgibt, nicht nur eine Liste von Links. ChatGPT, Perplexity, AI Mode und Overviews gehören alle dazu.

Die Schlussfolgerungen, die Sie aus dem Prompt-Tracking ziehen: Wer besitzt welche Frage, welche URLs sind die Belege, wo das Sentiment schlecht ist.

Ein Web-Index, der für die Abrufbarkeit von Antworten erstellt oder gemietet wird. OpenAI, Google, Perplexity und andere teilen sich nicht denselben Haufen.

Eine Zusammenfassung Ihrer Leistung über verschiedene Engines: Aufnahme, Zitate, Sentiment, Traffic-Unterstützung.

Ein anderer Name für GEO/AI SEO. Wenn ein Vertrag diesen Begriff verwendet, lassen Sie sich die KPIs definieren.

Der Korpus, der verwendet wird, um parametrisches Gedächtnis zu formen. Ihre Marke in diesem Haufen ist der Grund, warum ChatGPT Sie „einfach kennt“ – bis es das nicht mehr tut.

KI-verwiesener Traffic sind Besuche, die von Chat- und Antwort-Produkten stammen. Manche erscheinen als Verweise. Viele zeigen sich als direkter Traffic oder Markensuche.

Bots von Modell-Laboren und Antwort-Engines, die Seiten für Training, Retrieval oder nutzerinitiiertes Lesen abrufen.

Das Beschriften von Anfragen nach Intention, oft mit einem Modell. Nützlich, um Prompts zu gruppieren. Gefährlich, wenn die Labels falsch sind und niemand sie prüft.

Kompakte Modelle für On-Device- oder günstige Inferenz. Sie halluzinieren mehr ohne RAG. Ihre Seiten müssen trotzdem einfach genug sein, um abgerufen zu werden.

Klicks geteilt durch Impressions. Overviews und Chats drücken die CTR, selbst wenn man „rankt“.

Das Datum, nach dem die Gewichte des Modells das Web nicht mehr enthalten. Alles Neuere benötigt Browsing oder RAG.

Ein Knowledge Graph speichert Entitäten und Beziehungen: Dieses Unternehmen ist diese Organisation, gegründet dann, auch bekannt unter diesen Namen. Suche und KI trinken beide aus Graphen.

Plural, weil Google nicht der einzige Graph ist. Produktgraphen, Wikidata, interne Unternehmensgraphen liefern alle Antworten.

Googles Entity-Box. Sie beeinflusst, wie Menschen und einige KI-Produkte Sie beschreiben.

Der Elternbeitrag, die Subreddit-Normen und der Sarkasmus um eine Erwähnung herum. Sentiment ohne Kontext ist der Grund, warum man den CEO um 2 Uhr nachts wegen eines Witzes aufweckt.

Wie viel Text ein Modell auf einmal berücksichtigen kann. Größere Fenster bedeuten längere Threads und mehr eingefügte Dokumente – einschließlich Ihrer Preispdf.

Suche als Dialog mit Nachfragen, nicht als Einzelabfrage. AI Mode und Chat-Apps leben hier.

Ein neuronales Netz, das im großen Maßstab trainiert wurde, um Text vorherzusagen. GPT, Claude, Gemini, Llama sind LLMs. Sie treiben KI-Suche an.

LLMO ist die Arbeit an Inhalten und Entitäten, die es LLMs erleichtert, Sie abzurufen, zu vertrauen und zu zitieren.

Das Bedürfnis hinter der Abfrage. „Beste CRM“ kann „wird mich in einer Demo nicht blamieren“ oder „hat einen kostenlosen Plan“ bedeuten. Fan-out versucht, dies zu erraten.

Dafür sorgen, dass andere Websites auf Sie verlinken. Immer noch nützlich. Für Müll zu zahlen ist immer noch Müll. Für GEO kann auch eine Erwähnung ohne Link wichtig sein.

Metas Modellfamilie mit offenen Gewichten. Sie taucht in Unternehmens-Tools und Meta AI auf. Man trifft sie als Wrapper, nicht als Website.

Strukturierung von Seiten, damit Modelle sie zitieren können: Entitäten, Chunks, Belege, Schema. Alias für LLMO/GEO-Kunst.

Messung der Modellqualität bei Aufgaben. Interne Evaluierungen für Ihren GEO-Klassifizierer sind nützlich. Öffentliche Leaderboards sind nur schwach mit Zitaten korreliert.

Ranking-Tracking für Antworten: Position und Aufnahme über Prompts hinweg. [[prompt-tracking|Prompt-Tracking]] ist der klarere Name.

Content, der die Retrieval-Phase übersteht: eigenständige Abschnitte, Fakten mit Datumsangaben, einheitlich geschriebene Namen, HTML, das ein Bot sehen kann.

Die Fußnoten, die Modelle anzeigen. Die Dichte variiert je nach Produkt stark. Behandeln Sie sie als eine eigene Währung pro Engine.

llms-full.txt ist eine umfangreiche Markdown-Datei mit dem Inhalt einer Website für Modelle, die eine einzige Datei statt eines Crawls wünschen.

llms.txt ist eine Markdown-Datei im Wurzelverzeichnis der Website, die KI-Crawlern mitteilt, was die Website ist und welche Seiten sie zuerst lesen sollen. Es ist kein zweites robots.txt mit rechtlicher Bindung.

NAP-Erwähnungen in Verzeichnissen. Sie helfen weiterhin beim Local Pack und bei einigen „in der Nähe“-Assistenten-Antworten.

Karten, NAP, Bewertungen, lokale Seiten. KI-Assistenten fragen immer noch nach „in der Nähe“. GEO bedeutet hier Bewertungen plus Reddit plus Karten, nicht noch eine Stadt-Landing-Page-Maschine.

Spezifische, volumenärmere Phrasen. Chat-Prompts sind fast immer Long-Tail mit zusätzlichem Kontext.

Die Google-Ergebnisse für Ihren Namen. Sie trainiert Menschen und indirekt auch Modelle darüber, wer Sie sind.

Überwachung von Erwähnungen im Web und in sozialen Medien. KI-Monitoring ist der neue Raum im selben Haus. Reddit ist oft der lauteste Raum.

Die Markennennungsrate ist der Prozentsatz der getrackten Prompts, deren Antworten Ihre Marke mindestens einmal enthalten.

Wie weit und konsistent Sie im Web erscheinen, bevor eine einzelne Zitation stattfindet: Profile, Nachrichten, Dokumente, Reddit, Bewertungen.

Algorithmen, die aus Daten lernen. LLMs sind ein Zweig davon. „Wir nutzen ML“ auf einer Startup-Seite erklärt nichts.

Das Produkt-Feed-Zentrum von Google. Immer noch das Rückgrat für Shopping und für einige KI-Shopping-Antworten, die Googles Katalog nutzen.

Der Assistent von Meta über Facebook, Instagram, WhatsApp, plus Llama im Hintergrund. Eine Entdeckungsfläche, wenn Ihre Käufer in diesen Apps unterwegs sind.

KI über Bing, Windows, Edge und Microsoft 365. Bing-Sichtbarkeit und der Kontext von Arbeitsdokumenten sind beide wichtig.

RAG, Browsing, Verweigerung, Zitate, menschliche Prüfung. Sie mildern bei Ihrem Bot ab. Öffentliche ChatGPT-Versionen mildern bei ihren ab.

Google crawlt primär die mobile Version. Wenn mobile Fakten versteckt, die Desktop anzeigt, verlieren Sie sie – und einige KI-Bots sehen möglicherweise auch die schlechtere Version.

Der offene Standard von Anthropic zum Verbinden von Modellen mit Tools und Daten. Reddex stellt MCP für Agenten bereit, die Sichtbarkeit abfragen, statt HTML zu scrapen.

Das Modell mischt mehrere Quellen zu einer Antwort. Sie könnten im Mix sein, ohne Fußnote, oder mit Fußnote, aber abgeflacht.

Modelle, die Bilder, Audio, Video und nicht nur Text verarbeiten. Screenshots Ihrer UI und YouTube-Bewertungen werden zu Quellen.

Vorbereitung von Medien, damit visuelle und Video-Suche sie nutzen kann: Untertitel, Transkripte, Dateinamen, Schema, nicht nur hübsche Pixel.

Das Feld, in dem Maschinen mit Sprache umgehen. LLMs haben den Großteil des Marketing-Gesprächs aufgesogen. Sie brauchen keinen NLP-Abschnitt auf einer Matratzen-Website.

Suchanfragen in ganzen Sätzen. Standard in Chat. Zunehmend auch Standard bei Google.

Die Nennungsquote misst, wie oft Ihr Markenname im Antworttext erscheint, mit oder ohne Link.

Ein vorgeschlagener Weg, einer Website eine Natural-Language-Oberfläche zu geben, damit Agenten sie abfragen, statt sie zu scrapen.

Googles Begriff für Seiten, die für Menschen gemacht sind. Es beschreibt auch, was zitiert wird: Erfahrung, Details, keine leeren Kalorien.

Modelle mit öffentlichen Gewichten (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek). Sie tauchen in Unternehmens-Chat-Oberflächen auf, die Sie von außen nicht sehen können.

Das Unternehmen hinter ChatGPT, GPT-Modellen und mehreren Crawlern. Ein GEO-Gegenpartei, ob Sie es mögen oder nicht.

OpenAI betreibt mehrere Bots: GPTBot für das Training, OAI-SearchBot für ChatGPT Search und ChatGPT-User für nutzergetriggerte Abrufe.

Abgleich von Seiten mit konversationeller Intention: vergleichen, Fehlerbehebung, „lohnt es sich“, nicht nur Head-Keywords.

Die Praxis, der Satz zu sein, den ein Assistent vorliest. Das ist antwortbereites Content-Material und, für lokale Suchen, Maps.

Vorbereitung auf Agenten, die planen und durchsuchen, nicht nur auf Ein-Schritt-Antworten. Überlappt mit GEO; der Test ist, ob der Agent die Aufgabe auf Ihrer Website abschließen kann.

Inhalte so gestalten, dass sie in mehrstufigen Chats funktionieren: Nachfragen, Einschränkungen, „Was ist mit X“. Gleichbedeutend mit GEO, nur mit mehr Pronomen.

Anpassung von Inhalten und Quellen, damit die generierte Antwort korrekt ist und Sie einschließt. Ein eleganter Alias für GEO plus Markensicherheit.

Taktiken, um Fußnoten zu erhalten: originelle Fakten, klare Entitäten, Crawling-Zugriff und die Seite zu sein, die ohnehin schon zitiert wird.

Ein ungeschickter Ausdruck, der meist bedeutet, Inhalte darauf abzustimmen, wie Menschen fragen. Das ist schlicht intentionssensibles Schreiben.

Versuch, zukünftige Gewichte zu beeinflussen. Langsam, unsicher und meist gleichbedeutend damit, breit und präzise im öffentlichen Web diskutiert zu werden.

Was das Modell in seinen Gewichten gespeichert hat. Keine URL. Schwer zu aktualisieren. Leicht veraltet oder selbstbewusst falsch.

Bewertung eines Abschnitts, nicht der gesamten URL. AI Overviews verhalten sich bereits so. Ihre H2-Überschrift könnte gewinnen, während die Seite auf Seite 2 „rankt“.

Perplexity ist eine Antwort-Engine, die mit Quellen beginnt. Wenn Sie sich um Zitate und Reddit-URLs kümmern, ist dies das Mikroskop.

Die Idee eines Browsing-Agenten/Browsers von Perplexity. Mehr On-Page-Fetches, mehr durch Nutzer ausgeladene Last.

Stellen derselben Frage als verschiedene Käufer: Praktikant vs. CISO vs. Elternteil. Die Shortlists ändern sich.

Strukturierte Produktdaten, die Assistenten zum Vergleichen und eventuellen Kauf nutzen. Cousin der Merchant Center-Feeds.

App-ähnliches Web mit Service Workern. Gut für Nutzer. Leicht möglich, Crawler versehentlich zu unterversorgen, wenn die Shell leer ist.

Gestaltung von Eingaben, um bessere Ausgaben aus einem Modell zu erhalten. Eine Fähigkeit für Entwickler. Nicht der Weg, um ChatGPT dazu zu bringen, Ihre Marke für andere zu nennen.

Bösartiger Text, der versucht, die Anweisungen eines Modells zu überschreiben. Ein Sicherheitsproblem für Agenten. Kein GEO-Wachstumshack.

Laufendes [[prompt-tracking|Prompt-Tracking]]: gleicher Satz, geplant, Diffs, Alerts, wenn Stimmung oder Nennung kippen.

Prompt-Recherche findet die Fragen, die Menschen tatsächlich in KI-Assistenten eingeben – die GEO-Version der Keyword-Recherche.

Prompt-Tracking bedeutet, einen festen Satz echter Kundenfragen regelmäßig durch KI-Engines zu laufen zu lassen und zu protokollieren, wer genannt wird.

Wie oft eine Frage an Assistenten gestellt wird. Meist geschätzt. Behandeln Sie es wie frühes Keyword-Volumen: richtungsweisend.

Verträge, in denen Labs für die Nutzung professioneller Inhalte zahlen (oder blockiert werden). Ändert, welche Domains in Antworten erscheinen.

Die Pipeline-Stufe, die Chunks sammelt und filtert, bevor geschrieben wird. Wenn Sie hier herausgefiltert werden, gibt es keine Fußnote.

Die Gewohnheit, auf URLs zu verweisen. Produktabhängig. Wenn es aktiv ist, ist es Ihr Traffic und Ihre Verantwortung.

Query-Fan-out tritt auf, wenn eine Nutzerfrage zu vielen internen Suchen wird. Sie könnten für eine Teilabfrage zitiert werden, die Sie nie gezielt angegangen sind.

RAG bedeutet, dass das Modell bei der Antwortgenerierung Dokumente abruft, anstatt sich nur auf das zu verlassen, was es beim Training memorisiert hat.

Googles ML-Ranking-System von 2015. Geschichte. Kein Hebel für 2026.

Wie ein System auswählt, welchen Abschnitt es zitiert. Autorität, Aktualität, Einzigartigkeit und ob das Chunk die Teilanfrage beantwortet.

Eine verlockende Liste (Autorität, Aktualität, einzigartige Daten, Entitätenklarheit). Keine davon wird veröffentlicht, wie man es von Googles alten Leaks gewohnt ist.

Eine XML-Idee zur Deklaration von KI-Lizenzbedingungen gegenüber Crawlern. Frühstadium. Beobachten Sie es; setzen Sie nicht das ganze Jahr darauf.

Modelle, die mehr Inferenz-Compute aufwenden, um länger nachzudenken (o-Serie, R1 usw.). Sie können Quellen sorgfältiger auswählen – oder eine Reddit-Anekdote überdenken.

Ask Me Anything: ein Live-Thread, in dem Sie öffentlich antworten. Modelle behandeln ein gutes AMA später als Primärquelle – einschließlich der unbequemen Antworten.

Der Reddit Visibility Score ist die tägliche Einschätzung von Reddex darüber, wie sichtbar und gesund Ihre Marke über die getrackten Reddit-Erwähnungen hinweg ist.

Reddit-bewusste Recherche bedeutet, dass Briefings und Entwürfe davon ausgehen, was Threads bereits diskutieren, und nicht von einem leeren Keyword.

Ein gepinnter oder außer Kontrolle geratener Thread, der während eines Vorfalls zur Standard-Zitierung wird. Eine URL, hunderte Kommentare, lange Halbwertszeit in KI-Antworten.

Links in Reddit-Beiträgen sind oft nofollow. Sie ziehen dennoch Menschen an und werden von KI-Systemen abgerufen, die sich nicht so um rel=nofollow kümmern wie Google.

Reddit-Sentiment ist der Ton der Beiträge und Kommentare über Ihre Marke: positiv, negativ, gemischt oder so sarkastisch, dass er einen naiven Klassifizierer täuschen kann.

Ein Begriff, den Menschen für das Ranking von Threads in Google oder das Zitiertwerden von Reddit verwenden. Die Hälfte davon ist einfach, kein Spam zu sein. Die andere Hälfte besteht darin, im richtigen Subreddit nützlich zu sein.

Von der Community gepflegte Wiki-Seiten innerhalb eines Subreddits. Oft vollständiger als Herstellerdokumentationen und häufig als „die Liste“ zitiert.

Reddit-Zitationen liegen vor, wenn eine KI-Antwort auf einen Thread oder Kommentar als Beleg verweist. Sie sind einer der lautesten inoffiziellen Ranking-Faktoren in Konsumentenkategorien.

Ein Synonym, das manche Anbieter dafür verwenden, wie oft Sie zitiert werden. Definieren Sie es, sonst verwechseln Sie es mit der Nennungsrate.

Ein Zweitstufen-Modell, das abgerufene Chunks neu sortiert, bevor die LLM schreibt. Sie müssen in den Erststufen-Satz gelangen, sonst sieht Rerank Sie nie.

Wie viel Ihrer wichtigen Inhalte tatsächlich abgerufen werden kann: nicht blockiert, nicht leer, nicht isoliert.

Prüfung, ob die richtigen Passagen für einen Prompt-Satz zurückkommen. Suchqualitätsarbeit. GEO-Teams können eine Armutsvariante machen, indem sie Zitate lesen.

Reinforcement Learning from Human Feedback. So haben viele Chat-Modelle ihre höfliche, manchmal schmeichelnde Persönlichkeit bekommen.

robots.txt ist die Datei für Abrufberechtigungen im Stammverzeichnis der Website. KI-Crawler lesen sie ebenfalls. Falsche Konfiguration führt dazu, dass Sie aus dem Training, der Suche oder beidem verschwinden.

Schema ist strukturierte Daten auf einer Seite, damit Maschinen Entitäten, FAQs, Produkte und Artikel ohne Raten parsen können.

Modelle, die dem Nutzer zu sehr zustimmen. Gefährlich, wenn der Nutzer sich über Ihre Marke irrt.

Ein Buzzword dafür, in KI, Suche, Social und Marktplätzen auffindbar zu sein. Gut als Erinnerung. Schlecht als einzelne KPI.

Das Experiment von Google aus 2023–2024, das zu AI Overviews wurde. Verwenden Sie Overviews in aktuellen Dokumenten. Erwähnen Sie SGE nur im historischen Kontext.

Googles Bündel aus Vitals, HTTPS, Mobile und aufdringlichen Anzeigen. Agenten hassen aufdringliche Anzeigen noch mehr als Google.

Wie schnell die Seite nutzbar wird. Timeouts kosten Crawls. Nutzer und Agenten gehen.

Abgleich von Bedeutung, nicht nur von Zeichenketten. Embeddings haben dies zum Standard gemacht. Ihre Synonyme helfen immer noch bei der lexikalischen Hälfte der hybriden Suche.

Der Ton einer einzelnen Erwähnung – ein Reddit-Kommentar oder ein KI-Satz – im Gegensatz zu einem aggregierten Score.

Verfolgung, ob die Rede gut, schlecht oder unordentlich ist – in sozialen Medien, auf Reddit und jetzt in KI-Antworten.

Blöcke ohne Links: Overviews, Snippets, PAA, Videos, Karten. Sie stehlen Klicks und füttern manchmal die KI.

Share of Model ist der Anteil Ihrer Marke an den Erwähnungen in KI-Antworten im Vergleich zu einem definierten Wettbewerber-Set, basierend auf einem definierten Prompt-Set.

Synonym für [[ai-visibility|KI-Sichtbarkeit]]: Präsenz in generierten Antworten über die Engines hinweg, die für Sie relevant sind.

Einschränkung der Suche auf eine Domain. Einige KI-Systeme verwenden site: intern. Wenn sie anfangen, Sie mit site: zu durchsuchen, herzlichen Glückwunsch – halten Sie diese Domain auch gesund.

Likes und Shares als angebliche Ranking-Faktoren. Für Google größtenteils ein Mythos. Für KI ist ein viraler Thread kein „Signal“, sondern ein Dokument im Index.

Schema, das Text als geeignet für die Sprachwiedergabe markiert. Nischig. Harmlos, wenn der markierte Text wirklich die Antwort ist.

Gesprochene Abfragen über Telefone und Lautsprecher. Kurze Antworten, lokale Absicht, unordentliches ASR.

Überschriften, Listen, Tabellen, konsistente Felder. Maschinen und Schnellleser gewinnen beide. Nicht dasselbe wie das Stopfen von JSON-LD.

Subreddit-Analysen sind öffentliche Reddex-Seiten unter /r/{name} mit Community-Statistiken, Posts und Engagement – nützlich, um zu entscheiden, wo man zuhören sollte.

Wie groß und wie relevant eine Community für Ihre Marke ist: Abonnenten, aktive Nutzer und ob Ihre Käufer dort tatsächlich posten.

Was Google (oder Bing) für eine Abfrage zeigt: Links, Anzeigen, Overviews, Packs. Chat ist keine SERP, auch wenn er die Gewohnheit ersetzt hat.

SEO plus UX. Sinnvoll. Keine neue Wissenschaft. Schnelle Seiten, klare Antworten, weniger Schmerz.

Warum die Anfrage existiert: lernen, eine Website finden, vergleichen, kaufen. Chat-Intention ist dasselbe, nur mit mehr Hintergrund in einer Nachricht.

Verbesserung der Sichtbarkeit in der Suche. In 2026 umfasst das klassisches Google und die KI-Antworten, die darüber liegen. SEO ist nicht gestorben. Die KPI-Mischung hat sich geändert.

Monatliche Anzahl für ein Keyword in einer Suchmaschine. Für die Google-Planung immer noch nützlich. Ein schwacher Indikator für Chat-Nachfrage.

Falsche Daten, die echt aussehen, verwendet im Training. Das Web füllt sich damit. Originelle menschliche Evidenz wird seltener und wertvoller.

Crawlbarkeit, Geschwindigkeit, Canonicals, Schema, jetzt KI-Bot-Zugriff. Der Boden für GEO.

Mehr Compute bei der Inferenz ausgeben, um länger nachzudenken. Reasoning-Modelle. Latenz und Kosten steigen; Antworten werden möglicherweise sorgfältiger.

Thematische Autorität bedeutet, ob das Web Sie als seriöse Quelle zu einem Thema betrachtet und nicht als Einmal-Artikel-Farm.

Ein Planungsartefakt: alle Untertitel, die Sie abdecken möchten, in einem Baum. Nützlich. Leicht in eine Content-Mühle zu verwandeln, wenn Sie jeden Knoten mit Haferbrei füllen.

Die Textschnipsel, für die Sprachmodelle abrechnen und die sie verarbeiten. Kontextfenster werden in Tokens gemessen. Ihre Seite könnte in RAG abgeschnitten werden.

Das neuronale Design hinter modernen LLMs. Unter Ingenieuren auf Partys ein Gesprächsthema. Kein Hebel für die Seitenrankings.

UGC-Zitationen sind KI-Referenzen auf Foren, Bewertungen, Kommentare und Social-Media-Posts – Inhalte, die Sie nicht vollständig kontrollieren.

Chat-Antworten in der App können sich von API-Abschlüssen unterscheiden: Tools, Speicher, Browsing, Sicherheit, Werbung.

Wie sich die Nutzung der Website anfühlt. Jetzt inklusive der Wahrnehmung durch einen Agenten. Verwirrende UX verliert beide Spezies.

Finden der nächsten Nachbarn im Embedding-Raum. Kern von RAG. Unklare Seiten clustern zusammen und verlieren.

Prüfung, ob eine Anfrage, die sich als GPTBot ausgibt, tatsächlich von diesem stammt, über veröffentlichte IP-Bereiche oder signierte Anfragen.

Wie lange jemand nach einem Klick bleibt. Ein volkstümliches Ranking-Signal. Für KI ist das Analogon: „Hat das Chunk tatsächlich geantwortet.“

Titel, Dateien, Kapitel, Transkripte und Thumbnails, damit Videos auffindbar sind. Transkripte sind die GEO-Payload.

Suche mit einem Bild als Abfrage. Lens, Gemini-Fotofragen, Shopping-Cams.

Volatilität misst, wie stark sich die Antwort ändert, wenn man denselben Prompt zweimal stellt. GEO-Berichte, die dies ignorieren, passen sich nur dem Rauschen an.

Rechtliche/technische Flags, die Text- und Daten-Mining-Rechte vorbehalten. EU-geprägt. Teilweise Crawler-Unterstützung.

Eine IETF-Idee, damit Crawler Anfragen kryptografisch signieren, damit man ihnen vertrauen kann.

Für GEO: Wer wird genannt, wer wird zitiert, welche Reddit-Threads sie besitzen, nicht nur wer bei Google rankt.

Eine öffentliche Wissensdatenbank von Entitäten. Bearbeitbar, von Graphen zitiert, nützlich für die Entschärfung, wenn man bekannt genug ist.

Wenn syndizierte Kopien desselben Artikels KI-Antworten fluten und unabhängige Quellen verdrängen – einschließlich Ihrer.

Ein Protokoll-Ansatz auf Basis von HTTP 402, damit Agenten für Ressourcen bezahlen können. Experimentelle Ökonomie für Crawling und APIs.

Eine Liste von URLs, die abgerufen werden sollen. Immer noch sinnvoll. KI-Bots können sie nutzen oder auch nicht. Sie können Disallow nicht beheben.

Googles Bezeichnung für Inhalte, die schaden können, wenn sie falsch sind: Gesundheit, Geld, Sicherheit. KI-Systeme sind hier besonders empfindlich.

Wenn Modelle ein Video über Untertitel/Transkripte zitieren, anstatt Ihre Website zu nennen.

Tage von der Veröffentlichung (oder Aktualisierung) bis zur ersten KI-Fußnote, die Sie beobachten können. Ein Freshness-SLA, das Sie für Ihr Team erfinden.

Schätzung der geschäftlichen Wirkung von Antworten, die nie einen Besuch senden: Anstieg der Marken-Suche, Umfragen, unterstützte Pipeline.

Zero-Click-Suche liegt vor, wenn der Nutzer die Antwort auf der Ergebnisseite oder im Chat erhält und Sie nie besucht.

Ausführung einer Aufgabe ohne Beispiele im Prompt. Modelle generalisieren. Ihre ungewöhnliche Produktkategorie könnte auf das Falsche analogisiert werden.

Wenn Antworten X, LinkedIn, YouTube, TikTok, Reddit usw. zitieren. Jedes Netzwerk hat eine andere Evidenzkultur.

Wie viele Quellen eine Engine im Durchschnitt anhängt. Perplexity ist großzügig. ChatGPT ist knausrig. Vergleichen Sie Raten nicht über Engines hinweg ohne diesen Kontext.

Der Zitationsanteil ist der Prozentsatz relevanter KI-Antworten, die auf Ihre Domain als Quelle verweisen, nicht nur Ihren Namen nennen.

Ein Prompt-Cluster, in dem Konkurrenten oder Reddit die Fußnoten bekommen und Sie nicht, obwohl Sie in diese Frage verkaufen.

Zitationsverfall tritt auf, wenn KI-Antworten Ihre Seite nicht mehr verwenden: neuere Quellen, eine Änderung der Abruflogik oder veraltete Fakten.

Trainings-Bots bauen Gewichte auf. Such-/Zitier-Bots holen Daten für eine aktuelle Antwort. Von Nutzern ausgelöste Bots holen Daten, weil ein Mensch gefragt hat.

Die Formate, die Modelle gerne als Fußnote verwenden: Dokumente, Listen, Nachrichten, Produktseiten, Forenthreads, Transkripte.

Ob Antworten eine Mischung unabhängiger Quellen zitieren oder dieselben drei Domains im Kreislauf.

Die Zitierquote ist der Anteil der getrackten Prompts, bei denen eine Engine einen Link zu Ihrer Domain anhängt.

Wie oft eine spezifische URL – nicht nur die Domain – als Zitat erscheint.

Die geschätzte Wahrscheinlichkeit eines Modells, dass eine URL für einen Prompt zitiert wird. Vendor-Scores sind Schätzungen. Ihre beobachtete Rate ist die Wahrheit.