Hat jemand bereits eigene Forschung/Umfragen genutzt, um KI-Zitationen zu steigern? Test dieser Hypothese

Kate, wir haben in den letzten 2 Jahren 6 große Forschungsberichte veröffentlicht. Der KI-Zitations-Effekt ist REAL.

Unsere Daten:

Warum eigene Forschung für KI funktioniert:

1. Einzigartige Daten – KI muss dich zitieren
2. Spezifische Statistiken – KI liebt konkrete Zahlen
3. Zitatfähige Ergebnisse – Einfach zu extrahieren und zuzuordnen
4. Autoritätssignal – Zeigt Expertise und Aufwand

Unsere Learnings:

• Stichprobengröße zählt für Glaubwürdigkeit, aber 500+ reicht meist aus
• Klare, zitierbare Ergebnisse (“67% der Marketer berichten …”) schlagen komplexe Analysen
• Veröffentlichte Methodik erhöht Vertrauen und Zitationswahrscheinlichkeit
• Jährliche Berichte mit aktualisierten Daten werden öfter zitiert als Einzelstudien

Journalistischer Blick darauf, warum Forschung aufgegriffen wird:

Was Forschung zitierbar macht:

1. Neue Erkenntnisse – Etwas, das man vorher nicht wusste
2. Klare Methodik – Ich kann die Zahlen prüfen/vertrauen
3. Zitatfähige Statistik – Format “X % von Y tun Z”
4. Aktualität – Relevant für aktuelle Diskussionen
5. Überraschungseffekt – Unerwartetes bekommt mehr Aufmerksamkeit

Was Forschung unbeachtet lässt:

• Eigennützige Schlussfolgerungen
• Vage Methodik
• Zu kleine Stichprobe für getroffene Aussagen
• Kein “Und jetzt?” – nur Daten ohne Erkenntnis
• Hinter einer Schranke ohne Zusammenfassung

Speziell für KI-Zitation:

KI-Systeme greifen das auf, worüber berichtet wird. Kommt deine Forschung in die Presse, landet sie in mehr Trainingsdaten und Quellen. Der Pipeline Forschung → Presse → KI ist real.

Mein Tipp: Schaffe wirklich interessante Forschung, nicht nur PR-Daten. Ergebnisse, bei denen Redakteure sagen “Hm, interessant”, werden veröffentlicht.

Ich habe über 50 Forschungsprojekte für Marken geleitet. Hier meine Learnings zu KI-optimierter Forschung:

Strukturelemente, die zitiert werden:

1. Executive Summary – KI kann zitieren, ohne den ganzen Bericht zu lesen
2. Hervorgehobene Schlüsseldaten – Fett/Pull-Quote-Format
3. Abschnittsüberschriften als Fragen – “Wie viele Marketer nutzen KI?”
4. Vergleichsdaten – Jahr-zu-Jahr, Segment-Vergleiche
5. Klare Quellenangabe – “[Unternehmen] 2026 [Thema]-Bericht”

Stichproben-Richtwerte:

Häufige Fehler:

• Schlussfolgerungen mit zu kleiner Stichprobe überziehen
• Interessante Ergebnisse werden versteckt
• Keine Methodik-Sektion
• Nur PDF (nicht Web-indexiert)
• Keine Pressemitteilung oder Distribution

Wenn du Forschung nur auf deine Website stellst, findet KI sie nicht. Du brauchst Distribution.

PR-Perspektive auf Forschungszitation:

Die Forschung → Zitations-Pipeline:

1. Du veröffentlichst Forschung
2. Journalist:innen/Blogger berichten
3. Diese Artikel werden indexiert
4. KI zitiert sowohl deine Forschung als auch die Berichterstattung
5. Mehr Zitate sorgen für mehr Coverage (Flywheel)

Was in der Presse landet:

• Unerwartete Ergebnisse – “Trotz X passiert Y”
• Trendbestätigung – Daten stützen heiße Themen
• Branchenerster – Erste umfassende Studie zu [Thema]
• Zitatfähige Statistiken – Leicht als Headline nutzbar
• Exklusive Vorabinfos – Erst ausgewählten Journalist:innen anbieten

Distributionsstrategie:

1. Embargo – 2-3 Schlüsseljournalist:innen bekommen Vorabzugang
2. Pressemitteilung – Verbreitung über Newswire
3. Direkter Pitch – Ansprache relevanter Reporter:innen
4. Social Amplification – Gründer:innen/Executives teilen Schlüsseldaten
5. Influencer-Seeding – An Branchendenker:innen senden

Für Promotion budgetieren. Forschung ohne Distribution bleibt für KI unsichtbar.

Kleinbudget-Perspektive – teure Forschung ist nicht nötig für KI-Zitationen.

Unser Ansatz (Bootstrapped Startup):

1. Userbase befragen – Kostenlos, 200+ Antworten von aktiven Usern
2. Öffentliche Daten analysieren – APIs, Regierungsdaten, Branchenberichte (eigene Auswertung)
3. Case Studies bündeln – Ergebnisse aus Kundenerfolgen aggregieren
4. Toolbasierte Forschung – Eigenes Produkt liefert einzigartige Daten

Ergebnisse:

Unser “2025 [Nische] Benchmark-Bericht” auf Basis von 250 User-Antworten wurde nach 8 Wochen von KI zitiert. Er taucht nun auf, wenn nach Benchmarks in unserem Bereich gefragt wird.

Gesamtkosten: Arbeitszeit + 0 $ für Umfragetools (wir nutzten Free-Tier)

Die wichtigste Erkenntnis:

Du brauchst keine 50.000 $-Budgets. Du brauchst EINZIGARTIGE Daten. Selbst eine kleine eigene Stichprobe ist zitierbarer als gar keine.

Akademische/Forschungs-Perspektive:

Was Forschung für KI-Systeme vertrauenswürdig macht:

1. Transparente Methodik – Wie wurden Daten erhoben, analysiert
2. Stichprobenbeschreibung – Wer wurde befragt, wie ausgewählt
3. Anerkannte Limitationen – Zeigt wissenschaftliche Redlichkeit
4. Replizierbarkeit – Könnte jemand die Ergebnisse verifizieren?
5. Statistische Strenge – Saubere Auswertung, Signifikanztests

Warum das für KI zählt:

KI-Systeme sind darauf trainiert, autoritative Quellen zu schätzen. Forschung nach akademischem Standard signalisiert Autorität. Sie wird eher zitiert, wenn KI Daten zur Untermauerung braucht.

Praktische Empfehlungen:

• Methodik-Sektion einfügen (auch kurz)
• Konfidenzintervalle angeben, falls möglich
• Limitationen nennen
• Ergebnisse klar datieren
• Jährlich aktualisieren, wenn möglich

Man muss nicht akademisch sein, aber Glaubwürdigkeitssignale helfen.

Format zählt genauso wie Inhalt für KI-Zitierbarkeit:

Best Practices fürs Forschungsformat:

Web-Version (essentiell):

• Gesamtbefunde als HTML veröffentlichen (nicht nur PDF)
• Jede wichtige Erkenntnis in eigenem Abschnitt
• Statistiken als Text, nicht nur in Grafiken
• Schema-Markup für Artikel mit Veröffentlichungsdatum
• Klare Zuordnung zu deinem Unternehmen

PDF-Version (ergänzend):

• Für Leadgenerierung und detailliertes Lesen
• Aber nicht als einzige Version nutzen
• KI kann PDF-Grafiken kaum auslesen

Key-Stat-Format:

Gut: “67 % der Marketingverantwortlichen berichten von steigenden KI-Investitionen 2026 (Quelle: [Unternehmen] Marketing KI Report 2026, n=2.000)”

Schlecht: [Infografik mit eingebetteter Statistik]

KI extrahiert Text. Sorge dafür, dass deine wichtigsten Statistiken als Text vorliegen.

Ich untersuche, wie KI Quellen zitiert. Eigene Forschung hat klare Vorteile:

Warum KI Forschung zitiert:

Wenn KI eine Frage wie “Wie viel Prozent der Unternehmen nutzen KI fürs Marketing?” beantwortet, braucht sie eine Quelle. Optionen:

1. Allgemeine Aussagen aus Blogs (geringe Autorität)
2. Eigene Forschung mit konkreten Zahlen (hohe Autorität)
3. Keine Antwort (KI meidet das)

Eigene Forschung mit spezifischen Statistiken gewinnt, weil KI sie sicher zitieren kann.

Forschungsmerkmale, die mit KI-Zitation korrelieren:

Der Drittberichterstattungs-Multiplikator:

Forschung, die von anderen Medien zitiert wird, wird noch häufiger von KI zitiert. Die Pipeline “Forschung → Presse → KI” ist real. Investiere in Distribution.

Dieser Thread bestätigt unsere Investition in eigene Forschung. Wichtigste Learnings:

Warum Forschung für KI funktioniert:

• Einzigartige Daten, die KI zitieren muss
• Spezifische Statistiken sind extrahierbar
• Autoritätssignal durch Methodik
• Kompoundiert über Presseberichterstattung

Best Practices für KI-Zitation:

1. Format – Webpublizierte HTML-Version, nicht nur PDF
2. Struktur – Klare Überschriften als Fragen, zitierbare Statistiken
3. Methodik – Einbinden, verständlich halten
4. Distribution – Budget für PR und Promotion
5. Updates – Jährliche Aktualisierung hält Zitate am Laufen

Unser Plan für die 2.000er-Studie:

• Woche 1: Web-Landingpage mit Schlüsselergebnissen finalisieren
• Woche 2: Embargo an 3 Schlüsseljournalist:innen
• Woche 3: Pressemitteilung + Social Push
• Woche 4: Direkte Ansprache von 50 Branchenbloggern
• Laufend: KI-Zitationen mit Am I Cited tracken

Budgetaufteilung:

• Produktion: 25.000 $
• Promotion: 15.000 $
• Gesamt: 40.000 $

Wenn das wie die geteilten Beispiele performt (8–15x ROI), wird es unsere beste Marketinginvestition dieses Jahr.

Danke für die ausführlichen Einblicke an alle.