Unser Team diskutiert seit einiger Zeit, wie wir für ChatGPT optimieren können, aber ich habe gemerkt, dass wir dabei vielleicht zwei verschiedene Dinge miteinander vermischen.
Die Verwirrung:
Reguläres ChatGPT nutzt Trainingsdaten mit einem Stichtag (bei GPT-4o etwa April 2024). ChatGPT Search zieht aktuelle Web-Ergebnisse heran und zeigt Quellen an.
Was ich verstehen möchte:
Unsere derzeitige Situation:
Wir haben viele Inhalte auf „AI-Zitierbarkeit“ optimiert – strukturiert, umfassend, mit Antwort an erster Stelle. Aber ich habe keine Ahnung, ob das bei ChatGPT mit Trainingsdaten, bei ChatGPT mit Live-Suche oder bei beiden hilft.
Wer sich mit dieser Unterscheidung schon tiefer beschäftigt hat – ich freue mich über eure Erfahrungen!
Das ist ein wirklich wichtiger Unterschied, den die meisten Marketer übersehen. Ich erkläre es mal:
Der grundlegende Unterschied:
| Aspekt | Reguläres ChatGPT | ChatGPT Search |
|---|---|---|
| Datenquelle | Trainingsdaten (Stichtag ~April 2024) | Live-Websuche über Bing |
| Genauigkeit | ~12% Halluzinationsrate | ~76% Fakten-Genauigkeit |
| Quellenangaben | Keine sichtbaren Quellen | Anklickbare Quellennachweise |
| Aktualität der Inhalte | Monate/Jahre alt | Echtzeit |
| Optimierungsziel | In Trainingsdaten vertreten sein | Über Suche auffindbar sein |
Wichtiger Insight für Marketer:
Für reguläres ChatGPT – Ihre Inhalte müssen so relevant gewesen sein, dass sie in den Trainingsdaten enthalten sind UND den richtigen Entitäten und Themen zugeordnet werden. Das ist rückwirkend und weitgehend außerhalb Ihrer Kontrolle.
Für ChatGPT Search – Ihre Inhalte müssen nur über Bing auffindbar/rankbar sein. Das können Sie aktiv optimieren, mit klassischem SEO + AI-freundlicher Content-Struktur.
Die strategische Konsequenz:
Konzentrieren Sie Ihre Optimierung auf ChatGPT Search, weil:
Also ist die Optimierungsstrategie für ChatGPT Search im Grunde das gleiche wie traditionelles SEO, da es Bing nutzt?
Oder gibt es ChatGPT-spezifische Faktoren, wie es auswählt, welche Suchergebnisse zitiert werden?
Es ist SEO-ähnlich, aber nicht identisch. Das habe ich beobachtet:
Was wie klassisches SEO ist:
Was bei ChatGPT Search anders ist:
Antwortrelevanz vor Position – ChatGPT Search nimmt nicht einfach das Top-Ergebnis. Es bewertet, welcher Inhalt die gestellte Frage am besten beantwortet.
Struktur für Synthese – Inhalte, die leicht extrahiert und zitiert werden können, werden bevorzugt. Klare Abschnitte, direkte Antworten, Aufzählungen.
Publisher-Partnerschaften – ChatGPT hat Vereinbarungen mit AP, Reuters, Financial Times etc. Inhalte dieser Quellen werden bei bestimmten Anfragen bevorzugt.
Unterstützung interaktiver Elemente – ChatGPT Search zeigt Karten, Wetter, Aktienkurse etc. an. Structured Data hilft hier weiter.
Fazit:
Gutes SEO ist notwendig, reicht aber nicht. Die Inhalte müssen SOWOHL auffindbar (SEO) ALS AUCH leicht von ChatGPT zu synthetisieren und zu zitieren sein (AI-freundliche Struktur).
Hier ist mein Framework, um für beide ChatGPT-Versionen zu optimieren:
Checkliste für Content-Optimierung, die für beide funktioniert:
Struktur (hilft beiden):
Aktualität (kritisch für ChatGPT Search):
Autorität (hilft beiden, unterschiedliche Mechanismen):
Genauigkeit (verringert Halluzinationsrisiko):
Praktische Realität:
Das meiste, was Sie für ChatGPT Search tun, hilft auch beim regulären ChatGPT (die Inhalte fließen evtl. in künftige Trainingsdaten ein). Aber bei ChatGPT Search sieht man schnellere Effekte, da Änderungen die Sichtbarkeit binnen Tagen und nicht erst mit Modell-Updates beeinflussen.
Ein paar Daten-Perspektiven aus dem Tracking von tausenden ChatGPT-Zitaten:
Zitiermuster, die wir bei ChatGPT Search beobachtet haben:
Publisher-Konzentration – Wenige Quellen dominieren. In unserem Tracking erhalten Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes und LinkedIn bei vielen Anfragen über 20% der Zitate.
Volatilität – Zitiermuster ändern sich drastisch. Reddit sank z.B. von 60% auf unter 10% aller Zitate binnen Wochen nach einem ChatGPT-Algorithmus-Update.
Vorteil für frische Inhalte – Bei zeitkritischen Fragen schneiden neu veröffentlichte Inhalte deutlich besser ab als Evergreen-Inhalte.
Was das für die Strategie heißt:
Monitoring-Realität:
Nutzen Sie Am I Cited oder ähnliche Tools, um Ihre Zitate zu tracken. ChatGPT Search-Zitate sind messbar – man sieht, wann und zu welchen Anfragen man zitiert wird. Bei regulärem ChatGPT ist das schwieriger, aber einige Tools kommen auf den Markt.
Hier die Praxisfrage, mit der ich mich beschäftige:
Welche ChatGPT-Version ist im B2B wichtiger?
Unsere Hypothese:
Unser Test:
Wir haben 50 typische Käuferfragen gestellt und verfolgt, welche ChatGPT-Version genutzt wurde.
Ergebnisse:
Die Konsequenz:
Im B2B, wo Käufer vergleichen und bewerten, ist ChatGPT Search wohl relevanter als reguläres ChatGPT. Für uns heißt das: SEO-Grundlagen (in Bing ranken, frische Inhalte, klare Produktinfos) sind besonders wichtig.
Perspektive einer technischen Redakteurin zur Content-Struktur:
Der Halluzinationsunterschied ist real und wichtig für Ihre Inhalte:
Reguläres ChatGPT: 12% Halluzinationsrate bedeutet, dass Fakten recht oft erfunden werden. Ihr Content kann „erwähnt“ werden, selbst wenn ChatGPT Dinge über Sie erfindet.
ChatGPT Search: 76% Genauigkeit, weil Antworten auf tatsächlichen Quellen basieren. Wenn Sie zitiert werden, wird Ihr echter Content übernommen.
Was das heißt:
Bei ChatGPT Search zählt die Korrektheit Ihrer Inhalte mehr. Stehen falsche Infos auf Ihrer Website, kann ChatGPT Search sie zitieren – und der Fehler steht dann mit Ihrem Namen im Netz.
Checkliste für Content-Hygiene:
Je sauberer Ihre Inhalte, desto sicherer werden Sie von ChatGPT Search zitiert – und desto korrekter sind die Zitate.
Zur Messbarkeit:
So tracken Sie ChatGPT Search-Traffic:
ChatGPT Search liefert Referrer-Informationen mit, Sie KÖNNEN sie also in Analytics sehen (anders als reguläres ChatGPT, das nur die Markensuche beeinflusst).
In GA4 finden Sie:
Was wir aus den Daten gelernt haben:
Attributionsherausforderung:
Reguläre ChatGPT-Einflüsse sieht man nicht in Analytics. Jemand recherchiert in ChatGPT, googelt dann Ihre Marke – das erscheint als organische Markensuche, nicht als ChatGPT-Traffic.
ChatGPT Search ist transparenter – Sie sehen den direkten Referral-Traffic.
Mess-Empfehlung:
Beides tracken:
Enterprise-Perspektive zur Ressourcenverteilung:
Unser Ansatz:
Wir haben unsere AI-Optimierung in zwei Workstreams geteilt:
Workstream 1: ChatGPT Search (SEO+)
Workstream 2: Trainingsdaten-Influence (Brand/PR)
Warum Fokus auf ChatGPT Search:
Limitation bei Trainingsdaten:
Wir können nicht nachträglich in die GPT-4-Trainingsdaten gelangen. Aber wir KÖNNEN künftige Trainingsdaten beeinflussen, indem wir heute Autorität aufbauen. PR/Brand-Arbeit zahlt sich langfristig aus, auch wenn der kurzfristige Effekt schwer messbar ist.
Das war extrem aufschlussreich. Meine Zusammenfassung:
Wichtige Unterschiede, die ich mitnehme:
Praktische Konsequenzen:
Was ich umsetze:
Der strategische Insight:
Wir haben „ChatGPT-Optimierung“ als ein Ziel behandelt. Es sind aber tatsächlich zwei verschiedene Optimierungsziele mit jeweils eigenen Taktiken, Zeiträumen und Messmethoden.
Zeit, das nicht mehr zu vermischen und für jede Version gezielt zu optimieren.
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Verfolgen Sie, wie Ihre Marke sowohl in ChatGPT- als auch in ChatGPT Search-Antworten erscheint. Verstehen Sie den Unterschied zwischen Sichtbarkeit in Trainingsdaten und Live-Suchzitaten.
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