Ich glaube, wir haben etwas Wichtiges herausgefunden und möchte das mit dieser Community validieren.
Hintergrund:
Wir sind im Healthtech-Bereich – ein klassisches YMYL-Feld (Your Money or Your Life). Im letzten Jahr haben wir uns intensiv mit E-E-A-T beschäftigt:
Was wir beobachten:
Unsere Inhalte werden in KI-Antworten deutlich häufiger zitiert als die von Wettbewerbern mit höherer Domain Authority, aber schwächeren E-E-A-T-Signalen.
Die Zahlen:
Meine Hypothese:
E-E-A-T ist für die KI-Suche WICHTIGER als für traditionelles SEO. KI-Systeme bewerten aktiv Expertise- und Vertrauenssignale bei der Quellenauswahl.
Fragen:
Deine Hypothese passt zu unseren Forschungsergebnissen. Hier der Kontext:
Warum E-E-A-T für KI wichtiger ist:
Die traditionelle Google-Suche nutzt E-E-A-T als eines von vielen Signalen in einem komplexen Ranking-Algorithmus. Schwaches E-E-A-T lässt sich manchmal durch starke Backlinks oder technisches SEO ausgleichen.
KI-Systeme sind anders. Sie müssen:
Das führt zu einer stärkeren E-E-A-T-Abhängigkeit, weil:
Forschungsergebnis:
52 % der KI-Overview-Quellen stammen aus den Top-10-Ergebnissen. Aber WELCHE dieser Top 10 werden zitiert? Die mit den stärksten E-E-A-T-Signalen.
Deine Healthcare-Ergebnisse sind logisch:
YMYL ist der Bereich, in dem das am meisten zählt. KI-Systeme sind extrem vorsichtig bei Gesundheits-, Finanz- und Rechtsinhalten. Starkes E-E-A-T ist hier nicht nur hilfreich – es ist nahezu Voraussetzung für eine Zitierung.
Basierend auf der Analyse der Zitiermuster ergibt sich folgende Gewichtung:
Höchster Einfluss:
Vertrauenswürdigkeit (über 40 % der Gewichtung)
Expertise (25–30 %)
Mittlerer Einfluss:
Erfahrung (15–20 %)
Autorität (15–20 %)
Wie KI das bewertet:
KI-Systeme betrachten vermutlich:
Deine von Ärzten verfassten Inhalte erfüllen alle diese Signale sehr stark.
Finanzperspektive – wir sehen exakt das gleiche Muster.
Unser E-E-A-T-Ansatz:
Unsere Ergebnisse:
Das spezifische Signal, das am meisten zählt:
Autorenqualifikationen, die extern überprüfbar sind.
Als ich LinkedIn-Profile und Zertifikats-Links zu den Autoren-Bios hinzugefügt habe, stieg unsere Zitatrate innerhalb von Wochen spürbar.
Meine Theorie:
KI-Systeme gleichen Autoren ab. Wenn „John Smith, CFP“ auf unserer Seite zu einem echten CFP in Zertifizierungsdatenbanken passt, ist das ein starkes Vertrauenssignal.
Nicht überprüfbare Angaben = weniger Vertrauen = weniger Zitate.
Nicht-YMYL-Perspektive – Tech/SaaS-Bereich.
Interessante Beobachtung:
E-E-A-T ist auch außerhalb von YMYL relevant, aber die Signale sind andere.
Was in Tech für Zitate sorgt:
Erfahrung > Qualifikationen
Praxisautorität > Akademische Autorität
Aktuelle Erfahrung > Historische
Das Muster:
Im Tech-Bereich zählen „Erfahrung“ und „Expertise“ mehr als „Autorität“ im Vergleich zu Healthcare/Finance.
KI scheint zu erkennen, dass verschiedene Felder unterschiedliche Glaubwürdigkeitsmarker haben.
Hier unser Framework zur E-E-A-T-Optimierung:
Die E-E-A-T Audit-Checkliste:
Erfahrungssignale:
Expertisesignale:
Autoritätssignale:
Vertrauenssignale:
Wertung:
Die meisten Kunden starten bei 40–50 %. Auf über 80 % zu kommen erfordert gezielte Arbeit, verbessert die KI-Sichtbarkeit aber drastisch.
Autorenautorität – mein Spezialgebiet:
Warum Autoren-E-E-A-T immer wichtiger wird:
KI-Systeme werden besser in Entity Resolution. Sie können verbinden:
Was das bedeutet:
Ein Artikel von „Dr. Sarah Johnson, MD, Chief of Cardiology at [Hospital]“ mit überprüfbaren Qualifikationen auf allen Plattformen wird IMMER „Verfasst vom Team“ oder „Von der Marketingabteilung“ schlagen.
Meine Empfehlung:
Die Investition:
Autorenautorität aufzubauen braucht Zeit, aber sie zahlt sich aus. Ein Autor mit starken E-E-A-T-Signalen trägt diese Autorität in jeden Beitrag.
Ein starker Autor kann ein ganzes Content-Programm im KI-Ranking heben.
Agenturperspektive auf E-E-A-T im großen Maßstab:
Die Herausforderung:
Die wenigsten Kunden haben Ärzte oder CFP-zertifizierte Autoren. Wie baut man E-E-A-T für „normale“ Unternehmen auf?
Unser Ansatz:
Beispiel:
Kunde verkauft Fertigungssoftware. Keine Doktortitel. Aber der Implementierungsleiter hat 20 Jahre Erfahrung mit diesen Systemen.
Wir:
Ergebnis: Seine Inhalte werden jetzt 3x häufiger zitiert als generische „Team“-Artikel.
Die Erkenntnis:
E-E-A-T braucht keine akademischen Titel. Es braucht belegbare Expertise in jedem Fachgebiet.
Operativer Ansatz – wie man E-E-A-T skaliert:
Engpass:
Expertenautoren sind teuer und langsam. Man kann nicht jeden Gesundheitsartikel vom Arzt schreiben lassen.
Unser Hybridmodell:
So sieht das aus:
Das Entscheidende:
KI erkennt offenbar „von Experten geprüft“ als valides E-E-A-T-Signal an – nicht nur „vom Experten geschrieben“.
Das skaliert besser und hält die Glaubwürdigkeit hoch.
Messung:
Zitierquote je Inhaltstyp tracken:
Diese Diskussion hat unseren Ansatz bestätigt und neue Ideen geliefert.
Bestätigte Erkenntnisse:
E-E-A-T ist für KI relevanter als für SEO – KI-Systeme bewerten Expertise-Signale bei der Quellenauswahl aktiv
Vertrauen ist die Basis – Ohne Vertrauen zählen andere Signale nicht. Überprüfbarkeit ist entscheidend.
Autor-Ebene zählt am meisten – Entity Resolution verbindet Autoren plattformübergreifend
YMYL stellt die höchsten Anforderungen – Aber E-E-A-T hilft in allen Branchen
Qualifikationen brauchen keine Abschlüsse – Nachgewiesene Erfahrung und Expertise zählen
Was wir ergänzen:
Autor-Entity-Optimierung – Bessere LinkedIn-Profile, Schema Markup, Präsenz auf mehreren Plattformen
Externe Validierung stärken – Unsere Ärzte in mehr externen Medien veröffentlichen
Qualifikationsnachweis – Qualifikationen leichter extern prüfbar machen
Experten-Review-Modell – Content skalieren und E-E-A-T durch Prüfprozesse sichern
Das strategische Fazit:
E-E-A-T ist nicht mehr nur ein Google-Rankingfaktor. Es wird zum primären Vertrauenssignal für KI-Systeme bei der Quellenwahl.
In echte Expertise zu investieren ist für KI-Sichtbarkeit keine Option mehr – es ist die Eintrittskarte.
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