Wie beeinflussen Bilder die KI-Suche-Sichtbarkeit? Vollständiger Leitfaden für 2025

Die Rolle von Bildern bei der KI-Suche-Sichtbarkeit

Bilder sind zunehmend wichtiger für die KI-Suche-Sichtbarkeit geworden, auch wenn ihre Wirkung sich von der traditionellen Suchmaschinenoptimierung unterscheidet. Während KI-Sprachmodelle hauptsächlich Text verarbeiten, spielen die Bilder, die Sie auf Ihren Seiten einbinden – zusammen mit ihren Metadaten, Alt-Texten und Kontextinformationen – eine entscheidende Rolle dabei, wie KI-Systeme Ihre Inhalte verstehen, bewerten und in generierten Antworten zitieren. Das Verständnis dieser Beziehung ist für Marken, die ihre Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity, Google Gemini und anderen KI-gestützten Suchplattformen aufrechterhalten möchten, die die Art und Weise, wie Nutzer Informationen entdecken, rasant verändern, von wesentlicher Bedeutung.

Der Wandel hin zu KI-generierten Antworten hat grundlegend verändert, wie Inhalte für die Sichtbarkeit ausgewählt werden. Im Gegensatz zu traditionellen Suchmaschinen, die ganze Seiten ranken, zerlegen KI-Systeme Inhalte durch einen Prozess namens Parsing in kleinere, modulare Bestandteile. Diese Teile werden dann auf Autorität, Relevanz und Nützlichkeit geprüft, bevor sie zu kohärenten Antworten zusammengesetzt werden. Bilder und ihre zugehörigen Metadaten dienen als kritische Signale, die KI-Systemen helfen, den Kontext, die Glaubwürdigkeit und die Struktur Ihrer Inhalte zu verstehen, wodurch diese eher in ihre Antworten aufgenommen werden.

Wie KI-Systeme Bilder verarbeiten und interpretieren

KI-Sprachmodelle wie jene, die ChatGPT und Gemini antreiben, „sehen" Bilder nicht so wie Menschen, aber sie verarbeiten umfangreiche Informationen, die in und um Bilder eingebettet sind. Wenn ein KI-System auf ein Bild auf Ihrer Seite stößt, analysiert es gleichzeitig mehrere Datenpunkte: den Bilddateinamen, Alt-Text, Bildunterschrift, umgebenden Text, Schema-Markup und die gesamte Seitenstruktur. Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht es der KI, Bedeutung und Kontext zu extrahieren, die verloren gingen, wenn das Bild als isoliertes visuelles Element behandelt würde.

Die Metadaten rund um Bilder sind besonders wertvoll für die KI-Sichtbarkeit. Alt-Text – der beschreibende Text, den Sie für Bilder bereitstellen – dient als Brücke zwischen visuellen Inhalten und textbasierten KI-Systemen. Wenn Sie umfassende Alt-Texte verfassen, die nicht nur beschreiben, was das Bild zeigt, sondern auch dessen Relevanz für Ihr Thema, übersetzen Sie im Wesentlichen visuelle Informationen in eine Sprache, die KI-Systeme leicht verstehen und in ihre Wissensbasis einbauen können. In ähnlicher Weise helfen Bilddateinamen mit relevanten Schlüsselwörtern und beschreibende Bildunterschriften KI-Systemen, Ihre visuellen Inhalte in der breiteren Themenlandschaft zu kategorisieren und einzuordnen.

Schema-Markup für Bilder, insbesondere die strukturierten Daten ImageObject und VideoObject, liefert KI-Systemen explizite Signale darüber, was Ihre Bilder darstellen. Diese strukturierten Daten teilen KI-Systemen den Zweck des Bildes, seinen Gegenstand und seine Beziehung zu Ihren Hauptinhalten mit, sodass diese Systeme leichter bestimmen können, ob Ihr Bild für eine Nutzeranfrage relevant ist. Wenn KI-Systeme klare, strukturierte Informationen über Ihre Bilder haben, zitieren sie Ihre Inhalte eher als Quelle in ihren generierten Antworten.

Bilder als Signale für Inhaltsstruktur und Autorität

Über die technischen Metadaten hinaus fungieren Bilder als leistungsstarke strukturelle Elemente, die verbessern, wie KI-Systeme Ihre Inhalte parsen und verstehen. Forschung aus mehreren Quellen zeigt, dass KI-Systeme Inhalte mit klarer, logischer Organisation bevorzugen. Infografiken, Vergleichsdiagramme und visuelle Datendarstellungen gliedern textlastige Inhalte und schaffen natürliche Inhaltssegmente, die KI leichter extrahieren und wiederverwenden kann. Wenn Sie gut gestaltete visuelle Elemente einbinden, die Kernkonzepte veranschaulichen, schaffen Sie im Wesentlichen mehrere Einstiegspunkte für KI-Systeme, um Ihre Inhalte zu verstehen und zu zitieren.

Infografiken und Datenvisualisierungen sind besonders effektiv für die KI-Sichtbarkeit, da sie typischerweise konzentrierte Informationen enthalten, die spezifische Fragen beantworten. Eine Infografik mit Statistiken über Ihre Branche wird beispielsweise zu einer in sich geschlossenen Antworteinheit, die KI-Systeme leicht identifizieren und zitieren können. Die Kombination aus visuellem Design und begleitendem Text schafft einen reichhaltigeren Kontext, der KI-Systemen hilft, nicht nur zu verstehen, welche Informationen Sie präsentieren, sondern auch, warum sie wichtig sind und wie sie sich auf breitere Themen in Ihrem Fachgebiet beziehen.

Autoritäts- und Glaubwürdigkeitssignale, die in Bildern eingebettet sind, beeinflussen ebenfalls die KI-Sichtbarkeit. Wenn Ihre Bilder ordnungsgemäße Quellenangaben, Herkunftsnachweise oder Datenprovenienz-Informationen enthalten, signalisieren Sie KI-Systemen, dass Ihre Inhalte gut recherchiert und vertrauenswürdig sind. Dies ist besonders wichtig für Bilder mit Statistiken, Forschungsergebnissen oder Experteneinblicken. KI-Systeme werden zunehmend besser darin, Inhalte zu identifizieren und zu bewerten, die klare Quellen- und Zitationspraktiken aufweisen, und Bilder, die diese Informationen enthalten, tragen zu Ihrer gesamten Inhaltsautorität bei.

Optimierung von Bild-Alt-Texten für KI-Suchmaschinen

Die Optimierung von Alt-Texten ist einer der direktesten Wege, um Ihre KI-Suche-Sichtbarkeit durch Bilder zu verbessern. Während Alt-Texte bereits lange für Barrierefreiheit und traditionelle Suchmaschinenoptimierung wichtig sind, ist ihre Rolle für die KI-Sichtbarkeit noch kritischer. KI-Systeme verlassen sich stark auf Alt-Texte, um zu verstehen, was Bilder darstellen und wie sie zu Ihren Hauptinhalten in Beziehung stehen. Allgemeine Alt-Texte wie „Bild" oder „Foto" bieten KI-Systemen keinen Mehrwert, während beschreibende, kontextbezogene Alt-Texte diesen Systemen helfen, die Relevanz und Autorität Ihrer Inhalte zu verstehen.

Effektive Alt-Texte für die KI-Sichtbarkeit sollten spezifisch, beschreibend und kontextuell relevant für Ihr Thema sein. Anstatt nur zu beschreiben, was das Bild zeigt, sollte Ihr Alt-Text erklären, warum das Bild wichtig ist und wie es Ihre Antwort auf die Frage des Nutzers unterstützt. Anstatt zum Beispiel „Diagramm mit Verkaufsdaten" zu schreiben, könnten Sie schreiben: „Balkendiagramm zum Vergleich der Umsatzentwicklung im ersten Quartal 2025 über fünf Produktkategorien, das einen Anstieg von 23 % bei den Einnahmen der Kategorie A zeigt." Dieses Maß an Detailgenauigkeit hilft KI-Systemen, nicht nur zu verstehen, was das Bild darstellt, sondern auch seine Bedeutung im weiteren Kontext Ihrer Inhalte.

Auch die Länge des Alt-Textes ist für die KI-Sichtbarkeit von Bedeutung. Während traditionelle SEO-Empfehlungen oft zu kurzen Alt-Texten raten, profitieren KI-Systeme von umfassenderen Beschreibungen, die einen vollständigeren Kontext bieten. Streben Sie Alt-Texte an, die ein bis zwei Sätze umfassen und genügend Details bieten, damit KI-Systeme die Relevanz des Bildes verstehen, ohne unhandlich zu werden. Dieser erweiterte Ansatz ermöglicht es Ihnen, wichtige Kontextinformationen, Datenpunkte oder Beziehungen einzubeziehen, die KI-Systemen helfen zu bestimmen, ob Ihr Bild für bestimmte Anfragen relevant ist.

Bildunterschriften und umgebender Textkontext

Der Text in unmittelbarer Nähe Ihrer Bilder beeinflusst maßgeblich, wie KI-Systeme diese interpretieren und nutzen. Bildunterschriften dienen als explizite Verbindungen zwischen Ihren Bildern und Ihren Hauptinhalten und helfen KI-Systemen, die Beziehung zwischen visuellen und textuellen Informationen zu verstehen. Wenn Sie Bildunterschriften einfügen, die erklären, was das Bild zeigt und warum es wichtig ist, liefern Sie KI-Systemen zusätzlichen Kontext, der ihre Fähigkeit verbessert, Ihre Inhalte genau und angemessen zu zitieren.

Der umgebende Absatztext ist ebenso wichtig für den Bildkontext. KI-Systeme analysieren die Sätze unmittelbar vor und nach einem Bild, um dessen Relevanz und Bedeutung zu verstehen. Wenn Ihr Bild in einen Absatz eingebettet ist, der die Implikationen oder Ergebnisse des Bildes diskutiert, können KI-Systeme die Rolle des Bildes bei der Beantwortung von Nutzerfragen besser verstehen. Diese kontextuelle Einbettung ist besonders wichtig für Bilder, die Daten, Statistiken oder visuelle Erklärungen enthalten – das KI-System muss nicht nur verstehen, was das Bild zeigt, sondern auch, was es im Kontext Ihrer breiteren Argumentation oder Erklärung bedeutet.

Auch die Platzierung von Bildern innerhalb Ihrer Inhaltsstruktur ist für die KI-Sichtbarkeit von Bedeutung. Bilder, die in der Nähe relevanter Überschriften und in Abschnitten platziert sind, die direkt Nutzerfragen beantworten, werden von KI-Systemen eher mit diesen spezifischen Themen assoziiert. Strategische Bildplatzierung hilft KI-Systemen zu verstehen, welche Fragen Ihre Bilder beantworten, wodurch diese Ihre Inhalte eher zitieren, wenn Nutzer genau diese Fragen stellen. Deshalb ist die Organisation Ihrer Inhalte mit klaren Überschriftenhierarchien und die Platzierung von Bildern in thematisch relevanten Abschnitten für die KI-Suche-Sichtbarkeit so wichtig.

Schema-Markup und strukturierte Daten für Bilder

Die Implementierung eines ordnungsgemäßen Schema-Markups für Bilder ist eine der am meisten unterschätzten Strategien zur Verbesserung der KI-Suche-Sichtbarkeit. Schema.org bietet spezifische strukturierte Datenformate für Bilder, darunter die Typen ImageObject und VideoObject, mit denen Sie Bildinformationen explizit an KI-Systeme übermitteln können. Wenn Sie Ihrer Seite Schema-Markup für Bilder hinzufügen, stellen Sie maschinenlesbare Informationen darüber bereit, was das Bild darstellt, wer es erstellt hat, wann es veröffentlicht wurde und wie es zu Ihren Hauptinhalten in Beziehung steht.

ImageObject-Schema-Markup sollte Eigenschaften wie name, description, url und contentUrl enthalten, die Ihr Bild klar identifizieren und beschreiben. Für Bilder mit wichtigen Daten oder Statistiken können Sie zusätzliche Eigenschaften einfügen, die den Gegenstand und die Relevanz Ihres Bildes angeben. Dieser strukturierte Ansatz hilft KI-Systemen, den Zweck und die Relevanz Ihres Bildes schnell zu verstehen, ohne die Bedeutung allein aus dem umgebenden Text ableiten zu müssen. Je expliziter und detaillierter Ihr Schema-Markup ist, desto besser können KI-Systeme Ihre Inhalte verstehen und potenziell zitieren.

Für Bilder, die für die Beantwortung spezifischer Fragen zentral sind – wie Vergleichsdiagramme, Prozessdiagramme oder statistische Visualisierungen – sollten Sie ein detaillierteres Schema-Markup in Betracht ziehen, das Eigenschaften wie author, datePublished und keywords enthält. Diese zusätzliche Struktur hilft KI-Systemen, nicht nur zu verstehen, was Ihr Bild zeigt, sondern auch seine Glaubwürdigkeit und Relevanz für bestimmte Themen. Wenn KI-Systeme klare, strukturierte Informationen über Ihre Bilder haben, sind sie sicherer darin, Ihre Inhalte als Quelle für ihre generierten Antworten zu zitieren.

Die Auswirkung von Bildqualität und Barrierefreiheit

Hochwertige, barrierefreie Bilder tragen zu einer besseren KI-Suche-Sichtbarkeit bei, indem sie KI-Systemen Inhaltsqualität und Professionalität signalisieren. Obwohl KI-Systeme Bildästhetik nicht direkt wie Menschen bewerten, verarbeiten sie durchaus Signale in Bezug auf Bildqualität, Klarheit und Barrierefreiheit. Bilder, die klar, gut gestaltet und richtig formatiert sind, werden von KI-Systemen mit höherer Wahrscheinlichkeit erfolgreich verarbeitet und verstanden. Umgekehrt können minderwertige, unscharfe oder schlecht formatierte Bilder übersprungen oder falsch interpretiert werden, was ihren Wert für die KI-Sichtbarkeit mindert.

Barrierefreiheitsfunktionen wie ordnungsgemäße Alt-Texte, Bildunterschriften und beschreibende Beschriftungen verbessern ebenfalls die KI-Sichtbarkeit, indem sie mehrere Wege für KI-Systeme schaffen, Ihre Inhalte zu verstehen. Wenn Sie umfassende Barrierefreiheitspraktiken implementieren – einschließlich detaillierter Alt-Texte, Transkripte für Videos und beschreibender Bildunterschriften – schaffen Sie im Wesentlichen mehrere Einstiegspunkte für KI-Systeme, um Ihre Inhalte zu verstehen und zu zitieren. Diese Redundanz ist wertvoll, da sie sicherstellt, dass selbst wenn eine Barrierefreiheitsfunktion unvollständig ist, andere dies ausgleichen und KI-Systemen helfen können, die Relevanz Ihrer Inhalte zu verstehen.

Die Optimierung von Bilddateien spielt ebenfalls eine Rolle für die KI-Sichtbarkeit, wenn auch indirekt. Schnell ladende Bilder tragen zu einer besseren Seitenleistung bei, was beeinflusst, wie häufig KI-Systeme Ihre Inhalte crawlen und indexieren. Darüber hinaus reduzieren richtig optimierte Bilder die Ladezeiten der Seite, was die Nutzerinteraktionskennzahlen verbessern kann, die KI-Systeme bei der Bewertung der Inhaltsqualität berücksichtigen. Obwohl die direkte Auswirkung der Bildoptimierung auf die KI-Sichtbarkeit im Vergleich zur Inhaltsqualität und -struktur bescheiden ist, lohnt es sich dennoch, sie als Teil einer umfassenden KI-Suche-Optimierungsstrategie zu implementieren.

Bilder in verschiedenen Inhaltsformaten und Abfragetypen

Die Wirksamkeit von Bildern für die KI-Sichtbarkeit variiert je nach Art des Inhalts und den Abfragen, die Sie ansprechen. Für Anleitungen und Tutorials sind Schritt-für-Schritt-Bilder mit detaillierten Bildunterschriften besonders wertvoll für die KI-Sichtbarkeit. KI-Systeme zitieren häufig Anleitungsinhalte in ihren Antworten, und Bilder, die jeden Schritt klar veranschaulichen, erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte ausgewählt werden. Wenn Sie Bilder einbinden, die den Fortschritt eines Prozesses oder einer Aufgabe zeigen, erstellen Sie Inhalte, die KI-Systeme leicht verstehen und zitieren können, wenn Nutzer prozedurale Fragen stellen.

Für Vergleichs- und produktbezogene Abfragen verbessern Vergleichsdiagramme und Produktbilder die KI-Sichtbarkeit erheblich. Wenn Nutzer KI-Systeme fragen: „Was ist das beste [Produkt]?" oder „Wie vergleicht sich X mit Y?", zitieren KI-Systeme häufig Inhalte, die klare visuelle Vergleiche enthalten. Durch die Einbindung gut gestalteter Vergleichsdiagramme, nebeneinander angeordneter Produktbilder oder Funktionsvergleichstabellen erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte für diese Arten von Abfragen ausgewählt werden. Die visuelle Klarheit Ihrer Vergleiche hilft KI-Systemen, Ihre Inhalte schnell zu verstehen und als zuverlässige Quelle zu zitieren.

Für forschungs- und datengestützte Inhalte sind Infografiken und Datenvisualisierungen für die KI-Sichtbarkeit unerlässlich. Wenn Ihre Inhalte originäre Forschungsergebnisse, Statistiken oder Datenanalysen enthalten, erhöht die visuelle Aufbereitung dieser Informationen durch Diagramme, Grafiken und Infografiken die Wahrscheinlichkeit, dass sie von KI-Systemen zitiert werden. KI-Systeme erkennen, dass visuelle Datenpräsentationen oft autoritativer und leichter verständlich sind als reine Textstatistiken, weshalb sie Inhalte mit gut gestalteten Visualisierungen eher zitieren. Dies ist besonders wichtig, um Ihre Marke als Autorität in Ihrem Fachgebiet zu etablieren.

Häufige Fehler bei Bildern vermeiden, die die KI-Sichtbarkeit beeinträchtigen

Mehrere häufige Fehler können Ihre KI-Suche-Sichtbarkeit in Bezug auf Bilder erheblich beeinträchtigen. Der kritischste Fehler ist, sich auf Bilder als alleinige Quelle wichtiger Informationen zu verlassen. Obwohl KI-Systeme Bilder verarbeiten können, arbeiten sie nach wie vor hauptsächlich mit Text. Wenn Sie wichtige Informationen nur in Bildern präsentieren, ohne Textbeschreibungen oder Erklärungen bereitzustellen, könnten KI-Systeme diese Informationen vollständig übersehen. Stellen Sie stets sicher, dass wichtige Daten, Statistiken und Antworten auf Nutzerfragen in Textform vorliegen, wobei Bilder als unterstützende visuelle Elemente und nicht als primäre Informationsquelle dienen.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die Verwendung generischer Stock-Bilder ohne angemessenen Kontext oder Alt-Text. Allgemeine Bilder, die nicht spezifisch mit Ihren Inhalten zusammenhängen, bieten wenig Mehrwert für die KI-Sichtbarkeit. Verwenden Sie stattdessen Bilder, die Ihre Punkte direkt veranschaulichen, spezifische Fragen beantworten oder originäre Daten präsentieren. Kombinieren Sie diese Bilder mit detaillierten Alt-Texten und Bildunterschriften, die ihre Relevanz erklären. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Systeme verstehen, warum Sie jedes Bild eingefügt haben und wie es zur Beantwortung von Nutzerfragen beiträgt.

Das Versäumnis, Bilddateinamen zu optimieren, ist eine weitere häufig übersehene Gelegenheit. Bilddateinamen wie „IMG_12345.jpg" liefern KI-Systemen keine Informationen, während beschreibende Dateinamen wie „ki-suche-sichtbarkeit-vergleich-2025.jpg" KI-Systemen helfen, den Inhalt und die Relevanz Ihres Bildes zu verstehen. Ebenso verringert das Fehlen von Bildunterschriften oder umgebendem Kontext für Bilder deren Wert für die KI-Sichtbarkeit. Jedes Bild sollte von erklärendem Text begleitet werden, der KI-Systemen hilft, seine Bedeutung und Relevanz für Ihr Hauptthema zu verstehen.

Überwachung der Bildleistung in KI-Suchergebnissen

Die Verfolgung, wie Ihre Bilder in KI-Suchergebnissen abschneiden, ist für die Optimierung Ihrer KI-Sichtbarkeitsstrategie unerlässlich. Während sich traditionelle Ranking-Tracking-Tools auf Suchmaschinen-Rankings konzentrieren, erfordert die KI-Suche-Überwachung andere Metriken. Sie sollten verfolgen, ob Ihre Bilder in KI-generierten Antworten zitiert werden, wie häufig Ihre Inhalte in KI-Antworten erscheinen und ob Ihre Marke zusammen mit Ihren Bildern genannt wird. Diese Daten helfen Ihnen zu verstehen, welche Bildtypen für die KI-Sichtbarkeit am effektivsten sind und wo Sie Ihre Optimierungsbemühungen konzentrieren sollten.

Das manuelle Testen Ihrer Inhalte auf verschiedenen KI-Suchplattformen ist ein wichtiger Bestandteil der Überwachung der Bildleistung. Suchen Sie regelmäßig nach Fragen zu Ihren Inhalten in ChatGPT, Perplexity, Google Gemini und anderen KI-Plattformen, um zu sehen, ob Ihre Inhalte zitiert werden und wie Ihre Bilder verwendet werden. Achten Sie darauf, welche Bilder referenziert werden, wie sie beschrieben werden und ob Ihre Marke korrekt zugeordnet wird. Dieses qualitative Feedback hilft Ihnen zu verstehen, wie KI-Systeme Ihre Bilder interpretieren und nutzen, sodass Sie fundierte Optimierungsentscheidungen treffen können.

Die Analyse der Bildstrategien von Wettbewerbern kann ebenfalls wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung Ihrer eigenen KI-Sichtbarkeit liefern. Schauen Sie sich an, wie Wettbewerber Bilder in ihren Inhalten verwenden, welche Bildtypen in KI-generierten Antworten für Ihre Zielabfragen erscheinen und wie sie ihre Bildmetadaten optimieren. Diese Wettbewerbsanalyse hilft Ihnen, Lücken in Ihrer eigenen Bildstrategie zu identifizieren und Möglichkeiten für effektivere visuelle Inhalte zu erkennen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit von KI-Systemen zitiert werden. Indem Sie verstehen, was bei Wettbewerbern funktioniert, können Sie eine effektivere Bildstrategie für Ihre eigenen Inhalte entwickeln.

Wie Sie feststellen können, ob ein Bild tatsächlich Ihre KI-Zitationen antreibt

Wenn eine Seite von KI-Systemen zitiert wird, liegt es nahe, dies dem Bild zuzuschreiben, aber das Bild ist selten der alleinige Grund. Überprüfen Sie zunächst, ob die Informationen im Bild auch in Textform in der Nähe vorhanden sind – wenn wichtige Daten, Statistiken oder Schritte nur im Bild dargestellt werden, ohne begleitende Beschreibung, haben KI-Systeme, die hauptsächlich auf Textverarbeitung angewiesen sind, den Bildinhalt möglicherweise vollständig übersehen, was bedeutet, dass die Zitation durch den umgebenden Text und nicht durch das Visuelle verdient wurde. Als Nächstes prüfen Sie Ihre Alt-Texte und Bildunterschriften: Allgemeine Beschreibungen wie „Diagramm" oder „Foto" enthalten keine Informationen. Wenn ein Bild nur das hat, kann es plausiblerweise nicht dazu beigetragen haben, warum die Seite zitiert wurde – die Zitation ist stattdessen der Struktur und dem Text zuzuschreiben. Prüfen Sie, ob das Bild innerhalb eines Absatzes platziert ist, der seine Implikationen explizit erörtert; wenn die umgebenden Sätze bereits die Erkenntnisse nennen, die das Bild veranschaulicht, verstärkt das Bild ein bestehendes Textsignal, anstatt die Quelle dafür zu sein. Überprüfen Sie auch, ob Sie ImageObject-Schema-Markup implementiert haben – wenn nicht, haben KI-Systeme keine strukturierte Möglichkeit zu wissen, was das Bild darstellt, was eine schema-gesteuerte Zitation als Erklärung ausschließt. Nur wenn ein Bild einen spezifischen, beschreibenden Alt-Text hat, in thematisch relevantem umgebenden Text eingebettet ist und strukturierte Daten enthält, können Sie einen Teil einer Zitation plausibel dem Bild selbst zuschreiben und nicht dem Textinhalt der Seite.