In ChatGPT ranken: was OpenAI dokumentiert, was niemand außerhalb weiß und was du tun kannst

In ChatGPT gibt es kein Ranking, nur zwei Wege in eine Antwort

Als dieser Artikel zum ersten Mal online ging, versprach er Muster, mit denen man in ChatGPT "rankt", und stützte sich dabei auf Behauptungen, die ich nicht belegen kann. Diese Fassung hält das Versprechen und lässt die Legenden weg: was OpenAI dokumentiert, was Microsoft über Bing gesagt hat und was Forscherinnen und Forscher tatsächlich gemessen haben. Wo niemand außerhalb von OpenAI etwas weiß, sage ich das auch.

Fang beim Wort selbst an. Bei Google gibt es eine Liste von Ergebnissen und einen Platz darauf. In ChatGPT gibt es keine Liste. Es gibt eine Antwort, jedes Mal neu geschrieben, und dein Unternehmen kommt darin vor oder eben nicht. Hinein kommt es auf zwei ganz verschiedenen Wegen.

Der erste Weg ist das Gedächtnis. Ein Sprachmodell wird mit einer riesigen Menge Text trainiert, und ein Teil davon bleibt hängen. Stellst du eine Frage mit ausgeschalteter Websuche, kommt die Antwort allein aus diesem Gedächtnis, ohne Links und ohne aktuelle Quellen.

Der zweite Weg ist die Suche. ChatGPT kann vor der Antwort ins Web gehen, Seiten abrufen und aus dem Gefundenen eine Antwort schreiben, mit Links zu den Quellen. Für diesen Weg gibt es eine dokumentierte Schranke, und um sie geht es im größten Teil dieses Artikels, weil du an ihr noch diesen Monat etwas ändern kannst.

Das Diagramm läuft von der Frage oben bis zur Antwort mit Quellen unten. Die erste Entscheidung trifft das Modell, nicht du: ob es überhaupt sucht. Die zweite triffst du: ob der Suchcrawler von OpenAI deine Website lesen darf. Die Erkenntnis daraus: Der Weg über das Gedächtnis hat keine Schranke, die du diesen Monat öffnen kannst, der Weg über die Suche hat genau eine.

Dieser Artikel ist der über ChatGPT in einer kleinen Reihe. Wie du eine Textstelle schreibst, die jede Antwortmaschine übernehmen kann, steht in Sichtbarkeit gewinnen im Zeitalter von AEO und GEO. Wie sich ChatGPT und Googles Gemini unterscheiden, nebeneinander gestellt, steht in ChatGPT vs Gemini. Ich verlinke beide, statt sie zu wiederholen.

Beispiel: eine Frage, beide Wege

Die Rösterei Alsterbogen ist eine erfundene Kaffeerösterei in Hamburg. Sie verkauft ihre Bohnen online unter alsterbogen.example, meistens im Abo zu 9,50 € pro Tüte, und geführt wird sie von Merle. Niemand davon ist echt, jede Zahl ist ausgedacht.

Eine Kundin erzählt Merle, sie habe eine andere Rösterei gefunden, indem sie ChatGPT gefragt hat: "welches Kaffeeabo in Deutschland ist gut für die French Press". Merle probiert es selbst aus, zweimal.

Schritt eins: Sie fragt mit ausgeschalteter Websuche. Die Antwort nennt zwei große bundesweite Marken und gibt allgemeine Tipps zum Mahlgrad. Keine Links. Das ist der Weg über das Gedächtnis, und Alsterbogen, eine Rösterei mit 1.800 Abonnentinnen und Abonnenten, ist nicht bekannt genug, um in irgendeinem Gedächtnis zu stehen.

Schritt zwei: Sie fragt noch einmal, diesmal mit Suche. Jetzt nennt die Antwort fünf Quellen: zwei unabhängige Kaffeetestportale, den Geschenkratgeber einer Zeitung, eine Rösterei aus Köln und eine aus Leipzig. Wieder kein Alsterbogen. Das ist der Weg über die Suche, und auf diesem Weg kann sie etwas prüfen.

Der Weg über das Gedächtnis: was das Training für dich tun kann und was nicht

Ehrlich gesagt kann ein Unternehmen auf diesem Weg kurzfristig sehr wenig tun, und viele Ratschläge tun so, als wäre es anders.

OpenAI dokumentiert genau einen Schalter. Der Crawler GPTBot sammelt Inhalte, die laut OpenAI dazu dienen, "to make our generative AI foundation models more useful and safe", also die generativen Basismodelle nützlicher und sicherer zu machen. Und weiter: "disallowing GPTBot indicates a site's content should not be used in training generative AI foundation models", wer GPTBot sperrt, signalisiert also, dass die Inhalte nicht ins Training einfließen sollen.¹ Du kannst künftiges Training also ablehnen. Du kannst nicht sagen "bitte merk dir mich", und niemand außerhalb von OpenAI sieht, welche Seiten in ein bestimmtes Modell eingeflossen sind, wie viel Gewicht eine einzelne davon hatte oder wann das nächste Modell trainiert wird.

Die alte Fassung dieses Artikels behauptete, Reddit, Quora, Stack Overflow und Medium "sind Trainingsdaten", und Antworten dort mit Links auf die eigene Website brächten "semantische Verstärkung". Das habe ich gestrichen. Ich habe keine Primärquelle gefunden, die sagt, welche Foren in welchem Modell stecken, und die eine Studie weiter unten, die untersucht hat, worauf die Suchantworten von ChatGPT verweisen, fand unter den Quellen fast gar keine sozialen Plattformen.² Unter jede passende Forumsfrage einen Link auf den eigenen Shop zu setzen, hat außerdem einen älteren Namen, und der lautet nicht Verstärkung.

Was ein Unternehmen tatsächlich ins Gedächtnis eines Modells bringt, ist das Langsame: dass andere über dich schreiben, an vielen Stellen, über Jahre. Das ist Ruf, keine Optimierung.

Beispiel: Merles Entscheidung zum Training

Merle muss entscheiden, ob GPTBot ihre Website lesen darf. Sie schreibt auf, was jede Wahl kostet.

Zulassen: Ihre Brühanleitungen können für das Training künftiger Modelle verwendet werden. Messbar zurück bekommt sie dieses Jahr nichts, und nichts in der Dokumentation von OpenAI verspricht ihr etwas.

Sperren: Ihre Anleitungen werden nicht fürs Training verwendet. Nach der eigenen Beschreibung von OpenAI ist das ein anderer Schalter als die Suche, sie verschwindet dadurch also nicht aus den Suchantworten.¹

Sie lässt ihn zu, weil ihre Anleitungen Marketing sind und es ihr lieber ist, wenn ein Modell lernt, dass es Alsterbogen gibt. Eine Firma mit bezahlten Inhalten kann das gut begründet anders sehen. So oder so ist es eine Entscheidung, aufgeschrieben und mit Datum.

Der Weg über die Suche hat eine dokumentierte Schranke

Hier ist OpenAI deutlich. Die Dokumentation beschreibt OAI-SearchBot als den Crawler, der Websites in den Suchergebnissen von ChatGPT auftauchen lässt. Websites, die ihn sperren, "will not be shown in ChatGPT search answers", erscheinen also nicht in den Suchantworten, auch wenn sie "can still appear as navigational links", also weiter als einfache Navigationslinks auftauchen können. OpenAI empfiehlt, ihn zuzulassen, und schreibt, dass eine Änderung an der robots.txt etwa 24 Stunden braucht, bis sie greift.¹

Es gibt noch einen dritten Agenten, ChatGPT-User. Er ruft eine Seite ab, wenn eine Person in ChatGPT danach fragt. Laut OpenAI "is not used for crawling the web in an automatic fashion", er durchsucht das Web also nicht automatisch, die Regeln der robots.txt gelten für ihn unter Umständen nicht, weil eine Person die Anfrage ausgelöst hat, und er entscheidet nicht darüber, ob Inhalte in der Suche erscheinen.¹ Du siehst ihn also in deinen Logs, über deine Sichtbarkeit in der Suche sagt er dir nichts.

Das ist die ganze veröffentlichte Regel für den Suchweg: Lass den Suchcrawler rein. Alles darüber hinaus, wie ChatGPT unter den zugelassenen Seiten auswählt, welche es liest und welche es zitiert, ist nicht dokumentiert. Die Einträge in der robots.txt, mit denen du die Suche erlaubst und das Training ablehnst, stehen Zeile für Zeile im Artikel über AEO und GEO, deshalb wiederhole ich sie hier nicht.

Beispiel: Merle prüft die Schranke

Schritt eins: Merle öffnet alsterbogen.example/robots.txt. Die Datei hat ein Sicherheitsplugin vor drei Jahren erzeugt, und sie enthält einen Block, der jeden User Agent aussperrt, dessen Name dem Autor des Plugins nach "KI" klang, OAI-SearchBot eingeschlossen.

Schritt zwei: Sie hält die Regel von OpenAI dagegen. Wer den Suchcrawler sperrt, erscheint nicht in den Suchantworten von ChatGPT.¹ Unter den fünf Quellen aus ihrem Test konnte sie also nie sein, ganz egal, wie gut ihre Seiten sind.

Schritt drei: Sie ersetzt den Block durch zwei ausdrückliche Zeilen, OAI-SearchBot erlaubt und GPTBot erlaubt, so wie im vorigen Abschnitt entschieden.

Schritt vier: Zwei Tage später durchsucht ihr Entwickler das Zugriffslog des Servers nach Anfragen, deren User Agent OAI-SearchBot enthält. Es sind 37, verteilt über die Anleitungen und Produktseiten des Shops. Die Schranke ist offen, und Merle hat einen Beleg statt einer Hoffnung.

Woher die Suchergebnisse kommen: die Frage nach Bing

Der alte Artikel sagte rundheraus "ChatGPT nutzt Bing für Live Lookups" und baute seine erste Taktik darauf. Hier ist, was sich tatsächlich belegen lässt, nach Datum geordnet.

Im Mai 2023 kündigte Microsoft an, dass "Bing is coming to ChatGPT as the default search experience", Bing also die Standardsuche in ChatGPT wird, mit Antworten auf Grundlage von Webdaten und mit Quellenangaben.³ Das stimmte, und es war Microsofts eigene Aussage.

Heute erwähnt die Dokumentation von OpenAI zu ihren Crawlern weder Bing noch einen anderen Suchanbieter.¹ Auch der Leitfaden für Entwickler zum Websuche Werkzeug in OpenAIs eigener Programmierschnittstelle (API) nennt keinen Anbieter und beschreibt einen Modus, der offline nur aus einem Cache arbeitet. Das spricht dafür, dass OpenAI abgerufene Inhalte selbst vorhält.⁴ Und OpenAI betreibt einen eigenen Suchcrawler, die Schranke aus dem vorigen Abschnitt.

Der ehrliche Stand für 2026 ist also dieser. Die Suche in ChatGPT wurde 2023 auf Bing gebaut. Heute ruft OpenAI Seiten selbst ab. Ob und wie stark ChatGPT noch auf den Index von Bing zurückgreift, steht in nichts, was ich von OpenAI oder Microsoft finden konnte. Mein Schwesterartikel zu AEO und GEO sagt, die Chat Maschinen stützten sich auf den Index von Bing, und nach heutiger Beweislage würde ich das abschwächen zu "taten es und tun es vielleicht teilweise noch".

Lohnt sich Bing dann überhaupt? Ja, aus einem Grund, der nicht an ChatGPT hängt. Bing liefert eigene KI Antworten in Microsoft Copilot und in den Zusammenfassungen von Bing, und seit Februar 2026 haben die Bing Webmaster Tools einen Bericht, als öffentliche Vorschau, der zählt, wie oft deine Seiten in diesen Antworten als Quelle zitiert werden, und die Suchanfragen hinter den Zitaten zeigt.⁵ Das ist der einzige Zitierbericht direkt vom Betreiber, den ich bei irgendeiner Antwortmaschine kenne. Bings eigener Rat im selben Beitrag: Inhalte aktuell halten, Änderungen über IndexNow melden und Überschriften, Tabellen und Quellen klar halten.⁵ IndexNow hat einen eigenen Artikel.

Ob Bing deine Seiten kennt, zeigt dir eine einfache Rate:

$$\text{coverage} = \frac{\text{pages indexed}}{\text{pages submitted}}$$

Dabei ist $\text{coverage}$ die Abdeckung, $\text{pages indexed}$ die Zahl der URLs aus deiner Sitemap, die Bing Webmaster Tools als indexiert meldet, und $\text{pages submitted}$ die Zahl der URLs in der Sitemap, die du eingereicht hast. Es sind Ereignisse geteilt durch Gelegenheiten, wie bei jeder Conversion Rate. Grundlagen: Verhältnisse und Raten.

Beispiel: wie viel vom Shop Bing kennt

Schritt eins: Merle verifiziert alsterbogen.example in den Bing Webmaster Tools, was zehn Minuten dauert, und reicht die Sitemap ein. Sie enthält 140 URLs.

Schritt zwei: Eine Woche später meldet das Werkzeug 62 davon als indexiert. Die Abdeckung ist $62 / 140 = 0{,}443$, also 44,3 %.

Schritt drei: Ihr Entwickler sieht nach, was fehlt. Jeder Kaffee steht dreimal da, einmal pro Mahlgrad, unter URLs, die sich nur durch einen Parameter ?mahlgrad= unterscheiden, und keine davon nennt eine kanonische Fassung. Die Suchmaschine sieht 36 fast gleiche Seiten und indexiert ein paar davon nach Zufall.

Schritt vier: Er verweist jede Mahlgradvariante auf eine kanonische Produktseite und nimmt die Varianten aus der Sitemap, die jetzt 128 URLs enthält. Vier Wochen später sind 121 indexiert. Die Abdeckung ist $121 / 128 = 0{,}945$, also 94,5 %.

Schritt fünf: Merle öffnet den Bericht AI Performance. Er zeigt ihre ersten 11 Zitate in Antworten von Copilot, neun davon auf ihre Anleitung für die French Press. Das ist die Antwortmaschine von Bing, nicht die von ChatGPT, und das weiß sie. Es ist trotzdem der erste handfeste Beleg, dass eine ihrer Seiten in eine generierte Antwort übernommen wird.

Was die Forschung tatsächlich gemessen hat

Das meiste, was über "Ranking in ChatGPT" geschrieben wird, zitiert Studien aus zweiter Hand. Hier sind vier, jeweils mit dem, was sie gemessen haben, denn die Details ändern, was du daraus mitnehmen kannst.

Das Paper, das dem Feld seinen Namen gab, ist GEO, also Generative Engine Optimisation, von Pranjal Aggarwal und Kollegen, vorgestellt 2024 auf der Konferenz KDD.⁶ Die Maschine darin war ein Forschungsaufbau: die ersten fünf Google Ergebnisse zu jeder Frage, an gpt3.5-turbo übergeben, das die Antwort schrieb. Die Autoren wiederholten die Tests auch bei Perplexity, wo die besten Änderungen die Sichtbarkeit um bis zu 37 % hoben.⁶ ChatGPT haben sie nicht getestet. Was sie herausfanden, dass Statistiken, Zitate und Quellenangaben helfen und Keyword Stuffing schadet, steht mit den Zahlen im Artikel über AEO und GEO. Es ist eine gute Anleitung zum Schreiben. Eine Messung an ChatGPT ist es nicht.

Am nächsten an ChatGPT ist eine Studie von Mahe Chen und Kollegen an der University of Toronto, im September 2025 als Preprint erschienen.² Sie schickten im August 2025 1.000 Ranglistenfragen wie "rank the best smartphones" über die API durch das Suchmodell gpt-4o-search-preview von OpenAI und durch Google, und sortierten jede zitierte Domain in drei Arten: Marke (die eigene Website des Herstellers), sozial (Foren und soziale Netzwerke) und verdient (unabhängige Verlage und Testseiten). Gemessen haben sie diese Aufteilung nur für zwei Länder, die USA und Kanada. Werte für Deutschland gibt es darin nicht, deshalb zeige ich die Werte aus den USA.

Auf der waagrechten Achse stehen zwei Produktkategorien, jeweils mit den Quellen von Google und denen des Suchmodells von OpenAI. Die senkrechte Achse zeigt, welcher Anteil der zitierten Quellen von unabhängigen Verlagen kam. Die Erkenntnis: Bei denselben Fragen stützte sich das Modell von OpenAI viel stärker auf unabhängige Verlage als Google, und soziale Plattformen zitierte es in derselben Studie fast nie, nahe null in jeder Kategorie und jedem Land, das die Studie ausweist.² Für Leserinnen und Leser in Deutschland zählt ein zweiter Teil der Studie. Dort stellten die Autoren dieselben Fragen auch auf Deutsch und in vier weiteren Sprachen. Das GPT Modell wechselte dabei fast vollständig zu anderen Websites, die Überschneidung mit den englischen Quellen lag nahe null, und bei Fragen in einer anderen Sprache als Englisch zitierte es mehr Seiten in dieser Sprache als Google. Über alle Sprachen zusammen blieben verdiente Quellen klar vorn.² Wer auf Deutsch gefragt wird, spielt also in einem anderen Feld von Quellen als bei der englischen Frage, und Prozentwerte pro Sprache nennt die Studie im Text nicht. Die Autoren betonen außerdem, dass die Daten aus einem einzigen Monat stammen, dass ihre Einteilung in drei Arten ihre eigene und etwas subjektiv ist und dass das API Modell nicht die ChatGPT App für Verbraucher ist.² Ich nehme daraus die Richtung mit, nicht die Nachkommastellen.

Die dritte Studie ist älter und ernüchternd. Nelson Liu, Tianyi Zhang und Percy Liang haben 2023 vier generative Suchmaschinen geprüft, darunter Bing Chat. Im Schnitt waren nur 51,5 % der erzeugten Sätze vollständig durch ihre Quellen gedeckt, und nur 74,5 % der Quellenangaben stützten den Satz, an dem sie hingen.⁷ Zitiert werden heißt nicht, richtig dargestellt werden. Lies, was die Antwort über dich sagt, nicht nur, ob dein Link dasteht.

Die vierte Art Studie ist eine Warnung. Aounon Kumar und Himabindu Lakkaraju zeigten, dass eine gezielt gebaute Zeichenfolge auf einer Produktseite dieses Produkt an die Spitze der Empfehlungen eines Sprachmodells schieben kann,⁸ und Samuel Pfrommer und Kollegen zeigten, dass versteckte Anweisungen auf einer Seite schlecht platzierte Produkte in dialogorientierten Suchmaschinen nach oben bringen können, mit Angriffen, die auch bei Perplexity wirkten.⁹ Beides ist Forschung über Angriffe, das Gegenstück zu verstecktem Text im Jahr 2005. Ich erwähne sie, damit du das Angebot erkennst, wenn es dir jemand verkaufen will. Auf die Website einer Kundin würde ich so etwas nie setzen.

Beispiel: woher Merles Antworten kommen

Schritt eins: Merle schreibt 25 Fragen auf, die ihre Kundschaft wirklich stellt, aus ihrem eigenen Postfach für Anfragen, etwa "bester Kaffee für die French Press", "lohnt sich ein Kaffeeabo" und "wie lange bleiben geröstete Bohnen frisch".

Schritt zwei: Sie stellt jede davon in ChatGPT mit Suche, jeweils in einem neuen Chat, und kopiert jede zitierte Domain in eine Tabelle. Über die 25 Antworten kommen 58 Quellenangaben zusammen.

Schritt drei: Sie zählt nach Domain. Drei unabhängige Kaffeetestportale stehen für 31 der 58. Der Anteil ist

$$\frac{31}{58} \times 100 = 53{,}4\,\%$$

also der einfache Prozentsatz, ein Teil geteilt durch das Ganze, mal 100, mit $31$ für die Quellenangaben der drei Testportale und $58$ für alle Quellenangaben, ergibt 53,4 %. Grundlagen: Prozente.

Schritt vier: Sie zieht den Schluss, auf den die Studie aus Toronto hindeutet. Mehr als die Hälfte der Antworten in ihrer Nische stützt sich auf drei unabhängige Portale. Keines davon hat Alsterbogen je getestet. Von einem davon getestet zu werden, ehrlich, indem sie Bohnen schickt und die Redaktion sagen lässt, was sie denkt, bringt ihr für die Sichtbarkeit in ChatGPT wahrscheinlich mehr als alles, was sie auf ihrer eigenen Website ändern kann. Das ist gewöhnliche Pressearbeit, und das war sie schon, bevor irgendwer GEO gesagt hat.

Was niemand außerhalb von OpenAI weiß

Diesen Abschnitt lassen die meisten Artikel zum Thema weg, deshalb hier ganz direkt. Stand November 2026 ist nichts von Folgendem von OpenAI dokumentiert, und wer es als Tatsache verkauft, rät.

• Welche Suchanbieter die Suche in ChatGPT heute nutzt und in welcher Mischung mit dem eigenen Crawl von OpenAI.
• Wie ChatGPT entscheidet, ob es für eine Frage sucht, und wie viele Suchen es ausführt.
• Wie es unter den abgerufenen Seiten auswählt, welche es liest und welche es zitiert.
• Ob strukturierte Daten wie Markup nach schema.org überhaupt gelesen oder gewichtet werden.
• Ob frühere Chats oder gespeicherte Erinnerungen einer Person beeinflussen, welche Quellen sie sieht.
• Wie stark die Antwort aus dem Gedächtnis und die Antwort aus der Suche in einer Antwort vermischt werden.

Für ChatGPT gibt es kein Gegenstück zur Google Search Console und keinen Bericht darüber, wie oft deine Website zitiert wird. Die alte Fassung dieses Artikels endete mit "es wird nie ein Dashboard geben", und das ist der eine Satz daraus, dem ich noch zustimme, zumindest für ChatGPT. Bing hat, wie oben beschrieben, inzwischen eines für die eigenen Antworten.⁵

Aus dem Nichtwissen folgt Methode. Ein System, das nicht veröffentlicht ist, kannst du nicht nachbauen, aber du kannst messen, was herauskommt, gleichbleibend, und immer nur eine Sache auf einmal ändern.

Beispiel: dieselbe Frage fünfmal

Schritt eins: Merle stellt "welches Kaffeeabo in Deutschland ist gut für die French Press" fünfmal, jedes Mal in einem neuen Chat mit Suche, am selben Nachmittag.

Schritt zwei: Sie listet die zitierten Domains auf. Über die fünf Antworten sind es 11 verschiedene. Zwei tauchen in allen fünf auf. Vier nur einmal.

Schritt drei: die Lehre daraus. Ein einzelner Test sagt ihr fast nichts, weil die Quellen schon zwischen identischen Durchläufen wechseln. Die Studie aus Toronto sah die Quellen wandern, wenn Fragen umformuliert wurden, und viel stärker, wenn sie in einer anderen Sprache gestellt wurden.² Eine Messung braucht viele Fragen, gleich gestellt, nach festem Plan.

Deinen Platz in den Antworten messen

Gemessen wird hier durch schlichtes Zählen, und dieses Zählen muss ehrlich mit kleinen Zahlen umgehen. Die Methode im Detail, mit 30 Fragen an zwei Werkzeuge, steht im Artikel über ChatGPT und Gemini. Hier die kurze Fassung nur für ChatGPT.

Führ eine feste Liste von Fragen. Stell jede davon einmal im Monat in ChatGPT mit Suche, jeweils in einem neuen Chat. Zähl die Antworten, die deine Website zitieren. Die Zahl, die du verfolgst, ist

$$r = \frac{c}{q}$$

Dabei ist $r$ die Zitierrate des Monats, $c$ die Zahl der Fragen, deren Antwort deine Website mindestens einmal zitiert hat, und $q$ die Zahl der gestellten Fragen, die gleich bleibt. Grundlagen: Verhältnisse und Raten.

Weil $q$ klein ist, schwankt die Rate, auch wenn sich nichts geändert hat. Wie stark, sagt dir der Standardfehler:

$$SE = \sqrt{\frac{r(1 - r)}{q}}$$

Dabei ist $SE$ der Standardfehler der Rate, $r$ die gemessene Rate und $q$ die Zahl der Fragen. Eine Veränderung von einem Monat zum nächsten, die kleiner ist als etwa zwei Standardfehler, bringt der Zufall ständig zustande. Grundlagen: Stichproben.

Zwei weitere Zahlen gehören daneben. Erstens, ob die Antwort über dich stimmt, denn Quellenangaben hängen oft an Sätzen, die sie gar nicht stützen.⁷ Zweitens, die Besuche. In den Analysen, die ich betreue, kommen Besuche aus ChatGPT mit utm_source=chatgpt.com markiert an, und so zähle ich sie. Besuche zeigen nur die Leute, die geklickt haben, nie die Antworten, in denen du genannt wurdest und niemand geklickt hat.

Beispiel: Merles sechs Monate

Merles Liste enthält die 25 Fragen von vorhin. Die Korrektur der robots.txt ging Ende Februar live, die Arbeit an Bing im März, und im April veröffentlichte ein Testportal aus ihrer Nische einen Test ihres Abos.

Auf der waagrechten Achse stehen die Monate, Februar bis Juli. Die senkrechte Achse zeigt, wie viele der 25 Antworten Alsterbogen zitierten. Die Erkenntnis: nichts, solange die Schranke zu war, ein kleiner Schritt danach und ein stetiger Anstieg, nachdem der Test erschienen war. Ob der Anstieg echt ist, rechnen wir jetzt nach.

Schritt eins: die Raten. Im März $3 / 25 = 0{,}12$, im Juli $9 / 25 = 0{,}36$.

Schritt zwei: der Standardfehler jedes Monats. März: $\sqrt{0{,}12 \times 0{,}88 / 25} = \sqrt{0{,}004224} = 0{,}065$. Juli: $\sqrt{0{,}36 \times 0{,}64 / 25} = \sqrt{0{,}009216} = 0{,}096$.

Schritt drei: Der Standardfehler der Differenz verbindet beide: $\sqrt{0{,}004224 + 0{,}009216} = \sqrt{0{,}01344} = 0{,}116$. Der Anstieg ist $0{,}36 - 0{,}12 = 0{,}24$, das sind $0{,}24 / 0{,}116 = 2{,}07$ Standardfehler.

Schritt vier: die Auslegung. Etwas mehr als zwei Standardfehler, fünf Monate hintereinander in dieselbe Richtung und ein Zeitverlauf, der zur Arbeit passt. Das reicht, um weiterzumachen, und beweist nicht, welche Änderung es war. Die Null im Februar dagegen braucht keine Statistik: gesperrt ist gesperrt.

Schritt fünf: die Besuche. Sitzungen mit utm_source=chatgpt.com stiegen von vier im März auf 23 im Juli. Wenig, aber echt, und sieben der Sitzungen im Juli wurden zu Abos zu 9,50 € pro Tüte.

Die alten Ratschläge, an den Quellen geprüft

Der alte Artikel nannte fünf Taktiken. Hier jede einzelne, behalten, korrigiert oder gestrichen.

"Optimiere für Bing, nicht nur für Google." Teilweise behalten. Dass ChatGPT Bing nutzt, war 2023 Microsofts eigene Aussage³ und ist durch nichts Aktuelles von OpenAI bestätigt. Im Index von Bing zu stehen, ist trotzdem eine Absicherung mit niedrigen Kosten, und es speist Copilot, das inzwischen Zitate meldet.⁵ Gestrichen habe ich auch den Satz, dass Seiten meiner eigenen Kunden nach einem Umbau für Bing "innerhalb von Wochen in GPT Vorschlägen" auftauchten, weil ich dir das Vorher und Nachher nicht zeigen kann und du es mir nicht einfach glauben solltest.

"Ziele auf Long Tail Fragen mit hoher Kaufabsicht." Behalten, neu gefasst. Eine Seite zu schreiben, die eine echte Frage schlicht beantwortet, ist gutes Schreiben, und genau das hat die GEO Forschung belohnt.⁶ Wie das geht, steht im Artikel über AEO und GEO.

"Nutze FAQ Schema, es trainiert Sprachmodelle." Gestrichen. OpenAI dokumentiert keinerlei Nutzung strukturierter Daten in der Suche von ChatGPT, und bei Google sind FAQ Rich Results ab August 2023 nur noch für "well known, authoritative government and health websites" erschienen, also bekannte, maßgebliche Websites von Behörden und aus dem Gesundheitsbereich.¹⁰ Seit dem 7. Mai 2026 erscheinen sie gar nicht mehr.¹¹ Korrektes Markup, das die Seite und das Unternehmen beschreibt, lohnt sich trotzdem, aus den Gründen im Schwesterartikel. Ein Hebel für ChatGPT, den irgendwer nachgewiesen hätte, ist es nicht.

"Baue thematische Content Cluster." Als Aufbau der Website behalten, weil verlinkte Anleitungen den Leserinnen und Lesern helfen. Als Aussage über ChatGPT gestrichen, weil ich keine Quelle gefunden habe, die zeigt, dass ChatGPT das belohnt.

"Lass dich auf Reddit, Quora und Stack Overflow erwähnen, das sind Trainingsdaten." Gestrichen und durch die ehrliche Verwandte ersetzt. Die Studie, die ChatGPT am nächsten kommt, fand, dass das Suchmodell sehr häufig unabhängige Verlage zitierte und soziale Plattformen fast nie.² Sei es wert, getestet zu werden, und lass dich testen. Streu keine Links.

Beispiel: Merles Stunden im Monat

Merle hat dafür vier Stunden im Monat, und so teilt sie sie auf.

Schritt eins, 15 Minuten: robots.txt und Zugriffslog auf OAI-SearchBot prüfen, damit die Schranke nach einem Pluginupdate nicht wieder still zugeht.

Schritt zwei, 15 Minuten: die Abdeckung bei Bing und den Bericht AI Performance prüfen.

Schritt drei, zwei Stunden: eine Anleitung verbessern, die eine ihrer 25 Fragen beantwortet, mit der Frage als Überschrift und der Antwort im ersten Satz.

Schritt vier, 30 Minuten: einem unabhängigen Testportal in ihrer Nische schreiben und Bohnen anbieten, ohne Bedingungen.

Schritt fünf, eine Stunde: die 25 Fragen stellen, die Tabelle ausfüllen und $r$ mit seinem Standardfehler ausrechnen.

Vier Stunden, kein Abo für ein Werkzeug, und jeder Schritt öffnet entweder eine dokumentierte Schranke oder misst das Ergebnis.

Was ich am Montag machen würde

Wenn ich mich morgen an deine Website setzen würde, wäre die Reihenfolge kurz.

1. Die robots.txt lesen. OAI-SearchBot zulassen, außer du hast einen Grund dagegen. Über GPTBot bewusst entscheiden und die Entscheidung aufschreiben.
2. Die Website in den Bing Webmaster Tools verifizieren, die Sitemap einreichen und die Abdeckung über 90 % bringen, indem du Duplikate behebst, statt mehr einzureichen.
3. Herausfinden, welche unabhängigen Portale ChatGPT in deiner Nische zitiert, und dir bei einem davon einen Platz verdienen.
4. 25 Fragen aufschreiben, die deine Kundschaft stellt, und die Zitate monatlich zählen. Eine Bewegung in einem einzelnen Monat unter etwa zwei Standardfehlern als Rauschen behandeln.
5. Lesen, was die Antworten über dich sagen, nicht nur, ob du verlinkt bist.

ChatGPT ist eine Blackbox mit einer dokumentierten Schranke und einem messbaren Ergebnis. Damit lässt sich arbeiten.

Footnotes

1. OpenAI, Overview of OpenAI crawlers (GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User), OpenAI Dokumentation für Entwickler, abgerufen am 7. November 2026, https://developers.openai.com/api/docs/bots

2. Mahe Chen, Xiaoxuan Wang, Kaiwen Chen und Nick Koudas, Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search, University of Toronto, arXiv Preprint 2509.08919 (nicht begutachtet), 10. September 2025, https://arxiv.org/abs/2509.08919

3. Frank X. Shaw, Microsoft Build brings AI tools to the forefront for developers, Microsoft, 23. Mai 2023, https://blogs.microsoft.com/blog/2023/05/23/microsoft-build-brings-ai-tools-to-the-forefront-for-developers/

4. OpenAI, Web search (Leitfaden zu den Werkzeugen der Responses API), OpenAI Dokumentation für Entwickler, abgerufen am 7. November 2026, https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-web-search

5. Krishna Madhavan, Meenaz Merchant, Fabrice Canel und Saral Nigam, Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview, Bing Webmaster Blog, Microsoft, 10. Februar 2026, https://blogs.bing.com/webmaster/February-2026/Introducing-AI-Performance-in-Bing-Webmaster-Tools-Public-Preview

6. Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan und Ameet Deshpande, GEO: Generative Engine Optimization, Proceedings of KDD 2024, arXiv 2311.09735, 2024, https://arxiv.org/abs/2311.09735

7. Nelson F. Liu, Tianyi Zhang und Percy Liang, Evaluating Verifiability in Generative Search Engines, Findings of EMNLP 2023, arXiv 2304.09848, https://arxiv.org/abs/2304.09848

8. Aounon Kumar und Himabindu Lakkaraju, Manipulating Large Language Models to Increase Product Visibility, arXiv Preprint 2404.07981, 2024, https://arxiv.org/abs/2404.07981

9. Samuel Pfrommer, Yatong Bai, Tanmay Gautam und Somayeh Sojoudi, Ranking Manipulation for Conversational Search Engines, EMNLP 2024, arXiv 2406.03589, https://arxiv.org/abs/2406.03589

10. Google Search Central, Changes to HowTo and FAQ rich results, 8. August 2023, https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes

11. Google Search Central, Latest Google Search documentation updates, Einträge vom 8. Mai 2026 (Deprecating the FAQ rich result feature) und 15. Juni 2026 (Removing documentation for the FAQ rich result feature), die englische Fassung, weil es keine deutsche gibt, https://developers.google.com/search/updates#faq-deprecation