GEO-Mythen im Datencheck: Was 96.418 URLs über AI-Citations verraten

Ratschläge zu GEO gibt es inzwischen wie Sand am Meer, belastbare Daten dahinter eher weniger. Viele Empfehlungen beruhen auf Laborexperimenten, Case Studies mit ein paar hundert URLs oder auf Top-100-Listen, die vor allem Markenstärke messen. Wie schnell kleine Datensätze in die Irre führen, haben wir selbst erlebt: In unseren Testläufen kehrte sich etwa der Effekt von FAQ-Schema mit wachsender Stichprobe komplett um.

Für die Citation-Worthiness-Studie haben wir uns deshalb eine große Datenmenge angesehen: 48.527 Seiten aus dem SISTRIX AI-Index, die von ChatGPT, dem AI Mode oder den AI Overviews zitiert wurden, jeweils im direkten Vergleich mit einer nicht zitierten Seite derselben Domain. Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

Was wirkt: Struktur für die Maschine, Vertrauen für den Menschen

Fast alle positiven Signale lassen sich zwei Prinzipien zuordnen:

1. AI-Systemen das Auslesen leicht machen, etwa mit Inhaltsverzeichnis, Article- und FAQ-Schema, Fragen als Zwischenüberschriften, Tabellen und Listen.
2. Zeigen, dass ein Mensch hinter dem Inhalt steht und ihn pflegt, etwa mit Autorenbox, Update-Datum und Quellenangaben.

Bevor es in die einzelnen Merkmale geht, kurz zur Lesart der Zahlen: Alle Ergebnisse sind als Faktor angegeben. Ein Faktor von 1,7 beim Inhaltsverzeichnis bedeutet, dass von zwei Seiten derselben Domain die mit Inhaltsverzeichnis 1,7-mal so häufig zitiert wird wie die ohne. Ein Faktor von 1,0 bedeutet keinen Unterschied, Werte darunter gehen mit weniger Citations einher.

Struktur: Inhaltsverzeichnis, Article- und FAQ-Schema

Kein Struktur-Signal geht mit mehr Citations einher als das Inhaltsverzeichnis: Seiten mit sichtbarem Inhaltsverzeichnis samt Sprungmarken werden 1,7-mal so häufig zitiert. Dabei haben nur 14 Prozent der Seiten eins. Seiten mit Article-Schema werden 1,6-mal so häufig zitiert, und das Markup lässt sich in den meisten CMS mit einer Einstellung aktivieren. Seiten mit FAQPage-Schema werden 1,5-mal so häufig zitiert, und zwar auf allen drei Plattformen und bei allen Domain-Typen außer Enzyklopädien, obwohl Google die FAQ-Rich-Results gestrichen hat. Voraussetzung sind echte Fragen statt Alibi-FAQs.

Dazu kommen kleinere Struktur-Signale: mindestens fünf H2-Überschriften (1,6), Tabellen mit Kopfzeile (1,5), Bullet-Listen ab zehn Listen pro Seite (1,5), mindestens eine Frage als H2-Überschrift (1,4) und eine TL;DR-Zusammenfassung am Anfang (1,3). Der Wert für die Zahl der H2-Überschriften ist allerdings mit Vorsicht zu lesen: Längere Texte haben fast automatisch mehr Zwischenüberschriften. Bei Fragen als Überschrift ist das anders, ihr Effekt hängt nicht an der Textlänge.

Vertrauen: Autorenbox, Update-Datum, Quellen

Seiten mit Autorenbox und Foto werden 1,4-mal so häufig zitiert. Viel braucht es dafür nicht: Name, Foto, zwei Sätze zur Expertise und Person-Schema. Seiten mit sichtbarem Update-Datum, mindestens zehn externen Links oder mindestens drei verschiedenen Arten strukturierter Daten werden jeweils 1,3-mal so häufig zitiert. Ein Update-Datum zeigen allerdings nur 5 Prozent der Seiten, und wie stark es wirkt, hängt vom Domain-Typ ab. Dazu weiter unten mehr.

Aktualität: die Jahreszahl im Title

Den höchsten Wert der Studie erreicht die aktuelle Jahreszahl im Title: Seiten mit 2025 oder 2026 im Title werden 2,7-mal so häufig zitiert, Seiten mit ausschließlich älterer Jahreszahl nur 0,7-mal. Das ist allerdings kein Title-Trick. Die Jahreszahl steht stellvertretend für Inhalte, die frisch erstellt oder gepflegt wurden. Ob es reicht, nur die Jahreszahl anzupassen, lässt sich aus den Daten nicht ablesen. Außerdem gehörte dieses Merkmal nicht zur ursprünglich geplanten Auswertung, sondern wurde erst nachträglich ergänzt. Der Wert ist deshalb eher ein erster Hinweis als ein gesichertes Ergebnis.

In der Summe: 2,1-mal so häufig zitiert

Einzeln wirken die meisten Signale moderat, zusammen machen sie einen deutlichen Unterschied. Dafür haben wir aus elf der Merkmale einen Gesamtwert gebildet. Seiten, die viele davon erfüllen, werden 2,1-mal so häufig zitiert wie kaum optimierte Seiten, Seiten im Mittelfeld 1,6-mal. Nur 10 Prozent der zitierten Seiten erfüllen schon viele der Merkmale, fast alle haben also noch Luft nach oben.

Alle Faktoren im Überblick

Faktor 1,0 bedeutet keinen Unterschied. * Title- und H1-Merkmale wurden nachträglich ausgewertet und sind als erste Hinweise zu verstehen.

Was bringt weniger als gedacht?

llms.txt: kein messbarer Vorteil

Kaum ein GEO-Thema wurde in diesem Jahr so ausdauernd diskutiert wie die llms.txt. Ein Effekt auf AI-Citations ist Stand jetzt nicht messbar. Weil die Datei für die ganze Domain gilt, haben wir hier ausnahmsweise Domains untereinander verglichen: Von allen zitierten URLs stammen 11,7 Prozent von Domains mit llms.txt, über alle Domains hinweg liegt ihr Anteil bei 14,0 Prozent. Domains mit llms.txt sind unter den Zitierten also eher seltener vertreten. Ob die Datei schadet, lässt sich daraus trotzdem nicht ablesen, weil sich die verglichenen Domains auch in vielem anderen unterscheiden. Priorität sollte sie aber nicht haben.

Schema ist nicht gleich Schema

Strukturierte Daten gelten als GEO-Wunderwaffe. Breadcrumb-, HowTo- und QAPage-Markup zeigen aber keinen messbaren Unterschied (Faktor 1,0), obwohl Breadcrumbs auf 43 Prozent der Seiten vorkommen. Für die klassische Suche bleiben sie trotzdem sinnvoll.

Recipe-Schema fällt sogar negativ auf: Seiten mit diesem Markup werden nur 0,1-mal so häufig zitiert, und zwar in jeder Branche, für die genug Daten vorliegen. Unsere bisher nicht validierte Hypothese: AI-Systeme verweisen lieber auf eine Themenseite als auf das einzelne Rezept. Für Food-Publisher liegt es damit nahe, Themen- und Übersichtsseiten mit Article-Schema als Citation-Ziel aufzubauen.

Product-Schema (0,8, bei den AI Overviews 0,5) und hreflang gehen mit etwas weniger Citations einher. Kein Hebel, aber auch kein Grund zur Sorge: Beide Auszeichnungen haben ihren Zweck außerhalb von GEO und sollten bleiben.

Lesbarkeit: wichtig für Menschen, neutral für AI

Verständliche Texte bleiben wichtig für Leser. Zitierfähiger macht ein guter Wert im Flesch-Index, der die Verständlichkeit eines Textes misst, eine Seite aber nicht. Der Faktor von 1,03 ist nicht signifikant.

Wortzahl: Symptom, nicht Ursache

Seiten mit mindestens 1.000 Wörtern werden zwar 1,5-mal so häufig zitiert. Längere Texte haben aber meist auch mehr Überschriften, Tabellen und Listen, der Wert für die Länge spiegelt also vor allem die bessere Struktur wider. Themen vollständig behandeln, ja. Auf eine Wortzahl hinschreiben, nein.

Plattformen und Domain-Typen: gleiche Prinzipien, andere Gewichtung

Alle drei Plattformen belohnen Struktur und Vertrauen, gewichten aber unterschiedlich. Vorab hatten wir erwartet, dass die AI Overviews am stärksten auf gut optimierte Seiten reagieren. Tatsächlich liegen alle drei Plattformen nah beieinander, ChatGPT knapp vorn, die AI Overviews knapp dahinter. Eine Hypothese weniger.

• ChatGPT mag Struktur rund um Fragen: Seiten mit einem Title in Frageform werden dort 1,9-mal so häufig zitiert, mit Tabellen mit Kopfzeile 1,8-mal, mit Fragen als H2-Überschrift 1,6-mal. Vereinfacht gesagt: ChatGPT zitiert gern, was wie ein guter FAQ-Artikel aufgebaut ist.
• Der AI Mode ist der Allrounder: Kein einzelnes Merkmal sticht heraus, am verlässlichsten zahlen sich saubere Basics aus: Seiten mit Inhaltsverzeichnis oder mindestens fünf H2-Überschriften werden je 1,8-mal so häufig zitiert. Spezialtaktiken braucht es hier nicht.
• Die AI Overviews sind wählerisch: Seiten mit Article-Schema werden hier doppelt so häufig zitiert (2,0), Produktseiten dagegen nur halb so häufig (0,5). Zitiert werden vor allem informierende Inhalte, weniger Seiten, die auf den Verkauf ausgerichtet sind.

Welche Merkmale am stärksten mit Citations einhergehen, hängt auch davon ab, um welche Art von Website es sich handelt. Bei Marken-Websites sind es vor allem Article- und FAQ-Schema (je 1,6). Bei redaktionellen Angeboten werden Seiten mit Inhaltsverzeichnis 2,5-mal und Seiten mit Update-Datum 1,9-mal so häufig zitiert. Bei Shops ist es umgekehrt: Dort geht ein sichtbares Update-Datum mit weniger Citations einher (0,7), ebenso Product-Schema (0,6). Für Shops ist ein Ratgeber-Bereich mit Article-Schema deshalb aussichtsreicher als die Optimierung der Produktseiten. Wie sehr es auf die Art der Website ankommt, zeigt das Product-Schema besonders deutlich: Bei SaaS-Anbietern werden Seiten damit 1,7-mal so häufig zitiert, bei Behörden nur 0,1-mal. Bei Enzyklopädien schließlich zeigen die Optimierungen in der Summe gar keinen Effekt.

Fazit: Was sich ab morgen umsetzen lässt

Kleine Studien führen schnell in die Irre, Vergleiche ganzer Domains messen vor allem Markenstärke. Innerhalb derselben Domain zeigt sich dagegen klar: Welche Seite zitiert wird, hängt messbar mit Onpage-Merkmalen zusammen. Und was wirkt, folgt zwei Prinzipien: Struktur für die Maschine, Vertrauen für den Menschen. Für die Praxis lässt sich das in einem Self-Audit mit elf Punkten zusammenfassen:

• Gehört auf jede Seite: Inhaltsverzeichnis (1,7), Article-Schema (1,6), klare H2-Struktur (1,6), Autorenbox mit Foto (1,4).
• Wenn inhaltlich passend: FAQ-Block mit Schema (1,5), Tabelle mit Kopfzeile (1,5), TL;DR am Anfang (1,3), verlinkte Quellen (1,3), Update-Datum (1,3, vor allem bei redaktionellen Inhalten). Künstlich einbauen sollte man nichts davon.
• Klein, aber messbar: Meta-Description (1,2), mehrere Arten strukturierter Daten (1,3).

Welche Seiten der eigenen Domain bereits von ChatGPT, dem AI Mode und den AI Overviews zitiert werden, lässt sich in SISTRIX prüfen.

Und wenn es nur eine Sache sein soll: Struktur.

So haben wir gemessen

Grundlage sind 48.527 zitierte URLs aus dem SISTRIX AI-Index für den DACH-Raum im zweiten Quartal 2026, jeweils rund 16.000 von ChatGPT, dem AI Mode und den AI Overviews. Jede zitierte Seite tritt gegen eine nicht zitierte Seite derselben Domain an. So spielt die Stärke von Domain und Marke keine Rolle, übrig bleibt, was an der Seite selbst liegt. Insgesamt flossen 96.418 URLs aus 17.380 Domains mit jeweils 43 Merkmalen in die Auswertung ein. Knapp die Hälfte der zitierten Seiten sind übrigens Ratgeber- und How-to-Inhalte (48,7 Prozent), die meisten stammen von Marken-Websites (38,7 Prozent). Die Einordnung in Domain- und Content-Typen hat Gemini 3.5 Flash übernommen. Eine Gegenprüfung mit Gemini 3.1 Pro ergab 84 Prozent Übereinstimmung, zusätzlich wurde eine Stichprobe von 100 Seiten manuell geprüft.

Wie wichtig die Größe des Datensatzes ist, haben unsere Testläufe gezeigt: Bei 833 URLs war FAQ-Schema auf zitierten Seiten um 23 Prozent seltener zu finden, bei 4.600 URLs um 31 Prozent häufiger, bei 96.418 URLs um 19 Prozent häufiger. Erst ab rund 5.000 URLs zeigte das Ergebnis verlässlich in dieselbe Richtung. Daraus ergibt sich eine einfache Faustregel für die Größe einer Studie: Einer GEO-Studie mit weniger als 5.000 URLs ist nicht zu trauen. Das gilt auch für diese Studie: Werte für einzelne Teilgruppen, etwa Behörden oder Enzyklopädien, beruhen auf deutlich weniger URLs und sind entsprechend vorsichtiger zu lesen.

Wie jede Studie hat auch diese Grenzen: Sie zeigt Zusammenhänge, keine bewiesenen Ursachen, und ist ein Snapshot für den DACH-Raum. Perplexity, Claude und der Gemini-Chat wurden nicht ausgewertet. Eine Wiederholung ist geplant.

FAQ: Häufige Fragen zur Citation-Worthiness-Studie