Zwei GEO-Studien, zwei Ergebnisse: Was FAQ, Schema und Autorenbox wirklich bringen
Helfen FAQ-Block, Schema.org oder eine Autorenbox, damit KI-Suchen eine Seite zitieren? Innerhalb von zwei Wochen sind zwei Studien erschienen, die genau das prüfen, beide mit einem sorgfältigen Ansatz. Die eine findet bei diesen Merkmalen deutliche Vorteile, die andere keine. Der Widerspruch ist lehrreich: Er zeigt, wie sehr das Ergebnis davon abhängt, womit man vergleicht.
Quellen: zwei Studien vom Oktober 2026, beide vergleichen zitierte und nicht zitierte Seiten jeweils innerhalb einer Website.
- →Eine neue Studie mit rund 96.000 Seiten aus Deutschland, Österreich und der Schweiz vergleicht von KI-Suchen zitierte Seiten mit nicht zitierten Seiten derselben Website. Seiten mit FAQ-Block, Inhaltsverzeichnis oder Article-Schema wurden häufiger zitiert.
- →Eine andere Studie mit ähnlichem Ansatz fand bei FAQ-Block, Zusammenfassung, Autorenangaben und Schema.org keinen messbaren Vorteil. Ihr Unterschied: Sie wusste, welche Seiten die KI bei ihrer Suche überhaupt gefunden hatte.
- →Beide können sorgfältig gemessen haben. Möglich ist, dass FAQ-Blöcke und Inhaltsverzeichnisse vor allem anzeigen, welche Art von Seite die KI findet, nämlich Ratgeber statt Produktseiten.
- →Für Unternehmen heißt das: Die Merkmale sind eine günstige Grundausstattung. Eine Wirkung sollte man ihnen erst zuschreiben, wenn sie auf der eigenen Website getestet ist.
96.000 Seiten, 43 Merkmale
Am 22. Oktober hat das SEO-Softwareunternehmen SISTRIX eine Auswertung veröffentlicht. Johannes Beus und Julia Weißbach haben 48.527 Seiten, die ChatGPT, der AI Mode oder die AI Overviews von Google im zweiten Quartal 2026 im deutschsprachigen Raum zitiert haben, mit nicht zitierten Seiten derselben Website verglichen. Insgesamt flossen 96.418 Seiten von 17.380 Websites mit je 43 Merkmalen ein.
Der Ansatz ist gut gewählt. Wer einfach erfolgreiche und erfolglose Websites vergleicht, misst vor allem, dass große, bekannte Websites öfter zitiert werden. Der Vergleich innerhalb derselben Website hält das konstant. Die Autoren haben ihre Ergebnisse außerdem statistisch gegen Zufallstreffer abgesichert.
Seiten mit vielen dieser Merkmale wurden 2,1-mal so oft zitiert wie kaum ausgestattete Seiten. Keinen messbaren Effekt fanden die Autoren für eine llms.txt-Datei, für die Lesbarkeit und für Breadcrumb- oder HowTo-Schema. Die Autoren schreiben selbst, die Studie zeige „Zusammenhänge, keine bewiesenen Ursachen“.
Hinweis: SISTRIX verkauft selbst Software für SEO und KI-Sichtbarkeit. Die Jahreszahl im Titel markieren die Autoren als nachträglichen Fund. Andere KI-Suchen wie Perplexity, Claude oder der Gemini-Chat sind nicht erfasst.
Dieselbe Frage, ein anderes Ergebnis
Erst vor zwei Wochen haben Mahe Chen und Nick Koudas von der University of Toronto eine Studie mit einem ähnlichen Ansatz veröffentlicht, über die wir in „Gefunden oder erinnert“ berichtet haben. Auch sie verglichen zitierte und nicht zitierte Seiten jeweils innerhalb einer Website. Bei genau den Merkmalen, die in der SISTRIX-Studie hervorstechen, fanden sie keinen messbaren Vorteil:
Einig sind sich beide Studien an anderer Stelle: Die Lesbarkeit einer Seite spielt keine messbare Rolle. Und was nach Chen und Koudas nachweislich half, war ein Absatz, der genau zur Frage passt. Das hat SISTRIX nicht gemessen. Ihr Befund, dass längere Seiten vor allem ein Zeichen besserer Struktur sind, geht aber in eine ähnliche Richtung.
Der wichtigste Unterschied liegt im Aufbau. Chen und Koudas haben mitgeschrieben, wonach die KI sucht und welche Seiten sie dabei findet. Sie konnten also berücksichtigen, ob eine Seite überhaupt in Frage kam. Die SISTRIX-Studie weiß das nicht. Sie vergleicht zitierte Seiten mit anderen Seiten derselben Website, egal ob die KI diese je gefunden hat.
Die Merkmale zeigen vielleicht nur den Seitentyp
FAQ-Blöcke, Inhaltsverzeichnisse, Autorenboxen und Article-Schema finden sich vor allem auf Ratgebern und Fachartikeln, also auf Seiten, die Fragen beantworten. Produkt- und Rezeptseiten schneiden in der Studie dagegen schlecht ab. Wenn KI-Suchen vor allem Seiten finden, die zu einer Frage passen, zitieren sie solche Ratgeber häufiger. Die Merkmale wären dann ein Kennzeichen des Seitentyps, nicht der Grund für das Zitat.
Das ist eine Vermutung, kein Beleg. Ob SISTRIX den Inhaltstyp, den die Autoren für ihre Auswertung bestimmt haben, auch in der Berechnung berücksichtigt hat, geht aus der Veröffentlichung nicht hervor. Möglich ist auch, dass sich die Studien wegen anderer Märkte, anderer KI-Suchen oder anderer Fragen unterscheiden.
Wie stark solche Ergebnisse schwanken, zeigt die SISTRIX-Studie selbst: In Testläufen mit 833 Seiten ergab sich für FAQ-Schema ein Minus von 23 %, mit 4.600 Seiten ein Plus von 31 %, mit allen 96.418 Seiten ein Plus von 19 %. Die Autoren raten deshalb, Studien mit weniger als 5.000 Seiten zu misstrauen.
„Wenn zwei sorgfältige Studien bei FAQ, Schema und Autorenbox zu gegensätzlichen Ergebnissen kommen, ist das kein Grund, beiden zu misstrauen. Es zeigt, wie viel davon abhängt, womit man vergleicht.“
Dr. Michael Mohaupt, rethink.expert
Behauptung: „Mit zwölf Tipps lassen sich die Erwähnungen in KI-Antworten verdoppeln.“
Einordnung: So lässt sich die Studie nicht lesen. Gemessen wurde, wie oft eine Seite als Quelle zitiert wird, nicht wie oft eine Marke im Antworttext erwähnt oder empfohlen wird. Und die 2,1-fache Häufigkeit beschreibt einen Zusammenhang, keine nachgewiesene Wirkung nachträglicher Änderungen.
Behauptung: „Die aktuelle Jahreszahl im Titel bringt fast dreimal so viele Zitate.“
Einordnung: Die Autoren nennen das selbst einen nachträglichen Fund und eine erste Indikation. Die Jahreszahl könnte vor allem anzeigen, dass eine Seite aktuell gepflegt wird. Nur die Zahl im Titel zu ändern, ohne den Inhalt zu aktualisieren, dürfte wenig bringen und kann Leser täuschen.
Behauptung: „Kleine GEO-Studien sind wertlos.“
Einordnung: Kleine Stichproben schwanken stark, das zeigen die Testläufe der Studie selbst. Entscheidend ist aber nicht nur die Größe, sondern womit verglichen wird. Ein kleiner, sauber kontrollierter Test kann mehr aussagen als ein großer Vergleich mit unklarer Vergleichsgruppe.
Vier Schritte
Die Merkmale als Grundausstattung behandeln: Inhaltsverzeichnis, klare Zwischenüberschriften, Article-Schema und ein sichtbares Aktualisierungsdatum kosten wenig und helfen auch Lesern. Dass sie zu mehr KI-Zitaten führen, ist aber nicht belegt.
Zuerst den Seitentyp prüfen: Gibt es überhaupt Seiten, die die Fragen der Kundschaft beantworten? Ein FAQ-Block ersetzt keine Seite, die eine Frage gründlich beantwortet.
Selbst testen: Änderungen an einer Gruppe von Seiten vornehmen, eine vergleichbare Gruppe unverändert lassen und die Zitate über mehrere Wochen vergleichen.
Zitat, Nennung und Empfehlung getrennt messen: Eine zitierte Seite heißt nicht, dass die KI die Marke im Antworttext nennt oder empfiehlt.
FAQ-Blöcke, Schema und KI-Zitate
In einer Studie mit rund 96.000 Seiten ja, 1,5-mal so oft. Eine andere Studie, die zusätzlich berücksichtigte, welche Seiten die KI überhaupt gefunden hatte, fand keinen messbaren Unterschied. Ein Zusammenhang ist also beobachtet, eine Wirkung nicht belegt.
Das ist umstritten. In einer Studie mit rund 96.000 Seiten wurden Seiten mit Article-Schema 1,6-mal und mit Autorenbox 1,4-mal so oft zitiert, Seiten mit Product- oder Recipe-Schema dagegen seltener. Eine andere Studie fand für Schema.org und Autorenangaben keinen Vorteil, als sie nur Seiten innerhalb einer Website verglich und berücksichtigte, was die KI gefunden hatte.
Weil viel davon abhängt, womit verglichen wird: mit anderen Websites, mit anderen Seiten derselben Website oder nur mit Seiten, die die KI auch gefunden hat. Dazu kommen unterschiedliche Märkte, KI-Suchen und Stichprobengrößen.
In der Studie mit rund 96.000 Seiten nicht. Seiten von Websites mit llms.txt wurden sogar etwas seltener zitiert als der Durchschnitt.
Ja, wenn sie zum Inhalt passen. Sie kosten wenig und helfen Lesern und der klassischen Suche. Nur sollte man daraus keine Zusage für mehr KI-Sichtbarkeit ableiten, sondern die Wirkung auf der eigenen Website testen.
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