| Metrik / Bereich | Durchschnittliche ChatGPT-Zitierungen | Insight |
| Bis ca. 2.500 verweisende Domains | 1,6–1,8 | Basis-Sichtbarkeit, kaum AI-Autorität |
| Ab ca. 32.000 verweisende Domains | 5,6 | Sprung: Zitierungen fast verdoppelt – „Authority-Schwelle“ |
| Über 350.000 verweisende Domains | 8,4 | Etablierte Leitmedien, Branchenführer |
| Domain-Trust < 43 | 1,6 | Praktisch keine AI-Relevanz |
| Domain-Trust 91–96 | 6,0 | Stark erhöhte Zitierungswahrscheinlichkeit |
| Domain-Trust 97–100 | 8,4 | AI vertraut dem gesamten Ökosystem rund um die Marke |
| .gov / .edu Domains (Durchschnitt) | 3,2 | Kein automatischer Bonus gegenüber .com/.de |
| Kommerzielle Sites ohne Trusted-Zone-Label | 4,0 | Qualität & Relevanz schlagen Domain-Endung |
| Domain-Traffic (monatlich, organisch) | Ø ChatGPT-Zitierungen | Interpretation |
| < 190.000 Besucher | 2,0–2,9 | Unterschied zwischen 20 und 20.000 Besuchern kaum relevant |
| > 190.000 Besucher | Deutlicher Anstieg | AI beginnt Popularität als starkes Vertrauenssignal zu werten |
| > 10 Mio. Besucher | 8,5 | LLMs können an der Marke kaum vorbei |
| ≥ 7.900 Besucher auf der Startseite | Höchste Zitierungsrate | Starke Homepage als zentraler Vertrauensanker |
| Content-Faktor | Wert / Range | Ø Zitierungen | Insight |
| Artikel < 800 Wörter | – | 3,2 | Kaum Differenzierung, eher „Basic Content“ |
| Artikel > 2.900 Wörter | – | 5,1 | Tiefe Inhalte werden klar bevorzugt |
| Abschnittslängen 120–180 Wörter | – | 4,6 | Ideal: klar gegliederte, gut lesbare Segmente |
| Abschnittslängen < 50 Wörter | – | 2,7 | Zu „snackable“ – signalisiert aus AI-Sicht fehlende Tiefe |
| Seiten mit Expertenzitaten | – | 4,1 | Externe Autorität erhöht Glaubwürdigkeit |
| Seiten ohne Expertenzitate | – | 2,4 | Weniger vertrauenswürdig |
| ≥ 19 statistische Datenpunkte | – | 5,4 | Datenreiche Inhalte werden deutlich häufiger zitiert |
| Wenige / keine statistischen Daten | – | 2,8 | Geringere AI-Relevanz |
| Innerhalb von 3 Monaten aktualisiert | – | 6,0 | Freshness ist ein starker Hebel |
| Veraltete Inhalte | – | 3,6 | Halbierung der Chancen auf Zitierungen |
| Plattform / Präsenz | Aktivität | Ø Zitierungen | Bedeutung |
| Quora: bis 33 Erwähnungen | Geringe Präsenz | 1,7 | Kaum Effekte |
| Quora: Millionen Erwähnungen | Starke Community-Verankerung | 7,0 | AI bewertet kollektives Wissen hoch |
| Reddit: minimale Erwähnungen | – | 1,8 | Niedrige Marken-Autorität |
| Reddit: > 10 Mio. Erwähnungen | Ausgeprägte Diskussionspräsenz | 7,0 | Deutlicher Autoritätsschub für ChatGPT-Zitierungen |
| Kennzahl | Wert / Range | Ø Zitierungen | Insight |
| First Contentful Paint (FCP) | < 0,4 Sek. | 6,7 | Schnelle Wahrnehmung des Inhalts – klare Vorteile |
| FCP > 1,13 Sek. | – | 2,1 | Deutlich weniger Zitierungen |
| Speed Index | < 1,14 Sek. | – | Stabil hohe Performance, gute AI-Sichtbarkeit |
| Speed Index > 2,2 Sek. | – | – | „Steiler Absturz“ in Zitierungen |
| Interaction to Next Paint (INP) | < 0,4 Sek. | 1,6 | Oft sehr einfache Seiten – zu wenig inhaltliche Tiefe |
| INP 0,8–1,0 Sek. | – | 4,5 | Balance aus Interaktivität & Tiefe |
| Semantische Relevanz Keyword ↔ URL/Titel | Ø Zitierungen | Interpretation |
| URL mit niedriger Keyword-Übereinstimmung (0,00–0,57) | 6,4 | Breite Themenbeschreibung bevorzugt |
| URL mit hoher Keyword-Übereinstimmung (0,84–1,00) | 2,7 | Verdacht auf Überoptimierung / „Thin Content“ |
| Titel mit niedriger Keyword-Übereinstimmung | 5,9 | Fokus auf klare Themenbenennung |
| Titel mit hoher Keyword-Übereinstimmung | 2,8 | Wirkt für LLMs unnatürlich & zu SEO-getrieben |
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Über den Autor:
Online Marketer seit 2006. Google SEO und KI Experte.
Helge Fétz ist ein international ausgezeichneter Online Marketer. Er ist ständiges Mitglied der internationalen Google Experience Group. Helge betreut seit 1995 Kunden von Startups bis zu renommierten Marken. Er ist Inhaber von NETZPUNKTE und Gründer von NP-Digital.de
