E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust – ursprünglich ein Bewertungskonzept aus Googles Qualitätsrichtlinien. Für GEO ist es genauso relevant: KI-Systeme bevorzugen Quellen, die glaubwürdig wirken, gegenüber anonymen oder unbelegten Aussagen.
Die vier E-E-A-T-Faktoren
Experience (Erfahrung)
Hast du das, worüber du schreibst, selbst gemacht? Erfahrungsberichte, konkrete Projektbeispiele und "so habe ich es gelöst"-Inhalte sind stärkere Signale als reine Theorie.
Expertise (Fachwissen)
Zeigt sich in der Tiefe deiner Inhalte und in nachvollziehbaren Qualifikationen – Ausbildung, Zertifikate, Jahre der Praxis, klar benannt statt nur behauptet.
Authoritativeness (Anerkennung)
Werden du oder dein Unternehmen von anderen als Referenz genannt? Erwähnungen in Fachartikeln, Interviews, Gastbeiträge stärken dieses Signal am meisten.
Trust (Vertrauenswürdigkeit)
Transparente Kontaktdaten, echtes Impressum, konsistente Informationen über alle Kanäle hinweg – Widersprüche zwischen Website und anderen Quellen schwächen das Vertrauen.
Warum das für GEO zählt
Ein KI-System muss entscheiden, welchen von mehreren möglichen Quellen es vertraut. Starke E-E-A-T-Signale erhöhen die Wahrscheinlichkeit, als vertrauenswürdige Quelle eingestuft zu werden – unabhängig davon, wie gut dein eigentliches Angebot ist. Ohne diese Signale bleibt selbst hervorragender Content oft unsichtbar. Das ist nicht nur Google-Theorie: Eine Studie von Forscher:innen der Princeton University u. a. fand Autoritäts-Signale und Quellenangaben – im Kern Authoritativeness und Trust – unter den wirksamsten Strategien, um in generativen Antwortsystemen überhaupt zitiert zu werden.[1]
Quellen
- [1] Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan, Deshpande: "GEO: Generative Engine Optimization", Princeton University / Georgia Tech / IIT Delhi / Allen Institute for AI (2024)
