Wie bewertet ChatGPT Marken?

ChatGPT zieht aus drei Quellen:

• Trainingsdaten — Webinhalte bis zum jeweiligen Cutoff-Datum, inklusive Fachseiten, Wikipedia, News-Archive.
• Live-Websuche — bei aktiviertem Browsing greift ChatGPT auf Bing zu und bezieht aktuelle Seiten ein.
• Strukturierte Signale — Schema.org-Auszeichnungen, llms.txt-Hinweise und maschinenlesbare Faktendaten.

Die wichtigsten impliziten Kriterien:

1. Häufigkeit — wie oft wird die Marke in vertrauenswürdigen Quellen genannt?
2. Konsistenz — werden Kernaussagen (Was macht die Marke? Für wen?) überall gleich dargestellt?
3. Quellenqualität — Erwähnungen in Wikipedia, Fachmedien und Branchenrankings wiegen mehr als Blogposts.
4. Aktualität — frische Erwähnungen zählen mehr als Inhalte von 2018.
5. Sentiment — überwiegend positive oder neutrale Erwähnungen erhöhen die Empfehlungswahrscheinlichkeit.

• Klare Markenaussagen auf der eigenen Website (Über-uns-Seite, FAQ, Pressebereich).
• Wikipedia-Eintrag aufbauen, sofern relevanzkriterien erfüllt sind.
• Fachmedien-Erwähnungen proaktiv anstoßen — Listenartikel, Interviews, Tool-Vergleiche.
• Strukturierte Daten für Organization, Product und FAQ implementieren.
• llms.txt auf der Domain bereitstellen, um KI-Crawlern eine kuratierte Faktenbasis zu liefern.

Drei häufige Gründe:

• Zu wenig externe Quellen — die Marke ist im Web kaum referenziert.
• Widersprüchliche Informationen — Website, LinkedIn und Branchenverzeichnisse erzählen Unterschiedliches.
• Veraltete Trainingsdaten — neue Produkte oder Rebrandings sind noch nicht erfasst.

Eine GEO-Strategie adressiert genau diese drei Probleme systematisch.