Sieh dir an, ich habe die KI-Suchrevolution in den letzten zwei Jahren beobachtet, und nachdem ich mehr als 200 KI-Startups bei ähnlichen Übergängen unterstützt habe, kann ich dir sagen, dass die Verbesserung von E-E-A-T für die KI-Suche anders ist. E-E-A-T ist nicht mehr nur ein SEO-Schlagwort. Es ist zum wichtigsten Filter geworden, den KI-Systeme verwenden, um zu entscheiden, welchen Quellen sie tatsächlich vertrauen und zitieren.
Was wirklich passiert, ist Folgendes: Wenn ChatGPT, Perplexity oder Googles KI-Übersichten eine Frage beantworten müssen, nehmen sie nicht einfach irgendeinen Inhalt. Sie suchen nach Quellen, die Glaubwürdigkeit versprechen. Und genau hier machen die meisten Content-Manager einen Fehler.
Warum die Verbesserung von E-E-A-T für die KI-Suche wichtiger ist als herkömmliche SEO
Das Spiel hat sich geändert. Wir konkurrieren nicht mehr um eine Platzierung auf Seite eins – wir konkurrieren darum, eine der 3-5 Quellen zu sein, die von KI-Maschinen tatsächlich zitiert werden und denen sie vertrauen.
Aus meiner Erfahrung als Coach von KI-Startups kenne ich dieses Muster: Unternehmen mit schwachen E-E-A-T-Signalen bekommen ihre Inhalte von KI-Systemen abgerufen, werden aber nie für Zitate ausgewählt. Sie sind in der Datenbank, aber sie sind in den Antworten unsichtbar.
Die Zahlen belegen dies. Laut Elementors umfassendem Leitfaden zur KI-Suchoptimierung ist E-E-A-T inzwischen der wichtigste praktische Ranking-Faktor. Nicht, weil Google seinen Algorithmus über Nacht geändert hat, sondern weil KI-Systeme überprüfbare Autoritätssignale brauchen, um Halluzinationen und Fehlinformationen zu vermeiden.
Betrachte es einmal so: Wenn eine KI-Maschine Informationen aus 50 verschiedenen Quellen bezieht, um eine Frage zu beantworten, wie entscheidet sie dann, welche sie zitiert? Sie verwendet dieselben Signale wie menschliche Faktenprüfer: Autorennachweise, Quellenreputation und nachprüfbares Fachwissen. Das ist E-E-A-T in Aktion.
Die realen Daten hinter den KI-Zitiermustern
Ich habe dies über mehrere Kundenprojekte hinweg verfolgt, und das Muster ist konsistent. KI-Maschinen wie Perplexity bevorzugen wissenschaftliche, gut zitierte Inhalte mit eindeutiger Autorenschaft. ChatGPT bevorzugt umfassende Inhalte im Stil eines Leitfadens von anerkannten Autoritäten. Die KI-Übersichten von Google halten sich enger an die traditionellen Ranking-Faktoren, verstärken aber die E-E-A-T-Signale noch mehr.
Was die meisten Leute überrascht, ist, dass man in der traditionellen Suche immer noch gut ranken kann, aber die KI-Zitate völlig verpasst, wenn das E-E-A-T schwach ist. Ich habe das bei großen Marken erlebt, die sich zu sehr auf generische, von KI generierte Inhalte verlassen haben, ohne dass sie von Menschen überwacht wurden.
Die vier Säulen: Erfahrung, Expertise, Autorität, Vertrauen
Lass uns aufschlüsseln, was jede Säule im Zeitalter der KI-Suche tatsächlich bedeutet – und, was noch wichtiger ist, wie man sie umsetzt.
Erfahrung: Zeigen, nicht nur erzählen
An dieser Stelle versagen die meisten Inhalte. Jeder kann über Projektmanagement-Software schreiben. Aber kannst du auch Screenshots von deiner tatsächlichen Implementierung zeigen?
In meiner SAFe-Zertifizierungsschulung habe ich gelernt, dass die wertvollsten Erkenntnisse von Praktikern stammen, die das Rahmenwerk tatsächlich implementiert haben. Dasselbe Prinzip gilt auch hier. KI-Maschinen werden immer besser darin, zwischen theoretischem Wissen und praktischer Erfahrung zu unterscheiden.
Hier ist, was funktioniert:
- Screenshots und Prozessdokumentation aus erster Hand
- Spezifische Fallstudien mit echten Ergebnissen (auch anonymisierten)
- Inhalte hinter den Kulissen, die nur jemand mit tatsächlicher Erfahrung kennt
- Detaillierte Komplettlösungen, die häufige Fallstricke und Lösungen enthalten
Echte Gespräche? Wenn du Inhalte an Autoren auslagerst, die dein Produkt noch nie benutzt oder in deiner Branche gearbeitet haben, bist du bereits im Rückstand.
Expertise: Zeugnisse, die wirklich zählen
Hier geht es nicht darum, Zertifikate zu sammeln. Es geht um nachweisbares Wissen, das KI-Systeme verifizieren können. Wenn ich Content-Strategien für Start-ups überprüfe, frage ich immer: „Wer schreibt das eigentlich, und warum sollte man ihm glauben?“
Effektive Kompetenzsignale sind:
- Detaillierte Autorenbiografien mit spezifischen Qualifikationen und jahrelanger Erfahrung
- Links zu überprüfbaren Referenzen (LinkedIn, Berufsverbände, Vorträge)
- Mitverfasste Inhalte mit anerkannten Branchenexperten
- Zitate aus glaubwürdigen, primären Quellen
- Konsistente Bylines (keine anonymen „Redaktionsteam“-Posts)
Aber jetzt kommt der Clou: Dein Fachwissen muss auch maschinenlesbar sein. Das bedeutet eine korrekte Schemaauszeichnung für Autoren, klare Beziehungen zwischen Entitäten und eine konsistente Benennung auf allen Plattformen.
Authoritativität: Aufbau von Themenclustern, die tatsächlich funktionieren
Autorität bedeutet nicht nur, eine beliebte Website zu haben. Es geht um eine umfassende, vernetzte Abdeckung deiner Kernthemen. Aus meiner Erfahrung als Product Owner bei der Timmermann Group habe ich gelernt, dass Autorität aus der Tiefe und nicht aus der Breite kommt.
Die meisten Unternehmen machen den Fehler, alles abdecken zu wollen. Der bessere Ansatz? Wähle 2-3 Kernthemen und beherrsche sie vollständig. Erstelle Inhaltsarchitekturen, bei denen alles logisch miteinander verknüpft ist.
Wie das in der Praxis aussieht:
- Umfassende Leitfäden, die in detaillierte Unterthemen unterteilt sind
- Reguläre Aktualisierungen und Verbesserungen bestehender Inhalte
- Mehrere Inhaltsformate (Blogbeiträge, Whitepapers, Videos, Podcasts)
- Strategische interne Verlinkung, die thematische Beziehungen aufzeigt
- Externe Zitate und Erwähnungen von anderen Autoritäten
Vertrauen: Der entscheidende Faktor
Vertrauen ist der Punkt, an dem es viele Unternehmen vermasseln. Sie können über große Sachkenntnis und Autorität verfügen, aber wenn deine Website lückenhaft aussieht oder deine Informationen veraltet sind, werden KI-Maschinen dich nicht zitieren.
Die Vertrauenssignale, die wirklich wichtig sind:
- Klare Kontaktinformationen und Informationsseiten
- Transparente Redaktionsrichtlinien und Faktenüberprüfungsprozesse
- Reguläre Inhaltsaktualisierungen mit sichtbaren Überarbeitungsdaten
- HTTPS-Sicherheit und professionelles Website-Design
- Klare Offenlegung von KI-Unterstützung und menschlicher Aufsicht
- Einfache Möglichkeiten für Benutzer, Fehler zu melden oder Korrekturen anzufordern
Ganz ehrlich, Ich habe schon millionenschwere Unternehmen gesehen, die ihre KI-Sichtbarkeit verloren haben, weil sie veraltete SSL-Zertifikate oder fehlende Kontaktseiten hatten. Die Grundlagen sind immer noch wichtig – vielleicht mehr denn je.
Wie verschiedene KI-Suchmaschinen E-E-A-T-Signale verwenden
Nicht alle KI-Suchmaschinen funktionieren auf dieselbe Weise. Nach monatelangen Tests mit Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity und anderen habe ich deutliche Muster in der Art und Weise festgestellt, wie sie Quellen bewerten und zitieren.
Google AI Overviews: Verstärkte traditionelle Signale
Googles KI-Übersichten bauen auf ihren bestehenden Index- und Ranking-Systemen auf. Wenn dein Inhalt in der traditionellen Suche mit starken E-E-A-T-Signalen gut abschneidet, hast du gute Chancen auf AI Overview-Zitate.
Was ich beobachtet habe:
- In der Regel werden 3-5 Quellen pro Antwort zitiert
- Starke Bevorzugung von Inhalten mit eindeutiger Autorenzuordnung
- Schemaauszeichnungen für Organisationen und Personen werden stark gewichtet
- Markenreputation und externe Erwähnungen spielen eine größere Rolle als bei der herkömmlichen Suche
Die Einhaltung der E-E-A-T-Richtlinien von Google wird noch wichtiger, wenn diese Signale durch KI-Systeme verstärkt werden.
ChatGPT und Browse-Modus: Umfassende Autorität gewinnt
ChatGPT neigt dazu, umfassende, gut strukturierte Leitinhalte von anerkannten Autoritäten zu bevorzugen. Es geht weniger um einzelne Seitensignale und mehr um die allgemeine Domain-Autorität und Inhaltstiefe.
Nach meinen Tests neigen ChatGPT-Zitate zu:
- Langformige, maßgebliche Leitfäden
- Inhalt von etablierten Marken und bekannten Experten
- Quellen, die Kontext und nuancierte Perspektiven bieten
- Gut zitierter Inhalt, der auf andere glaubwürdige Quellen verweist
Perplexität: Die Zitiermaschine
Perplexity ist wahrscheinlich die E-E-A-T sensibelste aller KI-Maschinen. Sie ist auf Zitate ausgelegt und legt daher großen Wert auf die Glaubwürdigkeit von Quellen und das Fachwissen der Autoren.
Was bei Perplexity gut abschneidet:
- Forschungswürdige Inhalte mit ordnungsgemäßen Zitaten
- Klare Referenzen der Autoren und Indikatoren für deren Fachwissen
- Inhalte, die Primärquellen und Originalforschung zitieren
- Professionelle, gut strukturierte Formatierung
Praktische Umsetzung: Das Handbuch eines Content-Managers zur Verbesserung von E-E-A-T für die KI-Suche
Genug Theorie. Hier erfährst du, wie du E-E-A-T-Verbesserungen, die von KI-Maschinen erkannt und geschätzt werden, tatsächlich umsetzen kannst.
Phase 1: Überprüfe dein aktuelles E-E-A-T-Fundament
Starte mit einer grundlegenden Bewertung. Ich verwende diesen Rahmen bei allen meinen Kunden:
Erfahrungs-Audit:
- Wie viel Prozent deiner Inhalte enthalten Beispiele aus erster Hand?
- Hast du tatsächliche Screenshots, Daten oder Fallstudien?
- Können die Leser erkennen, dass du das, worüber du schreibst, tatsächlich getan hast?
Expertise-Audit:
- Sind deine Autoren mit detaillierten Biografien klar identifiziert?
- Passt die Legitimation der Autoren zu den Themen, über die sie schreiben?
- Ist deine Expertise maschinenlesbar (Schema Markup)?
Autoritäts-Audit:
- Werden deine Kernthemen umfassend abgedeckt?
- Sind deine Inhalte logisch miteinander verknüpft?
- Werden deine Inhalte von anderen glaubwürdigen Quellen verlinkt und erwähnt?
Trust Audit:
- Ist deine Website sicher und professionell gestaltet?
- Hast du klare redaktionelle Richtlinien und Kontaktinformationen?
- Wird dein Inhalt regelmäßig aktualisiert und auf Fakten geprüft?
Phase 2: Strategie zur Verbesserung des Inhalts
Auf der Grundlage von Hunderten von Umsetzungen ist hier zu sehen, was den Ausschlag gibt:
Aufwertung deiner Autorenarbeit: Dies ist wahrscheinlich der schnellste Erfolg. Füge jedem wichtigen Inhalt eine ausführliche Biografie hinzu. Gib die Jahre der Erfahrung, relevante Zeugnisse und Links zu professionellen Profilen an. Verwende Schema-Markup, um dies maschinenlesbar zu machen.
Füge Elemente aus erster Hand hinzu: Geh zurück zu deinen leistungsstärksten Inhalten und füge Erfahrungselemente hinzu. Screenshots, Prozessdokumentation, echte Beispiele, spezifische Datenpunkte. Das unterscheidet dich von generischen, durch KI generierten Inhalten.
Bauen Sie Themenkompetenz auf: Wähle deine 2-3 wichtigsten Themen aus und erstelle eine umfassende Abdeckung. Hub-Seiten mit detaillierten Spoke-Artikeln. Interne Verlinkung, die Zusammenhänge aufzeigt. Mehrere Inhaltsformate, die sich mit denselben Kernthemen befassen.
Phase 3: Technische E-E-A-T-Implementierung
Die technische Seite ist der Bereich, mit dem die meisten Content-Manager zu kämpfen haben, aber sie ist entscheidend für die KI-Sichtbarkeit:
Schemaauszeichnung: Implementiere Organisations-, Personen- und Artikelschema. Dies hilft KI-Maschinen zu verstehen, wer du bist, wer deine Inhalte schreibt und wie alles zusammenhängt.
Konsistenz der Entitäten: Stelle sicher, dass dein Markenname, die Namen der Autoren und die wichtigsten Entitäten auf deiner Website, in den sozialen Medien und bei externen Erwähnungen konsistent sind.
Zitierinfrastruktur: Mach deine Inhalte leicht zitierbar. Klare Überschriften, zitierfähige Abschnitte, FAQ-Schema und Zusammenfassungsboxen, die KI-Maschinen sauber extrahieren können.
Messung des E-E-A-T-Erfolgs in der KI-Suche
Hier ist die Sache, die dir niemand über E-E-A-T sagt: Es gibt keine offizielle Punktzahl, die du überprüfen kannst. Aber es gibt zuverlässige Ersatzkennzahlen, die anzeigen, ob deine Verbesserungen funktionieren.
KI-Sichtbarkeitsmetriken
Verfolge diese Schlüsselindikatoren:
- KI-Präsenzrate: Wie oft du in KI-Übersichten, ChatGPT-Antworten und Perplexity-Zitaten für deine Zielthemen erscheinst
- Zitierautorität: Die Qualität und der Kontext, in dem KI-Maschinen auf deine Inhalte verweisen
- Anteil an KI-Gesprächen: Dein prozentualer Anteil an der Sichtbarkeit in KI-Antworten im Vergleich zu Mitbewerbern
Ich überprüfe diese Angaben manuell für meine wichtigsten Keywords, aber SEO-Tools für Unternehmen beginnen, dieses Tracking zu automatisieren.
Traditionelle Metriken, die immer noch wichtig sind
Lass die Klassiker nicht außer Acht:
- Wachstum des organischen Traffics, insbesondere bei markenbezogenen Suchanfragen
- Zunahme des direkten Traffics (deutet oft auf eine verbesserte Markenautorität hin)
- Verweildauer auf der Seite und Engagement-Metriken (Vertrauenssignale)
- Qualität der Backlinks und Häufigkeit der Erwähnungen aus maßgeblichen Quellen
Nach meiner Erfahrung zeigen Verbesserungen bei E-E-A-T in der Regel über einen Zeitraum von 3-6 Monaten Wirkung, ähnlich wie bei der traditionellen SEO. Aber der Wert, der sich über alle KI-Flächen hinweg summiert, macht die Investition lohnenswert.
Gängige E-E-A-T-Fehler, die die Sichtbarkeit von KI zunichte machen
Nachdem ich Hunderte von Content-Strategien geprüft habe, sehe ich immer wieder die gleichen Fehler. Die meisten sind leicht zu beheben, wenn man weiß, worauf man achten muss.
Das Problem der anonymen Inhalte
Der größte Fehler? Die Veröffentlichung von Inhalten ohne eindeutige Autorenschaft. „Redaktions-Team“-Zusatztexte, anonyme Blog-Posts und fehlende Autoren-Biografien machen es für KI-Maschinen unmöglich, die Expertise zu beurteilen.
Selbst wenn du KI-Schreibhilfe verwendest (was in Ordnung ist), musst du echte Menschen für den endgültigen Inhalt verantwortlich machen. KI-Maschinen können oft generische, nicht zugeordnete Inhalte erkennen und vermeiden es, diese zu zitieren.
Die Falle für dünne Inhalte
Ich sehe viele Unternehmen, die versuchen, Inhalte mit Hilfe von KI zu erstellen, aber sie erstellen dünne, oberflächliche Beiträge, die keine echte Expertise oder Erfahrung zeigen.
Qualität schlägt Quantität bei der KI-Suche. Ein umfassender, von einem Experten verfasster Leitfaden ist 10 generischen KI-generierten Beiträgen jedes Mal überlegen.
Die Vernachlässigung von Schema
Die meisten Websites verfügen über grundlegende Schema-Auszeichnungen, aber es fehlen die E-E-A-T-spezifischen Elemente. Personenschema für Autoren, Organisationsschema mit korrekten Entitätsbeziehungen und strukturierte Daten, die KI-Maschinen helfen, dein Fachwissen zu verstehen.
Dieses technische Fundament ist für die KI-Sichtbarkeit entscheidend, wird aber oft von Content-Teams übersehen, die sich nur auf das Schreiben konzentrieren.
Die Update-Amnesie
Es reicht nicht aus, großartige Inhalte einmal zu veröffentlichen. KI-Maschinen bevorzugen frische, regelmäßig aktualisierte Informationen. Wenn dein letzter Blogbeitrag von vor sechs Monaten stammt, signalisierst du, dass dein Fachwissen veraltet sein könnte.
Stell Zeitpläne für die Aktualisierung von Inhalten auf, insbesondere für deine wichtigsten Beiträge. Aktualisiere Statistiken, füge neue Beispiele hinzu, aktualisiere Screenshots. Zeig, dass du dein Fachwissen aktiv pflegst.
Die Zukunft von E-E-A-T in der KI-Suche
Auf der Grundlage aktueller Trends und meiner Arbeit mit KI-Start-ups lässt sich folgende Tendenz erkennen:
KI-Maschinen werden immer raffinierter bei der Erkennung von echtem Fachwissen im Gegensatz zu oberflächlichem Wissen. Die Kluft zwischen generischen Inhalten und echten Experteninhalten wird größer, nicht kleiner.
Wir beobachten auch eine zunehmende Integration zwischen verschiedenen KI-Plattformen. Deine E-E-A-T-Signale auf einer Plattform beeinflussen zunehmend deine Sichtbarkeit auf anderen Plattformen. Die Markenautorität wird im gesamten KI-Ökosystem zunehmend übertragbar.
Wirkliche Gespräche? Wenn du jetzt in ein starkes E-E-A-T investierst, baust du einen Graben auf, der später schwieriger und teurer zu replizieren sein wird. Die meisten Unternehmen konzentrieren sich immer noch auf die Optimierung von Schlüsselwörtern und verpassen die größere Verschiebung hin zu einer autoritätsbasierten Suche.
Die Unternehmen, die es schaffen, E-E-A-T für die KI-Suche zuerst zu verbessern, werden einen bedeutenden Vorteil haben, da immer mehr Nutzer ihr Suchverhalten auf KI-Plattformen verlagern. Und dieser Wandel vollzieht sich schneller, als den meisten bewusst ist. Wie in der neuen SEO-Trendanalyse für 2026 dargelegt, findet dieser Wandel jetzt statt, nicht später.
Über den Autor
Geschrieben von Sebastian Hertlein, Gründer & AI-Stratege bei Simplifiers.ai. Mit 26 Jahren Erfahrung im Bereich Digital Product Marketing & Development bringt Sebastian Hertlein tiefgreifende Expertise in die KI-Transformation ein. Als ehemaliger Product Owner bei der Timmermann Group und AI Coach bei AI NATION hat er mehr als 200 AI-Startups bei der Finanzierung von Prototypen unterstützt und mehr als 100 digitale Projekte umgesetzt, darunter mehr als 25 Produkte und drei erfolgreiche Spinoffs. Zertifizierungen: SAFe (Scaled Agile Framework), Agile Coaching, Certified Product Owner, Change Management.
Häufig gestellte Fragen
Was genau ist E-E-A-T und warum ist es für die KI-Suche wichtig?
E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness. Bei der KI-Suche helfen diese Signale den KI-Maschinen bei der Entscheidung, welchen Quellen sie bei der Erstellung von Antworten vertrauen und diese zitieren sollen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Suche, bei der du vielleicht auf Seite 2 rangierst, ist die KI-Suche binär – du wirst entweder zitiert oder bist unsichtbar.
Woher weiß ich, ob mein E-E-A-T für KI-Maschinen stark genug ist?
Prüf, ob du in KI-Übersichten, ChatGPT-Antworten und Perplexity-Antworten für deine Zielkeywords zitiert wirst. Wenn Konkurrenten zitiert werden, du aber nicht, obwohl du eine ähnliche Inhaltsqualität hast, handelt es sich in der Regel um ein E-E-A-T-Problem. Achte auch auf eine eindeutige Autorenzuordnung, überprüfbare Referenzen und Erfahrungswerte aus erster Hand in deinen Inhalten.
Kann ich KI zur Erstellung von Inhalten verwenden und trotzdem eine starke E-E-A-T beibehalten?
Ja, aber der Schlüssel ist die menschliche Aufsicht und Expertise. KI kann bei der Recherche und beim Verfassen von Texten helfen, aber der endgültige Inhalt muss von Menschen redigiert, auf Fakten geprüft und mit einzigartigen Erfahrungselementen wie Fallstudien, Screenshots und Expertenwissen ergänzt werden. Mach die Unterstützung durch KI in deinen Redaktionsrichtlinien transparent.
Wie lange dauert es, bis die Ergebnisse von E-E-A-T-Verbesserungen sichtbar werden?
Ähnlich wie bei der traditionellen Suchmaschinenoptimierung solltest du mit 3 bis 6 Monaten rechnen, um spürbare Auswirkungen zu sehen. Einige Änderungen, wie z. B. das Hinzufügen von Autoren-Bios und Schema-Markup, können jedoch schneller zu Ergebnissen führen. Der Schlüssel ist Beständigkeit – E-E-A-T wird im Laufe der Zeit durch nachhaltige Qualität und die Demonstration von Fachwissen aufgebaut.
Was ist der größte E-E-A-T-Fehler, den Unternehmen machen?
Die Veröffentlichung anonymer oder schlecht zugeordneter Inhalte. KI-Maschinen müssen verstehen, wer hinter den Informationen steht, um die Glaubwürdigkeit zu beurteilen. Überschriften „Redaktion“ und fehlende Autorennachweise machen es KI-Systemen fast unmöglich, Fachwissen und Vertrauenswürdigkeit zu bewerten.
Häufig gestellte Fragen
Wie funktioniert die „Verbesserung von E-E-A-T für die KI-Suche“?
Die Verbesserung von E-E-A-T für die KI-Suche funktioniert, indem Inhalte so optimiert werden, dass sie klare Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit demonstrieren, die KI-Algorithmen identifizieren und bewerten können. Dazu gehört das Hinzufügen von Autorennachweisen, das Zitieren von maßgeblichen Quellen und das Aufzeigen von Erfahrungen aus der Praxis in deinen Inhalten, damit KI-Systeme dein Fachwissen besser verstehen und einordnen können.
Was ist eine E-E-A-T Checkliste?
Eine E-E-A-T-Checkliste ist ein systematisches Bewertungstool, mit dem Inhaltsersteller überprüfen können, ob ihre Inhalte den Standards für Erfahrung, Kompetenz, Autorität und Vertrauenswürdigkeit entsprechen. Sie umfasst in der Regel Punkte wie die Überprüfung der Autorenbiografie, die Qualität der Quellenangaben, die Überprüfung der Genauigkeit der Inhalte und die Implementierung von Vertrauenssignalen.
Was ist ein EEAT Score Checker?
Ein E-E-A-T Score Checker ist ein digitales Tool, das deine Inhalte und deine Website analysiert, um zu bewerten, wie gut sie die vier E-E-A-T Prinzipien erfüllen. Diese Tools bewerten in der Regel Faktoren wie die Glaubwürdigkeit des Autors, die Tiefe des Inhalts, externe Links und Vertrauensindikatoren, um eine Gesamtbewertung der E-E-A-T-Leistung vorzunehmen.
Was ist E-E-A-T bei der Erstellung von Inhalten?
E-E-A-T beim Verfassen von Inhalten bedeutet, dass du Inhalte erstellst, die deine persönliche Erfahrung, dein Fachwissen, deine Autorität in der Branche und deine Vertrauenswürdigkeit klar zum Ausdruck bringen. Dieser Ansatz zur Verbesserung von E-E-A-T für die KI-Suche beinhaltet die Einbeziehung von Erkenntnissen aus erster Hand, glaubwürdigen Quellen und transparenten Autoreninformationen in deinen geschriebenen Inhalten.
Was sind E-E-A-T Beispiele?
E-E-A-T-Beispiele sind ein medizinischer Artikel, der von einem zugelassenen Arzt mit eindeutigen Referenzen verfasst wurde, ein Finanzleitfaden, der offizielle behördliche Quellen zitiert, oder ein Produktbericht mit persönlichen Testfotos und detaillierten Nutzungserfahrungen. Diese Beispiele zeigen, wie echtes Fachwissen und Erfahrung vertrauenswürdige, maßgebliche Inhalte schaffen.
Was ist der E-E-A-T Rahmen?
Das E-E-A-T-Framework ist das Bewertungssystem von Google für die Qualität von Inhalten, das sich auf Erfahrung, Kompetenz, Autorität und Vertrauenswürdigkeit als wichtige Rankingfaktoren konzentriert. Dieser Rahmen gibt vor, wie Suchmaschinen die Qualität von Inhalten bewerten, so dass es wichtig ist, E-E-A-T für KI-Suchoptimierungsstrategien zu verbessern.
