Grounding Queries: Warum Keywords allein nicht mehr reichen
Dieser Punkt verdient besondere Aufmerksamkeit, weil er das Fundament verändert, auf dem Content-Strategien bisher aufgebaut waren. Das Targeting funktioniert im KI-Kontext fundamental anders als bei Google Ads oder klassischem SEO.
In der bisherigen Welt hast du ein Keyword gebucht oder eine Seite darauf optimiert. Zum Beispiel: „Laufschuhe kaufen.“ Fertig.
Im AI Performance Report tauchen jetzt sogenannte Grounding Queries auf. Das sind keine Suchbegriffe, die ein Nutzer eingetippt hat. Es sind die Fragen, die sich die KI selbst gestellt hat, um eine Antwort für den Nutzer zu generieren.
Ein Beispiel: Ein Nutzer fragt: „Welcher Schuh ist gut für einen Marathon unter 3 Stunden?“ Die KI zerlegt das intern in Grounding Queries wie „Eigenschaften Carbon-Sohle Laufschuh“, „Vergleich Dämpfung Marke X vs. Marke Y“ oder „Gewicht Wettkampfschuhe 2026“. Wenn deine Inhalte diese semantischen Zwischenschritte nicht bedienen, wirst du in der finalen Antwort nicht zitiert werden.
Für dein Unternehmen bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Weg vom reinen Keyword-Matching, hin zur Entitäten-Optimierung. Deine Seite muss Fakten als klar definierte Datenpunkte liefern, die als Bausteine für eine KI-Antwort dienen können. Werden deine Produkteigenschaften nicht als solche erkannt, fliegst du aus dem „Consideration Set“ der KI noch bevor der Nutzer die Antwort überhaupt sieht.
Konkrete Handlungsfelder: Was jetzt zu tun ist
Auch wenn der messbare Traffic-Impact über KI-Zitate heute noch gering ist, zementieren sich gerade die Autoritäts-Strukturen in den LLMs. Wer jetzt nicht handelt, hat später einen strukturellen Nachteil. Hier ist der Fahrplan, den wir bei Proficio Unternehmen empfehlen:
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Datenzugriff sichern
Klingt trivial, wird aber erstaunlich oft vergessen. Richte die Bing Webmaster Tools ein und verifiziere deine Domain. Der Aufwand beträgt circa 15 Minuten für deine IT oder deine Agentur. Es kostet nichts, aber ohne diesen Zugriff navigierst du blind durch die KI-Landschaft. Du kannst nicht optimieren, was du nicht misst.
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IndexNow implementieren
Ein großer Teil der sogenannten „Halluzinationen“ entsteht durch Datenlücken oder veraltete Quellinformationen. Microsoft bevorzugt nachweislich Seiten, die über das IndexNow-Protokoll Änderungen in Echtzeit pushen. Wenn du Preise, Verfügbarkeiten oder technische Spezifikationen änderst, muss die KI das sofort wissen. Prüfe mit deinem Technik-Team, ob dein CMS IndexNow nativ unterstützt oder ob ein Plugin notwendig ist. WordPress, Shopify und viele andere Systeme bieten hier bereits Lösungen an. Dies ist ein technischer Hebel mit direkter Auswirkung auf deine künftige Citation Rate.
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Audit der zitierten Seiten durchführen
Schau dir im Report an, welche deiner Seiten bereits zitiert werden und analysiere diese Seiten. Warum bevorzugt die KI genau diese Seite? Wahrscheinlich, weil sie klar strukturiert ist, Tabellen nutzt, Schema Markup einsetzt oder direkte, faktenbasierte Antworten liefert.
Nimm diese Struktur als Blaupause für deine restlichen Produktseiten und Kerninhalte. Wir sehen in unserer Arbeit regelmäßig, dass unscheinbare Support-Dokumente oder FAQ-Seiten deutlich öfter zitiert werden als die aufwendig gestaltete Startseite. Das ist kein Zufall, es ist ein klares Signal dafür, was LLMs tatsächlich brauchen.
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Informationslücken gezielt schließen
Prüfe die Grounding Queries im Report. Tauchen dort Begriffe oder Themenfelder auf, die du auf deiner Seite gar nicht explizit adressierst? Das ist ein wichtiger Hinweis: Die KI hält dich für ein bestimmtes Thema zwar relevant, aber du lieferst den Content nicht optimal.
Ergänze diese Fakten gezielt. Mach es der KI so einfach wie möglich, dich als Experten zu bestätigen. Je vollständiger und strukturierter deine Datenbasis ist, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass du als Grounding Source herangezogen wirst.
