KI-Antwortmaschinen: Was Dokumentationsteams wissen müssen

Hinweis: Dieser Blogbeitrag wurde mithilfe von KI aus der Originalversion übersetzt und kann daher geringfügige Abweichungen enthalten. Einige der Links in diesem Beitrag führen zu Inhalten, die nur auf Englisch verfügbar sind.

Willkommen zu „GEO für Dokumentationsteams“, einer Artikelserie, in der wir erklären, wie moderne Dokumentationsportale die Content-Erfahrung ihrer Nutzer mit fortschrittlichen KI-Funktionen verbessern. Dies ist der zweite Beitrag der Serie. Verpassen Sie nicht unsere anderen Artikel darüber, warum Doku-Teams eine GEO-Strategie brauchen, GEO vs. SEO, die Vorteile von GEO, wie man GEO-freundlichen Content vorbereitet, und wie man Ergebnisse misst.

Unabhängig davon, für welches Unternehmen Sie arbeiten, welche Position Sie innehaben oder in welcher Branche Sie tätig sind – Sie haben wahrscheinlich schon von Tools wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini gehört und diese auch genutzt. Allein ChatGPT gibt an, über 700 Millionen wöchentlich aktive Nutzer zu haben.

Diese Lösungen, auch KI-Antwortmaschinen genannt, sind leistungsstarke Suchtools, die mithilfe von Natural Language Processing, maschinellem Lernen und großen Sprachmodellen Nutzeranfragen analysieren und mit personalisierten, relevanten Ergebnissen beantworten.

Zu verstehen, wie diese Tools funktionieren, ist der erste Schritt zur Umsetzung einer Generative-Engine-Optimization-Strategie (GEO). Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie sie Informationen verstehen, welche Arten von Inhalten sie als Referenzen für ihre Antworten auswählen und worin sich die verschiedenen Lösungen unterscheiden.

Wie funktionieren KI-Antwortmaschinen?

Wenn Sie einer KI-Antwortmaschine eine Frage stellen, erkennt sie zunächst, was Sie eigentlich wissen möchten. Das ist die Absicht. Anschließend greift sie entweder auf ihre internen Trainingsdaten zurück oder führt eine Echtzeit-Websuche durch, um Informationen aus zuverlässigen Quellen zu ziehen und diese in klare, prägnante Zusammenfassungen umzuwandeln. Die endgültige Antwort ist in der Regel leicht verständlich und in einem natürlichen, konversationellen Ton verfasst. Diese Tools liefern zudem einige Zitate mit Links zu den Originalquellen, damit Sie die Aussagen überprüfen und tiefer recherchieren können. Ahrefs fand heraus, dass ChatGPT in seinen Antworten etwa 50 % der abgerufenen URLs referenziert.

Für Nutzer ist dieser Prozess im Vergleich zu traditionellen Suchmodellen mühelos. Für technische Redakteure hingegen bringt er neue Herausforderungen mit sich, die klassisches SEO nie adressiert hat:

• Woher bezieht die Engine ihre Informationen?
• Welche Signale machen eine Dokumentationsseite vertrauenswürdig und glaubwürdig genug, um zitiert zu werden?
• Wenn Ihre Dokumentation korrekt ist, aber nie in KI-generierten Antworten auftaucht – was sollten Sie ändern, und wo fangen Sie an?

Wie können Teams mehr KI-Zitationen für ihre Dokumentation erhalten?

Manche Unternehmen berichten, dass Inhalte, die in traditionellen Suchmaschinen gut ranken, auch in Antworten von KI-Antwortmaschinen erscheinen. Das trifft bis zu einem gewissen Grad zweifellos zu, insbesondere bei Googles AI Overviews, die in 38 % der Fälle Seiten zitieren, die in den Top-10-Ergebnissen von Google ranken. Diese Engines schauen jedoch auch über SEO-Ergebnisse hinaus. Tatsächlich ranken 31 % der von Antwortmaschinen zitierten Seiten überhaupt nicht bei Google.

Was müssen Redakteure also wissen, damit KI-Antwortmaschinen ihre Dokumentation zitieren? Hier sind fünf Regeln, die Sie beachten sollten:

1. Erwähnungen und Bewertungen Dritter priorisieren: KI vertraut den Meinungen anderer mehr als Ihren eigenen Behauptungen. Erwähnt zu werden auf G2 oder in „Best of“-Listen hilft Antwortmaschinen, Vertrauen in Ihr Produkt aufzubauen. Ein Großteil dieser Bemühungen liegt bei den Marketing-Teams, aber auch Dokumentationsteams sollten wissen, was hierfür nötig ist, um die teamübergreifende Kommunikation zu verbessern.
2. Konkret sein: Fügen Sie in Ihrer Dokumentation klare Antworten auf gezielte Fragen ein. Das Frage-Antwort-Format entspricht der Art und Weise, wie Nutzer Anfragen stellen und Antwortmaschinen darauf reagieren. Wenn Sie dieses Format widerspiegeln, hilft das Antwortmaschinen, Ihre Dokumentation zu verstehen und zu referenzieren.
3. Für Maschinen strukturieren: Granulare, gut organisierte Inhalte sind für KI leichter zu extrahieren und zu referenzieren. Die Umsetzung von Best Practices für KI-freundliche Inhalte ist entscheidend, damit KI relevantes Produktwissen verstehen und nutzen kann.
4. Wissen aktuell halten: Kürzlich veröffentlichte Dokumentation wird von KI-Systemen häufiger zitiert. Halten Sie Informationen aktuell und vergessen Sie nicht, das Veröffentlichungsdatum zu aktualisieren, wenn Sie das tun. Dies signalisiert Antwortmaschinen, dass die Informationen aktuell sind.
5. Ergebnisse verfolgen: Messen Sie GEO-Erwähnungen und -Zitationen oder KI-Traffic, um ROI und Geschäftsergebnisse zu verfolgen. Nehmen Sie anschließend weiterhin Verbesserungen an der Dokumentation vor, die die Sichtbarkeit erhöhen.

Wie unterscheiden sich die einzelnen KI-Antwortmaschinen?

Plattformunterschiede spielen eine Rolle, da jede KI-Antwortmaschine ihren eigenen Algorithmus verwendet. Dadurch tendiert jede dazu, Inhalte aus bestimmten Quellen zu ziehen. Viele KI-Antwortmaschinen greifen bei der Generierung von Antworten häufig auf Reddit-Threads, Wikipedia-Artikel, LinkedIn-Beiträge und G2-Bewertungen zurück. AI Overviews hingegen folgen typischerweise Googles Ranking-Systemen und zitieren die leistungsstärksten Seiten. Wenn Sie wissen, welche Plattformen Ihre Zielgruppe nutzt, können Sie Ihre GEO-Bemühungen zunächst dort konzentrieren, wo sie die größte Wirkung erzielen.

Fazit

Auch wenn KI-Antwortmaschinen Nutzern schnelle, hilfreiche Antworten liefern, schaffen sie gleichzeitig neue Herausforderungen für Betreiber von Dokumentationsportalen und technische Redakteure. Diese Tools funktionieren wie Black Boxes und entwickeln sich schnell weiter, was es schwieriger macht, vorherzusagen, wann und wie Informationen über Ihre Marke und Produkte erscheinen werden.

GEO-Leitfaden für Dokumentationsteams (auf Englisch)

Erfahren Sie, wie Sie KI-Antwort-Engines dazu bringen können, Ihre Dokumentation zu finden, zu verstehen und in ihren Antworten auf Nutzerfragen zu verwenden.

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