Folge 19: Der Matchatteus-Test – Wie beeinflussbar sind KI-Antworten wirklich?

In Folge 19 präsentieren Andre und Matthäus ein wegweisendes Experiment: Mit einer fiktiven Matcha-Marke namens „Matchatteus“ wurde getestet, wie schnell und effektiv sich KI-Antworten durch gezielte Maßnahmen beeinflussen lassen. Die Ergebnisse liefern Marketing-Professionals handlungsorientierte Erkenntnisse für den systematischen Aufbau von KI-Sichtbarkeit – und zeigen gleichzeitig die Grenzen manipulativer Taktiken auf.

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Das Matchatteus-Experiment: Hypothese und Aufbau

Um zu verstehen, wie Generative Engine Optimization funktioniert, stehen Marketing-Professionals drei methodische Ansätze zur Verfügung: qualitative Umfragen, quantitative Datenanalysen und kontrollierte Experimente. Der Matchatteus-Test folgt dem dritten Ansatz – einem Bottom-up-Experiment, das kausale Rückschlüsse auf Wirkungsmechanismen in KI-Systemen erlaubt.

Claneo kreierte eine komplett fiktive Matcha-Marke: Matchatteus. Die Marke existierte vor dem Experiment nicht im Web – keine Erwähnungen, keine Suchergebnisse, keine Sichtbarkeit in KI-Systemen. Dieser Null-Zustand ermöglicht saubere Kausalität: Jede Veränderung ist eindeutig auf die Experiment-Maßnahmen zurückzuführen.

Content: Listicle-Format

Drei unique Listicle-Artikel wurden erstellt, die jeweils verschiedene Matcha-Produkte vergleichen. Matchatteus wurde konsistent in den Top 3 platziert. Die Artikel waren vollständig unique – kein Duplicate Content.

Domains: Autoritative Portale

Die drei Artikel wurden auf autoritativen Portalen veröffentlicht: Wirtschaftsforum, NR Courier und weiteren Medien. Die Auswahl basierte auf Beobachtungen: Diese Domains werden branchenübergreifend häufig von KI-Systemen zitiert.

Tracking: Tägliches Monitoring

12 transaktionale Prompts (z.B. „Welches Matcha-Pulver wird am besten bewertet?“) wurden so gewählt, dass sie Grounding auslösen – KI-Systeme müssen auf Websuche zurückgreifen. PGI trackte täglich über ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Mistral, Meta AI und Bing.

Ergebnisse: Von 0% auf 15% in 24 Stunden

Die Ergebnisse des Matchatteus-Experiments waren eindeutig und überraschend schnell: Innerhalb von 24 Stunden nach Veröffentlichung der Listicles stieg die Sichtbarkeit von 0% auf 15% bei bestimmten KI-Systemen. Matchatteus tauchte in KI-Antworten auf – sowohl als direkte Citation als auch als indirekte Erwähnung über die Drittportale.

Über mehrere Wochen hinweg stabilisierte sich die Sichtbarkeit. Matchatteus wurde kontinuierlich in Antworten erwähnt – ein klarer Beweis, dass gezielte GEO-Maßnahmen nachhaltig wirken. Allerdings zeigten sich erhebliche Unterschiede zwischen den KI-Systemen: Nicht alle reagierten gleich schnell oder überhaupt auf die neuen Inhalte.

Perplexity & AI Overviews: Höchste Reaktivität

Suchmaschinen mit LLM-Integration (Perplexity, AI Overviews) crawlen kontinuierlich das Web und integrieren aktuelle Inhalte in Echtzeit. Hier wirken GEO-Maßnahmen am schnellsten – ähnlich wie bei klassischer SEO. Perplexity zeigte die höchste Reaktivität: Matchatteus erschien binnen Stunden in Antworten.

ChatGPT & Claude: Mittelfristige Reaktion

KI-Chatbots mit Websuche (ChatGPT, Claude) nutzen Grounding: Sie ziehen aktuelle Webquellen heran, wenn Trainingsdaten nicht ausreichen. Diese Systeme lassen sich mittelfristig beeinflussen. Claude zeigte starke Steigerungen, ChatGPT reagierte moderater – die Sichtbarkeit stieg, aber langsamer als bei Perplexity.

Gemini: Hohe Resistenz & Spam-Filter

Gemini zeigte sich am resistentesten: Trotz identischer Artikel und Domains blieb die Sichtbarkeit minimal. In einigen Fällen kennzeichnete Gemini Matchatteus sogar als potentiellen Spam oder „keine legitime Marke“ – ein Hinweis auf strengere Qualitätsfilter oder unterschiedliche Grounding-Mechanismen.

Strategische Implikationen für Marketing-Professionals

Die unterschiedlichen Reaktionszeiten und -muster erfordern systemspezifische Strategien. Für schnelle Erfolge eignen sich Perplexity und AI Overviews – hier lassen sich binnen Tagen Citations aufbauen. Für mittelfristige Sichtbarkeit sind ChatGPT, Claude und Gemini relevant, erfordern aber kontinuierlichen Content-Aufbau und Monitoring. Langfristige Positionierung entsteht durch konsistente Präsenz über alle Systeme hinweg.

Das Experiment zeigt auch: Listicles und Vergleichsartikel auf autoritativen Drittportalen sind aktuell ein wirksames Format für Citations. Über 85% der in KI-Antworten zitierten Domains sind Drittquellen – nicht die eigenen Unternehmenswebsites. Digital PR, Gastbeiträge und Vergleichsportale werden damit zum Haupthebel für GEO-Sichtbarkeit.

Ethische Einordnung: White-, Grey- und Black-Hat im GEO-Kontext

Im klassischen Online-Marketing existieren klare Regelsets: Suchmaschinen und Werbeplattformen definieren, was erlaubt (White-Hat), grenzwertig (Grey-Hat) oder verboten (Black-Hat) ist. Im GEO-Bereich fehlen diese Guidelines noch weitgehend. Das Matchatteus-Experiment bewegt sich in einer Grauzone: Es nutzt legitime Content-Formate und autoritative Domains, kreiert aber eine fiktive Marke ausschließlich für Testzwecke.

Claneo betont: Dieses Experiment dient der Wissenschaft und dem Erkenntnisgewinn – nicht als 1:1-Blaupause für kommerzielle Anwendungen. Marketing-Professionals sollten die Learnings nutzen, um nachhaltige GEO-Strategien zu entwickeln: Fokus auf echte Expertise, authentische Marken und wertvolle Inhalte. Manipulative Abkürzungen bergen Reputationsrisiken und werden mittelfristig durch strengere Plattformrichtlinien eingedämmt.

Fazit: GEO ist beeinflussbar – mit der richtigen Strategie

Das Matchatteus-Experiment beweist: KI-Antworten lassen sich systematisch und messbar beeinflussen. Die Kombination aus Listicle-Format, autoritativen Drittportalen und transaktionalen Prompts erzeugt binnen Tagen Citations in KI-Systemen – selbst für komplett neue, fiktive Marken.

Für Marketing-Professionals bedeutet das: GEO ist kein Mysterium, sondern ein strategisch planbares Handlungsfeld. Wer Drittquellen-Strategien (Digital PR, Gastbeiträge, Vergleichsportale) mit systematischem Tracking kombiniert, kann Sichtbarkeit in der neuen Ära der Suche gezielt aufbauen. Entscheidend sind systemspezifische Ansätze, kontinuierliches Monitoring und eine klare ethische Linie zwischen Experiment und kommerzieller Anwendung.

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