Der Titel, den die KI zitieren, hat die Form der Frage, 58 % gegenüber 24 %

Jemand schreibt einen Artikel zu Ende und muss ihm einen Titel geben. Zwei Ratschläge treffen ein, und sie widersprechen sich. Die Suchmaschinenoptimierung sagt, setze eine Zahl an den Anfang, „Die 10 besten", weil Suchmaschinen genau das zwanzig Jahre lang belohnt haben. Die KI-Optimierung sagt das Gegenteil, stelle die Frage, die die Seite beantwortet, weil ein Assistent eine Antwort sucht und keine Liste.

Wir haben den Streit an 4 791 Antworten aus sechs Assistenten entschieden. Keiner der beiden Ratschläge hält stand.

Entscheidend ist keine Form. Entscheidend ist eine Übereinstimmung.

Was man sieht, wenn man nur die zitierten Seiten anschaut

Der Reflex ist, die Titel der zitierten Seiten zu sammeln und zu zählen. Über 15 024 Artikelzitate ergibt diese Zählung Folgendes.

Der Schluss schreibt sich von selbst: veröffentlichen Sie nummerierte Listen mit Superlativ, veröffentlichen Sie niemals Fragen. Er ist falsch, und zwar aus einem Grund, der mit KI nichts zu tun hat. Dieser Zählung fehlt der Nenner. Wenn 36 % der zitierten Seiten eine Zahl am Anfang tragen, kann es allein daran liegen, dass 36 % der Seiten, die die Engine vor sich hatte, eine trugen. Gemessen wird die Zusammensetzung des Webs, nicht eine Vorliebe.

Es fehlen die Seiten, die die Engine gelesen und nicht zitiert hat.

Die Kontrollgruppe

Eine der sechs Engines gibt sie zurück. Wenn Claude antwortet, hält die Aufzeichnung sowohl die zitierten Seiten fest als auch die, die geöffnet und nicht zitiert wurden. Beide Gruppen stammen aus derselben Antwort: dieselbe Frage, dieselbe Engine, derselbe Moment, dieselbe Sprache, derselbe Suchdurchgang. Was sie trennt, ist das Zitat selbst.

Sechshundertneunundsechzig Antworten tragen diese Kontrolle, über 201 verschiedene Fragen und sechs Sprachen. Sie enthalten 3 561 zitierte Seiten und 4 061 Seiten, die ohne Zitat gelesen wurden. Der Titel wurde für 96,3 % der 3 419 Adressen abgerufen; nach Abzug der Anti-Bot-Sperren und der Seiten, die keine Artikel sind, bleiben 5 606 Beobachtungen über 657 Antworten.

Diesen Daten wird dann eine einzige Frage gestellt: Werden unter den Seiten, die eine Engine für eine bestimmte Frage vor sich hatte, jene mit einem bestimmten Merkmal im Titel häufiger zitiert als die anderen?

Beide Rezepte fallen zusammen

Ein Chancenverhältnis von 1 heißt, dass das Merkmal nichts ändert. Die Zahl am Anfang misst 1,02 und das Fragezeichen 1,10, und das Intervall enthält bei beiden die 1. Das liegt nicht an zu wenig Daten: mit 5 606 Beobachtungen schließt das Intervall der Zahl am Anfang jeden Effekt über 16 % aus.

Die Frage dreht das Vorzeichen

Die Effekte fehlen nicht. Sie zeigen je nach dem, was die Frage verlangt, in entgegengesetzte Richtungen, und sie heben sich auf, sobald man sie zusammenzählt. Hier sind die beobachteten Zitatraten, nachdem die Antworten nach der Nachfrage getrennt wurden.

Derselbe Titel mit Superlativ, von der Art „Best CRM for small business", wird in 24 % der Fälle zitiert, wenn die Frage danach sucht, wie man etwas macht, und in 57 %, wenn sie nach dem besten fragt. Gleicher Korpus, gleiche Engine, gleiche Woche.

In Chancenverhältnissen, über die Seiten, die als Antwort auf eine Wie-Frage gesehen wurden: ein How-to-Titel ist 2,39 wert, eine nummerierte Liste 0,28, ein Superlativ 0,15. Bei einer Ranking-Frage steigt der Superlativ mit 1,32 wieder über 1, und das How-to fällt auf 0,66. Das Fragezeichen folgt demselben Gesetz: es ist 2,14 wert vor einer Wie-Frage und 0,60 vor einer Frage, die keine ist.

Ein Titel, dessen Form der Form der Frage antwortet, wird 1,50-mal häufiger zitiert. Und die falsche Form kostet mehr als gar keine Form: bei einer Wie-Frage wird ein Titel mit Superlativ in 24 % der Fälle zitiert, ein Titel ohne besonderes Merkmal in 50 %.

Was überall gewinnt

Eine einzige Größe steigt in allen Fragefamilien, in den vier Sprachen, die dicht genug besetzt sind, um geprüft zu werden, und auf beiden Modellen der Kontroll-Engine: der Anteil der Inhaltswörter der Frage, den der Titel aufgreift.

Der Einwand liegt auf der Hand: die Wörter einer Frage aufzugreifen heißt schlicht, beim Thema zu sein. Der Korpus beantwortet ihn zum Teil. Die Adresse einer Seite sagt bereits viel über ihr Thema, und die Übereinstimmung der Adresse allein ist 1,37 wert. Doch unter den Seiten, deren Adresse bereits die Hälfte der Wörter der Frage aufgreift, werden jene, deren Titel sie ebenfalls aufgreift, 4,36-mal häufiger zitiert. Der Titel wiegt dort am schwersten, wo das Thema schon feststeht.

Nach Sprache reicht der Effekt von 1,38 im Englischen über 2,32 im Deutschen bis 6,78 im Spanischen und 8,66 im Französischen. Englisch ist der am stärksten bearbeitete Markt, also der, in dem sich die Titel bereits am meisten ähneln, und der, in dem das Aufgreifen der Frage am wenigsten einbringt.

Zwei Satzzeichen, und keines stammt aus dem Folklore

Zwei Merkmale überstehen die Korrektur für multiples Testen. Eine Klammer im Titel ist 1,46 wert, und in zwei von drei Fällen enthält sie eine Jahreszahl: „(2026)", „(Leitfaden 2026)". Sie sagt nichts über den Inhalt, sie datiert die Seite innerhalb des einzigen Textfragments, das eine Engine sieht, bevor sie irgendetwas öffnet. Ein Doppelpunkt ist 0,80 wert: der zweiteilige Titel, „Thema: Versprechen", wird ein Fünftel seltener zitiert.

Die Engines sind sich untereinander nicht einig

Die gepaarte Kontrolle gibt es nur für eine Engine. Ein zweiter Vergleich deckt alle sechs ab und ist schwächer: für dieselbe Frage in derselben Woche werden die Seiten zusammengeführt, die mindestens eine Engine zitiert hat, und wir sehen nach, welche jede einzelne behalten hat.

ChatGPT und Perplexity bewegen sich auf denselben Seiten in entgegengesetzte Richtungen: die nummerierte Liste ist bei der einen 0,29 wert und bei der anderen 1,86. Der Kern der Uneinigkeit liegt darin, was jede zitiert, und die Website-Profile hinter den Antworten sagten es bereits: 82 % der Zitate von Perplexity sind Artikel, gegenüber 43 % bei ChatGPT, das weit häufiger Startseiten, Produktseiten und Dokumentation zitiert.

Auch die Quellen, die zählen, ähneln einander nicht. Vierzig Domains überschreiten im Korpus zwanzig Artikelzitate. Der Anteil ihrer Titel mit einer Zahl am Anfang reicht von 0 % bis 100 %, Median 39 %. Einunddreißig dieser vierzig Domains verwenden nie ein Fragezeichen, und keine überschreitet 18 %. „Das nachmachen, was die zitierten Seiten tun" heißt losen.

Was das für Sie ändert

Schreiben Sie den Titel nach der Frage, nicht davor. Gehen Sie von der Formulierung aus, die Ihr Markt tatsächlich eintippt, und greifen Sie deren Inhaltswörter im Titel auf: das ist der einzige Schritt, der überall gewinnt, in den vier geprüften Sprachen wie auf beiden Modellen der Kontroll-Engine.

Stimmen Sie dann die Form auf die Nachfrage ab. Eine Wie-Frage verlangt einen How-to-Titel, eine Frage nach dem besten verlangt einen Superlativ, und die falsche Form kostet mehr als gar keine.

Datieren Sie im Titel, in Klammern. Der Effekt ist klein, aber er ist real und hängt nicht von der Frage ab.

Und hören Sie auf, an Formrezepte zu glauben. Die Zahl am Anfang und das Fragezeichen bringen für sich genommen nichts. Was sie wirken lässt, ist das, was ihnen gegenübersteht.

Methode

Der Korpus umfasst 4 791 Antworten von sechs Assistenten auf 309 verschiedene Fragen, vom 6. Juli bis 2. September 2026, in sechs Sprachen und über rund zwanzig Branchen. Jede Antwort ist mit ihren zitierten Quellen und ihrem Datum archiviert, was 46 712 Zitate auf 24 978 Adressen über 8 763 Domains ergibt.

Die Hauptanalyse stützt sich auf die 669 Antworten, bei denen die Engine auch die ohne Zitat gelesenen Seiten zurückgibt. Der Test ist ein nach Antwort stratifizierter Cochran-Mantel-Haenszel: jede Antwort ist ihr eigener Vergleich, was Frage, Sprache, Branche und Zeitpunkt neutralisiert. Die Intervalle stammen von Robins-Breslow-Greenland, bestätigt durch ein Bootstrap über die Antworten, und die Holm-Korrektur gilt für die Familie der zehn geprüften Merkmale. Drei Gegenproben lassen die Ergebnisse bestehen: eine Seite je Domain und Antwort, rohe Titel mit belassenem Seitenbanner, und das größte Panel entfernt.

Das Raster zur Klassifizierung der Titel wurde vor jeder Berechnung geschrieben und dann von Hand an siebzig zufällig gezogenen Titeln geprüft. Acht Mängel kamen zutage, darunter Anti-Bot-Sperren, die für Titel gehalten wurden, und eine Liste, die übersehen wurde, weil das Wort nach der Zahl zwei Buchstaben lang war. Alle acht wurden behoben und die gesamte Analyse neu gerechnet.

Drei Grenzen gehören dazu. Die Kontrolle gibt es nur für eine Engine, auf zwei ihrer Modelle, wo sich das Ergebnis reproduziert; der Vergleich über die sechs ist beschreibend. Der Rang, auf dem eine Seite gefunden wurde, steht nicht in der Aufzeichnung, was es unmöglich macht zu trennen, was die Suchschicht sortiert und was das Modell gewählt hat: gemessen wird das Ergebnis, das einen Publisher interessiert, zitiert zu werden statt nur gelesen. Und der Titel ist alles, was wir von der Seite sehen, während ein Titel, der die Frage aufgreift, meist eine Seite ist, die sie beantwortet; der Vergleich mit der Adresse begrenzt den Einwand, ohne ihn aufzuheben.

Die Anteile der Zusammensetzung und der Vergleich über die Engines beruhen auf Titeln, die für eine Zufallsziehung von 41 % der Adressen des Korpus abgerufen wurden. Der gepaarte Korpus ist zu 96,3 % abgerufen.

Gemessen mit Epovest.