E-E-A-T ist ein Akronym aus den Qualitätsrichtlinien von Google: Experience (eigene Erfahrung), Expertise (Fachwissen), Authoritativeness (Anerkennung durch andere) und Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit). Es beschreibt, woran ein System erkennt, ob ein Inhalt aus erster Hand stammt, fachlich fundiert ist, von anderen als Referenz behandelt wird und verlässlich ist. Für KI-Systeme gelten dieselben Signale — auf Seitenebene und auf Ebene der Marke.
Wie funktioniert E-E-A-T in der KI-Suche?
Ein Sprachmodell bewertet keine Glaubwürdigkeit im menschlichen Sinn; es erkennt Muster, die mit Glaubwürdigkeit einhergehen. Auf der Seite sind das ein benannter Autor mit Funktion und Bio, Quellen und Belege, ein Veröffentlichungs- und Änderungsdatum, konkrete Zahlen statt Behauptungen und originäre Inhalte wie eigene Studien oder Messreihen. Außerhalb der Seite sind es Nennungen in Fachmedien, Bewertungen, konsistente Firmenprofile und Verweise anderer Domains. Das Zusammenspiel dieser Signale macht eine Quelle zitierfähig.
Warum ist E-E-A-T für die KI-Sichtbarkeit wichtig?
Weil ein KI-System zwischen mehreren Passagen wählt, die dieselbe Frage beantworten, und dabei die Quelle mitbewertet. Named Experts werden häufiger zitiert als anonyme Redaktionen; Aussagen mit Beleg häufiger als Aussagen ohne. Und weil KI-Antworten Fehler der Quellen übernehmen, bevorzugen die Systeme Quellen, die sich in der Vergangenheit als verlässlich erwiesen haben — was sich über Zeit und über Drittseiten aufbaut.
Was bedeutet das für Ihre Website?
Autorenschaft und Expertise sichtbar machen: transparente Author-Bios, Quellen, Belege — auf der Seite und im Schema. Faktendichte erhöhen: Statistiken, Daten, Studien, konkrete Jahreszahlen. Originäre Inhalte und eigene Daten veröffentlichen (Information Gain). Und die Anerkennung von außen aufbauen, die keine Seite allein erzeugen kann (Digital PR, Domain Authority).