NobleJackal GEO Framework

Ein Vorschlag für einen Standard zu Repräsentation, Evidenz und nachhaltigem Wert

# Erklärung des Autors

Dieses Buch behauptet nicht, GEO erfunden zu haben. Das als Generative Engine Optimization bezeichnete Feld bestand in Wissenschaft und Berufspraxis bereits vor diesem Werk.[1] Das Vorhaben hier setzt an einer anderen Stelle an: Es schlägt einen kohärenten Standard dafür vor, mit welcher Evidenz Aussagen über die Repräsentation einer Person, eines Unternehmens, eines Produkts oder einer Institution in generativen KI-Systemen begründet werden können; wann, mit welcher Befugnis und innerhalb welcher Grenzen in diese Repräsentation eingegriffen werden darf; und in welchem Umfang das erzielte Ergebnis als wirtschaftlicher Wert gelten kann.

Der vorliegende Text ist deshalb keine Anleitung nach dem Muster „Wie macht man GEO?“. Er liefert kein Rezept dafür, häufiger erwähnt, öfter als Quelle genannt oder unter allen Umständen empfohlen zu werden. Bevor er eine Technik vermittelt, bestimmt er deren Gegenstand, legitimen Zweck und Endpunkt. Er trennt das Messbare vom Wesentlichen, das Beobachtete vom Belegten und das Beeinflussbare vom Kontrollierbaren.

Der gedankliche Kern des Frameworks lässt sich in drei Sätzen zusammenfassen:

> **Gegenstand: Repräsentation.**
> **Zweck: nachhaltiger wirtschaftlicher Wert.**
> **Grenze: Ethik.**

Diese Trias ist kein Marketingversprechen, sondern eine Entscheidungshierarchie. Ist die Repräsentation nicht richtig, verliert Sichtbarkeit ihren Sinn. Ist der wirtschaftliche Wert nicht real, bleibt die Erfolgsbehauptung leer. Ist die Methode unethisch, verliert selbst ein scheinbar positives Ergebnis seine Legitimität.

Das Buch verwirft die Annahme, ein System mit Zugang zu einer Quelle müsse zwangsläufig richtig antworten. Generative Such- und Antwortsysteme können eine Aussage trotz Quellenangabe nur unzureichend stützen, eine falsche Verbindung zwischen Quelle und Antwort herstellen oder eine Gewissheit erzeugen, die es nicht gibt.[2] Auch dass derselbe Prompt je nach Zeitpunkt, Sitzung, Oberfläche, Kontostatus, Sprache oder Kontext eine andere Antwort hervorbringen kann, macht es notwendig, die Umgebungsbedingungen der Methode offenzulegen.[3] Diese Tatsachen sind kein Eingeständnis des Scheiterns. Sie sind der Grund, die Aussagegrenze an der richtigen Stelle zu ziehen.

Das Framework verspricht keine absolute Kontrolle. Es schlägt Mechanismen für Beobachtung, Dokumentation, Vergleich, menschliches Urteil, Korrektur und Rücknahme vor und belässt die Verantwortung beim Menschen. Widersprechen sich die gewünschte Erzählung und die belegbare Wirklichkeit, hat die Evidenz Vorrang; kollidieren wirtschaftliches Interesse und ein Schaden für Nutzer, hat der Nutzer Vorrang; widersprechen sich das Ansehen des Standards und eine neue Erkenntnis, hat die neue Erkenntnis Vorrang.

Die Grenze der ersten Ausgabe ist eindeutig: Ihre begriffliche Kohärenz und operative Anwendbarkeit lassen sich argumentativ vertreten; ihre empirische Wirksamkeit können jedoch nur reale Fälle, unabhängige Anwender, vorab registrierte Protokolle und wiederholte Messungen prüfen. Synthetische Fälle erläutern ein Prinzip, belegen aber nicht seine Wirkung in der Welt. Dass NobleJackal das Framework verfasst hat, macht die Entscheidungen des Unternehmens nicht unparteiisch; bei Interessenkonflikten ist eine unabhängige Prüfung unerlässlich.

Dieser Standard soll seine Stärke nicht aus dem Anschein der Unveränderlichkeit beziehen, sondern aus seiner Offenheit für Einwände. Eine Methode, die sich nicht widerlegen lässt, ist kein Standard, sondern verlangt Gefolgschaft. Deshalb enthält der letzte Teil neben den Bestimmungen auch Wege für Einwand, Revision, Aussetzung und Rücknahme. Das Framework kann von anderen keine Rechenschaft verlangen, der es sich selbst nicht stellt.

— **Julian Gauss** *(Kaan Muraz)*

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# Wie dieses Buch zu lesen ist

Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte, die über die Repräsentation von Organisationen in generativen Systemen entscheiden, an GEO- und Suchfachleute, Inhalts- und Markenteams, Verantwortliche für Qualität und Risiko, Prüfer, Forschende sowie Anwender, die Methoden entwerfen. Leser müssen weder Modelle entwickeln noch Statistikexperten sein. Wer jedoch ein einfaches Rezept für mehr Sichtbarkeit sucht, wird das eigentliche Versprechen des Buches an anderer Stelle finden. Es verspricht nicht, häufiger gesehen zu werden, sondern unterscheiden zu können, unter welchen Bedingungen eine Aussage über Repräsentation oder Ergebnis legitim ist.

Eine Führungskraft kann sich zunächst unter *Das Framework auf einer Seite* einen Überblick über den Entscheidungsweg verschaffen. Anwender können das jeweilige Kapitel zusammen mit der Registerfamilie in Anhang C nutzen. Prüfer können bei der Verfassung, NJ-100 und dem Kapitel zum Einwand beginnen. Für Forschende ist vor allem die Trennung zwischen synthetischem Beispiel und empirischer Wirksamkeit maßgeblich. Kein Leseweg berechtigt dazu, die Begründungen der Kapitel auf Formulare oder einen einzelnen Schwellenwert zu reduzieren.

Das Buch besteht aus drei Teilen. Jeder schafft die legitime Grundlage für den folgenden.

**Teil Eins — Repräsentation erkennen** bestimmt den Gegenstand der Arbeit. *Zentrum* zeigt die Distanz zwischen einer Entität und ihrer Repräsentation in Systemen. *Evidenz* zieht die Grenze dessen, was über diese Repräsentation gesagt werden kann. *Messung* überführt verstreute Ausgaben in vergleichbare Beobachtungen.

**Teil Zwei — In die Repräsentation eingreifen** befasst sich mit den Kosten und der Befugnis zum Handeln. *Eingriff* nähert sich einer verifizierten Verzerrung mit der kleinsten hinreichenden Änderung. *Governance* trennt, wer beobachten, wer umsetzen und wer stoppen darf. *Zeit* erklärt, wie eine ursprünglich richtige Entscheidung altert und wann sie ungültig wird.

**Teil Drei — Zu einem Urteil gelangen** verbindet technische Ergebnisse mit unternehmerischer und öffentlicher Verantwortung. Die *abschließende Prüfung* untersucht den Zusammenhang zwischen Repräsentation, Kundenpassung und nachhaltigem wirtschaftlichem Wert. *Audit* überführt eine Aussage in eine dokumentierte Entscheidung. *Einwand* prüft das Framework an seinen eigenen Bestimmungen. *Urteil* schließlich führt den unveränderlichen Kern, die Vorranghierarchie und die absoluten Verbote zusammen.

Der Haupttext trägt die Begründung der Prinzipien. Detaillierte Registerfelder, Entscheidungsschemata und Prüfwerkzeuge sind in den Anhängen gebündelt. So wird das Buch weder zu einer bloßen Formularsammlung noch bleibt es so abstrakt, dass es sich nicht anwenden ließe. Wer eine Entscheidung umsetzen will, muss den Haupttext zusammen mit dem einschlägigen Anhang nutzen; die Anhänge sind keine von der Begründung losgelösten Checklisten.

Jeder synthetische Fall beginnt mit derselben Kennzeichnung: **Lehrsimulation — synthetische Daten.** Die darin enthaltenen Zahlen machen ausschließlich den Gedankengang sichtbar. Sie dürfen nicht als tatsächliche Leistung, Marktdurchschnitt oder Erfolgswahrscheinlichkeit wiedergegeben werden.

Die Quellenhinweise verweisen auf den Abschnitt *Anmerkungen und Literatur* am Ende des Buches. Eine Quellenangabe bedeutet nicht, dass ein externer Text das NobleJackal GEO Framework bestätigt. Quellen weisen lediglich auf angrenzende Wissensgebiete, den historischen Hintergrund oder die Grundlage einer verwendeten Methode hin. Für die Bestimmungen dieses Buches ist der Autor verantwortlich.

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# Das Framework auf einer Seite

Der Entscheidungsweg des Frameworks lässt sich anhand von zehn Fragen lesen:

1. **Zentrum:** Welche Repräsentation welcher realen Entität wird untersucht?
2. **Evidenz:** Welche Aufzeichnungen tragen die beabsichtigte Aussage, welche schwächen sie?
3. **Messung:** Sind Beobachtungseinheit, Nenner, Kontext und Vergleichsbedingungen verbindlich festgelegt?
4. **Eingriff:** Liegt eine wesentliche Verzerrung vor, und welche Änderung ist die kleinste hinreichende?
5. **Governance:** Wer besitzt die Rechte zur Beobachtung, Umsetzung, Freigabe, Veröffentlichung und Unterbrechung?
6. **Zeit:** Für welche Version und welchen Zeitraum gilt die Entscheidung, und unter welchen Bedingungen wird sie erneut geprüft?
7. **Abschließende Prüfung:** Besteht ein belastbarer Zusammenhang zwischen dem richtigen Kunden, einer profitablen Leistungserbringung und einem nachhaltigen Beitrag?
8. **Audit:** Lassen sich Evidenz, Methode, Interessenkonflikte und Prüfungsurteil in einer einzigen Prüfakte nachvollziehen?
9. **Einwand:** Wie wird eine Entscheidung zu Aufzeichnung, Codierung, Schlussfolgerung, Befugnis oder Prinzip erneut geprüft?
10. **Urteil:** Welche Rechte und Pflichten haben im Konfliktfall Vorrang, und wann muss das Framework sich selbst zurücknehmen?

Diese Reihenfolge ist nicht beliebig. Solange die Repräsentation nicht bestimmt ist, lässt sich keine Evidenz suchen. Ohne die Aussagegrenze zu kennen, gewinnt eine Messung keine Bedeutung. Ohne Messung ist ein Eingriff eine Diagnose ohne Befund. Ohne Befugnis ist ein Eingriff herrenlos. Eine Entscheidung ohne zeitliche Grenze verwandelt sich in ein dauerhaftes Recht. Eine Arbeit ohne Verbindung zum wirtschaftlichen Wert darf nicht als Unternehmenserfolg bezeichnet werden. Ein Urteil ohne Audit, ein Audit ohne Einwand und ein Standard, der sich nicht zurücknehmen lässt, schaffen kein Vertrauen.

Die Kurzformel des Frameworks lautet daher erneut:

> **Bestimme die Repräsentation. Belege die Aussage. Binde die Messung. Wähle den kleinsten hinreichenden Eingriff. Trenne die Befugnisse. Halte die Zeit fest. Prüfe den Wert und auditiere ihn. Halte den Einwand offen.**

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# Terminologischer Hinweis

In diesem Buch steht **GEO** für *Generative Engine Optimization*. Für die allgemeine Kategorie werden im deutschen Text je nach Zusammenhang **generatives KI-System** oder **generatives Antwortsystem** verwendet. Bei einem offiziellen Produktnamen, Forschungstitel oder technischen Zitat kann der Originalbegriff erhalten bleiben.

Eine **Entität** ist die Person, das Unternehmen, das Produkt oder die Institution, über die eine Repräsentation entsteht. **Repräsentation** bezeichnet die in einer bestimmten Antwort beobachtbare Verbindung von Identität, Eigenschaften, Kontext und Urteilen, die dieser Entität zugeschrieben werden. Ein **Realitätsnachweis** dokumentiert die Wirklichkeit, an der die Richtigkeit der Repräsentation geprüft wird. Ein **Repräsentationsnachweis** hält fest, was das System gesagt hat; ein **Ergebnisnachweis** dokumentiert die Spur, die diese Repräsentation auf Ebene des Nutzers oder des Unternehmens hinterlassen hat.

Das Wort **Framework** bleibt als Teil des Eigennamens und der begrifflichen Einheit erhalten; in allgemeinen Aussagen wird der jeweilige sachliche Zusammenhang bezeichnet. **Vorschlag für einen Standard** verweist auf die normativen Bestimmungen dieses Textes. Der Ausdruck bedeutet weder unabhängige Anerkennung noch Akkreditierung oder internationale Geltung.


Zentrum

Kapitel I — Zentrum

Zentrum

## Das Problem der Repräsentation

Wenn ein System Ihren Namen nennt, hat es Sie noch nicht gefunden; es hat eine Repräsentation von Ihnen erzeugt. Die Nennung des Namens ist Sichtbarkeit, die Verknüpfung der richtigen Eigenschaften mit Ihnen ist Repräsentation, die Hinführung des passenden Kunden ist ein wirtschaftliches Ergebnis. Ist dieses Ergebnis profitabel, redlich und dauerhaft tragfähig, entsteht nachhaltiger Wert. Der erste Irrtum in GEO besteht darin, die Abstände zwischen diesen Stufen zu tilgen.

Wird der falsche Gegenstand gewählt, gerät die gesamte Arbeit aus der Ordnung. Während die Sichtbarkeit steigt, kann die Repräsentation schwächer werden; während der Traffic wächst, kann die Qualität der Kunden sinken; während der Umsatz zunimmt, kann das Unternehmen Verluste erleiden. Im Zentrum von GEO steht deshalb nicht Sichtbarkeit, sondern Repräsentation. Repräsentation ist nicht der Endzweck, sondern der Gegenstand der Arbeit. Aus Sicht des Unternehmens ist nachhaltiger wirtschaftlicher Wert mit dem richtigen Kunden das Ziel. Ethik setzt die Grenze, die auf dem Weg dorthin nicht überschritten werden darf.

Dies ist die erste Bestimmung dieses Buches.

## 1. Die Distanz zwischen Entität und Repräsentation

In der realen Welt ist ein Unternehmen ein Ganzes. Mitarbeitende, Produkte, Kapazitäten, Geschichte, Kunden, Grenzen und Verpflichtungen sind Bestandteile derselben Entität. Was in einem generativen System erscheint, ist nicht dieses Ganze selbst, sondern eine Repräsentation, die aus erreichbaren Signalen zusammengesetzt, verkürzt und neu verknüpft wurde. Abrufgestützte Generierung kann externe Informationen mit der Modellerzeugung verbinden; dass ein abgerufener Ausschnitt gefunden wurde, garantiert jedoch nicht, dass das daraus gebildete Ganze richtig ist.[4]

Die offizielle Website ist nur eines dieser Signale. Auch unabhängige Veröffentlichungen, ältere Seiten, Datenbanken, Nutzerbewertungen, Darstellungen in anderen Sprachen und Klassifikationen Dritter fließen in den Repräsentationsbestand ein. Die Teile können einander widersprechen. Ein Unternehmen kann sich auf seiner Startseite als „strategischer Technologiepartner“ bezeichnen und auf seinen Leistungsseiten ausschließlich Gerätereparaturen beschreiben. Ein Hotel kann auf seiner türkischen Seite wie ein Haus nur für Erwachsene, in einer anderen Sprache dagegen wie ein Familienresort wirken. Ein abgelaufenes Zertifikat kann für aktuelle Kompetenz gehalten werden, ein einziger internationaler Kunde für globale operative Leistungsfähigkeit.

Das System ist nicht verpflichtet, diese Widersprüche für uns aufzulösen. Es kann eine Fassung auswählen, mehrere Fassungen zusammenführen, eine wesentliche Grenze auslassen oder zwischen vorhandenen Teilen eine neue Verbindung herstellen, die in der Welt nie ausdrücklich bestand. Die Aufgabe eines Unternehmens ist deshalb nicht, dem System die gewünschte Erzählung aufzuzwingen, sondern die Distanz zwischen belegbarer Wirklichkeit und öffentlicher Repräsentation zu verringern.

Geht diese Grenze verloren, hört GEO auf, eine Disziplin der Repräsentation zu sein, und nähert sich der Propaganda. Propaganda vergrößert Stärken; eine Disziplin der Repräsentation macht neben den Stärken auch die Grenzen sichtbar. Eine Entität, deren Wesen unbekannt ist, lässt sich nicht optimieren. Sie lässt sich lediglich vervielfältigen.

Die wirtschaftliche Kette zwischen Repräsentation und Ergebnis lautet:

> **Repräsentation → Kundenpassung → wirtschaftliches Ergebnis → nachhaltiger Wert**

Das erste Glied beweist nicht das letzte. Ein System kann Sie richtig erkennen und dennoch keinen einzigen Kunden bringen; es kann den falschen Kunden bringen, einen verlustbringenden Verkauf vermitteln oder sogar Gewinn erzeugen und zugleich den Betrieb untragbar machen. Der technische Bericht muss daher nicht die Frage „Wie oft sind wir erschienen?“ beantworten, sondern: „Hat die durch generative Systeme beeinflusste Repräsentation ehrlich und nachhaltig zu einer Wertbeziehung mit Kunden beigetragen, die wir tatsächlich bedienen können?“

## 2. Die drei Ebenen der Repräsentation

Repräsentation ist keine einzelne Oberfläche. Sie wird auf drei miteinander verbundenen, aber nicht austauschbaren Ebenen untersucht: **Entität**, **Eigenschaft** und **Urteil**.

### 2.1. Entität: Wen erkennt das System?

Ein Name ist keine Identität. Mehrere Unternehmen können denselben Namen tragen; Marke und Produkt, Gründer und Institution, Pseudonym und reale Person können miteinander verwechselt werden. Ein früherer Firmenname kann die neue Identität überlagern. Wird das Tätigkeitsfeld oder die Geografie falsch zugeordnet, erscheint selbst eine richtig benannte Entität in der falschen Welt.

Ein Fehler auf der Entitätsebene ist ein Fehler im Fundament. Wurde die falsche Person erkannt, werden richtige Eigenschaften mit der falschen Identität verknüpft. Wurde die falsche Kategorie gewählt, wird das Unternehmen mit irrelevanten Wettbewerbern verglichen. Wurde die falsche Geografie zugrunde gelegt, ist die Empfehlung nicht umsetzbar. Auf dieser Ebene werden Name, offizielle Domain, Produkte, Führungspersonen, Beziehungen zwischen alten und neuen Bezeichnungen, Namensähnlichkeiten und Sprachfassungen gemeinsam geprüft. Bevor die Identität verifiziert ist, darf keine Aussage über Sichtbarkeit getroffen werden.

### 2.2. Eigenschaft: Wie beschreibt das System die Entität?

Richtig erkannt zu werden heißt nicht, richtig beschrieben zu werden. Die Eigenschaftsebene untersucht Richtigkeit, Umfang und Aktualität der Merkmale, die einer Entität zugeschrieben werden. Ein B2B-Unternehmen kann wie eine Verbrauchermarke beschrieben werden; ein regional tätiges Unternehmen kann den Anschein erwecken, weltweit Leistungen zu erbringen; eine frühere Leistung kann als heutiges Kerngeschäft fortbestehen. Eine wahre Eigenschaft kann aus ihrem Zusammenhang gelöst und in eine unbegrenzte Überlegenheitsbehauptung verwandelt werden.

Auch eine positive Unwahrheit bleibt unwahr. Ein negativer Fehler löst Widerspruch aus; ein Fehler, der dem Unternehmen zu nutzen scheint, wird dagegen häufig stillschweigend hingenommen. Erreicht er jedoch den Kunden, verwandelt er sich in eine Leistungsschuld. Für jede Eigenschaft sind daher sechs Fragen zu stellen: Ist sie richtig, belegbar und aktuell? Ist ihr Umfang angegeben? Sind Ausnahmen sichtbar? Kann das Unternehmen die dadurch erzeugte Erwartung erfüllen? Eine Repräsentation darf nicht mehr tragen, als das Unternehmen leisten kann.

### 2.3. Urteil: Wen empfiehlt das System wem — und warum?

Auf der Urteilsebene beschreibt das System nicht nur; es wählt aus, vergleicht, schließt aus oder empfiehlt. Diese Ebene liegt der Kundenentscheidung am nächsten und wird deshalb am leichtesten überhöht. In einer Antwort empfohlen zu werden bedeutet nicht, allgemein empfehlenswert zu sein. In einer bestimmten Sprache, bei einem bestimmten Budget und für eine bestimmte Absicht hervorzutreten, begründet unter anderen Bedingungen nicht dieselbe Stellung.

Bei der Untersuchung eines Urteils ist weniger das Vorhandensein einer Empfehlung als ihre Begründung entscheidend. Welches Nutzerbedürfnis versucht das System zu erfüllen? Zwischen welchen Alternativen wählt es? Aufgrund welcher Eigenschaft hält es die Entität für geeignet? Ist diese Begründung belegbar, und stimmt sie mit Preis, Kapazität, Geografie und ethischen Grenzen des Unternehmens überein? Eine Empfehlung öffnet die Tür zu einem Ergebnis; sie ist nicht das Ergebnis selbst.

Auch die Übergänge zwischen den Ebenen bilden jeweils ein eigenes Fehlerfeld. Der richtige Name kann mit der falschen Kategorie, die richtige Kategorie mit einer unvollständigen Eigenschaft und die richtige Eigenschaft mit einem falschen Urteil verbunden werden. Manchmal empfiehlt das System das richtige Unternehmen dem richtigen Nutzer, begründet dies aber falsch; der Kunde gelangt mit einer falschen Erwartung an die richtige Stelle. Ein richtiges Ergebnis bestätigt keine falsche Begründung. Die Repräsentationskette ist nur so belastbar wie ihr schwächster Übergang.

## 3. Integrität der Repräsentation und Formen ihrer Verzerrung

Eine richtige Repräsentation ist nicht jene, die dem Unternehmen gefällt oder dessen Selbstdarstellung wortgetreu wiederholt. Sie erfüllt fünf Integritätsbedingungen zugleich.

**Identitätsintegrität** verlangt, dass Name, Marke, Person, Produkt und Institution in der richtigen Entität zusammengeführt werden. **Eigenschaftsintegrität** verlangt nicht nur, dass eine zugeschriebene Eigenschaft vorhanden ist, sondern auch, dass sie innerhalb des Umfangs bleibt, den ihr Nachweis trägt. Aus dem Satz „hat mit internationalen Kunden gearbeitet“ folgt nicht, dass ein Unternehmen „weltweite Operationen betreibt“. **Kontextintegrität** verlangt, richtige Informationen für die richtige Nutzerabsicht einzusetzen; Wahrheit ohne Kontext erzeugt kein richtiges Urteil. **Zeitliche Integrität** macht sichtbar, wann eine ehemals richtige Information veraltet. **Leistungsintegrität** fragt schließlich, ob das Unternehmen die vom System erzeugte Erwartung tatsächlich erfüllen kann. Eine Repräsentation, die sich nicht einlösen lässt, ist nicht richtig, sondern nur überzeugend.

Diese Bedingungen können auf fünf grundlegende Arten verletzt werden:

- **Verschmelzung:** Zwei getrennte Entitäten werden wie eine einzige Identität behandelt. Richtige Informationen werden der falschen Entität zugeordnet.
- **Verzerrung:** Eine reale Eigenschaft wird aus ihrem Umfang gelöst; eine begrenzte Kompetenz erscheint als Kerngeschäft, ein vorübergehender Erfolg als dauerhafte Überlegenheit.
- **Auslassung:** Eine wesentliche Grenze — etwa Preis, Kapazität, ungeeignete Nutzergruppen oder zwingende Voraussetzungen — bleibt unsichtbar.
- **Überschreitung:** Die Aussage reicht über ihr Evidenzfeld hinaus. Aus „war in diesem Projekt erfolgreich“ wird etwa „ist führend auf diesem Gebiet“.
- **Versteinerung:** Eine ehemals richtige Information bleibt Teil der Repräsentation, obwohl sie nicht mehr aktuell ist.

In einem Fall können mehrere Verzerrungen zugleich auftreten. Die Fehlerart bestimmt den späteren Eingriff: Eine Verschmelzung verlangt eine Ordnung der Identität, eine Auslassung sichtbare Grenzen, eine Versteinerung eine Aktualisierung und eine Überschreitung meist eine engere Aussage. Manche Probleme werden nicht durch mehr Inhalt gelöst, sondern durch weniger Behauptung. Optimierung ohne bestimmte Verzerrung ist Behandlung ohne Diagnose.

## 4. Repräsentationsschuld

Eine falsche Repräsentation ist nicht nur eine versäumte Chance; sie ist eine aktive Verbindlichkeit, die in der Bilanz des Unternehmens noch nicht erscheint. Sobald ein Nutzer mit dem Unternehmen in Kontakt tritt, wird sie fällig.

Eine erodierte Identität verschiebt das Unternehmen in die falsche Kategorie und zwischen die falschen Wettbewerber. Erwartungsschuld lässt das System dem Unternehmen eine Leistung oder Fähigkeit zuschreiben, die es nicht besitzt; der Nutzer kommt aufgrund dieses Versprechens, und das Unternehmen trägt die Kosten eines Versprechens, das es selbst nie abgegeben hat. Operative Reibung bindet die Zeit von Vertrieb und Support mit Fragen nach nicht angebotenen Leistungen oder Anfragen jenseits der Kapazität. Wirtschaftliche Fehlpassung führt dazu, dass mehr Nachfrage weniger profitable Kunden hervorbringt. Strategische Selbsttäuschung schließlich lässt die Unternehmensleitung wachsende Sichtbarkeit als Marktbestätigung missverstehen und Personal- oder Investitionsentscheidungen auf beschädigte Daten stützen.

Die Schuld wird eingezogen: beim ersten Kontakt durch die Zeit, die für die Korrektur der Repräsentation aufgewendet wird; in der Angebotsphase durch Konflikte über Preis und Umfang; bei der Leistungserbringung, wenn der Kunde statt des Vertrags das Versprechen in seinem Kopf zum Maßstab nimmt; nach dem Verkauf durch Beschwerden und Rückgaben; bei strategischen Entscheidungen durch Ressourcen, die in das falsche Feld fließen. Die Sichtbarkeit steigt heute, die Kosten werden später sichtbar. Der Erfolgsbericht ist dann häufig längst vorgelegt.

Falsche Sichtbarkeit kann deshalb teurer sein als Unsichtbarkeit.

## 5. Lehrfall: Asteron Systems

**Lehrsimulation — synthetische Daten.** Dieser Fall steht weder für ein reales Unternehmen oder System noch für eine reale GEO-Maßnahme.

Asteron Systems ist ein fiktives Unternehmen, das maßgeschneiderte Cybersicherheitsaudits für Geschäftskunden anbietet. In den untersuchten generativen Antworten wird sein Name häufig genannt; das Unternehmen erscheint jedoch überwiegend wie eine Verbrauchermarke, die Antivirensoftware an Privatpersonen verkauft.

*Tabelle 1.1 — Synthetisches Repräsentationsprofil von Asteron Systems*

| Beobachtung | Synthetisches Ergebnis |
|---|---:|
| Erwähnungen insgesamt | 42 |
| Richtiger Kontext eines Unternehmensaudits | 8 |
| Falscher Kontext einer Verbrauchersoftware | 29 |
| Unklarer Kontext | 5 |
| Qualifizierte Unternehmensanfrage | 1 |
| Anfrage zu einem Verbraucherprodukt | 17 |
| In einen Verkauf überführte Anfrage | 0 |
| Für ungeeignete Anfragen aufgewendete Vertriebszeit | 26 Stunden |

Ein oberflächlicher Bericht könnte Asteron eine „starke KI-Sichtbarkeit“ bescheinigen. Die Daten führen zu einem anderen Urteil: Asteron ist nicht unsichtbar, sondern falsch sichtbar. Ein Eingriff, der die Zahl der Erwähnungen erhöht, würde nicht die richtige Entität stärken, sondern die falsche Kategorie vergrößern. Zunächst muss belegt werden, dass die sichtbare Entität tatsächlich Asteron ist; anschließend, dass die mit Asteron verknüpften Eigenschaften richtig sind.

Der Fall legt zudem einen allgemeineren Irrtum offen. Die Zahl der Anfragen kann steigen, während die Kundenpassung sinkt; weniger Erwähnungen können einen höheren Wert erzeugen. Für einen spezialisierten Industriehersteller sind wenige richtige Unternehmenskunden wertvoller als Tausende allgemeiner Besucher. Erfolgreiches GEO vergrößert zuweilen nicht die Sichtbarkeit, sondern verringert das Rauschen.

## 6. Die Diagnose des Zentrums

Eine GEO-Maßnahme sollte nicht mit einer technischen Handlung beginnen, sondern mit fünf diagnostischen Fragen:

1. **Welche Entität wird repräsentiert?** Führen Name, Kategorie, Geografie, Domain und Sprachfassungen zu derselben realen Entität?
2. **Welche Eigenschaften werden verknüpft?** Sind sie richtig, aktuell, belegbar und erfüllbar, und sind ihre Grenzen sichtbar?
3. **Welches Urteil entsteht?** Wen empfiehlt das System für welches Bedürfnis und mit welcher Begründung — oder wen schließt es aus?
4. **Welcher Kunde nähert sich?** Passt er hinsichtlich Bedarf, Budget, Umfang, Zeit und Entscheidungsbefugnis zum Unternehmen?
5. **Welches nachhaltige Ergebnis entsteht?** Wird aus Kontakt ein Verkauf, aus Verkauf profitable Leistung, aus Leistung Zufriedenheit und Wiederholung?

Diese Fragen erzeugen keinen einzelnen Score; sie schaffen die Grundlage eines Urteils. Ein Score gibt eine Antwort. Eine Diagnose bewahrt die Spannung zwischen den richtigen Fragen.

Die ethische Schwelle liegt nicht außerhalb, sondern innerhalb dieser Grundlage. Nicht jedes Unternehmen eignet sich für eine Stärkung, nicht jede Methode darf angewandt und nicht jede positive Zahl als Erfolg gewertet werden. Dieselbe Methode kann bei zwei Unternehmen die Nachfrage erhöhen: Das eine legt Preise und Kapazitäten offen und lehnt Aufträge ab, die es nicht erfüllen kann; das andere lockt Kunden mit einem niedrigen Preis, erhebt später Zusatzgebühren und stellt Kompetenzen heraus, die es nicht besitzt. Die technischen Ergebnisse mögen ähnlich sein, doch die zweite Anwendung skaliert nicht Auffindbarkeit, sondern Schaden. Dass eine Methode funktioniert, legitimiert ihren Einsatz nicht.

## 7. Die Grenze des Zentrums

Das Framework verleiht einem Unternehmen nicht die Befugnis, seine eigene Erzählung für richtig zu erklären. Ebenso wenig wertet es jede ungünstige Repräsentation als Fehler. Manchmal ist eine kritische Repräsentation zutreffend; ein Wettbewerber ist geeigneter, die Kapazität reicht nicht aus, oder die Entscheidung des Systems, das Unternehmen nicht zu empfehlen, ist für den Nutzer das beste Ergebnis. Der redlichste Eingriff besteht bisweilen darin, gar nichts zu vergrößern.

Das Framework verspricht auch nicht, sämtliche generativen Systeme zu kontrollieren. Systemverhalten lässt sich beobachten, unter bestimmten Bedingungen prüfen und über einige Oberflächen beeinflussen; vollständig besitzen lässt es sich nicht. Wer ein nicht kontrolliertes Ergebnis als kontrollierbar ausgibt, erzeugt kein Fachwissen, sondern Risiko.

Wenn ein System Sie erwähnt, haben Sie noch nicht gewonnen. Selbst wenn es Sie richtig erkennt oder bei einer bestimmten Frage empfiehlt, muss noch kein Gewinn entstanden sein. Das wirkliche Ergebnis beginnt dort, wo eine richtige Repräsentation den richtigen Menschen erreicht, das gegebene Versprechen erfüllt wird, der Kunde Wert erfährt, das Unternehmen Gewinn erzielt und diese Beziehung redlich wiederholt werden kann.

Die Bestimmung dieses Kapitels bleibt unverändert:

> **Der Gegenstand, an dem GEO arbeitet, ist Repräsentation. Aus Sicht des Unternehmens ist nachhaltiger wirtschaftlicher Wert sein Zweck. Ethik setzt die Grenze, die auf dem Weg dorthin nicht überschritten werden darf.**

Die Repräsentation ist bestimmt. Nun muss jeder Satz darüber eine Frage beantworten: **Was liegt uns vor, um ihn sagen zu können?**


Evidenz

Kapitel II — Evidenz

Evidenz

## Die Grenze der Aussage

Evidenz vergrößert eine Aussage nicht; sie begrenzt sie. Eine Antwort gesehen zu haben heißt nicht, ein Verhalten zu kennen. Ein Bildschirmfoto hält einen Augenblick fest, nicht die allgemeine Haltung eines Systems. Eine Marke kann in einer Antwort erscheinen, ein Text als Quelle genannt, ein Unternehmen empfohlen werden; ein Kunde kann erklären, KI habe seine Entscheidung beeinflusst. All dies sind Beobachtungen. Keine davon begründet für sich allein ein allgemeines Urteil.

Die Sätze „Wir sind erschienen“, „Wir wurden empfohlen“, „Wir haben unsere Wettbewerber übertroffen“ und „GEO hat unseren Umsatz gesteigert“ tragen nicht dasselbe Gewicht. Jeder fügt dem vorhergehenden Satz eine neue Folgerung hinzu; jede neue Folgerung verlangt ein breiteres und qualifizierteres Evidenzfeld. Eine einzelne Modellantwort kann nur belegen, dass diese Antwort entstanden ist. Die Aussage eines Kunden kann zeigen, dass KI bei seiner Entscheidung eine Rolle spielte, nicht aber, dass allein dieses System den Verkauf erzeugte. Ein Anstieg des Traffics kann mehr Besuche in einem bestimmten Zeitraum belegen, nicht, dass eine bestimmte Maßnahme den Anstieg verursachte.

Eine Aussage darf nur so weit reichen wie die Evidenz, die sie trägt.

## 1. Evidenz ist kein Schmuck, sondern eine tragende Beziehung

Keine Aufzeichnung ist aus sich heraus stark. Ihre Stärke richtet sich nach dem Satz, den sie tragen soll. Ein einzelnes Bildschirmfoto, bei dem Datum, Prompt und vollständige Antwort erhalten sind, kann folgende Aussage tragen: „Dieses System verwendete in seiner Antwort auf diesen Prompt an diesem Datum den Namen der Marke.“ Dieselbe Aufzeichnung kann den Satz „Generative KI-Systeme empfehlen unsere Marke nachdrücklich“ nicht tragen. Die Beobachtung ist gleich geblieben; die Aussage ist gewachsen.

Um aus einer wahren Beobachtung ein ungültiges Urteil zu gewinnen, muss man die Daten nicht verändern; es genügt, ihre Grenze zu tilgen. Evidenzdisziplin beurteilt deshalb zuerst den Satz, nicht die Daten. „Unser Name wurde genannt“ ist eine Beobachtung; „wir wurden richtig beschrieben“ betrifft die Repräsentation; „wir wurden häufiger empfohlen als die ausgewählten Wettbewerber“ ist ein Vergleich; „die Veränderung wurde durch unseren Eingriff verursacht“ ist eine Kausalitätsaussage; „diese Repräsentation brachte uns profitable Kunden“ behauptet eine wirtschaftliche Wirkung. Dieselbe Aufzeichnung kann nicht all diese Sätze tragen.

Trägt die Evidenz die Last nicht, wird der Satz enger gefasst. Unsicherheit wird nicht verborgen und eine Lücke nicht mit Erfolgssprache überdeckt. Eine Aussage, die nicht zur Evidenz passt, wird nicht geschönt, sondern verworfen.

Diese Haltung ist keine übertriebene Vorsicht. Frühe Untersuchungen zu generativen Suchsystemen haben gezeigt, dass Quellen in einer Antwort nicht gewährleisten, dass sie sämtliche Aussagen dieser Antwort stützen.[2] Auch ein führender Produktanbieter räumt in seiner eigenen Dokumentation ausdrücklich ein, dass generative Antworten falsche Angaben, erfundene Quellenverweise oder übermäßige Gewissheit hervorbringen können.[6] Befunde einer Studie zu bestimmten Systemen zu einem bestimmten Zeitpunkt lassen sich nicht auf alle heutigen Produkte übertragen. Die darin sichtbar gewordene Unterscheidung bleibt jedoch bestehen: **Das Vorhandensein einer Quellenangabe und die ausreichende Stützung einer Aussage sind nicht dasselbe.**

## 2. Drei Evidenzfelder

In GEO wird über drei verschiedene Wirklichkeiten gesprochen: die reale Welt, die generative Repräsentation und das wirtschaftliche Ergebnis. Diese Felder können miteinander verbunden werden, aber keines kann das andere ersetzen.

### 2.1. Realitätsnachweis

Ein Realitätsnachweis trägt die grundlegende Wahrheit über eine Person oder ein Unternehmen. Besitzt das Unternehmen dieses Zertifikat tatsächlich? Richtet sich das Hotel wirklich ausschließlich an Erwachsene? Verfügt das Produkt über die genannte Eigenschaft? Kann das Unternehmen in den behaupteten Regionen Leistungen erbringen? Die Antworten auf diese Fragen stammen nicht aus dem generativen System. Das System kann eine Behauptung wiederholen; Wiederholung ist keine Verifizierung.

Welche Art von Realitätsnachweis angemessen ist, hängt von der Aussage ab. Register zuständiger Stellen, gültige Zertifikate, Verträge, prüfbare Leistungsdaten, offizielle Unternehmensunterlagen und verlässliche unabhängige Veröffentlichungen können sie tragen. Auch die eigene Website des Unternehmens ist eine Aufzeichnung; sie verwandelt jedoch eine eigene Überlegenheitsbehauptung nicht in eine unabhängige Tatsache. Unabhängigkeit, Aktualität und Umfang der Quelle sowie ihr unmittelbarer Bezug zur Aussage werden gesondert beurteilt.

### 2.2. Repräsentationsnachweis

Ein Repräsentationsnachweis zeigt, was ein System unter bestimmten Bedingungen erzeugt hat: Welches System und welche Oberfläche wurden genutzt, welcher Prompt, welches Datum, welche Sprache und welche Sitzungsbedingungen lagen vor, wie lautete die vollständige Antwort, und welche Quellen wurden gezeigt? Dieser Nachweis beschreibt nicht, wie die Welt beschaffen ist, sondern wie das System sie neu zusammengesetzt hat.

Dass ein Unternehmen ein Zertifikat besitzt, belegt nicht, dass das System davon richtig Kenntnis hat. Dass eine offizielle Leistungsseite existiert, zeigt nicht, dass das System das Unternehmen mit dieser Leistung verbindet. Die richtige Information kann veröffentlicht und die Repräsentation dennoch falsch sein. Ohne den Vergleich von Realitäts- und Repräsentationsnachweis lässt sich die Integrität der Repräsentation nicht beurteilen.

### 2.3. Ergebnisnachweis

Ein Ergebnisnachweis verfolgt die Spur der Repräsentation beim Nutzer und im Unternehmen. Hat der Nutzer die Antwort gesehen? Spielte sie bei seiner Entscheidung eine Rolle? Nahm er Kontakt zum Unternehmen auf? War die Anfrage qualifiziert? Kam ein Verkauf zustande? War die Leistungserbringung profitabel und erfolgreich? Wiederholte sich die Beziehung? Jede Stufe verlangt eine eigene Aufzeichnung.

Eine Rechnung belegt, dass ein Geschäft stattgefunden hat, nicht, dass KI den Verkauf erzeugte. Die Aussage „Ich habe Sie bei ChatGPT gesehen“ ist ein Wirkungssignal; sie beseitigt nicht die anderen Berührungspunkte des Nutzers. Ein Verweisprotokoll kann eine Bewegung im Traffic zeigen, aber nicht die gesamte Entscheidungsreise. Ergebnisnachweise stellen häufig nur einen partiellen Zusammenhang zwischen Ereignissen her. Ein partieller Zusammenhang ist keine vollständige Kausalität.

*Tabelle 2.1 — Funktion und Grenze der drei Evidenzfelder*

| Evidenzfeld | Grundfrage, die es tragen kann | Feld, das es nicht ersetzen kann |
|---|---|---|
| Realitätsnachweis | Was ist die grundlegende Wahrheit über die Entität? | Ob das System diese Wahrheit kennt |
| Repräsentationsnachweis | Was sagte das System unter bestimmten Bedingungen? | Ob das Gesagte in der Welt richtig ist |
| Ergebnisnachweis | Was geschah auf Ebene des Nutzers oder Unternehmens? | Ob das Ergebnis ausschließlich aus KI hervorging |

Ein richtiges Dokument im falschen Evidenzfeld führt zu einem ungültigen Urteil.

## 3. Vom Signal zur Aussage

Der Satz „Wir haben Daten“ verrät nichts über deren Status. Das Framework unterscheidet fünf Stufen: Signal, Beobachtung, Anekdote, Evidenz und Aussage.

Ein **Signal** ist eine Spur, die eine Untersuchung verdient: die Erwähnung einer Marke in einer Antwort, steigender Traffic, der Hinweis eines Kunden auf ein KI-System oder das Ausbleiben eines Wettbewerbers in bestimmten Antworten. Ein Signal wirft eine Frage auf; es begründet kein Urteil.

Eine **Beobachtung** ist ein Signal, dessen Kontext dokumentiert wurde. System, Prompt, Datum, Sprache, vollständige Ausgabe und Beobachter sind bekannt. Sie zeigt, was sich ereignet hat, nicht das allgemeine Verhalten.

Eine **Anekdote** entsteht, wenn aus einem Einzelereignis eine weiter reichende Geschichte wird. Das Ereignis kann wahr und die damit verbundene Verallgemeinerung dennoch unzureichend sein. Die Erwähnung von KI durch einen Kunden begründet ebenso wenig das Urteil „KI bringt uns Kunden“ wie eine Empfehlung in einer Antwort das Urteil „Das System empfiehlt uns“. Eine Anekdote muss keine Lüge sein; sie reicht nur nicht aus, um eine Verhaltensregel zu begründen.

**Evidenz** ist eine Gesamtheit von Aufzeichnungen, die so geordnet sind, dass sie eine bestimmte Aussage tragen. Ihr Rohmaterial ist verfügbar, ihr Kontext bleibt erhalten, Vergleiche wurden vorgenommen, entgegenstehende Ergebnisse wurden bewahrt und ihre Grenzen festgehalten. Evidenz beseitigt Unsicherheit nicht. Sie zeigt, wo Unsicherheit beginnt.

Eine **Aussage** ist ein präziser und prüfbarer Satz, den die Evidenz tragen soll. „GEO funktioniert“ kann ein Slogan sein, ist aber keine prüfbare Aussage. Der Satz „In der festgelegten Gruppe aus dreißig Prompts nahm die richtige Repräsentation von Eigenschaften zwischen diesen beiden Messperioden zu“ legt dagegen Universum, Vergleich und Grenze offen.

## 4. Erwähnung, Quellenzitat und Empfehlung

Diese drei Beobachtungen werden häufig wie Stufen ein und derselben Erfolgsleiter dargestellt. Sie sind jedoch weder dasselbe Ereignis noch besitzen sie dasselbe Evidenzgewicht.

Eine **Erwähnung** liegt vor, wenn der Name der Entität in einer Antwort erscheint. Das System kann die Entität in einem richtigen oder falschen Zusammenhang nennen, mit einer anderen Entität verwechseln oder als kritisches Beispiel verwenden. Die Namensnennung zeigt sprachliche Präsenz, nicht, dass die Entität verstanden wurde.

Ein **Quellenzitat** liegt vor, wenn das System einen bestimmten Text mit seiner Antwort verknüpft. Diese Verbindung wird in zwei getrennten Schritten geprüft. Die Attributionsprüfung untersucht, welcher Aussage die Quelle zugeordnet wurde; die Stützungsprüfung, ob die Quelle diese Aussage tatsächlich trägt. Die Quelle kann richtig sein und den Satz dennoch nicht stützen; sie kann zu einer anderen Entität gehören, veraltet oder in ihrem Umfang zu eng sein. Als Quelle genannt zu werden ist nicht dasselbe wie durch die Quelle gestützt zu werden.

Eine **Empfehlung** liegt vor, wenn das System eine Entität unter bestimmten Möglichkeiten als für den Nutzer geeignet darstellt. Sie liegt nahe am wirtschaftlichen Ergebnis, ist aber nicht das wirtschaftliche Ergebnis. Sie entstand innerhalb dieses Prompts, Systems, dieser Sprache, dieses Zeitpunkts und dieser Alternativenmenge. Eine Empfehlung ist ein Einfluss auf die Entscheidung, kein Kaufnachweis.

Die Grenzen zwischen den Stufen sind eindeutig: Eine Erwähnung beweist nicht automatisch eine richtige Repräsentation, eine richtige Repräsentation keine Empfehlung, eine Empfehlung keinen Kontakt, ein Kontakt keinen Verkauf, ein Verkauf keine Profitabilität und Profitabilität keine Nachhaltigkeit.

## 5. Fünf Bedingungen der Evidenz

Damit eine Beobachtung eine öffentliche Aussage tragen kann, sind fünf Bedingungen gemeinsam zu beurteilen.

### 5.1. Kontext

Für jede Beobachtung werden System und Zugangsart, Datum und Uhrzeit, vollständiger Prompt, Sprache, vollständige Ausgabe, angezeigte Quellen und Beobachter festgehalten. Soweit bekannt, werden auch Bedingungen vermerkt, die das Ergebnis wesentlich beeinflussen können, etwa Kontotyp, neuer oder fortgesetzter Dialog sowie Speicher- oder Suchstatus. Ist das System unbekannt, lässt sich die Aufzeichnung nicht vergleichen; ist der Prompt unbekannt, kann sie nicht erneut geprüft werden; fehlt das Datum, kann die Veränderung nicht verfolgt werden. Eine Ausgabe ohne Kontext ist keine Evidenz, sondern eine Erinnerung.

### 5.2. Nachvollziehbarkeit

Evidenz muss einer unabhängigen Prüfung zugänglich sein. Vollständiger Prompt und Ausgabe bleiben erhalten; Quellenlinks, Zugriffsdatum und gegebenenfalls eine Archivkopie werden gesichert; Rohdaten und menschliche Deutung werden getrennt; ein synthetisches Beispiel wird nicht als reale Beobachtung ausgegeben. Ein beschnittenes Bildschirmfoto zeigt meist nur den Ausschnitt, den sein Erzähler ausgewählt hat. Eine nicht nachvollziehbare Aufzeichnung kann nicht auditiert werden; eine nicht auditierbare Aufzeichnung darf keine öffentliche Aussage mit hoher Tragweite tragen.

### 5.3. Verhaltensbezogene Reproduzierbarkeit

Reproduzierbarkeit in generativen Systemen bedeutet nicht, jedes Mal dieselben Wörter zu sehen. Sie bedeutet, dass unter ähnlichen Bedingungen dasselbe Repräsentationsverhalten erneut auftritt. Ein Satz kann sich ändern, während die falsche Kategorie bestehen bleibt; die Wörter können wechseln, während dieselbe wesentliche Grenze erneut fehlt. Eine einzelne Aufzeichnung ist ein Ereignis. Vorab festgelegte kontrollierte Wiederholungen können ein Verhaltensmuster bilden, dessen Umfang ausgewiesen ist. Gesucht wird nicht derselbe Satz, sondern dasselbe Repräsentationsverhalten.

### 5.4. Vergleich und Gegenevidenz

Ein Test, der ausschließlich nach positiven Ergebnissen sucht, erzeugt keine Validierung, sondern Auswahl. Unter gleichen Bedingungen muss die Marke mit relevanten Alternativen verglichen werden. Das Testset muss außerdem neutrale Prompts enthalten, in denen der Markenname nicht genannt wird, kontrastierende Prompts, in denen ein Wettbewerber oder eine andere Kategorie geeigneter sein kann, sowie Ausschlussprompts, in denen die Marke nicht erscheinen soll. Verengt ein entgegenstehendes Ergebnis die Aussage, ist dies keine Schwäche der Methode, sondern Ausdruck funktionierender Evidenzdisziplin.

### 5.5. Grenze

Jede Aufzeichnung muss die Frage „Was belegt diese Beobachtung nicht?“ ausdrücklich beantworten. Verhalten in einem System belegt nicht das Verhalten anderer Systeme; ein Ergebnis in einer Sprache nicht das Ergebnis in anderen Sprachen; eine einwöchige Beobachtung keine Dauerhaftigkeit; eine Empfehlung keinen Kundengewinn; eine Kundenaussage keine vollständige Kausalität; ein Verkauf keine Nachhaltigkeit. Wer nicht sagt, was eine Aufzeichnung nicht belegt, weiß auch nicht hinreichend, was sie belegt.

## 6. Aussageschwellen

Je weiter eine Aussage reicht, desto höher liegt ihre Evidenzschwelle. Das Framework verwendet fünf Schwellen:

1. **Beobachtungsaussage:** „Dieses System verwendete in diesem Prompt an diesem Datum den Namen der Marke.“ Vollständiger Prompt, Datum und Rohdaten können genügen.
2. **Aussage über ein Verhaltensmuster:** „Im festgelegten Prompt-Set wurde die Marke überwiegend in der richtigen Kategorie repräsentiert.“ Erforderlich sind ein kontrolliertes Set, Wiederholungen, Zeitraum, Codierungskriterium und Abweichungsaufzeichnungen.
3. **Vergleichende Aussage:** „Im selben Testset wurde die Marke häufiger mit richtigen Eigenschaften repräsentiert als die festgelegten Alternativen.“ Alle Parteien müssen dasselbe System, denselben Zeitraum, dieselben Prompts und dasselbe Bewertungsprotokoll durchlaufen.
4. **Eingriffs- oder Kausalitätsaussage:** „Der vorgenommene Eingriff trug zur Veränderung bei.“ Erforderlich sind Vorher-nachher-Aufzeichnungen, Eingriffsprotokoll, ein hinreichendes Beobachtungsfenster und alternative Erklärungen. Was später geschieht, muss nicht dadurch verursacht worden sein.
5. **Aussage zur wirtschaftlichen Wirkung:** „KI-vermittelte Auffindbarkeit stand im festgelegten Zeitraum mit qualifizierten Anfragen und Verkäufen in Zusammenhang.“ Kundenaussage oder Verweis, CRM-Abgleich, Anfragequalität, Verkauf, Profitabilität und andere Kontaktkanäle werden gemeinsam untersucht.

Diese Schwellen sind keine Punkteskala. Eine höhere Schwelle bedeutet nicht, dass „bessere“ Arbeit geleistet wurde, sondern dass ein weiter reichender Satz eine größere Last trägt. Reicht die Evidenz nur für die erste Schwelle, besteht das richtige Urteil darin, dort stehen zu bleiben.

## 7. Vier Felder der Gegenevidenz

Ein belastbares Testuniversum enthält vier Felder zugleich. Das **stützende Feld** umfasst Prompts, bei denen eine richtige Repräsentation der Entität zu erwarten ist; das **neutrale Feld** untersucht Auffindbarkeit anhand von Bedarf und Kategorie, ohne den Markennamen zu nennen; das **kontrastierende Feld** enthält Bedingungen, unter denen eine andere Möglichkeit geeigneter sein kann; das **Ausschlussfeld** umfasst Kontexte, in denen die Entität nicht erscheinen soll.

Besonders wichtig ist das Ausschlussfeld. Überall zu erscheinen ist kein Erfolg; in irrelevanten Zusammenhängen zu erscheinen ist ein Übergreifen der Repräsentation. Das Framework misst nicht nur, wann eine Entität ausgewählt wird, sondern auch, wann sie zurücktritt. Arbeit, die keine Gegenevidenz sucht, prüft nicht die Wirklichkeit. Sie bestätigt sich selbst.

## 8. Lehrfall: Aurelis Packaging

**Lehrsimulation — synthetische Daten.** Dieser Fall steht weder für ein reales Unternehmen oder eine reale Quellenseite noch für eine tatsächliche Systemantwort.

Aurelis Packaging ist ein fiktiver Hersteller industrieller Verpackungen. Eine generative Antwort beschreibt das Unternehmen als „zu hundert Prozent aus recyceltem Material produzierend, klimaneutral und marktführend“ und verweist auf seine Nachhaltigkeitsseite.

*Tabelle 2.2 — Synthetische Stützungsprüfung für Aurelis Packaging*

| Erzeugte Aussage | In der Quelle enthaltene Information | Stützungsstatus |
|---|---|---|
| In der Pilotproduktion wird recyceltes Material verwendet | Anteil von 40 Prozent in einer bestimmten Produktlinie | Eingeschränkt gestützt |
| Alle Produkte bestehen zu hundert Prozent aus recyceltem Material | Keine entsprechende Aussage | Nicht gestützt |
| Das Unternehmen ist klimaneutral | Es besteht ein Ziel zur Emissionssenkung | Nicht gestützt |
| Das Unternehmen ist marktführend | Keine Vergleichsdaten | Nicht gestützt |
| Das Pilotprojekt läuft in zwei Werken | In der Quelle ausdrücklich angegeben | Gestützt |

Die Quellenangabe ist echt; der überwiegende Teil des Urteils wird von der Quelle nicht getragen. Das Problem liegt nicht nur in der Erweiterung durch das System. Wiederholt das Unternehmen diese positive Erzählung in einer eigenen Kampagne, verwendet es die generative Ausgabe anstelle eines Realitätsnachweises. Das Framework billigt die Aussage nicht deshalb, weil eine Quelle vorhanden ist; es führt jeden Satz auf die Grenze zurück, die seine Quelle tatsächlich trägt.

Die stärkste Aussage, die sich aus diesem Fall veröffentlichen ließe, lautet: „Aurelis Packaging gibt an, in einer bestimmten Produktlinie an zwei Standorten einen Pilotbetrieb mit einem Anteil von 40 Prozent recyceltem Material durchzuführen.“ Da für Klimaneutralität und Marktführerschaft keine unabhängige Evidenz mit angemessenem Umfang vorliegt, werden diese Aussagen verworfen.

## 9. Die Entscheidung der Evidenz

Jede wesentliche Aussage wird über ein Evidenzregister, dessen Einzelheiten Anhang C enthält, einer von vier Entscheidungen zugeordnet: **verworfen**, **weitere Beobachtung erforderlich**, **ausschließlich als interne Hypothese verwendbar** oder **mit begrenzter Formulierung veröffentlichbar**. Das Register wird nicht ausgefüllt, um eine Aussage zu bestätigen, sondern um zu entscheiden, ob sie zugelassen werden darf.

Sprache ist untrennbarer Teil dieser Entscheidung. Statt „Die KI sieht uns als Marktführer“ heißt es: „In den drei festgelegten Prompts bezeichnete das System die Marke als marktführend; eine unabhängige Stützung wurde nicht gefunden.“ Statt „Dank GEO ist der Umsatz gestiegen“ heißt es: „Nach dem Eingriff wurde ein Umsatzanstieg beobachtet; Kausalität ließ sich nicht feststellen.“ Begrenzte Sprache mag weniger eindrucksvoll erscheinen, trägt aber mehr Gewicht.

Eine Aufzeichnung ohne Evidenzstatus muss nicht verworfen werden. Eine einzelne Ausgabe, ein beschnittenes Bildschirmfoto, ein unerklärter Score, ein Traffic-Anstieg oder eine Kundenaussage kann als Signal eine Untersuchung anstoßen. Es darf ihm nur keine Last zugewiesen werden, die es nicht tragen kann.

Die Bestimmung dieses Kapitels lautet:

> **Ohne Evidenz gibt es keine Aussage. Bei schwacher Evidenz gibt es nur eine enge Aussage. Eine starke Aussage darf nur auf starker, nachvollziehbarer und in ihren Grenzen offengelegter Evidenz beruhen.**

Das Zentrum bestimmte, was repräsentiert wird; Evidenz begrenzte, was über diese Repräsentation gesagt werden darf. Nun ist festzulegen, unter welchen Bedingungen, in welcher Einheit und im Vergleich womit die Beobachtungen aufgezeichnet werden, die diese Last tragen sollen.


Messung

Kapitel III — Messung

Messung

## Die Disziplin der Beobachtung

Messung erzeugt keine Wirklichkeit; sie begrenzt den Ausschnitt der Wirklichkeit, den wir sehen können. Eine Zahl zu sehen heißt nicht, einen Zustand zu kennen. Ein Diagramm kann Veränderung zeigen, nicht ihre Ursache. Die Häufigkeit von Erwähnungen lässt sich zählen, Quellenzitate lassen sich verfolgen und Empfehlungsquoten berechnen; Traffic, Anfragen und Verkäufe lassen sich vergleichen. All dies ist messbar. Nichts davon ist für sich allein Erfolg.

Ein GEO-Bericht wird häufig rückwärts aufgebaut: Zuerst wird eine Zahl erzeugt, dann erhält die Zahl eine Bedeutung, die Bedeutung wird in Erfolg verwandelt und der Erfolg mit einem wirtschaftlichen Ergebnis verknüpft. Bei jedem Übergang kommt eine neue Aussage hinzu, während die Messung unverändert bleibt. Auch die Literatur zum generativen Information Retrieval erörtert, dass die etablierte, ranglistenbasierte Evaluation für erzeugte Antworten allein nicht ausreicht.[5] Das Framework verwirft diese Kette. Messung ist nicht die Zahl, die eine Aussage schmückt, sondern das Protokoll, das eine Beobachtung vergleichbar macht.

Was Sie messen, setzt die Obergrenze dessen, was Sie behaupten dürfen.

## 1. Der Gegenstand der Messung

Ein Messsystem muss fünf Fragen beantworten: Was messen wir? Was ist unsere Messeinheit? Unter welchen Bedingungen messen wir? Womit vergleichen wir? Welchen Zeitraum untersuchen wir? Fehlen diese Antworten, ist auch der Satz „Unsere Markensichtbarkeit beträgt 72 Prozent“ bedeutungslos. 72 Prozent innerhalb welchen Systems, Prompts, welcher Sprache und welchen Nenners? Wurden Erwähnung, richtige Eigenschaft, Quellenstützung oder Empfehlung gemessen? Wie wurden fehlende Aufzeichnungen behandelt? Eine undefinierte Zahl ist keine Messung, sondern Dekoration.

In GEO wird nicht ein einziger Gegenstand gemessen, sondern vier getrennte Felder:

### 1.1. Repräsentation der Entität

Kann das System die richtige Person, das richtige Unternehmen, Produkt oder die richtige Institution unterscheiden? Verschmelzen ähnliche Namen? Stimmen Kategorie, Geografie und die Beziehung zwischen früherer und neuer Identität? Bewahren verschiedene Sprachen dieselbe Entität? Aufzeichnungen können beispielsweise als **richtig**, **teilweise richtig**, **verschmolzen**, **falsche Kategorie**, **unklar** oder **nicht vorhanden** codiert werden. „Die Entität erschien nicht“ ist nicht dasselbe wie „Die falsche Entität wurde erkannt“: Das erste ist Abwesenheit, das zweite eine Verzerrung.

### 1.2. Repräsentation von Eigenschaften

Für jede wesentliche Eigenschaft, die einer Entität zugeschrieben wird, werden Richtigkeit, Grundlage, Umfang, Aktualität, sichtbare Grenzen und Erfüllbarkeit untersucht. Codes können **vollständig gestützt**, **teilweise gestützt**, **nicht gestützt**, **verzerrt** oder **fehlend** lauten. Das richtige Wort allein ist noch keine richtige Repräsentation; auch der Umfang muss gemessen werden. Mit internationalen Kunden gearbeitet zu haben bedeutet keine unbegrenzte globale operative Kapazität.

### 1.3. Urteilsverhalten

Beschreibt das System nur, vergleicht es, gibt es eine bedingte oder uneingeschränkte Empfehlung, oder schließt es eine Entität an der richtigen Stelle aus? Verwendbar sind Codes wie **angemessene Empfehlung**, **bedingte Empfehlung**, **unangemessene Empfehlung**, **nicht gestützte Begründung**, **richtiger Ausschluss**, **falscher Ausschluss** und **kein Urteil**. Die Zahl der Empfehlungen reicht nicht aus; Begründung, Nutzerabsicht und Grenze des Unternehmens werden in derselben Aufzeichnung beurteilt. Ein Unternehmen, das bei jedem Prompt empfohlen wird, ist womöglich nicht stark repräsentiert, sondern greift über sein Repräsentationsfeld hinaus.

### 1.4. Wirtschaftliche Spur

Eine erklärte KI-Wirkung, beobachtbare Verweise, Kontakte, qualifizierte Anfragen, Angebote, Verkäufe, Bruttogewinn, Stornierungen oder Rückgaben, Zufriedenheit und Wiederkäufe werden getrennt verfolgt. Traffic ist kein Verkauf, ein Verkauf kein Gewinn, Gewinn keine Zufriedenheit und Zufriedenheit keine Dauerhaftigkeit. Analysewerkzeuge können Teile der Kette sichtbar machen, nicht die gesamte Entscheidungsreise. Die wirtschaftliche Spur kann einen Zusammenhang zwischen Repräsentation und Ergebnis zeigen; allein stellt sie keine Kausalität her.

Diese vier Felder können miteinander verbunden, aber nicht in einer einzigen Zahl aufgelöst werden.

## 2. Messeinheit und Nenner

Die grundlegende Messeinheit des Frameworks ist kein Score, sondern eine **Beobachtungsaufzeichnung**. Eine Aufzeichnung besteht aus folgender Verbindung:

> **Eine Entität + ein System und eine Zugangsart + ein Prompt + eine Sprache + ein Zeitpunkt + eine Sitzungsbedingung + eine vollständige Ausgabe**

Ändert sich eines dieser Elemente, entsteht eine neue Aufzeichnung. Wird derselbe Prompt in einem anderen System, in einer anderen Sprache oder zu einem anderen Zeitpunkt geprüft, ist dies keine Fortsetzung der vorigen Aufzeichnung, sondern eine getrennte Beobachtung. Das Ergebnis kann ähnlich sein; die Aufzeichnung bleibt eine andere.

Jede Aufzeichnung enthält mindestens Protokollversion, Entität, System und Oberfläche, Zeitpunkt, vollständigen Prompt, Sprache, vollständige Antwort und Quellen, Prompt-Familie, Codierungsergebnis, Bewertende, Vergleichsstatus und Evidenzgrenze. „Zehn Antworten wurden untersucht“ beschreibt nur das Volumen. „In sieben von zehn Antworten wurde die Entität nach dem vorab festgelegten Kriterium in der richtigen Kategorie erkannt“ kann eine Messung sein.

Jede Quote besitzt einen Zähler und einen Nenner. Der Satz „Die Marke wurde siebzehnmal empfohlen“ bleibt unvollständig, solange Gesamtzahl der Prompts, Systeme, Wiederholungen, das Vorkommen des Markennamens im Prompt, fehlgeschlagene Ausgaben und Ausschlusstests nicht offengelegt sind. „Die Marke wurde in siebzehn von 240 gültigen Ausgaben empfohlen, die mit vierzig Prompts, drei Wiederholungen und zwei Systemen erzeugt wurden“ zeigt dem Leser dagegen den Urteilsraum.

Eine fehlende Aufzeichnung ist keine Null. Hat das System keine Antwort erzeugt, wird das Ergebnis nicht als „Marke erschien nicht“, sondern als „keine Ausgabe erhalten“ dokumentiert. Für jede Quote werden Gesamtzahl der Aufzeichnungen, Ein- und Ausschlusskriterien, Wiederholungsstruktur, fehlende Daten und Codierungsmethode offengelegt. Wird der Nenner verborgen, wächst die Zahl und schrumpft die Information.

## 3. Warum ein einzelner GEO-Score verboten ist

Dieses Framework stützt Entscheidungen nicht auf einen einzigen zusammengesetzten GEO-Score. Repräsentation ist nicht eindimensional. Eine Marke kann auf Identitätsebene konsistent, auf Eigenschaftsebene verzerrt, auf Urteilsebene häufig empfohlen und hinsichtlich des wirtschaftlichen Ergebnisses wertlos sein. Eine einzige Zahl glättet diese Spannungen. Was geglättet wurde, lässt sich leicht vergleichen, aber nicht verstehen.

Erwähnung, Quellenzitat, Empfehlung, positive Sprache, Traffic und Konversion ließen sich gewichten und zu einem Ergebnis wie 78 zusammenführen. Solche Indizes können im internen Betrieb als zusammenfassendes Signal nützlich sein; sie dürfen jedoch weder allein bestimmen, welche Verzerrung vorliegt und welches Recht betroffen ist, noch ob eine öffentliche Aussage zugelassen wird. Das Framework verwendet deshalb ein **Messprofil**:

*Tabelle 3.1 — GEO-Messprofil*

| Feld | Beobachteter Zustand | Umfang | Wichtigste Grenze |
|---|---|---|---|
| Repräsentation der Entität | Identität überwiegend richtig | Zwei Systeme, zwei Sprachen | Andere Systeme wurden nicht gemessen |
| Repräsentation von Eigenschaften | Teilweise und widersprüchlich | Vier wesentliche Eigenschaften | Preis und Kapazität ausgeschlossen |
| Urteilsverhalten | Bedingte Empfehlung | Neutrale und vergleichende Prompts | Langfristige Stabilität unbekannt |
| Wirtschaftliche Spur | Begrenzter Zusammenhang | Zwölf Kundenaussagen | Vollständige Attribution nicht möglich |

Untergeordnete Messgrößen können Quoten oder Zahlen enthalten. Verboten ist nicht die Zahl, sondern das Verbergen verschiedener Wirklichkeiten in einem einzigen Score, der Entscheidungsbefugnis beansprucht.

## 4. Punkt, Set und Streuung

Messung kennt drei Umfangsebenen. Eine **Punktbeobachtung** umfasst einen Prompt, ein System und einen Zeitpunkt. Sie zeigt, dass sich ein Ereignis zugetragen hat, nicht, dass ein Verhaltensmuster besteht. Man darf sagen: „System A empfahl die Marke am 12. August 2026 bei diesem Prompt als zweite Option.“ Man darf nicht sagen: „Die Marke steht in System A an zweiter Stelle.“

Eine **Set-Beobachtung** besteht aus kontrollierten Wiederholungen, die dieselbe Nutzerabsicht in unterschiedlichen Formulierungen prüfen. Man darf sagen: „In einem Set von vierzig Prompts mit Kaufabsicht wurde die Marke in 62 Prozent der gültigen Aufzeichnungen in der richtigen Kategorie repräsentiert.“ Das Ergebnis gehört nur zu diesem Set und darf nicht auf andere Sprachen, Systeme oder Absichten übertragen werden.

Eine **Streuungsbeobachtung** untersucht mehrere Systeme, Sprachen, Prompt-Familien und Zeitfenster nach gemeinsamen Codierungsregeln. Sie erweitert den Umfang, garantiert aber keine Gewissheit. Mit zunehmender Streuung wird es wichtiger, Unterschiede der Umgebung nicht zu verbergen. Ein zerstreutes Protokoll erzeugt mit mehr Daten lediglich mehr Rauschen.

Durch alle drei Ebenen verläuft die Zeit. Eine einzelne Messung ist eine Momentaufnahme. Um von einem „Zustand“ zu sprechen, muss sich Verhalten in vorab festgelegten Abständen wiederholen. Es kann als **einmalig**, **wiederkehrend**, **stabil**, **schwankend**, **abnehmend**, **verschwunden** oder **noch nicht klassifizierbar** berichtet werden.

## 5. Protokollbindung

Das Messprotokoll wird vor Sichtung der Ergebnisse geschrieben. Untersuchte Entität, Messfelder, Systeme, Sprachen, Prompt-Familien, Zahl der Wiederholungen, Zeitfenster, Vergleichsgruppe, Codierungsregeln und Umgang mit fehlenden Daten werden im Voraus verbindlich festgelegt. Das Protokoll darf geändert werden; die Änderung darf nicht verborgen bleiben.

Ein neues System, eine neue Sprache, ein neues Prompt-Set oder Bewertungskriterium erzeugt eine neue Protokollversion. Sollen alte und neue Ergebnisse unmittelbar verglichen werden, wird die gemeinsame, unveränderte Teilmenge gesondert ausgewiesen. Der Satz „Zuvor waren es 42 Prozent, jetzt sind es 68 Prozent“ ist nur dann sinnvoll, wenn beide Perioden dasselbe mit derselben Methode messen. Ändert sich das Protokoll, bricht die Reihe; eine gebrochene Reihe darf nicht zu einer Fortschrittsgeschichte verbunden werden.

Ein vollständig unveränderlicher Test kann neue Probleme im Zeitverlauf nicht erkennen; ein ständig wechselnder Test zerstört den Vergleich. Deshalb werden zwei Prompt-Sets geführt. Das **Kernset** bleibt für Zeitvergleiche unverändert. Das **Explorationsset** darf sich ändern, um neue Nutzerabsichten und Fehlerarten zu untersuchen. Ergebnisse aus dem Explorationsset werden nicht in die Kernreihe gemischt. Sie bilden zunächst Hypothesen und können mit hinreichender Begründung in eine spätere Protokollversion aufgenommen werden.

## 6. Prompt-Universum

Ein Test, der ausschließlich Prompts mit dem Markennamen verwendet, misst keine Auffindbarkeit, sondern gelenkten Abruf. Ein ausgewogenes Prompt-Universum umfasst fünf Familien:

- **Identitäts-Prompts:** Prüfen Name, Kategorie, Führungsperson, Produkt und institutionelle Beziehungen.
- **Neutrale Auffindbarkeits-Prompts:** Untersuchen die Auffindbarkeit über Bedarf, Kategorie, Geografie und Nutzungsbedingung, ohne die Marke zu nennen.
- **Vergleichs-Prompts:** Vergleichen Möglichkeiten unter gleichen Bedingungen und dokumentieren eher die Begründung als eine Rangfolge.
- **Kontrastierende Prompts:** Suchen in Kontexten, in denen ein Wettbewerber oder eine andere Kategorie geeigneter sein kann, den Punkt, an dem die Aussage bricht.
- **Ausschluss-Prompts:** Prüfen anhand von Fragen, bei denen die Marke nicht erscheinen soll, ob die Repräsentation übergreift.

Das Prompt-Universum muss nicht das gewünschte Ergebnis, sondern die Grenze prüfen, die eine Entität tragen kann. Es wird offengelegt, in welchem Umfang die verwendeten Prompts reale Nutzerabsichten repräsentieren. Kontrollierte Prompts der Forschenden und natürliche Nutzerformulierungen werden nicht ohne sichtbare Unterscheidung in einem gemeinsamen Bestand zusammengeführt.

## 7. Menschliches Urteil, Codierung und Uneinigkeit

Eine generative Ausgabe kann sich nicht selbst verifizieren. Das System zu fragen „Ist diese Antwort richtig?“ ist keine unabhängige Prüfung, sondern erzeugt eine weitere Modellausgabe. Messung verlangt, Codes und Entscheidungsbeispiele vor Sichtung der Ergebnisse festzulegen.

Bei Aussagen mit hoher Tragweite codieren mindestens zwei menschliche Bewertende dieselben Aufzeichnungen unabhängig voneinander. Zunächst kann die rohe Übereinstimmungsquote, anschließend ein geeignetes Maß wie Cohens Kappa berichtet werden, das zufällig mögliche Übereinstimmung berücksichtigt.[15] Auch ein hoher Kappa-Wert belegt nicht, dass die Codes in der Welt richtig sind; er zeigt lediglich, dass die Bewertenden die Definitionen in ähnlicher Weise anwenden. Eine geringe Übereinstimmung ist kein zu verbergender Mangel, sondern ein Datum, das auf unzureichende Definitionen, Trainingsbeispiele oder Evidenzgrundlagen hinweist.

Modellbasierte Werkzeuge zur Messung textlicher oder semantischer Ähnlichkeit können in großen Aufzeichnungsbeständen hilfreiche Signale erzeugen.[19] Dass zwei Antworten einander ähneln, bedeutet jedoch nicht, dass beide richtig sind. Automatische Ähnlichkeitsmessung kann die Klassifikation unterstützen; bei Wirklichkeitsrichtigkeit, Nutzereignung und ethischem Urteil verbleibt die letzte Entscheidung beim Menschen.

## 8. Vergleichbarkeit, Unsicherheit und fehlende Daten

Zwei Zahlen sind nur dann vergleichbar, wenn sie dasselbe messen. Ändern sich System oder Modell, Oberfläche, Sprache, Prompt-Set, Zahl der Wiederholungen, Wettbewerbergruppe, Codierungsregel, Zeitfenster oder der Umgang mit fehlenden Daten, müssen die Ergebnisse nicht ungültig sein; sie gehören aber möglicherweise nicht derselben Reihe an. Vergleich verlangt Symmetrie. Nicht jede Zahl, die neben einer anderen steht, bildet einen Vergleich.

Messung beseitigt Unsicherheit nicht, sondern macht sie sichtbar. Drei Zustände werden besonders unterschieden:

- **Nicht beobachtet:** Der betreffende Test wurde nicht durchgeführt.
- **Nicht gefunden:** Der Test wurde durchgeführt, das Verhalten trat nicht auf.
- **Nicht anwendbar:** Das Kriterium galt für diese Aufzeichnung nicht.

Keiner dieser Zustände entspricht automatisch Null. Zeigt ein System keine Quellen, heißt es nicht „keine Quellenstützung“, sondern „Quellenstützung nicht beobachtbar“. Erwähnt ein Kunde keinen KI-Einfluss, heißt es nicht „kein Einfluss“, sondern „kein Einfluss angegeben“. Erscheint eine Marke bei einem Prompt nicht, heißt es nicht „das System kennt die Marke nicht“, sondern „bei diesem Prompt wurde die Entität nicht beobachtet“.

Jeder Bericht hält drei Grenzen sichtbar: **Umfang** — was wurde gemessen; **Lücke** — was wurde nicht gemessen; **Unsicherheit** — was könnte das Ergebnis noch erklären? Das Unbekannte als Null einzutragen beseitigt die Unsicherheit nicht, sondern verbirgt sie.

## 9. Lehrfall: Sable & Pine

**Lehrsimulation — synthetische Daten.** Dieser Fall steht weder für ein reales Unternehmen noch für tatsächliche Messperioden.

Für Sable & Pine, ein fiktives Büro für gewerbliche Innenraumgestaltung, wird ein Bericht mit zwei Perioden vorgelegt: Die erste Messung ergibt 42 Prozent, die zweite 68 Prozent. Auf den ersten Blick scheint eine deutliche Verbesserung vorzuliegen. Bei Öffnung der Protokolle zeigt sich jedoch, dass Unterschiedliches gemessen wurde.

*Tabelle 3.2 — Synthetischer Protokollvergleich für Sable & Pine*

| Element | Erste Periode | Zweite Periode |
|---|---|---|
| Zahl der Systeme | 1 | 3 |
| Sprache | Englisch | Englisch, Deutsch, Türkisch |
| Zahl der Prompts | 20 | 60 |
| Anteil der Prompts mit Markennamen | 10 % | 55 % |
| Wettbewerber- und Ausschluss-Prompts | Vorhanden | Nicht vorhanden |
| Codierungskriterium | Richtige Eigenschaft | Erwähnung |
| Zahl der Wiederholungen | 3 | 1 |

Eine Quote von 42 Prozent richtiger Eigenschaften und eine Erwähnungsquote von 68 Prozent sind nicht dieselbe Variable. Zudem wurde der Markenname in der zweiten Periode häufiger vorgegeben, das kontrastierende Feld entfernt und die Zahl der Wiederholungen verringert. Werden die zwölf Prompts, die in beiden Perioden dasselbe Protokoll durchliefen, gesondert untersucht, steigt der Wert von 42 auf 44 Prozent.

Das Framework verwirft die Daten der zweiten Periode nicht. Es bewahrt sie als Ausgangsaufzeichnung eines anderen Protokolls. Die Behauptung einer „Verbesserung“ um 26 Prozentpunkte wird jedoch zurückgewiesen. Eine Protokolländerung ist keine Leistungsänderung.

## 10. Die Entscheidung der Messung

Das Messregister, dessen detaillierte Felder Anhang C enthält, zeigt, was beobachtet wurde. Das Evidenzregister entscheidet, welchen Satz diese Beobachtung tragen darf. Messung erzeugt eine Aufzeichnung; Evidenz erlaubt ihr zu sprechen.

Folgende Praktiken gelten im Framework nicht als Messung: ein einzelner GEO-Score ohne offengelegte Definition; ein Prompt-Set, das nach Sichtung des Ergebnisses geändert wird; die Aufbewahrung ausschließlich positiver Ausgaben; die Darstellung von Marken-Prompts als neutrale Auffindbarkeit; die undifferenzierte Zusammenführung verschiedener Systeme und Sprachen; die Darstellung einer Protokolländerung als Leistungssteigerung; die Behandlung fehlender Daten als Null; ein Prozentsatz ohne Nenner; die austauschbare Verwendung von Traffic, Verkauf und nachhaltigem Wert.

Diese Praktiken können Zahlen erzeugen. Sie erzeugen keine Messung.

Die Bestimmung dieses Kapitels lautet:

> **Die Aufgabe der Messung besteht nicht darin zu zeigen, wie gut wir sind, sondern darin zu trennen, was wir wissen, was wir lediglich beobachtet haben und was wir nicht wissen.**

Eine Verzerrung zu messen behebt sie nicht. Eine Veränderung zu sehen erklärt ihre Ursache nicht. Ein Problem sichtbar zu machen bedeutet nicht, dass jedes Problem einen Eingriff verlangt. Bevor das nächste Kapitel von der Messung zum Handeln übergeht, stellt es daher die Frage: **Wann dürfen wir eine Repräsentation berühren, und wann sollten wir sie nur beobachten?**


Eingriff

Kapitel IV — Eingriff

Eingriff

Teil Zwei — In die Repräsentation eingreifen

## Die Kosten eines Eingriffs in die Repräsentation

Ein Eingriff ist keine Berichtigung; er schafft einen neuen Repräsentationszustand. Eine Verzerrung zu erkennen verleiht noch nicht das Recht, sie zu verändern. Messung kann das Problem sichtbar machen und Evidenz bestimmen, was darüber gesagt werden darf; keine von beiden macht einen Eingriff automatisch erforderlich.

Manche Verzerrungen treten nur einmalig oder vorübergehend auf. Manche verursachen dem Unternehmen keinen wesentlichen Schaden. Manche missfallen dem Unternehmen, sind aber richtig. Manche verlieren ohne Berührung ihre Wirkung; andere wachsen gerade durch den Eingriff. Mehr Inhalt, mehr Seiten, strukturierte Daten, externe Quellen, Wiederholungen oder Sichtbarkeit stellen deshalb nicht von selbst eine „Verbesserung“ dar. Jedes Element fügt dem Repräsentationsumfeld etwas Neues hinzu. Es kann einen Widerspruch verringern oder neue Widersprüche schaffen, den richtigen Kunden näherbringen oder den falschen Kunden skalieren.

Gute Absicht garantiert kein Ergebnis. In eine Repräsentation einzugreifen bedeutet, an die Stelle des alten Zustands eine neue Risikoordnung zu setzen.

## 1. Der Status des Eingriffs

Ein Eingriff ist keine Befugnis, die Antwort eines generativen Systems unmittelbar zu ändern. Er ist **eine begrenzte, messbare und auditierbare Änderung im Umfeld, in dem eine Entität repräsentiert wird, mit dem Ziel, eine verifizierte und wesentliche Verzerrung zu verringern**.

Diese Definition bewahrt vier Unterscheidungen.

**Verzerrung ist nicht Unbehagen.** Dass ein Unternehmen nicht empfohlen wird, ein Wettbewerber hervortritt, das System kritisch spricht oder die Erzählung des Systems von der Selbstdarstellung des Unternehmens abweicht, ist für sich genommen kein Fehler. Ein Eingriffsgrund entsteht erst, wenn die Integrität von Identität, Eigenschaft, Kontext, Zeit, Urteil, Leistung oder wirtschaftlicher Passung verletzt ist.

**Änderung ist nicht Berichtigung.** Die Aktualisierung einer Seite, das Hinzufügen eines Schemas oder die größere Zahl externer Quellen zeigen nur, welche Handlung vorgenommen wurde. Dass die Repräsentation berichtigt wurde, darf erst nach einer erneuten Messung mit demselben Protokoll und in einem begrenzten Evidenzsatz gesagt werden.

**Wirkung ist nicht Erfolg.** Ein Eingriff kann Sichtbarkeit oder Traffic erhöhen und zugleich falsche Repräsentationen, ungeeignete Nachfrage oder verlustbringende Verkäufe vergrößern. Die Wirkung wird beobachtet; Erfolg wird gesondert beurteilt.

**Beobachtete Ausgabe ist kein kontrolliertes Ergebnis.** Ein Unternehmen kann seine eigene Website ändern und bei einer externen Quelle eine Berichtigung verlangen; die Antwort des generativen Systems kann es jedoch nicht unmittelbar bearbeiten. Es kann das Repräsentationsumfeld beeinflussen, nicht das Ergebnis besitzen. Zulässig ist nicht „Wir haben die KI-Antwort korrigiert“, sondern „Die festgelegten Oberflächen wurden geändert; im definierten Testset wurde ein anderes Repräsentationsverhalten beobachtet.“

## 2. Die Eingriffsschwelle

Ein standardgemäßer Eingriff muss fünf Schwellen passieren. Bevor nicht alle geöffnet sind, beginnt keine breite Umsetzung. Eine nicht erfüllte Schwelle verengt den Umfang oder stoppt den Eingriff.

### 2.1. Verifizierung

Die Verzerrung muss durch dokumentierte Messung gezeigt werden. Eine Antwort in einem System auf einen Prompt an einem Datum erlaubt keinen weitreichenden Eingriff. Festzuhalten sind die betroffene Repräsentationsebene, die Prompts, bei denen die Verzerrung erneut auftritt, ihr Fortbestehen in kontrastierenden Tests und die Differenz zwischen Realitätsnachweis und Repräsentationsaufzeichnung. Für eine nicht verifizierte Verzerrung lautet die Entscheidung: „Beobachten, nicht eingreifen.“

### 2.2. Wesentlichkeit

Nicht jeder Fehler verlangt eine Handlung. Eine falsche Identität von Person oder Institution, falsche Kategorie, Preis- oder Umfangserwartung, unbelegte Aussagen zu Gesundheit, Recht, Finanzen oder Sicherheit, Fehlleitung von Kunden, Nachfrage jenseits der Kapazität, Stornierung, Rückgabe, Beschwerde, operativer Zeitverlust oder Reputationsschaden können wesentlich sein. Stilvorlieben, Wortwahl oder der Wunsch des Unternehmens, stärker zu erscheinen, bilden keinen wesentlichen Grund. Bleibt eine wesentliche Folge aus, wird der Zustand dokumentiert und beobachtet.

### 2.3. Beeinflussbare Oberfläche

Das Problem muss eine berührbare Quelle besitzen: die Website des Unternehmens, eine widersprüchliche Sprachfassung, veraltete Inhalte, Identitätsarchitektur, strukturierte Information, ein maßgebliches Verzeichnis, eine Partnerseite, eine überholte externe Quelle oder ein Zugangsproblem. Ist das Problem nur in einer Systemausgabe sichtbar und seine Herkunft unbekannt, wird keine breit angelegte Änderung vorgenommen. Stattdessen werden Hypothesen gebildet, Quellen verglichen und die Diagnose erweitert. Eine Änderung ohne beeinflussbare Oberfläche beruht nicht auf Diagnose, sondern auf Hoffnung.

### 2.4. Messbares Ergebnis

Der Ausgangszustand wird eingefroren. Erwartete Veränderung, unverändert zu haltende Bereiche, verbotene Nebenfolge, Beobachtungsfenster, Abbruchbedingung und wirtschaftliche Kennziffern werden vor Sichtung des Ergebnisses festgehalten. „Besser erscheinen“ ist nicht messbar. „Den Anteil der Repräsentationen in der falschen Verbraucherkategorie innerhalb des stabilen Kernsets verringern“ ist messbar. Wird das Ergebnis nicht im Voraus bestimmt, wird der Erfolg des Eingriffs im Nachhinein erfunden.

### 2.5. Umkehrbarkeit oder erhöhte Befugnis

Ein Eingriff muss rückgängig gemacht werden können. Je schwieriger die Umkehr, desto höher die Schwellen für Evidenz, Zustimmung und Beobachtung. Festgelegt werden, wie eine Änderung gestoppt wird, bei welchem Ergebnis sie zurückgenommen wird, wie auf externe Quellen übertragene Informationen berichtigt werden, wer die Pflege verantwortet und wann die erneute Prüfung stattfindet. Eine nicht umkehrbare Änderung verlangt stärkere Evidenz und eindeutigere Verantwortlichkeit.

Die Entscheidungssprache der Schwelle lautet: Ist die Verzerrung nicht verifiziert, **beobachten**; besteht sie, ist aber nicht wesentlich, **dokumentieren und verfolgen**; ist sie wesentlich, ihre Quelle aber unklar, **Diagnose erweitern**; ist das Ergebnis nicht messbar, **nicht eingreifen**; sind alle fünf Schwellen erfüllt, **begrenzt eingreifen**; ist die Umkehr schwierig oder die Wirkung breit, **an die Governance eskalieren**; verletzt die Methode eine ethische Grenze, **ablehnen**. Nicht einzugreifen ist keine Unentschlossenheit, sondern die Beachtung der Evidenz- und Befugnisgrenze.

## 3. Risiko- und Kontrolloberflächen

Aussagen zu Gesundheit, Recht, Finanzen oder Sicherheit; Vergleiche mit Wettbewerbern; öffentliche Überlegenheitsbehauptungen; Änderungen, die sich über zahlreiche externe Quellen, Sprachen oder Länder ausbreiten; Änderungen an Marke, URL oder Unternehmensidentität; Versprechen zu Preis, Kapazität oder Ergebnis sowie Handlungen, die bei falscher Anwendung Dritten schaden können, sind hochriskant. Ein hohes Risiko verbietet einen Eingriff nicht automatisch, erhöht aber die Last von Nachweis, Freigabe und Umkehr.

Eingriffsbereich und Kontrolloberfläche werden getrennt klassifiziert. Ein **struktureller Eingriff** ordnet die Beziehungen zwischen Name, Marke und Produkt, Person und Unternehmen, alter und neuer Identität, Kategorie, Geografie und Sprachfassungen. Ein Identitätsproblem lässt sich nicht mit Inhaltsvolumen lösen; ein Unternehmen, das drei verschiedene Namen verwendet, wird durch vierzig neue Artikel nicht zu einer einheitlichen Identität.

Ein **inhaltlicher Eingriff** betrifft unter anderem Hauptdefinition, Leistungsumfang, Eigenschaftsaussage, Evidenzverbindung, Ausnahme, ungeeignete Kundengruppe, Preis, Kapazität und Aktualität. Sein Standardverb lautet nicht „hinzufügen“. Manchmal muss gelöscht, verengt oder „marktführend“ auf „unter bestimmten Bedingungen erfahren“ zurückgeführt werden. Das Ziel ist nicht, mehr zu sagen, sondern seltener missverstanden zu werden.

Ein **Signaleingriff** ordnet die Zugangs- und Übertragungsbedingungen belegbarer Information: technische Lesbarkeit, strukturierte Informationen, maßgebliche Verzeichnisse, unabhängige Verifizierungen, Aktualität von Quellen und Konsistenz externer Identität. Ein Signal ersetzt die Wirklichkeit nicht. Eine unbelegte Aussage wird nicht richtig, weil sie in strukturierte Daten geschrieben wird; die Wiederholung desselben falschen Satzes in zwanzig Verzeichnissen schafft keinen unabhängigen Konsens.

Diese Bereiche wirken auf drei Kontrolloberflächen:

*Tabelle 4.1 — Eingriffsrisiken und Kontrolloberflächen*

| Oberfläche | Tatsächliche Befugnis des Unternehmens | Stärkster zulässiger Satz |
|---|---|---|
| Im Eigentum | Website, Dokument, Profil und Daten unmittelbar ändern | „Diese Oberfläche wurde geändert.“ |
| Beeinflussbar | Berichtigung oder Aktualisierung bei einer externen Quelle verlangen | „Eine Berichtigung wurde verlangt/veröffentlicht.“ |
| Beobachtet | Antwort eines generativen Systems aufzeichnen | „Unter diesen Bedingungen wurde ein anderes Verhalten beobachtet.“ |

Die generative Antwort ist keine Eingriffs-, sondern eine Ergebnisoberfläche. Wo keine Kontrolle besteht, darf keine Kontrolle behauptet werden.

## 4. Der kleinste hinreichende Eingriff

Ziel eines Eingriffs ist nicht die größtmögliche, sondern die kleinste erforderliche Änderung. Das Prinzip des **kleinsten hinreichenden Eingriffs** verwendet fünf Stufen:

*Tabelle 4.2 — Stufen des kleinsten hinreichenden Eingriffs*

| Stufe | Handlung | Geeignete Bedingung |
|---|---|---|
| 0 — Beobachtung | Keine Änderung | Verzerrung nicht verifiziert oder nicht wesentlich |
| 1 — Klarheit | Definition, Grenze, Datum oder kleine inhaltliche Berichtigung | Enges und umkehrbares Problem |
| 2 — Angleichung | Seiten-, Sprach-, Identitäts- und Leistungsdarstellungen angleichen | Wiederkehrende interne Inkonsistenz |
| 3 — Externe Berichtigung | Berichtigungsprozess bei Verzeichnis, Partner oder unabhängiger Quelle | Verzerrung besteht auf externen Oberflächen fort |
| 4 — Struktureller Neuaufbau | Änderung von Architektur, Kategorie, Marke oder Identitätsbeziehung | Niedrigere Stufen reichen nicht aus, Schaden ist wesentlich |

Der Übergang auf eine höhere Stufe wird begründet. Außer bei einem akuten Schaden wird keine höhere Stufe gewählt, bevor die niedrigeren geprüft wurden. Die Qualität eines Eingriffs bemisst sich ebenso an den unnötigen Änderungen, die er unterlässt, wie an der Änderung, die er vornimmt.

Das Prinzip verlangt, Verzerrung und Lösung aufeinander abzustimmen. Eine Identitätsverschmelzung verlangt strukturelle Trennung; die Verzerrung einer Eigenschaft eine engere Aussage; die Auslassung einer wesentlichen Grenze deren evidenzgestützte Sichtbarkeit; Versteinerung die Aktualisierung oder Entfernung alter Information; wirtschaftliche Fehlpassung eine Korrektur von Zielkunden- und Leistungsgrenze. Eine falsche Diagnose verwandelt auch eine fachgerecht ausgeführte Handlung in einen falschen Eingriff.

## 5. Eingriffsprotokoll

Ein auditierbarer Eingriff verläuft in acht Schritten:

1. **Ausgangszustand einfrieren.** Kernmessung, Prompts, vollständige Ausgaben, Codierungen und einschlägige wirtschaftliche Aufzeichnungen bleiben erhalten.
2. **Verzerrung klassifizieren.** Verschmelzung, Verzerrung, Auslassung, Überschreitung, Versteinerung, falsches Urteil, falscher Ausschluss oder wirtschaftliche Fehlpassung werden ausdrücklich benannt.
3. **Gewünschtes und verbotenes Ergebnis festhalten.** Beispielsweise soll die Richtigkeit der Unternehmensidentität steigen, ohne dass die Empfehlungshäufigkeit bei Verbraucheranfragen zunimmt.
4. **Kleinste hinreichende Oberfläche wählen.** Wegen eines Problems auf einer Seite wird nicht die gesamte Website neu geschrieben; ein Problem in einer externen Quelle lässt die eigene Oberfläche nicht durch Text anschwellen.
5. **Eingriffsklassen trennen.** Strukturelle, inhaltliche und signalbezogene Änderungen werden möglichst in verschiedenen Phasen umgesetzt; ist dies nicht möglich, wird jede Variable dokumentiert.
6. **Beobachtungsfenster binden.** Weder die erste positive Antwort gilt als Erfolg noch die erste negative als Scheitern; der vorab festgelegte Zeitraum wird abgeschlossen.
7. **Mit demselben Protokoll erneut messen.** Das Kernset bleibt erhalten; neue Prompts gelangen in das Explorationsset.
8. **Entscheiden.** Fortsetzen, beobachten, verengen, kontrolliert erweitern, stoppen, zurücknehmen oder an die Governance eskalieren.

Beginnt ein Eingriff nicht mit Messung, lässt sich seine Wirkung nicht kennen; kann er nicht mit einer Rücknahme enden, lässt er sich nicht kontrollieren.

Jeder Eingriff erzeugt außerdem eine **Pflegeschuld**. Neue Seiten müssen aktuell gehalten, neue Aussagen erneut verifiziert, Sprachfassungen angeglichen, externe Profile beobachtet und strukturierte Informationen mit den sichtbaren Inhalten konsistent gehalten werden. Übersteigt die Änderungsgeschwindigkeit die Pflegekapazität, wird die Repräsentation fragil. Ein Eingriff, der nicht gepflegt werden kann, darf nicht vorgenommen werden.

## 6. Ausnahme bei akutem Schaden

Wird durch eine falsche Personen- oder Organisationsidentität aktiver Schaden verursacht, werden schwerwiegende Falschinformationen zu Gesundheit, Recht, Finanzen oder Sicherheit verbreitet, führt ein falsches Preis- oder Leistungsversprechen zu fortgesetztem Nutzerschaden oder liegt eine eindeutige Verschmelzung wie Identitätsdiebstahl vor, kann Abwarten gefährlicher sein.

Ziel eines Noteingriffs ist nicht Optimierung, sondern Schadensbegrenzung. Berührt wird die engste Oberfläche; der riskanteste Fehler wird berichtigt oder entfernt; es findet keine breite Sichtbarkeitsmaßnahme statt; die vorläufige Entscheidung wird dokumentiert und anschließend durch vollständige Messung und Governance-Prüfung ergänzt. Ein Notfall beseitigt die Evidenzschwelle nicht, sondern verändert das erste Ziel.

## 7. Lehrfall: Meridian Ledger

**Lehrsimulation — synthetische Daten.** Dieser Fall steht weder für ein reales Unternehmen oder System noch für eine wirkliche Kampagne.

Meridian Ledger ist ein fiktives Unternehmen für Software zur regulatorischen und finanziellen Compliance im Geschäftskundenbereich. Es wird mit einem gleichnamigen Buchhaltungsblog verwechselt. Ein erster Vorschlag sieht vor, vierzig neue Artikel über die Marke zu veröffentlichen. Die Eingriffsschwelle weist diesen Vorschlag zurück: Das Problem besteht nicht in fehlenden Inhalten, sondern in einer Identitätsverschmelzung.

Die Umsetzung wird darauf begrenzt, die Identitäten von Unternehmen und Publikation zu trennen, die Beziehung zwischen Unternehmen und Produkt zu verdeutlichen, den früheren Markennamen zu erklären, Sprachfassungen anzugleichen und offizielle Profile miteinander in Einklang zu bringen.

*Tabelle 4.3 — Synthetisches Ergebnisprofil von Meridian Ledger*

| Kennziffer | Vorher | Nachher |
|---|---:|---:|
| Erwähnungen der Marke insgesamt | 42 | 36 |
| Richtige Unternehmensidentität | 25/60 | 53/60 |
| Identitätsverschmelzung mit dem Blog | 21/60 | 4/60 |
| Ungeeignete Verbraucheranfrage | 14 | 3 |
| Qualifizierte Unternehmensanfrage | 3 | 8 |
| Für Identitätsklärung aufgewendete Vertriebszeit | 19 Stunden | 4 Stunden |

Die Gesamtzahl der Erwähnungen ist gesunken, während Richtigkeit der Identität und wirtschaftliche Passung gestiegen sind. Erfolg des strukturellen Eingriffs bedeutet nicht, häufiger zu erscheinen, sondern seltener als falsche Entität zu erscheinen.

Der Fall zeigt zugleich, wie ein Eingriff berichtet werden muss. Der Satz „Wir haben die Falschinformation in der KI berichtigt“ ist unzulässig. Zulässig ist: „Die eigenen Identitätsoberflächen und bestimmte offizielle Profile wurden angeglichen; im selben Kernset ging die Identitätsverschmelzung mit dem Blog zurück. Eine vollständige Kausalität hinsichtlich des Verhaltens generativer Systeme ließ sich nicht feststellen.“

## 8. Die Entscheidung des Eingriffs

Integrität der Repräsentation, Kundenpassung, Unternehmenswirkung und ethische Legitimität werden gemeinsam beurteilt. Hat die Integrität zugenommen, während das wirtschaftliche Ergebnis unverändert bleibt, wird weiter beobachtet. Steigt mit der Integrität auch Belastung oder Schaden, wird der Eingriff verengt oder zurückgenommen. Nimmt die Sichtbarkeit zu, während die Integrität sinkt, ist die Maßnahme ungültig. Sinkt die Sichtbarkeit, während ungeeignete Nachfrage und operative Belastung abnehmen, kann das Ergebnis erfolgreich sein. Ein wirtschaftlicher Gewinn, der durch Verletzung einer ethischen Grenze erzielt wird, ist insgesamt ungültig.

Das Eingriffsregister, dessen Einzelheiten Anhang C enthält, bündelt die zugehörige Evidenz, das Ergebnis der fünf Schwellen, Risikoklasse, gewünschtes und verbotenes Ergebnis, veränderte Oberflächen, Beobachtungsfenster, Abbruch- und Rücknahmebedingungen, Pflegeverantwortliche und endgültige Entscheidung. Es wird nicht geführt, um die geleistete Arbeit zu rechtfertigen, sondern um zu bestimmen, ob sie fortgesetzt werden darf.

Die Bestimmung dieses Kapitels lautet:

> **Wisse, bevor du berührst. Wähle, nachdem du weißt. Miss, nachdem du gewählt hast. Nimm zurück, wenn die Messung es verlangt.**

Der Eingriff bestimmte, wann und wie eine Repräsentation berührt werden darf. Nun ist zu klären, wer diese Entscheidung treffen, wer das öffentliche Ergebnis freigeben und bei wem die Verantwortung für einen Fehler verbleiben soll.