SEAKT™ Whitepaper
A Scientific Framework for Measuring AI Visibility in Generative Engines
Ein wissenschaftliches Framework zur Messung von AI-Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen
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Dieses Whitepaper ist unter Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) lizenziert. Sie dürfen es frei teilen und bearbeiten — unter Namensnennung. SEAKT™ ist eine geschützte Wortmarke von Marco Biner / geoquality.ai.
Abstract
Mit dem Aufkommen generativer Suchsysteme vollzieht sich seit 2023 ein struktureller Wandel der Informationsbeschaffung im Web. Klassische Suchmaschinen- Optimierung (SEO) verliert an Erklärungskraft, da Nutzer zunehmend direkte Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews konsumieren statt Linklisten zu durchsuchen.
Diese Arbeit schlägt mit SEAKT ein fünfdimensionales, hybrides Bewertungsframework vor, das AI-Sichtbarkeit als Score auf einer Skala von 0–100 Punkten operationalisiert. Die fünf Dimensionen — Strukturelle Daten (S), Entity-Klarheit (E), Autorität & Vertrauen (A), Content-Qualität für AI (K) und Technische Zugänglichkeit (T) — kombinieren technische Audits mit LLM-basierten qualitativen Bewertungen.
Die empirische Validierung am Schweizer Bitcoin-Shop HODL.swiss zeigt eine Score-Verbesserung von 73 auf 89 Punkte über einen Zeitraum von 90 Tagen, verbunden mit einer messbaren Steigerung der Citation-Rate in vier von fünf getesteten LLM-Engines. Die Methodik ist reproduzierbar, transparent und unter Creative Commons Attribution 4.0 frei verfügbar.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung und Problemstellung
- Forschungslücke und Relevanz
- Theoretische Grundlagen
- Das SEAKT-Framework — 5 Dimensionen, 100 Punkte
- Methodische Architektur
- Bewertungsstufen und Interpretation
- Empirische Validierung — Fallstudie HODL.swiss (73 → 89)
- Diskussion und Limitationen
- Forschungsausblick
- Trademark and Licensing Notice
- Literaturverzeichnis
Empfohlene Zitation (APA 7)
BibTeX
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