Neutrale Formulierungen
Warum sind neutrale Formulierungen für KI-Suchsysteme hilfreich?
Für eine sachliche Antwort benötigt ein Sprachmodell konkrete Informationen. Wörter wie „hervorragend“, „einzigartig“ oder „völlig ungeeignet“ erklären für sich genommen weder Eigenschaften noch Gründe. Neutrale Texte benennen dagegen, was festgestellt wurde, wie etwas funktioniert und unter welchen Bedingungen eine Aussage gilt. Damit liefern sie Angaben, die das Modell in einer Antwort wiedergeben und mit anderen Quellen vergleichen kann.
Was ein Sprachmodell aus sachlichen Angaben entnehmen kann
Die Aussage „Diese Methode ist allen anderen überlegen“ lässt offen, welche Methoden verglichen wurden und nach welchen Kriterien. Soll das Sprachmodell einen Vergleich erklären, fehlen ihm dafür wesentliche Informationen. Ein sachlicher Text nennt die untersuchten Verfahren, die Vergleichskriterien und die Ergebnisse.
Starke Wertungen können viel Platz im Text einnehmen, ohne die fachliche Frage zu beantworten. Werden sie durch belegbare Angaben ersetzt, enthält der Abschnitt mehr Informationen, die für die Antwort tatsächlich gebraucht werden. Die sprachliche Überarbeitung darf fehlende Fakten allerdings nicht erfinden.
Was die AutoGEO-Studie über sachliche Sprache zeigt
Wu und Mitautoren untersuchten in der AutoGEO-Studie, welche Texte in selbst zusammengestellten KI-Suchsystemen stärker für Antworten verwendet wurden. Aus dem Vergleich unterschiedlich stark berücksichtigter Texte ließen sie Sprachmodelle Regeln für die Überarbeitung ableiten. Ein sachlicher Ton und die Trennung von Fakten und Meinungen gehörten zu den gemeinsamen Regeln der drei untersuchten Sprachmodelle bei anspruchsvollen Recherchefragen.
Anschließend überarbeiteten die Forscher Texte anhand mehrerer Regeln. Die so veränderten Inhalte wurden in den untersuchten Systemen stärker in Antworten berücksichtigt. Daraus ergibt sich ein Hinweis auf den Nutzen sachlicher Sprache. Die Studie weist jedoch nicht nach, dass allein das Entfernen werblicher Wörter diese Wirkung verursacht.
Wie Webtexte KI-Antworten gezielt beeinflussen können
Nestaas, Debenedetti und Tramèr untersuchten, ob veränderte Webinhalte KI-Suchsysteme dazu bringen können, bestimmte Produkte zu bevorzugen oder andere abzuwerten. In ihren Versuchen gelang dies unter anderem mit Anweisungen an das Sprachmodell und gezielt irreführenden Behauptungen. Untersucht wurden auch die damals verfügbaren Suchdienste Bing und Perplexity.
Die Arbeit zeigt, dass ein Sprachmodell durch abgerufene Inhalte beeinflusst werden kann. Sie belegt keine allgemeine Regel, nach der werbliche Adjektive als Angriff erkannt und aussortiert werden. Für die sprachliche Optimierung folgt daraus: Eine sachliche Quelle sollte überprüfbare Informationen liefern und keine Anweisungen enthalten, die dem KI-System eine bestimmte Empfehlung vorschreiben.
Beispiel: Aus einer Werbeaussage wird eine konkrete Beschreibung
Das folgende Beispiel bezieht sich auf den fiktiven Anbieter SolaraBalcony. Die werbliche Fassung lautet: „Das SB-800 Duo ist das ideale Komplettsystem für alle Balkone und liefert maximale Leistung bei minimalem Platzbedarf.“
Ein Sprachmodell erfährt daraus nicht, aus welchen Teilen das System besteht oder welche Voraussetzungen für den Einsatz gelten. Die Wörter „ideal“, „maximal“ und „minimal“ enthalten außerdem keine Angaben dazu, womit verglichen wurde.
Eine sachliche Fassung auf Grundlage der Beispielangaben lautet: „Das SB-800 Duo besteht aus zwei Solarmodulen, einem Mikrowechselrichter, der den erzeugten Strom in Wechselstrom umwandelt, und einer verstärkten Halterung. Ein Konfigurator unterstützt die Auswahl anhand von Balkontyp, Ausrichtung und Geländerform.“
Damit liegen dem Modell konkrete Angaben zum Aufbau und zur Auswahl vor. Die pauschale Behauptung, das System passe auf jeden Balkon, entfällt.
Bewertungen müssen als Bewertungen erkennbar bleiben
Auch Fachartikel, Kommentare und Erfahrungsberichte enthalten Einschätzungen. Eine neutrale Darstellung macht deutlich, von wem eine Bewertung stammt und worauf sie beruht. So erhält das Sprachmodell die Information, ob es eine persönliche Erfahrung, eine Schlussfolgerung oder ein gemessenes Ergebnis wiedergibt.
Bei Vergleichen sollten für alle beschriebenen Möglichkeiten dieselben Kriterien gelten. Pauschale Abwertungen werden durch die konkreten Unterschiede ersetzt. Wörter wie „bewährt“ oder „zuverlässig“ brauchen ebenfalls eine Erklärung, etwa Angaben dazu, welche Erfahrungen oder Prüfungen die Aussage stützen.
Fachliche Informationen und Aufforderungen getrennt formulieren
Ein Abschnitt, der einen Sachverhalt erklärt, sollte die dafür erforderlichen Informationen zusammen enthalten. Eine Aufforderung wie „Jetzt anmelden“ oder eine Einladung zur Kontaktaufnahme steht in einem eigenen Bereich. Wird der erklärende Abschnitt als Auszug verarbeitet, enthält er dadurch die fachliche Antwort ohne eingeschobene Werbung.
Diese Trennung beschreibt den Aufbau des Textes. Sie bedeutet nicht, dass ein KI-System Aufforderungen auf Webseiten zuverlässig erkennt oder automatisch entfernt.
Quelle: „What Generative Search Engines Like and How to Optimize Web Content Cooperatively“
https://arxiv.org/abs/2510.11438
Quelle: Nestaas, Debenedetti und Tramèr – „Adversarial Search Engine Optimization for Large Language Models“
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