Generative Engine Optimization Intermediate

Grounding-Depth-Index (Kennzahl für die Erdungstiefe)

Messen Sie die Zitierfähigkeit Ihres Modells – der Grounding Depth Index zeigt die Stärke der faktischen Verankerung, senkt das Halluzinationsrisiko und steigert das Vertrauen der Stakeholder.

Updated Aug 03, 2025

Quick Definition

Der Grounding Depth Index (GDI) misst, wie gründlich ein generatives Modell seine Ausgabe mit expliziten, verifizierbaren Quellen verknüpft; ein höherer Wert deutet auf eine stärkere faktische Verankerung und ein geringeres Halluzinationsrisiko hin.

1. Definition und Erläuterung

Grounding Depth Index (GDI) misst, in welchem Umfang ein generatives Modell jede Behauptung, jede Zahl oder jedes Zitat mit einer expliziten, verifizierbaren Quelle verknüpft. Man kann ihn als Zitierdichte-Score verstehen: Ein höherer GDI zeigt, dass das Ergebnis durch granularere Referenzen – Seitennummern, Datensatz-IDs, URL-Fragmente – abgesichert ist, statt nur durch einen einzigen allgemeinen Verweis. Da die Kennzahl quantitativ ist (häufig 0–1 oder 0–100), können Teams die faktische Verankerung im Zeitverlauf verfolgen und Modelle bzw. Prompt-Versionen miteinander vergleichen.

2. Bedeutung für die Generative Engine Optimization

Generative Engine Optimization (GEO) konzentriert sich darauf, KI-Texte sowohl auffindbar als auch vertrauenswürdig zu machen. Suchmaschinen gewichten Quellentransparenz bei der Bewertung KI-generierter Antworten zunehmend stärker, und Nutzer bestrafen Halluzinationen mit abgebrochenen Sitzungen und Misstrauen gegenüber der Marke. Ein robuster GDI korreliert mit:

  • niedrigeren Halluzinationsraten
  • stärkeren E-E-A-T-Signalen (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)
  • höheren Klick- und Verweildauern, weil Leser die Fakten prüfen können

3. Funktionsweise des Grounding Depth Index

  • Extraktion: Ein Evaluator scannt den generierten Text, um Faktenaussagen (Sn) zu erkennen.
  • Matching: Jede Aussage wird über URL-Parsing, Dokument-Hashes oder Vektor-Ähnlichkeit mit einem stützenden Quellfragment (Cn) abgeglichen.
  • Scoring: GDI = (Σ gewichtete Matches) / (Gesamtzahl der Aussagen). Die Gewichtung belohnt tiefere Anker – z. B. „Tabelle 2, Zeile 4“ erhält mehr Punkte als „vgl. Smith 2022“.
  • Validierung: Stichproben werden menschlich oder automatisiert faktengeprüft, um False Positives zu bestrafen.

Ein eingespieltes Team kann die Schritte 1–3 mit NLP-Bibliotheken automatisieren (spaCy für Statement Detection, BM25 oder Embedding Search für das Matching) und anschließend eine leichte manuelle Prüfung aufsetzen.

4. Best Practices und Implementierungstipps

  • Prompts so gestalten, dass explizit Inline-Zitate oder Fußnoten angefordert werden.
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) einsetzen, damit das Modell während der Inferenz Quellenausschnitte sieht.
  • Zitationsformate normalisieren; konsistente Muster erhöhen die Genauigkeit des automatischen Matchings.
  • Einen Mindest-GDI (z. B. 0,7) als Qualitätsgrenze vor der Veröffentlichung festlegen.
  • Den GDI zusammen mit BLEU, ROUGE oder anderen Metriken in der CI-Pipeline verfolgen.

5. Praxisbeispiele

  • E-Commerce-FAQ: Ein Händler nutzte den GDI, um KI-generierte Produktantworten zu prüfen. Eine Steigerung des Scores von 0,45 auf 0,82 senkte Support-Tickets um 18 %.
  • Healthcare-Chatbot: Eine Klinik verlangte einen GDI ≥ 0,9 und verkürzte die behördliche Freigabe patientenorientierter Inhalte um zwei Wochen.
  • Finanz-Research-Notes: Ein Investmenthaus verglich zwei LLM-Anbieter; der Anbieter mit höherem GDI reduzierte die Fact-Checking-Zeit der Analysten um 30 %.

6. Häufige Einsatzszenarien

  • Langform-Artikel, bei denen die Integrität der Zitate das SEO-Ranking beeinflusst
  • Compliance-starke Bereiche (Recht, Medizin, Finanzen), die Audit-Trails erfordern
  • Bildungsinhalte, die für Akkreditierungen präzise Referenzen benötigen
  • Unternehmens-Wissensdatenbanken, in denen falsche Informationen teure Fehler auslösen

Frequently Asked Questions

Was ist der Grounding Depth Index (GDI) im generativen SEO und warum ist er wichtig?
Der GDI misst, wie tief ein Sprachmodell seine Ausgaben in verifizierbaren Quellen verankert. Ein höherer Score bedeutet, dass der Inhalt spezifische Datenpunkte, Studien oder Dokumente zitiert, statt nur allgemeine Aussagen zu treffen. Eine starke Verankerung reduziert Halluzinationen und steigert die Vertrauenssignale sowohl für Suchmaschinen als auch für Leser.
Wie berechne ich den GDI für eine große Menge KI-generierter Artikel?
Tokenisiere jeden Artikel, flagge Tokens, die mit einer externen Zitierung verknüpft sind, und teile anschließend die Anzahl der zitierten Tokens durch die Gesamtzahl der Tokens, um den Prozentsatz zu ermitteln. Automatisiere diesen Prozess mit einem Skript, das im Text enthaltene URLs oder DOIs gegen eine Whitelist genehmigter Domains abgleicht. Aggregiere die resultierenden Prozentsätze, um einen durchschnittlichen GDI für das Batch zu berichten.
Wie unterscheidet sich der Grounding Depth Index von Keyword-Tiefenmetriken wie TF-IDF?
TF-IDF misst, wie einzigartig oder verbreitet ein Begriff innerhalb eines Korpus ist und konzentriert sich auf die lexikalische Relevanz. GDI hingegen bewertet die faktische Verankerung – also wie häufig Aussagen auf verlässliche Quellen zurückgeführt werden. In der Praxis kann Content einen hohen TF-IDF-Wert aufweisen und dennoch einen niedrigen GDI-Score erzielen, wenn Quellenangaben fehlen.
Warum ist mein GDI-Score selbst nach dem Hinzufügen autoritativer Quellen so niedrig?
Überprüfen Sie, ob die Quellenangaben unmittelbar bei den Aussagen stehen, die sie stützen; weit entfernte Fußnoten tragen selten zur Indexsteigerung bei. Vergewissern Sie sich außerdem, dass die Quellen einzigartig sind – die mehrfache Wiederverwendung desselben Links im gesamten Beitrag erhöht nur die Wortzahl, ohne zusätzliche Grounding-Tokens zu liefern. Achten Sie schließlich auf paraphrasierte Fakten, die beim Redigieren ihre Inline-Referenzen verloren haben.
Welchen GDI-Schwellenwert sollte ich anstreben, bevor ich KI-Inhalte veröffentliche?
Teams, die in regulierten Nischen tätig sind, zielen häufig auf 20–25 % grounded Tokens ab, während allgemeine Marketing-Inhalte schon bei 10–15 % gute Ergebnisse erzielen können. Überwachen Sie die Performance fortlaufend: Wenn ein höherer GDI mit niedrigeren Absprungraten oder weniger Compliance-Flags korreliert, fixieren Sie diesen Wert als Ihren minimal tragfähigen Benchmark.

Self-Check

Konzeptionell weist ein hoher Grounding Depth Index (GDI) darauf hin, dass die Ausgabe eines generativen Modells tief in den zugrunde liegenden Daten verankert ist; dieser Messwert ist in der Generative Engine Optimization wertvoll, weil er Aufschluss über die inhaltliche Tiefe, Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der generierten Inhalte gibt.

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Ein hoher GDI signalisiert, dass die Aussagen des Modells eng mit expliziten, verifizierbaren Quellen – wissenschaftlichen Studien, staatlichen Datensätzen oder anderen Primärreferenzen – verknüpft sind, statt lediglich auf oberflächlichen Zusammenfassungen oder Zweit­hand-Blogs zu basieren. In der Praxis führt diese Tiefe zu weniger Halluzinationen, erleichtert das Fact-Checking und liefert stärkere E-E-A-T-Signale (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) für Suchmaschinen. Im Kontext von GEO erhöht diese Qualität die Wahrscheinlichkeit, dass der Content von Suchalgorithmen indexiert, gerankt und beibehalten wird, weil er auf autoritative Belege zurückgeführt werden kann.

Du beauftragst ein LLM, einen 600 Wörter langen Produktvergleich zu erstellen. Es stellt 18 sachliche Behauptungen auf. 12 davon werden durch direkte Links zu Hersteller-Datenblättern gestützt, 3 verweisen auf unabhängige Review-Seiten und 3 bleiben ohne Quellenangabe. Verwendet man einen einfachen GDI-Proxy nach der Formel (Behauptungen mit Primärquellen ÷ Gesamtzahl der Behauptungen), ergibt sich ein GDI von 0,67. Das bedeutet, dass rund zwei Drittel der Aussagen auf Primärquellen basieren – ein solides Fundament, das jedoch noch verbessert werden kann, um die Glaubwürdigkeit weiter zu erhöhen.

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Mit Primärquellen belegte Aussagen = 12. Gesamtaussagen = 18. GDI = 12 ÷ 18 ≈ 0,67. Interpretation: Rund zwei Drittel der Aussagen sind solide untermauert. Das ist für einen Entwurf durchaus ordentlich, aber das verbleibende Drittel stützt sich entweder auf schwächere Sekundärquellen oder auf gar keine Quellen, was das Ranking-Potenzial und das Nutzervertrauen untergraben könnte. Du solltest die unbelegten oder nur schwach belegten Aussagen zur Verifizierung markieren bzw. durch Primärdaten ersetzen.

Während eines Audits stellst du fest, dass eine Seite mit ausgezeichneten Backlinks dennoch schlecht rankt. Die LLM-Ausgabe weist einen GDI von 0,25 auf. Nenne zwei praktische Maßnahmen, mit denen du den GDI erhöhen kannst, und erläutere die SEO-Auswirkungen jeder einzelnen.

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1) Ersetze ungenaue Quellenangaben (z. B. „Branchenberichte“) durch direkte Verweise auf das konkrete PDF, den CAGE-Code oder den DOI-Link. Dies vertieft das Grounding, erhöht den GDI und signalisiert sowohl Nutzenden als auch Such-Crawlern eine höhere Inhaltszuverlässigkeit. 2) Bette strukturierte Daten (z. B. Schema.org-Markup „Citation“) um jede Quelle ein. Das steigert nicht nur den GDI, indem es die Verbindung zwischen Aussage und Beleg formalisiert, sondern hilft Suchmaschinen auch dabei, diese Verknüpfungen zu parsen und zu validieren, wodurch sich die Chance auf Rich Results und die Crawling-Effizienz verbessert.

Warum könnte ein hochgradig kreativer Content im narrativen Stil einen niedrigeren Grounding Depth Index (ein Maß für die inhaltliche Verankerung in Fakten und Quellen) aufweisen als ein technisches Whitepaper, und wie lässt sich beim erstgenannten Format Kreativität mit ausreichender Fundierung in Einklang bringen?

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Erzählende Texte stellen häufig das Storytelling über die Zitierung, verflechten Erkenntnisse ohne Unterbrechung durch Inline-Referenzen und senken damit den GDI. Ein technisches Whitepaper hingegen soll Datentabellen, Quellenangaben und Anhänge aufführen – was den GDI erhöht. Um Kreativität mit belastbarer Basis auszubalancieren, durchziehen Sie die Erzählung mit Randspalten oder Fußnoten, die auf zugrunde liegende Daten verlinken, und verwenden Sie kontextuellen Anchor-Text (z. B. „Laut dem FTC-Bericht 2023 …“), sodass die Story fließt und gleichzeitig verifizierbare Touchpoints bietet. Das Ergebnis: fesselnde Prosa, die weder die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen noch die faktische Integrität opfert.

Common Mistakes

❌ Den Grounding Depth Index künstlich erhöhen, indem man den Prompt mit nur lose verwandten Zitaten oder Hyperlinks vollstopft, um lediglich den numerischen Score zu steigern

✅ Better approach: Setze eine feste Obergrenze für Quellen pro Abschnitt (z. B. 3–5), prüfe jede Referenz auf direkte Relevanz und priorisiere peer-reviewte oder First-Party-Daten. Automatisiere eine Relevanzprüfung, die jede Zitierung markiert, deren Anchor-Text nicht im umgebenden 40-Wörter-Fenster vorkommt.

❌ Den Grounding Depth Index als eigenständige KPI zu behandeln, ohne ihn mit der Nutzerintention oder mit Conversion-Metriken zu verknüpfen

✅ Better approach: Verknüpfen Sie die GDI-Ziele mit den Seitenzielen: Informationsseiten können auf einen höheren GDI abzielen, während Produktseiten Klarheit vor Tiefe stellen können. Überprüfen Sie monatlich die Analytics, um den GDI mit der Verweildauer und den Conversions zu korrelieren, und passen Sie anschließend die Schwellenwerte entsprechend an.

❌ Das Verlassen auf veraltete oder nicht autoritative Quellen führt trotz eines hohen Indexwerts zu faktischer Abweichung.

✅ Better approach: Implementieren Sie eine Altersgrenze für Quellen (z. B. automatische Kennzeichnung aller Inhalte, die in schnelllebigen Nischen älter als 24 Monate sind), und pflegen Sie eine geprüfte Quellen-Whitelist. Planen Sie vierteljährliche Audits ein, um veraltete Referenzen vor den Regenerationszyklen auszutauschen.

❌ Technische Integration ignorieren – GDI-Scores nicht in der CI/CD-Pipeline protokollieren, sodass Einbrüche unbemerkt bleiben, bis die Rankings nachgeben

✅ Better approach: Fügen Sie dem Build-Prozess eine automatisierte GDI-Prüfung hinzu, die das Deployment blockiert, wenn der Score unter einen definierten Basiswert fällt. Senden Sie tägliche Reports an das SEO-Team und verlangen Sie einen Remediation-Pull-Request, um den Score vor dem Release wiederherzustellen.

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