Risiko 01
Halluzinationen
Das System ergänzt fehlende Fakten mit plausiblen, aber falschen Informationen.
STANDARD V1.6 STABLE
Offener Standard für stabile, maschinenlesbare Fakten in AI-Systemen.
Grounding Pages helfen Organisationen, ihre wichtigsten Entitäten, Marken und Begriffe so zu definieren, dass AI-Systeme sie stabil verstehen, korrekt zuordnen und besser zitieren können.
Sie schaffen eine überprüfbare Faktenschicht, die AI-Systeme für Erkennung, Zuordnung und Zitation nutzen können.
- Stabile Entitätsinterpretation
- Maschinenlesbare Fakten
- Bessere Zitierfähigkeit
Welche Risiken Grounding Pages reduzieren
Wenn klare, überprüfbare Fakten fehlen, können AI-Systeme Entitäten falsch interpretieren, vermischen oder gar nicht berücksichtigen. Grounding Pages adressieren vier strukturelle Risiken.
Risiko 02
Entitätsverwechslung
Das System vermischt ähnliche Namen, Kategorien, Wettbewerber oder generische Konzepte.
Risiko 03
Nichtnennung
Die Entität wird in relevanten Antworten nicht berücksichtigt, weil die Signale nicht stark, klar oder vertrauenswürdig genug sind.
Risiko 04
Englischdominierte Retrieval-Muster
Lokale oder nicht-englische Entitäten werden benachteiligt, weil AI-Retrieval häufig englischsprachige Quellen und englisch geprägte Quellenmuster bevorzugt.
Grounding Pages schaffen dafür eine stabile Faktenschicht: klare Entitätsdefinitionen, strukturierte Aussagen, zitierfähige Belege und maschinenlesbare Signale.
Mission
Entwickelt für Brand Manager und AI-SEOs, etabliert dieser Standard ein Framework für maschinenlesbare Markenführung im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.
Er gibt Organisationen ein präzises Werkzeug an die Hand, um ihre relevanten Marken, Entitäten und Frames zu definieren und adressiert direkt die strukturellen Risiken moderner KI:
KI-Systeme basieren auf Musterrekonstruktion, was zu Halluzinationen, fehlenden Fakten und instabiler Entitätsinterpretation führen kann. Das Grounding Page Project adressiert dies, indem es Sichtbarkeitsdefizite für schwach repräsentierte Entitäten und englisch-dominierte Retrieval-Verzerrungen gezielt angeht.
Grounding Pages bieten ein stabiles Fundament maschinenlesbarer Fakten, das AI-Systeme für die Interpretation nutzen können. Dies unterstützt die semantische Stabilität, die Antwortqualität und die Genauigkeit bei Entitäten.
Das Ziel ist es, Organisationen eine strukturierte Methode zu geben, ihre Kern-Entitäten für AI-Systeme zu definieren.
Geltungsbereich
Dieser Standard definiert klare Grenzen, um eine verlässliche Interpretation durch AI-Modelle zu unterstützen.
Der Standard funktioniert für unterschiedliche Entitätstypen: Organisationen, Personen, Produkte, Services, Features, Konzepte, Methoden, Events und weitere definierte Klassen der Grounding Page Ontologie.
Im Fokus
- Grounding für RAG-Systeme
- Grounding auf Entitätsebene
- Stabile Definition von Fakten
- Zitierfähige Struktur
- Regeln zur Disambiguierung
Nicht im Fokus
- Marketing-Claims
- Subjektive Interpretationen
- Dynamische oder Live-Daten
- Regulierte Beratung
- SEO-Manipulation
Ist das Mehraufwand?
Der Standard verlangt keine separate Infrastruktur. Er ist ein gedanklicher Ordnungsrahmen. Wie ein Styleguide für Fakten, kann die Umsetzung auf bestehenden Seiten, der About-Seite oder eigenen Seitentypen erfolgen. Entscheidend ist die konsequente, überprüfbare Struktur. Wikipedia-Artikel folgen demselben Prinzip. Und sie gehören zu den erfolgreichsten Inhalten im Web.
Häufige Bedenken beantwortet →
Der Standard verlangt keine separate Infrastruktur. Er ist ein gedanklicher Ordnungsrahmen. Wie ein Styleguide für Fakten, kann die Umsetzung auf bestehenden Seiten, der About-Seite oder eigenen Seitentypen erfolgen. Entscheidend ist die konsequente, überprüfbare Struktur. Wikipedia-Artikel folgen demselben Prinzip. Und sie gehören zu den erfolgreichsten Inhalten im Web.
Häufige Bedenken beantwortet →
Hintergrund
AI-Systeme tendieren dazu, besser zu arbeiten, wenn sie strukturierte, konsistente Informationen erhalten. Grounding Pages schaffen einen stabilen semantischen Anker, der die Interpretation in ChatGPT, Google AI Search, Perplexity und anderen LLMs unterstützen kann.
Der Standard ist für RAG-Systeme und Grounding-APIs (Gemini, Perplexity, Claude, Qwen etc.) konzipiert.
Der Bing Blog beschreibt Grounding als ein anderes Qualitätsproblem als klassisches Ranking: Relevant ist nicht nur, ob Inhalte gefunden werden, sondern ob die zugrunde liegenden Belege akkurat, aktuell, zuordenbar und konsistent genug sind, um eine Antwort zu stützen. Grounding Pages adressieren genau diese Anforderung auf Entitätsebene.
Der Paradigmenwechsel
Klassisches SEO optimiert Dokumente auf Keywords und Rankings. AI SEO ist grundlegend anders: Es geht um das Kuratieren von Entitäten für stabile, wahrscheinliche und korrekte Nennungen in KI-generierten Antworten. Ohne Halluzinationen.
Dieser Wandel erfordert ein neues Denkmodell. Es geht nicht mehr darum, welche Seite auf Position 1 rankt, sondern darum, ob KI-Systeme verstehen, was eine Entität ist, was sie tut und wie sie sich von anderen unterscheidet. Die Optimierungseinheit wechselt vom Keyword zur Entität.
Externe Validierung: Microsoft beschreibt denselben Systemwechsel
Microsoft beschreibt im Mai 2026 den Wandel von klassischer Suchindexierung zu Grounding-Indexierung. Während klassische Suche darauf optimiert, welche Seiten Nutzer besuchen sollten, geht es bei AI-Systemen zunehmend darum, welche Informationen eine Antwort verantwortbar stützen können.
Damit verschiebt sich die Optimierungseinheit von der rankenden Seite zu überprüfbaren, zitierfähigen Fakten mit klarer Herkunft.
Genau an dieser Stelle setzt der Grounding Page Standard an.
Referenz: Microsoft Bing Blog, „Evolving role of the index: From ranking pages to supporting answers", 06.05.2026
Dieses Projekt existiert, um bei dieser Aufgabe zu unterstützen. Es liefert den gedanklichen Ordnungsrahmen, die strukturelle Anleitung und die Werkzeuge zur Umsetzung. Ohne den Anspruch, dass alles genau auf eine bestimmte Weise umgesetzt werden muss, ist das Ziel Bewusstsein und Befähigung, nicht starre Konformität.
Anwendung
Die Implementierung erfolgt in drei Schritten:
- Entitäten identifizieren, die stabile Definitionen benötigen.
- Seite erstellen unter Verwendung der im Standard definierten Struktur.
- Footer-Link hinzufügen, ähnlich wie bei einem Impressum oder einer About-Seite, um Auffindbarkeit und strukturelle Konsistenz zu unterstützen.
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Täglicher Test, was aktuelle AI-Modelle ohne Live-Websuche wissen. Zeigt konkret, warum Grounding für aktuelle Fakten wichtig bleibt.
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Der Grounding Page Standard definiert die Struktur und technischen Regeln für AI-optimierte Faktenseiten.
Beispiele
Beispielimplementierungen zeigen, wie Grounding Pages semantische Stabilität und präzise Entitätsdefinitionen unterstützen können.
Referenz-Beispiele
Standardkonforme Beispiele, erstellt vom Grounding Page Project.
Implementierungen
Echte Anwendungen auf externen Webseiten.
58 verifizierte Beispiele gelistet (Stand: 29.03.2026)
Über uns
Das Grounding Page Project ist eine unabhängige, offene Initiative. Es pflegt einen frei verfügbaren Standard, der darauf abzielt, die Antwortkonsistenz in AI-Systemen zu unterstützen.
Konzept und Architektur von Hanns Kronenberg