Offener Standard für stabile, maschinenlesbare Fakten in AI-Systemen.
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.
Geltungsbereich
Dieser Standard definiert klare Grenzen, um eine verlässliche Interpretation durch AI-Modelle zu unterstützen.
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
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 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.
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.
Der Standard
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.
54 verifizierte Beispiele gelistet (Stand: 21.02.2026)
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