E-E-A-T: Was es bedeutet, woher es kommt und wie Sie eine Website nach den Richtlinien von Google prüfen

E-E-A-T ist die Abkürzung für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust, also Erfahrung, Sachkompetenz, Autorität und Vertrauenswürdigkeit: die Merkmale, an denen Qualitätsevaluatoren von Google prüfen, ob man einer Website glauben kann. Der Begriff stammt aus den Richtlinien von Google für Qualitätsevaluatoren der Suche (Search Quality Rater Guidelines), und das „E“ für Erfahrung hat Google im Dezember 2022 ergänzt. In den Richtlinien heißt der vierte Buchstabe Trust, ausgeschrieben Trustworthiness. Google schreibt, dass E-E-A-T selbst kein konkreter Rankingfaktor ist, seine Systeme aber nach einem Mix von Signalen suchen, an denen sich Inhalte mit einem hohen Grad von E-E-A-T erkennen lassen, und solchen Inhalten bei Themen rund um Gesundheit, Geld und Sicherheit noch mehr Gewicht geben. In der Praxis muss die Website zeigen, wer für sie verantwortlich ist, woher der Autor weiß, was er schreibt, und warum man ihm glauben kann.

Was bedeuten die Buchstaben in E-E-A-T?

Jeder Buchstabe ist eine Frage, die der Evaluator zur Website und zu ihrem Urheber stellt, und die ersten drei helfen, die vierte zu beantworten, die nach dem Vertrauen. Urheber des Inhalts nennen die Richtlinien die Person oder die Firma, die das Material auf der Seite erstellt hat (S. 10). Die Definitionen und Beispiele in der Tabelle stammen aus Abschnitt 3.4 der Richtlinien (S. 26).

Das Vertrauen ist am wichtigsten, denn eine Website, der man nicht vertrauen kann, hat ein niedriges E-E-A-T, gleichgültig, wie viel Erfahrung und Wissen der Autor hat. Die Richtlinien nennen das Beispiel eines Finanzbetrugs: Sein Autor kann ein erfahrener Betrugsexperte sein, und die Website ist trotzdem unglaubwürdig (S. 27). Google fügt in der Dokumentation zu hilfreichen Inhalten hinzu, dass Inhalte nicht alle vier Merkmale aufweisen müssen: Der eine Inhalt ist dank der Erfahrung des Autors nützlich, ein anderer dank seiner Sachkompetenz und Fachkenntnisse (Google Search Central). Die deutsche Fassung dieser Dokumentation nennt die Aspekte „Erfahrung, Sachkompetenz und Vertrauenswürdigkeit“ und führt Authoritativeness nur auf Englisch an.

Der Evaluator schließt auf das E-E-A-T aus mindestens einer von drei Quellen: aus dem, was die Website über sich sagt, aus dem, was andere über sie sagen, und aus dem, was in den Inhalten selbst zu sehen ist (S. 27):

• Was die Website über sich sagt. Ausgangspunkt ist die Seite „Über uns“ oder das Autorenprofil.
• Was andere sagen. Es zählen unabhängige Bewertungen, Artikel, Erwähnungen in den Medien und andere verlässliche Quellen über die Website oder den Autor.
• Was auf der Website zu sehen ist. Bei manchen Websites sieht man das Wissen des Autors schon im Inhalt, im Video oder in den Kommentaren.

Die Richtlinien warnen vor Interessenkonflikten. Bewertungen eines Produkts von Menschen, die es gekauft haben und ihre Erfahrung beschreiben, sind wertvoll, die „Bewertungen“ des Herstellers oder eines bezahlten Influencers weniger (S. 27).

Woher kommt E-E-A-T?

E-E-A-T entstand aus dem früheren E-A-T, dem Google am 15. Dezember 2022 die Erfahrung hinzugefügt hat. Zuvor beschrieben die Richtlinien hochwertige Informationen als Inhalt, der Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit zum Thema zeigt, kurz E-A-T. So beschrieb es Danny Sullivan von Google im Oktober 2021 (Google, 19.10.2021). Im Dezember 2022 gab Google bekannt, dass zum Kürzel das „E“ für Experience hinzukommt (Google Search Central, 15.12.2022).

Google begründete die Änderung damit, dass bei manchen Themen der Inhalt am nützlichsten ist, der von jemandem stammt, der etwas selbst erlebt oder ausprobiert hat. Das Beispiel aus der Ankündigung: Beim Ausfüllen der Steuererklärung wollen Sie den Inhalt eines Buchhalters, bei der Wahl einer Software für die Abrechnung kann dagegen eine Diskussion im Forum nützlicher sein, in der Menschen schreiben, die verschiedene Programme benutzt haben. Im selben Beitrag erinnert Google daran, dass die Richtlinien den Evaluatoren dazu dienen, die Ranking-Systeme zu prüfen, und das Ranking nicht direkt beeinflussen.

Seitdem haben sich die Richtlinien mehrmals geändert, und Google fasst die Änderungen der letzten zwei Jahre im Änderungsprotokoll auf der letzten Seite der Datei zusammen. Das Protokoll nennt vier Fassungen (S. 182):

• November 2023. Eine einfachere Skala für die Bewertung, wie gut ein Ergebnis die Suchanfrage beantwortet, sowie neue Beispiele von populären Plattformen, Foren und Videos.
• Februar 2024. Aktualisierte Merkmale von Seiten, denen man nicht vertrauen kann, und neue Beispiele dazu.
• Januar 2025. Die Beschreibungen der niedrigsten und der niedrigen Bewertung wurden an die Spamrichtlinien von Google angepasst, mit neuen Beispielen.
• September 2025. Neue Definitionen von YMYL und weitere Beispiele. Search Engine Land beschrieb, dass unter den neuen Beispielen Antworten der AI Overview sind, also die KI-Zusammenfassungen über den Google-Ergebnissen, und Google teilte der Redaktion mit, dies sei eine kleine Aktualisierung, die die Bewertungsregeln nicht ändert (Search Engine Land, 11.09.2025).

Spätestens am 1. Oktober 2026 ist die Regel zu erfundenen Autoren auch in die Dokumentation für Website-Betreiber gelangt. Die Dokumentation zu hilfreichen Inhalten nennt das Erfinden von Creator-Profilen jetzt eine Form der Täuschung. Search Engine Journal verglich eine Kopie der Seite vom 8. Juni 2026, in der dieser Absatz fehlte, mit der Fassung vom 1. Oktober, in der er schon steht (Search Engine Journal, 2.10.2026).

Ist E-E-A-T ein Rankingfaktor?

Nicht im Sinne eines einzelnen Wertes, den Google misst und zum Ergebnis einer Seite addiert. Google schreibt in der deutschen Fassung der Dokumentation: „Zwar ist E-E-A-T selbst kein spezifischer Ranking-Faktor, aber ein Faktorenmix, anhand dessen sich Inhalte mit einem hohen Grad von E-E-A-T erkennen lassen, ist hilfreich.“ Im selben Absatz erwähnt Google, dass seine Systeme Inhalten mit einem hohen Grad von E-E-A-T bei YMYL-Themen noch mehr Gewicht geben, worüber ich weiter unten schreibe (Google Search Central, Aktualisierung vom 8. Oktober 2026).

Google sagt das ähnlich seit 2019. Im Bericht zum Kampf gegen Desinformation vom Februar 2019 schrieb Google, dass sein Ranking-System weder die Absicht noch die Wahrheit eines Inhalts erkennt, aber Seiten mit deutlichen Zeichen von Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit erkennen soll und diesen Faktoren bei YMYL-Themen mehr Gewicht gibt (Google: How Google Fights Disinformation, Februar 2019, S. 12-13). Als bekanntestes Autoritätssignal nennt dasselbe Dokument PageRank, also die Bewertung von Seiten anhand von Links. Im Oktober 2019 beantwortete Danny Sullivan von Google diese Frage direkt:

Das Signal ist nicht schon die Unterschrift eines Experten unter dem Text. Im Januar 2024 erklärte Danny Sullivan, der als Google SearchLiaison schreibt, dass eine Autorenzeile die Position nicht verbessert und Google jemanden nicht deshalb für einen Experten hält, weil er das in der Autorenzeile über sich schreibt (X, 8.01.2024). Einen Monat später fügte er hinzu, dass Google nicht prüft, ob ein Autor ein Experte ist, weil sich jeder dazu erklären kann (X, 7.02.2024). Die Autorenzeile schreibe ich also für den Leser und nicht für den Algorithmus.

Google nennt Beispiele für Signale, die E-E-A-T annähern, legt aber nicht offen, wie es sie verbindet. Auf der Seite dazu, wie die Suche das Ranking festlegt, schreibt Google als Beispiel für einen Qualitätsfaktor: „Beispielsweise wird geprüft, ob bekannte Websites auf die jeweiligen Inhalte verweisen“ (Google: So funktioniert die Google Suche, Ranking von Ergebnissen). Google veröffentlicht keine vollständige Liste der Signale, keine Gewichte und keinen „E-E-A-T-Wert“, deshalb hat der Website-Betreiber keine Zahl, die er mit einer einzigen Änderung erhöhen könnte. Man kann aber prüfen, ob die Website dem Menschen die Belege liefert, nach denen die Evaluatoren suchen, und das mache ich in Audits. Google empfiehlt das selbst: Laut Dokumentation helfen die Richtlinien, Inhalte selbst aus der Sicht von E-E-A-T zu beurteilen und auf die Signale auszurichten, die seine Systeme verwenden.

Wer sind die Qualitätsevaluatoren und was bewirken ihre Bewertungen?

Qualitätsevaluatoren (Search Quality Rater) sind Personen außerhalb von Google, die Beispiele für Suchergebnisse nach veröffentlichten Richtlinien bewerten. In der Übersicht vom November 2023 nannte Google rund 16.000 Evaluatoren, die in über 80 Sprachen arbeiten und die Nutzer ihrer Länder vertreten (Google: Search Quality Rater Guidelines: An Overview, November 2023, S. 15 und 18). Die deutsche Dokumentation von Google nennt sie „Evaluatoren der Suchqualität“. Sie bewerten zwei Dinge: die Qualität der Seite (Page Quality) auf einer Skala von der niedrigsten bis zur höchsten Bewertung und wie gut das Ergebnis die Suchanfrage beantwortet (Needs Met).

Die Bewertung eines Evaluators verschiebt keine bestimmte Seite in den Ergebnissen. Die Richtlinien schreiben (Übersetzung von mir): „Keine einzelne Bewertung kann direkt beeinflussen, wie eine bestimmte Seite, Website oder ein bestimmtes Ergebnis in der Google Suche erscheint, und sie weder nach oben noch nach unten verschieben“ (S. 6). Die Bewertungen dienen dazu, die Qualität der Suche zu messen, und liefern Beispiele für gute und schlechte Ergebnisse. Google vergleicht sie mit dem Feedback, das ein Restaurant von seinen Gästen einholt (Google Search Central).

Die Bewertungen fließen unter anderem in Tests von Änderungen vor ihrer Einführung ein. Im Vergleichstest sieht der Evaluator zwei Ergebnissätze, mit der geplanten Änderung und ohne sie, und sagt, welchen er bevorzugt und warum (Google: How Search Works). Daran prüft Google, ob eine Änderung an den Systemen bessere Ergebnisse liefert. Deshalb sagen die Richtlinien, was Google von den Ergebnissen will, aber nicht, wie die Systeme das messen.

Was ist YMYL und warum gelten dort höhere Anforderungen?

YMYL (Your Money or Your Life, „Dein Geld oder dein Leben“) sind Themen, bei denen ein Inhalt die Gesundheit, die finanzielle Lage oder die Sicherheit von Menschen oder das Wohl der Gesellschaft ernsthaft beeinflussen kann (S. 11). Die Richtlinien teilen sie in vier Gruppen: Gesundheit und Sicherheit, finanzielle Sicherheit, Staat, Bürgerangelegenheiten und Gesellschaft sowie übrige Themen, die Menschen schaden können. Den Suchbegriff „ymyl“ suchen Menschen in Polen rund 140-mal pro Monat, „e-e-a-t“ rund 590-mal.

YMYL ist eine Skala und keine Liste von Branchen: Die Richtlinien verlangen die Frage, ob ein kleiner Fehler im Inhalt jemandem ernsthaft schaden kann. Die meisten Themen sind kein YMYL. In der Tabelle drei Beispiele aus den Richtlinien (S. 12):

Die Richtlinien verlangen, Seiten zu eindeutigen YMYL-Themen am strengsten zu bewerten, weil ein Fehler dort jemandem ernsthaft schaden kann (S. 11). Eine YMYL-Seite oder eine Seite, die sensible Daten sammelt, ohne jede Information zu Inhaber und Autor, bekommt die niedrigste Bewertung (S. 36). Die niedrigste Bewertung bekommt auch eine YMYL-Seite, die ohne das nötige Wissen geschrieben wurde (S. 36).

Bei YMYL muss nicht jeden Text ein Arzt oder ein Finanzberater schreiben: Die Richtlinien trennen das Teilen von Erfahrung von Ratschlägen, die Experten vorbehalten sind (S. 28). Ein Gespräch im Forum darüber, wie jemand mit der Behandlung zurechtkommt, kann ein hohes E-E-A-T haben, wenn es sicher ist und dem medizinischen Wissen entspricht. Den Vergleich von Behandlungsmethoden und Prognosen sollte ein Experte erstellen.

Ein Shop muss kein YMYL sein, aber jeder Shop verwaltet das Geld des Kunden, deshalb verlangen die Richtlinien, bei ihm Kontakt, Zahlungen, Umtausch und Rückgabe zu prüfen (S. 18). Kontaktdaten und Kundenservice sind laut Richtlinien äußerst wichtig auf Websites, die mit Geld umgehen: in Shops, bei Banken und bei Kartenherausgebern. Eine Website mit Humor braucht sie weniger.

Wie prüfen Sie das E-E-A-T einer Website? Die Fragenliste aus den Richtlinien

Das E-E-A-T prüfen Sie selbst, indem Sie dieselben Fragen durchgehen wie der Evaluator, und die Richtlinien nennen sie in dieser Reihenfolge: Zweck der Seite, Risiko eines Schadens und dann, wie gut die Seite den Zweck erfüllt (S. 19). Der Evaluator zählt keine Punkte, er stellt einen Regler von der niedrigsten bis zur höchsten Bewertung ein. Aus den Richtlinien habe ich eine Liste von Fragen zur eigenen Bewertung einer Seite zusammengestellt, mit Nummer von Abschnitt und Seite, damit sich jede Frage an der Quelle prüfen lässt:

Bewertungen über eine Firma finden Sie mit den Suchen aus den Richtlinien, bei denen Sie die eigene Domain ausschließen. Die Richtlinien nennen ein Beispiel für ibm.com (S. 23), und für eine Firma mit einer deutschen Domain sieht es so aus:

• firmenname -site:ihredomain.de, also Ergebnisse über die Firma ohne ihre eigene Website;
• "ihredomain.de" -site:ihredomain.de, also Erwähnungen der Adresse der Website;
• firmenname bewertungen -site:ihredomain.de, also Bewertungen außerhalb der Website der Firma;
• firmenname site:de.wikipedia.org, also Einträge in der Wikipedia.

Fehlende Bewertungen einer kleinen Firma sind kein Zeichen niedriger Qualität. Die Richtlinien schreiben, dass kleine lokale Firmen oft nur eine geringe Präsenz im Netz haben und sich auf Empfehlungen stützen, deshalb soll der Evaluator dann stärker auf die übrigen Kriterien achten (S. 25). Kundenbewertungen behandeln die Richtlinien als Informationsquelle zur Reputation eines Shops oder einer Firma, verlangen aber, ihren Inhalt zu lesen und sowohl dem Lob als auch den Beschwerden skeptisch zu begegnen (S. 23). Wie Sie Bewertungen im Unternehmensprofil bei Google regelkonform sammeln, beschreibe ich im Text über lokales SEO.

Der Traffic einer Website ist kein Beweis für Reputation. Die Richtlinien nennen als Beispiel einen Dienst mit Daten zum Traffic von Websites: Solche Zahlen sagen nichts darüber, ob man der Firma glauben kann, deshalb soll der Evaluator sie übergehen (S. 22).

Checkliste zum Download

Unten können Sie die E-E-A-T-Checkliste herunterladen: 42 Punkte in sieben Gruppen, die die Marke und die ganze Website bewerten und nicht eine einzelne Seite, und die die Tabelle mit den Fragen aus den Richtlinien erweitern. Die Fassung zum Download vom 26. Oktober 2026 ordnet die Liste, die ich seit Juli 2026 in Audits verwende. Die Gruppen reichen von Identität und Transparenz über Erfahrung, Wissen, Autorität, Vertrauen beim Einkauf und Daten für Maschinen bis zu negativen Signalen. Bei jedem Punkt nennt die Checkliste, wie man ihn prüft, wann er als erfüllt gilt und woher er stammt: von einer Seite der Richtlinien, aus der Dokumentation von Google oder aus meiner Praxis mit Audits. Sie hat einen Standardmodus und einen YMYL-Modus, ein Ergebnis von 0 bis 100 und eine Note von A bis F, und drei Schranken begrenzen die Note unabhängig von der Punktesumme. Ein Punkt, der sich nicht prüfen lässt, zählt als nicht erfüllt.

Die Checkliste können Sie selbst durchgehen und bei jedem Punkt Antwort und Beleg notieren, oder in einen Chat mit einem KI-Modell einfügen, zusammen mit der Adresse der Website: Ein Modell mit Zugang zum Netz kann die Website selbst öffnen, und wenn es das nicht kann, fügen Sie ihm den Inhalt ein. Für Claude und andere KI-Agenten habe ich den Skill eeat-ocena-strony vorbereitet, also ein Paket mit Anweisungen für den Agenten im offenen Format Agent Skills. Die Checkliste und der Skill liegen für Sie auf Englisch vor. In Claude.ai funktioniert der Skill, wenn die Ausführung von Code und das Erstellen von Dateien aktiviert sind, und die ZIP-Datei laden Sie in den Einstellungen der Skills hoch (Customize > Skills). In Claude Code entpacken Sie sie in das Verzeichnis ~/.claude/skills/ oder .claude/skills/ im Projekt. Das Ergebnis der Checkliste ist keine Bewertung von Google: Es zeigt, wo die Website schwache oder keine Belege für ihre Glaubwürdigkeit liefert, und sagt weder Position noch Traffic voraus. Die Checkliste und den Skill stelle ich unter der Lizenz CC BY 4.0 bereit.

Was prüfe ich in Audits, wenn ich E-E-A-T bewerte?

Beim E-E-A-T prüfe ich in Audits drei Dinge: wer für die Website verantwortlich ist und wer die Inhalte schreibt, was andere über die Firma sagen und ob der Inhalt die Erfahrung und das Wissen des Autors zeigt. Zwei Kategorien meines Empfehlungskatalogs betreffen E-E-A-T: Autoren ohne Biografien und Autorenseiten (7 Audits) und fehlende Vertrauenssignale, also Seiten über die Firma, Kontakt, Bewertungen oder Referenzen (7 Audits). Zusammen sind das Empfehlungen aus 14 von 33 Audits der Jahre 2023-2026 und aus keinem der 30 Audits der Jahre 2020-2022. Das Jahr ist das Datum der Datei im Archiv, also nicht immer das Jahr, in dem die Arbeit gemacht wurde, und die Zahlen zeigen, was die Audits meldeten, und nicht, wie sich die Websites selbst verändert haben. Im technischen Audit gebe ich fehlende Biografien als Hinweis für das Inhaltsaudit weiter, mit niedriger bis mittlerer Priorität und höherer bei YMYL-Themen. Wie ich ein ganzes Audit aufbaue, habe ich im Text über das SEO-Audit beschrieben.

Für die Bewertung des E-E-A-T von Marke und Website verwende ich dieselbe Checkliste, die ich zum Download anbiete. Bei jedem Punkt notiere ich, woher er stammt, damit der Kunde sieht, welche Anforderungen von Google sind und welche von mir.

Die Checkliste hat drei Schranken, also Regeln, die die Note unabhängig von der Punktesumme begrenzen, weil eine Website, der man nicht vertrauen kann, laut Richtlinien unabhängig vom Rest ein niedriges E-E-A-T hat. Eine Website, die unter der Hälfte der Punkte bei der Identität erreicht, bekommt bei mir höchstens ein D auf der Skala von A bis F, selbst wenn die Autoren Experten sind. Dieselbe Grenze gilt für einen Shop oder eine YMYL-Seite unter der Hälfte der Punkte beim Vertrauen beim Einkauf, und jedes negative Signal, zum Beispiel Massentexte ohne Aufsicht oder Irreführung über die Firma oder die Preise, begrenzt die Note auf C. Im Juli 2026 bewertete ich einen Shop mit über tausend Bewertungen und einem Durchschnitt nahe 5, ohne Seite über die Firma und mit den Daten der Gesellschaft nur in den AGB und in der Datenschutzerklärung. Der Shop bestand die Schwelle bei der Identität nicht, aber die Schranke änderte dort den Buchstaben nicht, weil die Punktesumme ohnehin eine niedrigere Note als D ergab.

Am meisten brachte mir die Gegenüberstellung der E-E-A-T-Bewertung mit der Messung der AI Overview. Bei einer Website zu Gesundheitsthemen bekam die Gruppe „Wissen“ 0 %, weil ich in den geprüften Inhalten weder Autorennamen noch die Prüfung durch einen Spezialisten noch eine Person mit Qualifikation fand, die dafür verantwortlich wäre. Die Texte im Blog bewertete ich nur stichprobenartig, das Ergebnis betrifft also die geprüften Seiten und nicht jeden Text. Dieselbe Website lag bei medizinischen Suchanfragen in der Spitzengruppe der Ergebnisse, auch in den Ergebnissen mit einer Antwort der AI Overview. Erst beide Analysen zusammen zeigten, dass die Website bei YMYL-Themen sichtbar ist, obwohl sie die Qualifikation der Autoren nicht zeigt.

Bevor ich die Reputation bewerte, prüfe ich, ob sich die Google-Ergebnisse zum Markennamen auf diese Marke beziehen und nicht auf eine Firma oder Person mit demselben Namen. Bei einem der bewerteten Shops bestanden die Ergebnisse zum Markennamen nur aus seinen eigenen Unterseiten, es gab also keine unabhängige Quelle, auf die sich die Bewertung der Reputation stützen ließe.

Wie sieht E-E-A-T in der Praxis aus? Beispiele von Websites

Auf fünf öffentlichen Websites sieht man, dass dieselben Fragen aus den Richtlinien je nach Thema unterschiedliche Antworten ergeben: In der Medizin zählt der Experte, im Shop zählen Händlerdaten und Bewertungen, und bei Gerätetests zählt die Messmethode. Alle Websites habe ich am Abend des 25. Oktober 2026 geöffnet und beschreibe, was auf ihnen zu sehen war. Keine gehört zu meinen Kunden. Den Inhaber von vieren habe ich in einer zweiten, unabhängigen Quelle bestätigt, und bei Optyczne.pl betrifft die zweite Quelle nur eine Person aus der Redaktion, deshalb nenne ich den Namen des Herausgebers nicht. Das ist meine Beschreibung nach den Fragen aus den Richtlinien und keine Bewertung von Google.

Bei Medonet sind die Autorin des Textes und die Ärztin, die ihn geprüft hat, zwei verschiedene Personen, und beide haben eigene Seiten. In einem Artikel darüber, ob man beim Einnehmen von Vitamin D in die Sonne gehen kann, steht bei der Autorenzeile ein Zusatz über die fachliche Konsultation der Ärztin und die Kennzeichnung „Sprawdzona treść“ (geprüfter Inhalt). Die Autorin hat laut Biografie Logopädie und Pädagogik studiert, und die Seite der Ärztin nennt Fachgebiet, Arbeitsort und die Nummer der Berufsausübungsberechtigung, die der Leser selbst im Ärzteregister prüfen kann. Die redaktionellen Richtlinien erklären, dass „Sprawdzona treść“ bedeutet, dass ein Arzt den Text geprüft oder geschrieben hat. Den Inhaber, Ringier Axel Springer Polska, nennen die strukturierten Daten der Website und die Wikipedia. Beim Text gibt es kein Datum der Konsultation, und das Literaturverzeichnis hat zwei Adressen, darunter die Seite der Marke eines Präparats mit Vitamin D (Medonet).

Healthline, ein amerikanisches Medizinportal, nennt beim Text, wer ihn medizinisch geprüft hat, und zeigt das Datum der Prüfung erst im Änderungsverlauf, an diesem Beispiel sieht man also, dass das Aktualisierungsdatum nicht das Datum der Prüfung ist. Beim Artikel über Bluthochdruck steht „Medically reviewed by“ (medizinisch geprüft von) mit Namen und Titeln der Gutachterin, dem Namen der Autorin und dem Aktualisierungsdatum vom 12. Mai 2025. Unter dem Text hat der Kasten „How we reviewed this article“ (wie wir diesen Text geprüft haben) Quellen und Änderungsverlauf. Der Verlauf nennt eine medizinische Prüfung vom 20. August 2024, und bei der Aktualisierung vom 12. Mai 2025 weist er keine neue Prüfung aus (Healthline). Gut, dass das Portal das zeigt, aber ein Leser, der nur auf die Autorenzeile schaut, sieht es nicht.

Im Shop x-kom schaffen Bewertungen mit Kaufkennzeichnung und Händlerdaten Vertrauen, wobei die vollständigen Firmendaten erst in den AGB stehen. Die Prozessorkarte Intel Core i5-14400F hatte 296 Bewertungen mit einem Durchschnitt von 4,9, und 292 davon trugen die Kennzeichnung „Potwierdzony zakup“ (bestätigter Kauf). Die Bewertungen sind standardmäßig nach Hilfreichkeit sortiert, und es sind auch kritische darunter. In der Fußzeile stehen Rückgabe, Reklamationen, eine Telefonnummer mit Arbeitszeiten und eine E-Mail-Adresse, und bei der Anmeldung zum Newsletter unten auf der Seite auch der Name der Gesellschaft mit dem Sitz. Adresse der Gesellschaft, KRS, NIP und Kapital stehen in den AGB, die das Datum des Inkrafttretens und frühere Fassungen nennen, und die Daten stimmen mit dem Eintrag im KRS überein (x-kom).

Bankier.pl zeigt bei einem Text über eine Aktion für ein Bankkonto den Autor mit Biografie und kennzeichnet Affiliate-Links, also den Interessenkonflikt, von dem die Richtlinien sprechen. Unter dem Text vom 14. Oktober 2026 steht die Biografie des Autors mit Erfahrung im Bankwesen und einem Journalistenpreis der polnischen Nationalbank NBP von 2025, und seine Autorenseite verlinkt auf Profile in sozialen Medien. Der Zusatz „Publikacja zawiera linki afiliacyjne“ (die Veröffentlichung enthält Affiliate-Links) sagt dem Leser, dass das Portal verdient, wenn der Leser über den Link im Text ein Konto eröffnet (Bankier.pl). Den Herausgeber, Bonnier Business (Polska), nennen die AGB des Portals, und das KRS bestätigt ihn. Im Text habe ich keinen Link zu den Bedingungen der Aktion gefunden, über die er berichtet, und in der Fußzeile und auf den Seiten zur Redaktion keine redaktionellen Grundsätze.

Optyczne.pl zeigt die eigene Erfahrung so, wie die Richtlinien sie beschreiben: Der Test hat eine Methode, Messergebnisse und die Angabe, woher die Redaktion das Gerät hatte. Der Test des Objektivs Sirui Aurora 85 mm f/1.4 vom 2. Oktober 2026 hat 14 Teile, darunter acht Kapitel mit Messungen, von der realen Blendenöffnung bis zum Autofokus. Im Kapitel zur Auflösung beschreibt die Redaktion, mit welchen Kameras und Dateien sie misst und welches Ergebnis sie für ordentlich hält. Am Anfang des Tests steht die Angabe, dass das Objektiv ein Geschäft zur Verfügung gestellt hat, der offizielle Händler der Marke (Optyczne.pl). In den FAQ aus dem Jahr 2009 schreibt die Redaktion, dass eine Firma, die Geräte zum Test gibt, den Text vor der Veröffentlichung nicht sieht, aber auch, dass Werbekunden beeinflussen, wie viele Tests ihrer Produkte entstehen. Die Seite der Redaktion nennt nur Vornamen, Nachnamen, Funktionen und E-Mail-Adressen, ohne Beschreibung der Autoren.

Diesen Beispielen ist eines gemeinsam: Die stärksten Belege kann der Leser außerhalb der Website prüfen. Die Nummer der Berufsausübungsberechtigung prüft er im Ärzteregister, die Daten der Gesellschaft im KRS und die Geschichte des Herausgebers in der Wikipedia. Auf allen fünf Websites standen Autorenzeilen, Bewertungen und Firmendaten im HTML, das der Server geschickt hat, ohne Ausführung von JavaScript, deshalb sieht sie auch ein Roboter, der die Seite nicht rendert.

Wie zeigt man den Autor auf einer Website? Das Beispiel rogala.pro

Der Leser soll wissen, wer der Autor ist, woher er seine Erfahrung hat und wer das außerhalb der Website bestätigen kann, und so versuche ich, mich auf rogala.pro zu zeigen. Die Startseite ist zugleich die Seite über mich. Sie hat die berufliche Erfahrung mit Daten, die Firmen, in denen ich arbeite, Vorträge mit Links zu Aufzeichnungen und Interviews sowie die Liste der Wettbewerbe, bei denen ich Einreichungen bewerte: seit 2021 32 Ausgaben in 14 Programmen, darunter die Global, European, UK und MENA Search Awards. Bei der Liste der Jurys schreibe ich, dass jede Teilnahme durch die Jury-Seiten der Veranstalter bestätigt wird.

Jeder Blogeintrag hat eine Autorenzeile, einen Kasten über den Autor und eine Liste der Quellen mit dem Datum der Prüfung. In den strukturierten Daten verweist der Autor des Eintrags über eine Kennung auf eine einzige Beschreibung der Person (Person) auf der Startseite. Diese Beschreibung verbindet meine Profile, die Firmen, in denen ich arbeite, die Hochschule und die Kennung des Knowledge Panels von Google, und die Themen, mit denen ich mich befasse, sowie der Beruf verweisen auf Einträge in Wikidata, der offenen Wissensdatenbank, die mit der Wikipedia verbunden ist. Wie diese Daten einen Tag lang auf das Knowledge Panel eines Schauspielers mit demselben Vor- und Nachnamen verwiesen, habe ich im Text über Optimierung für KI beschrieben. Einen eigenen Eintrag in Wikidata habe ich nicht. Wenn ich ihn anlegen würde, würde ich offenlegen, dass ich über mich selbst schreibe, und die Angaben zur Erfahrung würde ich auf Veröffentlichungen stützen, die andere redigieren, wie Interviews, die Seiten der Wettbewerbsjurys und ein Kapitel in einem Buch, das bei Helion erschienen ist.

Ob diese Änderungen in den Google-Ergebnissen und in den KI-Antworten etwas bringen, ist vorerst eine Hypothese. Am 4. Oktober 2026 war rogala.pro nicht unter den ersten 30 Google-Ergebnissen zu meinem Vor- und Nachnamen, und das erste Ergebnis war das Profil einer anderen Person. Dieselbe Messung wiederhole ich im November 2026. Sie wird zeigen, ob die Website höher steht, aber sie trennt nicht den Einfluss der Autorenbeschreibung von der Indexierung und anderen Änderungen auf der Website, die Messung allein sagt mir also nicht, was die Ursache war.

Spielt E-E-A-T in AI Overviews und bei KI-Assistenten eine Rolle?

Google schreibt, dass AI Overview und der KI-Modus auf seinen zentralen Ranking-Systemen und Qualitätssystemen beruhen, deshalb gelten dort dieselben Grundsätze. Laut der deutschen Fassung des Leitfadens von Google zu den Funktionen der generativen KI entsteht die Antwort auf der Grundlage von Seiten, die die zentralen Ranking-Systeme aus dem Index abgerufen haben, und Google empfiehlt Inhalte, die „einzigartige Experten- oder Erfahrungsberichte“ bieten, „die über das übliche Wissen und die Norm hinausgehen“ (Google Search Central, Aktualisierung vom 15. Juli 2026). In diesem Leitfaden habe ich keine Beschreibung einer gesonderten E-E-A-T-Bewertung für die AI Overview gefunden, und das Wort E-E-A-T kommt darin nicht vor.

Zu ChatGPT, Perplexity und anderen Assistenten außerhalb von Google kenne ich keine Quelle, die sagen würde, dass sie E-E-A-T bewerten. Diese Assistenten suchen in eigenen oder fremden Suchmaschinen und haben eigene Roboter. Das habe ich im Text über Optimierung für KI beschrieben. Einen gemeinsamen Nenner sehe ich einen: Ein Modell, das aus dem Gedächtnis antwortet, kann nur wiederholen, was über die Marke in den Texten stand, mit denen es gelernt hat. Es zählt also dieselbe Reputation außerhalb der Website, die auch die Evaluatoren prüfen.

Die Evaluatoren von Google bewerten auch die Antworten der AI Overview selbst. Search Engine Land und Marie Haynes haben darauf hingewiesen, dass die Richtlinien vom September 2025 Beispiele mit der AI Overview haben. Im Text der Richtlinien habe ich den Namen AI Overview nicht gefunden, deshalb stütze ich mich hier auf ihre Beschreibung:

Untersuchungen zu Zitaten in der AI Overview bestätigen nicht, dass hilft, was eine Website über sich selbst schreibt. Seer Interactive nahm eine Stichprobe von 8.500 englischsprachigen Suchbegriffen aus den USA, fand 7.225 Seiten, die in der AI Overview das erste Zitat gewannen, und analysierte 6.354 davon (Messung vom 7.-13. Mai 2026):

Seer maß E-E-A-T an der Präsenz von Autorenbiografien, also an dem, was die Website über sich schreibt, und nicht an der Reputation. Laut Seer gewann Reddit, das keine Biografien hat, mit 20,4 % die meisten ersten Zitate. Das ist ein Vergleich von Gruppen von Websites mit unterschiedlichen Merkmalen und isoliert daher nicht die Wirkung der Biografien allein. Es passt aber zur Studie von Ahrefs, in der das Vorkommen einer Marke in der AI Overview am stärksten mit der Zahl der Erwähnungen der Marke im Netz zusammenhing, was ich im Text über Linkbuilding im KI-Zeitalter beschrieben habe. Lily Ray sagt dazu:

Wie ich die Reputation einer Marke in KI-Assistenten messe, habe ich im Text über die KI-Sichtbarkeit einer Marke beschrieben, und wie ich Erwähnungen in fremden Medien über Digital PR plane, also über Veröffentlichungen, über die die Redaktion selbst entscheidet, im Text über Linkbuilding im KI-Zeitalter.

Was sagen die Google-Richtlinien zu Texten, die mit KI geschrieben wurden?

Die Richtlinien bewerten nicht, ob ein Text mit Hilfe von KI entstand, sondern wie viel Arbeit, Originalität und Wert für den Leser in ihm steckt, und die bloße Nutzung von generativen KI-Tools entscheidet nach ihnen weder über das Maß des Aufwands noch über die Bewertung der Seite (S. 43). Die Richtlinien nennen generative KI ein hilfreiches Werkzeug, das man wie jedes Werkzeug auch schlecht nutzen kann (S. 10). Ein Beispiel aus den Richtlinien: Mit generativen KI-Tools lässt sich mit großem Arbeitsaufwand eine originelle, hochwertige Grafik erstellen, und es lässt sich auch ein Inhalt von niedrigster Qualität erstellen (S. 43).

Die Qualität des Hauptinhalts prüft der Evaluator nach vier Kriterien aus Abschnitt 3.2 (S. 21), und keines davon betrifft das Werkzeug, mit dem der Text entstand:

• Aufwand. Wie aktiv ein Mensch an dem Inhalt gearbeitet hat. Aufwand ist auch der Aufbau einer Funktion oder eines Systems der Website, zum Beispiel eines maschinellen Übersetzungsdienstes, aber Tausende automatisch erstellte Seiten, bei denen vorhandene, öffentlich zugängliche Texte ohne Aufsicht und ohne manuelle Auswahl durch ein Übersetzungsprogramm laufen, haben nach den Richtlinien keinen Aufwand.
• Originalität. Ob der Inhalt etwas bietet, was es auf anderen Websites nicht gibt, und wenn es ähnliche Inhalte schon gibt, ob diese Website deren ursprüngliche Quelle ist.
• Talent oder Können. Ob der Inhalt so kompetent gemacht ist, dass er dem Leser gibt, wofür er gekommen ist.
• Richtigkeit. Bei Informationsseiten die Übereinstimmung mit den Fakten und bei YMYL-Themen auch die Übereinstimmung mit dem gesicherten Wissen der Experten.

Dieselben vier Kriterien beschreibt die Dokumentation von Google zu hilfreichen Inhalten, mit einem Beispiel, das KI direkt betrifft: Die Verwendung von generativer KI, um große Textmengen ohne manuelle Überprüfung oder Auswahl zu erstellen, erfordere „wenig bis gar keinen Aufwand“ (Google Search Central, Aktualisierung vom 8. Oktober 2026).

Wann bekommt ein KI-Text die niedrigste Bewertung?

Unter den Seiten mit der niedrigsten Bewertung (Lowest) beschreiben die Richtlinien drei Situationen, die Texte aus der KI betreffen, und in jeder ist das Problem der fehlende Beitrag oder die Täuschung und nicht das Werkzeug.

• Inhalt ohne Beitrag (Abschnitt 4.6.6, S. 42-43). Der gesamte oder fast der gesamte Hauptinhalt ist kopiert, paraphrasiert, aus einer anderen Quelle eingebettet oder automatisch beziehungsweise durch KI generiert, bei geringem oder gar keinem Aufwand, keiner Originalität und keinem Mehrwert. Die Angabe der Quelle ändert daran nichts (S. 42).
• Massenproduktion von Seiten (Abschnitt 4.6.5, S. 42). Viele Seiten, die hauptsächlich zum Vorteil des Inhabers und nicht des Lesers erstellt wurden, zum Beispiel mit KI-Tools, um mit geringem Aufwand Seiten zu erzeugen, die nichts über andere Seiten zum selben Thema hinaus bieten. Der Evaluator gibt die niedrigste Bewertung unabhängig davon, wie die Seiten entstanden sind, auch dann, wenn er nicht weiß, ob KI verwendet wurde, aber nach der Ansicht einiger Seiten der Website einen solchen Missbrauch stark vermutet.
• Erfundene Autoren (Abschnitt 4.5.3, S. 37). Ein KI-Inhalt, der mit erfundenen Profilen von „Autoren“ gezeichnet ist, zum Beispiel mit Fotos aus der KI oder einer unwahren Beschreibung, damit es aussieht, als hätten Menschen ihn geschrieben. In derselben Gruppe nennen die Richtlinien falsche Qualifikationen, zum Beispiel einen Autor, der sich als Arzt ausgibt.

Unter den Beispielen für die niedrigste Bewertung zeigen die Richtlinien einen Text aus der KI und einen Text, der wie ein solcher aussieht. Ein medizinischer Artikel, also YMYL, entstand laut den Richtlinien mit generativer KI: Er beginnt mit dem Satz „Als Sprachmodell habe ich keine Echtzeitdaten, und mein Wissen endet im September 2021“ und bricht mitten im Satz ab (S. 55). Eine Website, die auf der Seite „Über uns“ Informationen für Senioren ankündigt, hat Hunderte Artikel aus einer Vorlage zu beliebigen Themen, zum Beispiel dazu, welche Kälte Hühner vertragen, mit wiederholten Fragen und Antworten. Die Richtlinien vermerken, dass nicht bekannt ist, wie diese Texte entstanden, dass sie aber nicht wie von einem Menschen geschrieben oder redigiert aussehen (S. 58). Bei solchen Websites beschreiben die Richtlinien dasselbe Muster: Fragen, die zum Beispiel aus den „Ähnlichen Fragen“ bei Google gesammelt wurden, und Antworten aus paraphrasiertem Inhalt, oft mit generativen KI-Tools erstellt (S. 55, ähnliches Muster auf S. 58).

Wie man eine Paraphrase erkennt, beschreiben die Richtlinien in Abschnitt 4.6.7 (S. 43-44): Der Evaluator fügt einen Satz der Seite in Anführungszeichen in die Suchmaschine ein, kann es auch ohne versuchen, und vergleicht die Seiten, die er findet. Paraphrasierter Inhalt hat meist nur allgemein bekannte Informationen, deckt sich zu großen Teilen mit der Wikipedia und ähnlichen Quellen, fasst eine Diskussion oder einen Artikel ohne Mehrwert zusammen oder trägt Spuren von KI-Tools, etwa die Worte „As an AI language model“ („Als KI-Sprachmodell“) (S. 44).

Wann bekommt ein KI-Text die Bewertung „Niedrig“?

Die Bewertung „Niedrig“ (Low), eine Stufe über der niedrigsten, verlangen die Richtlinien für eine Seite, auf der ein großer Teil des Inhalts kopiert oder paraphrasiert ist und der Autor wenig Arbeit hinzugefügt hat: Redaktion, Auswahl, eine neue Anordnung oder eigene Inhalte (Abschnitt 5.2.1, S. 61). Von der niedrigsten Bewertung unterscheidet sie, wie viel der Autor beigetragen hat: Bei der niedrigsten ist der gesamte oder fast der gesamte Inhalt ohne Aufwand, Originalität und Mehrwert, bei der niedrigen fügt der Autor durch Redaktion, Auswahl, neue Anordnung oder eigenen Inhalt wenig Wert hinzu. Die Richtlinien ergänzen, dass die niedrige Bewertung für Inhalte gilt, die mit jeder Technik erstellt wurden, und nennen als Beispiel Listen der „besten“ Produkte, die auf fremden Bewertungen und Listen beruhen, mit wenig eigenem Inhalt (S. 61).

Auf niedrige Qualität deuten auch kleine Fehler hin: Auf Informationsseiten nennen die Richtlinien sie einen Beleg für niedrige Qualität, und Fehler, die schädlich oder so zahlreich sind, dass die Seite ihre Glaubwürdigkeit verliert, begründen die niedrigste Bewertung (Abschnitt 5.2, S. 60). Bei Texten aus der KI ist das wichtig, weil sich ein Modell irren kann, worüber weiter unten Google selbst schreibt. Die Richtlinien vermerken auch, dass niedrige Qualität kein Schaden ist: Ein solcher Inhalt erfüllt nicht die Bedingungen der niedrigsten Bewertung und schadet nicht, gibt dem Leser aber nicht, wofür er gekommen ist (S. 61).

Die niedrige Bewertung bekommt auch viel Füllmaterial (Filler), also Text, der mit geringem Aufwand erstellt wurde und sichtbaren Platz auf der Seite einnimmt, ohne ihrem Zweck zu dienen, besonders wenn er vor dem steht, was der Leser sucht, und so die Nutzung der Seite erschwert (Abschnitt 5.2.2, S. 62). Die Richtlinien verbinden Füllmaterial nicht mit KI und nennen als Beispiel eine Anleitung für einfaches Basteln mit viel nutzlosem Füllmaterial am Anfang der Seite (S. 60).

Was setzt Google bei KI-Inhalten durch?

Die Richtlinien zeigen, wie Google die Ergebnisse haben will, und was Google durchsetzt, beschreiben seine Spamrichtlinien. Nach diesen Regeln besteht der Missbrauch mit massenhaft generierten Inhalten (Scaled Content Abuse) darin, dass „viele Seiten in erster Linie erstellt“ werden, „um das Suchranking zu manipulieren, aber nicht, um Nutzern zu helfen“, und das erste Beispiel ist die „Verwendung von Tools mit generativer KI oder ähnlichen Tools, um viele Seiten zu generieren, ohne Nutzern einen Mehrwert zu bieten“. Google erkennt Verstöße mit automatischen Systemen und bei Bedarf durch Menschen, was in einer manuellen Maßnahme enden kann, und eine Seite, die gegen die Regeln verstößt, kann schlechter platziert werden oder gar nicht in den Ergebnissen erscheinen (Google Search Central, Aktualisierung vom 2. September 2026). Abschnitt 4.6.5 der Richtlinien verweist auf diese Regel und hat dieselben fünf Beispiele, fast mit demselben Wortlaut (S. 42), und das Änderungsprotokoll hält fest, dass im Januar 2025 die Beschreibungen der niedrigsten und der niedrigen Bewertung an die Spamrichtlinien angepasst wurden (S. 182).

Dieselbe Grenze beschrieb Google in einem Beitrag vom 8. Februar 2023: Seine Ranking-Systeme sollen originelle Inhalte von hoher Qualität belohnen, und „die angemessene Nutzung von KI oder Automatisierung verstößt nicht gegen unsere Richtlinien“. Gegen die Regeln verstößt laut diesem Beitrag das Erzeugen von Inhalten, deren Hauptzweck die Manipulation des Rankings ist (Google Search Central, 8.02.2023). Im selben Beitrag rät Google davon ab, KI als Autor eines Inhalts anzugeben.

Was rät Google bei der Veröffentlichung von KI-Inhalten?

Google rät, vor der Veröffentlichung die Richtigkeit von KI-Inhalten manuell zu prüfen und die Angabe zum Autor und dazu, wie der Inhalt entstanden ist, dort zu machen, wo der Leser sie sucht. Im Leitfaden zu Inhalten aus generativer KI schreibt Google, dass generative KI bei der Recherche zu einem Thema und beim Strukturieren originaler Inhalte nützlich sein kann, dass generative Modelle aber „keine Fakten abrufen, sondern anhand ihrer Trainingsdaten eine wahrscheinliche Wortfolge vorhersagen“ und sich deshalb irren können, und es sei wichtig, „alle KI-generierten Inhalte vor der Veröffentlichung manuell auf Richtigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu prüfen“ (Google Search Central, Aktualisierung vom 5. Oktober 2026). Der Leitfaden verweist selbst auf die Abschnitte 4.6.5 und 4.6.6 der Richtlinien.

Metadaten bedeuten in diesem Leitfaden zwei verschiedene Dinge. Die Metadaten einer Seite mit KI-Inhalt, also Titel, Meta-Beschreibung, strukturierte Daten und alternative Texte von Bildern, muss man wie den Inhalt prüfen, denn sie können in den Ergebnissen erscheinen. Die Metadaten einer Datei sagen, dass das Bild in der KI entstand: Bei automatisch generierten Inhalten rät der Leitfaden, ihre Ergänzung zu erwägen, und im Merchant Center sind sie Pflicht. Ein von der KI erzeugtes Bild muss dort in den Metadaten die Kennzeichnung tragen, dass es in der KI entstand, also IPTC DigitalSourceType, für ein Bild aus einem KI-Modell mit dem Wert TrainedAlgorithmicMedia, und Titel und Beschreibungen von Produkten aus der KI gibt man in gesonderten Attributen structured_title und structured_description an, gekennzeichnet als KI-Inhalt (digital_source_type mit dem Wert trained_algorithmic_media) (Google Merchant Center Hilfe, geprüft am 26. Oktober 2026).

Wie man dem Leser zeigt, woher ein Inhalt stammt, beschreibt Google in der Dokumentation zu hilfreichen Inhalten als drei Fragen: Wer, Wie und Warum (Google Search Central). „Wer“ ist die Autorenzeile dort, wo der Leser sie erwartet, mit einem Link zu Informationen über den Autor. „Wie“ sind bei Inhalten, die zu einem großen Teil automatisch entstehen, drei Fragen: ob die Nutzung von KI für den Leser sichtbar ist, wie sie genutzt wurde und warum man sie für nützlich hielt. Google rät, solche Angaben dort zu machen, wo der Leser fragen könnte: „Wie wurde das erstellt?“. „Warum“ ist laut Google die vielleicht wichtigste Frage: Der Inhalt soll in erster Linie für Menschen entstehen, und wer KI hauptsächlich nutzt, um das Ranking zu manipulieren, verstößt gegen die Spamrichtlinien.

Was gilt für Evaluatoren als Aufwand und was für die Spamrichtlinien als Missbrauch?

Die Grenze verläuft nicht zwischen einem Text aus der KI und einem Text ohne KI: Der Evaluator achtet auf Aufwand, Originalität, Wert für den Leser und Glaubwürdigkeit, und die niedrigste Bewertung kann sowohl eine einzelne Seite als auch Hunderte bekommen. Ich stelle gegenüber, was die Richtlinien als Aufwand und Wert beschreiben und was die Richtlinien selbst und die Spamrichtlinien niedrige Qualität oder Missbrauch nennen:

Diese Gegenüberstellung ist keine Liste von Bedingungen, nach deren Erfüllung ein Text eine hohe Bewertung oder eine bessere Position bekommt. Die Bewertung eines Evaluators verschiebt keine bestimmte Seite in den Ergebnissen, worüber ich im Abschnitt über die Qualitätsevaluatoren schreibe, und in den Dokumenten von Google, die ich hier zitiere, gibt es keine Beschreibung, wie seine Systeme den Aufwand messen. Ich verwende sie als Liste von Fragen an den eigenen Text vor der Veröffentlichung, und wie ich die Fragen von Google zu den eigenen Inhalten beantworte, schreibe ich im nächsten Abschnitt.

Wie entstehen die Texte auf dieser Website?

Die Texte auf rogala.pro bereite ich mit KI-Agenten in Claude Code vor, und für Thesen, Daten und jede Sprachfassung bin ich verantwortlich: Den polnischen Text lese und akzeptiere ich vor der Veröffentlichung, und die Übersetzungen durchlaufen die unten beschriebene Kontrolle. Die drei Fragen, die Google zu den eigenen Inhalten empfiehlt (Wer, Wie und Warum), beantworte ich unten, und gesondert beschreibe ich, wie die Übersetzungen entstehen:

• Wer. Autor und verantwortliche Person für jeden Text bin ich, Łukasz Rogala, und die Autorenzeile und der Kasten über den Autor bei jedem Eintrag führen zur Seite über mich. KI gebe ich nicht als Autor an.
• Wie. Die Durchsicht der Quellen und der Google-Ergebnisse, Skripte, die Daten berechnen, und den Entwurf des Textes bereiten KI-Agenten in Claude Code vor, nach Anweisungen mit meinen Regeln und der Liste der Quellen. Die eigenen Daten stammen aus dem Archiv der Audits und aus meinen Messungen. Zahlen und Zitate halten die Agenten in einem Arbeitsregister mit Quellenadresse und Datum der Prüfung fest, und die Quellen mit Datum der Prüfung stehen im Quellenblock am Ende jedes Eintrags. Den Entwurf prüfen andere Modelle in zwei Runden, darunter ein Modell eines anderen Herstellers, Codex (OpenAI) oder Gemini (Google): Die erste Runde sucht Fehler bei den Fakten und Lücken, die zweite prüft nur die Korrekturen. Danach lese ich den Text und entscheide, was in ihm bleibt. KI nutze ich, weil bei einem Text viele Quellen zu prüfen sind, Daten aus dem Archiv der Audits berechnet werden müssen und 26 Übersetzungen vorzubereiten sind, und ein Modell ordnet Daten gut, beschreibt sie und schreibt Code.
• Übersetzungen. Die polnische Fassung ist die Ausgangsfassung. Die Übersetzungen in 26 Sprachen bereiten Agenten vor, und geprüft werden sie von zwei Dingen: einem Skript, das Zahlen, Links und den Aufbau des Textes mit der polnischen Fassung vergleicht, und einem zweiten Modell. Diese Fassungen liest vor der Veröffentlichung niemand, für den die jeweilige Sprache Muttersprache ist. Von dem Beispiel aus den Richtlinien, also Tausenden vorhandenen Texten, die ohne Aufsicht durch einen maschinellen Übersetzer laufen, unterscheidet sich mein Prozess in zwei Dingen: Übersetzt wird mein eigener Text, für den ich verantwortlich bin, und jede Fassung vergleichen ein Skript und ein zweites Modell mit der polnischen. Das ist eine automatische Kontrolle und nicht die manuelle Prüfung, die Google vor der Veröffentlichung von KI-Inhalten empfiehlt, deshalb zählt bei einer Abweichung zwischen den Fassungen die polnische. Wenn etwas in Ihrer Sprachfassung nicht mit der polnischen übereinstimmt oder unnatürlich klingt, schreiben Sie mir.
• Warum. Ich schreibe für Firmeninhaber und Marketer, die ihre eigene Website prüfen oder wählen wollen, wem sie SEO anvertrauen, und nicht, um eine Position für einen Suchbegriff zu besetzen. Deshalb gibt es bei den Texten Fragenlisten, Daten aus Audits und Dateien zum Arbeiten und nicht nur Definitionen.

Die Agenten entscheiden nicht, worüber ich schreibe und welche Thesen im Text bleiben, sie nehmen Zahlen aus den Quelldateien und nicht aus dem Gedächtnis des Modells, und sie veröffentlichen nichts ohne meine Freigabe. Einen Fehler, den Sie melden oder den ich selbst finde, korrigiere ich in der polnischen Fassung und in allen Übersetzungen. Die Tools, die ich nutze, und die Tests, nach denen ich die Arbeit so aufgeteilt habe, habe ich im Text über KI-Tools für SEO beschrieben.

Was sollten Sie beim Aufbau von E-E-A-T vermeiden?

Am meisten schaden Tricks, die Beweise für Vertrauen vortäuschen, denn jede Täuschung senkt die Bewertung der ganzen Website. Google schreibt, dass jede Form der Täuschung eine Seite sowohl für Nutzer als auch für die automatisierten Qualitätssysteme unglaubwürdig macht (Google Search Central).

• Falsche Autoren und Experten. Besser ist es, einen Text mit einer echten Person ohne Titel zu zeichnen als mit einem erfundenen Arzt, denn erfundene Autorenprofile nennt Google Täuschung, und die Richtlinien bewerten sie am niedrigsten, was ich bei den Texten aus der KI beschreibe.
• Ein „E-E-A-T-Wert“ aus einem Tool, gelesen als Bewertung von Google. Google veröffentlicht einen solchen Wert nicht, deshalb berechnet das Tool ihn nach einer eigenen Methode. Eine solche Zahl behandle ich als Liste von Dingen zum Prüfen und schaue, welche Belege hinter den Punkten stehen.
• Sterne mit der Bewertung der eigenen Firma in den strukturierten Daten. Google zeigt Bewertungen von Firmen und Organisationen nur auf Seiten, die Bewertungen über andere Firmen sammeln, und bei der Bewertung einer Firma auf ihrer eigenen Website verweist es auf die Regeln zu Bewertungen, die man über sich selbst abgibt (Google Search Central).
• Links zu „Autoritäten“, die gesetzt werden, um das Vertrauen von Google zu erhöhen. Ich kenne keine Bestätigung, dass ausgehende Links ein Vertrauenssignal sind. Quellen bei Zahlen und rechtlichen Aussagen nenne ich für den Leser, der sie prüfen will.
• Das Datum ändern, ohne den Inhalt zu ändern. Google nennt das unter den Merkmalen von Inhalten, die für Suchmaschinen geschrieben werden, und ergänzt, dass es nicht hilft, Inhalte nur hinzuzufügen oder zu entfernen, damit die Seite frisch aussieht (Google Search Central).
• Hunderte KI-Texte ohne Redaktion. Viele Seiten, die in erster Linie erstellt wurden, um das Ranking zu manipulieren, ohne Wert für den Leser, nennen die Spamrichtlinien von Google Missbrauch. Die Grenze zwischen ihnen und einem KI-Text mit Beitrag des Autors zeigt die Tabelle im Abschnitt über KI-Texte.
• Ein „Experte für alles“. Ein Autor, der Texte über Kredite, Medikamente und Renovierungen zeichnet, überzeugt niemanden, dass er in jedem dieser Themen Wissen hat. Die Kompetenzen des Autors sollen zum Thema passen.

Häufige Fragen zu E-E-A-T

Wie verbessern Sie E-E-A-T und womit fangen Sie an?

Die Verbesserung von E-E-A-T besteht darin, Belege hinzuzufügen, die der Leser und der Evaluator prüfen können, und sie beginnt mit drei Prüfungen, die nichts kosten. Entscheiden Sie zuerst, welche Themen auf Ihrer Website YMYL sind, denn dort sind die Anforderungen am höchsten. Öffnen Sie dann die fünf wichtigsten Seiten und prüfen Sie, ob Sie von jeder in zwei Klicks zu den Firmendaten, zum Kontakt und zum Autor mit Beschreibung kommen. Suchen Sie zum Schluss den Firmennamen mit -site: und lesen Sie, was andere über die Firma schreiben. Die Lücken, die Sie finden, schließen Sie nach den Buchstaben von E-E-A-T, beginnend mit dem Vertrauen:

• Vertrauenswürdigkeit. Firmendaten, Kontakt und AGB, erreichbar von jeder Unterseite, und im Shop auch Zahlungen, Umtausch und Rückgabe sowie Bewertungen mit Text und nicht nur Sternen (S. 16, 18 und 23).
• Erfahrung. Bei Bewertungen und Ratschlägen eigene Fotos, Messungen und eine Beschreibung der Nutzung, also das, was sich nicht aus einem fremden Text abschreiben lässt (S. 26).
• Sachkompetenz. Die Autorenzeile einer echten Person mit Qualifikationen, die zum Thema passen, und bei YMYL-Themen ein Inhalt, den ein Experte erstellt oder geprüft hat (S. 28 und 36). Geben Sie das Datum der Prüfung getrennt vom Aktualisierungsdatum an, so wie Healthline es im Änderungsverlauf macht.
• Autorität. Erwähnungen und Veröffentlichungen in fremden Medien, die Sie mit derselben Suche mit -site: finden (S. 23). Auf der eigenen Website hängt alles von Ihnen ab, Erwähnungen in fremden Medien hängen von deren Redaktion ab, und wie ich sie gewinne, beschreibe ich im Text über Linkbuilding.

Die Reihenfolge dieser Arbeiten lege ich in der SEO-Strategie fest. Wenn Ihre Website Gesundheit, Geld oder Recht betrifft und Sie nicht wissen, womit Sie anfangen sollen, ist das ein gutes Thema für eine Beratung.