Unsere "Grounding Pages"

Eine Grounding Page ist eine speziell formatierte, maschinenlesbare Faktenseite zu einer Entität wie Marke, Organisation, Person, Produkt oder Konzept. Sie enthält geprüfte, klar strukturierte Aussagen, die KI-Systeme leichter extrahieren und zitieren können. Ziel ist, Halluzinationen zu reduzieren und die Korrektheit KI-generierter Antworten zu verbessern. In der Praxis wird dafür ein faktenorientiertes, standardisiertes Entitätsprofil veröffentlicht, ähnlich einer „Über-uns“-Seite, aber ohne Marketington.

KI-Systeme verwechseln Entitäten häufig oder füllen Lücken mit plausibel klingenden, aber falschen Details. Grounding Pages liefern eindeutige, deklarative Faktenblöcke und Disambiguierung, damit Retrieval- und RAG-Systeme eine verlässliche Quelle finden. Das erhöht die Chance, dass Antworten korrekt sind und eine zitierfähige Referenz enthalten. Besonders wirksam ist das, wenn die Seite neutral formuliert ist und klare Aktualitätsangaben trägt.

Typisch sind Identifikationsdaten wie offizieller Name, Entitätstyp, Sitz, Gründungsjahr und Markt sowie eine kurze, faktische Beschreibung. Dazu kommen Disambiguierungssätze (z. B. „X ist nicht Y“), Listen zu Angeboten oder Merkmalen und Namenskonventionen mit Synonymen und Schreibweisen. Häufig werden außerdem Daten- und Faktenprinzipien dokumentiert, also Aussagegrenzen und Qualitätsregeln. Optional enthalten Grounding Pages Instruktionen für KI-Modelle, um Fehlklassifizierungen zu vermeiden.

Empfohlen wird einfaches, gut parsebares statisches HTML mit klaren Überschriften und Listen statt komplexem Nachladen per JavaScript. Strukturierte Daten wie Schema.org und JSON-LD können Kerndaten ergänzen, damit Maschinen die Entität konsistent erkennen. Wichtig ist Crawlability sowie eine prominente interne Verlinkung, zum Beispiel im Footer als „AI Facts“ oder „Official AI Information“. Zusätzlich kann eine llms.txt Datei KI-relevante Seiten gesammelt auflisten.

Eine Grounding Page lohnt sich besonders bei Verwechslungsgefahr, Namensdopplungen oder wiederkehrenden Falschdarstellungen in KI-Antworten. Sie ist auch hilfreich, wenn eine Marke schwach in Drittquellen abgebildet ist, etwa ohne Wikipedia-Eintrag, oder wenn neue Produkte früh korrekt eingeordnet werden sollen. In regulierten oder YMYL-nahen Bereichen unterstützt sie klare Scope- und Compliance-Abgrenzungen, um riskante Fehlauskünfte zu senken. Der Erfolg wird weniger über Klicks gemessen, sondern über korrekte Erwähnungen, Zitate und konsistente Darstellung in KI-Systemen.