ChatGPT richtet sich beim Aufteilen nicht nach der Seitenstruktur
Hinter der Chunking-Empfehlung steckt eine nachvollziehbare Logik: Große Sprachmodelle (LLMs) zerlegen Webseiten in kleinere Textabschnitte, sogenannte Chunks. Kurze, in sich geschlossene Absätze mit jeweils nur einem Gedanken sollen dem Modell die Verarbeitung erleichtern. David Konitzny untersuchte, wie ChatGPT Inhalte tatsächlich aufteilt und bewertet, und teilte seine Erkenntnisse auf LinkedIn mit.
An einer Beispielseite zeigte sich folgendes Bild:
- Titel, Einleitung, Überschrift und das erste Inhaltselement bildeten zusammen einen einzigen Block.
- Eine komplette Kartenreihe fasste ChatGPT zu einem einzigen Block zusammen.
- Ein weiterer Block begann mitten in einer FAQ-Antwort.
- Ein ganzer Abschnitt erhielt einen Score von null.
Die Blockgrenzen richteten sich also nicht nach Absätzen, Inhaltskarten oder Abschnitten. Darüber hinaus erreichten sogar große, informationsreiche Blöcke hohe Scores. Es gibt daher kaum Grund, anzunehmen, dass kürzere Absätze automatisch besser abschneiden.
Entscheidend ist, wie gut ein Block zur Suchanfrage passt
Neben dem Einzelbeispiel wertete Konitzny einen größeren Datensatz aus. Dieser zeigt: Für den Score eines Blocks ist vor allem entscheidend, wie genau sein Inhalt zur Suchanfrage passt. Konitzny misst dies daran, welchen Anteil der Begriffe aus der Suchanfrage ein Block abdeckt.
Ein Vergleich zweier Gruppen verdeutlicht den Unterschied:
- Blöcke, die mehr als die Hälfte der Suchbegriffe enthalten: 61 Prozent von ihnen erreichen einen Score über 0,99.
- Blöcke, die weniger als ein Viertel der Suchbegriffe enthalten: Hier gelingt das nur 23 Prozent.
Ein Block, der viele Begriffe aus der Suchanfrage enthält, kommt also fast dreimal so häufig auf einen Spitzenwert. Entscheidend ist daher nicht die Kürze eines Textabschnitts, sondern wie umfassend er die Suchanfrage inhaltlich abdeckt.
Die Position auf der Seite allein bringt keinen Vorteil
Auf den ersten Blick scheint auch die Position eines Blocks eine Rolle zu spielen: Blöcke am Anfang einer Seite erzielen tendenziell höhere Werte. Konitznys Daten zeigen jedoch, dass das nicht an der Position selbst liegt.
Enthalten zwei Blöcke denselben Anteil an Suchbegriffen, schneidet der weiter oben stehende nicht besser ab.
Die Erklärung ist einfach:
- Titel und Einleitungen fassen oft den Inhalt der gesamten Seite zusammen.
- Dadurch decken sie mehr Themen und Begriffe ab, nach denen Nutzer suchen.
- Ihre höhere Bewertung resultiert daher aus ihrem Inhalt, nicht aus ihrer Position.
Was die Analyse für Ihre Content-Strategie bedeutet
Konitznys Fazit fällt klar aus: Er rät davon ab, Inhalte in kleine, unzusammenhängende Absätze zu zerlegen, nur weil ChatGPT sie vermeintlich so lesen will. Content-Teams sollten stattdessen auf gut strukturierte, zusammenhängende Inhalte setzen. Konkret empfiehlt er:
- Inhalte gut strukturieren und thematisch miteinander verknüpfen
- Themen gründlich und vollständig behandeln
- Den Kontext klar darstellen
- Jeden Abschnitt so gestalten, dass er für sich allein verständlich ist
Relevanz, Klarheit und Kontext sind somit wichtiger als künstlich festgelegte Blockgrößen. Dieser Ansatz kommt auch den Lesern zugute und deckt sich besser mit den Erkenntnissen aus den Daten.
Aus unserer Sicht bestätigt die Analyse einen Grundsatz, der für SEO und GEO gleichermaßen gilt: Gute Inhalte entstehen nicht durch technische Tricks, sondern durch Substanz. Wer die Fragen seiner Zielgruppe umfassend beantwortet, Inhalte mit aussagekräftigen Überschriften logisch strukturiert und jeden Abschnitt so formuliert, dass er auch ohne den Rest der Seite verständlich bleibt, schafft die beste Grundlage für Sichtbarkeit in Suchmaschinen und KI-Systemen. Als GEO-Agentur helfen wir Ihnen dabei, Ihre Inhalte so aufzubereiten, dass sie sowohl in der Google-Suche als auch in ChatGPT und anderen KI-Systemen erscheinen.
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Quelle:
David Konitzny auf LinkedIn: The Chunking Myth: What ChatGPT Actually Does.
