3,7× mehr Citations durch eine Datei? Die Zahl täuscht.

3,7× mehr AI-Citations durch eine einzige Datei? Die Zahl stimmt und führt trotzdem in die Irre. Laut dem Tool-Anbieter Waikay stammen 75 % des Zuwachses von französischen und spanischen Seiten, die die EntityMap gar nicht beschreibt. Gemessen hat Waikay auf der eigenen Domain waikay.io: im Schnitt 614 statt 167 Citations pro Woche in Copilot und Partner-Diensten von Bing, je 7 Wochen vor und nach dem Einbau. Auf den englischen Seiten sanken die Citations leicht (rund 627 → 577), dabei verschob sich der Anteil von Ratgebern (398 → 81, −80 %) zu Produktseiten (46 → 233 auf vier URLs, +406 %). Werte AI-Citations deshalb pro Seite und Funnel-Stufe aus, nicht als Summe.

Was ist EntityMap?

EntityMap ist ein vorgeschlagener offener Standard, mit dem eine Website ihr Wissen als Index von Entitäten für KI-Systeme veröffentlicht. Die Spezifikation auf entitymap.org (Version 1.0, Lizenz CC BY 4.0) sieht zwei Dateien im Stammverzeichnis der Domain vor: entitymap.json für Maschinen und entitymap.html als Ansicht für Crawler und Menschen. Sie beschreiben Entitäten, ihre Beziehungen, Verweise wie sameAs auf Wikidata und Textabschnitte samt Quell-URL (sourceUrl).

Ziel ist die Retrieval-Schicht, in der ein KI-System Textabschnitte abruft, bevor es antwortet (mehr zu Retrieval Augmented Generation). Waikay, Anbieter eines Tools für KI-Sichtbarkeit und Herausgeber der Case Study, vergleicht EntityMap mit dem sameAs-Attribut, das Google half, Seiten eindeutigen Entitäten im Knowledge Graph zuzuordnen.

Initiiert hat den Standard ein Gründer der Tool-Anbieter Waikay und InLinks, der dort auch CTO ist und die Case Study verfasst hat. Formal anerkannt hat den Standard laut Waikay noch keine große Plattform. EntityMap ist nicht dasselbe wie strukturierte Daten auf Seitenebene, das klassische Werkzeug im Entity SEO. Für neues JSON-LD-Markup fand Ahrefs im Mai 2026 keinen nennenswerten Zuwachs an Citations (1.885 Testseiten gegen 4.000 Kontrollseiten), EntityMap selbst hat Ahrefs nicht getestet.

Wie hat Waikay den Effekt gemessen?

Mit einem Vorher-nachher-Vergleich auf einer einzigen Domain: waikay.io, der eigenen B2B-SaaS-Website mit vielen Inhaltsseiten. Für genau diesen Website-Typ erwartet Waikay selbst den größten Effekt. Die Daten sind Wochenwerte aus dem Bericht AI Performance der Bing Webmaster Tools, gefiltert auf „Copilot & Partners“.

Laut Waikays Nachbau-Rezept („replication recipe“) umfasst ein Einbau mehr als die beiden Dateien: einen Eintrag in der robots.txt, einen Verweis im HTML-Head, einen Link im Footer und die Einreichung bei Bing. Den größten Teil des Zuwachses erklärt Waikay mit der Einreichung, nicht mit den Dateien.

Bringt EntityMap wirklich 3,7× mehr AI-Citations?

Rechnerisch ja, als Schnitt über alle Sprachen: 167 Citations pro Woche vor dem Einbau, 614 danach, das 3,68-Fache über je 7 Wochen. Wie viel davon auf die EntityMap zurückgeht, zeigt der Faktor nicht. Auch die übrigen Kennzahlen steigen:

Summiert sind das rund 1.169 Citations vorher und rund 4.298 nachher (eigene Rechnung). Der Faktor hängt allerdings am Ausgangsniveau, und das war vor dem Einbau nicht stabil:

Laut Originalgrafik lagen W5 bis W8 im Schnitt bei rund 230 Citations pro Woche, W9 bis W11 nur noch bei rund 95. Gegen W5 bis W8 gerechnet ergäbe der Nachher-Schnitt rund das 2,7-Fache, gegen W9 bis W11 rund das 6,5-Fache (eigene Rechnung, abgelesene Werte).

Auch der Sprung kommt spät. W13 bewegt sich mit rund 230 Citations etwa auf dem Ausgangsniveau, deutlich darüber liegen erst W14 mit rund 410 sowie W16 und W17 mit rund 890 und 930. Den Einbruch in W18 auf 435 wertet Waikay selbst als Hinweis, dass der Effekt noch schwanken könnte.

Welche Seiten tragen den Zuwachs?

Überwiegend Seiten, die die EntityMap gar nicht beschreibt. Laut Waikay stammen 75 % des Volumen-Zuwachses von französischen und spanischen URLs (FR/ES), die komplett englische EntityMap verweist aber auf keine davon.

Drei URLs tragen fast die Hälfte aller Citations nach dem Einbau (1.931 von rund 4.298, eigene Rechnung, sofern sich die URL-Werte auf dieselben 7 Wochen beziehen): ein französisches Ratgeber-Kapitel zum Share of Voice in KI-Antworten, die spanische Startseite /es/ und eine spanische Seite zu Metriken der KI-Sichtbarkeit.

Waikay erklärt den Sprung selbst nicht mit den Entity-Daten. Die Einreichung von entitymap.html habe ein tieferes Crawling der ganzen Domain ausgelöst, dabei seien auch die mehrsprachigen Seiten erfasst worden. Waikay spricht von „a crawl depth effect … not a structured data effect“, also einem Effekt der Crawl-Tiefe. Das sei die einfachste Hypothese, kein belegter Mechanismus. Dem Einbau rechnet Waikay den Sprung trotzdem zu, weil die Einreichung dazugehöre.

Wie verschieben sich AI-Citations zwischen TOFU, MOFU und BOFU?

Auf den englischen Seiten blieb das Volumen fast gleich, aber der Anteil verschob sich von Ratgebern zu Produktseiten. Waikay hat die Seiten drei Funnel-Stufen zugeordnet. TOFU (Top of Funnel) steht für breite Ratgeber und Themen-Hubs, MOFU (Middle of Funnel) für Vergleiche, Use Cases und How-to-Anleitungen. BOFU (Bottom of Funnel) umfasst Produkt-, Feature-, Trial- und Demo-Seiten.

Der BOFU-Anteil an der Funnel-Summe stieg damit von 7,2 % auf 39,0 %, der TOFU-Anteil fiel von 62,1 % auf 13,6 % (eigene Rechnung). Hinter dem Plus von 406 % stehen allerdings nur vier Seiten und 187 zusätzliche Citations:

Allein /brand-visibility-tracker/ bringt 106 der 187 zusätzlichen BOFU-Citations. Die Seite /source-tracker/ fiel dagegen von 16 auf 0, Waikay vermutet als Ursache eine falsch gesetzte sourceUrl in der EntityMap.

Zu den größten Verlierern gehören Ratgeber wie /aio-guide/ (146 → 11) und /share-of-voice/ (87 → 7). Bei MOFU legte /prompt-tracking/ von 48 auf 110 zu, während /data-for-ai-brand-visibility-tracking/ von 109 auf 0 fiel. Waikay deutet den Rückgang der Ratgeber-Hubs als erwartbar, weil die EntityMap Anfragen auf spezifischere Seiten lenke. Die Stufen hat der Anbieter allerdings selbst vergeben.

Ein Teil des TOFU-Rückgangs kann auch in die Sprachversionen abgewandert sein statt zu den Produktseiten. Laut hreflang-Angabe ist die meistzitierte FR-URL die Übersetzung genau der Ratgeberseite /share-of-voice/, und /es/ ist die spanische Fassung der Startseite, deren englische Version von 69 auf 48 fiel (eigene Prüfung, 24.09.2026).

Was sagen AI-Citations in Bing über ChatGPT aus?

Stand September 2026 wenig. Laut Bing deckt der Bericht AI Performance Microsoft Copilot, die KI-Zusammenfassungen in Bing und nicht benannte Partner-Integrationen ab. Die Kennzahl Citations zählt, wie oft eine Seite als Quelle in einer KI-Antwort angezeigt wird. Über Bedeutung, Ranking oder Platzierung der Seite sagen die Werte laut Bing nichts. Ob die Seite empfohlen wurde, zeigen sie also auch nicht.

Im Juni 2026 ging Waikay noch davon aus, dass ChatGPT auf Bing aufsetzt („Relies on Bing“, so die Gemini-Case-Study). Analysen von Search Engine Land (17.08.2026) und Peec AI (04.09.2026) zeigen, dass das so nicht stimmt: OpenAI betreibt mit Labrador einen eigenen Index (mehr im Artikel zum ChatGPT-Suchindex).

• Laut Search Engine Land sucht ChatGPT im kostenlosen Instant-Modus praktisch nur in Labrador, und mehr als 90 % der ChatGPT-Nutzer verwenden die kostenlose Version.
• Für dieselben Teilsuchen, die ChatGPT aus einem Prompt ableitet (Fan-Out-Queries), stehen nur 1,5 % der Labrador-URLs auch in Bings Top 20 (Search Engine Land, 1.200 ChatGPT-Antworten).
• Im bezahlten Thinking-Modus stammen laut Search Engine Land 75,3 % der abgerufenen Quellen aus per Scraping abgefragten Google-Ergebnissen. Bing taucht laut Peec AI im Deep-Research-Modus auf.

Als Maßstab für ChatGPT taugt die Case Study deshalb nicht. Nützlich bleibt der Bing-Bericht trotzdem: Hier weist ein Plattformbetreiber selbst Citations je URL aus, und erst das macht eine Auswertung nach Funnel-Stufe möglich.

Wie belastbar sind die Zahlen?

Als Signal für eine Hypothese taugen sie, als Wirkungsnachweis nicht. Waikay nennt selbst sechs Grenzen, von der einzelnen Domain bis zur fehlenden Replikation: „One domain is a signal, not a standard.“ Für die Case Study spricht, dass die Daten aus den Bing Webmaster Tools stammen, nicht aus Waikays eigenem Tracking.

Vier Punkte gehen über Waikays eigene Liste hinaus:

• Der Anbieter testet sein eigenes Produkt. Waikay erzeugt EntityMap-Dateien als Leistung, ein Bezahldienst ist angekündigt. Die Gemini-Case-Study betrifft dieselbe Domain und ist keine unabhängige Replikation.
• Das Einreichungsdatum ist offen. In der Gemini-Case-Study vom 03.06.2026 schreibt Waikay mit Datenstand 01.06.2026 noch, die EntityMap sei bei Bing nicht indexiert und nicht über die Bing Webmaster Tools eingereicht worden. Wie das zu 7 Wochen Messung bis zur Veröffentlichung am 17.06.2026 passt, bleibt offen.
• Das Kernargument trennt die Effekte nicht. Waikay wertet den Anstieg der Citations pro Seite (3,65 → 8,55) bei nur 54 % mehr zitierten Seiten als Beleg gegen externe Faktoren. Die drei FR/ES-URLs mit zusammen 1.931 Citations heben diesen Wert aber schon rechnerisch.
• Das Original enthält Rechen- und Bezugsfehler. „Total citations grew 370%“ müsste +268 % heißen. Richtig gerechnet wächst das Volumen rund 5-mal statt 7-mal so schnell wie die Zahl der zitierten Seiten. Die 75 % beziehen sich im Haupttext auf den Zuwachs, im Anhang auf alle Citations nach dem Einbau. Zu den englischen Zahlen passt keine der beiden Lesarten: Sanken die englischen Citations, müssten die übrigen Seiten rechnerisch den ganzen Zuwachs tragen. Die Zeitfenster der englischen Zahlen („April“/„Now“) nennt Waikay nicht, und Funnel-Übersicht, Gesamtangabe und Seitentabelle weichen voneinander ab (641, 627 und 621 Citations vorher). An der Richtung der Befunde ändert das nichts.

Was heißt das für die Messung deiner AI-Citations?

Miss AI-Citations pro Seite und Funnel-Stufe, nicht als Summe. Eine fast flache Summe kann eine starke Verschiebung verdecken, wie auf den englischen Seiten von waikay.io. Für eigene Tests taugt Waikays Rezept als Vorlage, ergänzt um eine Vergleichsgruppe:

Weitere Kennzahlen für AI Search stehen im Artikel zu den SEO-KPIs im KI-Zeitalter.

Was zeigt die EntityMap-Case-Study wirklich?

Aus meiner Sicht zeigt sie vor allem, dass eine Summe von AI-Citations ohne Aufschlüsselung nach Seite und Funnel-Stufe in die Irre führt. Der Faktor 3,7 ist korrekt gerechnet. Als Schlagzeile verdeckt er aber zweierlei: Der Zuwachs kommt überwiegend von Seiten, die die EntityMap gar nicht beschreibt. Und Waikay selbst erklärt den Sprung mit der Crawl-Tiefe.

Die eigentliche Erkenntnis steckt in den englischen Seiten. Wer dort nur zählt, wie oft die eigene Domain zitiert wird, sieht eine fast flache Linie und schließt, dass nichts passiert ist. Dabei haben sich die Citations zu den Seiten verschoben, die näher an der Kaufentscheidung liegen: weg von Awareness, hin zur Entscheidung. Für uns Search-Marketer heißt das: Sichtbarkeit, Citation, Empfehlung und Positionierung getrennt betrachten. Auf Finanz- und Versicherungsseiten betrifft das vor allem die Trennung von Ratgebern und Produktseiten.

Die Anlage ist sauber gedacht: eine Maßnahme, Baseline vorab, offen benannte Grenzen. Trotzdem bleibt die Case Study ein Test auf einer Domain des Anbieters, ohne Kontrollgruppe, mit 7 Wochen Beobachtung. Mit Waikays eigenen Worten: ein Signal, kein Standard. Für die Messung zeigt dieses Signal aber in die richtige Richtung. Ob EntityMap auf deiner Domain wirkt, zeigt erst ein eigener Test mit Vergleichsgruppe. Ob du Citations aggregiert oder pro Funnel-Stufe misst, kannst du dagegen heute prüfen.

Häufige Fragen zu EntityMap und AI-Citations