Veröffentlicht: 2026-08-12
Autor: Jule | Seoholics
Lesezeit: 3 min
Was ist passiert?
Aktuelle Datenanalysen belegen, dass der hauseigene Suchindex von OpenAI (Codename: „labrador“) auch kleinere Websites indexiert und ausspielt, selbst wenn kein kommerzieller Lizenzvertrag mit OpenAI besteht.
Die Analyse zeigt, dass lizenzierte Partner und nicht-lizenzierte Seiten im Index identisch behandelt werden, was die Bedeutung von Paid-Partnerships für die reine Sichtbarkeit in ChatGPT relativiert.
Die Fakten
- Index-Gleichbehandlung: Es gibt keinen messbaren Unterschied in Format, Länge oder Aktualität der Snippets zwischen Partner-Websites und nicht-lizenzierten Seiten.
- Datenbasis: Die Untersuchung von Resoneo basierte auf 1.249 analysierten Antworten von ChatGPT-Free-Accounts sowie 16.407 Ergebnissen von Paid-Accounts.
- Snippet-Struktur: Der interne Index speichert primär den Seitentitel und einen kurzen Textausschnitt von maximal 200 Zeichen.
- H1-Relevanz: In 83,6 % der untersuchten Fälle, in denen eine H1 vorhanden war, wurde diese im Snippet übernommen.
- Pipeline-Verteilung: Bei Paid-Accounts im „Thinking-Mode“ stammten ca. 75 % der Ergebnisse aus einem Google-Scrape und ca. 24 % aus dem OpenAI-eigenen Index.
Was bedeutet das für Dich?
Website-Betreiber müssen ihre On-Page-Optimierung anpassen, da OpenAI-Snippets anders generiert werden als klassische Google-Meta-Descriptions. Da die Sichtbarkeit nicht zwingend an teure Deals gekoppelt ist, liegt der Hebel in der technischen Struktur.
- H1-Optimierung: Da die H1 in über 83 % der Fälle die Basis für das Snippet bildet, muss sie präzise, keyword-relevant und aussagekräftig sein.
- Reduzierung von „Noise“: Vermeide überflüssige Elemente über dem ersten Absatz (Kicker, lange Datumszeilen). Diese verbrauchen wertvolle Zeichen der 200-Zeichen-Grenze.
- Strukturierte Daten: Stelle sicher, dass H1-Tags korrekt implementiert sind; 14 % der untersuchten Seiten fehlte ein H1-Markup, was die Snippet-Qualität verschlechtert.
- Content-Strategie: Fokus auf „settled answers“ (feststehende Antworten) und lokale Informationen, da diese fast ausschließlich über den hauseigenen Index ausgespielt werden.
Experten-Meinung
Die Erkenntnis, dass der „labrador“-Index offen für kleinere Publisher ist, entkräftet die These einer exklusiven „Allowlist“ für Big-Player wie Reuters oder The Guardian. Während Lizenzdeals vermutlich die Geschwindigkeit der Indexierung via Feeds verbessern, ist die reine Präsenz in den Antworten für Free-User technisch für jeden zugänglich.
Dies ist ein wichtiger Aspekt im Kontext der SEO-Trends 2026, da die Abhängigkeit von traditionellen Suchmaschinen abnimmt und die Optimierung für Large Language Models (LLMO) an Relevanz gewinnt.
Daten und Zahlen
Die technische Analyse der Snippets liefert präzise Grenzwerte für die Optimierung:
- 200 Zeichen: Maximale Länge des gespeicherten Inhalts im OpenAI-Index.
- 51 Zeichen: Median-Länge einer H1, was etwa 150 Zeichen für den eigentlichen Seiteninhalt lässt.
- 29 %: Anteil der Seiten mit einem „Kicker“ vor der H1, der ca. 18 Zeichen verbraucht.
- 11 %: Anteil der Seiten, bei denen das Publikationsdatum (ca. 25 Zeichen) den Platz im Snippet reduziert.
- 9 %: Anteil der Seiten, bei denen Alt-Texte von Bildern (bis zu 50 Zeichen) in das Snippet einfließen.
Ausblick
OpenAI hat die Kennzeichnung der Datenquellen (Pipelines) im Server-Stream Ende Juli gestoppt, was eine präzise Echtzeit-Analyse erschwert. Dennoch bleibt klar: Die technische Optimierung der Page-Hierarchy ist entscheidend für die Repräsentation in AI-Antworten.
Künftig wird die Frage zentral sein, ob Lizenzverträge nicht die Sichtbarkeit, sondern die Häufigkeit der Zitierung beeinflussen. Website-Betreiber sollten zudem prüfen, ob sie über die Google AI-Suche und ähnliche Mechanismen ihre Datenhoheit steuern wollen oder die organische Reichweite in AI-Indizes priorisieren.