Vom Stunt zum Experiment: Warum die Ghost Site kein Beweis war — und was jetzt geprüft wird

Am 12. August 2026 hat die Bescheinigungsstelle Forschungszulage mein Vorhaben als Forschung und Entwicklung bescheinigt. Geprüft wird eine einzige Frage: Verändert ein signiertes, maschinenlesbares Selbstauskunfts-Dokument messbar, was KI-Systeme über eine Marke antworten? Mit Kontrollgruppe, mit vorab eingefrorenen Hypothesen — und mit der Zusage, das Ergebnis auch dann zu veröffentlichen, wenn es negativ ausfällt.

36 Jahre lang habe ich Marken für Augen inszeniert. Licht, Ausschnitt, ein Halbsatz, der hängen bleibt. Ich weiß ziemlich genau, wie man einen Menschen in zwei Sekunden davon überzeugt, dass etwas gut ist.

Das Publikum hat gewechselt. Zwischen Marke und Kunde sitzt heute ein System, das liest, zusammenfasst und empfiehlt. Es sieht kein Licht. Es sieht Text, Struktur und Herkunft — und macht daraus eine Antwort, die der Kunde für die ganze Wahrheit hält.

Der blinde Fleck, den auch ich habe

Was ein KI-System antwortet, lässt sich messen. Genau das mache ich seit über 450 Audits: dieselben Fragen an mehrere Engines, wiederholt, protokolliert, ausgewertet. Da gibt es Zahlen, und die Zahlen sind belastbar.

Was das System dabei über eine Marke gelesen hat, sieht niemand von außen. Und ob ein einzelnes, von der Marke selbst bereitgestelltes Dokument daran etwas ändert, hat bisher niemand sauber geprüft. Es gibt Korrelationsstudien — Seiten mit bestimmten Dateien werden häufiger zitiert. Nur haben große, gut gepflegte Websites eben beides: die Datei und die Zitationen. Aus so einem Zusammenhang folgt keine Wirkung.

Diese Lücke ist der Grund, warum ich seit Monaten an nichts anderem arbeite.

Die Ghost Site war ein guter Stunt. Ein Beweis war sie nicht.

Im April habe ich eine Website ins Netz gestellt, die für Menschen praktisch leer war. Kein Content im klassischen Sinn, keine Backlinks, keine Werbung — nur maschinenlesbare Struktur. Perplexity machte sie zur Quelle Nummer eins. Gemini Deep Research schrieb ein Papier von 5.000 Wörtern darüber. Beides habe ich damals dokumentiert: der Gemini-Fall und die Vertrauensfrage dahinter.

Der Stunt hat funktioniert. Als Beleg taugt er trotzdem nichts.

Eine Domain. Eine Messung. Keine Kontrollgruppe, keine Randomisierung, keine Wiederholung. Ich kannte das Ergebnis, bevor ich den ersten Satz darüber geschrieben habe — das ist die Definition einer Anekdote, egal wie gut sie sich erzählt. Vielleicht lag es am Dokument. Vielleicht an der Neuheit der Domain, an einer konkurrenzarmen Nische, an einem Zufall im Index, an der Aufmerksamkeit, die der Stunt selbst erzeugt hat. Aus einem Einzelfall lässt sich das nicht auseinanderhalten, und wer behauptet, er könne es, hat die Frage nicht verstanden.

Ich habe damals geschrieben, was ich gesehen habe. Ich habe nicht geschrieben, es sei bewiesen. Dieser Unterschied ist der Ausgangspunkt für alles, was jetzt kommt.

Die Frage, um die es geht

Verändert ein signiertes, herkunftsgebundenes und maschinenlesbares Selbstauskunfts-Dokument reproduzierbar, was generative KI-Systeme über eine Entität antworten?

Gemeint ist ein Dokument, in dem eine Marke maschinenlesbar erklärt, wer sie ist, was sie tut und was sie belegen kann — kryptografisch signiert, damit ein System die Herkunft prüfen kann statt sie zu glauben. Über Vorstufen davon diskutiert die Branche seit zwei Jahren: llms.txt, strukturierte Daten, Transparenzdateien.

Was fehlt, ist die kausale Antwort. Nicht „korreliert das?", sondern: Bewirkt es etwas, und wenn ja, wie stark, wie lange und bei welchen Systemen? Solange das offen ist, verkauft die halbe Branche eine plausible Vermutung als Leistungsversprechen. Ich schließe mich da ausdrücklich ein.

Bescheid am 12. August

Das BSFZ-Siegel bescheinigt Unternehmen, die mindestens einen positiven Bescheid durch die Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) erhalten haben, ihre FuE-Tätigkeit.

Antrag im Juni. Nachforderung im August. Bescheid am 12. August.

Die Bescheinigungsstelle Forschungszulage — kurz BSFZ — prüft im Auftrag des Bundes, ob ein Vorhaben Forschung und Entwicklung im Sinne des Forschungszulagengesetzes ist. Sie fragt dafür fünf Dinge:

• Ist das Vorhaben neuartig — sucht es nach Erkenntnissen, die noch nicht vorliegen?
• Ist es schöpferisch — steckt eine eigene Idee dahinter, nicht bloß Routine?
• Ist der Ausgang ungewiss — kann es schiefgehen?
• Ist das Vorgehen systematisch — geplant, dokumentiert, nachvollziehbar?
• Sind die Ergebnisse übertragbar und reproduzierbar — kann jemand anders daran anknüpfen?

Sie winkt nicht durch. Bei mir hat sie nachgefragt, bevor sie entschieden hat. Ohne Förderberater, ohne Agentur, ohne Institut im Rücken. Das Vorhaben läuft bis November 2027.

Was dieses Vorhaben von einer GEO-Case-Study unterscheidet

Der Unterschied liegt nicht im Thema. Er liegt in fünf Entscheidungen, die vor der ersten Messung fallen — und die man später nicht mehr rückgängig machen kann, ohne dass es auffällt.

Prospektiv statt rückblickend

Die Nullmessung läuft, bevor irgendetwas veröffentlicht ist. Wer erst misst, nachdem er das Ergebnis kennt, beschreibt einen Vorgang. Er prüft ihn nicht.

Mit Kontrollgruppe

Es gibt Fälle mit Dokument und Fälle ohne, und die Zuteilung ist zufällig. Ohne diesen Vergleich weiß niemand, was auch ohne jedes Zutun passiert wäre — und genau an dieser Stelle kippt fast jede Case Study meiner Branche, meine eigene eingeschlossen.

Vorab eingefroren

Hypothesen und Auswertungsplan schreibe ich vor der ersten Messung fest, mit Zeitstempel, in einem Präregistrierungs-Register. Danach kann ich die Auswertung nicht mehr an das Ergebnis anpassen. Das ist unbequem. Es ist der ganze Sinn der Übung.

Über Zeit wiederholt

Ein Messpunkt sagt nichts über Stabilität. Modelle werden ausgetauscht, Indizes neu gebaut, Retrieval-Strategien geändert. Gemessen wird deshalb in mehreren Wellen über Monate, quer über mehrere Systeme.

Nullbefund inklusive

Wenn das Dokument nichts bewirkt, veröffentliche ich das. Für jemanden, der solche Dokumente baut, ist das die teuerste Zusage im ganzen Vorhaben. Sie steht trotzdem nicht zur Verhandlung — sonst wäre das hier Marketing mit Fußnoten.

Warum ich über den Aufbau schweige

Die Systeme, die ich messe, lesen das offene Web. Auch diesen Blog. Das ist keine Koketterie, sondern der Kern meiner Arbeit.

Also gilt: keine Namen, keine Domains, keine Testfragen, keine Marker, bis die letzte Welle gemessen ist. Wer vorher beschreibt, was zur Studie gehört, kann hinterher nicht mehr unterscheiden, ob er einen Effekt gemessen oder ihn selbst verursacht hat. Nach Abschluss veröffentliche ich Aufbau, Rohdaten und Auswertung zusammen, damit man mir nachrechnen kann.

Über die Methode rede ich gern. Über das Material nicht.

Was das heute für Marken heißt

Aus dem Vorhaben selbst: noch kein Ergebnis, das ich jemandem versprechen könnte. Es läuft bis November 2027, und wie es ausgeht, weiß ich heute nicht. Das ist ja der Punkt.

Was heute schon gilt, ist eine bescheidenere Aussage, und die ist aus über 450 Audits gut belegt: Die meisten Marken sind für KI-Systeme schlecht lesbar, und ein erheblicher Teil sperrt deren Crawler versehentlich aus. Das ist Hygiene, keine Hypothese — dafür braucht niemand ein Forschungsvorhaben, sondern eine Stunde Zeit. Zwei Einstiege dazu: der robots.txt-Check und die llms.txt-Anleitung.

Offen ist die Stufe darüber: ob eine Marke ihre eigene Darstellung in diesen Systemen aktiv und nachweisbar steuern kann. Vieles spricht dafür, belegt ist es bisher nicht. Ich arbeite mit derselben Annahme wie der Rest der Branche — mit dem Unterschied, dass ich sie prüfen lasse, von einem Verfahren, das mir widersprechen darf.

Ein Nullbefund ist auch ein Befund

Es kann sein, dass am Ende nichts herauskommt. Dass die Kurven in Testgruppe und Kontrollgruppe nebeneinanderher laufen und das Dokument, an dem ich seit Monaten baue, exakt nichts verändert.

Das wäre kein gutes Jahr für mich. Es wäre die nützlichste Nachricht, die ich meiner eigenen Branche geben kann: ein verbreitetes Versprechen, empirisch entkräftet, mit offenen Daten. Es würde eine Menge Budget retten, das gerade in die falsche Richtung fließt.

Ergebnisse kommen nach Abschluss. Auch die unbequemen.

Häufige Fragen