E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness — Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit. Nach diesem Raster bewertet Google, ob Inhalte von jemandem stammen, der weiß, wovon er spricht. Und zunehmend übernehmen KI-Systeme dieselbe Logik bei der Auswahl ihrer Quellen.
Google kann Millionen Seiten zum selben Thema ranken — die Frage ist immer: Wem glauben wir am ehesten? E-E-A-T ist das Raster aus Googles offiziellen Quality-Rater-Guidelines, mit dem menschliche Prüfer Suchergebnisse bewerten und an dem sich die Ranking-Systeme orientieren. Besonders streng bei Themen, die Geld oder Gesundheit betreffen — und dazu zählen auch Handwerker-, Rechts- und Finanzdienstleistungen.
Für die KI-Suche gilt dieselbe Logik verschärft: Wenn AI Overviews oder ChatGPT nur zwei, drei Quellen zitieren, gewinnen die mit den stärksten Vertrauenssignalen. E-E-A-T ist damit kein „Google-Thema“ mehr, sondern die Eintrittskarte in KI-Antworten.
Trust ist laut Googles Guidelines das wichtigste Element — die anderen drei zahlen auf ihn ein.
Die gute Nachricht: E-E-A-T ist keine Frage der Firmengröße — ein Ein-Personen-Betrieb mit echter Erfahrung schlägt hier jede anonyme Content-Fabrik.
Streng genommen nein — es gibt keinen „E-E-A-T-Score“, den Google misst. E-E-A-T ist ein Bewertungsraster, das sich aus vielen einzelnen Signalen zusammensetzt: Autorenangaben, Verlinkungen, Bewertungen, Seitenqualität, strukturierten Daten. Wer versucht, „E-E-A-T zu optimieren“, ohne echte Substanz aufzubauen, optimiert ins Leere. Wer dagegen echte Erfahrung sichtbar macht, sammelt genau die Signale, die Google und KI-Systeme belohnen.
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