Normalisierung über Modelle hinweg
Wie ein Werkzeug Ergebnisse aus KI-Systemen zusammenführt, die unterschiedlich antworten, und warum ein einzelner Sichtbarkeitswert in die Irre führen kann. Die Oberflächen unterscheiden sich nicht nur im Wert, sondern in der Struktur. Gemessen am 8. August 2026 zitierte ChatGPT bei Definitionsfragen in neun Durchläufen ohne Caché in drei nicht verwandten Kategorien überhaupt keine Quelle, während es bei der Kauffrage derselben Kategorien zwölf bis fünfzehn Domains zitierte. Beide Google-Oberflächen zitierten in beiden Fällen. Den Mittelwert aus einer Oberfläche, die niemanden zitiert, und einer, die immer zitiert, zu bilden, ergibt eine Zahl, die kein Motor wiedererkennen würde. Eine belastbare Normalisierung hält Oberfläche, Fragetyp, Markt und Durchlaufzahl getrennt und sagt, welche davon fixiert waren.