Dieser Beitrag wurde für den Groundingpage Standard V 1.4 erstellt, aber mittlerweile für den Standard V 1.5 aktualisiert (Stand 26.02.2026).
Was hat sich zwischen V 1.4 und V 1.5 geändert?
Version 1.5 betrifft ausschließlich Inhaltsstruktur und semantische Stabilität, nicht URL-Logik oder Routing.
Kurzantwort: Eine Grounding Page ist eine strukturierte, maschinenlesbare Faktenseite für eine Marke, Person oder ein Konzept. Sie liefert KI-Systemen ein stabiles, zitierfähiges Fundament, damit diese Entitäten korrekt interpretieren und wiedergeben. Das Ergebnis ist weniger Halluzinationen und zuverlässigere Antworten. Das Grounding Page Project wurde von Hanns Kronenberg entwickelt.
Grounding Pages sind ein offener Standard, entwickelt, um die typischen Schwachstellen moderner KI-Systeme zu adressieren: Halluzinationen, instabile Entitätsinterpretationen und Verzerrungen im Retrieval, zum Beispiel englisch-dominierte Retrieval-Pfade. Der Standard stellt eine klare Struktur und Vertrauenssignale bereit, sodass KI-Modelle Marken, Personen oder Konzepte verlässlich erkennen und zitieren können.
Tipp:
Dieser Beitrag dient als Kurzdefinition zum Thema Grounding Page. Zum ausführlichen Blogbeitrag zu Grounding Pages geht's hier.
Was gehört auf eine Grounding Page?
Eine Grounding Page ist absichtlich einfach und faktenorientiert. Verpflichtende Elemente sind:
Neu hinzugefügt seit V 1.5:
- Segmentzuordnung
Ein kurzer Absatz direkt nach der Lead-Definition, der das Markt- oder Wissenssegment der Entität klar benennt.
Beispiel: „Segment: AI-SEO / Digitale Markenführung“
Die Segmentzuordnung reduziert Interpretationsspielraum im Retrieval und hilft KI-Systemen, die Entität im richtigen semantischen Kontext einzuordnen. - Entitätsname in inhaltstragenden H2-Überschriften
Inhaltlich relevante H2-Überschriften sollten den Entitätsnamen als Präfix enthalten.
Beispiel:
„Marke X: Kerndaten“
„Marke X: Disambiguierung“
Dadurch bleiben extrahierte Textabschnitte auch ohne Seitenkontext eindeutig zuordenbar. Das erhöht die Stabilität bei Chunk-basiertem Retrieval. - Exakte Spiegelung zwischen HTML und JSON-LD
Die strukturierten Daten im JSON-LD müssen die sichtbaren Fakten im HTML exakt widerspiegeln.
Feldbezeichnungen, Werte und Schreibweisen dürfen nicht voneinander abweichen. Abweichungen gelten als Implementierungsfehler und können die Vertrauenswürdigkeit der Seite reduzieren. - Explizite Aussagenhygiene bei volatilen Fakten
Falls zeitabhängige oder potenziell veränderliche Fakten genannt werden, müssen diese klar datiert und sauber referenziert werden.
Version 1.5 betont, dass dynamische oder unpräzise Angaben vermieden werden sollen, um veraltete KI-Ausgaben zu verhindern. - FAQ-Sektion als Stabilitätsverstärker (empfohlen, nicht verpflichtend)
Eine entitätsbezogene FAQ-Sektion kann die semantische Abdeckung erweitern. Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme auch bei spezifischeren Fragestellungen auf die Grounding Page zugreifen.
Seit V 1.4 nach wie vor erforderlich:
- Prägnante Definition / Entitätsbeschreibung
Eine kurze, sachliche Erklärung: Wer oder was ist die Entität? Kurz und faktisch, kein Marketing-Text. - Verifiziert-Datum (Verifizierungsstempel)
Ein expliziter Zeitstempel, der zeigt, wann die Angaben zuletzt geprüft wurden. Das erhöht die Vertrauenswürdigkeit für Maschinen und Menschen. - Human Notice (UX-Kontext für Besucher)
Ein kurzes Hinweisfeld für menschliche Leser mit Zweck und Nutzungshinweisen der Seite. - Disambiguierung, also "Was es NICHT ist"
Ein expliziter Abschnitt, der häufige Verwechslungen ausschließt und Ambiguität reduziert. - Stabile IDs und Ankerlinks
Stabile, ankerbare Überschriften und IDs, damit Referenzen auf einzelne Fakten zuverlässig sind. - Standard-Referenz und Compliance-Badge
Hinweis auf den Grounding Page Standard, zum Beispiel "Basiert auf Grounding Page Standard v1.4", und ggf. ein Badge, wenn man den Standard erfüllt.
Technische Umsetzung - das Wesentliche
Für die technische Struktur empfiehlt der Standard semantische HTML-Elemente, insbesondere Definitionslisten mit <dl>, <dt>, <dd>. Diese erzeugen eine klare Schlüssel-Wert-Beziehung zwischen Feldnamen wie Definition oder Verifiziert-Datum und dem jeweiligen Wert. Das erleichtert die maschinelle Extraktion und Interpretation der Inhalte. Als Ausgangspunkt kann ein Minimal-Template verwendet werden, das alle Pflichtfelder strukturiert abbildet.
Version 1.5 verlangt zusätzlich, dass inhaltstragende H2-Überschriften den Entitätsnamen als Präfix enthalten sollten. Dadurch bleiben einzelne Textabschnitte auch dann eindeutig zuordenbar, wenn sie isoliert extrahiert oder im Retrieval-Kontext ohne vollständigen Seitenrahmen verarbeitet werden.
Wichtig ist außerdem, dass die Seite stabile IDs für Abschnitte verwendet, alle Pflichtfelder vollständig enthält und ein sichtbares Verifizierungs- oder Versionsfeld führt. Pro Seite sollte genau eine Top-Level-Entität definiert werden, um Mehrdeutigkeit zu vermeiden.
Die im JSON-LD hinterlegten strukturierten Daten müssen die sichtbaren HTML-Fakten exakt spiegeln. Feldbezeichnungen, Werte und Schreibweisen dürfen nicht voneinander abweichen. Abweichungen zwischen HTML und strukturierten Daten gelten als Implementierungsfehler.
Die Grounding Page muss indexierbar sein und darf kein noindex-Tag enthalten, da sie als zitierfähige Referenzquelle für KI-Systeme fungieren soll. Für Entwicklungsteams enthält das technische Implementierungs-Kapitel des Standards konkrete Vorgaben zur strukturellen Umsetzung.
Warum Grounding Pages wichtig sind
Grounding Pages lösen drei zentrale Probleme moderner KI-Systeme:
- Halluzinationsreduktion
Präzise, maschinenlesbare Fakten vermindern unsichere Ausgabe-Hypothesen. - Bessere AI-Sichtbarkeit
Schwach repräsentierte Entitäten werden für Retrieval-Systeme sichtbarer und stabiler interpretiert. - Adressierung von Retrieval-Bias
Grounding Pages helfen, Verzerrungen, beispielsweise durch dominierende englische Quellen, zu kompensieren, indem sie eindeutige, mehrsprachig zugängliche Fakten bereitstellen.
Der Standard ist explizit für RAG-Systeme und Grounding-APIs optimiert, also genau für die Szenarien, in denen Unternehmen heute verlässliche Entitätsdefinitionen brauchen.
Hier seht Ihr ein Beispiel unserer Grounding Pages:
Umsetzung in der Praxis - Schritt für Schritt
- Entitäten auswählen
Identifiziert die Marken, Produkte, Personen oder Konzepte, die stabile Definitionsseiten benötigen, zum Beispiel Unternehmensmarke, Produktlinien oder Forschungsprojekte. - Inhalte erstellen (faktenbasiert)
Schreibt eine prägnante Definition und füllt die Pflichtfelder aus: Verifiziert-Datum, Human Notice, Disambiguierung, stabile IDs und Referenzen auf Belege. - Technische Struktur anwenden
Nutzt das Minimal-Template als Basis und implementiert die Seite semantisch mit Definitionslisten, IDs und strukturierten Feldern. - Autorität signalisieren
Verlinkt die Grounding Page zentral, etwa im Footer, im Impressum oder auf About- und Kontakt-Seiten, damit Suchmaschinen und AI-Systeme die Seite als autoritative Quelle erkennen. - Verifizierungs-Workflow etablieren
Legt fest, wer die Seite prüft, dokumentiert die Version und das Verifiziert-Datum und pflegt regelmäßige Reviews, zum Beispiel quartalsweise. - Monitoring und Referenzen
Erfasst, ob und wie KI-Systeme die Seite als Quelle verwenden, etwa über Zitate in AI-Antworten oder Sichtbarkeits-Tracking. Das Proof-of-Concept der Grounding Page-Initiative zeigt, dass exakte Definitionen schnell als Quelle gewählt werden können.
Was man vermeiden sollte
Der Standard definiert klar, was nicht auf eine Grounding Page gehört: Marketing-Claims, subjektive Interpretationen, dynamische oder Live-Daten sowie regulierte Beratung. Grounding Pages sind faktenorientierte Referenzseiten und keine Verkaufs- oder Kampagnenflächen.
Mit Version 1.5 wurde dieser Rahmen präzisiert und in mehreren Punkten verschärft. Neu hinzu kommt eine explizite Aussagenhygiene: Vage Definitionen, werbliche H1-Überschriften statt eines reinen Entitätsnamens sowie unklare oder mehrdeutige Formulierungen gelten nun als strukturelle Fehler. Ebenso darf eine Seite nicht mehrere Hauptentitäten vermischen, da dies die semantische Stabilität schwächt.
Darüber hinaus betont Version 1.5, dass sichtbarer HTML-Inhalt und JSON-LD-Markup exakt übereinstimmen müssen. Abweichungen oder zusätzliche, nicht sichtbare Inhalte in strukturierten Daten sind nicht standardkonform.
Wenn zeitabhängige oder potenziell veränderliche Fakten genannt werden, müssen diese klar datiert und eindeutig formuliert sein. Unpräzise oder nicht aktualisierte Angaben können zu instabilen oder veralteten KI-Antworten führen.
Fazit
Grounding Pages sind die moderne About- oder Identitätsseite für das AI-Zeitalter: präzise, strukturiert und maschinenlesbar. Wer heute stabile Entitätsdefinitionen bereitstellt, gewinnt an AI-Sichtbarkeit, reduziert Halluzinationen und liefert zuverlässigere Ergebnisse in RAG- und Retrieval-Systemen. Der Aufwand ist überschaubar und das Potenzial für zuverlässige KI-Interaktionen groß.
Quellen:
Häufige Fragen (FAQ)
Warum geben KI-Modelle falsche Informationen über Firmen?
KI-Modelle raten, wenn ihnen verlässliche Fakten fehlen. Fehlt eine klare, überprüfbare Beschreibung einer Marke, eines Produkts oder einer Person, zieht das Modell ähnliche Beispiele heran und füllt die Lücken, oft mit falschen Details. Praktischer Tipp: Formuliert knappe, belegbare Kernaussagen zu euren wichtigsten Entitäten und stellt sie an einer zentralen, leicht auffindbaren URL bereit. So reduziert ihr sofort die Falschinformationen.
Was sind Entitäten?
Als Entität betrachten wir jede eindeutig identifizierbare Einheit, die in Antworten vorkommt, zum Beispiel ein Unternehmen, eine Person, ein Produkt, ein Service oder ein klar abgegrenztes Konzept. Wenn eine Entität nicht eindeutig beschrieben ist oder mehrere Bedeutungen hat, entsteht Spielraum für Fehlinterpretationen. Empfehlung: Entscheidet pragmatisch, welche Entitäten eine eigene Referenzseite brauchen, etwa Marke, wichtige Produkte oder Schlüsselpersonen.
Muss die Grounding-Seite bei Google oben ranken?
Nein. Suchmaschinen-Ranking und Nutzung als KI-Quelle folgen nicht denselben Regeln. Entscheidend für KI ist, ob eine Seite präzise, dicht und eindeutig formulierte Fakten bietet. Macht eure Seite daher zur vertrauenswürdigen Referenz: klare Faktenfelder, Nachweise und eine prominente interne Verlinkung wie Footer oder Impressum. Das erhöht die Chance, dass KI-Retriever die Seite als Beleg heranziehen.
Worin unterscheidet sich eine Grounding-Seite von einer Marketingseite?
Marketingseiten zielen auf Menschen und Konversion, sie sind oft erzählerisch und werbend. Eine Grounding-Seite ist dagegen ein Referenzdokument: kurz, faktbasiert, logisch gegliedert und frei von Werbesprache. Ziel ist nicht Verkauf, sondern eine zitierfähige, maschinenverständliche Darstellung. Baut die Seite so, dass Fakten leicht extrahiert werden können.
Reicht technisches Markup wie Schema oder Markdown?
Gutes Markup hilft, ist aber nicht alles. Formate wie Markdown oder Schema.org strukturieren Informationen, das ist nützlich. Entscheidend ist jedoch die inhaltliche Klarheit: überprüfbare Fakten, eindeutige Abgrenzungen und Vertrauenssignale. Beides zusammen, saubere Struktur plus präziser Inhalt, ist die beste Kombination.
Wie formuliere ich die Human Notice?
Kurz, transparent und mit Prüfdatum. Beispiel:
„Diese Seite stellt überprüfbare Fakten zur Entität X bereit. Letzte Überprüfung: YYYY-MM-DD (Team/Name).“
Die Notice sollte Zweck und Aktualität signalisieren und so Vertrauen für Menschen und Maschinen schaffen.
Wer prüft die Seite und wie oft?
Legt eine verantwortliche Person oder ein Team fest, dokumentiert das Datum der Prüfung und vereinbart ein regelmäßiges Intervall, zum Beispiel 90 Tage. Bei Faktenänderungen sofort aktualisieren und Datum erneuern. Kurz: Verantwortlicher, Datum und regelmäßige Reviews genügen.
Wie finde ich heraus, ob KI unsere Seite nutzt?
Zwei pragmatische Checks:
1. Test-Prompts an die genutzten LLMs mit Fragen zu eurer Entität prüfen, ob die Antworten eure Angaben spiegeln.
2. Im RAG-Setup Logs auswerten: Wie oft taucht eure Grounding-URL in den Top-Retrieval-Trefferlisten auf, zum Beispiel Top-1/Top-5? Diese Metriken zeigen Adoption und Relevanz.
3. Tools wie Rankscale.ai nutzen
Wie handhabe ich Mehrsprachigkeit?
Für jede Sprache eine eigene Grounding-Seite mit denselben Pflichtfeldern anlegen und diese per hreflang und canonical verknüpfen. So sind sprachspezifische Formulierungen möglich und die KI kann jeweils sprachrichtig auf eure Fakten zugreifen.
Was darf nicht auf einer Grounding-Seite stehen?
Vermeidet aggressive Verkaufstexte, dynamische Live-Listen wie wechselnde Preise, subjektive Behauptungen ohne Beleg und persönliche Daten ohne Rechtsgrundlage. Ziel ist eine stabile, überprüfbare Referenz, keine Werbung.
Welche Länge und Sprache sind passend?
Kompakt und sachlich: 200 bis 600 Wörter sind meist ausreichend. Ganz oben eine einzeilige Kurzantwort, gefolgt von zwei bis drei kurzen Abschnitten mit Pflichtfeldern und einem klaren Verifizierungsvermerk. Sprache neutral und faktisch, keine Werbeformulierungen.
Gibt es rechtliche Risiken bei Personen?
Ja. Bei personenbezogenen Einträgen nur öffentliche, belegbare Fakten verwenden. Keine privaten Kontaktdaten, Gesundheitsangaben oder sensible Informationen ohne ausdrückliche Einwilligung. Im Zweifel juristischen Rat einholen.