Grounding Pages: Der „Standard“, den niemand braucht – und der dennoch helfen kann

Seit Ende 2025 macht ein Konzept namens „Grounding Page Standard“ die Runde. Die Idee: Unternehmen sollen spezielle, maschinenlesbare Seiten erstellen, die als „semantischer Anker“ für KI-Systeme dienen. ChatGPT, Perplexity und Co. sollen diese Seiten heranziehen, um Marken und Entitäten korrekt zu interpretieren – weniger Halluzinationen, mehr Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten.

Klingt verlockend. Aber hält das Versprechen einer Überprüfung stand?

Was der Standard verspricht

Das Grounding Page Project definiert sich als offener Standard für „machine-readable brand management“. Die Kernbehauptung: KI-Systeme performen besser, wenn sie strukturierte, konsistente Informationen erhalten. Grounding Pages sollen genau das liefern – faktische, Marketing-freie Entitätsbeschreibungen, die RAG-Systeme und Grounding-APIs bevorzugt heranziehen.

Die Zielgruppe sind Brand Manager und „AI-SEOs“. Die Vision: Eine strukturierte Evolution der klassischen About-Seite für das KI-Zeitalter.

Das Problem: Kein nachweisbarer Mechanismus

Damit eine Grounding Page funktioniert, wie behauptet, müssen zwei Dinge stimmen: Erstens muss ein KI-System die Seite überhaupt abrufen. Zweitens muss es sie gegenüber anderen Quellen bevorzugen.

An beiden Punkten hapert es.

1. Chatbots suchen seltener als man denkt. Die meisten LLM-basierten Chatbots entscheiden situativ, ob sie eine Websuche durchführen. Bei einer Frage wie „Was macht Firma X?“ passiert zum Teil Folgendes: Kennt das Modell die Firma aus dem Training, antwortet es direkt aus dem parametrischen Wissen – ohne jede Websuche. Die Grounding Page wird gar nicht abgerufen.
   
   Das erzeugt ein Paradox: Starke Marken wie BMW oder SAP brauchen keine Grounding Page, weil LLMs ohnehin genug über sie wissen. Schwache Marken, die am meisten profitieren würden, lösen oft gar keine Suche aus – oder das Modell sagt schlicht „darüber weiß ich nichts“. Perplexity ist eine Ausnahme, weil es grundsätzlich sucht. Aber das ist nur ein System von vielen.
2. Es gibt keinen Ranking-Vorteil für Grounding Pages. Bei RAG-Systemen entscheidet ein Retrieval-Schritt (typischerweise Embedding-Similarity oder ein Suchindex), welche Dokumente als Kontext in den Prompt kommen. Dieser Schritt kennt keinen Seitentyp namens „Grounding Page“. Er rankt nach semantischer Relevanz zur Anfrage. Eine gut geschriebene Wikipedia-Seite, ein Presseartikel oder eine klassische About-Seite kann genauso gut oder durch Verlinkungen sogar besser ranken.
   
   Bei Googles Grounding-API für Gemini wird aus dem Google-Suchindex gezogen. Da gelten dieselben Ranking-Faktoren wie bei der normalen Suche: Autorität, Relevanz, Linkprofil. Der Seitentyp hat keinen inhärenten Vorteil.

Was tatsächlich hilft

Der erfundene „Standard“ ist überflüssig. Aber die Grundidee dahinter ist nicht verkehrt – sie ist nur nicht neu.

Wer ein gut verlinktes Dokument auf seiner Website pflegt, das klar und faktisch beschreibt, was das Unternehmen ist, was es tut und was es anbietet, macht es KI-Systemen tatsächlich leichter. Konkret:

1. Informationsdichte und Klarheit. Eine Seite, die frei von Marketing-Fluff ist und stattdessen strukturiert Fakten liefert, hat ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis. Wenn ein RAG-System diese Seite in seine Chunks zerlegt, entsteht weniger Rauschen. Die relevanten Informationen sind leichter extrahierbar.
2. Konsistenz über Quellen hinweg. Wenn die eigene Website sauber und faktisch formuliert, was das Unternehmen ist und tut, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass diese Formulierungen im Trainingskorpus des nächsten Modells kohärent repräsentiert sind. Das ist kein Grounding im technischen Sinne – es ist ein Beitrag zur Trainingsqualität.
3. Strukturierte Daten. Schema.org-Markup (Organization, Product, Service) hilft Knowledge-Graph-Systemen bei der Entitätszuordnung. Das ist ein seit Jahren etabliertes Instrument, kein neuer Standard. LLMs brauchen übrigens kein Schema-Markup und parsen den Quellcode in vielen Fällen auch nicht, sondern schauen sich den puren Text an, den Menschen zu Gesicht bekommen!

Kurzum: Eine saubere, gut verlinkte Informationsseite über das eigene Unternehmen „schmeckt“ einem LLM tatsächlich besser als eine mit Superlativen überladene Marketing-Landingpage. Das war allerdings auch schon vor diesem Standard der Fall und braucht keinen neuen Seitentyp mit eigenem Logo.

Die Drittquellen-Frage

Ein wichtiger Aspekt fehlt in der Diskussion um Grounding Pages fast vollständig: LLMs gewichten Drittquellen in der Regel stärker als Eigenaussagen. Was auf Wikipedia, in Pressartikeln oder in Branchenverzeichnissen über ein Unternehmen steht, hat für die meisten Systeme mehr Gewicht als die eigene About-Seite.

Das Grounding Page Project suggeriert, dass eine strukturierte Eigenaussage den gleichen Effekt haben kann. Die Hoffnung, dass Journalist:innen, Blogger:innen oder Wikipedia-Autor:innen eine Grounding Page als Quelle heranziehen und damit Drittquellen entstehen, die den KI-Systemen als Signal dienen, halte ich für sehr fraglich. Journalist:innen recherchieren nicht auf standardisierten Fakten-Landingpages. Sie suchen Geschichten, Zitate und Kontext – nicht maschinenlesbare Entitätsdefinitionen.

Eine Grounding Page ersetzt nicht die Arbeit, die tatsächlich Drittquellen erzeugt: PR, Thought Leadership, relevante Inhalte, die andere zitieren wollen.

Fazit

Das Grounding Page Project adressiert ein reales Problem: Viele Unternehmen haben ihre Entitäten nie systematisch und faktisch für KI-Systeme beschrieben. Diese Erkenntnis ist richtig und wichtig.

Aber die Lösung braucht keinen eigenen Standard mit Versionsnummer. Sie braucht das, was gute Informationsarchitektur schon immer gebraucht hat: eine klare, gut verlinkte Seite mit faktischen Informationen über das Unternehmen, ergänzt durch strukturierte Daten. Wer das noch nicht hat, sollte damit anfangen. Wer es hat, braucht keine Grounding Page.

Der Mehrwert des Standards liegt allenfalls darin, dass er Unternehmen dazu bringt, erstmals systematisch über ihre Entitätsbeschreibungen nachzudenken. Danke dafür Hanns. Aber für die tatsächliche Wirkung auf KI-Systeme zählt nicht der Seitentyp, sondern die Qualität der Information, die Verlinkung und vor allem die Bestätigung durch Drittquellen, die unabhängig von jeder Grounding Page entsteht – oder eben nicht.