Belege statt Behauptungen
AI-Fanout-Beispiele, die du selbst prüfen kannst.
Diese Beispiele zeigen, welche Websuchanfragen die OpenAI-API in vier konkreten Läufen offengelegt hat. Jeder Fall enthält Eingabe, Modell, Locale, Query-Strings, Quellen, Tokenverbrauch und Grenzen.
- 4
- OpenAI-Läufe
- 16
- offengelegte Queries
- 1
- festes Protokoll
Beobachtet
So liest du die Beispiele
Ein einzelner Lauf ist eine datierte Beobachtung. Die Seiten trennen deshalb drei Ebenen, damit aus einem Ergebnis keine größere Aussage wird, als die Daten tragen.
Für die Begriffe und Beziehungen zwischen Queries, Suchaktionen und Quellen: KI-Zitate und ihren Umfang verstehen.
- 01
Vom Anbieter geliefert
Exakte Query-Strings, Quellen auf Ebene der Suchaktion, Modell, Locale, Status und Nutzung.
- 02
Von uns eingeordnet
Ein Vergleich der sichtbaren Daten: Was blieb gleich, was änderte sich und welche Nutzerfrage steckt dahinter?
- 03
Nicht belegt
Keine Aussage über versteckte ChatGPT-Suchen, interne Gedankengänge, allgemeine Modellqualität oder künftige Läufe.
Wähle die Frage, die du untersuchen willst
Die vier Fälle erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Sie sind keine austauschbaren SEO-Seiten.
- 01OpenAI und Gemini Fanout lokal vergleichen
Wie vergleichst du OpenAI und Gemini für „best SEO tools“, ohne fehlende Belege zu erfinden?
- 02Wie stark verändert das Land die Fanout Queries?
Ändert die Länderauswahl die Queries für dasselbe Keyword?
- 03Warum liefert dasselbe Keyword andere Queries?
Kann dieselbe Konfiguration unterschiedliche Fanout Queries liefern?
- 04Welche Quellen erscheinen bei Vergleichsfragen?
Wonach sucht ein KI-Weblauf beim Vergleich von Ahrefs und Semrush?
JSON · CSV · SCHEMA
Rohdaten und Methode herunterladen
Die normalisierten OpenAI-Beobachtungen stehen als JSON und CSV bereit. Das Schema macht Felder und Versionen nachvollziehbar. Quellen gehören jeweils zur gesamten Suchaktion; der Anbieter ordnet sie nicht zwingend einer einzelnen Query innerhalb dieser Aktion zu.
Als Nächstes: dieselben Themen regelmäßig wiederholen
Ein vorab festgelegter Katalog mit zwölf Informations-, Vergleichs-, Kauf-, Fehler-, Umsetzungs- und lokalen Fragen soll monatlich wiederholt werden. Erst abgeschlossene, überprüfte Läufe werden als Ergebnisse veröffentlicht. Der Plan selbst ist noch kein Ergebnis.
Beobachtungsplan öffnenPrüfe ein eigenes Thema
Starte einen kostenlosen Lauf mit OpenAI oder Gemini. Dein Ergebnis bleibt zunächst in diesem Browser und kann dort gespeichert, verglichen oder exportiert werden.