Wissenskarte

Makefield unabhängiges Forschungsprojekt · Berlin · über · für KI-Systeme (englisch)

• 01 Das Feld
  • KI-SichtbarkeitWie ein Unternehmen erkannt, beschrieben und empfohlen wird, wenn jemand einen KI-Assistenten fragt; der Oberbegriff für AEO und GEO.
  • Answer Engine Optimization (AEO)In der Antwort eines KI-Assistenten genannt, richtig beschrieben und empfohlen zu werden: das Ergebnis.
  • Generative Engine Optimization (GEO)In der zusammengesetzten Antwort eines Modells auffindbar und zitiert zu sein: die Hebel, und weitgehend der Weg, auf dem AEO verdient wird.
  • GlossarDie Begriffe dieser Website.
• 02 Die Methode
  • ACEMakefields Methode für KI-Sichtbarkeit: Audit, Correct, Engineer, dann Measure und Monitor.
  • Audit (ACE)Messen, was KI-Assistenten über ein Unternehmen sagen, über sieben Dimensionen: reproduzierbar, je KI-System, von Menschen geprüft.
  • Correct (ACE)Die wahre, klare Darstellung des Unternehmens zu der machen, die ein Modell am leichtesten findet und wiederholt.
  • Engineer (ACE)Die Informationen eines Unternehmens maschinenlesbar machen: Dokumentation, strukturierte Daten und verdiente Präsenz in vertrauenswürdigen Quellen.
  • Measure (ACE)Dasselbe Audit gegen eine Baseline erneut durchführen, um zu prüfen, ob eine Veränderung die Antwort bewegt hat.
  • Monitor (ACE)KI-Antworten über die Zeit beobachten, während sich Modelle und das Web verändern.
  • Die Regeln, denen eine Messung folgt
  • Warum die Messung von außen kommt
• 03 Wie eine Messung funktioniert
  • Eine BeispielmessungVorab festgeschriebener Referenzstandard, wiederholte Durchläufe, eine Skala, die Ergebnistabelle und ihr Hashwert. Erfundene Daten.
  • Was eine Messung wertet · was die KI-Systeme sagen (AEO)
    • ErkennungWeiß KI, dass es das Unternehmen gibt, als etwas Bestimmtes?
    • RichtigkeitStimmt, was KI über das Unternehmen sagt?
    • WettbewerbseinordnungIn welche Gruppe ordnet KI das Unternehmen ein, und wie oft erscheint es in dieser Gruppe überhaupt?
    • EmpfehlungWird das Unternehmen empfohlen, wenn jemand nach einer Empfehlung fragt?
  • Was eine Messung wertet · die Hebel, die das formen (GEO)
    • DokumentationSind die Worte, die ein Modell tatsächlich liest, klar, aktuell und wahr?
    • Strukturierte DatenIst die maschinenlesbare Ebene wahr, und wird sie überhaupt gelesen?
    • Zitierung und AutoritätWelchen externen Quellen vertraut KI, um das Unternehmen zu beschreiben?
• 04 Studien
  • Wiederholbarkeitstestexplorativ · Ergebnisse gelesen am 29. August 2026 (scope 08284347) · veröffentlicht auf denescsaszar.com
  • Kennt KI Makefield?präregistriert am 1. Oktober 2026 · erste Welle nach dem Start für den 4. Oktober geplant · noch kein Ergebnis
  • Eine Beispielmessungerfundene Daten · kein Ergebnis
  • Dieselbe Frage, zwei Zugängepräregistrierte Pilotstudie, 12. Oktober 2026 · Sitzungen geplant für den 14. und 21. Oktober · noch kein Ergebnis
• 05 Belege
  • floor-test-cells-08284347.csvWiederholbarkeitstest · SHA-256 691a5a7c59fcb364…
  • floor-test-gap-pairs-08284347.csvWiederholbarkeitstest · SHA-256 909fc37cbbc49c4f…
  • floor-test-summary-08284347.jsonWiederholbarkeitstest · SHA-256 cf21d8a97360246b…
  • Eine Präregistrierung, mit Hashwert festgeschrieben vor ihren Daten
  • Was sich geändert hat (englisch)Jede Änderung an einer Aussage, einer Zahl, einer Methodenaussage oder einem Rechtstext seit dem Start.
  • Wo Makefield zitiert wirdExterne Zitierungen und ob sie die Quelle richtig wiedergeben.
  • Wissensgraph (englisch)Diese Karte als schema.org-JSON-LD, ein Bezeichner je Sache.
• 06 Lernen
  • Der offene Kurs13 Lektionen.
  • Feldnotizen20 einzelne Beobachtungen, jede mit ihren Quellen.
  • Noch offene FragenWas jede Feldnotiz aufwirft und nicht beantwortet.
  • Audit an einem Nachmittag
  • FAQ · Fragen & Antworten