SEOkomm 2026 · Track 2
Chain-of-Thought in ChatGPT Deep Research: Wie Retrieval, SERPs und interne Links tatsächlich zu Antworten werden
- Freitag, 27. November 2026
- 17:25 bis 18:00 Uhr
- Track 2
- Salzburg Congress
David analysiert anhand realer Deep-Research-Logs, wie ChatGPT Informationen aus Bing-SERPs nicht nur sammelt, sondern selektiv verarbeitet und strukturiert. Die Chain-of-Thought wird dabei als beobachtbare Entscheidungs- und Navigationslogik im mehrstufigen Retrieval-Prozess sichtbar gemacht. Besonders spannend ist die Diskrepanz zwischen sichtbaren Suchergebnissen und den tatsächlich genutzten Quellen in der finalen Antwort. TeilnehmerInnen verstehen, warum klassische SEO-Metriken wie Ranking-Position allein nicht mehr ausreichen, um die Nutzung in LLM-basierten Recherchesystemen vorherzusagen.
Speaker
- David KonitznyGEO Researcher, Peec AIDavid Konitzny ist GEO Researcher mit Fokus auf AI Search und Generative Engine Optimization (GEO). Er untersucht, wie Large Language Models und AI-Suchsysteme Informationen suchen, bewerten und als Antworten generieren. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Reverse Engineering moderner AI-Systeme wie ChatGPT und AI-Agenten, um deren Retrieval-, Ranking- und Source-Selection-Mechanismen datenbasiert zu entschlüsseln. Dabei analysiert er unter anderem Query Fan-outs, Citation- und Retrieval-Prozesse sowie das Verhalten von AI-Agenten bei der Informationsbeschaffung. Aus seinen Untersuchungen leitet er Modelle und Erkenntnisse ab, die erklären, wie Marken und Inhalte in AI-Suchsystemen gefunden, bewertet und empfohlen werden und wie sich diese Systeme im Zeitverlauf verändern.
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