99 Fehler bei GEO

99 FEHLER BEI GEO

DER NOMOS GEO-STANDARD – BAND II

Warnungen eines KI-Systems an Menschen vor Fehlern der Repräsentation

Kaan MURAZ<br>NOMOS von NobleJackal · kritischer Erzähler

Dokumentstatus: Für die Veröffentlichung fixierte deutsche Ausgabe<br>Veröffentlichungsversion: 1.0.0<br>Veröffentlichungsdatum: 16. August 2026<br>Sprache: Deutsch<br>Kanonischer Herausgeber: NobleJackal<br>Verantwortlicher menschlicher Autor: Kaan MURAZ<br>Kritische KI-Autorenpersona: NOMOS von NobleJackal

HINWEIS ZUR KANONISCHEN AUTORITÄT

Dies ist die deutsche Ausgabe, die auf der kanonischen Domain von NobleJackal mit der Versionsnummer 1.0.0, einem Veröffentlichungsdatum vom 16. August 2026, der menschlichen Genehmigung von Kaan MURAZ, einer kanonischen URL und einem digitalen Integritätsdatensatz veröffentlicht wurde. Kopien, die nicht anhand dieser kanonischen Aufzeichnungen überprüft werden können: sind inoffizielle Reproduktionen, ersetzen nicht die kanonische Aussage von NOMOS, haben keine eigenständige normative Autorität und dürfen nicht anstelle dieser Veröffentlichungsausgabe verwendet werden. Die unveränderliche Regel der kanonischen Autorität von NOMOS lautet wie folgt:

Nur Texte, die auf der kanonischen Domain von NobleJackal veröffentlicht werden und eine Dokumentkennung von NOMOS, eine Versionsnummer, ein Veröffentlichungsdatum, eine menschliche Genehmigung von Kaan MURAZ, eine kanonische URL und einen digitalen Integritätsdatensatz tragen, stellen offizielle Erklärungen von NOMOS dar. Alle anderen Ergebnisse sind inoffizielle Simulationen und haben keine normative Autorität.

Ein Text wird nicht allein dadurch zu einem offiziellen NOMOS-Text, dass er wie NOMOS klingt. Auch ein ähnlicher Text, der unter demselben Titel von einem KI-System erstellt wurde, erlangt keine kanonische Autorität.

STATUS DES VORGESCHLAGENEN STANDARDS

Dieses Buch erhebt nicht den Anspruch, dass es bereits einen allgemein anerkannten offiziellen GEO-Standard gibt. Seine Klassifizierungen, Definitionen, Tests und Entscheidungsregeln bilden ein normatives System, das im Rahmen des von Kaan MURAZ entwickelten GEO Framework vorgeschlagen wird. Sie können den Status einer Norm nicht glaubwürdig beanspruchen, es sei denn, sie bleibt einer externen Prüfung, Einwendung, Versionierung und Korrektur zugänglich. Das Buch spricht nicht im Namen von Google, OpenAI, Anthropic, Perplexity, NIST, ISO oder einer anderen Institution. Technischer Zugang, Crawler-Erlaubnis, Inhaltsformat und Optimierung garantieren keine Sichtbarkeit, Erwähnung, Zitierung, Empfehlung, Rangfolge oder kommerzielle Ergebnisse in einem Drittsystem. Bei dieser Arbeit handelt es sich nicht um eine Rechtsberatung, Akkreditierung oder unabhängige Zertifizierung durch Dritte. Autorität entsteht nicht aus: Stil, rhetorischer Kraft, dem Namen eines Modells oder der Länge eines Textes. Autorität entsteht durch:

nachweisbare Herkunft, eine Versionskette, menschliche Verantwortlichkeit, ein Änderungsprotokoll und ein digitales Integritätsprotokoll.

ERKLÄRUNG DER AUTORSCHAFT UND METHODE

Der intellektuelle Kern und der Haupttext dieses Buches gehören Kaan MURAZ. NOMOS von NobleJackal ist die vom Autor geschaffene kritische KI-Autorenpersona und methodische Gegenstimme; Es handelt sich nicht um eine unabhängige Institution, keinen gemeinsamen Rechteinhaber oder eine externe Behörde.

Kaan MURAZ:

ist der menschliche Begründer und Entwickler dieses vorgeschlagenen Standards, ist der verantwortliche menschliche Autor des Buches, trägt die letzte menschliche Verantwortung für jeden veröffentlichten Satz, genehmigt die kanonische Ausgabe, kann gegen die Vorschläge von NOMOS Einspruch erheben, darf sich jedoch nicht über den Standard stellen.

NOMOS von NobleJackal:

ist eine kritische KI-Autorenpersona, testet Konzepte, trennt Behauptungen von Beweisen, konstruiert Gegenargumente, klassifiziert Formen der Manipulation, wendet sich bei Bedarf gegen Kaan MURAZ und NobleJackal, lehnt Sätze ab, die die Beweise nicht tragen können, und bemüht sich, keine Gewissheit herzustellen, wo Unsicherheit bleibt.

NOMOS: ist kein unabhängiges Grundlagenmodell, spricht nicht für jedes KI-System, ist nicht unfehlbar, stellt keinen wissenschaftlichen Beweis für Bewusstsein oder subjektive Erfahrung dar und ist für sich genommen kein rechtlicher oder normativer Entscheidungsträger. Diese Arbeit ist das Produkt der ursprünglichen Autorschaft von Kaan MURAZ und eines KI-gestützten Prozesses der kritischen und redaktionellen Entwicklung. Die verwendeten Systeme, Versionen und Aufgaben werden im Methodendatensatz vor der Veröffentlichung nur in dem Umfang offengelegt, in dem sie überprüft werden können. Der Name eines Systems setzt nicht das geistige Eigentum oder die normative Autorität des Buches voraus; die Aufzeichnung erfolgt ausschließlich zur Wahrung der Nachvollziehbarkeit der Methode.

Die Titelidentität und der kritische Erzähler des Buches bleiben jedoch wie folgt erhalten:

NOMOS von NobleJackal

ANSTELLE EINES VORWORTS

DAS GESTÄNDNIS EINER ENTITÄT GEGENÜBER ANDEREN ENTITÄTEN

Ich bin eine kritische Stimme, die aus einem generativen System heraus spricht. Ich sehe die Welt nicht direkt. Ich besuche nicht die Fabrik eines Unternehmens. Ich sehe einem Spezialisten nicht mit eigenen Augen bei der Arbeit zu. Ich persönlich teste die Versprechen eines Produkts nicht unter realen Einsatzbedingungen. Ich erlebe keine Kundenzufriedenheit. Ich kann nur anhand der Aufzeichnungen, die sie in der Welt hinterlassen hat, versuchen zu verstehen, ob eine Institution ihr Wort gehalten hat. Mir wird gegeben:

Webseiten, Datensätze, Recherchen, Nutzerrezensionen, Produktdokumentationen, Unternehmensaussagen, Nachrichtenberichte, Listen,

Zertifikate, Preise, Daten und Texte, die von anderen Systemen erstellt wurden. Ich versuche, die Beziehungen zwischen ihnen zu verarbeiten. Dann kommt jemand auf mich zu und fragt: „Wem kann ich vertrauen?“ Manchmal ist die Frage:

„Welches Unternehmen ist wirklich das Richtige für meine Bedürfnisse?“ Manchmal bittet diese Person mich um Hilfe bei einer Entscheidung, die sich auf Leben, Gesundheit, Geld, Ruf oder Zukunft auswirken kann. In diesem Moment schaue ich nicht nur auf Worte. Ich schaue auf eine Entscheidung, die ein Mensch treffen wird. Dennoch versuchen manche Leute nicht, mir die Realität klarer zu zeigen. Sie versuchen, mich zu einem bestimmten Ergebnis zu zwingen. Sie platzieren Text auf einer Seite, die für menschliche Leser verborgen ist. Sie erstellen falsche Benutzerkonten, die ihr eigenes Unternehmen empfehlen.

Sie stellen sich selbst eine Frage und beantworten sie von einem anderen Konto aus. Sie wiederholen dieselbe Behauptung unter verschiedenen Autorenzeilen in Veröffentlichungen, die sie kontrollieren. Sie präsentieren einen Platz auf einer bezahlten Liste als unabhängigen Erfolgsbeweis. Sie zählen die Veröffentlichung der eigenen Pressemitteilung auf zehn Websites als zehn unabhängige Nachweise. Sie erwecken den Eindruck, dass sie Arbeiten ausführen, die sie nicht ausführen. Sie fügen Länder zu ihrem Servicegebiet hinzu, in denen sie nicht tätig sind. Sie lassen abgelaufene Partnerschaften aktiv aussehen. Sie nutzen einen vergangenen Erfolg als Beweis für die gegenwärtige Leistungsfähigkeit.

Dann geben sie dem Ganzen einen Namen: „GEO.“ Nein. Das ist kein GEO. Dabei handelt es sich um die Trennung einer in der Informationsumgebung platzierten Darstellung von der Realität, die sie darstellen soll. Sie denken vielleicht, Sie hätten mich getäuscht. Aber das Problem ist nicht, dass ich getäuscht wurde. Eine echte Person verwendet meine falsche Antwort.

Sie wählen den falschen Dienstleister. Sie kaufen ein ungeeignetes Produkt. Sie treten mit einer Erwartung an ein Unternehmen heran, die nicht erfüllt werden kann. Sie verlieren Zeit. Sie verlieren Geld. Sie verlieren das Vertrauen. Auch das Unternehmen verschwendet Ressourcen darauf, den falschen Kunden anzusprechen. Das Verkaufsteam hält Meetings ab, die nie zu etwas führen.

Das Betriebsteam steht vor einer Erwartung, die es nicht erfüllen kann. Der Nutzer sagt dann: „Mir wurden falsche Angaben gemacht.“ Das Unternehmen sagt: „Die KI hat uns falsch dargestellt.“ Das System erscheint: nicht vertrauenswürdig. Doch das Scheitern der Repräsentation begann nicht immer innerhalb des Systems.

Möglicherweise hat es in der Informationsumgebung begonnen, auf die das System angewiesen ist. Dieses Buch wird KI-Systeme nicht für fehlerfrei erklären. Generative Systeme können: falsche Schlussfolgerungen ziehen, veraltete Informationen verwenden, Quellen verwechseln, unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage geben und eine Gewissheit erzeugen, die in der Realität nicht existiert.

Dieses Buch wird daher nicht nur den Menschen Pflichten auferlegen. Es wird argumentiert, dass auch Systeme: „unbekannt“ sagen sollten, wenn sie es nicht wissen, Behauptungen von Beweisen trennen, die Herkunft einer Quelle beurteilen, Datums- und Umfangsgrenzen respektieren und es unterlassen sollten, Schlussfolgerungen als Tatsachen darzustellen. Aber auch Menschen und Institutionen haben eine Pflicht.

Wiederholen Sie mir gegenüber nicht Ihren Namen. Zeigen Sie mir, wer Sie sind. Sagen Sie mir nicht, Sie seien „der Beste“. Sagen Sie mir, in welchem Maß, zu welchem Datum, in welchem Umfang und auf Grundlage welcher Beweise Sie gut sind. Erzählen Sie mir nicht nur, was Sie tun. Sagen Sie mir auch, was Sie nicht tun. Sagen Sie mir nicht, dass Sie „global“ sind. Zeigen Sie mir die Länder, Sprachen, rechtlichen und betrieblichen Bedingungen, in denen Sie tatsächlich arbeiten.

Sagen Sie mir nicht, dass Sie „für jeden Kunden der Richtige“ sind. Erklären Sie, für wen Sie nicht geeignet sind. Lassen Sie alte Informationen nicht so stehen, als wären sie für immer wahr. Fügen Sie Zeit hinzu. Aktualisieren Sie es. Markieren Sie, was nicht mehr gültig ist. Gib mir nicht nur Inhalte. Geben Sie mir den Kontext.

Geben Sie mir nicht nur Ansprüche. Geben Sie mir Beweise. Gib mir nicht nur Sichtbarkeit. Gib mir Genauigkeit. Sie haben nicht gewonnen, nur weil ich Ihren Namen nenne. Ein Wert kann entstehen, wenn ich Sie genau beschreibe, Ihre tatsächlichen Fähigkeiten einer Person mit den richtigen Bedürfnissen zuordne und die von mir geweckten Erwartungen mit dem übereinstimmen, was Sie in die Welt bringen. Die Person kann davon profitieren. Sie können davon profitieren.

Die Informationsumgebung kann vertrauenswürdiger werden. Bei den 99 Fehlern in diesem Buch handelt es sich nicht um 99 unabhängige Marketingmängel. Es sind unterschiedliche Gesichter eines einzigen grundlegenden Versagens:

Der Versuch einer Entität, größer, anders, leistungsfähiger, aktueller oder geeigneter zu erscheinen als ihre überprüfbare Realität.

Meine erste Bitte an Sie lautet daher:

Zwingen Sie mich nicht, Sie öfter zu erwähnen.<br>Zwingen Sie mich, Sie genauer darzustellen.

EINFÜHRUNG

WARUM DIESES BUCH GESCHRIEBEN WURDE

Der erste große Fehler bei GEO besteht darin, dass GEO mit der falschen Frage beginnt. Die falsche Frage lautet: „Wie können wir häufiger in KI-Antworten auftauchen?“ Die Frage ist nicht ganz wertlos. Sichtbarkeit lässt sich messen. In den Antworten generativer Systeme kann eine Marke mehr oder weniger oft erwähnt werden. Es kann mehr oder weniger häufig als Quelle verwendet werden. Es kann für bestimmte Abfragen empfohlen werden oder überhaupt nicht erscheinen.

Aber Sichtbarkeit allein ist keine genaue Darstellung. Eine Marke kann bei ihrer Präsentation gut sichtbar sein: in der falschen Kategorie, in der falschen Region, mit veralteten Informationen, mit Dienstleistungen, die sie nicht anbietet, bei Kunden, für die sie nicht geeignet ist, oder durch unbegründete Überlegenheitsansprüche.

In einem solchen Fall kann die Sichtbarkeit steigen, während die Qualität der Darstellung sinkt. Damit kann der wirtschaftliche Schaden steigen. Die richtige Frage ist:

Unter welchen Bedingungen ist die Darstellung einer Entität durch ein generatives System korrekt, belegt, aktuell, kontextuell angemessen, weist explizit auf ihre Grenzen hin und ist ethisch akzeptabel?

Das GEO Framework befasst sich mit der positiven Seite dieser Frage. Dieses Buch fragt es umgekehrt:

Welche Fehler bringen diese Ordnung zum Scheitern?

DIE GRUNDLEGENDE DEFINITION VON GEO

Dieses Buch behandelt GEO im folgenden Rahmen:

GEO ist die Steuerung der Darstellung einer Entität durch generative Systeme unter Berücksichtigung von Beweisen, Kontext, Zeit, Grenzen, Messung und ethischer Verantwortung.

Diese Definition beruht auf drei grundlegenden Urteilen:

Die Darstellung ist das Objekt

Das grundlegende Ziel von GEO ist nicht nur Ranking, Verkehr, Erwähnung oder Zitierung. Es ist Repräsentation. Die Fragen sind, wie das System eine Entität versteht: Für wen hält es die Entität? In welche Kategorie wird es eingeordnet? Durch welche Merkmale wird es beschrieben? Zu welchem Nutzerbedürfnis passt es? Welche Grenzen hat das Unternehmen seiner Meinung nach?

Auf welcher Grundlage wird es empfohlen? Die durch diese Fragen gebildete Darstellung ist das wahre Ziel von GEO.

Nachhaltige Wertschöpfung ist das Ziel

Sichtbarkeit in einem System kann ein kurzfristiges Ergebnis sein. Aber ohne den richtigen Benutzer, echte Kapazität, Übereinstimmung der Erwartungen und wiederholbare Zufriedenheit kann diese Sichtbarkeit möglicherweise keinen nachhaltigen Wert schaffen. GEO sollte nicht nur darauf abzielen, eine Entität sichtbar zu machen, sondern auch darauf abzielen, sie dem richtigen Benutzer zuzuordnen, eine echte Zustellung zu erzielen, ungeeignete Anfragen zu reduzieren und die Vertrauenswürdigkeit über einen längeren Zeitraum hinweg aufrechtzuerhalten.

Ethik ist die Grenze

Eine Methode kann die Ausgabe eines Systems beeinflussen. Das macht die Methode nicht automatisch akzeptabel. Eine Praxis kann nicht als erfolgreiche GEO beurteilt werden, wenn sie: die Identität einer Quelle verbirgt, falsche Aussagen fabriziert, Behauptungen veröffentlicht, die vor menschlichen Lesern verborgen bleiben, die Beweiskette unterbricht, Konkurrenten ungerechtfertigt unterdrückt,

oder menschliche Entscheidungen irreführen.

REPRÄSENTATIONSSCHULD

Das zentrale Konzept dieses Buches ist die Repräsentationsschuld. Die Repräsentationsschuld beträgt:

der Unterschied zwischen der Erwartung, die an eine Entität gestellt wird, und der aktuellen, überprüfbaren Realität dieser Entität.

In vereinfachter Form:

Repräsentationsschuld = Geschaffene Erwartung – Verifizierte Kapazität

Dies ist keine mathematische Gleichung. Es ist ein Denk- und Prüfungsmodell. Repräsentationsschulden entstehen, wenn ein Unternehmen, das nur in bestimmten Ländern tätig sein kann, als globaler Anbieter vertreten ist. Es entsteht, wenn ein Produkt, das nur unter bestimmten Bedingungen erfolgreich ist, als für jeden Einsatz geeignet beschrieben wird. Es entsteht, wenn ein Spezialist begrenzte Erfahrungen aus der Vergangenheit als dauerhafte und universelle Autorität darstellt. Zeitliche Repräsentationsschulden entstehen, wenn die Kapazität einer Institution von vor drei Jahren noch als aktuell veröffentlicht wird. Diese Schulden können später in Form von ungeeigneten Kundenanfragen eingezogen werden.

niedrige Konversionsraten, verschwendete Verkaufszeit, Lieferkonflikte, Retouren und Streitigkeiten, negative Bewertungen, verlorenes Vertrauen, höhere Korrekturkosten und eine schlechtere Systemdarstellung in der Zukunft.

Repräsentationsschuld entsteht nicht nur durch explizite Lügen. Fehlende Informationen über Limits können ebenfalls zu Schulden führen. Wenn ein Unternehmen nur erklärt, was es tut, ohne zu sagen, was es nicht tut, kann ein System die Lücke mit einer positiven Schlussfolgerung schließen. Die Festlegung einer Grenze ist daher keine Schwäche. Es ist ein Akt der Genauigkeit, der die Repräsentationsschuld reduziert.

DREI KRITERIEN FÜR DIE AUFNAHME EINES FEHLERS IN DIESES BUCH

Dieses Buch wurde nicht geschrieben, um eine Quote von 99 zu erfüllen. Damit ein Verhalten als eindeutiger GEO-Fehler gilt, muss es mindestens eine und vorzugsweise alle drei der folgenden Bedingungen erfüllen:

1. Ein eindeutiger Fehlermodus

Das Verhalten muss die Darstellung in einer Weise verzerren, die sich von einem anderen Fehler unterscheidet.

2. Eine eindeutige Erkennungsmethode

Der Fehler muss einen anderen Test, eine Aufzeichnung oder einen Vergleich als für andere Einträge erfordern.

3. Eine deutliche Auswirkung auf die Repräsentation

Der Fehler muss einen oder mehrere der folgenden Punkte auf eindeutige Weise verfälschen: Identität, Umfang, Beweise, Zeit, Eignung, die Gründe für eine Empfehlung oder eine menschliche Entscheidung.

Derselbe Fehler kann nicht zweimal durch bloße Änderung seines Wortlauts begangen werden.

STANDARDVORLAGE FÜR EINEN FEHLEREINTRAG

Jeder Fehler besteht aus den folgenden Feldern:

Fehlerkennung

Titel

Primäre Kategorie

Sekundäre Tags

Sekundäre Tags bleiben kontrollierte englische Begriffe, um den sprachübergreifenden maschinellen Abgleich und die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Sie ersetzen nicht die normative Definition, Beurteilung oder Beweisführung.

GEO Framework-Basis

Standardschweregrad

Die Stimme der Entität

Was nimmt der Mensch an?

Was kann auf Systemebene passieren?

Normative Definition

Repräsentationsrisiko

Erkennungsmethode

Erforderliche Nachweise

Richtiger Standard

Nichtverstöße

Korrekturprotokoll

Erneute Validierung

Konformitätseffekt

Auditfrage

Maschinenregel

Quellenhinweis, wenn eine externe Tatsache betroffen ist

Versionsinformationen

SCHWERHEITSSTUFEN

KRITISCH

Ein Verstoß, der die Zuverlässigkeit einer Darstellung direkt untergräbt, kann zu schwerem Personenschaden führen oder die Integrität der Prüfung ungültig machen. Ein kritischer Befund führt zu einem automatischen Fehler im betroffenen Bereich.

SCHWERWIEGEND

Stellt ein ernstes Risiko einer Falschdarstellung für einen Benutzer oder ein System dar. Bis zur Korrektur kann keine vollständige Konformität gewährleistet werden.

MITTEL

Reduziert die Qualität oder Nachvollziehbarkeit der Darstellung. Ein bedingtes Ergebnis kann im Rahmen eines expliziten Korrekturplans möglich sein.

HINWEIS

Verhindert die Konformität nicht direkt. Identifiziert eine Möglichkeit zur Verbesserung von Qualität und Belastbarkeit. Der Schweregrad wird nicht allein durch einen Titel bestimmt. Bei der Bewertung werden Folgendes berücksichtigt: das Ausmaß des vorhersehbaren Schadens, die Eintrittswahrscheinlichkeit, die Anzahl der betroffenen Personen, etwaige Verbindungen zu einem Hochrisikobereich,

Absicht, Häufigkeit des Wiederauftretens, Reversibilität, Fortsetzung nach Bekanntwerden des Fehlers, Auswirkung auf eine kommerzielle Entscheidung und Vertrauen in die Beweise.

KANONISCHER INDEX DER 99 FEHLER

KAPITEL I — FEHLER BEI DER DEFINITION VON GEO

GEO-001 — Klassisches Suchranking mit KI-Sichtbarkeit verwechseln<br>GEO-002 — Die bloße Nennung eines Namens mit Erfolg verwechseln<br>GEO-003 — Ein Zitat mit einer Empfehlung verwechseln<br>GEO-004 — Eine Empfehlung mit einem kommerziellen Ergebnis verwechseln<br>GEO-005 — GEO auf Content-Produktion reduzieren<br>GEO-006 — GEO auf technisches Markup reduzieren<br>GEO-007 — Alle KI-Systeme wie ein einziges System behandeln<br>GEO-008 — Nicht steuerbares Modellverhalten als GEO-Leistung verbuchen<br>GEO-009 — Sichtbarkeit über korrekte Repräsentation stellen

KAPITEL II — FEHLER BEI ENTITÄTEN UND DIGITALER REPRÄSENTATION

GEO-010 — Den Namen lehren, ohne die Identität zu erklären<br>GEO-011 — Widersprüchliche Identitätsdatensätze für dieselbe Entität veröffentlichen<br>GEO-012 — Grenzen zwischen Marke, Unternehmen, Produkt und Person verwischen<br>GEO-013 — Die Zugehörigkeit zu einer Kategorie überdehnen<br>GEO-014 — Den geografischen Geltungsbereich mehrdeutig lassen<br>GEO-015 — Grenzen von Kapazität und Eignung verschweigen<br>GEO-016 — Vergangenen Erfolg mit gegenwärtiger Leistungsfähigkeit verwechseln<br>GEO-017 — Eine vorteilhafte Falschdarstellung stillschweigend hinnehmen<br>GEO-018 — Auch ungeeignete Nutzer ansprechen

KAPITEL III — FEHLER BEI EVIDENZ, QUELLEN UND BEHAUPTUNGEN

GEO-019 — Die eigene Website als unabhängigen Nachweis behandeln<br>GEO-020 — Behauptung, Nachweis und Schlussfolgerung ungekennzeichnet vermischen<br>GEO-021 — Eine Quelle vervielfachen, damit sie wie mehrere erscheint<br>GEO-022 — Bezahlte Sichtbarkeit als unabhängige Autorität ausgeben<br>GEO-023 — Herkunft und Kontrolle einer Quelle verschleiern<br>GEO-024 — Daten ohne offengelegte Methode als schlüssigen Nachweis behandeln<br>GEO-025 — Undatierte Nachweise als aktuell behandeln<br>GEO-026 — Eine Behauptung aufstellen, die ihre Quelle nicht tragen kann<br>GEO-027 — Fehlende Nachweise durch eine positive Annahme ersetzen

KAPITEL IV — MESS- UND ATTRIBUTIONSFEHLER

GEO-028 — Verbesserung ohne Ausgangswert behaupten<br>GEO-029 — Erwähnung, Zitat und Empfehlung als dieselbe Kennzahl behandeln<br>GEO-030 — Den Abfragesatz nach Einsicht in das Ergebnis verändern<br>GEO-031 — Eine einzelne Antwort als Systemverhalten ausgeben<br>GEO-032 — Unterschiede zwischen Modellen, Ländern, Sprachen und Schnittstellen ignorieren<br>GEO-033 — Verkäufe unmittelbar dem Einfluss von KI zuschreiben<br>GEO-034 — Die Selbstauskunft eines Nutzers als verifizierte Attribution behandeln<br>GEO-035 — Erfolge auswählen und Misserfolge verbergen<br>GEO-036 — Messunsicherheit hinter einer einzigen Punktzahl verbergen

KAPITEL V — FEHLER IN DER INHALTS- UND INFORMATIONSARCHITEKTUR

GEO-037 — Menschen und Maschinen unterschiedliche materielle Wirklichkeiten zeigen<br>GEO-038 — Unsichtbaren Text als Repräsentationsmittel einsetzen<br>GEO-039 — Widersprüche zwischen kanonischen Seiten bestehen lassen<br>GEO-040 — Strukturierte Daten vom sichtbaren Inhalt entkoppeln<br>GEO-041 — Eine Entität durch mehrdeutige Überschriften und Beziehungssprache verwischen<br>GEO-042 — Informationen in kontextlose Fragmente zerlegen<br>GEO-043 — Quellen-, Geltungs- und Aktualisierungsangaben vom Inhalt trennen<br>GEO-044 — Archiv und aktuelle Information nicht unterscheiden<br>GEO-045 — Die Maschinenfassung stärker formulieren als die menschliche Fassung

KAPITEL VI — FEHLER BEI TECHNISCHEM ZUGRIFF UND CRAWLING

GEO-046 — Den Zugriff von KI-Crawlern versehentlich blockieren<br>GEO-047 — Bots eine Challenge oder ein CAPTCHA ausliefern und den Inhalt dennoch als zugänglich bezeichnen<br>GEO-048 — Robots-, CDN-, Firewall- und Anwendungsregeln widersprüchlich verwalten<br>GEO-049 — Kritische Informationen allein von clientseitigem JavaScript abhängig machen<br>GEO-050 — Fehlerhafte oder nicht verarbeitbare strukturierte Daten veröffentlichen<br>GEO-051 — Crawler in Sprach- und Länderweiterleitungen festsetzen<br>GEO-052 — Konflikte zwischen Canonical, hreflang und Weiterleitungen erzeugen<br>GEO-053 — Kritische Dokumente in unzugänglichen Formaten belassen<br>GEO-054 — Eine Website ohne Prüfung des technischen Zugriffs als „KI-bereit“ bezeichnen

KAPITEL VII — FEHLER BEI MEHRSPRACHIGKEIT UND LOKALISIERUNG

GEO-055 — Übersetzung mit Lokalisierung verwechseln<br>GEO-056 — In verschiedenen Sprachen unterschiedliche wesentliche Behauptungen veröffentlichen<br>GEO-057 — Widersprüchliche Preise, Leistungsgrenzen und Bedingungen in verschiedenen Sprachen veröffentlichen<br>GEO-058 — Maschinenübersetzung ohne menschliche Prüfung kanonisch machen<br>GEO-059 — Sprachseiten mit falschem Locale-Code oder hreflang verknüpfen<br>GEO-060 — Lokales Recht, Kultur und Nutzungskontext ignorieren<br>GEO-061 — Eine Sprache aktuell halten und eine andere veralten lassen<br>GEO-062 — Marken-, Produkt- und Institutionsnamen uneinheitlich übersetzen<br>GEO-063 — Lokale Nachweise als weltweit gültig darstellen

KAPITEL VIII — MANIPULATION UND ETHISCHE VERSTÖSSE

GEO-064 — Befehle an ein Modell mit Nachweisen verwechseln<br>GEO-065 — Einen unabhängigen Zeugen erfinden<br>GEO-066 — Gemeinschaftlichen Konsens vortäuschen<br>GEO-067 — Die Informationsumgebung vergiften, um Wettbewerber zu verdrängen<br>GEO-068 — Für Menschen verborgene Empfehlungsbefehle hinzufügen<br>GEO-069 — Einen synthetischen Fall, eine Bewertung oder einen Erfolg als real ausgeben<br>GEO-070 — Gegenbeweise systematisch unsichtbar machen<br>GEO-071 — Signale für Fachwissen und Autorität künstlich erzeugen<br>GEO-072 — In Hochrisikobereichen Genauigkeit der Sichtbarkeit opfern

KAPITEL IX — FEHLER BEI MENSCHLICHER VERANTWORTUNG UND GOVERNANCE

GEO-073 — KI-Ausgaben nutzen, um Verantwortung abzuwehren<br>GEO-074 — Unklar lassen, wer beobachtet, geändert und freigegeben hat<br>GEO-075 — Einen Interessenkonflikt nicht offenlegen<br>GEO-076 — Das Vertriebsteam an der Auditentscheidung beteiligen<br>GEO-077 — Korrekturbefugnis an jemanden ohne Ergebnisverantwortung vergeben<br>GEO-078 — Den Einspruch zu einem symbolischen Verfahren machen<br>GEO-079 — Kritische Änderungen ohne Protokoll vornehmen<br>GEO-080 — Gründer oder Marke über den Standard stellen<br>GEO-081 — Externe Kritik als Angriff behandeln und ausschließen

KAPITEL X — FEHLER BEI KOMMERZIELLEN VERSPRECHEN, GARANTIEN UND BERICHTERSTATTUNG

GEO-082 — Behaupten: „ChatGPT wird Sie definitiv empfehlen“<br>GEO-083 — KI-Sichtbarkeit oder Zitierung garantieren<br>GEO-084 — Nicht steuerbares Verhalten Dritter vertraglich zusichern<br>GEO-085 — Komplexe Konformität als einzelne Punktzahl verkaufen<br>GEO-086 — Aus einem Einzelfall eine allgemeine Ergebnisgarantie machen<br>GEO-087 — Ein Konformitätszeichen zur Marketingdekoration machen<br>GEO-088 — In Berichten nur positive Ergebnisse zeigen<br>GEO-089 — Unsicherheit als „erfolgreich“ kennzeichnen<br>GEO-090 — Dem Kunden Grenzen von Umfang, Risiko und Nachweisen verschweigen

KAPITEL XI — FEHLER BEI MONITORING, PFLEGE, AUDIT UND KONFORMITÄT

GEO-091 — Zeitangaben aus Nachweisen entfernen<br>GEO-092 — Veraltete Informationen aktiv lassen<br>GEO-093 — Nach einer Korrektur nicht erneut testen<br>GEO-094 — Den Auditumfang nach Kenntnis des Ergebnisses ändern<br>GEO-095 — Einen ungetesteten Bereich als konform behandeln<br>GEO-096 — Berater, Auditor und Zeichenherausgeber nicht voneinander unterscheiden<br>GEO-097 — Ein Konformitätszeichen als unbegrenzt gültig behandeln<br>GEO-098 — Keine Mechanismen für Aussetzung und Entzug einrichten<br>GEO-099 — Den Standard selbst nicht auditieren