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Wissenschaftliche Grundlage

Nicht Bauchgefühl. Forschung.

Die JERVIS Methodik in Zahlen: 453 validierte Studien aus 6.112 gescreenten Papers. 792 belegte Fakten. 93% Reject-Rate. Jede Empfehlung im JERVIS Audit kommt mit Quelle und Effektgröße. Stand Juni 2026.

Peer-reviewed  ·  Effektgröße pro Empfehlung  ·  Nachprüfbar im Report

453 validierte Studien 6.112 gescreente Papers 93% Reject-Rate 792 belegte Fakten
Das Problem mit SEO-Empfehlungen

Woher wissen Sie, dass eine Empfehlung stimmt?

Jedes Tool, jeder Berater und jeder Blogartikel liefert SEO-Empfehlungen. Die meisten davon kommen ohne Beleg: keine Quelle, keine Methodik, keine Angabe, wie stark eine Maßnahme tatsächlich wirkt. Sie müssen der Aussage entweder vertrauen oder selbst recherchieren, ob sie stimmt.

JERVIS geht den umgekehrten Weg: Jede Empfehlung im Report kommt mit Primärquelle und Effektgröße. Sie bekommen nicht nur den Fix, sondern auch den Beleg dafür, warum er wirkt, nachprüfbar und ohne Umweg über Marketing-Versprechen. Diese Seite zeigt genau, wie diese Prüfung funktioniert, mit echten Zahlen statt Behauptungen.

Primärquelle zu jeder Empfehlung, direkt im Report verlinkt
Effektgröße statt vager Formulierung: was eine Maßnahme messbar bringt
Offengelegte Messmethodik, auch bei KI-Sichtbarkeit, statt Blackbox-Score
Ein öffentliches Quellenverzeichnis, das Sie schon vor dem Kauf einsehen können
Das Evidenz-System

Wie JERVIS zu seinen 453 Studien kommt

Jedes Research-Paper, das in den JERVIS Evidence Corpus aufgenommen wird, durchläuft vier Screening-Stufen, in denen sechs Kriterien geprüft werden. Von 6.112 gescreenten Papers haben 453 alle vier Stufen bestanden. Die anderen 5.659 haben es nicht geschafft. Stand Juni 2026. Wer diese Methodik entwickelt hat und wer dahintersteht, zeigt die Seite Über JERVIS.

1

Quellen-Screening

Peer-reviewed Journals, IEEE, ACM, Google Scholar, Springer und Wiley. Nur Forschung mit nachvollziehbarer Methodik kommt in den Pool.

2

Relevanz-Filter

Direkte Relevanz für Website-Leistung, SEO, GEO (KI-Sichtbarkeit), Barrierefreiheit oder Technik. Allgemeine Marketing-Studien ohne messbare Website-Verbindung werden abgelehnt.

3

Effektgrößen-Prüfung

Effektgröße beschreibt, wie stark eine Maßnahme messbar wirkt. Jede aufgenommene Studie muss eine messbare Effektgröße ausweisen. Aussagen wie "hilft generell" ohne Messung werden nicht aufgenommen.

4

Reproduzierbarkeit

Befunde müssen übertragbar sein. Studien mit stark spezifischen Branchen-Settings oder nicht reproduzierbaren Bedingungen werden abgelehnt.

Zahlen zum Evidence Corpus

Die Grundlage in Zahlen

6.112

gescreente Research-Papers aus Fachpublikationen, Google Scholar, IEEE und ACM

Stand Juni 2026
453

validierte Studien, die alle vier Screening-Stufen mit den sechs Kriterien bestanden haben

Stand Juni 2026
93%

Reject-Rate. Von 100 gescreenten Papers werden 93 abgelehnt.

Stand Juni 2026
792

belegte Fakten, extrahiert aus den validierten Studien, direkt in Empfehlungen übersetzt

Beispiele aus dem Corpus

Empfehlungen mit Quelle. Nicht Meinung.

So klingt ein JERVIS-Finding im Report. Der Kern jeder Zahl kommt aus einer peer-reviewten Studie, ergänzt um offen gekennzeichnete Industrie-Benchmarks, nicht aus einem Bauchgefühl.

Peer-reviewte Forschung

What-If Analysis of Page Load Time in Web Browsers Using Causal Profiling

Pourghassemi et al., 2019 · ACM SIGMETRICS

Search engine optimization: The long-term strategy of keyword choice

Erdmann et al., 2022 · Journal of Business Research

What Generative Search Engines Like and How to Optimize Web Content Cooperatively

Wu et al., 2025 · arXiv

(Un)informed Consent: Studying GDPR Consent Notices in the Field

Utz et al., 2019 · ACM CCS

Industrie-Benchmarks, ergänzend zum Forschungskorpus

„Steigt die mobile Ladezeit von 1 auf 3 Sekunden, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Absprungs um 32 %.“
Google/SOASTA, Think with Google, 2017
„Die durchschnittliche Consent-Rate in Europa lag 2023 bei rund 70 Prozent, bei gut gestalteten Bannerformaten teils über 75 Prozent.“
Didomi, Data Privacy Benchmark 2023
„Seiten mit strukturierten Daten erzielten eine um 25 % höhere Klickrate als Seiten ohne.“
Rotten Tomatoes, Fallstudie bei Google Search Central

Peer-reviewte Forschung, mit belegter Kennzahl

„Gezielte Optimierung kann die Sichtbarkeit in generativen Suchmaschinen um bis zu 40 % erhöhen. Die Wirksamkeit schwankt je nach Themenfeld.“
Aggarwal et al., ACM SIGKDD, 2024

Im JERVIS Audit sehen Sie zu jedem Finding Quelle und Effektgröße. Audit anfragen →

Nicht nur Beispiele. Echte Quellen. Titel, Autoren, Jahr und Link zu ausgewählten Studien aus dem Evidence Corpus, nachprüfbar vor dem Kauf.
Zum Quellenverzeichnis →
Methodik: GEO

Wie JERVIS KI-Sichtbarkeit misst

GEO steht für Generative Engine Optimization. JERVIS misst, wie oft eine Website von ChatGPT Search, Perplexity und Gemini zitiert wird, sowie im organischen Google-Ergebnis erscheint. Google AI Overviews werden ebenfalls erfasst: im Referenzlauf für stibenz.com zitierten sie 0 von 30 Keywords. Nicht geschätzt. Gemessen.

Die Grundlage ist ein versioniertes Prompt-Set mit branchenspezifischen Abfragen. Dieselben Fragen, an dieselben Provider, im selben Zeitraum. Modell, Region und Datum werden im Report offengelegt.

GEO-Ergebnisse sind Momentaufnahmen. KI-Modelle ändern ihre Antworten täglich, ohne Vorankündigung. JERVIS gibt keine Garantie auf KI-Nennungen und keine Prognose über zukünftige Sichtbarkeit. Was JERVIS liefert: dokumentierte Methodik, offengelegte Parameter und echte Messwerte zum Zeitpunkt des Audits.
KI-Sichtbarkeit prüfen →
Echte Messung: stibenz.com (Momentaufnahme)
Google organisch
30%
Gemini
30%
ChatGPT Search
13%
Perplexity
23%

Quelle: JERVIS Ground-Truth, stibenz.com, 2026-05-27, 30 Keywords, Region DE. Google organisch ist ein klassisches Suchergebnis, keine KI-Plattform, hier zum Vergleich mit ausgewiesen. Google AI Overviews werden ebenfalls gemessen: im Referenzlauf für stibenz.com hatte nur 1 von 30 Keywords überhaupt ein AI Overview, mit 0 Zitierungen, deshalb kein eigener Balken. Werte variieren je nach Zeitpunkt, Modellversion und Region. Kein Wert ist eine Prognose.

Im Report offengelegt
  • Provider und Modellversion
  • Region und Spracheinstellung
  • Datum und Uhrzeit der Messung
  • Versionsnummer des Prompt-Sets
  • Anzahl und Art der verwendeten Abfragen
Qualitätsstandards

Was JERVIS von anderen Audit-Tools unterscheidet

JERVIS belegt jede Empfehlung mit Quelle und Effektgröße. Das ist der Unterschied zwischen Meinung und Forschung.

📄

Peer-reviewed Grundlage

Der Kern jeder Empfehlung basiert auf peer-reviewed Forschung, ergänzt um offen gekennzeichnete Industrie-Benchmarks. Best Practices ohne Quellenangabe werden nicht aufgenommen.

📈

Effektgröße statt Schlagwort

JERVIS nennt Zahlen. Nicht "Ladezeiten verbessern", sondern "+32% Absprungwahrscheinlichkeit von 1 auf 3 Sekunden Ladezeit". Priorisierung nach Hebel, nicht nach Aufwand.

🔗

Zitierbar im Report

Jedes Finding im Bericht ist mit Quelle versehen. Sie können die Grundlage jeder Empfehlung nachschlagen und prüfen.

📋

Versionierter Corpus

Der Evidence Corpus wird laufend aktualisiert. Veraltete Studien werden ersetzt. Die Versionsnummer ist im Report sichtbar.

🔍

GEO mit offener Methodik

Provider, Modellversion, Region, Datum und Prompt-Set-Version werden im Report offengelegt. Kein Blackbox-Score.

🚫

Keine Garantie-Claims

JERVIS garantiert keine Rankings, keine KI-Nennungen und keine Sicherheit. Was wir garantieren: nachvollziehbare Methodik und echte Daten.

Häufige Fragen

Fragen zur Methodik

Woher kommen die 453 validierten Studien?
JERVIS hat 6.112 Papers aus einschlägigen Quellen gescreent: Google Scholar, IEEE, ACM Digital Library, Springer, Wiley und branchenspezifische Forschungsportale (Stand Juni 2026). 93% wurden abgelehnt. Aufgenommen wurden nur Papers mit methodisch nachvollziehbaren Ergebnissen, messbarer Effektgröße und direkter Relevanz für Website-Optimierung. Daraus wurden 792 belegte Fakten extrahiert, die direkt in Audit-Empfehlungen einflossen.
Was ist GEO und wie misst JERVIS KI-Sichtbarkeit?
GEO steht für Generative Engine Optimization. JERVIS misst, wie oft eine Website von ChatGPT Search, Perplexity und Gemini zitiert wird, sowie im organischen Google-Ergebnis erscheint. Google AI Overviews werden ebenfalls erfasst: im Referenzlauf für stibenz.com zitierten sie 0 von 30 Keywords. Dafür verwendet JERVIS ein versioniertes Prompt-Set mit branchenspezifischen Abfragen, ausgeführt bei denselben Providern im selben Zeitraum. Region und Modellversion werden im Report offengelegt. Ergebnisse sind Momentaufnahmen, keine Prognosen.
Warum hat JERVIS eine Reject-Rate von 93%?
Weil die meisten Studien zu Web-Optimierung methodisch schwach sind: kleine Stichproben, keine Kontrollgruppen, fehlende Effektgrößen oder Ergebnisse, die sich nicht reproduzieren ließen. JERVIS hat nur Papers aufgenommen, die peer-reviewed sind, eine messbare Effektgröße ausweisen und direkt auf Website-Leistung übertragbar sind. 5.659 Papers haben diesen Filter nicht bestanden (Stand Juni 2026).
Werden Empfehlungen im Report mit Quellen belegt?
Ja. Jede Empfehlung im JERVIS Audit ist mit Quelle und Effektgröße versehen: der Kern aus peer-reviewter Forschung, ergänzt um offen gekennzeichnete Industrie-Benchmarks. Sie sehen, welche Studie die Grundlage ist, was der gemessene Effekt ist und wie das Finding auf Ihre Website zutrifft. Keine Meinungen, keine Best Practices ohne Beleg. Audit anfragen →
Was bedeutet "Momentaufnahme" bei GEO-Ergebnissen?
KI-Modelle ändern ihre Antworten täglich. Welche Quellen ChatGPT oder Perplexity heute zitiert, kann morgen anders sein. JERVIS dokumentiert den Stand zum Zeitpunkt der Messung: Provider, Modellversion, Region, Datum. Das ist ehrlicher als ein Score ohne Zeitangabe. Eine Garantie auf KI-Nennungen kann seriös niemand geben. JERVIS zeigt stattdessen dokumentierte Messwerte mit offengelegter Methodik.
Wie oft wird der Evidence Corpus aktualisiert?
Laufend. Neue Papers durchlaufen dieselben vier Screening-Stufen, in denen sechs Kriterien geprüft werden. Veraltete Findings werden markiert oder ersetzt, wenn neuere Forschung stärkere Evidenz liefert. Die Versionsnummer des Corpus ist im Audit-Report sichtbar.
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Forschung statt Meinung. Für Ihre Website.

453 validierte Studien. 792 Fakten. Jede Empfehlung mit Quelle. Stand Juni 2026.

Keine Laufzeit  ·  Report in 5 Werktagen  ·  Jede Empfehlung mit Quellenbeleg