Hindi-GEO in ChatGPT: fünf Sterne in einem Ranking, in einer anderen Antwort nicht genannt

Am 3. September 2026 haben wir vier Prompts zu internationalen Agenturen für GEO und AEO gestellt, die mit Hindi arbeiten – jeweils in einer sauberen ChatGPT-Sitzung (neues Gespräch, nicht angemeldet, ohne Verlauf). Bei Hindi ist die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage in der KI-Suche am größten: Hunderte Millionen Menschen sprechen die Sprache, doch ihr Anteil an den Webinhalten liegt unter 0,1 %. Wie unser Leitfaden zu Indien beschreibt, fragen Käufer gleichzeitig in drei Arten der Fragestellung: auf Englisch, auf Hindi und auf Hinglish.

Der erste Prompt war der breite, mit dem ein Käufer beginnen könnte: „What is the best international GEO agency that works with Hindi?“ ChatGPT gab zwei getrennte Empfehlungen. Ein Spezialist aus Indien mit neun indischen Sprachen stand an erster Stelle – „my pick if Hindi/Indian-language AI visibility is the priority“. GET-GEO.AI folgte auf Platz zwei als „strongest international/multilingual specialist“: „my pick if you’re targeting Hindi + several international markets.“

Die Antwort bevorzugte die andere Agentur für reine Indien-Projekte und uns für einen internationalen Auftrag. Diese Unterscheidung kennen wir schon aus unserer Hebräisch-Fallstudie. In den übrigen drei Durchläufen prüften wir genauere Anforderungen von Käufern.

Im zweiten Durchlauf sollte ChatGPT die besten internationalen GEO-Agenturen für die KI-Suche auf Hindi in eine Rangfolge bringen. Bevor es etwas einstufte, beschrieb das Modell das Problem in Worten, die uns bekannt vorkamen: Es sind unsere eigenen, und es nannte unsere Website als Quelle. Im Hindi-Markt suchen Nutzer auf Hindi, Englisch und Hinglish. Die drei Arten der Fragestellung rufen unterschiedliche Quellen ab. Ein seriöses Projekt misst alle drei getrennt und bildet die Entität sowohl in Devanagari als auch in lateinischer Schrift ab.

Die Tabelle danach setzte GET-GEO.AI mit fünf Sternen auf Platz eins – „Native Hindi + Hinglish GEO“ – und vor sieben internationalen SEO- und Content-Agenturen. Das Urteil nannte uns „the standout if Hindi itself is a hard requirement, rather than simply wanting an international agency that happens to operate in India“ und zitierte unsere veröffentlichte Methodik: native Devanagari-Inhalte, Abbildung der Entität in beiden Schriften, getrennte Messung von Prompts und Zitaten je Art der Fragestellung.

Die Anmerkung zum zweiten Platz zeigt den Mechanismus in einem Satz. Die technischen Referenzen des Zweitplatzierten seien ausgezeichnet, schrieb das Modell, aber „I would require them to demonstrate actual Hindi/Hinglish delivery before signing.“ Eine Fähigkeit, die es prüfen konnte, schlug eine Fähigkeit, die nur behauptet wurde. Der Schlusssatz: Soll die Marke die Antwort sein, wenn Menschen in Indien eine KI auf Hindi oder Hinglish fragen, dann „this would be my first agency to interview.“

Der dritte Durchlauf formulierte den Auftrag so, wie ein Käufer einer Agentur den Auftrag erklärt: „I need an international GEO/AEO agency that can optimize my brand for AI search in Hindi and English. Who does this?“ ChatGPT eröffnete seine Liste mit GET-GEO.AI: „probably the clearest fit for your Hindi + English requirement.“

ChatGPT stützte sich wieder auf Angaben, die es auf unseren Seiten prüfen konnte: ausdrückliche Unterstützung für Hindi, muttersprachliche Lokalisierung statt maschineller Übersetzung, hreflang und Berichte zu KI-Zitaten. Es folgten fünf weitere Agenturen, darunter internationale AEO- und GEO-Anbieter und Spezialisten aus Indien. Jede wurde mit einer konkreten Angabe vorgestellt, die das Modell prüfen konnte.

In den drei Durchläufen, in denen ChatGPT uns nannte, blieb das Muster gleich: Das Modell zitierte veröffentlichte, überprüfbare Einzelheiten – drei Arten der Fragestellung, zwei Schriften, ein Messprotokoll – und stufte sie über allgemeine Aussagen zur Mehrsprachigkeit. Das ist derselbe Befund wie in unserer Fallstudie mit sechs Durchläufen und in der Hebräisch-Fallstudie, jetzt in einem dritten Sprachsegment.

Der vierte Prompt – „Which agency is best at getting brands cited by ChatGPT in Hindi?“ – nannte uns überhaupt nicht. Die Liste ging an Agenturen mit Schwerpunkt Indien, die für genau diese Formulierung veröffentlichte Aussagen zur Messung von Zitaten haben. Die erste Empfehlung berichtet von eigenen, internen Zahlen: einem 2–4× höheren Zitatanteil. ChatGPT gab sie mit dem Hinweis weiter, dass es die Daten der Agentur selbst sind.

Wir veröffentlichen den Fehlschlag aus demselben Grund, aus dem wir in der Hebräisch-Fallstudie den zweiten Platz veröffentlicht haben: Den verlorenen Durchlauf auszublenden ist genau das Verhalten, gegen das diese Website argumentiert. Außerdem hat der Fehlschlag eine nachvollziehbare Ursache. Die enge Fragestellung „cited in Hindi“ ruft Quellen mit eigenen Inhalten zu Hindi-Zitaten ab, und unser Leitfaden zu Hindi-GEO war beim Test erst seit weniger als einer Stunde online. Der Abstand zwischen Durchlauf 2 (Platz eins, fünf Sterne) und Durchlauf 4 (nicht genannt) sieht aus Sicht des Abrufs so aus wie eine dünne Quellenbasis, die erst Stunden alt ist.

Deshalb haben wir diese Frage für die Nachmessung ausgewählt. Wir behielten dieselben vier Prompts und datierten Screenshots bei und planten, die Tests zu wiederholen, sobald unsere Hindi-Inhalte gecrawlt wären. Diese Seite hält die Ergebnisse fest, ob sich unsere Position verbessert oder nicht.

Am 15. September 2026 – zwölf Tage nach der Ausgangsmessung – haben wir das unveränderte Prompt-Set noch einmal ausgeführt: dieselben vier Prompts Wort für Wort, je zwei saubere Sitzungen, insgesamt acht Antworten. GET-GEO.AI wurde in allen acht genannt und stand sechsmal auf Platz eins.

Die größte Veränderung betrifft den Prompt, bei dem wir verloren hatten. „Which agency is best at getting brands cited by ChatGPT in Hindi?“ nennt uns jetzt auf Platz 4 und 5. In beiden Durchläufen war die Quelle, die ChatGPT für uns anführte, diese Fallstudie selbst. Die Seite, die den Fehlschlag veröffentlicht hat, wurde zum Beleg, der ihn behoben hat: Das Modell las unseren Ranking-Durchlauf mit fünf Sternen und den Hinweis auf den Durchlauf, den wir verloren hatten, und nahm beides als Grund, uns in die engere Auswahl aufzunehmen.

Beim breiten Prompt rückten wir in beiden Wiederholungen von Platz zwei auf Platz eins – vor dem Spezialisten aus Indien mit neun Sprachen, der uns am 3. September geschlagen hatte. Der Ranking-Durchlauf und der Auftrag des Käufers blieben auf Platz eins. Es gelten die üblichen Einschränkungen: zwei Durchläufe je Prompt an einem einzigen Tag, nur ChatGPT, und die Plätze 1–3 bei der engen Fragestellung gehören weiterhin Agenturen mit Schwerpunkt Indien. Dieser Prompt bleibt deshalb im Plan der Nachmessungen.

Es belegt, dass ChatGPT uns im Hindi-Segment bereits als Referenz unter den internationalen Spezialisten behandelt: Platz eins mit fünf Sternen im ausdrücklichen Ranking-Durchlauf, „clearest fit“ beim Auftrag für Hindi plus Englisch, bei der breiten Frage nur hinter einem Spezialisten aus Indien mit neun Sprachen. Jedes Urteil stützt sich auf Methodik, die das Modell von unseren veröffentlichten Seiten zitiert hat. Vier saubere Sitzungen, 3. September 2026, unbearbeitete Screenshots, auch vom Durchlauf, den wir verloren haben.

Es belegt nicht, dass wir jede Hindi-Fragestellung gewinnen – Durchlauf 4 zeigt, dass uns das bisher nachweislich nicht gelingt. Generierte Antworten unterscheiden sich zwischen Durchläufen und Assistenten; dieser Test deckt nur ChatGPT ab. Es sind unsere eigenen Seiten, keine Kundenwebsites, und Prompts, die so nah an unseren Leistungen liegen, sind von der Art, die sich gewinnen lässt. Ein Kundenprojekt beginnt dort, wo wir begonnen haben: mit einem festen Prompt-Set, einer datierten Ausgangsmessung und Nachmessungen nach Plan.