GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION

GEO — Generative Engine Optimization

In generativen Suchmaschinen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Google AI Overviews positionieren wir Ihre Marke 'innerhalb der Antwort': eine zitierfähige Content-Architektur, ein belastbarer Entity-Graph und wöchentlich messbare Sichtbarkeit.

In der Antwort präsent zu sein ist heute eine stärkere Position als angeklickt zu werden.

Klassisches SEO war ein Wettrennen um Klicks auf blaue Links, und ein nicht geklickter Link erzeugte keinen Wert. Generative Suchmaschinen haben diese Gleichung umgekehrt: Wenn ein Nutzer ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews eine Frage stellt, destilliert das Modell Zehntausende Quellen zu einer einzigen Antwort. Erscheint Ihre Marke, Ihre Kategorisierung oder Ihre Sichtweise in diesem Absatz, entsteht bereits 'innerhalb der Antwort' eine Beziehung zum Nutzer – ganz ohne Klick auf Ihre Seite. GEO überlässt diese neue Ebene nicht dem Zufall: Mit zitierfähiger Content-Architektur, einem verifizierten Entity-Graphen und wöchentlich messbarer Sichtbarkeit über 12 generative Suchmaschinen hinweg machen wir Ihre Marke zum 'Standardbestandteil' der maschinellen Antwort.

Roibase perspective

GEO-ARBEITSRAHMEN

6-schichtiges 'Answer Layer'-Framework

Wir betreiben GEO nicht als einmaliges Audit, sondern als laufenden Betrieb, der sich dem wöchentlich wechselnden Verhalten generativer Suchmaschinen anpasst. Jede Schicht ist an einen messbaren Output und eine an Ihr Team übergebbare SOP gebunden.

01

DISCOVER

Prompt- & Entity-Mapping

Die 80–200 Prompts Ihrer Kategorie, Ihre aktuellen Brand Mentions, der Gesundheitszustand Ihres Entity-Graphen und die Antwortarchitektur der Wettbewerber werden in einem einzigen Baseline-Report zusammengefasst. Sie sehen exakt, wo Ihre Marke auf 12 LLM-Plattformen steht.

02

ARCHITECT

Content- & Schema-Neu-Architektur

Wir überführen Ihre bestehenden Inhalte in eine answer-first-Struktur: H2/H3-Hierarchie, semantic chunking, Schema.org- + JSON-LD-Integration, llms.txt-Manifest, FAQPage-/HowTo-/Article-Markup und Canonical-Klarheit.

03

PLANT

Einpflanzen zitierfähiger Quellen & Entitäten

Regelkonforme Wikipedia-/Wikidata-Edits, natürliche Mentions in Partnerpublikationen, Einträge in branchenspezifischen Datenbanken, Integration in autoritäre Reddit-/Quora-Antworten und eine Tier-1-Publishing-Placement-Strategie.

04

MEASURE

Wöchentliches Sichtbarkeitstracking auf 12 Plattformen

Brand Mention Rate, Citation Link Share, Sentiment, Relative Ranking und Answer Position – in einem einzigen Looker-Studio-Dashboard live und automatisch aktualisiert sichtbar.

05

DEFEND

Brand Defensibility & Misinformation-Kontrolle

LLMs wiederholen veraltete Informationen, verwechseln Wettbewerber, benennen Ihren Produktnamen falsch. Wir erkennen diese Fehler und korrigieren sie auf Quellenebene (Wikipedia-Revision, Errata in Partnerpublikationen, Canonical Contradiction). Innerhalb von 60–90 Tagen wird die Modellantwort aktualisiert.

06

ITERATE

Monatliches Review + Überarbeitung der Content-Map

In welchen Prompts gibt es Fortschritt, in welchen Rückschritt? Am Monatsende wird ein Plan beschlossen, mit dem Gaps durch zusätzliche Inhalte / Entitäten / Quellen geschlossen werden. Neu veröffentlichte LLM-Plattformen werden nach Überschreiten der Kategorieschwelle in das Tracking aufgenommen.

— KLASSISCHES SEO vs. GEO

Gleiches Ziel, andere Fläche, vereinter Ertrag.

Klassisches SEO und GEO ersetzen einander nicht; sie nähren einander. Die Zusammenführung in einer Operation ist die neue Definition von Kategorieführerschaft.

KriteriumKlassisches SEOGEORoibase: beides gemeinsam
ErtragsformKlick-Traffic auf blaue LinksErwähnung innerhalb der generativen AntwortSichtbarkeit auf beiden Flächen
ErgebnisflächeDie 10 Links der Google-/Bing-SERPChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, Claude15+ Flächen (klassisch + generativ)
ZielverhaltenNutzer klickt den LinkLLM zitiert die Marke in der AntwortKlick und Zitat parallel
KernsignalBacklink, Keyword, E-E-A-TEntity-Graph, Citability, SchemaSchema + Knowledge Graph + Citable Network
MessinstrumentSearch Console + GA4Prompt-Abfragen auf 12 PlattformenVereintes Looker-Studio-Dashboard
IterationsrhythmusMonatliches / quartalsweises ReviewWöchentliches Prompt-Pool-TrackingHybrid: wöchentliches Signal + monatlicher Plan
Wirkungsdauer90–180 Tage stabile Verbesserung45–90 Tage bis zur Spiegelung in der Modellantwort60–120 Tage kombinierter Effekt
InvestitionsschutzSchwankt bei Algorithmus-UpdatesModellfehler werden in 60–90 Tagen korrigiertVerfügt über zweischichtige Verteidigung

PROOF

Outcomes, measured

12
Generative Suchmaschinen

Wöchentlich automatisches Tracking auf ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok, AI Overviews, Copilot, Kagi, You.com sowie 3 weiteren Plattformen.

200+
Getrackte Prompts

Live-Prompt-Pool mit transactional-, informational- und comparison-Fragen Ihrer Kategorie.

340 %
Anstieg der LLM-Zitate

Durchschnittlicher Anstieg der Brand Mention Rate in 6–8 Prompt-Kategorien in den ersten 90 Tagen.

48h
Lieferzeit GEO-Diagnostic

Für das kostenlose Diagnostic erhalten Sie den Bericht innerhalb von 48 Stunden nach Anfrage.

18 %
Lift des klassischen SEO-Traffics

Sekundärer organischer Traffic-Effekt in der Kombination GEO + klassisches SEO (Durchschnitt von 6 Kunden).

90 Tage
Dauer bis zur Modellantwort-Aktualisierung

Durchschnittliche Dauer bis Wikipedia-/Wikidata-/Partner-Publikations-Korrekturen in generativen Suchmaschinen erscheinen.

WHAT WE DO

Engagement scope

Every offering is an outcome-based work package. Roibase blends strategy and execution inside a single team — no hand-offs.

01 / 10

Zitierfähigkeits-Engineering (citability engineering)

Wir strukturieren Inhalte so, dass das LLM sie in einem einzigen Absatz zusammenfassen kann: klare Definition + numerische Daten + Referenz zur Erstquelle. Statt TF-IDF nutzen wir semantic chunking + answer-first-Absatzmuster; dieses Format gelangt mit höchster Wahrscheinlichkeit in das Kontextfenster von Modellen wie GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet und Gemini 1.5 Pro.

02 / 10

Aufbau von Entity-Graph & Knowledge Base

Wir pflegen parallel Wikidata, Wikipedia, Google Knowledge Graph, Crunchbase, LinkedIn-Unternehmensprofil und branchenspezifische Referenzdatenbanken. Wir schaffen verifizierbare Verbindungen zwischen Markennamen, Gründer, Produkt, Kategorie und relevanten Ereignissen; LLMs bewerten diese Verbindungen als 'Beweis der Realität' und zitieren den Inhalt mit höherem Vertrauen.

03 / 10

Structured Data + RAG-ready Markup

Schema.org JSON-LD (Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article), Q&A-Schema und semantisches HTML5 liefern klare Signale an LLM-Crawler. Zusätzlich erstellen wir llms.txt sowie eine spezielle vektortaugliche Content-Map – so erkennen Modelle beim Zerlegen präzise, welcher Abschnitt 'in sich verständlich' ist.

04 / 10

Prompt-Landscape- & Share-of-Voice-Analyse

Wir identifizieren 80–200 reale Nutzerfragen (transactional + informational + comparison) in Ihrer Kategorie. Welche Marken erscheinen in welchem Prompt, wie oft und mit welchem Sentiment – das überführen wir in eine vergleichende Share-of-Voice-Tabelle. Die Frage 'Wo sind wir nicht präsent?' wird mit klaren Zahlen beantwortet.

05 / 10

Multi-Plattform-LLM-Sichtbarkeitstracking

Wir führen wöchentlich automatisierte Prompt-Abfragen über 12 generative Suchmaschinen durch: ChatGPT (GPT-4o, GPT-5), Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Grok, You.com, Kagi, Microsoft Copilot, Brave Leo, DeepSeek und Mistral Le Chat. Pro Abfrage messen wir Brand Mention Rate, Citation Link Share, Sentiment und Relative Ranking.

06 / 10

AI Overviews & SGE-Optimierung

Die Google AI Overviews (früher SGE) sind mittlerweile die sichtbarste Fläche der Desktop-Suche. Damit Sie in diesen Boxen zitiert werden, optimieren wir Ihren Inhalt mit: strukturiertem answer-first-Format, verifizierbaren Daten-Citations, Table/List/HowTo-Schema und E-E-A-T-Signalen (realer Autor, Unternehmen, Quelle).

07 / 10

Citable-Quellen-Netzwerk

Die Quellen, die LLMs bevorzugt zitieren, sind bekannt: Tier-1-Publikationen wie Wikipedia, Reuters, NYT; branchenspezifische Referenzseiten; wissenschaftliche Publikationen; autoritäre Foren wie Reddit/Quora. Wir etablieren eine Partner-Publishing-, PR- und Content-Seeding-Strategie, damit korrekte Entity-Verweise und Erwähnungen in diesen Quellen vorhanden sind.

08 / 10

Conversational Query Optimization

Nutzer stellen LLMs keine klassischen 2–3-Wort-Queries, sondern natürliche Sätze wie 'Ich mache X – welche Lösung passt am besten'. Wir mappen Long-Tail-Conversational-Query-Sets und stellen sicher, dass Ihre Inhalte in einer grammatikalischen Struktur vorliegen, die diese Sätze direkt beantwortet.

09 / 10

Brand Defensibility & Misinformation Control

LLMs machen Fehler – sie wiederholen veraltete Informationen, positionieren Wettbewerber falsch oder beschreiben Ihr Produkt ungenau. Wir erkennen diese Fehler und korrigieren sie an der Quelle: Wikipedia-Edit, Errata in Partnerpublikationen, Canonical Contradiction auf Ihrer eigenen Seite. Innerhalb von 90 Tagen aktualisieren die Modelle in der Regel ihre Antworten.

10 / 10

AI-SEO-Playbook & Team-Übergabe

Wir vereinen klassisches SEO + GEO + Content Ops in einem einzigen Operating Manual. In Notion/Confluence Ihres Content-Teams entsteht eine 'GEO-ready Content-Vorlage', die für jeden Artikel nutzbar ist, zusammen mit Mess-Dashboard und monatlichem Review-Rhythmus – der Prozess wird vollständig an Ihr Team übergeben.

— WAS IHNEN DIESE LEISTUNG BRINGT

Nicht durch Klicks, sondern durch Erwähnung innerhalb der Antwort Kraft gewinnen.

GEO ist keine 'Sichtbarkeitsverbesserung' – es ist der Weg, Ihre Marke in der Entscheidungsphase Ihrer Kategorie zum Standardbestandteil der maschinellen Antwort zu machen. Die folgenden Punkte sind die konkreten Ergebnisse dieser Transformation.

TOP 3

Sie werden zur 'Standardantwort' Ihrer Kategorie.

Wenn Nutzer auf Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews eine Empfehlung in Ihrer Kategorie anfordern, erscheint Ihre Marke unter den ersten 3 zitierten Namen. Diese Position baut ohne Klickrennen nachhaltige Autorität auf.

67 %

Ihre Marke wird vor der Kaufentscheidung genannt.

Die Mehrheit der B2B-Käufer und der B2C-Käufer mit hohem LTV konsultiert in der Recherchephase zunehmend LLMs. In dieser Phase innerhalb der Antwort zu erscheinen, bedeutet, sich am Anfang des klassischen Marketing-Funnels zu positionieren.

0 CPC

Sie gewinnen klickunabhängige Sichtbarkeit.

Mit steigenden Paid-Media-CPCs steigen die Kosten pro Conversion; GEO hingegen positioniert die Marke auf einer kostenfreien Fläche. Wird Ihre Marke in der Antwort erwähnt, steigt die Markenerinnerung organisch und speist direkt die Conversion Rate.

Ihre bestehende SEO-Investition liefert doppelten Wert.

Die für GEO durchgeführte Schema-, Entity- und Content-Engineering-Arbeit stärkt zugleich das klassische Google-Ranking. Teams, die beides gemeinsam managen, erzielten gegenüber reinen SEO-Kunden durchschnittlich 18 % zusätzlichen organischen Traffic pro Content-Einheit.

SoV +45%

Sie steuern die Erzählung über Ihre Wettbewerber.

Sie identifizieren, welche Marken in den 80–200 kritischen Prompts Ihrer Kategorie mit welchem Ton und aus welchen Quellen zitiert werden, und bauen bewusst Ihren eigenen Share-of-Voice-Anteil aus. Wettbewerber können Ihren Platz nicht einnehmen, während Sie Vorreiter sind.

90 Tage

Fehlinformationen und falsche Positionierungen werden korrigiert.

Beschreibt ChatGPT Ihr Produkt falsch, verwechselt es mit Wettbewerbern oder wiederholt veraltete Informationen? Wir gehen zur Fehlerquelle, setzen dauerhafte Korrekturen über Wikipedia/Wikidata/Partnerpublikation um – innerhalb von 90 Tagen aktualisieren die Modelle ihre Antworten.

LIEFERUMFANG

Was liegt am Monatsende in Ihrer Hand?

Jede Lieferung ist messbar, nutzbar und an Ihr Team übergebbar formatiert. Kein Slide-Deck, sondern ein laufendes System.

  • Baseline-GEO-Visibility-Report

    Ausgangs-Messung auf 12 Plattformen × 80+ Prompts, Wettbewerbsvergleich, Sentiment-Analyse.

  • Entity-Graph-Health-Audit

    Karte der Lücken & Fehler in Wikipedia-/Wikidata-/Knowledge-Graph-Einträgen, Korrekturplan.

  • Prompt-Landscape-Datenbank

    Kategorisierte, intent-getaggte Live-Liste der 80–200 Fragen Ihrer Kategorie.

  • Citability-Score — Top-Seiten

    LLM-freundlicher Score und Korrekturvorschläge für die 20 wichtigsten aktuellen Inhalte.

  • Schema.org- + JSON-LD-Implementierung

    Live-Setup der Organization-, Product-, FAQPage-, Article- und HowTo-Schemata.

  • llms.txt + AI-Crawler-Manifest

    Datei, die generativen Suchmaschinen Direktiven dazu liefert, wie Ihr Inhalt zitiert werden soll.

  • Answer-first-Content-Vorlage

    Notion-/Google-Docs-Vorlage für Ihr Content-Team – anwendbar auf jeden neuen Artikel.

  • Karte des Citable-Source-Networks

    Plan, in welchen Publikationen, in welcher Reihenfolge und mit welchem Ton Sie Mentions erhalten sollten.

  • Wikipedia-/Wikidata-Edit-Paket

    Regelkonforme, belegte und genehmigte Editvorschläge (keine Urheberrechtsverletzung, sondern veröffentlichungsfähig).

  • Looker-Studio-Sichtbarkeits-Dashboard

    Live-Dashboard 12 Plattformen × Prompt-Pool, automatisch wöchentlich aktualisiert.

  • Monatlicher Iterationsbericht

    Trends zu Mention/Citation/Sentiment, neue Prompts, Vorschläge für den nächsten Content.

  • GEO-Playbook (für das Team)

    25–40 Seiten umfassender Leitfaden zur Übergabe des Betriebs an Ihr Team, inklusive Video-Walkthroughs.

— LEISTUNGSUMFANG

Was wir mit dieser Leistung tun – und was nicht?

Ein Leistungsumfang, der Erwartungen von Anfang an klärt. Für jede Position, die nicht enthalten ist, gibt es entweder eine andere Roibase-Leistung oder wir empfehlen Ihnen einen passenden Partner.

Enthaltene Leistungen

  • Wöchentliche automatische Prompt-Abfrage und Reporterstellung auf 12 generativen Suchmaschinen
  • Einrichtung, Tagging und monatliche Aktualisierung eines kategoriespezifischen Live-Prompt-Pools mit über 200 Einträgen
  • Vollständige Schema.org-JSON-LD-Implementierung: Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article, BreadcrumbList
  • llms.txt-Manifest, Semantic-Chunking-Pipeline und vektortaugliche Content-Map
  • Regelkonforme, belegte Wikipedia- & Wikidata-Editvorschläge und Publikationsverfolgung
  • Tier-1-Publishing-Placement-Strategie, Partner-PR und Management des Citable-Source-Networks
  • Autoritative Antwortsets in High-Authority-Foren (Reddit / Quora / Fach-Communities)
  • Neuarchitektur der aktuellen Top-20-Seiten in ein answer-first-Format
  • Looker-Studio-Live-Dashboard: 12 Plattformen × Prompt × Metrik automatisch aktualisiert
  • Monatlicher Iterationsbericht + Quarterly Strategic Review
  • Team-Übergabe mit 25–40-seitigem Corporate-GEO-Playbook + Video-Walkthrough
  • Brand Defensibility: Korrektur falscher Informationen in Modellantworten auf Quellenebene

Nicht enthaltene Leistungen

  • Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads oder sonstiger Paid-Media-Betrieb (separate Leistung: PPC)
  • Komplette Neuausschreibung des gesamten Content-Katalogs (separate Content-Operations-Vereinbarung)
  • Garantie für eine eigene Wikipedia-Seite (Zusagen außerhalb der redaktionellen Regeln sind ausgeschlossen)
  • Direkter Eingriff in die LLM-Modelle selbst – technisch unmöglich, niemand kann das leisten
  • Black-Hat- / Spam- / manipulative Techniken (schwächen die langfristige Markenabwehr)
  • Austritt nach einmaligem Audit ohne fortlaufende Messung (das System liefert ohne Messung keinen Wert)
  • Künstliches Linkbuilding über Low-Authority- & Spam-Seiten (KI und Google filtern beides)
  • Vollumfänglicher klassischer SEO-Betrieb (auf Wunsch als Paket ergänzbar)

HOW WE WORK

In den ersten 6 Wochen das Fundament, danach laufende Iteration + Team-Übergabe

01

Woche 1 — Diagnostic & Baseline

Live-Baseline-Messung mit 80+ Prompts auf 12 LLM-Plattformen, Share-of-Voice-Report Ihrer Kategorie, Health-Audit des Entity-Graphen, Citability-Score der aktuellen Top-20-Seiten und Mapping der Antwortarchitektur Ihrer Wettbewerber. Output: ein einziger Einstiegsbericht von 20–30 Seiten + Live-Dashboard.

02

Woche 2 — Strategische Priorisierung & 90-Tage-Roadmap

Eine auf Baseline-Daten basierende 90-Tage-Roadmap: die Prompt-Cluster mit dem höchsten Hebel, die kritischsten Entity-Gaps, Quick-Win-Content-Anpassungen und Tier-1-Quellen-Ziele. Priorisierung nach Business Impact; Ressourcenentscheidungen werden gemeinsam getroffen.

03

Woche 3–4 — Struktur-Content- & Schema-Engineering

Schema.org-JSON-LD-Implementierung (Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article), llms.txt-Manifest, Semantic-Re-Chunking-Pipeline, Überführung der aktuellen Top-20-Seiten in ein answer-first-Format und Deployment der 'GEO-ready Content-Vorlage' in Notion/Confluence.

04

Woche 5–6 — AI Overviews & Featured-Answer-Hardening

Überführung der Inhalte in das answer-first-Muster für Zitate in Google AI Overviews und Featured-Snippet-Boxen, Validierung des Table-/HowTo-/FAQ-Schemas, Canonical-Contradiction-Lösungen, Verfestigung der E-E-A-T-Signalschicht (realer Autor, Unternehmen, Quelle).

05

Monat 2 — Aufbau des Citable Networks & der Entitäten

Regelkonforme Wikipedia-/Wikidata-Edits, Einträge in branchenspezifischen Referenzdatenbanken, Partner-Publishing-Placements, autoritative Reddit-/Quora-Antwortsets mit hoher Autorität und Klarheit der Brand Disambiguation. Jede Platzierung ist belegt und verifizierbar.

06

Monat 3 — Content-Produktionsrhythmus & Report der ersten 90 Tage

Monatlich 8–12 neue 'Answer-Engine-Optimized'-Artikel; alle nach GEO-ready-Vorlage, an das Messsystem angebunden und mit Baseline-Vergleich. 90-Tage-Report: Mention-Anstieg pro Prompt, Sentiment-Entwicklung, Wettbewerbs-Vergleichstabelle.

07

Monat 4 — Defensibility Pass & Misinformation Sweep

Systematisches Screening veralteter/fehlerhafter/verwechselter Informationen in LLM-Antworten; für jeden Fehler eine Korrektur auf Quellenebene (Wikipedia-Revision, Errata in Partnerpublikationen, Canonical Contradiction). In 60–90 Tagen aktualisieren die Modelle ihre Antworten, die Markenabwehr wird aktiv.

08

Monat 5+ — Fortlaufende Iteration & Team-Übergabe

Im monatlichen Review-Rhythmus wird die Prompt-Landscape aktualisiert, neue LLM-Plattformen werden aufgenommen, der Content-Produktionsrhythmus läuft weiter. Im 6. Monat wird der Betrieb mit einem 25–40-seitigen GEO-Playbook + Video-Walkthrough vollständig an Ihr internes Team übergeben.

— ÖKOSYSTEM

Plattformen & Tools, die wir im GEO-Betrieb einsetzen

Über 12 aktive Tools und APIs sind für das Tracking generativer Suchmaschinen, Content-Engineering und Entity-Graph-Management orchestriert.

TRACKING & MESSUNG

ChatGPT API (GPT-4o)Perplexity APIGemini APIClaude APIGrok APIAI Overviews monitoringBrightEdgeProfoundAthenaHQ

CONTENT & SCHEMA

Schema.org JSON-LDllms.txtSemantic chunking pipelineSanity / ContentfulMarkdown linterAnswerThePublic

ENTITY & KNOWLEDGE

WikidataWikipedia editor toolkitGoogle Knowledge Graph APICrunchbaseBranchenspezifische Datenbanken

REPORTING & WORKFLOW

Looker StudioBigQueryGA4 enhancedSearch Console APINotion / ConfluenceLinear

QUESTIONS

Frequently asked

Klassisches SEO zielt darauf ab, einen Klick auf einen der 10 blauen Links in den Suchergebnissen zu gewinnen; ohne Klick entsteht kein Wert. GEO hingegen zielt darauf ab, in Antwortboxen wie ChatGPT, Perplexity und AI Overviews erwähnt zu werden – der Nutzer lernt Ihre Marke 'innerhalb der Antwort' kennen, auch ohne Klick. Die beiden Disziplinen ersetzen einander nicht, sondern ergänzen einander: Gute SEO-Seiten liefern LLMs Quellen, gute GEO-Seiten stärken die E-E-A-T-Signale im SEO. Roibase führt beides statt in getrennten Silos in einem einzigen Content-Layer zusammen.

— BEGRIFFSGLOSSAR

Das schnelle Glossar der GEO-Welt

KI-Assistenten heben eine Marke in ihren Antworten hervor, sobald sie diese 'kennen'. Die Begriffe, die diese Vertrautheit aufbauen, werden meist gemeinsam besprochen; deshalb teilen wir vor Projektbeginn dieses kurze Glossar, damit wir dieselbe Sprache sprechen.

01
Generative Engine Optimization (GEO)
Nutzer erhalten Antworten nicht mehr über Google, sondern über generative Suchmaschinen wie ChatGPT / Perplexity / Gemini. GEO ist die angewandte Disziplin, die die Marke innerhalb dieser KI-generierten Antworten als korrekte, häufig genannte und bevorzugte Quelle positioniert.
AI OverviewsAEOLLMO
02
AI Overviews
Ein von Gemini generierter Zusammenfassungsblock, der ganz oben auf der Google-Suchergebnisseite erscheint. Sobald ein AI Overview erscheint, werden die klassischen blauen Links weit nach unten gedrängt; als Citation im Overview zu erscheinen ist daher meist wertvoller als Platz 1 der klassischen Suche.
03
Citation (Quellenangabe)
Die URL oder der Organisationsname, auf den eine generative Engine ihre Antwort stützt und oft sichtbar ausweist. Ein Score wie '2. Citation bei Perplexity' ist das GEO-Äquivalent zur klassischen Frage 'An welcher Position stehst du im organischen Ranking?' und die primäre Messgröße.
04
Entity Graph
Das semantische Netz, das Ihre Marke als verbundene Entitäten definiert – 'Firma X ist im Sektor Y tätig, Person Z ist Gründer, Produkt W wird angeboten'. LLMs schließen nicht aus Rohtext, sondern aus dieser Beziehungsgrafik; ist sie nicht solide, ist auch die Antwort fehlerhaft.
05
Schema.org JSON-LD
Strukturiertes Datenformat, das die Seiteninhalte maschinenlesbar macht (Organization, Service, Product, Article, FAQPage, HowTo usw.). Es verwandelt rohes HTML von 'Rohkost' für das LLM in direkt in den Graph einspielbare Nahrung.
06
llms.txt
Eine im Root-Verzeichnis Ihrer Website abgelegte Klartextdatei, die LLM-Crawlern mitteilt: 'Dies sind die wichtigsten Seiten dieser Marke, die kanonische Definition und die zitierfähigen Quellen.' Das Äquivalent zu robots.txt im KI-Zeitalter; noch nicht Standard, aber große Akteure wie Anthropic lesen sie bereits.
07
Semantic Chunking
Technik, lange Inhalte in sinnvoll abgegrenzte Absätze / Abschnitte zu teilen, die das LLM als 'Antwortstück' in einem Zug zitieren kann. Gut gechunkter Inhalt erhält immer mehr Citations als ein unstrukturierter 5.000-Wörter-Blog.
08
Answer-first-Schreibweise
Ein Content-Ansatz, der die Antwort auf eine Frage im ersten Satz eines Absatzes klar gibt und erst danach den unterstützenden Kontext erläutert. LLMs gewichten die 'Top-of-Chunk'-Position stark; das TL;DR gleich zu Beginn zu halten verbessert die GEO-Performance direkt.
09
E-E-A-T
Experience (Erfahrung), Expertise (Kompetenz), Authoritativeness (Autorität) und Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit) – das Rahmenwerk, mit dem Google und heute auch LLMs die Qualität einer Quelle bewerten. Autoren-Identität, Firmenadresse, Referenzen und die externe Publikationskette fließen in diese Bewertung ein.
10
Share of Voice (SoV)
Der gewichtete Anteil Ihrer Markenerwähnungen im Verhältnis zu Wettbewerbern in einem branchenspezifischen Prompt-Pool (z. B. 200 kritischen Abfragen). Die 'Marktanteil'-Kennzahl von GEO; wird monatlich verfolgt.
11
Prompt-Pool
Eine feste Liste aus 50–300 Prompts, die Ihre Zielgruppe tatsächlich an generative Engines richtet und innerhalb derer Ihre Marke erscheinen soll. Dieser Pool wird wöchentlich über das Dashboard abgefragt, Sichtbarkeit / Citation / Tone werden darüber reported.
12
Hallucination Defence
Die Disziplin, Fälle, in denen das LLM falsche Informationen über die Marke produziert, an der Quelle zu korrigieren: Wikipedia-/Wikidata-Edit, 'Authoritative Correction'-Block auf der eigenen Seite, Errata in einer Drittpublikation. Nach Ausbreitung der Korrektur aktualisieren die Modelle ihre Antworten innerhalb von 60–90 Tagen.
13
INP (Interaction to Next Paint)
Core Web Vital, das 2024 FID abgelöst hat — misst die längste Verzögerung über alle Nutzer-Interaktionen einer Seite. Unter 200 ms gilt als "gut"; Hauptursache ist JS, das den Main Thread blockiert; Lösung: Code-Splitting, Off-Thread-Arbeit, Main-Thread-Budgeting.
14
LCP (Largest Contentful Paint)
Core Web Vital, das misst, wann das größte Element im Viewport (Bild, Video-Poster, großer Textblock) sichtbar wird. Unter 2,5 s gilt als "gut"; verbessert durch CDN, moderne Bildformate (AVIF/WebP), Preload-Hints und Reduktion render-blockierenden CSS.
15
CLS (Cumulative Layout Shift)
Core Web Vital, das die kumulierten unerwarteten Layout-Verschiebungen beim Seitenladen bewertet. Unter 0,1 gilt als "gut"; typische Übeltäter sind Bilder ohne Abmessungen, späte Banner und Web-Font-Swaps. Lösung: width/height, reservierter Platz und font-display.
16
TTFB (Time to First Byte)
Zeit zwischen dem Absenden des HTTP-Requests und dem Empfang des ersten Bytes. Selbst kein CWV, aber Untergrenze für LCP/INP; klein zu halten via CDN nahe am Origin, Edge-Caching und Beseitigung unnötiger Redirects. Unter 800 ms ist gesund.
17
FCP (First Contentful Paint)
Zeitpunkt, zu dem der Browser den ersten relevanten Inhalt (Text, Bild, SVG) zeichnet. Entscheidend für das "es lädt"-Gefühl; gut ist unter 1,8 s. Wichtigste Hebel: kritisches CSS inlinen und render-blockierendes JS verzögern.
18
PageSpeed Insights
Kostenloses Google-Tool, das eine URL sowohl im Lab (Lighthouse) als auch im Field (CrUX-Realdaten) misst. Getrennte Reports für Mobile und Desktop; Referenz für CWV-Pass/Fail und Optimierungs-Hints. Der Wochentrend wird meist nach Looker Studio gepiped.

— ENTSCHEIDUNGSBAUM

Ist GEO aktuell das Richtige für Sie?

Vier kurze Fragen. Dauert 30 Sekunden, am Ende nennen wir Ihnen den richtigen Einstiegspunkt für Ihre Marke – GEO, zuerst das SEO-Fundament oder ein kombiniertes Programm.

01 / 04

Ist Ihr organischer Suchtraffic in den letzten 6–12 Monaten zurückgegangen?

Prüfen Sie in der Google Search Console den Trend der Gesamtklicks oder -impressionen.

— LET'S BEGIN

Wie beschreiben ChatGPT, Perplexity und Gemini Sie heute?

Mit dem kostenlosen GEO-Diagnostic messen wir die Sichtbarkeit Ihrer Marke in 10 kritischen Prompts. Innerhalb von 48 Stunden erhalten Sie einen Report, der Ihre Position auf den Plattformen, Ihren Rückstand/Vorsprung gegenüber Wettbewerbern und die in den ersten 30 Tagen realisierbaren Quick-Wins enthält.