Die drei GEO-Grundlagen

Drei Dinge entscheiden, ob KI-Systeme Dich empfehlen.

Diese drei Hebel werden im GEO-Kontext häufig als gemeinsame Basis genutzt. AYE GEO startet dort und leitet darauf aufbauend weitere Maßnahmen ab.

Schema.org-Markup

Strukturiertes JSON-LD kann Inhalte für KI-Modelle maschinenlesbarer machen und die Extrahierbarkeit zentraler Fakten verbessern.

E-E-A-T-Signale

Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust werden häufig über Nachweise wie Expertenprofil, Referenzen, Impressum und verlässliche Quellen sichtbar gemacht.

Crawler-Zugang

robots.txt-Regeln für GPTBot und ClaudeBot beeinflussen mit, ob KI-Crawler Inhalte zuverlässig abrufen können.

Häufige Fragen zu den drei Kernhebeln

So funktioniert es

In drei Schritten zur strukturierten GEO-Analyse.

  1. URL eingeben & starten

    Gib die URL Deiner Website und Deine E-Mail-Adresse ein. Die Analyse startet sofort und kostenlos.

  2. Analyse läuft

    AYE GEO prüft im Hintergrund Schema.org-Markup, E-E-A-T-Signale und Crawler-Zugang.

  3. Vorschau per E-Mail erhalten

    Sobald die Vorschau bereit ist, erhältst Du per E-Mail Gesamtscore, Ampelstatus und die nächsten sinnvollen Schritte.

Beispiel-Vorschau

Das erwartet Dich nach der Analyse.

Die kostenlose Vorschau zeigt Gesamtscore, Ampelstatus und bis zu 3 Hinweise auf Kernhebel. Detaillierte Maßnahmen sind im vollständigen Bericht enthalten.

Anonymisierter Realbefund (B2B DACH)Confidence-Hinweis: Mittel - indikativ für Erstpriorisierung
GEO-Score (anonymisiert)42
AmpelstatusVerbesserungsbedarf
Vorschau-Hinweise
  • Kein JSON-LD Markup vorhanden — Produktinformationen für KI-Systeme nicht maschinenlesbar.
  • Kein llms.txt auf der Domain — KI-Systemen fehlt ein strukturierter Inhaltsüberblick.
  • E-E-A-T-Signale positiv — Vertrauen und Autorität gut nachgewiesen.

3 Quick Wins identifiziert — alle umsetzbar in unter 7 Tagen.

Anonymisierter Realbefund, Branche B2B DACH. Alle unternehmens- und websitespezifischen Angaben wurden redaktionell unkenntlich gemacht.

Typische Befunde

Was GEO-Audits häufig aufdecken.

Die folgenden Muster sind managementtaugliche Orientierungspunkte für Priorisierung und Ressourcenplanung.

Schema.org-Lücken

Viele Websites nutzen kein oder unvollständiges JSON-LD-Markup. KI-Modelle können zentrale Fakten dadurch schlechter zuverlässig extrahieren.

Crawler-Blockaden

GPTBot oder ClaudeBot sind in robots.txt nicht explizit freigegeben — oder widersprüchlich geblockt. Der Crawler-Zugang bleibt unklar.

Schwache E-E-A-T-Signale

Fehlendes Autorenschaftsprofil, unzureichende Referenzen oder kein verlinktes Impressum schwächen Vertrauenssignale für KI-Systeme.