GEO- und KI-Such-Glossar: Wichtige Begriffe einfach erklärt

Ein KI-System, das Fragen mit geschriebenem Text statt mit einer Linkliste beantwortet, etwa ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Google AI Overviews.

Generative Engines antworten entweder aus dem, was ihr Modell im Training gelernt hat, oder sie durchsuchen zuerst das Web und schreiben die Antwort aus dem, was sie finden. Die zweite Art lässt sich schnell beeinflussen, weil sie von Seiten abhängt, die heute existieren.

Die Praxis, zu verbessern, wie oft und wie vorteilhaft KI-Assistenten Ihr Unternehmen in ihren Antworten nennen und zitieren.

Der Begriff stammt aus einer Forschungsarbeit von 2023 von Aggarwal und Kollegen, veröffentlicht auf der KDD 2024 (arXiv). Siehe Was ist GEO?.

Die Praxis, Inhalte so zu gestalten, dass Such- und KI-Systeme sie als direkte Antwort auf eine Frage auswählen.

AEO und GEO überschneiden sich stark und werden oft austauschbar verwendet. In der Praxis meinen beide klare, antwortorientierte, gut strukturierte Seiten, die Maschinen lesen und denen sie vertrauen können.

Eine Funktion der Google-Suche, die eine KI-generierte Zusammenfassung einer Antwort mit Links zu unterstützenden Seiten zeigt.

Google sagt, eine Seite müsse indexiert und für die Anzeige in der Suche mit einem Snippet geeignet sein, um als unterstützender Link zu erscheinen, und dass es keine zusätzlichen technischen Anforderungen gebe (Google).

Ein Erlebnis der Google-Suche für KI-gestützte Antworten, für das dieselben Zulassungsregeln gelten wie für AI Overviews.

Um als unterstützender Link im AI Mode zu erscheinen, muss eine Seite laut der Dokumentation von Google indexiert und für die Anzeige mit einem Snippet geeignet sein.

Die Frage oder Anweisung, die ein Nutzer einem KI-Assistenten gibt. Beim GEO-Tracking ist ein Prompt eine Käuferfrage wie „beste Zahnarztpraxis in München“.

Prompts sollten so formuliert sein, wie echte Kunden fragen, in ihrer Sprache und für ihre Stadt. Antworten können von Durchlauf zu Durchlauf variieren, daher verwendet das Tracking viele Prompts und wiederholt sie.

Ein Link oder Quellenverweis, den ein KI-Assistent zu seiner Antwort anzeigt.

Zitate zeigen, auf welche Seiten sich eine Engine gestützt hat. Zitiert zu werden von Ihren eigenen Seiten und von den Bewertungs- und Verzeichnisportalen Ihres Marktes sind unterschiedliche Signale; beide sind es wert, verfolgt zu werden.

Die Verbindung einer KI-Antwort mit externen Quellen, etwa Websuchergebnissen, damit sie überprüft und zitiert werden kann.

Suchbasierte Assistenten stützen ihre Antworten auf Seiten, die sie abrufen. Seiten, die sie nicht lesen können, können keine Antwort stützen.

Ein Verfahren, bei dem ein System zuerst relevante Dokumente abruft und dann auf deren Grundlage eine Antwort schreibt.

KI-Assistenten im Stil einer Suche arbeiten so, weshalb gut crawlbare, klar geschriebene Seiten wichtig sind.

Ein Web-Roboter eines KI-Unternehmens, der Webseiten für die KI-Suche, für Nutzeranfragen oder für das Modelltraining liest.

Beispiele sind OAI-SearchBot, GPTBot, PerplexityBot und ClaudeBot. Sie haben unterschiedliche Zwecke, sodass Sie manche zulassen und andere blockieren können. Siehe KI-Crawler erklärt.

Der Name, den ein Crawler oder Browser mit jeder Anfrage sendet, um sich zu identifizieren, etwa GPTBot oder Googlebot.

Regeln in der robots.txt werden für User-Agents geschrieben. Manche Crawler, etwa Google-Extended und Applebot-Extended, sind Steuerungs-Token und keine eigenständigen Crawler.

Eine Textdatei im Stammverzeichnis einer Website, die Crawlern sagt, welche URLs sie abrufen dürfen.

Das Robots Exclusion Protocol ist als RFC 9309 standardisiert. Es legt eine Richtlinie fest, kein Schloss: Firewalls und Bot-Schutz können Crawler unabhängig davon blockieren. Prüfen Sie Ihre mit dem KI-Crawler-Checker.

Eine vorgeschlagene Markdown-Datei unter /llms.txt, die Sprachmodellen eine kurze Zusammenfassung einer Website und Links zu ihren wichtigsten Seiten gibt.

Vorgeschlagen von Jeremy Howard im September 2024 (llmstxt.org). Sie macht keine Aussagen zu Rankings oder Traffic. Siehe den llms.txt-Leitfaden und den Generator.

Code auf einer Seite, der Fakten darüber in einem maschinenlesbaren Vokabular angibt, meist schema.org.

Bei einem Unternehmen nennen strukturierte Daten Name, Typ, Adresse, Telefonnummer und Öffnungszeiten. Das Vokabular finden Sie auf schema.org.

Ein Format, um strukturierte Daten als JSON-Skript in eine Seite einzubetten.

JSON-LD ist der verbreitetste Weg, schema.org-Markup hinzuzufügen, weil es in einem Block steht und die sichtbare Seite nicht verändert.

Ein eigenständiges Ding, etwa ein Unternehmen, eine Person oder ein Ort, das Maschinen erkennen und von anderen unterscheiden können.

Such- und KI-Systeme bauen ein Verständnis Ihres Unternehmens als Entität aus Ihrer Website, Ihren strukturierten Daten und Erwähnungen anderswo auf. Konsistenz hilft.

Name, Adresse und Telefonnummer: die Kernangaben, die ein lokales Unternehmen identifizieren.

Halten Sie NAP auf Ihrer Website, in Karten und in Verzeichnissen identisch. Uneinheitliche Angaben erschweren es jedem System, sicher zu sein, welches Unternehmen das Ihre ist.

Ihre Nennungen geteilt durch Ihre Nennungen plus die der verfolgten Wettbewerber, in derselben Menge von KI-Antworten.

Wenn Sie in 20 Antworten genannt werden und Ihre drei verfolgten Wettbewerber zusammen in 60, beträgt Ihr Share of Voice 20 von 80, also 25 %.

Eine Zahl von 0 bis 100, die zusammenfasst, wie sichtbar ein Unternehmen in KI-Antworten über eine Menge von Prompts hinweg ist.

In Recomindo setzt er sich zu 50 % aus der Nennungshäufigkeit, zu 25 % aus Ihrer Position bei einer Nennung, zu 15 % aus Zitaten Ihrer eigenen Website und zu 10 % aus der Stimmung zusammen. Er wird über viele Prompts und Engines aggregiert, weil einzelne Antworten variieren. Siehe den KI-Sichtbarkeitsindex.