llms.txt & robots.txt
Expliziter Standard, um LLM-Crawler gezielt auf die wichtigsten Inhalte zu lenken – und Rechts-/Rechenschafts-Fragen klar zu regeln.
Sichtbar in ChatGPT, Perplexity, Gemini & Co.
Ihre Kunden fragen heute KI-Assistenten, bevor sie googeln. Wir sorgen dafür, dass Sie in deren Antworten zitiert, verlinkt und als vertrauenswürdige Quelle empfohlen werden.
6+
KI-Plattformen im Monitoring
llms.txt
Standard-konformes Setup
E-E-A-T
Trust-Signale für Mensch & KI
DSGVO
Tracking & Crawler-konform
Was GEO wirklich bedeutet
Nicht mehr nur ranken – zitiert werden.
Klassisches SEO optimiert für zehn blaue Links. Generative Engine Optimization optimiert für einen einzigen KI-Absatz, in dem genau eine Handvoll Quellen genannt wird – und Ihr Unternehmen sollte eine davon sein.
Das ändert alles: Inhalte müssen zitierfähig werden, Entitäten eindeutig, Quellenlage klar, technisches Setup KI-freundlich. Wir bringen Ihre Website in den Fact-Pool von ChatGPT, Perplexity, Gemini und Co.
Zitierfähig schreiben
Klare Aussagen, konkrete Zahlen, verifizierbare Quellen – LLMs lieben Belegbares.
Entitäten schärfen
Person, Marke, Produkt: wer sind Sie, wofür stehen Sie, was unterscheidet Sie? Für KI präzisiert.
Struktur vor Prosa
Semantisches HTML, FAQs, Tabellen, Listen – so werden Inhalte extrahierbar.
Trust mit E-E-A-T
Autor:innen, Quellen, Aktualität, Belege – das prüfen LLMs genauso wie Google.
SEO vs. GEO
Was sich ändert – und was gleich bleibt
GEO ersetzt SEO nicht, sondern erweitert es. Die Grundlagen zählen weiter – aber die Ziele, Messgrößen und Inhaltsstrukturen verschieben sich spürbar.
| Aspekt | Klassisches SEO | GEO / KI-Sichtbarkeit |
|---|---|---|
| Primäres Ziel | Ranking in Suchergebnissen | Zitiert werden in KI-Antworten |
| Messgröße | Position, CTR, organischer Traffic | Brand-Mentions & Zitationen in LLM-Antworten |
| Content-Format | Langer Text, Keyword-Dichte | Faktische Kerne, Listen, FAQs, Tabellen, Zahlen |
| Technisches | Crawling, Indexierung, Core Web Vitals | LLM-Crawler erlauben, llms.txt, strukturierte Daten |
| Trust-Signale | Backlinks, Autorität | E-E-A-T, Autor:innen, Quellen, Aktualität |
| Keyword-Logik | Keyword-Cluster, Suchintention | Fragen & Prompts statt Keywords |
| Erfolgsfenster | 3–9 Monate bis zur Wirkung | Schneller messbar, LLMs adaptieren kontinuierlich |
Die neun GEO-Hebel
Woran wir arbeiten, damit KI Ihre Seite nennt
Kein Hexenwerk – aber systematisch umgesetzt. Jede der folgenden Ebenen bringt Punkte im LLM-Ranking.
Strukturierte Daten
Schema.org-Markup für Unternehmen, Produkte, FAQs, How-To, Artikel – maschinenlesbare Fakten, die LLMs bevorzugt übernehmen.
E-E-A-T & Trust-Setup
Experten-Bios, Quellenangaben, Aktualisierungs-Daten, Impressum/DSGVO – Signale, die Mensch und LLM gleichermaßen prüfen.
Zitierfähige Inhalte
Kurze, faktendichte Absätze, klare Definitionen, belegte Zahlen. Schreiben für den einen Satz, den das LLM zitiert.
Entitäten & Markenprofil
Ihr Unternehmen als klare Entität: Wikidata, LinkedIn-Company, konsistente NAP-Daten, Autorenprofile – so erkennt KI, wer Sie sind.
FAQ-First-Content
Echte Nutzerfragen im Wortlaut, strukturierte Antworten, FAQ-Schema. Nahezu jede KI-Antwort bedient sich aus solchen Blöcken.
Brand-Mentions außerhalb
Fachbeiträge, Gastartikel, Verzeichnisse, Podcasts: LLMs bewerten, wer Sie außerhalb Ihrer Website erwähnt – genau wie Google.
Aktualität & Wartung
LLMs bevorzugen aktuelle Quellen. Content-Frische, sichtbare Änderungsdaten und regelmäßige Updates zahlen direkt ein.
Speed & semantisches HTML
Kein JS-Wall, schnelle Ladezeiten, klare h1/h2/h3-Hierarchie, Alt-Texte – damit Crawler und LLMs zuverlässig extrahieren können.
KI-Plattformen im Monitoring
Wo wir Ihre Sichtbarkeit messen
Jede Plattform tickt anders, hat andere Quellen und andere Gewichtungen. Wir prüfen zielgerichtet dort, wo Ihre Kunden suchen.
ChatGPT (OpenAI)
Größte Nutzerbasis, hybride Suche via Bing & OpenAI-Index. Quellenangaben seit Search-Mode prominent – zitierfähige Inhalte schlagen direkt durch.
Perplexity
Zitiert fast immer Quellen inline, liebt strukturierte Fakten, FAQs und aktuelle Inhalte. Ideales Einstiegs-LLM für Brand-Mentions.
Google Gemini / AI Overviews
Eng an Google-Index & Knowledge-Graph gekoppelt – klassisches SEO zahlt stark ein. Entitäten und Schema.org sind hier besonders wichtig.
Anthropic Claude
Deutlich selektiver, bevorzugt hochwertige Primärquellen. Wer in Claude zitiert wird, hat in der Regel sehr solide E-E-A-T-Signale.
Microsoft Copilot
Bing-basiert, nutzt Knowledge-Graph und Business-Directories (Bing Places). Perfekter Hebel für B2B und lokale Unternehmen.
DeepSeek / Mistral & Co.
Open-Source-Modelle, zunehmend in KMU-Tools integriert. Relevant für DE-Markt, da teils Datenschutz-freundliche Deployments bevorzugt werden.
Entscheidungshilfe
Was passt zu Ihrer Ausgangslage?
| Situation | Empfohlener Schritt | Warum |
|---|---|---|
| Wir werden in KI-Antworten nicht genannt | GEO-Audit | Erst analysieren, wo genau das Problem liegt: Technik, Entitäten, Content oder Brand-Präsenz? |
| Wir ranken bei Google, aber Anfragen sinken | AI-Overviews-Analyse | Klassische Klicks gehen an KI-Antworten verloren – wir machen Sie dort zitierfähig. |
| Wir haben viel SEO-Content, aber keine FAQs | FAQ-First-Content | LLMs bedienen sich zuerst aus klar strukturierten Frage-Antwort-Blöcken. |
| Unsere Marke ist online wenig sichtbar | Entitäten- & Brand-Profil | Wikidata, LinkedIn, Verzeichnisse, Autorenprofile – so erkennt KI, wer Sie sind. |
| Technisch alt, Content stark | Technisches KI-Audit | llms.txt, robots.txt, Schema.org, Speed – damit LLMs den guten Content überhaupt sauber erfassen. |
| Mitbewerber werden zitiert, wir nicht | Gap-Analyse & Content-Sprint | Wir prüfen, welche Fragen die LLMs zugunsten der Konkurrenz beantworten – und bauen Kontermaterial. |
| Regulierte Branche (Medizin/Finanz/Recht) | E-E-A-T-Programm | Gerade hier prüfen LLMs besonders streng – Autoren, Quellen und Compliance entscheiden über Sichtbarkeit. |
| Wir starten bei null | GEO-Grundlagen-Paket | Fundament (llms.txt, Schema, Entitäten, 10 Leitartikel) – danach iterativ ausbauen. |
So arbeiten wir
Vom Audit zur messbaren KI-Sichtbarkeit
01
Kickoff & Zielprompts
Welche Fragen würden Ihre Kunden an eine KI stellen? Wir definieren 20–50 Zielprompts pro Geschäftsbereich.
02
GEO-Audit
Status quo in ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot testen. Baseline-Sichtbarkeit, Brand-Mentions, Quellen-Gap.
03
Technik & llms.txt
LLM-Crawler erlauben, llms.txt publizieren, Schema.org ausrollen, semantisches HTML aufräumen.
04
Entitäten & E-E-A-T
Autorenprofile, Wikidata, LinkedIn, Verzeichnisse, Quellenkennzeichnung – maschinenlesbare Reputation aufbauen.
05
Content & FAQs
Leitartikel, Definitionen, FAQ-Blöcke, Vergleichstabellen – genau das Format, das LLMs am liebsten zitieren.
06
Monitoring & Iteration
Wöchentliche Prompt-Tests, Brand-Mention-Tracking, Reporting. Gaps schließen, Inhalte nachschärfen.
Projekt-Modelle
Drei Wege, mit GEO zu starten
Vom einmaligen Audit bis zum laufenden GEO-Retainer – passend zu Umfang und Reifegrad Ihrer Website.
GEO-Audit
Status-Analyse in 5+ LLMs, priorisierte Empfehlungen, Quick-Wins, llms.txt-Entwurf und Content-Fahrplan.
Unverbindlich anfragenGEO-Programm
Monatliche Content-Sprints, technische Optimierung, Monitoring, Prompt-Testing und iterative Verbesserung.
Unverbindlich anfragenContent-Sprint
Gezielt 10–30 LLM-optimierte Artikel & FAQs in 4–8 Wochen. Perfekt, wenn Content-Fundament schnell stehen muss.
Unverbindlich anfragen
Häufige Fragen
Noch Fragen zu GEO / KI-Sichtbarkeit?
Ersetzt GEO das klassische SEO?
Nein. GEO baut auf den SEO-Grundlagen auf: saubere Technik, starke Entitäten, gute Inhalte, Backlinks. Was sich ändert, ist die Zieldisziplin. Wer in KI-Antworten zitiert werden will, braucht SEO UND GEO – wir denken beides zusammen, nicht als Konkurrenz.
Was ist llms.txt und braucht man das wirklich?
llms.txt ist ein neuer, offener Standard (analog zu robots.txt), mit dem Sie LLM-Crawler gezielt auf kuratierte Inhalte lenken und Nutzungsregeln transparent machen. Noch nicht alle großen LLMs lesen ihn aktiv aus, aber die Richtung ist klar: wer früh eine saubere llms.txt hat, dokumentiert Haltung – und profitiert bereits jetzt bei progressiven Modellen.
Wie messen Sie, dass ich in KI-Antworten sichtbar bin?
Wir definieren 20–50 realistische Zielprompts pro Geschäftsbereich und testen diese regelmäßig in ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Copilot. Erfasst werden Brand-Mentions, direkte Zitate, verlinkte Quellen und der Anteil konkurrierender Quellen. Daraus entsteht ein quantifizierbarer Sichtbarkeits-Index über Zeit.
Wie schnell sehen wir Wirkung?
Technische Quick-Wins (llms.txt, Schema.org, robots.txt-Cleanup) wirken innerhalb weniger Wochen. Content- und Entitäten-Maßnahmen brauchen typisch 8–12 Wochen, bis sie sich in LLM-Antworten spiegeln. Anders als bei klassischem SEO sehen wir dafür aber kontinuierliche, tägliche Adaptionen – LLMs lernen laufend nach.
Was kostet GEO?
Ein kompaktes GEO-Audit liegt zwischen 2.900 € und 5.900 € je nach Umfang. Ein Content-Sprint mit 10–30 Artikeln startet ab ~6.000 €. Ein laufendes GEO-Programm mit Monitoring und monatlichen Wellen beginnt ab ~2.500 € pro Monat – skalierbar je nach Themenbreite.
Funktioniert GEO auch im B2B und in regulierten Branchen?
Gerade dort oft besonders gut. B2B-Einkäufer nutzen KI-Assistenten intensiv für Recherche. In regulierten Branchen (Medizin, Finanzen, Recht) zählt E-E-A-T-Qualität doppelt – was Sie dort an sauberen Strukturen aufbauen, wirkt unmittelbar in klassischem SEO, GEO und Vertrauen Ihrer Kunden.
Bereit, in KI-Antworten zitiert zu werden?
30 Minuten kostenfreies Erstgespräch – wir prüfen mit Ihnen live in ChatGPT und Perplexity, wo Sie heute stehen und welcher Hebel den größten Unterschied macht.