Eine funktionierende GEO-Strategie steht und fällt damit, dass Large Language Models (LLMs) Ihr Unternehmen als vertrauenswürdige Entität anerkennen und Ihre Inhalte als verlässliche Quellen zitieren. Das Ganze erfordert einen klaren Wandel: weg von der reinen Keyword-Jagd, hin zu sauber strukturierten, semantisch vernetzten Inhalten, die direkte Antworten auf komplexe Nutzerfragen liefern.

Der Prozess beginnt mit dem Verständnis, warum die alten SEO-Regeln in der neuen KI-Suche einfach nicht mehr greifen.

Warum klassisches SEO für die KI-Suche nicht ausreicht

Die digitale Suche erlebt gerade einen fundamentalen Umbruch. Jahrelang war das Ziel für uns alle klar: mit den richtigen Keywords auf Seite eins bei Google landen. Doch diese Ära neigt sich dem Ende zu. Dialogorientierte KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Overviews schreiben die Spielregeln komplett neu.

Ihre bewährten SEO-Methoden, die auf Keywords, Backlinks und die übliche On-Page-Optimierung abzielen, stoßen hier an ihre Grenzen. Der Grund dafür liegt in der völlig anderen Arbeitsweise von LLMs.

Vom Suchschlitz zum echten Dialog

Eine klassische Suchmaschine reagiert auf Keywords und spuckt eine Liste mit Links aus. Eine KI wie ChatGPT tut etwas völlig anderes: Sie führt einen Dialog. Sie versteht die Absicht hinter einer Frage, durchforstet unzählige Quellen und formuliert daraus eine einzige, direkte Antwort.

Ein LLM sucht nicht nach der Webseite, die am besten zu einem Keyword passt. Es sucht nach den verlässlichsten Fakten und den klarsten Erklärungen, um eine Frage umfassend zu beantworten.

Dieser Paradigmenwechsel hat enorme Konsequenzen. Anstatt auf Links zu klicken, bekommen Nutzer ihre Informationen direkt im Chatfenster serviert – ein Phänomen, das als „Zero-Click-Suche“ bekannt ist. Für Unternehmen ist die Sache klar: Wer in diesen KI-generierten Antworten nicht zitiert wird, wird unsichtbar.

Worauf LLMs wirklich achten

Im Gegensatz zu traditionellen Suchalgorithmen bewerten LLMs Inhalte nach ganz anderen Kriterien. Sie denken nicht in einzelnen Keywords, sondern in vernetzten Konzepten, den sogenannten Entitäten. Eine Entität kann alles sein: Ihr Unternehmen, ein Produkt, eine Person oder ein Standort.

LLMs bewerten die Glaubwürdigkeit und Autorität dieser Entitäten anhand verschiedener Signale:

• Strukturierte Daten: Klare, maschinenlesbare Informationen (z. B. via Schema.org) helfen der KI, Ihr Unternehmen und Ihre Angebote korrekt einzuordnen.
• Semantische Klarheit: Gut strukturierte Texte mit logischen Überschriften, Listen und prägnanten Absätzen werden bevorzugt, weil sie sich leicht analysieren lassen.
• Verifizierbare Fakten: Inhalte, die auf überprüfbaren Daten, Statistiken und Zitaten aus vertrauenswürdigen Quellen basieren, stuft die KI als glaubwürdiger ein.

Die wachsende Bedeutung von LLMs ist unbestreitbar. Eine Studie von Gartner prognostiziert, dass der organische Suchtraffic bis 2026 um 25 % sinken wird, da Nutzer zunehmend KI-Chatbots und andere generative Engines verwenden. In Deutschland werden schon heute 0,13 % aller Website-Besuche über KI-Tools generiert – ein klares Signal, dass wir unsere Strategien dringend anpassen müssen.

Klassisches SEO legt zwar eine wichtige technische Grundlage, aber für die Sichtbarkeit in der KI-Suche ist eine GEO-Strategie (Generative Engine Optimization) unerlässlich. Diese konzentriert sich darauf, echte Autorität aufzubauen und Inhalte so zu gestalten, dass eine KI sie als vertrauenswürdige Quelle für ihre Antworten nutzen kann.

Erfahren Sie in unserem weiterführenden Artikel, warum SEO allein nicht mehr ausreicht und wie der Übergang zu GEO gelingt.

Das Fundament Ihrer GEO-Strategie legen

Eine erfolgreiche GEO-Strategie ist mehr als nur eine Ansammlung von optimierten Inhalten. Sie braucht ein stabiles, durchdachtes Fundament. Genau hier kommt das GEO-Framework ins Spiel, das sich auf drei entscheidende Säulen stützt: Goals (Ziele), Entities (Entitäten) und Objects (Objekte).

Erst wenn diese drei Bausteine sauber definiert und aufeinander abgestimmt sind, kann Ihre Strategie wirklich zünden.

Fangen wir also damit an, die strategische Richtung vorzugeben. Denn ohne ein klares Ziel navigieren Sie im Blindflug.

Goals: Was genau wollen Sie eigentlich erreichen?

Bevor Sie auch nur eine Zeile Content schreiben, halten Sie kurz inne und fragen sich: Was ist das Ziel? Ziele geben Ihrer GEO-Strategie eine messbare Richtung und bewahren Sie davor, Zeit und Geld in die falschen Maßnahmen zu stecken. Überlegen Sie sich genau, welches übergeordnete Geschäftsziel Sie verfolgen.

In der Praxis könnten das Ziele wie diese sein:

• Markenautorität stärken: Sie wollen, dass LLMs Ihr Unternehmen als die eine verlässliche Quelle in Ihrer Nische zitieren.
• Qualifizierte Leads generieren: Die KI-Antworten sollen Interessenten nicht nur informieren, sondern sie direkt auf Ihre Lösungsseiten oder Kontaktformulare führen.
• Expertenstatus aufbauen: Bestimmte Schlüsselpersonen aus Ihrem Team sollen in KI-Antworten als die führenden Köpfe ihres Fachs genannt werden.

Wichtig ist, dass diese Ziele spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und terminiert (SMART) sind. Ein schwammiges Ziel wie „mehr Sichtbarkeit“ bringt Sie nicht weiter. Besser wäre: „Innerhalb von sechs Monaten wollen wir in 30 % der KI-Antworten zu unserem Kernthema als primäre Quelle genannt werden.“

Ein präzise formuliertes Ziel ist der Kompass für jede Ihrer weiteren Maßnahmen. Es stellt sicher, dass jede Entität und jedes Content-Objekt, das Sie erstellen, direkt auf den gewünschten Erfolg einzahlt.

Entities: Bauen Sie Ihre digitale Identität auf

Stehen die Ziele, geht es an die Entitäten. Im Kontext von LLMs ist eine Entität ein klar identifizierbares Konzept – sei es Ihr Unternehmen, ein Produkt, Ihr Gründer oder ein bestimmter Standort. Man muss sich vorstellen, dass LLMs in Netzwerken aus genau solchen Entitäten und deren Beziehungen zueinander denken.

Ihre Aufgabe ist es, Ihre wichtigsten Entitäten im Web so zu verankern, dass eine KI sie zweifelsfrei erkennen und mit den korrekten Informationen verknüpfen kann. Es geht im Grunde darum, eine unmissverständliche digitale Identität zu schaffen. Ein sehr praktischer Weg dafür ist die Arbeit mit Wissensgraphen und autoritativen Verzeichnissen.

Stellen Sie sich vor, Sie leiten eine B2B-Softwarefirma. Ihre wichtigsten Entitäten wären dann:

• Das Unternehmen selbst: klar definiert mit Name, Branche und Sitz.
• Ihre Softwareprodukte: jedes mit eigenem Namen, Funktion und Zielgruppe.
• Der CEO oder Gründer: als Experte und das Gesicht der Firma.

Einträge auf Plattformen wie Wikidata, in relevanten Branchenverzeichnissen oder Fachlexika senden unglaublich starke Signale an die LLMs. Diese externen Referenzen bestätigen die Existenz und die Relevanz Ihrer Entitäten. Mehr Details dazu finden Sie auch in unserem Einblick in die neuesten Studien zur Generative Engine Optimization.

Objects: Schaffen Sie Inhalte, die auf Ihre Ziele einzahlen

Die dritte Säule bilden die Objects, also Ihre konkreten Content-Assets. Das können Blogartikel, Fallstudien, Whitepaper, Videos oder auch simple Produktbeschreibungen sein. Der Trick ist, jedes dieser Objekte strategisch so zu konzipieren, dass es eine oder mehrere Ihrer Entitäten stärkt und gleichzeitig auf Ihre definierten Ziele einzahlt.

Ein Content-Objekt ist dabei viel mehr als nur ein Text. Es ist ein strukturierter Informationsträger, der Fakten, Daten und Antworten liefert.

Wenn Ihr Ziel die Lead-Generierung ist (Goal) und Ihre Software (Entity) im Mittelpunkt steht, wäre ein passendes Objekt zum Beispiel ein detaillierter Vergleichsartikel, der die Vorteile Ihrer Lösung glasklar herausarbeitet.

Entitäten aufbauen und semantische Verbindungen schaffen

Nachdem das strategische Fundament steht, gehen wir nun einen Schritt tiefer in die technische Umsetzung. LLMs denken nicht in isolierten Keywords, sondern in vernetzten Konzepten – den sogenannten Entitäten. Ihre Aufgabe ist es jetzt, Ihr Unternehmen als eine klare, unmissverständliche und zentrale Entität zu etablieren, die eine KI mühelos erkennen und mit relevanten Informationen verknüpfen kann.

Man kann sich das so vorstellen: Sie legen einen detaillierten, maschinenlesbaren Steckbrief für Ihr Unternehmen an. Jede Information, von der Adresse bis zu den Gründern, wird Teil eines größeren Wissensnetzes. Es geht darum, der KI nicht nur zu sagen, wer Sie sind, sondern auch, in welcher Beziehung Sie zu anderen relevanten Konzepten stehen.

Klare Signale durch strukturierte Daten senden

Der direkteste Weg, diese Verbindungen herzustellen, führt über strukturierte Daten. Mit Schema.org geben Sie der KI ein Vokabular an die Hand, das präzise erklärt, was die einzelnen Elemente auf Ihrer Webseite bedeuten. Anstatt nur Text zu sehen, versteht die Maschine, dass eine bestimmte Zahlenfolge eine Telefonnummer ist oder dass ein Name zu einer Person gehört, die im Unternehmen eine bestimmte Rolle spielt.

Die folgende Konzeptkarte visualisiert den Kern der GEO-Strategie, bei der Ziele die Richtung vorgeben, Entitäten die Bausteine sind und Objekte die konkrete Umsetzung darstellen.

Die Grafik macht deutlich, wie diese drei Elemente – Ziele, Entitäten und Objekte – ineinandergreifen, um eine stimmige und für LLMs verständliche digitale Präsenz aufzubauen.

Für den Anfang sollten Sie sich auf drei zentrale Schema-Typen konzentrieren:

• Organization: Das ist der Dreh- und Angelpunkt. Hier definieren Sie Ihr Unternehmen mit dem offiziellen Namen, Logo, der Adresse und Social-Media-Profilen. Jedes Detail hilft der KI, Ihre Marke als eigenständige Entität zu verankern.
• LocalBusiness: Wenn Sie ein lokales Geschäft betreiben, ist dieser Typ unerlässlich. Er ermöglicht es, spezifische Informationen wie Öffnungszeiten, akzeptierte Zahlungsmittel und Kundenbewertungen klar zu strukturieren.
• Person: Damit können Sie Schlüsselpersonen, wie Gründer oder Geschäftsführer, als eigene Entitäten definieren und sie mit dem Organization-Schema verknüpfen (z. B. als founder oder ceo). Das stärkt die Expertise und Autorität Ihrer Marke.

Die saubere Implementierung von Schema.org ist kein „nice-to-have“, sondern eine Grundvoraussetzung, um in der KI-Suche als verlässliche Informationsquelle wahrgenommen zu werden. Sie übersetzen Ihre Geschäftsrealität in eine Sprache, die Algorithmen verstehen.

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über wichtige Schema.org-Typen und deren Anwendungsfälle. Diese Auswahl hilft Ihnen, eine robuste Entitäten-Struktur zu errichten, die von LLMs optimal erfasst und interpretiert werden kann.

Wichtige Schema-Typen für den Aufbau Ihrer Entität

Diese Tabelle vergleicht die wichtigsten Schema.org-Typen und zeigt deren Anwendungsfälle, um eine robuste Entitäten-Struktur aufzubauen, die von LLMs optimal verstanden wird.

Durch die gezielte Kombination dieser Schema-Typen schaffen Sie ein reiches, semantisches Netz, das Ihre digitale Präsenz für KIs greifbar und verständlich macht.

Autorität durch externe Verknüpfungen aufbauen

Neben den technischen Signalen auf Ihrer eigenen Website spielen auch externe Referenzen eine massive Rolle. Jeder Eintrag in einem vertrauenswürdigen, themenrelevanten Verzeichnis funktioniert wie eine Bestätigung Ihrer Existenz und Glaubwürdigkeit von außen.

Stellen Sie sich vor, Ihre Firma wird in einem angesehenen Branchenportal oder in einem Fachartikel erwähnt. Für eine KI ist das ein starkes Signal, dass Ihre Entität auch außerhalb Ihrer eigenen Webseite Relevanz besitzt. Es ist der digitale Beweis für Ihre Autorität.

Beginnen Sie damit, Ihre Präsenz auf folgenden Plattformen zu prüfen und gezielt auszubauen:

1. Wissensgraphen: Ein Eintrag bei Wikidata ist Gold wert. Viele LLMs greifen direkt auf diese Datenquelle zurück, was es zu einer der wichtigsten Referenzen macht.
2. Branchenverzeichnisse: Suchen Sie nach den wichtigsten Portalen Ihrer Nische und stellen Sie sicher, dass Ihr Firmeneintrag dort vollständig und – ganz wichtig – konsistent ist.
3. Fachmedien und Publikationen: Erwähnungen in Artikeln, Interviews oder Gastbeiträgen stärken Ihre Reputation als Experte in Ihrem Feld.

Durch die Kombination aus sauberen, strukturierten Daten auf Ihrer Seite und starken externen Signalen schaffen Sie ein dichtes Netz an semantischen Verbindungen. Dieses Netzwerk macht es für eine KI nicht nur einfach, sondern auch logisch, Ihr Unternehmen als relevante und vertrauenswürdige Antwortquelle zu nutzen.

Einen tieferen Einblick in die technische Umsetzung bietet unser Artikel zur neuen Rolle strukturierter Daten für die KI-Suche.

Ihre Inhalte für die KI-Suche optimieren

Ihre Inhalte sind und bleiben der Treibstoff, der Ihre gesamte GEO-Strategie antreibt. Aber um in der KI-Suche wirklich sichtbar zu werden, müssen wir das klassische Texten ein Stück weit hinter uns lassen. Stattdessen rückt die Struktur in den absoluten Mittelpunkt. LLMs interessieren sich weniger für blumige Ausschmückungen, sondern verlangen nach klaren, leicht verdaulichen Informationshappen.

Das Ziel lautet: modulare Inhalte entwickeln. Stellen Sie sich jeden Abschnitt Ihres Artikels wie einen eigenständigen Baustein vor. Jeder Baustein beantwortet eine ganz spezifische Frage – präzise und vollständig. Solche in sich geschlossenen Module sind für eine KI ideal, da sie sich mühelos extrahieren und als direkte Antwort zitieren lassen.

Die Macht der klaren Struktur

Unstrukturierte Textwände sind der größte Feind Ihrer LLM-Sichtbarkeit. Eine KI muss Inhalte ohne großen Aufwand parsen können, um die Kernaussagen zu verstehen. Je einfacher Sie es der Maschine machen, desto wahrscheinlicher ist es, dass Ihr Content als verlässliche Quelle herangezogen wird.

Dass strukturierte Inhalte der Schlüssel sind, ist längst bewiesen. Eine Fallstudie aus der Versicherungsbranche zeigt, dass Vergleichsplattformen bei offenen LLM-Suchanfragen einen Sichtbarkeitsanteil von 36 % erreichen, während klassische Versicherer nur auf 17 % kommen. Der Grund: Die KI kann die klar gegliederten Vergleiche und Tabellen der Portale wesentlich effizienter verarbeiten.

Setzen Sie daher konsequent auf diese Elemente:

• Prägnante Überschriften (H2, H3): Jede Überschrift sollte eine klare Frage oder eine präzise Aussage formulieren und den Inhalt des folgenden Abschnitts exakt zusammenfassen.
• Definitionslisten und Tabellen: Perfekt, um komplexe Informationen oder Vergleiche übersichtlich darzustellen. Eine Tabelle ist für eine KI oft deutlich leichter zu interpretieren als ein langer Fließtext.
• Aufzählungen und nummerierte Listen: Sie zerlegen Prozesse, Merkmale oder Anleitungen in leicht verdauliche Schritte, die eine KI direkt übernehmen und wiedergeben kann.

Von unstrukturiert zu LLM-freundlich

Schauen wir uns das mal an einem einfachen Vorher-Nachher-Beispiel an. Ein typischer, unstrukturierter Textblock könnte so aussehen:

Vorher:
"Unsere neue Software bietet viele Vorteile. Sie steigert die Effizienz durch die Automatisierung von Routineaufgaben, was Teams Zeit spart. Außerdem senkt sie die Betriebskosten, da weniger manuelle Eingriffe nötig sind, und verbessert die Datensicherheit durch moderne Verschlüsselungsprotokolle."

Dieser Text ist zwar informativ, aber für eine KI ist er schwer in seine Einzelteile zu zerlegen. Eine optimierte, modulare Version funktioniert da deutlich besser:

Nachher:
Die Vorteile unserer Software im Überblick

Diese tabellarische Aufbereitung erkennt ein LLM sofort als strukturierte Information. Die KI kann die einzelnen Vorteile und deren Beschreibungen sauber zuordnen und als präzise Antwort auf eine Nutzerfrage wie „Was sind die Vorteile von Software X?“ ausspielen.

Indem Sie Ihre Inhalte systematisch in solche logischen und leicht zitierbaren Einheiten gliedern, schaffen Sie die perfekte Grundlage für eine hohe Sichtbarkeit in LLMs. Detaillierte Anleitungen, wie Sie Inhalte für LLMs optimieren, helfen Ihnen dabei, von der Lesbarkeit bis zur Prompt-Relevanz alles richtig zu machen.

Vergessen Sie aber nicht, dass auch externe Kanäle eine Rolle spielen können. Die Verbreitung Ihrer Inhalte in relevanten Blogger-Gruppen für mehr Reichweite kann zusätzliche Signale senden und die Wahrnehmung Ihrer Expertise stärken.

Den Erfolg Ihrer GEO-Strategie messen und anpassen

Eine GEO-Strategie ist alles andere als ein starres Konstrukt. Sehen Sie es eher als einen lebendigen Prozess, der permanent überwacht und justiert werden will. Sie haben das Fundament gelegt, Ihre Inhalte stehen – aber woher wissen Sie, ob Ihre Arbeit auch Früchte trägt? Genau hier kommt der entscheidende Kreislauf ins Spiel: Messen, analysieren, optimieren.

Ohne handfeste Daten stochern Sie im Nebel. Es geht darum, glasklar zu sehen, welche Ihrer Maßnahmen wirklich zünden und an welchen Stellschrauben Sie noch drehen müssen.

Konkrete Metriken für die LLM-Sichtbarkeit

Die Sichtbarkeit in LLMs zu messen, ist eine ganz andere Hausnummer als klassisches SEO. Statt nur auf Rankings und Klickzahlen zu schielen, rücken hier qualitative Faktoren in den Fokus. Ihr Ziel ist nicht, einfach nur irgendwie erwähnt zu werden. Sie wollen als die eine, verlässliche und korrekte Quelle zitiert werden.

Konzentrieren Sie sich daher auf diese Metriken:

• Zitierungs-Häufigkeit: Wie oft taucht Ihre Marke oder Ihr Content in KI-Antworten auf, wenn es um Ihre Kernthemen geht?
• Qualität der Erwähnung: In welchem Kontext werden Sie genannt? Als primäre Quelle, als eine von vielen oder nur am Rande?
• Sentiment-Analyse: Ist der Tonfall der Erwähnung positiv, neutral oder gar negativ? Das gibt Ihnen wertvolle Einblicke, wie die KI Ihre Marke wahrnimmt.

Den Erfolg zu messen, ist der einzige Weg, den ROI Ihrer GEO-Maßnahmen wirklich nachzuweisen. Sie machen damit den Wandel von reiner Sichtbarkeit hin zu echter Autorität in den KI-Antworten sichtbar.

A/B-Tests und agile Anpassung

Um herauszufinden, welche Content-Formate bei den KIs am besten ankommen, sind A/B-Tests unverzichtbar. Ein simples Beispiel: Testen Sie eine Version Ihres Artikels mit einer zusammenfassenden Tabelle (Version A) gegen eine Variante, die stattdessen eine Aufzählungsliste nutzt (Version B). Beobachten Sie dann über einen festen Zeitraum, welche Version häufiger von LLMs aufgegriffen wird. So sammeln Sie echte Daten darüber, was die Algorithmen bevorzugen.

Das Suchverhalten ändert sich rasant. Eine Analyse von SearchEngineLand zeigt, dass bereits 13 % aller Google-Suchanfragen eine KI-Übersicht (AI Overview) auslösen – und das ist ein Anstieg von 72 % im Vergleich zum Vormonat. Diese Zahlen untermauern, wie überlebenswichtig eine messbare Strategie ist. Weitere spannende Einblicke finden Sie in den AIO-Report für GEO-Plattformen.

Änderungen an den LLM-Algorithmen sind keine Seltenheit, sondern die neue Normalität. Ihre Strategie muss deshalb flexibel bleiben. Wenn Sie bemerken, dass Ihre Sichtbarkeit plötzlich einbricht, schauen Sie sich sofort die neuesten KI-Antworten in Ihrer Nische an. Haben sich die Antwortformate verändert? Werden plötzlich andere Quellen bevorzugt? Passen Sie Ihre Content-Struktur schnell an die neuen Gegebenheiten an.

In unserem weiterführenden Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie die LLMs-Sichtbarkeit messen und konkrete KPIs definieren können.

Häufig gestellte Fragen zur GEO-Strategie für LLMs

Zum Abschluss gehen wir noch auf ein paar typische Fragen ein, die uns in der Praxis immer wieder begegnen, wenn es um die Entwicklung einer soliden GEO-Strategie geht. Betrachten Sie diesen Abschnitt als eine Art Kurzratgeber für die häufigsten Stolpersteine.

Wie lange dauert es, bis eine GEO-Strategie erste Früchte trägt?

Gleich vorweg: Ergebnisse gibt es nicht über Nacht. Der Aufbau von vertrauenswürdigen Entitäten und die darauffolgende Indexierung durch die LLMs ist ein Prozess, der vor allem eines erfordert: Geduld.

Erste positive Signale, wie zum Beispiel Zitate in sehr spezifischen Nischen-Anfragen, können sich schon nach drei bis sechs Monaten zeigen. Wer jedoch auf signifikante Verbesserungen in der Sichtbarkeit bei breiter gefassten Themen hofft, muss oft mit einer kontinuierlichen Optimierung über sechs bis zwölf Monate rechnen.

Man muss das Ganze als Marathon sehen, nicht als Sprint. Echter, nachhaltiger Autoritätsaufbau braucht Zeit, bis die Algorithmen ihn erkennen und belohnen. Die Konsistenz Ihrer Arbeit ist hier der alles entscheidende Faktor für den langfristigen Erfolg.

Ist GEO-Optimierung auch für lokale Unternehmen ein Thema?

Unbedingt. Gerade für lokale Unternehmen ist GEO extrem wertvoll, denn LLMs spielen bei lokalen Suchanfragen eine immer größere Rolle. Denken Sie nur mal an Prompts wie „bestes italienisches Restaurant in meiner Nähe“ oder „zuverlässiger Handwerker in Berlin“.

Indem Sie Ihr Unternehmen klar als lokale Entität definieren – beispielsweise mit Schema.org (LocalBusiness) und absolut konsistenten Einträgen in lokalen Verzeichnissen –, steigern Sie Ihre Chance enorm, in den KI-generierten Empfehlungen ganz oben aufzutauchen.

Worauf es bei lokalen Signalen ankommt:

• Exakte Adresse und Kontaktdaten: Diese müssen auf jeder Plattform, in jedem Verzeichnis, bis aufs Komma genau identisch sein.
• Aktuelle Öffnungszeiten: Nichts frustriert potenzielle Kunden mehr als veraltete Informationen.
• Positive Kundenbewertungen: Echte Bewertungen sind für KIs ein extrem starkes Vertrauenssignal.

Muss ich jetzt meine komplette Website über den Haufen werfen?

Nein, ein kompletter Relaunch ist zum Glück nur selten nötig. Es geht vielmehr um eine strategische Ergänzung dessen, was Sie bereits haben. Stellen Sie es sich als Evolution vor, nicht als Revolution.

Ein guter Startpunkt ist, Ihre wichtigsten Seiten – also die Startseite, die „Über uns“-Seite und die Kontaktseite – mit strukturierten Daten (Organization, Person) anzureichern. Danach können Sie sich schrittweise neue und bestehende Inhalte vornehmen, um sie modularer und zitierfähiger zu machen. Der Fokus liegt ganz klar auf der qualitativen Verbesserung und der sauberen Strukturierung Ihrer Inhalte, nicht auf einem kompletten Neuanfang. Jeder so optimierte Artikel ist ein weiterer wertvoller Baustein für Ihre Sichtbarkeit in den LLMs.

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