Meine Website spricht jetzt auch mit Maschinen.
Vor ein paar Wochen habe ich hier geschrieben, dass Websites sich verändern – nicht verschwinden, aber ihre Rolle neu finden müssen, weil KI-Systeme zunehmend direkt antworten statt auf Links zu verweisen.
Das war die Theorie. Diese Woche habe ich angefangen, sie an meiner eigenen Seite zu testen.
Nicht, weil ich glaube, das Thema schon vollständig verstanden zu haben. Eher umgekehrt: weil ich es verstehen wollte, indem ich es einfach mache.
GEO – kann man das essen?!
In meiner Welt ist GEO – Generative Engine Optimization – inzwischen ziemlich präsent. Bei den meisten Unternehmen, mit denen ich arbeite, ist der Begriff aber noch nie gefallen. Völlig zu Recht: Warum sollte er auch, es ist ein sehr junges Feld.
Kurz erklärt: SEO optimiert dafür, dass Google eine Seite gut rankt. GEO optimiert für etwas anderes – dass ChatGPT, Perplexity oder Gemini Inhalte überhaupt erkennen, richtig einordnen und im besten Fall zitieren, wenn jemand eine Frage stellt. Nun hat naturgemäß jeder, der präsent sein will, ein Interesse daran, als sogenannte Datenauthorität zu gelten und von der KI – wenn man so will – ernst genommen zu werden.
Inhaltliches SEO und GEO ist nicht mein Hut. Da gibt es es tolle Texter und Experten, die sich damit befassen, wie man Inhalte richtig schreibt, dass sie dort ankommen, wo sie sollen. Was mich aber beschäftigt, ist die technische Komponente. Was kann und soll eine Website im Hintergrund mitbringen, um für KI sichtbar zu sein?
Was ich konkret gemacht habe
Wichtig vorweg: Das hier ist die Basis. Der Boden, auf dem alles andere steht. GEO ist ein größeres Feld als das, was ich in ein paar Tagen an meiner eigenen Seite umsetzen konnte – aber ohne dieses Fundament ergibt alles Weitere wenig Sinn. Auch muss ich vorwegnehmen, dass sich in diesem Bereich gefühlt täglich irgendetwas ändert. Was heute noch gilt, kann morgen wieder passé sein.
Also fangen wir an …
Strukturierte Daten. Schema.org-Markup sagt Suchmaschinen und KI-Systemen explizit, wer ich bin, was ich anbiete, wo ich verortet bin. Nicht in Fließtext versteckt, sondern maschinenlesbar, eindeutig, direkt im Code.
Das fühlt sich zunächst technisch an. Ist es auch. Aber der Effekt ist simpel: Eine KI, die gefragt wird „wer macht Webdesign in Österreich“, muss mich nicht erst interpretieren. Sie kann mich auslesen.
Der Moment, der mich überrascht hat. Beim Testen bin ich auf etwas gestoßen, das mir vorher nie aufgefallen war: Mein eigenes WordPress-System kannte mich unter zwei verschiedenen Namen. Einmal als „Nela“, einmal als „Cornelia Rammler“ – je nachdem, welches Plugin gerade welches Schema generiert hat.
Für einen Menschen ist das offensichtlich dieselbe Person. Für eine Maschine sind das zwei verschiedene Quellen, die sich nicht zwangsläufig zusammenfügen.
Ich frage mich, bei wie vielen Websites genau das gerade unbemerkt passiert. Unsichtbare Inkonsistenzen, die niemand bewusst angelegt hat, die aber die eigene Sichtbarkeit verwässern, ohne dass es jemand merkt.
FAQ-Schema. Google zeigt FAQ-Snippets in der klassischen Suche kaum noch an. Für KI-Systeme ist das trotzdem relevant – weil Frage-Antwort-Strukturen genau das Format sind, das sich am leichtesten direkt zitieren lässt. Wahl- und ziellos FAQs auf die Website zu klatschen, hilft allerdings nicht. Sie sollten sinnstiftend eingebunden werden, wo sie hingehören und dem User einen Mehrwert liefern. Wie immer gilt: Qualität vor Quantität. Mit Elementor lässt sich das FAQ-Schema übrigens mit einem Klick beim FAQ-Widget aktivieren.
llms.txt. Eine recht neue Idee: eine Art Inhaltsverzeichnis, das nicht für Menschen gedacht ist, sondern explizit für KI-Systeme – damit sie schneller verstehen, worum es auf einer Seite überhaupt geht. Dabei werden wichtige URLs der Seite mit einer kurzen Beschreibung in einer Datei angelegt. Klingt technischer als es ist.
Alt-Texte prüfen. Dass Bilder beschreibende Dateinamen und Alt-Texte enthalten sollen, ist nicht neu und gehört eigentlich schon zum inhaltlichen Standard. Schon allein wegen Barrierefreiheit und SEO. Aber du würdest dich wundern, wie viele Websitebetreiber diese Chance ungenutzt lassen.
Was mich das gelehrt hat
Ich hätte erwartet, dass der technische Teil der größere Aufwand ist. War er nicht.
Der eigentliche Wert lag woanders: im genauen Hinsehen. Wo widerspricht sich meine eigene Website selbst? Wo fehlt Kontext, den ich für selbstverständlich gehalten habe? Wo verlasse ich mich auf Dinge, die ein Mensch versteht, eine Maschine aber nicht?
Das ist eine andere Art, die eigene Website zu lesen. Als Datenquelle, nicht als Vitrine.
Was das für dich bedeutet
Wenn jemand eine KI fragt „wer macht professionelles Webdesign“ oder „wer kennt sich mit [deinem Thema] aus“ – taucht dein Unternehmen in der Antwort auf?
Bei den meisten Websites aktuell: nicht wirklich. Nicht weil sie schlecht sind. Sondern weil das Thema noch zu neu ist, um schon Standard zu sein.
Die Checkliste unten zeigt die konkreten Schritte, die ich gemacht habe. Du kannst sie selbst durchgehen – oder dich bei mir melden, wenn du sie dir lieber abnehmen lässt.
Checkliste: Die GEO-Basis für deine Website
Schema.org Markup
Mindestens Person/Organization mit Name, Beschreibung, Standort, Leistungen sollten als Schema Markup hinterlegt werden. Das lässt sich zum Beispiel ganz easy mit KI (z.B. Claude) generieren und in die functions.php einfügen.
Konsistenz
Benutzer-Profil
lms.txt einrichten
FAQ Schema.org
Als FAQ-Schema, nicht nur als Fließtext, integrieren. Wie oben erwähnt, ist das mit Elementor ein einziger Klick je FAQ.
Meta-Beschreibungen
Für jede Seite/jeden Beitrag, klar und konkret formuliert. Mit Hilfe des Plugins Yoast ist das kinderleicht zu pflegen. An dieser Stelle kann Unterstützung durch einen geschulten Texter durchaus Sinn machen.
Alt-Texte
Rich-Results-Test
Der Richt-Results-Test von Google zeigt, ob die strukturierten Daten fehlerfrei erkannt werden. Hier geht´s zum Test: https://search.google.com/test/rich-results
Website eintragen und schon siehst du, ob deine Mühen erfolgreich waren.