Dieses Glossar erklärt in einfachen Worten jeden Begriff, dem Sie in einem GEO-Score-Bericht oder sonst in der KI-Suche begegnen. Es deckt vier Gruppen ab: die Konzepte hinter der KI-Suche, die 22 Metriken, die wir bewerten, die schema.org- und technischen Begriffe, und die KI-Crawler selbst.
Jede Definition ist bewusst kurz gehalten. Sie sollten einen Eintrag lesen und verstehen können, ohne den Rest der Seite zu lesen.
KI-Suche und GEO-Konzepte
Die Ideen hinter der KI-Suche. Beginnen Sie hier, wenn das ganze Feld neu für Sie ist.
GEO (Generative Engine Optimization)
GEO ist die Praxis, Ihre Inhalte und Ihre Online-Präsenz so zu strukturieren, dass generative KI-Systeme sie in ihren Antworten zitieren und empfehlen. Zu diesen Systemen gehören ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Google AI Overviews. Das unterscheidet sich von klassischer Suchmaschinenoptimierung, die einen Platz in einer Rangliste von Links anstrebt.
AEO (Answer Engine Optimization)
AEO ist die Praxis, Inhalte so zu strukturieren, dass KI-Antwortmaschinen sie herauslösen und als eigenständige Antwort zitieren können. Der Begriff wurde zuerst für Sprachsuche und Featured Snippets verwendet. 2026 behandelt die Branche AEO meist als Teil von GEO oder als anderes Wort dafür, statt als eigene Disziplin — auch wenn nicht alle dem zustimmen.
LLM SEO
LLM SEO ist eine informelle Bezeichnung für GEO. Es bedeutet dasselbe: große Sprachmodelle dazu bringen, Ihre Inhalte anzuzeigen und zu zitieren. Es ist keine eigene Methode, sondern nur ein Begriff, der bei einem SEO-Publikum besser ankommt.
AI Overview
Eine AI Overview ist Googles KI-geschriebene Zusammenfassung, die bei vielen Suchanfragen über den normalen Suchergebnissen angezeigt wird. Sie zieht Informationen aus mehreren Websites und verlinkt sie inline. Es ist der Name eines konkreten Google-Produkts, kein allgemeines Wort für jede KI-Antwort in der Suche.
Antwort-Engine
Eine Antwort-Engine ist ein Such- oder KI-System, das Ihnen eine direkte, geschriebene Antwort gibt statt nur eine Liste von Links. Google AI Mode, ChatGPT und Perplexity sind Antwort-Engines. Manche zeigen Links neben der Antwort, manche nicht.
Generative Suche
Generative Suche ist ein Sucherlebnis, bei dem ein KI-Modell in Echtzeit eine neue Antwort auf Ihre Frage schreibt. Es baut diese Antwort aus Web-Inhalten, die es abruft, und aus dem, was es bereits gelernt hat. Es liefert nicht einfach Links oder einen kopierten Ausschnitt zurück.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG ist ein Design, bei dem ein KI-Modell zuerst relevante Dokumente oder Passagen aus einer externen Quelle abruft und dann mit ihnen seine Antwort schreibt. Diese Quelle kann ein Suchindex, eine Vektordatenbank oder das lebende Web sein. So bleiben die meisten KI-Antwort-Engines in aktuellen, zitierbaren Inhalten verankert, statt sich nur auf alte Trainingsdaten zu verlassen.
Zero-Click-Suche
Eine Zero-Click-Suche ist eine Suche, bei der der Nutzer seine Antwort direkt auf der Ergebnisseite erhält und nie eine Website besucht. Featured Snippets, AI Overviews und Knowledge Panels verursachen das alle. Der Besuch geht verloren, aber ein Zitat in der Antwort kann Ihre Marke trotzdem vor den Nutzer bringen.
Halluzination (KI)
Eine Halluzination liegt vor, wenn ein KI-Modell etwas sicher und plausibel klingend behauptet, das aber falsch oder unbelegt ist. Das ist eine bekannte Schwäche generativer KI. Für GEO ist das wichtig, weil dichte Fakten und klare Quellen dem Modell weniger Grund geben, Lücken mit erfundenen Behauptungen zu füllen.
Embeddings
Ein Embedding ist ein Textstück, das in eine Liste von Zahlen umgewandelt wurde und dessen Bedeutung erfasst. Maschinen nutzen Embeddings, um zu messen, wie ähnlich zwei Inhalte sind, statt exakte Wörter abzugleichen. Embeddings machen semantische Suche und RAG-Retrieval erst möglich.
Semantische Suche
Semantische Suche gleicht die Bedeutung hinter einer Anfrage ab, nicht die exakten Wörter darin. Sie nutzt Embeddings, um Bedeutung zu vergleichen. Deshalb kann eine Suche nach „günstige Laufschuhe" auch eine Seite über „preiswerte Sportsneaker" finden.
Prompt
Ein Prompt ist der Text, den Sie einem großen Sprachmodell geben, um eine Antwort zu erhalten. Das kann eine Frage, eine Anweisung oder ein längerer Block an Hintergrundinformationen sein. Auch ein anderes System kann einen Prompt senden, nicht nur eine Person.
Trainingsdaten vs. Retrieval
Trainingsdaten sind das, was ein KI-Modell während des Trainings gelernt und in seinen Gewichten gespeichert hat — das bedeutet, sie sind immer etwas veraltet. Retrieval ist Inhalt, der live im Moment Ihrer Frage abgerufen und dem Modell als Kontext übergeben wird. Das sind die beiden Wege, wie ein Modell etwas „wissen" kann, und deshalb stützen sich KI-Suchmaschinen so stark auf Retrieval.
Chunking
Chunking bedeutet, ein langes Dokument vor der Indexierung für Retrieval in kleinere Passagen aufzuteilen. Ein Such- oder RAG-System kann dann genau den einen relevantesten Absatz herausziehen statt einer ganzen Seite. Das ist ein praktischer Grund, warum klare Überschriften und in sich geschlossene Absätze Ihnen helfen, zitiert zu werden.
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und durchsucht sie nach Ähnlichkeit statt nach exakter Übereinstimmung. Sie findet die nächstliegenden Elemente zu einer gegebenen Bedeutung. Sie ist die Infrastruktur, die semantische Suche und RAG in großem Maßstab schnell macht.
Query Fan-Out
Query Fan-Out ist eine Technik in Googles AI Mode, die eine Frage in mehrere verwandte Unterfragen aufspaltet. Google ruft für jede Unterfrage Ergebnisse ab und kombiniert sie dann zu einer einzigen Antwort. In der Praxis hat eine Seite, die die Anschlussfragen eines Themas abdeckt, mehr Wege, in diese Antwort gezogen zu werden, als eine Seite, die nur die wörtlich gestellte Frage beantwortet.
Die 22 GEO-Score-Metriken
Das sind die 22 Signale, die ein GEO-Score-Bericht misst. Jedes hat seinen eigenen Leitfaden, daher sind die Einträge hier kurze Verweise in einer Zeile.
E-E-A-T
Googles Framework für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust (Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauen), das KI-Suchmaschinen als Signal dafür nutzen, ob Ihr Inhalt sicher zu zitieren ist.
Themenautorität
Wie vollständig Ihre gesamte Domain ein Themengebiet abdeckt, nicht nur eine einzelne Seite — KI-Engines bevorzugen Websites, die Fachwissen über ein ganzes Thema zeigen.
Zitierbarkeit
Wie leicht sich eine bestimmte Passage Ihres Inhalts herausgreifen und wortwörtlich in einer KI-generierten Antwort zitieren lässt.
Faktendichte
Wie viele überprüfbare Fakten, Zahlen und Datenpunkte in jedem Absatz stecken — dichte Inhalte sind für ein Modell leichter zu zitieren als zu paraphrasieren.
Semantische Klarheit
Wie klar ein Sprachmodell die Bedeutung Ihrer Seite lesen kann: benannte Entitäten, klare Beziehungen und so wenig Mehrdeutigkeit wie möglich.
Inhaltstyp-Abgleich
Ob das Format Ihrer Seite — Liste, Tabelle, Definition, Anleitung — dem Format entspricht, das KI-Engines für diese Art von Frage bevorzugt extrahieren.
Plattformspezifität
Wie gut Ihr Inhalt zum unterschiedlichen Verhalten einzelner KI-Plattformen wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini passt.
Schema-Validator (Strukturierte Daten)
Ob das schema.org-JSON-LD-Markup Ihrer Seite vorhanden, gültig und vollständig ist — eines der stärksten technischen Signale, die KI-Engines nutzen, um eine Seite zu verstehen.
Sitemap und Auffindbarkeit
Ob KI- und Such-Crawler Ihre Seite überhaupt finden können — über Ihre sitemap.xml und Ihre internen Links.
Seitengeschwindigkeit
Wie schnell Ihre Seite antwortet — langsame Seiten und Timeouts werden von KI-Crawlern übersprungen, bevor der Inhalt überhaupt gelesen wird.
Antwortvollständigkeit
Ob ein Abschnitt eine wahrscheinliche Frage für sich allein beantwortet, sodass er extrahiert werden kann, ohne dass der Leser den Rest der Seite braucht.
Umfassendheit
Wie gründlich Ihre Seite die Unterthemen und Anschlussfragen eines Themas abdeckt, sodass sie mehrere Blickwinkel derselben Anfrage bedienen kann.
Inhaltsaktualität
Wie kürzlich Ihr Inhalt veröffentlicht oder inhaltlich aktualisiert wurde — ein Aktualitätssignal, das mehrere KI-Engines gewichten, besonders Perplexity und ChatGPT.
Inhaltsstruktur
Wie klar Ihre Seite mit Überschriften, Listen und Hierarchie organisiert ist, sodass ein KI-Crawler den richtigen Abschnitt schnell findet.
Bild-Alt-Text
Beschreibende Textalternativen für Ihre Bilder, die es KI-Systemen ermöglichen, visuelle Inhalte zu verstehen, die sie nicht sehen können.
Semantische Keywords (LSI-Keywords)
Verwandte Begriffe und Konzepte, die natürlich neben Ihrem Thema auftauchen und sowohl Such- als auch KI-Engines Tiefe signalisieren. Hinweis: „LSI" (Latent Semantic Indexing) ist eine alte SEO-Bezeichnung — moderne Systeme nutzen embeddingbasiertes semantisches Verständnis, nicht den ursprünglichen LSI-Algorithmus aus den 1990er-Jahren.
Lesbarkeit
Wie leicht Ihre Seite zu erfassen ist, für Modelle wie für Menschen — meist gemessen mit einem Score wie dem Flesch Reading Ease.
Inhaltskohäsion (Übergangswörter)
Die Wörter und Wendungen, die Ihre Gedanken über Sätze und Absätze hinweg verbinden und einem Sprachmodell helfen, Ihrer Logik zu folgen.
KI-Bot-Zugriff
Ob KI-Crawler wie GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot Ihre Seite tatsächlich erreichen dürfen — basierend auf Ihrer robots.txt und Ihren Server-Antworten.
KI-Optimierung
Der zusammengesetzte Score, der Ihre Schema-, Struktur-, Statistik- und Aktualitätssignale zu einer Gesamtmessung der KI-Bereitschaft kombiniert.
Zitate und Quellen
Ob Ihre Seite für ihre Behauptungen externe, autoritative Quellen zitiert — ein Vertrauenssignal, das KI-Engines nutzen, um zu entscheiden, was sie selbst zitieren.
Knowledge Graph
Eine strukturierte Datenbank von Entitäten und ihren Beziehungen zueinander, etwa Googles Knowledge Graph, die KI-Systeme nutzen, um Fakten zu prüfen und ähnliche Themen auseinanderzuhalten.
Schema.org und technische Begriffe
Das Markup und die Dateien, die Maschinen sagen, was Ihre Seite ist. Das ist der technischste Teil von GEO — und auch der am leichtesten zu beheben.
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten sind Markup, das Sie einer Seite hinzufügen und das ihren Inhalt für Maschinen kennzeichnet. Es sagt Dinge wie „das ist ein Preis", „das ist ein Autor", „das ist eine FAQ-Antwort". Das beseitigt Mehrdeutigkeit, durch die sich ein Crawler oder ein KI-Modell sonst raten müsste.
JSON-LD
JSON-LD steht für JavaScript Object Notation for Linked Data. Es ist die von Google empfohlene Standardmethode, um schema.org-strukturierte Daten in einer Seite unterzubringen, innerhalb eines <script type="application/ld+json">-Tags. Es hat für die meisten Websites die älteren Formate Microdata und RDFa abgelöst.
DefinedTerm (schema.org)
DefinedTerm ist ein schema.org-Typ für „ein Wort, einen Namen, ein Akronym, eine Wendung usw. mit einer formalen Definition". Es ist das korrekte Markup für einen Glossar- oder Wörterbucheintrag. Jeder Eintrag auf dieser Seite ist als solcher markiert.
DefinedTermSet (schema.org)
DefinedTermSet ist ein schema.org-Typ für eine Gruppe verwandter DefinedTerm-Einträge, die einen gemeinsamen Kontext teilen. Es ist der Container, der ein ganzes Glossar umschließt, wobei jede Definition darin als untergeordneter Begriff steckt.
FAQPage (schema.org)
FAQPage ist ein schema.org-Typ für eine Seite mit einer Liste von Fragen und Antworten. Wenn Sie Ihre Q&As damit auszeichnen, kann jede davon für Rich Results infrage kommen und leichter in eine KI-Antwort extrahiert werden.
robots.txt
robots.txt ist eine reine Textdatei im Root Ihrer Website, die Crawlern sagt, welche Bereiche sie besuchen dürfen und welche nicht. KI-Crawler werden über ihre eigenen User-Agent-Namen angesprochen. Es ist eine Bitte, kein Schloss: Es blockiert Zugriff nicht von selbst, und nicht jeder KI-Crawler hält sich daran.
llms.txt
llms.txt ist eine vorgeschlagene Konvention: eine kuratierte Markdown-Datei im Root Ihrer Website (/llms.txt), die Sprachmodellen einen maschinenlesbaren Überblick über Ihre wichtigsten Inhalte gibt. Sie wurde im September 2024 von Jeremy Howard und Answer.AI vorgeschlagen und wurde nie formell ratifiziert. Die Verbreitung ist real, aber begrenzt, und weder OpenAI, Anthropic, Google noch Perplexity haben offiziell bestätigt, dass ihre Crawler sie nutzen.
Kanonische URL und hreflang
Eine kanonische URL sagt Such- und KI-Crawlern, welche Version einer Seite die Hauptversion ist, wenn derselbe Inhalt an mehr als einer Adresse liegt. hreflang sagt ihnen, welche Sprach- oder Regionalversion welchem Publikum ausgespielt werden soll. Beides ist wichtig, sobald Ihre Website mehrere Sprachen oder nahezu identische Seiten hat.
KI-Crawler und Bots
Das sind die Programme, die Ihre Seiten für KI-Unternehmen abrufen. Namen und Regeln ändern sich oft, prüfen Sie daher die eigene Dokumentation des Anbieters, bevor Sie danach handeln. Ein Muster zieht sich durch die ganze Liste. Die meisten KI-Unternehmen betreiben mindestens zwei Arten von Abrufprogrammen: einen Trainings- oder Index-Crawler, der nach eigenem Zeitplan vorbeikommt, und einen On-Demand-Fetcher, der nur vorbeikommt, wenn ein Nutzer den Assistenten nach Ihrer Seite fragt. Das eine zu blockieren blockiert nicht das andere, und beide wirken sich sehr unterschiedlich auf Ihre Sichtbarkeit aus.
GPTBot
GPTBot ist OpenAIs Crawler, um Inhalte für das Training seiner KI-Modelle zu sammeln. Ihn in robots.txt zu blockieren signalisiert, dass Ihr Inhalt aus OpenAIs Trainingsdaten herausgehalten werden soll. Das betrifft nicht ChatGPTs Live-Browsing oder -Suche, die andere Bots nutzen.
OAI-SearchBot
OAI-SearchBot ist OpenAIs Crawler, um Websites in ChatGPTs Suchfunktionen anzuzeigen. Schließen Sie ihn aus, erscheint Ihre Website nicht in ChatGPTs Suchantworten. Er ist getrennt von GPTBot (Training) und ChatGPT-User (Live-Browsing).
ChatGPT-User
ChatGPT-User ist der User-Agent, den OpenAI sendet, wenn ein aktiver ChatGPT-Nutzer eine Aktion auslöst, die eine Seite besucht, etwa wenn er ChatGPT bittet, eine URL zu durchsuchen. Das ist kein automatischer, geplanter Crawl. Jemand hat gezielt nach dieser Seite gefragt.
ClaudeBot
ClaudeBot ist Anthropics Crawler, der Web-Inhalte sammelt, die zum Training von Claude-Modellen verwendet werden können. Ihn zu blockieren signalisiert, dass Ihr zukünftiger Inhalt aus Anthropics Trainingsdatensätzen ausgeschlossen werden soll. Anthropic nutzte dafür früher zwei andere User-Agents, Claude-Web und anthropic-ai, die inzwischen veraltet sind.
Claude-User
Claude-User ist Anthropics User-Agent, um eine Seite live abzurufen, wenn jemand Claude eine Frage stellt, die das erfordert. Ihn zu blockieren kann verringern, wie oft Ihre Website in Claudes Antworten an Nutzer auftaucht.
Claude-SearchBot
Claude-SearchBot ist Anthropics Crawler, um Inhalte zu indexieren und so die Relevanz und Genauigkeit von Claudes Suchergebnissen zu verbessern. Er ist getrennt von ClaudeBot (Training) und Claude-User (ein einzelner, live abgerufener Seitenaufruf).
PerplexityBot und Perplexity-User
Perplexity betreibt zwei Crawler. PerplexityBot ist ein klassischer Index-Crawler, der laut Perplexity robots.txt beachtet. Perplexity-User ist ein On-Demand-Fetcher, und Perplexity hat öffentlich die Position vertreten, dass es sich dabei um einen Agenten und nicht um einen Bot handelt, der robots.txt daher nicht beachten muss.
Diese Position hat zu öffentlichen Auseinandersetzungen mit Verlagen und mit Cloudflare geführt, das unabhängig davon berichtete, Perplexity habe nicht deklarierte Crawler eingesetzt, die User-Agents und IP-Adressen rotierten, um Blockaden zu umgehen. Behandeln Sie das als gemeldeten Streitfall, nicht als geklärten Befund.
Google-Extended
Google-Extended ist kein Crawler mit einem eigenen User-Agent-String, auch wenn er oft so aufgeführt wird. Es ist ein robots.txt-Kontroll-Token, das bestimmt, ob Inhalte, die Google bereits gecrawlt hat, auch zum Training von Gemini-Modellen und zur Fundierung von Gemini- und Vertex-AI-Funktionen genutzt werden dürfen. Es zu blockieren wirkt sich nicht auf Ihre normale Sichtbarkeit in der Google-Suche aus.
CCBot
CCBot ist der Crawler für Common Crawl, eine gemeinnützige Organisation, die ein offenes Archiv des Webs pflegt. Er gehört keinem KI-Unternehmen. Sein Datensatz ist ein weitverbreiteter Baustein in den Trainingsdaten vieler großer Sprachmodelle, weshalb er für GEO wichtig ist, auch wenn ihn zu blockieren kein einzelnes KI-Produkt gezielt trifft.
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