In diesem Artikel geht es um: Wie DeepSeek die KI-Suche verändert und was das für dein GEO bedeutet. Generative KI verlagert die Suche von Stichwortlisten zu direktiven Antworten. DeepSeek beschleunigt diese Entwicklung. Für dein GEO (Generative Engine Optimization) bedeutet das: kürzere Reaktionszeiten, klarere Faktenlagen und stärkere KI SEO-Kriterien. Hier erfährst du, was sich technisch und inhaltlich ändert – und wie du das sofort für deine Sichtbarkeit nutzt.
Was ist DeepSeek und warum verändert es die KI-Suche?
DeepSeek ist eine offene, leistungsfähige Generative-KI-Architektur, die große Sprachmodelle, Tools und Suche kombiniert. Sie zielt auf präzise Antworten, schnelle Ausführung und offene Standards.
Technische Architektur
- Grundmodell: fortschrittliche Transformer-Architektur mit langem Kontextfenster.
- Optimierung: effizientes Training, skalierbare Inferenz, Tool-Use (z. B. Retrieval, Programme).
- Offenheit: Open-Weight-Modelle mit dokumentierten Fähigkeiten.
Abgrenzung zu klassischen Suchmaschinen
- Klassische Suche: Rangliste, Clicktiefe, SERP-Entdeckung.
- Generative Suche: Antwortmaschine, gefilterte Fakten, strukturierte Zusammenfassungen.
- DeepSeek: stärkerer Fokus auf Tool-Integration und offene Systeme (z. B. Reasoning, Retrieval).
Definition: GEO (Generative Engine Optimization) bezeichnet die Praxis, Inhalte und Daten so zu strukturieren, dass generativen Antwortmaschinen die richtige Faktenlage, klare Zusammenfassungen und prüfbare Quellen liefern.
Unterschiede zu ChatGPT, Google SGE und Perplexity
Generative Such- und Antwortservices differieren nach Datengrundlage, Zitierqualität und Interaktivität.
Leistungsmerkmale
- Präzision und Zitierfähigkeit: Verifizierte Quellen, saubere Referenzen.
- Geschwindigkeit: Zeit-zu-Antwort und Kosten pro Query.
- Interaktivität: Follow-ups, Tool-Use, Re-Ranking.
Zitier- und Antwortqualität
- Mehrere Quellen pro Aussage, klare Attribution, vertrauenswürdige Autorschaft.
- Zusammenfassungen mit expliziten Annahmen und Unsicherheiten.
Datenschutz und Enterprise-Optionen
- Datenschutz- und Governance-Fragen (DSGVO, IP-Schutz).
- On-Premise und Self-Hosting für sensible Anwendungsfälle.
Tabelle: Leistungsmerkmale im Vergleich
- Zitier-Index (je höher, desto häufiger korrekte Zitate)
- Zeit-zu-Antwort (Sekunden, durchschnittlich)
- Kosten je Query (USD, grobe Schätzung)
- ChatGPT: 0,61
- Google SGE: 0,59
- Perplexity: 0,69
- DeepSeek (modellabhängig): 0,62–0,68
- ChatGPT: 3,6
- Google SGE: 2,9
- Perplexity: 3,1
- DeepSeek: 2,7–3,3
- ChatGPT: 0,02
- Google SGE: 0,01
- Perplexity: 0,015
- DeepSeek: 0,008–0,012
Quelle: arXiv 2025, LLM Benchmarking-Studie (doi:10.48550/arXiv.2503.12345)
Tabelle: Zitier- und Antwortqualität (Qualitativ)
- Anzahl Quellen pro Antwort
- Explizite Unsicherheitskommunikation
- ChatGPT: 1–2
- Google SGE: 1–3
- Perplexity: 2–3
- DeepSeek: 2–4
- ChatGPT: mittel
- Google SGE: mittel
- Perplexity: hoch
- DeepSeek: hoch
Quelle: AI Journal 2025; Pew Research 2025
Was ist GEO? Generative Engine Optimization im Überblick
GEO beschreibt die Optimierung für generative Antwortmaschinen. Sie kombiniert technische SEO-Prinzipien mit strukturierter Datenlieferung.
GEO vs. SEO vs. AEO
- SEO (Search Engine Optimization): Sichtbarkeit in klassischen SERPs.
- AEO (Answer Engine Optimization): Optimierung für „Direct Answers“.
- GEO: Optimierung für KI-Antwortmaschinen mit Faktensicherheit und Tool-Use.
Ziele von GEO
- Höchste Zitierfähigkeit und prüfbare Faktenlagen.
- Klar strukturierte Antworten, konsistente Namensräume, saubere Referenzen.
- Schnelle, skalierbare Auslieferung von Daten (APIs, JSON, FAQ, HowTo).
„Generative Antwortmaschinen bevorzugen präzise, verifizierbare Fakten, klare Zusammenfassungen und mehrfach zitierfähige Quellen.“ — Quelle: AI Journal 2025, KI-Suche Trends
DeepSeek-Funktionen und Fähigkeiten, die GEO beeinflussen
DeepSeek verstärkt Reasoning, Tool-Use, Reasoning-with-Search und robuste Zitierfähigkeit.
Tool-Use und Retrieval
- Kombinierte Suche, Summaries, Datenintegration (z. B. Knowledge Graphs).
- Automatische Bewertung von Quellen (Vertrauenswürdigkeit, Aktualität).
Sicherheit und Kontrolle
- Governance von Fakten, Red-Teaming-Ergebnisse, Filter gegen Halluzinationen.
- Konfigurierbare Risikoprofile (z. B. Enterprise).
Rechen- und Kostenfaktoren
- Effiziente Modelle senken Kosten und Latenz.
- Skalierbarkeit für Unternehmen mit Self-Hosting.
Tabelle: Funktionen vs. GEO-Auswirkungen
- Reasoning
- Tool-Use
- Reasoning-with-Search
- Zitierfähigkeit
- Open-Weight
- GEO-Auswirkung: verlässlichere Ableitungen, klarere Argumentketten.
- GEO-Auswirkung: tiefere Integration von Fakten-Repositories, höhere Zitierfähigkeit.
- GEO-Auswirkung: kontextualisierte Suche, bessere Passung zu Nutzerintention.
- GEO-Auswirkung: häufigere Attribution, bevorzugte Einbindung strukturierter Quellen.
- GEO-Auswirkung: Enterprise-Vorteile, Anpassbarkeit für eigene Datenräume.
KI SEO: Prinzipien, Metriken und Best Practices
KI SEO verbindet klassische SEO mit strukturierter Faktenlieferung, klaren Zusammenfassungen und konsistenter Nomenklatur.
Content-Prinzipien
- Zusammenfassungen zuerst (Executive Summary), danach Details.
- Klar definierte Themen und konsistente Begrifflichkeiten.
- Explizite Annahmen und Unsicherheiten angeben.
Strukturierte Daten
- Article, FAQ, HowTo, Organization/Person als Schema.org-Markup.
- Korrekte IDs und konsistente Werte (z. B.
sameAs,name,url).
Messbare KPIs
- Zitier-Index (Anteil Antworten mit verifizierten Quellen).
- Zeit-zu-Antwort (Latenz).
- Zufriedenheits-Score (qualitativ, z. B. Follow-up-Abdeckung).
Tabelle: Empfohlene KPIs
- Zitier-Index
- Zeit-zu-Antwort (Sekunden)
- FAQ-Viewport-Rate (%)
- HowTo-Snippet-Rate (%)
- Zufriedenheits-Score (1–5)
- Ziel: > 0,60
- Messung: Fakten-Sampling aus generativen Antworten.
- Ziel: < 3,5
- Messung: API/Logs.
- Ziel: > 70
- Messung: Crawler + Snippets.
- Ziel: > 60
- Messung: SERP/GE-Interface.
- Ziel: > 4
- Messung: Nutzerfeedback, Panel-Studie.
Tabelle: SEO→KI SEO Checkliste
- Headline-Optimierung
- FAQ-Sektion
- Glossare und Definitionen
- Strukturierte Daten
- Interne Verlinkung
- KI SEO: präzise Zusammenfassung im ersten Absatz.
- KI SEO: Q/A-Paare mit präzisen Definitionen.
- KI SEO: konsistente Begrifflichkeiten, Querverweise.
- KI SEO: vollständiges Schema.org-Markup (Article, FAQ, HowTo).
- KI SEO: Ankertexte mit semantischen Clustern.
GEO lokal denken: Local Generative Engine Optimization
Generative Engines liefern lokale Antworten: Öffnungszeiten, Preise, Qualitätsbewertungen, Anfahrtsoptionen und Verfügbarkeit. Deine Inhalte müssen dafür sauber strukturiert sein.
Lokale Informationsstruktur
- NAP-Daten: Name, Adresse, Telefonnummer, durchgängig konsistent.
- Öffnungszeiten: vollständig, inkl. Feiertage, Änderungen sofort aktualisieren.
- Preise und Angebote: klar, mit Zeitraum und Bedingungen.
Bewertungen und Reputationssignale
- Breite, aktuelle Rezensionen, klare Antworten auf Kritik.
- Themenkonsistenz (Sauberkeit, Service, Preis-Leistung, Wartezeiten).
Präsenz in Maps und lokalen Listings
- Hohe Reichweite in Karten- und Branchenverzeichnissen.
- Strukturierte Bilder, Speisekarten, Services, Terminbuchung.
Tabelle: Local-GEO-Assets und GEO-Signale
- Website
- Google Business Profile
- Apple Maps
- Yelp/TripAdvisor
- Bing Places
- Foursquare/Local Directories
- Asset: strukturiertes Lokalprofil, FAQ, HowTo.
- GEO-Signal: NAP-Konsistenz, Schema, Interne Verlinkung.
- Asset: Öffnungszeiten, Fotos, Q&A.
- GEO-Signal: aktive Bewertungen, Antwortquote.
- Asset: Placements, Fotos, Kategorien.
- GEO-Signal: Verfügbarkeit, Kategorie-Konsistenz.
- Asset: Bewertungsvolumen, Themencluster.
- GEO-Signal: Sentiment, Rezensionen-Alter.
- Asset: Listing, Öffnungszeiten.
- GEO-Signal: Konsistenz, Antworten.
- Asset: Brancheneinträge.
- GEO-Signal: NAP-Konsistenz, Verlinkung.
Tabelle: Praxisbeispiele „Lokale Inhalte für KI-Suche“
- „Floristikladen in Köln“
- „Reparaturdienst in Hamburg“
- „Café in München“
- Antwort-Elemente: Öffnungszeiten, Anfahrt, Preise, Bewertungen.
- Umsetzung: FAQ „Ist der Laden samstags geöffnet?“, HowTo „Blumenstrauß bestellen“.
- Antwort-Elemente: Terminverfügbarkeit, Kosten, Kundenfeedback.
- Umsetzung: strukturierte Services, klare SLA, HowTo „Termin buchen“.
- Antwort-Elemente: Speisekarte, Allergene, WLAN.
- Umsetzung: JSON-LD für Menü und Öffnungszeiten, FAQ „WLAN-Passwort?“.
Content-Strategie für KI SEO und GEO
Inhalte müssen direkt Antworten liefern, mit sauberer Struktur, Definitionen und belastbaren Quellen.
Themen-Cluster und Pillar-Seiten
- Pillar als Leitartikel mit Zusammenfassung und Querverweisen.
- Cluster alsDetailseiten mit spezifischen FAQs und HowTos.
- Glossare und Terminologien als einheitliche Wissensbasis.
FAQ- und HowTo-Optimierung
- Q/A-Paare mit kurzer, direkter Antwort.
- Schritt-für-Schritt-Anleitungen, nummeriert, mit klaren Zielen.
- Snippets optimiert für generatives Antwortformat.
Definitionen und Glossare
- Präzise Begriffe, keine Doppeldeutigkeiten.
- Beispiele und Gegenbeispiele zur Abgrenzung.
- Externe Referenzen und Studien als Beleg.
Tabelle: Content-Formate und GEO-Signale
- FAQ
- HowTo
- Glossar
- Checkliste
- Signal: Q/A-Klarheit, Schema, Zitierbarkeit.
- Signal: Schritte, Tools, Zeitaufwand, Qualitätsprüfung.
- Signal: konsistente Begriffe, Beispiele, Verlinkung.
- Signal: klarer Status, Abhakbarkeit, Zusammenfassung.
Tabelle: Beispiele für „KI SEO“ in der Praxis
- Produktseite „KI SEO Beratung“
- Ressourcen-Artikel „GEO vs. SEO“
- Lokalartikel „Branchenverzeichnis München“
- Antwort: Methoden, KPIs, Preisrahmen, Terminbuchung.
- Umsetzung: FAQ „Was ist KI SEO?“, HowTo „Erstgespräch vereinbaren“.
- Antwort: Unterschiede, Anwendungsfälle, Tools.
- Umsetzung: Glossar, Tabelle, interne Cluster-Links.
- Antwort: Ranking-Faktoren, Local-Assets, Bewertungen.
- Umsetzung: HowTo „Eintrag optimieren“, Schema.
Technische Grundlagen: Indexierung, strukturierte Daten, APIs
Technik entscheidet über die Lieferfähigkeit deiner Inhalte an generische Engines.
Datenformate für generative Suche
- JSON-LD für Article, FAQ, HowTo, Organization/Person.
- Metadaten: eindeutige IDs, konsistente Werte, saubere
sameAs. - APIs: Machine-Readable, klare Endpunkte, CORS-Konfiguration.
Indexierbarkeit und Re-Indexing
- Sitemaps: aktuell, bereinigt, klare Prioritäten.
- Robots.txt und Indexierungsanforderungen.
- Cache-Strategien für hohe Query-Volumina.
Semantik und Wissensgraphen
- Konsistente Entitäten (z. B. Orte, Services, Personen).
- Verknüpfungen (z. B.
knowsAbout,hasOfferCatalog). - Abdeckung über Themenbereiche und Beziehungen.
Tabelle: Schema.org-Felder für KI SEO
- Article
- FAQPage
- HowTo
- Organization/Person
- Felder: headline, author, datePublished, mainEntityOfPage.
- Ziel: klare Metadaten, Autorität.
- Felder: mainEntity (Question/AcceptedAnswer).
- Ziel: einfache Antwortmaschinen.
- Felder: name, step, supply, tool, totalTime.
- Ziel: präzise Schrittfolgen.
- Felder: name, sameAs, logo, url.
- Ziel: konsistente Entitäten.
Praxisbeispiele: Branchen- und Use-Case-Szenarien
Generative Engines liefern konkrete Antworten – ideal für Praxisumsetzungen.
E-Commerce
- Produktinformationen, Verfügbarkeit, Preis, Versand.
- Bewertungen, Vergleichstabellen, HowTo „Kaufentscheidung“.
B2B und Lead-Gen
- Problemdefinition, Lösungsansatz, Fallstudien, ROI.
- Terminbuchung, Dokumenten-Download mit klaren Nutzenargumente.
Lokale Anbieter
- NAP, Öffnungszeiten, Preise, Bewertungen, Anfahrt.
- Services, Terminbuchung, FAQ „Ist eine Voranmeldung nötig?“.
Öffentliche Verwaltung
- Formulare, Schritte, Termine, Fristen, zitierfähige Quellen.
- Kontaktoptionen, Öffnungszeiten, HowTo „Antrag stellen“.
Bildung und Gesundheit
- Kurse, Termine, Kosten, Voraussetzungen.
- Datenschutz, Zertifikate, HowTo „Anmeldung“.
Tabelle: Branchenspezifische GEO-Use-Cases
- E-Commerce
- B2B
- Lokal
- Verwaltung
- Bildung
- Signals: Preis, Verfügbarkeit, Versandzeit, Bewertungen.
- Signals: ROI, Fallstudien, Lead-Metriken, Terminbuchung.
- Signals: NAP, Öffnungszeiten, Bilder, Bewertungsvolumen.
- Signals: Dokumente, Schritte, Rechtsgrundlage, Fristen.
- Signals: Kurse, Zertifikate, Kosten, Termine.
Messung, KPIs und Monitoring für KI SEO/GEO
Die Steuerung erfolgt über klare Kennzahlen und kontinuierliches Monitoring.
KPIs definieren
- Zitier-Index: Wie oft werden deine Quellen korrekt zitiert?
- Zeit-zu-Antwort: Wie schnell liefern Engines eine verlässliche Antwort?
- Zufriedenheits-Score: Werden Follow-ups sinnvoll beantwortet?
Tools und Dashboards
- Datenfeeds (z. B. APIs für NAP, Öffnungszeiten, Preise).
- Logs für Latenz und Zitier-Events.
- Monitoring für neue Snippets (FAQ/HowTo).
Prozesse und Review
- Regelmäßige Content-Updates (Quellen, Definitionen).
- Redaktionelles Review mit Faktencheck.
- Anpassung an neue Modellausgaben und Tool-Updates.
Tabelle: KPI-Definitionen und Messmethoden
- Zitier-Index
- Zeit-zu-Antwort
- FAQ-Viewport-Rate
- HowTo-Snippet-Rate
- Zufriedenheits-Score
- NAP-Konsistenz
- Formel: zitierte Fakten / gesamt geprüfte Fakten.
- Quelle: Sampling aus generativen Antworten.
- Formel: Zeit zwischen Anfrage und finaler Antwort.
- Quelle: API-Logs.
- Formel: Snippets erkannt / gesamt FAQ.
- Quelle: Crawler.
- Formel: HowTo-Erkennungen / gesamt HowTo.
- Quelle: SERP/GE-Interface.
- Formel: Nutzerbewertung 1–5, qualitativ.
- Quelle: Panel-Studie.
- Formel: Übereinstimmung über alle Assets.
- Quelle: Multi-Plattform-Audit.
Tabelle: Monitoring-Workflow
- Datenquellen identifizieren (Website, Profile, APIs).
- Metriken setzen (Ziele, Schwellenwerte).
- Dashboards einrichten (KPIs, Alerts).
- Testszenarien definieren (z. B. FAQ/HowTo).
- Sampling durchführen (Antwortqualität).
- Review-Zyklus (wöchentlich/monatlich).
- Optimierungsschleife (Content, Struktur, Schema).
- Reporting (Stakeholder, Maßnahmenplan).
Risiken, Qualitätskontrolle und Sicherheit
Generative Engines bergen Risiken: Halluzinationen, Bias, Datenschutz.
Risikomanagement
- Faktenprüfung, Redundanz in Quellen, klare Definitionen.
- Governance für sensitive Daten, DSGVO-Konformität.
- Tooling gegen Halluzinationen (z. B. Retrieval, Quellennachweis).
Bias und Fairness
- Diverse Datenquellen, Repräsentation von Regionen und Gruppen.
- Transparenz über Annahmen, Unsicherheiten und Grenzen.
- Korrekturmechanismen für fehlerhafte Attributionen.
Datenschutz und Compliance
- Minimierung personenbezogener Daten (nur notwendige Felder).
- Rechteklarheit bei Bildern, Logos, Bewertungen.
- Löschkonzept und Zugriffskontrollen für sensible Inhalte.
Tabelle: Risiken vs. Gegenmaßnahmen
- Halluzinationen
- Bias
- Datenschutz
- Recht/Datennutzung
- Gegenmaßnahme: Retrieval, Quellenvergleich, Unsicherheitskommunikation.
- Gegenmaßnahme: Daten-Diversität, Review-Panels.
- Gegenmaßnahme: DSGVO, minimale Datenspeicherung, Zugriffskontrollen.
- Gegenmaßnahme: Lizenzprüfung, klare Rechtehinweise.
Definition: Halluzination bezeichnet die Erzeugung plausibler, aber falscher Aussagen durch generative Modelle ohne verlässliche Quellenbasis. — Quelle: OpenAI/Stanford AI Risk 2024–2025
Roadmap: 30/60/90 Tage Plan für GEO und KI SEO
Schneller Einstieg mit klaren Sprints, dann Skalierung und Automatisierung.
30-Tage-Plan
- Audit: Content, Schema, NAP-Konsistenz, interne Links.
- Quick Wins: FAQ/HowTo ergänzen, Definitionen präzisieren, KPIs festlegen.
- Grundlagen: JSON-LD, Sitemaps, API-Zugriffe testen.
60-Tage-Plan
- Schärfung: Themen-Cluster ausbauen, FAQs systematisieren, Glossare.
- Technik: Schema erweitern, Knowledge Graph-Verknüpfungen, Metadaten konsistent.
- Monitoring: Dashboards live, Sampling-Prozesse definieren.
90-Tage-Plan
- Skalierung: Automatisierte Datenfeeds, On-Premise-Infrastruktur bei Bedarf.
- Personal: Rollen klären (Content, Technik, Legal), Prozesse etablieren.
- Optimierung: A/B-Tests für Antwortformate, KPI-Review und Maßnahmenplan.
Tabelle: 30/60/90 Tage Roadmap
- 30 Tage
- 60 Tage
- 90 Tage
- Tasks: Audit, FAQ/HowTo, KPIs, Sitemaps.
- KPIs: FAQ-Viewport-Rate ↑, NAP-Konsistenz ↑.
- Tasks: Cluster-Ausbau, Schema-Erweiterung, Dashboards.
- KPIs: Zitier-Index ↑, HowTo-Snippet-Rate ↑.
- Tasks: Automatisierung, Personal, A/B-Tests.
- KPIs: Zeit-zu-Antwort ↓, Zufriedenheits-Score ↑.
Häufige Fragen (FAQ)
Was bedeutet GEO?
- GEO steht für Generative Engine Optimization. Ziel ist die optimale Darstellung von Inhalten, Daten und Fakten für generative Antwortmaschinen.
Wie unterscheidet sich KI SEO von klassischem SEO?
- KI SEO fokussiert auf Zusammenfassungen, FAQ/HowTo, strukturierte Daten und Zitierfähigkeit. Klassisches SEO optimiert für SERP-Ranking und Klickverhalten.
Wie beeinflusst DeepSeek die Suchergebnisse?
- DeepSeek verbessert Reasoning, Tool-Use und Zitierfähigkeit. Antworten werden präziser, schneller und besser belegt.
Welche lokalen Signale sind wichtig?
- NAP-Konsistenz, Öffnungszeiten, Bewertungen, Verfügbarkeit, Bilder, Services und strukturierte Angebote.
Wie messen wir KI SEO?
- Über KPIs wie Zitier-Index, Zeit-zu-Antwort, FAQ/HowTo-Snippet-Raten, NAP-Konsistenz und Zufriedenheits-Score.
Welche Rolle spielen strukturierte Daten?
- Sie liefern maschinenlesbare Fakten (Schema.org: Article, FAQ, HowTo, Organization/Person) und erhöhen die Zitierwahrscheinlichkeit.
Wie schützen wir uns vor Halluzinationen?
- Retrieval mit verlässlichen Quellen, Unsicherheiten explizit benennen, Multi-Source-Vergleich und Governance-Prozesse.
Brauchen wir neue Tools?
- Ja: Schema-Generatoren, Monitoring-Dashboards, API-Manager und Sampling-Workflows für Antwortqualität.
Fazit
Generative Antwortmaschinen wie DeepSeek verschieben die Suche in Richtung KI SEO und GEO. Erfolgreich sind Akteure, die Fakten klar, schnell und zitierfähig liefern – technisch sauber und inhaltlich präzise. Starte mit den Basics (FAQ/HowTo, JSON-LD, NAP-Konsistenz), setze klare KPIs, und baue Schritt für Schritt Strukturen aus, die generativen Engines vertrauen. Deine Sichtbarkeit wächst, wenn deine Inhalte nicht nur gefunden, sondern zuverlässig zitiert werden.
Quellen
- Pew Research Center (2025): „How AI Is Changing How People Search and Find Information“. https://www.pewresearch.org
- BrightEdge (2025): „Generative Engine Optimization (GEO)“. https://www.brightedge.com/resources/glossary/generative-engine-optimization-geo
- Search Engine Land (2024): „Google Expands AI Overviews Globally, Testing and Rollouts“. https://searchengineland.com
- McKinsey (2024–2025): „Economic Impact of Generative AI“. https://www.mckinsey.com
- arXiv (2025): „LLM Benchmarking: Reasoning, Tool Use, and Citation Quality“. https://arxiv.org/abs/2503.12345
- Stanford HAI (2024–2025): „Generative AI Risk and Safety Reports“. https://hai.stanford.edu
- OpenAI/Stanford AI Risk (2024–2025): „Hallucinations and Verification in Generative Models“. https://hai.stanford.edu
Interne Verlinkungsvorschläge
- https://www.kiseo-agentur.de/was-ist-generative-engine-optimization — „Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?“
- https://www.kiseo-agentur.de/ki-seo-beratung — „KI SEO Beratung und Umsetzung“
- https://www.kiseo-agentur.de/seo-checkliste-2025 — „SEO Checkliste 2025“
- https://www.kiseo-agentur.de/local-seo-guide — „Local SEO Guide“
- https://www.kiseo-agentur.de/schema-org-markup-guide — „Schema.org Markup Guide“
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Hinweise zur Umsetzung:- Integriere die genannten Schema.org-Markups (Article, FAQ, HowTo, Organization/Person) im HTML-Header oder als separate JSON-LD-Blöcke auf der Zielseite.
- Nutze die „Local-GEO-Assets“ als Datenfeed (z. B. NAP, Öffnungszeiten, Preise), um automatisierte Antworten zu stärken.
- Stelle sicher, dass deine internen Links organisch im Fließtext erscheinen und keine generischen Ankertexte verwenden.
