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SEO & GEO Agentur Wittibschlager
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Begriffe verständlich einordnen

Das SEO- und GEO-Glossar

Fachbegriffe sind dann hilfreich, wenn sie eine Entscheidung erleichtern. Dieses Glossar erklärt zentrale Begriffe aus Suchmaschinenoptimierung, Online-Marketing und KI-Suche und zeigt, was sie für eine Unternehmenswebsite bedeuten.

Zürich · Grossraum ZürichUnternehmen in der Schweiz

SEO, SEA, GEO und LLMO

SEO – Search Engine Optimization

Suchmaschinenoptimierung verbessert Inhalte, Struktur und technische Voraussetzungen einer Website für die organische Suche. Dazu gehören verständliche Seiten, passende interne Links und die Prüfung technischer Hindernisse. SEO-Grundlagen lesen.

SEA – Search Engine Advertising

SEA bezeichnet bezahlte Suchwerbung. Anzeigen und organische Ergebnisse haben unterschiedliche Prozesse und Kostenmodelle. Die Bezahlung einer Anzeige kauft keine bessere organische Position.

GEO – Generative Engine Optimization

GEO betrachtet die Berücksichtigung von Unternehmen und Inhalten in generativen Antworten. Relevant sind beispielsweise eindeutige Unternehmensangaben, passende Antworten und dokumentierte Quellenverweise. GEO verständlich erklärt.

LLMO – Large Language Model Optimization

LLMO wird für die Optimierung im Umfeld grosser Sprachmodelle verwendet und überschneidet sich häufig mit GEO. Die Bezeichnung allein beschreibt keinen festen Leistungsumfang. Entscheidend ist, welche Inhalte, Systeme und Messverfahren konkret gemeint sind.

Skizzen und Verbindungen auf einer Glaswand
Begriffe und ihre Zusammenhänge verständlich einordnen.

Crawling, Indexierung und Canonical

Crawling

Ein Crawler ruft Seiten automatisiert ab. Ob ein Abruf möglich ist, hängt unter anderem von Zugriffsregeln, Serverantworten und Verlinkungen ab. Ein erfolgter Abruf bedeutet noch keine Indexierung.

Indexierung

Eine Suchmaschine verarbeitet und berücksichtigt eine Seite in ihrem Index. Die Entscheidung liegt beim Suchsystem. Auch eine indexierte Seite erhält dadurch keine garantierte Position für eine bestimmte Frage.

Canonical

Ein Canonical-Verweis benennt die bevorzugte URL für denselben oder sehr ähnlichen Inhalt. Er soll konsistent zum tatsächlich gewünschten Seitenziel passen. Falsche Canonicals können die Einordnung erschweren.

Meta-Description und Title

Der Title beschreibt das Seitenthema, die Meta-Description fasst den Inhalt zusammen. Beide sollten präzise zur Seite passen. Suchsysteme können die tatsächlich angezeigte Darstellung anders zusammensetzen.

robots.txt, Noindex und llms.txt

robots.txt

Die robots.txt-Datei enthält Regeln für automatisierte Abrufe durch bestimmte Bots. Sie ist kein Zugriffsschutz für vertrauliche Inhalte. Suchzugriff und Training müssen nach dem Zweck des jeweiligen Bots unterschieden werden.

Noindex

Eine Noindex-Anweisung fordert Suchmaschinen auf, eine Seite nicht in ihren Index aufzunehmen. Sie ist keine Passwortsperre. Änderungen an Indexierungsanweisungen sollten auf die konkret betroffenen Seiten begrenzt und anschliessend geprüft werden.

llms.txt

llms.txt ist ein vorgeschlagenes Dateiformat zur Orientierung für KI-Systeme. Seine Wirkung hängt davon ab, ob ein System es tatsächlich nutzt. Google Search ignoriert die Datei; dort hat sie keinen positiven oder negativen Rankingeffekt. Sie ersetzt weder eine zugängliche Website noch hilfreiche Inhalte.

OAI-SearchBot und GPTBot

OAI-SearchBot ist für OpenAIs Suche vorgesehen, GPTBot für Modelltraining. Eine Entscheidung über Suchzugriff ist deshalb keine automatische Entscheidung über Training. ChatGPT-User betrifft nutzerinitiierte Zugriffe.

Strukturierte Daten und Unternehmensidentität

Strukturierte Daten

Maschinenlesbare Angaben können beschreiben, welche Organisation, Person oder Seite ein Inhalt betrifft. Sie sollen mit den sichtbaren Informationen übereinstimmen. Eine Auszeichnung allein garantiert keine besondere Ergebnisdarstellung oder KI-Empfehlung.

Organisation und Person

Die Agentur, ihr rechtlicher Betreiber und die verantwortliche Person können unterschiedliche Angaben sein. Eine konsistente Darstellung verhindert, dass Marke, Standort und Kontakt widersprüchlich erscheinen.

Interne Verlinkung

Links zwischen eigenen Seiten zeigen Zusammenhänge und führen Leser zu weiterführenden Informationen. Ein genauer Linktext ist hilfreicher als wiederholtes «Hier klicken». Ziele sollten erreichbar sein und die angekündigte Frage beantworten.

LLM, Token und Kontextfenster

LLM – Large Language Model

Ein grosses Sprachmodell verarbeitet und erzeugt Sprache anhand gelernter Muster. Eine Anwendung kann es mit Suche oder anderen Werkzeugen verbinden. Die erzeugte Antwort ist trotzdem auf Richtigkeit und passende Quellen zu prüfen.

Tokenisierung

Bei der Tokenisierung wird Text in Verarbeitungseinheiten zerlegt. Ein Token ist nicht zwingend ein vollständiges Wort. Für Websiteinhalte folgt daraus keine sinnvolle Regel, nach einer bestimmten Tokenzahl zu schreiben.

Kontextfenster

Das Kontextfenster bezeichnet die Menge an Information, die ein Modell in einer Verarbeitung berücksichtigen kann. Für die Nutzung zählt deshalb auch, welche Dokumente und vorherigen Nachrichten tatsächlich einbezogen werden.

Wie funktioniert ChatGPT im Unternehmensalltag?

Die Anwendung kann je nach verwendeter Funktion Sprache erzeugen, bereitgestellte Inhalte bearbeiten und aktuelle Informationen recherchieren. Ein Unternehmen sollte dabei die konkrete Funktion, die erlaubten Daten und den notwendigen Prüfaufwand festlegen.

RAG und Fine-Tuning

RAG – Retrieval-Augmented Generation

Bei RAG werden für eine Aufgabe passende Informationen aus einer Quelle abgerufen und für die Antwort bereitgestellt. Qualität, Aktualität und Berechtigung dieser Quellen sind entscheidend. RAG ist kein Beleg dafür, dass eine beliebige öffentliche Website automatisch genutzt wird.

Fine-Tuning

Fine-Tuning passt ein Modell durch weiteres Training an Beispiele oder gewünschte Verhaltensweisen an. Es ist etwas anderes als die aktuelle Websuche oder die Bearbeitung einer Unternehmenswebsite. Für viele redaktionelle Aufgaben ist zunächst ein guter Arbeitsablauf mit Prüfung wichtiger als eine eigene Modellanpassung.

Nennung, Quellenzitat und Conversion

Nennung und Empfehlung

Eine Nennung ist das Auftauchen eines eindeutig zugeordneten Namens. Eine Empfehlung bewertet ihn als passende Option für eine Frage. Nicht jede Nennung ist eine Empfehlung.

Quellenzitat

Ein Quellenzitat verlinkt eine konkrete Quelle in einer Antwort. Prüfen Sie, ob die verlinkte Seite die Aussage tatsächlich trägt. Ein Link allein ist kein Gütesiegel für alle Aussagen einer Antwort.

Conversion

Eine Conversion ist eine zuvor definierte Handlung, etwa eine eingegangene Anfrage. Ein Telefonklick, ein versendetes Formular und ein Auftrag sind verschiedene Ereignisse. Eine saubere Auswertung benennt ausdrücklich, was gezählt wird.

Der Ratgeber KI-Sichtbarkeit messen verbindet diese Begriffe mit einem praktischen Prüfverfahren.

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