Glossar · KI-Sichtbarkeit
Dieses Glossar erklärt acht Begriffe rund um die Sichtbarkeit in KI-Antworten: AEO, GEO, LLMO, llms.txt, JSON-LD, Schema.org, Knowledge Graph und Agentic Web. Jeder Eintrag nennt eine Kurzdefinition, ein Beispiel aus dem Betriebsalltag, die Grenzen des Begriffs und die Quelle mit Abrufdatum. Wo keine verlässliche Quelle vorliegt, steht das im Eintrag.
AEO steht für Answer Engine Optimization. Gemeint ist, Inhalte so aufzubereiten, dass Antwortsysteme wie Sprachassistenten, hervorgehobene Antwortfelder und KI-Chats eine Kundenfrage direkt aus Ihrem Text beantworten können. Dazu gehören klare Fragen, knappe Antworten am Abschnittsanfang und eine technisch lesbare Seite. Einen Platz in der Antwort kann niemand zusagen.
GEO steht für Generative Engine Optimization. Der Begriff bezeichnet Maßnahmen, mit denen Inhalte in den Antworten generativer KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Googles KI-Übersichten eher als Quelle berücksichtigt werden. Er geht auf eine Forschungsarbeit von 2023 zurück. Eine Nennung lässt sich nicht garantieren, weil die Auswahlverfahren der Anbieter nicht öffentlich sind.
LLMO steht für Large Language Model Optimization. Die Bezeichnung wird für Maßnahmen verwendet, mit denen Inhalte in Antworten großer Sprachmodelle vorkommen sollen, und meist wie GEO gebraucht. Eine verbindliche Definition oder Norm gibt es nicht. Der Begriff beschreibt weder ein eigenes geprüftes Verfahren noch ein messbares Ergebnis.
Die llms.txt ist ein Vorschlag aus der Community für eine Textdatei im Markdown-Format im Hauptverzeichnis einer Website. Sie soll Sprachmodellen eine kurze Übersicht der wichtigsten Inhalte mit Links geben. Sie ist kein anerkannter Standard. Für die Google-Suche nutzt Google die Datei nach eigener Aussage nicht.
JSON-LD (JSON for Linked Data) ist ein Format, mit dem sich strukturierte Angaben zu einer Seite maschinenlesbar im Quelltext hinterlegen lassen, etwa Name, Adresse und Telefonnummer eines Betriebs. Es ist eine W3C-Empfehlung. Google empfiehlt es für strukturierte Daten, wann immer es möglich ist.
Schema.org ist ein gemeinschaftlich gepflegtes Vokabular, das Dinge wie Unternehmen, Person, Produkt, Artikel oder Adresse eindeutig benennt, damit Maschinen Inhalte einordnen können. Es wird meist mit JSON-LD angewendet. Gegründet wurde es von den Suchmaschinen-Anbietern Google, Microsoft, Yahoo und Yandex. Ein Ranking-Werkzeug ist es nicht.
Ein Knowledge Graph ist ein Datenmodell, das Dinge der realen Welt wie Personen, Orte, Unternehmen oder Produkte und ihre Beziehungen zueinander abbildet. Meist ist der Google Knowledge Graph gemeint, den Google 2012 vorgestellt hat. Der Begriff ist mehrdeutig. Ein Eintrag lässt sich nicht erzwingen.
Agentic Commerce bezeichnet Einkäufe, bei denen ein KI-Agent im Auftrag einer Person Produkte sucht, vergleicht und bestellt. Agentic Web steht allgemeiner für ein Netz, in dem KI-Agenten Websites und Dienste eigenständig nutzen. Beide Begriffe sind Schlagworte ohne verbindliche Definition. Für die meisten kleinen Betriebe sind sie ein Beobachtungsthema.
Alle Einträge stützen sich auf Primärquellen wie Dokumentationen der Anbieter, Spezifikationen und Forschungsarbeiten. Wir nennen das Abrufdatum und die Grenzen der jeweiligen Aussage. Zahlen übernehmen wir nur mit Quelle. Keiner der Begriffe ist eine Zusage: Weder ein Ranking noch eine Nennung in KI-Antworten lässt sich garantieren.
AEO richtet Inhalte auf die direkte Antwort auf eine Frage aus, GEO auf die Verwendung als Quelle in generierten Antworten, LLMO ist eine Bezeichnung für Maßnahmen mit Blick auf Sprachmodelle. In der Praxis überschneiden sich die Begriffe stark. Google ordnet die Optimierung für seine KI-Funktionen als Teil der Suchmaschinenoptimierung ein.
Nein. Für kleine Betriebe genügen die Grundlagen: eine erreichbare Website, klare Antworten auf Kundenfragen und einheitliche Firmendaten. Das Glossar hilft vor allem dabei, Angebote von Dienstleistern einzuordnen.
Jeder Eintrag nennt seine Quelle mit Abrufdatum. Wir prüfen die Quellen bei größeren Änderungen der Anbieter und in regelmäßigen Abständen.
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