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Welche sechs Bereiche untersucht das GEO-Audit in Nürnberg?
Geprüft wird in einer festen Reihenfolge: zuerst, ob Antwortmaschinen überhaupt an die Inhalte kommen, danach, ob sie diese richtig einordnen und zitieren können. Jeder Bereich endet mit Befunden, die wir nach Wirkung und Aufwand einstufen.
(01)Abruf und Darstellung für KI-Bots
Wir rufen Ihre wichtigsten Seiten so ab, wie es die Bots von Antwortmaschinen tun, und vergleichen das Ergebnis mit dem, was ein Mensch im Browser sieht. Auffällig sind etwa Inhalte, die erst nach Klicks oder per Skript erscheinen, lange Umleitungsketten und Fehlerseiten, die mit Status 200 ausgeliefert werden.
(02)robots.txt und Bot-Regeln
In der robots.txt steht, welche Bots welche Bereiche lesen dürfen. Oft sind die Regeln über Jahre gewachsen und niemand weiß mehr, warum ein Verzeichnis gesperrt ist. Wir listen auf, welche KI-Crawler heute zugelassen oder ausgeschlossen sind, und stimmen das mit Ihnen ab: Nutzung für Training, Abruf für Live-Antworten, interne Bereiche.
(03)llms.txt als Wegweiser
Die llms.txt ist ein Vorschlag für eine Markdown-Datei im Stammverzeichnis, die Sprachmodellen die zentralen Seiten eines Angebots nennt. Einen verbindlichen Standard gibt es dafür nicht. Wir prüfen, ob eine solche Datei vorhanden ist, ob ihre Links funktionieren und ob sie die Leistungen für Nürnberg und die Region widerspiegelt, und liefern bei Bedarf einen Entwurf.
(04)Schema-Markup und Entitäten
Strukturierte Daten nach Schema.org beschreiben Organisation, Leistungen, Standorte und Personen in maschinenlesbarer Form. Wir validieren das Markup, suchen Widersprüche zum sichtbaren Text und prüfen, ob Firmenname, Anschrift und Leistungsgebiet auf Website, Branchenverzeichnissen und Profilen gleich lauten, damit die Zuordnung zu Nürnberg eindeutig bleibt.
(05)Zitierfähige Absätze
Antwortmaschinen übernehmen eher Passagen, die eine Frage im ersten Satz beantworten, eine Quelle oder ein Datum nennen und ohne Kontext verständlich sind. Wir markieren Seiten, auf denen die Kernaussage tief im Text steckt oder nur in Bildern steht. Wie sich Nennungen danach entwickeln, misst die Leistung KI-Sichtbarkeit Nürnberg.
(06)Dieselben Prüfpunkte an contextstudios.ai
Unsere eigene Website durchläuft dieselbe Prüfung, und das Ergebnis ist öffentlich einsehbar. Unter https://www.contextstudios.ai/llms.txt liegt die Übersicht für Sprachmodelle, jede öffentliche Seite gibt es zusätzlich als Markdown mit angehängtem .md, und https://mcp.contextstudios.ai/api stellt Leistungen und Leitfäden über einen öffentlichen MCP-Server bereit. Welche Nennungen daraus folgen, behaupten wir nicht.