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Welche Punkte deckt ein GEO-Audit in Wiesbaden ab?
Geprüft wird in sechs Blöcken, die aufeinander aufbauen: erst die Erreichbarkeit, dann Struktur und Bedeutung, zuletzt die Qualität einzelner Absätze. Jeder Befund bekommt eine Gewichtung.
(01)Abruf durch KI-Bots
Wir laden Ihre wichtigsten Seiten so, wie es die Bots der Antwortmaschinen tun, also oft ohne JavaScript. Fehlt dann der Leistungstext, hilft die beste Formulierung nichts. Außerdem prüfen wir Statuscodes, lange Weiterleitungsketten, Cookie-Banner, die Inhalte überdecken, und Seiten, die nur nach einem Login erscheinen.
(02)Regeln in der robots.txt
In der robots.txt steht, welche Bots welche Bereiche abrufen dürfen. Häufig stammen die Einträge aus einer älteren Vorlage. Wir listen auf, welche KI-Bots derzeit gesperrt oder zugelassen sind, und stellen die Frage, ob das Ihrer Absicht entspricht: Abrufe für Live-Antworten erlauben, Trainingszugriffe getrennt entscheiden.
(03)llms.txt als Wegweiser
Die llms.txt ist eine schlichte Markdown-Datei im Stammverzeichnis, die Sprachmodellen eine kuratierte Übersicht Ihres Angebots gibt. Es handelt sich um einen Vorschlag, nicht um einen festen Standard. Wir prüfen, ob die Datei existiert, ob ihre Links funktionieren und ob sie die Seiten zu Ihren Leistungen in Wiesbaden überhaupt erwähnt.
(04)Schema-Markup
Auszeichnungen nach Schema.org, etwa Organization, Service, LocalBusiness oder FAQPage, machen Angaben maschinenlesbar. Wir validieren das vorhandene Markup, finden Widersprüche zum sichtbaren Text und notieren fehlende Felder wie Leistungsgebiet, Öffnungszeiten oder verantwortliche Personen.
(05)Entitäten und Stimmigkeit
Sprachmodelle verbinden Ihren Namen mit Orten, Themen und Personen. Tauchen Firmenname, Anschrift oder Leistungsbezeichnung auf Website, Branchenverzeichnissen und Profilen in unterschiedlichen Varianten auf, wird die Zuordnung unsicher. Wir gleichen diese Angaben ab und prüfen, ob der Bezug zu Wiesbaden klar erkennbar ist.
(06)Zitierfähige Passagen und Selbsttest
Ein Absatz taugt eher als Beleg, wenn er eine Frage direkt beantwortet, Zahlen mit Quelle nennt und ohne Kontext verständlich bleibt. Diese Kriterien wenden wir zuerst auf contextstudios.ai an: https://www.contextstudios.ai/llms.txt, der öffentliche MCP-Server https://mcp.contextstudios.ai/api und die Markdown-Fassung jeder Seite unter ihrer Adresse mit angehängtem .md sind frei prüfbar. Wie sich Nennungen entwickeln, klärt die Seite KI-Sichtbarkeit Wiesbaden.