Technische Zugänglichkeit
Crawlbarkeit, Indexierbarkeit, Robots-Steuerung, Canonicals, Sitemaps, Statuscodes, Rendering, Architektur, Geschwindigkeit und Barrierearmut bilden die Grundlage.
AI-SEO · GEO · Generative Engine Optimization
SEO für KI-Suchen und generative Antworten.
SEO für KI-Suchen und generative Antworten schafft die technische, inhaltliche und semantische Grundlage dafür, dass Unternehmen eindeutig verstanden, passenden Themen zugeordnet und als mögliche Quelle berücksichtigt werden können. SERPLabor behandelt AI-SEO und GEO als Erweiterung solider SEO – nicht als getrennte Geheimtechnik.
Sechs Arbeitsbereiche
Klassische SEO bleibt die technische und inhaltliche Basis.
Entitätsklarheit
Unternehmen, verantwortliche Personen, Leistungen, Standorte, Projekte und echte Profile werden konsistent und nachvollziehbar miteinander verbunden.
Zitierfähige Inhalte
Konkrete Antworten, überprüfbare Aussagen, eigene Erfahrungen, Tests, Daten, Methoden, Quellen, Definitionen und transparente Autorenschaft erhöhen die inhaltliche Nutzbarkeit.
Thematische Autorität
Zusammenhängende Themencluster, Fachartikel, Case Studies, interne Verlinkung und externe Erwähnungen stärken die fachliche Einordnung.
Multimediale Auffindbarkeit
Eigene Bilder, erklärende Grafiken, Videos, Bildunterschriften, Alttexte, Urheberschaft und korrekte Medien-Sitemaps werden sachlich eingebunden.
Monitoring als Beobachtung
Marken- und URL-Erwähnungen, Antwortkontext, Quellen, Referral-Traffic und Bing-AI-Daten werden als veränderliche Stichproben dokumentiert.
Einstiegsprodukt
AI-Visibility- und GEO-Audit.
Das Audit prüft Indexierungsgrundlage, Entitäten, Unternehmens- und Personenprofile, strukturierte Daten, Autoren- und Erfahrungssignale, Themenabdeckung, Zitierfähigkeit, externe Erwähnungen sowie ausgewählte Suchstichproben. Bei lokalen Unternehmen oder Shops werden Local-AI- beziehungsweise Produktdaten zusätzlich einbezogen.
Die Ergebnisse werden als priorisierter Maßnahmenplan und als zeitgebundene Beobachtung dokumentiert. Generative Antworten können sich je nach Modell, Zeitpunkt, Nutzer, Formulierung und Kontext verändern.
Eigene technische Testgrundlage
SERPLabor testet Agentic-Browsing-Grundlagen selbst.
Die Website liefert eine kuratierte llms.txt aus, besteht drei von drei aktuell anwendbaren Agentic-Browsing-Prüfungen und bereitet strukturierte Daten sowie Entitätsverknüpfungen technisch sauber auf. Deklarative WebMCP-Vorbereitungen können vorhanden sein, obwohl die entsprechenden Prüfungen im jeweiligen Browser nicht anwendbar sind.
Eine llms.txt allein garantiert weder Sichtbarkeit noch Zitierungen.
llms.txt erreichbar
Agentic Browsing: 3/3 geprüft
Organisation und Person getrennt
echte sameAs-Profile
Sitemaps und Canonicals
keine versteckten LLM-Texte
Local AI Visibility
Lokale Signale bleiben relevant.
Google-Unternehmensprofil, konsistente Unternehmensdaten, echte Bewertungen, regionale Erwähnungen, Leistungs- und Standortseiten sowie korrekte Entitätsverknüpfungen verbinden Local SEO mit generativen Sucherlebnissen.
Local SEO ansehenE-Commerce und KI-Suche
Produktdaten werden zur Wissensgrundlage.
Strukturierte Produktdaten, Merchant Center, Produktfeeds, Varianten, Marken, Hersteller, Verfügbarkeit, Bilder und Attribute schaffen eine konsistentere Grundlage für Suchmaschinen und generative Systeme.
E-Commerce-SEO ansehenNächster Schritt
AI-Sichtbarkeit sachlich prüfen lassen
Ein AI-Visibility- und GEO-Audit zeigt, welche technische, entitätsbezogene und inhaltliche Grundlage bereits vorhanden ist und welche Maßnahmen sich seriös priorisieren lassen.