Kostenloser GEO-Check für ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini & Google AI Overviews. In 60 Sekunden weißt du, wie sichtbar du bist — und was du sofort verbessern kannst.
Keine Registrierung nötig. Kostenlos.
Drei Schritte. Ein klarer Report. Konkrete Maßnahmen — sortiert nach Impact.
Wir crawlen deine Seite und prüfen 30+ technische und inhaltliche GEO-Signale: AI-Bot-Zugriff, Schema-Markup, semantische Hierarchie, Performance, hreflang, Sitemap.
Eine spezialisierte KI bewertet, wie zitierbar deine Inhalte für ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini sind — Faktendichte, Q&A-Tauglichkeit, E-E-A-T-Signale.
Du bekommst priorisierte Quick-Fixes nach Impact, plus einen ausführlichen PDF-Report zum Teilen mit deinem Team oder Entwickler:innen.
Grundlagen
Generative Engine Optimization (GEO) ist die Disziplin, Websites so zu optimieren, dass sie von generativen KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Google Gemini und den Google AI Overviews als vertrauenswürdige Quelle erkannt, inhaltlich verstanden und in generierten Antworten zitiert werden.
Der Suchmarkt verändert sich gerade fundamental: Nutzer:innen stellen Fragen direkt an eine KI — und sehen oft nur noch eine zusammengefasste Antwort statt zehn blauer Links. 76 % aller AI-Antworten stammen heute von nur 100 Domains weltweit. Wer da nicht vorkommt, verschwindet aus dem neuen „Top of Funnel“.
GEO ist kein Ersatz für SEO, sondern dessen logische Erweiterung. Klassisches SEO sorgt für Rankings — GEO sorgt für Erwähnungen, Zitate und Markennennungen in generativen Antworten. Beide Disziplinen teilen Fundamente (sauberes HTML, Performance, Backlinks), unterscheiden sich aber in den entscheidenden Hebeln.
Worauf es ankommt
Was wir bei jedem GEO/check prüfen — und was du selbst optimieren kannst, um in ChatGPT, Claude, Perplexity & Co. zitiert zu werden.
robots.txt für GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, Applebot-Extended freigeben. Optional: /llms.txt mit kuratierter Inhaltsübersicht.
Schema.org-Markup für Organization, Article, FAQPage, HowTo, Product. LLMs lieben sauber typisierte Daten — sie reduzieren Interpretationsfehler.
Genau eine H1 pro Seite, klare H2/H3-Struktur, sinnvolle Sektionen. Hilft Modellen, deine Inhalte korrekt zu segmentieren und zu zitieren.
Erfahrung, Expertise, Autorität, Vertrauen: sichtbare Autoren, Quellenangaben, Aktualisierungsdaten, Impressum, echte Referenzen.
Klare Aussagen, Zahlen, Definitionen, Frage-Antwort-Formate. Keine Marketing-Bla. LLMs zitieren Sätze, die für sich allein stehen können.
Core Web Vitals, schnelle Server-Antworten, valide HTML, Canonical-Tags, hreflang, XML-Sitemap. Schlechte Tech = kein Crawl.
Für welche Engines
GPTBot · OAI-SearchBot · ChatGPT-User
PerplexityBot
ClaudeBot · Claude-Web
Google-Extended
Googlebot + Google-Extended
Applebot-Extended
Häufige Fragen
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