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GEO + SEO Guideline für m's Web-Projekte

Stand: 2026-04-29. Interne Arbeitsgrundlage. Keine Marketing-Aussage.

Ziel: Konkrete, belegte Empfehlungen, was bei neuen und bestehenden Sites gemacht werden soll, damit sie (a) klassisch gefunden werden und (b) als Quelle in LLM-Antworten auftauchen. Implementierung ist nicht Teil dieses Dokuments – jede Empfehlung wird später als eigenes Issue umgesetzt.

Inhalt

1. Worum es geht
2. GEO grundsätzlich
3. GEO konkret – die Hebel
   • 3.1 Top-Third-Regel
   • 3.2 Zahlen und Zitate, nicht Adjektive
   • 3.3 Schema.org / JSON-LD
   • 3.4 E-E-A-T und Author-Identität
   • 3.5 Zentrale JSON-Faktendatei
   • 3.6 Anti-AI-Text-Filter
   • 3.7 Off-Site und Multi-Source
   • 3.8 llms.txt – Realitätscheck
   • 3.9 Crawler-Steuerung
4. SEO 2026 Baseline
5. Übersetzung auf m's Stacks
   • 5.1 onepager
   • 5.2 flexsiebels.de
   • 5.3 msbls.de
   • 5.4 paliad.de
   • 5.5 youpc.org
6. Checkliste pro neuer Site
7. Maintenance
8. Quellen

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1. Worum es geht

Zwei Disziplinen, ein gemeinsames Ziel:

• SEO – in der klassischen Google-Trefferliste auftauchen.
• GEO (Generative Engine Optimization) – als zitierte Quelle in LLM-Antworten auftauchen (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews).

Warum jetzt: Bei Suchanfragen, für die Google AI Overviews zeigt, ist die Klickrate auf organische Treffer um ~61 % gefallen, und 83 % dieser Anfragen enden ohne einen einzigen Klick auf irgendeine Website ¹ . Das verschiebt den Schwerpunkt von "ranke top 3" auf "werde von der KI genannt".

Wichtigste empirische Beobachtung: 88 % der von KI zitierten URLs ranken nicht in Googles Top 10 für die jeweilige Frage ² . GEO ist also nicht ein Spezialfall von SEO. Beide laufen parallel und teilen viele Signale (Inhaltsqualität, Schema, EEAT), aber GEO honoriert andere Strukturen.

Konsequenz: Beides bedienen, kein Stack ist zu klein dafür.

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2. GEO grundsätzlich

Was hat empirisch funktioniert (Princeton GEO-Paper, KDD 2024, n = GEO-bench Multi-Domain Queries):

Methode	Visibility-Lift
Statistics Addition (Zahlen einsetzen)	bis +41 % auf Position-Adjusted Word Count
Quotation Addition (Direktzitate von Quellen)	starke Verbesserung über alle Metriken
Citation Addition (Quellenangaben)	besonders in faktenlastigen Domains
Authoritative Tone	besonders bei historischen/Erklärinhalten
Fluency Optimization	marginal
Keyword Stuffing	marginal bis negativ

Quelle: Aggarwal et al., 2024 ³ . Bis zu +40 % Sichtbarkeit gegenüber Baseline durch Kombination.

Die Hebel sind nicht universell. Citation-Optimierung hilft bei Sachfragen, Statistik-Addition bei Recht und Verwaltung, Authoritative Style bei Geschichte/Erklärung. Pro Site/Topic prüfen, welche Domain-Klasse zutrifft.

LLMs zitieren Quellen sehr unterschiedlich:

• ChatGPT-Citations dominiert von Wikipedia (zwischen 26 % und 48 % je nach Studie und Kategorie) ^{2 4} .
• Perplexity holt im Januar 2026 ~24 % aller Citations von Reddit ⁵ .
• YouTube hat Reddit Q1 2026 als meistzitierte Quelle in LLM-Antworten überholt (~16 % vs. ~10 %) ⁶ .
• Gemini bevorzugt offizielle Sites und News.
• ChatGPT nutzt Bings Echtzeit-Index, Claude größtenteils sein Trainings-Set + Search-Bot, Perplexity crawlt kontinuierlich ⁴ .

Daraus folgt: Eigene Domain-Authority allein reicht nicht. Off-Site-Präsenz (Wikipedia, Reddit, YouTube) ist relevant.

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3. GEO konkret – die Hebel

3.1 Top-Third-Regel

44,2 % aller von ChatGPT zitierten Passagen kommen aus dem ersten Drittel der Seite (n = 18 012, p ≈ 0) ⁷ . Die Verteilung ist eine "Ski-Rampe": vorne hoch, hinten flach.

Konsequenz für Seitenaufbau:

• Erstes sichtbares Element nach dem H1: eine nüchterne, präzise Definition des Themas oder Produkts. Kein Marketing-Lead, keine Begrüßung, keine Vision Statement.
• H1 sollte die Kernfrage benennen, nicht den Markennamen flexen.
• Erste 100–200 Wörter: was, wer, wann, warum. Mit Zahlen wo möglich.
• Lange Hero-Sections mit Animation und drei Buzzwords sind GEO-toxisch – die KI sieht da nichts Zitierfähiges.

Negativbeispiel (ein typischer onepager-Hero):

{{name}} – die nächste Stufe der digitalen Selbstdarstellung
{{tagline mit drei Adjektiven}}

Besser:

{{name}}: {{rolle/funktion}} mit Sitz in {{ort}}, tätig seit {{jahr}}.
Schwerpunkte: {{drei konkrete Themen}}.

3.2 Zahlen und Zitate, nicht Adjektive

Aus dem Princeton-Paper: Statistik-Addition lieferte den größten Einzeleffekt. Das deckt sich mit m's Beispiel "660 000 Schweizer Entscheide wird zitiert, 'umfangreiche Datenbank' nicht."

Regeln:

• Jede Behauptung mit messbarem Inhalt bekommt eine Zahl. Nicht "groß" sondern "1,2 Mio. Datensätze". Nicht "etabliert" sondern "seit 2014".
• Relative Behauptungen (mehr/weniger/größer) brauchen einen Vergleichswert.
• Direktzitate von Originalquellen (Gerichten, Behörden, Studien) im Volltext einbinden, nicht paraphrasieren. Mit Quellenangabe.
• Quellennachweise sind keine Fußnoten-Kosmetik – LLMs gewichten Aussagen mit verifizierbarer Quelle höher.

3.3 Schema.org / JSON-LD

Ist umstritten – hier der Stand:

• BrightEdge: +44 % AI-Citations bei Sites mit Schema + FAQ-Markup ⁸ .
• Search/Atlas-Studie Dezember 2024: keine Korrelation zwischen Schema-Coverage und Citation-Rate ⁸ (zitiert in derselben Quelle als Gegenbefund).
• Data World: GPT-4 geht von 16 % auf 54 % korrekte Antworten, wenn der Inhalt strukturiert vorliegt ⁹ .
• Google empfiehlt JSON-LD seit Mai 2025 explizit für AI-optimierte Inhalte ⁹ .
• SearchVIU (Oktober 2025) bestätigt, dass ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini Schema beim direkten Seitenabruf parsen ⁹ .

Pragmatische Linie: Schema ist Pflicht für content-relevante Seiten, aber kein Ersatz für gute Inhalte. Man verzichtet darauf nicht, aber man erwartet von ihm allein keine Wunder.

Welche Typen lohnen sich:

Typ	Wann	Wofür
Person	Author-/About-Seiten	E-E-A-T-Anker
Organization	Firmen-Sites, Brand-Hubs	Entity-Konsolidierung
Article / BlogPosting	Editorial, Blog	Datierung, Author-Bindung
FAQPage	Antwortlisten	LLM-Verständnis (Google-SERP-Feature ist seit 2023 stark eingeschränkt, der Schema-Wert für LLMs bleibt)
Product	Produktseiten	B2B/Commerce
BreadcrumbList	Tiefe Sitemaps	Pfad-Verständnis
WebSite mit SearchAction	Hauptseiten	Sitelinks-Suchbox

JSON-LD ist Pflichtformat. Microdata und RDFa nicht mehr verwenden.

Person-Schema-Skelett für Author-Pages:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "Matthias Siebels",
  "url": "https://msbls.de/",
  "image": "https://msbls.de/assets/portrait.jpg",
  "jobTitle": "Patentanwalt, Software-Entwickler",
  "worksFor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "flexsiebels",
    "url": "https://flexsiebels.de/"
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/in/...",
    "https://github.com/...",
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q..."
  ]
}
</script>

sameAs ist der wichtigste Single-Punkt – damit verbindet die KI denselben Entity über Domains hinweg. Wikidata-Eintrag erstellen sobald genug öffentliche Belege existieren.

3.4 E-E-A-T und Author-Identität

Googles offizielles Framework, das auch LLM-Citation-Algorithmen nachweislich abbilden ¹⁰ . Trustworthiness ist 2025 das wichtigste der vier ¹¹ .

Praktische Anker pro Site:

• Identifizierbarer Author mit Klarnamen, Foto, Lebenslauf, Verifikations-Links (Schema.org Person + sameAs).
• Impressum / Kontakt klar erreichbar (haben wir – shared/impressum.js).
• Veröffentlichungsdatum + letzte Änderung sichtbar (datePublished, dateModified).
• Editorial Transparency: bei AI-generierten Inhalten Hinweis auf den Prozess (haben wir – shared/ai-disclosure.js und msbls.de/ki).
• HTTPS, gültige Zertifikate, kein Mixed Content (Caddy macht das ohnehin).

Konkretes Vorgehen für m's Domain-Cluster:

• msbls.de ist die zentrale Author-Identität für alles unter flexsiebels (siehe Memory: msbls = Marke unter flexsiebels-Umbrella). Eine vollständige Author-Page dort, mit Person-Schema, Wikidata-sameAs, Liste der relevanten Projekte.
• Alle Sub-Sites (ichbinotto, mai-otto, lexsiebels, heygoldi etc.) verlinken über worksFor/creator zurück auf diese kanonische Identität.

3.5 Zentrale JSON-Faktendatei

m's Idee aus der Issue: eine Single-Source-of-Truth-Datei mit Produktfakten, von der Templates und KI-Bots gleichermaßen lesen.

Empfohlener Aufbau:

• Pro Stack/Site eine Datei facts.json (oder products.json, team.json) am Repo-Root.
• Rendert in Build/Render-Pipeline in JSON-LD und in HTML-Text.
• Wird zusätzlich als application/json an einer stabilen URL (z. B. /facts.json) ausgeliefert – LLM-Crawler und eigene Tools können sie direkt lesen.

Beispiel-Skelett:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "flexsiebels",
  "founded": "2014",
  "founder": { "@type": "Person", "name": "Matthias Siebels" },
  "numberOfEmployees": 1,
  "address": "...",
  "products": [
    { "@type": "Product", "name": "youpc", "description": "UPC case database, 1600+ judgments", "url": "https://youpc.org" },
    { "@type": "Product", "name": "paliad", "description": "...", "url": "https://paliad.de" }
  ]
}

Wert: jede neue Site, jede Author-Page, jede Subdomain referenziert dieselbe kanonische Faktenmenge. Konsistente Aussagen über Domains hinweg sind ein starkes Trust-Signal für LLM-Entity-Konsolidierung.

3.6 Anti-AI-Text-Filter

Wikipedias Maintainer-Community hat 2024–2026 die zuverlässigsten Marker für AI-Text dokumentiert ¹² . Wir wollen den Eindruck vermeiden – sowohl gegenüber menschlichen Lesern als auch gegenüber EEAT-Algorithmen, die "Originalität" prüfen.

Vokabel-Blacklist (häufige Cluster):

delve, tapestry, testament, intricate, garnered, bolstered, enduring,
robust, comprehensive, meticulous, interplay, landscape, pivotal,
underscore, additionally, furthermore, moreover, crucial,
showcasing, highlighting, enhance, align with, ecosystem,
seamless, leverage, unleash, navigate, dive into, in the realm of

Mehrere dieser Wörter im selben Absatz sind das stärkste Tell.

Syntax-Marker:

• "Ist/sind" wird ersetzt durch "fungiert als / dient als / markiert / weist auf / kennzeichnet". → Echtes "ist" zulassen.
• "Nicht nur X, sondern auch Y" als Standard-Phrasenformel. → Sparsam.
• Drei-Adjektiv-Reihen ("schnell, sicher und skalierbar"). → Eines reicht.
• Unnötige Synonyme nur um Wiederholung zu vermeiden. → Wiederholen ist okay.

Struktur-Marker:

• Title Case in Überschriften. → Sentence case oder UPPERCASE, nie Mixed Title Case.
• "Header: Beschreibung"-Bullet-Listen mechanisch über die ganze Seite. → Nur wenn der Inhalt das wirklich ist.
• Em-Dashes statt Komma/Klammer-/Doppelpunkt. → Sparsam, gezielt.
• Zwanghaftes Fettsetzen jedes "Schlüsselbegriffs". → Selten und mit Grund.

Inhalts-Marker:

• "Ein Meilenstein in...", "ein Beweis für...", "in der sich entwickelnden Landschaft von...", "hat Spuren hinterlassen". → Nicht.
• Vage Attribution an "Experten", "Beobachter", "Branchenberichte" ohne Namen. → Quelle benennen oder Aussage streichen.
• Standard-Schluss-Sektion "Herausforderungen und Perspektiven" mit "Trotz seiner [positiven Wörter] steht [Subjekt] vor Herausforderungen ... bleibt aber zuversichtlich". → Streichen.

Praktische Umsetzung:

• Lint-Skript im Build: für onepager implementiert in tools/anti-ai-lint.py mit Vokabel-Blacklist in tools/anti-ai-blacklist.yaml. Läuft am Ende von build.sh über alle build/<domain>/index.html. Severity warn (Build geht durch) vs. fail (Build bricht ab). Whitelist via <!-- anti-ai-allow: term -->-Kommentar oder anti_ai_allow:-Liste in site.yaml. Notfall-Override: build.sh --skip-lint.
• Bei AI-generierten Drafts: bewusst gegen die Blacklist redigieren.
• Vor Veröffentlichung laut lesen. Wenn es klingt wie ein Pressemitteilungs-Bot, ist es einer.

3.7 Off-Site und Multi-Source

Brand-Search-Volumen korreliert mit LLM-Citations stärker (r ≈ 0,33) als klassische Backlinks ¹³ . Das heißt: erwähnt zu werden – auch ohne Link – schlägt verlinkt zu werden mit niedrigem Search-Volumen.

Praktische Hebel:

• Wikipedia / Wikidata: wenn ein Projekt oder Begriff es rechtfertigt, einen Eintrag oder ein Wikidata-Item anlegen. Wikipedia ist die meistzitierte Quelle in ChatGPT.
• Reddit / Hacker News / Lobsters: organische Posts in einschlägigen Subreddits/Threads, in denen die Lösung als Antwort auf eine konkrete Frage erwähnt wird. Kein Drop-and-Run-Marketing – wird abgestraft und nicht zitiert.
• YouTube: für Themen mit visuellem Anteil (UPC-Hearings, Code-Walkthroughs, Demos) ist YouTube 2026 die meistzitierte LLM-Quelle ⁶ . Auch kurze, gut betitelte Videos zählen.
• GitHub / Gitea (öffentlich): technische Themen werden über öffentlichen Code zitiert. Public Repos mit ordentlichem README sind stille Zitatmagneten.
• Fachportale, Verbandsseiten, Veranstalter-Seiten: Wenn dort Erwähnungen mit Klarnamen + Domain auftauchen, wird das Profil verfestigt.

Dies ist langfristig. Keine Ad-hoc-Aktion, sondern ein Punkt auf jeder Quartals-Routine: gibt es eine plausible Erwähnung, die gerade fehlt?

3.8 llms.txt – Realitätscheck

m's Issue-Beispiel nennt llms.txt. Hier die nüchterne Lage:

• Spezifikation von Jeremy Howard (Answer.AI), September 2024 ¹⁴ .
• Adoption laut SE Ranking: 10,13 % von 300 000 Domains ¹⁵ .
• Kein einziger der großen Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral) bestätigt offiziell, dass llms.txt als Retrieval- oder Ranking-Signal benutzt wird ^{15 16} .
• ALM Corp hat llms.txt in ein XGBoost-Citation-Modell geworfen: Entfernen der Variable verbesserte die Modellgenauigkeit – sprich: kein erklärbarer Effekt ¹⁶ .

Empfehlung:

• Für Doku-/API-/Content-heavy Sites (youpc, paliad, msbls/ki, lexsiebels) machen, weil:
  • kostet ~30 Minuten Arbeit
  • schadet nicht
  • wird zumindest von einigen Tools (Cursor, Mintlify-Hosted Docs) tatsächlich konsumiert
  • signalisiert Engagement an den nächsten Standard, falls einer der großen Anbieter doch noch andockt
• Für die onepager-Satire-Sites (Wortspiel-Domains): überspringen. Aufwand vs. Nutzen lohnt nicht.
• Niemals als alleinige GEO-Strategie verkaufen. Die echten Hebel sind Inhalt, Schema, EEAT.

Mini-Spec: Markdown-Datei an /llms.txt (Root). H1 = Site-Name, Blockquote = Kurzbeschreibung, dann Listen mit - [Titel](URL): Notiz. Optionale ## Optional-Sektion für Inhalte, die bei knapper Context-Window weggelassen werden dürfen.

Beispiel llms.txt (für youpc.org):

# youpc.org – Unified Patent Court Case Database

> Database of UPC and EPO judgments. 1600+ decisions across all UPC divisions
> since 2023, fully searchable, with structured data extraction (holdings,
> legal principles, citation graphs).

## Core resources

- [About / Methodology](https://youpc.org/about): scope, sources, extraction methodology
- [All judgments](https://youpc.org/cases): full list with filters by division, judge, year
- [Divisions overview](https://youpc.org/divisions): jurisdiction map and judges per division
- [Topics index](https://youpc.org/topics): patent law issues with leading cases per topic

## Optional

- [Author / Editor](https://msbls.de/): credentials of the editor
- [Disclosure on AI use](https://msbls.de/ki): which parts of the workflow involve LLMs

llms-full.txt (analoge Datei mit eingeschlossenen Volltexten) nur dann erzeugen, wenn der Site-Inhalt klein genug ist, dass das in ein Context-Fenster passt – sonst ist es Larping.

3.9 Crawler-Steuerung

Die wichtigsten User-Agents 2026 ^{17 18} :

Agent	Anbieter	Zweck	Block lohnt?
GPTBot	OpenAI	Training	Wenn man nicht trainieren lassen will
OAI-SearchBot	OpenAI	ChatGPT-Search-Index	Niemals blocken (sonst keine Citations)
ChatGPT-User	OpenAI	User-getriggerter Live-Fetch	Niemals blocken
ClaudeBot	Anthropic	Training	Wenn man nicht trainieren lassen will
Claude-User	Anthropic	User-getriggerter Live-Fetch	Niemals blocken
Claude-SearchBot	Anthropic	Claude-Search-Index	Niemals blocken
PerplexityBot	Perplexity	Index	Niemals blocken
Perplexity-User	Perplexity	Live-Fetch	Niemals blocken
Google-Extended	Google	Gemini-Training	Wenn man nicht trainieren lassen will
Googlebot	Google	Klassischer Google-Index	Niemals blocken
CCBot	Common Crawl	Training-Datenbasis für viele LLMs	Optional blocken

Veraltet, nicht mehr verwenden in robots.txt: Claude-Web, anthropic-ai – das sind tote Strings, ein Block dort blockt nichts mehr.

m's Default für die eigenen Domains: alle Bots erlauben. Das Material soll zitiert werden – das ist der Sinn der Übung. Keine Site hat kommerziellen Trainings-Schutz-Bedarf.

Beispiel robots.txt (Standardposition):

User-agent: *
Allow: /

Sitemap: https://example.de/sitemap.xml

Falls spezifisch das Trainings-Set nicht beliefert werden soll (für eine Site, deren Inhalt sensibel oder kommerziell ist), getrennte Direktiven:

User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: Google-Extended
Disallow: /

# Wichtig: Search-Bots NICHT blocken
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /

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4. SEO 2026 Baseline

Was nach wie vor zählt – und was sich geändert hat.

Helpful Content Update: Seit 2024–2025 in den Core-Algorithmus integriert, kein eigenständiges Update mehr ¹⁹ . Das System läuft kontinuierlich. Praktisch: Inhalt, der wie für Suchmaschinen geschrieben wirkt, verliert.

E-E-A-T: Trustworthiness ist 2025 die wichtigste der vier Säulen. Klare Angaben zu Author, Quellen, Korrekturpolitik, Veröffentlichungsdatum ¹¹ .

Core Web Vitals (75. Perzentil) ²⁰ :

Metrik	Gut	Ausreichend	Schlecht
LCP	≤ 2,5 s	2,5–4,0 s	> 4,0 s
INP	≤ 200 ms	200–500 ms	> 500 ms
CLS	≤ 0,1	0,1–0,25	> 0,25

INP (eingeführt März 2024 als Ersatz für FID) ist 2026 die meistgerissene Metrik – 43 % der Sites scheitern dort ²⁰ . Heißt: JavaScript, das auf den Main-Thread blockt, kostet messbar. Bei Onepagern ist das eher unproblematisch (wenig JS); bei Next.js-Stacks der Hebel.

Was nicht mehr relevant ist:

• FAQ-Rich-Snippets in Google-SERPs sind seit 2023 stark eingeschränkt (nur noch für autoritative Health-/Government-Quellen). Schema-Markup trotzdem behalten – wegen LLMs.
• HowTo-Rich-Snippets desktop-only.
• Keyword-Density als Metrik – tot.
• Meta-Keywords – seit Ewigkeiten tot.

Was synergetisch mit GEO funktioniert:

• Saubere Heading-Hierarchie (H1 → H2 → H3) hilft beiden.
• Klare Frage-Antwort-Struktur (H2 = Frage, Absatz = Antwort) wird sowohl in Google-AI-Overviews als auch in LLM-Antworten zitiert.
• Internal Linking zwischen thematisch verwandten Seiten verstärkt Topical Authority für beide.
• Sitemap.xml weiterhin Pflicht für Discovery.
• Mobile-First-Indexierung ist seit 2023 Standard. Mobile-Rendering muss vollständig sein, nicht nur reduziert.

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5. Übersetzung auf m's Stacks

5.1 onepager (Bash + Caddy)

Architektur-Recap: sites/<domain>/ mit site.yaml + index.html. render.sh ersetzt Platzhalter im gewählten Template. generate-caddyfile.sh generiert Caddy-Routen pro Host. Custom-Sites mit template: custom werden roh kopiert.

Was jetzt geht – ohne Refactor:

• Pro Site eine llms.txt und robots.txt direkt in sites/<domain>/ ablegen. Build-Script kopiert sie nach build/<domain>/. Caddy bedient das automatisch.
• Pro kommerzieller / persönlicher Site (ichbinotto, mai-otto, lexsiebels, heygoldi, smartin3, martinsiebels) ein JSON-LD-Block direkt in index.html einfügen, statisch.
• Satire-Sites (kAInco, kIlemma, orAKIl etc.): bewusst kein Schema, kein llms.txt. Sie sind keine Quellen, sie sind Wortspiele. Das ehrlich lassen.

Was lohnt – als Template-Erweiterung:

• templates/base.html um Schema-Slot erweitern: {{schema_jsonld}}. render.sh füllt ihn aus site.yaml (schema: Block).
• site.yaml Schema-Beispiel:

  schema:
    type: Person
    sameAs:
      - https://msbls.de/
      - https://github.com/...
  

• render.sh Template-Erweiterung: datePublished / dateModified aus Git-Metadaten ableiten.
• Top-Third-Disziplin pro Template: tagline + erste section müssen sachlich sein, nicht poetisch. Templates sind hier neutral – die Disziplin ist beim Inhalt.

Top-Third anwenden: person-dark/person-light/product-dark haben heute Hero mit Name + Tagline. Tagline ist der erste zitierfähige Satz – muss eine Definition sein, nicht Stimmung.

Beispiel sites/lexsiebels/site.yaml (heute):

tagline: "Wo Recht und Code zusammenfinden"

Besser:

tagline: "Patentanwalt mit Schwerpunkt UPC-Verfahren und Software-Patente, Sankt Augustin, seit 2014."

Caddyfile: kein Eingriff nötig, alle Header (HSTS, Cache-Control) macht Caddy schon.

5.2 flexsiebels.de (Fresh + Preact)

Vorteil: SSR liefert vollständiges HTML beim ersten Request – LLMs sehen den fertigen Inhalt, nicht eine leere SPA-Hülle. Das ist gegenüber CSR-only-Stacks ein Riesenvorsprung.

Was umsetzen:

• <Head>-Komponente um JSON-LD erweitern. Eine wiederverwendbare <JsonLd type={...} data={...} />-Komponente, die das richtige Schema rendert.
• Pro Author/Über-Seite: Person-Schema mit sameAs-Block.
• Pro Article: Article-Schema mit datePublished, dateModified, author.
• /static/llms.txt und /static/robots.txt als statische Files.
• routes/_app.tsx: globale Meta-Tags (description, og:image) einheitlich.
• INP achten: keine teuren Hydration-Listener auf nicht-interaktiven Bereichen. Fresh ist hier ohnehin sparsam (Islands-Architektur).

Author-Hub: flexsiebels.de/matthias (oder /team/matthias) als zentrale Author-Page mit vollem Person-Schema, von der alle anderen Sites über worksFor/creator/sameAs zeigen.

5.3 msbls.de (nginx static)

Status: statisch ausgeliefert, /ki ist Transparenzseite (siehe Memory: Issue #2).

Maßnahmen:

• /about (oder /matthias) als kanonische Author-Page anlegen. Vollständiges Person-Schema, alle sameAs. Diese URL wird zur Schema-Ankerseite für alle anderen Domains.
• /llms.txt und /robots.txt an Root.
• /ki mit Article-Schema markieren.
• nginx-Config: expires 7d für CSS/JS, expires 30d für Fonts/Bilder. Cache-Control korrekt setzen.
• Sitemap.xml automatisch generieren (statisches Template oder tree-basiert).

5.4 paliad.de (Next.js + Go)

Kontext: kommerzieller B2B-Stack. Hier ist GEO am direktesten ROI-relevant.

Maßnahmen:

• Next.js Metadata API systematisch nutzen (generateMetadata pro Route).
• JSON-LD über <Script type="application/ld+json" /> in jedem Seiten-Layout.
• Pro Produkt: Product-Schema. Pro Case Study: Article-Schema mit Organization als Publisher.
• app/(marketing)/layout.tsx: Organization-Schema fest einbinden.
• Top-Third-Disziplin auf jeder Marketing-Seite: erste 200 Wörter sind sachliche Produktbeschreibung. Nicht "Revolutioniere deine ...".
• Citation-Tracking einrichten (xSeek, Profound oder selbstgebauter Crawler) – paliad ist klein genug, dass jede LLM-Citation zählt.
• INP-Audit: Welche Routen blocken den Main-Thread? Next.js Image, loading="lazy", dynamische Imports prüfen.
• next-sitemap oder eigener Sitemap-Generator.

5.5 youpc.org (Next.js, content-heavy)

Goldmine. Legal-Daten sind GEO-ideal: faktenlastig, zitierbar, mit klaren Zahlen. Princeton-Paper sagt: für Recht/Verwaltung wirkt Statistik-Addition am stärksten – das passt zu youpc fast 1:1.

Maßnahmen:

• Pro Judgment-Page: vollständiges Schema mit Article + about: Court, judge, parties, patent. LegalForceStatus und mainEntityOfPage setzen.
• Top-Third-Regel: jede Case-Page beginnt mit Fakten-Block (Aktenzeichen, Datum, Division, Parteien, Holding in 1 Satz), erst dann der Volltext / die Analyse.
• Zahlen sichtbar: "1600+ Entscheidungen", "X Divisions", "Y Jahre Erfahrung". Diese Zahlen aufs Hero, in llms.txt, in Schema.
• llms.txt mit Index aller Hub-Seiten (Topics, Divisions, Authors).
• Author-Schema: Matthias als editor/author, sameAs zu msbls.de.
• Sitemap.xml: vollständig, segmentiert (cases, judges, divisions je eigene Sitemap).
• Strukturierte FAQ-Pages pro Topic: "Wie hat die LD München Anspruchsauslegung X behandelt?" mit FAQPage-Schema.
• HTMX-Caveat: Inhalt, der nur über HX-Request geliefert wird, ist für viele Crawler unsichtbar. SSR-Fallback prüfen (Memory-Eintrag bestätigt: youpc Impressum braucht HX-Request-Header). Für Content-Pages den HX-Trick nicht nutzen, oder zusätzlich SSR.
• Reddit-Strategie pilotieren: bei UPC-relevanten Diskussionen in r/patents, r/lawyers etc. mit Klarnamen Antworten geben, die auf youpc verweisen. Sparsam, Substanz first.
• YouTube-Strategie evaluieren: kurze Erklärvideos zu Leitentscheidungen. 2026 die meistzitierte LLM-Quelle.

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6. Checkliste pro neuer Site

Vor dem Launch:

• H1 ist die Kernfrage / das Kernthema, nicht der Markenname allein
• Erste 100–200 Wörter: nüchterne Definition mit Zahlen, kein Marketing-Lead
• Mindestens eine konkrete Zahl pro Hauptaussage
• Person/Organization/Article/Product Schema (JSON-LD) eingebaut, je nach Typ
• sameAs-Links auf existierende Identity-Anker (msbls.de, LinkedIn, Wikidata)
• datePublished und dateModified sichtbar im HTML und in Schema
• Author-Page existiert und ist verlinkt (oder eindeutige Autor-Referenz im Schema)
• Impressum + AI-Disclosure verlinkt (für onepager: shared-Scripts haben das)
• robots.txt an Root, mit Sitemap-Hinweis, alle Bots erlauben
• sitemap.xml an Root
• llms.txt an Root (außer reine Satire-Sites)
• <title> und <meta description> gesetzt, beide unter 60/160 Zeichen
• Open-Graph-Tags + Twitter-Card-Tags
• Mobile-Rendering vollständig (alles, was Desktop sieht)
• Anti-AI-Lint: kein Vokabel-Cluster aus der Blacklist
• Anti-AI-Struktur-Check: keine "Challenges and Future Prospects"-Schlusssektion, kein "in der sich entwickelnden Landschaft"
• HTTPS, gültiges Zertifikat (Caddy / Dokploy macht das)

Nach dem Launch:

• Lighthouse-Audit: alle Core Web Vitals grün im Lab
• PageSpeed Insights mit echten Felddaten nach 28 Tagen erneut prüfen
• Google Search Console eingerichtet, Sitemap eingereicht
• Bing Webmaster Tools eingerichtet (wegen ChatGPT-Index)
• In facts.json der Stack-Familie eingetragen, falls relevant
• Verlinkung von der zentralen Author-Page (msbls.de) gesetzt

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7. Maintenance

Monatlich:

• LLM-Visibility-Stichprobe: 5–10 typische Anfragen in ChatGPT/Claude/Perplexity manuell stellen, prüfen ob Sites zitiert werden.
• Google Search Console: neue Crawl-Fehler, gefallene Klicks, neue Top-Anfragen.
• Core Web Vitals (PageSpeed Insights, Felddaten): hat eine Site neu unter "good" gerutscht?

Quartalsweise:

• llms.txt aktualisieren (neue Hub-Pages aufnehmen, gelöschte entfernen).
• Schema-Markup-Validierung über alle Sites (Google Rich Results Test, Schema.org Validator).
• Veraltete sameAs-Links prüfen (LinkedIn-Wechsel, gelöschte Profile).
• Wikipedia-/Wikidata-Status der Hauptidentitäten/Brands prüfen.

Jährlich:

• Anti-AI-Vokabel-Blacklist aktualisieren (Modell-Drift, neue Trigger-Wörter).
• Crawler-User-Agent-Liste prüfen (alle 6–12 Monate ändern Anbieter ihre Bot-Namen, siehe das Anthropic-Drei-Bot-Update).
• Author-Pages auffrischen: Bilder, Position, Projekte aktuell?
• Tote Off-Site-Erwähnungen (Forum-Posts, alte Profile) bereinigen.

Bei jeder größeren Änderung:

• dateModified setzen, nicht das Veröffentlichungsdatum überschreiben.
• Sitemap-Lastmod aktualisieren.
• LLM-Prompt-Tests ein paar Tage später wiederholen, um Indexierung zu prüfen.

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8. Quellen

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Dokument-Eigentümer: m. Letzte Recherche: 2026-04-29 (Curie, Issue #8). Nicht im Scope: Implementierung. Folge-Issues werden pro Site/Stack einzeln aufgesetzt.

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1. ALM Corp – AI Overviews and Zero-Click Searches: Adapting Your SEO Strategy for 2026. https://almcorp.com/blog/ai-overviews-zero-click-searches-seo-strategy-2026/ ↩︎

2. The Digital Bloom – 2025 Organic Traffic Crisis: Zero-Click & AI Impact Report. https://thedigitalbloom.com/learn/2025-organic-traffic-crisis-analysis-report/ ↩︎

3. Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan, Deshpande – GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024 / arXiv:2311.09735. https://arxiv.org/abs/2311.09735 ↩︎

4. Discovered Labs – AI Citation Patterns: How ChatGPT, Claude, and Perplexity Choose Sources. https://discoveredlabs.com/blog/ai-citation-patterns-how-chatgpt-claude-and-perplexity-choose-sources ↩︎

5. ALM Corp – Reddit Is Now the #2 Most Cited Source in AI Search. https://almcorp.com/blog/reddit-ai-search-citations-geo-for-brands/ ↩︎

6. GEORaiser – YouTube Overtakes Reddit as #1 AI Citation Source in 2026. https://georaiser.com/blog/youtube-overtakes-reddit-ai-citations ↩︎

7. ALM Corp – ChatGPT Citations: 44 % Come From the First Third of Content. https://almcorp.com/blog/chatgpt-citations-study-44-percent-first-third-content/ ↩︎

8. Search Engine Land – How schema markup fits into AI search — without the hype. https://searchengineland.com/schema-markup-ai-search-no-hype-472339 ↩︎

9. Digidop – Structured data: SEO and GEO optimization for AI in 2026. https://www.digidop.com/blog/structured-data-secret-weapon-seo ↩︎

10. upGrowth – AI Citation Algorithm: How LLMs Pick Sources [2026]. https://upgrowth.in/citation-algorithm-chatgpt-perplexity-gemini-ai-overviews-2026/ ↩︎

11. TG (We Are TG) – What's New with Google E-E-A-T in 2025? https://www.wearetg.com/blog/google-eeat/ ↩︎

12. Wikipedia – Signs of AI writing. https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing ↩︎

13. The Digital Bloom – 2025 AI Visibility Report: How LLMs Choose What Sources to Mention. https://thedigitalbloom.com/learn/2025-ai-citation-llm-visibility-report/ ↩︎

14. Howard, Jeremy – llms.txt proposal. Answer.AI, 2024-09-03. https://llmstxt.org/ ↩︎

15. aeo.press – The State of llms.txt in 2026. https://www.aeo.press/ai/the-state-of-llms-txt-in-2026 ↩︎

16. ALM Corp – Does llms.txt Actually Matter for AI Search? https://almcorp.com/blog/does-llms-txt-matter-data-analysis/ ↩︎

17. AICarma – The Complete Robots.txt Guide for AI Crawlers: 2026 Strategy & Templates. https://aicarma.com/blog/robots-txt-for-ai/ ↩︎

18. ALM Corp – ClaudeBot, Claude-User & Claude-SearchBot: Anthropic's Three-Bot Framework. https://almcorp.com/blog/anthropic-claude-bots-robots-txt-strategy/ ↩︎

19. Saffron Edge – Google SEO Updates 2024–2025: Get Your 2026 SEO Plan. https://www.saffronedge.com/blog/google-seo-updates/ ↩︎

20. corewebvitals.io – What Are the Core Web Vitals? LCP, INP & CLS Explained (2026). https://www.corewebvitals.io/core-web-vitals ↩︎