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Hier schreibe ich nur über das, was Sie direkt anwenden können: erprobte Abläufe, fertige Prompt-Vorlagen, Zahlen aus echten Projekten und Schlüsse, die ich selbst gezogen habe.

28. Juli 2026 · 27 Min. Lesezeit
Website für KI‑Agenten optimieren: Warum sauberes HTML mehr bringt als jede KI‑Datei

Ein KI‑Agent sieht nicht Ihr Design, sondern den Grundriss Ihrer Website. Was Agenten wirklich lesen, fünf Schritte zur agentenfähigen Seite und warum llms.txt dabei überschätzt wird.
27. Juli 2026 · 16 Min. Lesezeit
Genannt heißt nicht verlinkt: was 1.620 KI-Antworten über DACH-Sichtbarkeit zeigen

In KI-Antworten fallen Nennung und Zitat auseinander. LOWA steht in 92 % der Antworten, verlinkt wird die Marke in 27 %. Bei Self-Storage ist es umgekehrt. Was die Baseline aus 1.620 Läufen für Ihre Sichtbarkeit bedeutet – und wo der Hebel liegt.
25. Juli 2026 · 23 Min. Lesezeit
Googles AI Overview zitiert kaum Maps-Bewertungen – und das Patent dahinter ist erloschen

Zwei Google-Patente werden gerade zur GEO-These verkettet. Beide halten die Prüfung nicht aus – und von 1.263 AI-Overview-Zitaten geht genau eines auf Maps-Bewertungen.
23. Juli 2026 · 17 Min. Lesezeit
Die Produktseite ist nicht die ganze Gleichung: was KI-Antworten im E-Commerce wirklich zitieren

Ein Peec.ai-Datenschnitt über fünf Website-Kategorien zeigt: Nur etwa 37 Prozent der Zitate auf die eigene Domain treffen Produktseiten, und die Domain erscheint überhaupt nur in rund 31 Prozent der KI-Antworten. Was das für die Optimierung von Onlineshops bedeutet.
19. Juli 2026 · 12 Min. Lesezeit
Warum Sichtbarkeit in einer KI-Engine wenig über die nächste verrät: ein Monat Retrieval-Zitat-Daten aus acht B2B-Projekten

Ich habe einen Monat lang gemessen, wie oft ChatGPT, Perplexity und Google AI Overview eine abgerufene Quelle wirklich zitieren. Über acht B2B-Projekte zeigt sich: drei Engines, drei fast getrennte Quellenpools. KI-Sichtbarkeit ist drei Ziele, nicht eins.
17. Juli 2026 · 19 Min. Lesezeit
Loop Engineering: Was die neue Arbeitstechnik mit KI-Agenten taugt – und wann ein guter Prompt reicht

Loop Engineering lässt KI-Agenten in Zyklen arbeiten, bis ein Stopp-Kriterium greift. Welche Loop-Typen es gibt, woran Loops in der Praxis scheitern und welche sieben Fragen Sie vor dem ersten eigenen Loop beantworten sollten.
15. Juli 2026 · 14 Min. Lesezeit
Ein Skill weiß nichts: Markenwissen als OKF-Bundle statt als Dateihaufen im Chat

Skills führen aus, sie wissen nichts. Wie Sie Markenwissen im Open Knowledge Format ablegen: ein Ordner Markdown-Dateien, den jedes Modell ohne Umbau liest. Mit meinem kompletten GEO-Bundle zum Download unter CC BY 4.0.
5. Juli 2026 · 11 Min. Lesezeit
Der Prompt als Lego-Figur: warum KI-Sichtbarkeit über Entitäten läuft, nicht über Keywords

KI-Systeme zerlegen jeden Prompt in mehrere Sub-Queries und suchen parallel nach Antworten. Wer nur für den Ausgangsbegriff optimiert, fehlt in der Mehrheit dieser Durchläufe. Warum Entity Mapping das Fundament ablöst, das Keyword-Denken einmal war.
3. Juli 2026 · 14 Min. Lesezeit
Nicht jede Regel gehört in den Prompt: KI-Instruktionen und Modell-Gedächtnis steuern

Sechs Zonen entscheiden, wohin eine KI-Anweisung gehört – von den Produkt-Einstellungen bis zum aktuellen Prompt. Wie Sie ChatGPT und Claude sauber instruieren und ihr Gedächtnis über Sie aktuell halten.
3. Juli 2026 · 13 Min. Lesezeit
llms.txt: Was die Datei bringt, was Google dazu sagt – und wann Sie eine anlegen sollten

Der vollständige Leitfaden zu llms.txt: Herkunft, Aufbau, Googles offizielle Position, was die Daten über die Nutzung zeigen und für wen sich die Datei wirklich lohnt – mit eigener Auswertung von 2.041 Quell-Domains, Beispiel und Praxisschritten.
29. Juni 2026 · 6 Min. Lesezeit
Google beendet das Juni-Spam-Update in zwei Tagen – und die Foren melden mehr Spam, nicht weniger

Das June 2026 Spam Update war nach zwei Tagen vorbei. Warum die lauten Klagen über Trafficeinbrüche und steigenden Spam noch keine Datenlage sind und was Sie statt Forenpanik wirklich prüfen sollten.
29. Juni 2026 · 17 Min. Lesezeit
Wie ChatGPT seine Quellen wählt – und welche GEO-Hebel daraus folgen

Ein Blick in den Datenverkehr unter der Antwort zeigt, wie ChatGPT Quellen einsammelt, auswählt und zitiert. Was davon belegt ist und woran Sie für Ihre KI-Sichtbarkeit ansetzen.
27. Juni 2026 · 8 Min. Lesezeit
Wenn die KI zu flach antwortet: acht Techniken, mit denen Sie sie tiefer denken lassen

Starke Prompts sind keine Zauberformeln. Sie geben dem Modell einen Denkmodus. Acht Techniken, um ein Thema zu erschließen und Entscheidungen abzusichern – mit fertigen Prompt-Vorlagen.
25. Juni 2026 · 7 Min. Lesezeit
Abgerufen, aber nicht zitiert: die wertvollste Lücke in Ihrer KI-Sichtbarkeit

Ruft ein KI-Modell Ihre Seite ab, zitiert sie aber nicht, liegt darin Ihre größte Chance. Wie Sie diese Lücke messen, priorisieren und über die Zeit verfolgen.
23. Juni 2026 · 15 Min. Lesezeit
Der Systemprompt am Beispiel von Claude Fable 5 – und welche Prompting-Techniken Sie von Anthropic übernehmen können

Aus Claude Fable 5 wurde der komplette 17.000-Wörter-Systemprompt gezogen. Was ein Systemprompt überhaupt tut, wie weit Sie die Antworten eines Modells steuern können – und acht Techniken, die Anthropic in seine Modelle einbaut.
17. Juni 2026 · 5 Min. Lesezeit
GLM-5.2: das stärkste offene Modell ist textbasiert und token-hungrig

Z.ai hat GLM-5.2 als offene Gewichte unter MIT-Lizenz veröffentlicht. Im unabhängigen Intelligence Index führt es das offene Feld an. Zwei Vorbehalte entscheiden über den praktischen Nutzen: Es nimmt nur Text entgegen und verbraucht auffällig viele Tokens.
12. Juni 2026 · 9 Min. Lesezeit
Wenn Ihre KI schludert: fünf Techniken, mit denen Sie mehr aus jeder Antwort herausholen

Selbst eine durchdachte KI-Antwort ist oft roh. Fünf Techniken bringen Antworten auf Arbeitsqualität, decken versteckte Schwächen in Ihren Ideen auf und lassen sich zu Ketten verbinden.
1. Juni 2026 · 10 Min. Lesezeit
Wohin die Tokens verschwinden: den Kontext von KI-Modellen steuern

Das Kontextfenster ist endlich, und je voller es wird, desto schlechter arbeitet das Modell. Wie Sie den Kontext sichtbar machen, seine Arbeitszone kennen und eine Aufgabe hineinlegen, ohne Qualität und Tokens zu verschwenden.
10. Mai 2026 · 13 Min. Lesezeit
Wie Claude Code aufgebaut ist: Speicher, MCP, Skills, Subagenten, Hooks

Claude Code sieht aus wie eine Kommandozeile aus den Neunzigern. Darunter liegen sechs Schichten, die aus dem Werkzeug einen Baukasten machen. Ein Blick unter die Haube, mit Beispielen aus meiner Arbeit.
12. Aug. 2025 · 8 Min. Lesezeit
Google Search Central APAC 2025: Was in der SEO-Praxis wirklich zählt

Ein nüchterner Rückblick auf das Google Search Central Live APAC 2025 – die Punkte, die im SEO-Alltag messbar einen Unterschied machen.
30. Juni 2025 · 6 Min. Lesezeit
Crawl Budget: Wie HTTP-Status-Codes Ihr SEO-Ranking beeinflussen

Warum HTTP-Status-Codes das Crawl Budget steuern und wie sauberes Status-Code-Management die Crawling-Effizienz spürbar steigert.
18. Mai 2025 · 5 Min. Lesezeit
Warum eine Keywordrecherche Ihre SEO-Strategie verzerren kann

Eine klassische Keywordrecherche optimiert oft auf Volumen statt auf Wert und verzerrt so die gesamte Strategie. Wie Sie das umgehen.
9. Apr. 2025 · 6 Min. Lesezeit
Pricing first: Warum Deutsche auf Preise achten

Im deutschen Markt ist der Preis oft der Einstieg in die Kaufentscheidung. Was das für dynamische Preisstrategien, Plattformpräsenz und Wertekommunikation bedeutet.
21. März 2025 · 7 Min. Lesezeit
Die Relevanz von LLM-Sichtbarkeit für Onlineshops

Kaufentscheidungen verlagern sich in KI-Antworten. Warum LLM-Sichtbarkeit für Onlineshops zu einem eigenen Kanal wird und wie Sie ihn besetzen.