GEO Content Engineering: die Methode als offener Agent Skill

Ausgangslage: Der Engpass ist nicht das Schreiben

KI-Agenten schreiben heute ganze Seiten in Minuten. Zitiert werden diese Seiten deshalb noch lange nicht – nicht von ChatGPT, nicht von Gemini oder Perplexity, nicht von den AI Overviews bei Google. Die Disziplin, die das ändert, heißt Generative Engine Optimization (GEO); andere nennen sie AI Visibility, LLM SEO oder Answer Engine Optimization. Der Skill übersetzt diese Disziplin in ein Format, das ein Agent direkt ausführen kann.

Was der Skill macht

Er verwandelt einen generalistischen Agenten in einen GEO-Content-Spezialisten. Grundlage ist die Retrieval-Mechanik, mit der Antwortmaschinen arbeiten: chunk, embed, retrieve, ground, cite – Inhalte werden zerlegt, eingebettet, abgerufen, mit Belegen geerdet und erst dann zitiert. Wer an einer Stufe scheitert, kommt in der Antwort nicht vor.

Der Skill wendet diese Mechanik als wiederholbaren Arbeitsablauf an: Crawler-Zugang prüfen, Text in eigenständig extrahierbare Blöcke strukturieren, Aussagen mit konkreten Daten zitierfähig machen, den Query-Fan-out einer Frage abdecken, Inhalte nachweisbar aktuell halten, überprüfbare Autorschaft ergänzen, semantisches Markup und JSON-LD korrekt setzen, maschinentypische Sprachmuster entfernen, mit einem Input-Register publizieren. Gemessen wird am Ende eine Zahl: der Share of Mentions gegen einen Wettbewerbs-Benchmark.

Zwei Modi, eine Reihenfolge

Der Skill kennt zwei Betriebsarten: neue Inhalte erstellen und bestehende Seiten umbauen. Für den Umbau gilt: Baseline zuerst. Erst messen, wo die Seite heute steht, dann verändern. Es ist dieselbe Reihenfolge, mit der ich in Kundenprojekten arbeite – messen, priorisieren, umsetzen.

Aufbau

geo-content-engineering/
├── SKILL.md        Workflow-Kern + Referenzkarte
├── references/     Konzepttiefe, geladen bei Bedarf
├── assets/         einsatzfertige Vorlagen und JSON-LD
└── LICENSE.md      CC BY 4.0

SKILL.md trägt den Arbeitsablauf und verweist auf die Referenzen; die Konzeptdateien lädt der Agent nur, wenn er sie braucht. In assets/ liegen Vorlagen und JSON-LD zum direkten Einsetzen. Die Lizenz ist CC BY 4.0: nutzen, anpassen, weitergeben – mit Namensnennung.

Die Regeln, die der Skill ausführt, gelten übrigens auch für jede Zeile auf dieser Website.

Am Anfang stand die Frage, warum schnell geschriebene Seiten in KI-Antworten nicht vorkommen. Die Antwort ist jetzt ein offenes Werkzeug: Laden Sie den Skill auf GitHub und lassen Sie Ihren Agenten damit arbeiten. Und wenn Sie wissen wollen, was die Methode für Ihre Marke ergibt: Schreiben Sie mir.