Verbessern Sie die AEO/GEO Ihrer Website
Das Web wird nicht mehr nur von Menschen gelesen. KI-Agenten – ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews – sind heute der Weg, über den Millionen Menschen Informationen entdecken. Diese Agenten stöbern nicht. Sie extrahieren, parsen und entscheiden in Millisekunden, ob Ihre Inhalte zitierwürdig sind.
Wenn Ihre Website nicht für KI optimiert ist, sind Sie für einen wachsenden Teil Ihres Publikums unsichtbar.
Dies ist ein Agenten-Skill, der die Codebasis Ihrer Website prüft und konkrete Verbesserungen vornimmt, um Ihre Werte für AEO (Optimierung für KI-Engines) und GEO (Optimierung für generative Engines) zu steigern.
Prüfen Sie Ihren Score unter aeo-audit.sh – und verwenden Sie dann diesen Skill, um ihn zu verbessern.
Installation
Klonen Sie das Repository und erstellen Sie dann einen Symlink oder kopieren Sie improve-aeo-geo/ entweder nach ~/.codex/skills/ oder ~/.claude/skills/. Beispiele zur Installation finden Sie in der README im Stammverzeichnis.
Verwendung
Nach der Installation rufen Sie den Skill über seinen Namen auf:
/improve-aeo-geo
Oder beziehen Sie sich im Gespräch darauf:
"Verwende den AEO-Skill, um diese Website zu optimieren" "Führe das AEO/GEO-Audit auf meiner Codebasis durch"
Der Skill wird:
- Ihr Framework erkennen (Next.js, Nuxt, Astro, SvelteKit, WordPress, Hugo, Jekyll und weitere)
- Ihren Code anhand von 16 grundlegenden Prüfungen und 6 Inhaltsqualitätsdimensionen prüfen
- Gezielte Codeänderungen in Prioritätsreihenfolge vornehmen
- Empfehlen, Ihren Score unter aeo-audit.sh zu verifizieren
Was geprüft wird
Grundlegend (16 Prüfungen, 134 Punkte)
| Prüfung | Punkte | Bestehenskriterien |
|---|---|---|
| KI-Bot-Zugriff (robots.txt) | 12 | 9 KI-Crawler nicht blockiert |
| Texttiefe | 12 | 250+ Wörter pro Seite |
| Seitentitel | 10 | 10+ Zeichen |
| Meta-Beschreibung | 10 | 50+ Zeichen |
| Interne Verlinkung | 10 | 5+ interne Links pro Seite |
| Indizierbarkeit | 10 | Kein noindex auf öffentlichen Seiten |
| llms.txt | 10 | Gültige Datei unter /.well-known/llms.txt |
| JSON-LD strukturierte Daten | 8 | Mindestens 1 JSON-LD-Block pro Seite |
| Schema-Typen | 8 | Erkannte @type-Werte |
| Canonical-URL | 8 | rel="canonical" vorhanden |
| Einzelnes H1 | 8 | Genau 1 <h1> pro Seite |
| Open Graph | 8 | og:title + og:description |
| Bild-Alt-Texte | 8 | 80%+ Bilder mit alt |
| RSS-Feed | 8 | Auffindbarer RSS/Atom-Feed |
| Überschriftenhierarchie | 6 | H1 → H2 → H3, keine Auslassungen |
| KI-Meta-Tags | 6 | Kein nosnippet/noai/noimageai |
GEO-Inhaltsqualität (6 Dimensionen)
| Dimension | Was gemessen wird |
|---|---|
| Antwortbereitschaft | Direkte Antworten in den einleitenden Absätzen |
| Zitierbarkeit | In sich geschlossene, extrahierbare Passagen |
| Belegdichte | Statistiken, Quellen, Zitate inline |
| Inhaltstiefe | Substantielle, facettenreiche Abdeckung |
| Aktualität | Veröffentlichungsdaten, Aktualisierungssignale |
| Strukturelle Klarheit | Semantisches HTML, saubere Überschriftenstruktur |
Warum das wichtig ist – die Forschung
Alle Aussagen stammen aus peer-reviewter akademischer Forschung oder groß angelegten Industriestudien:
| Erkenntnis | Quelle |
|---|---|
| Hinzufügen von Zitaten = +41% KI-Sichtbarkeit | GEO-Papier, KDD 2024 — Princeton, Georgia Tech, IIT Delhi, Allen AI |
| Hinzufügen von Statistiken = +33% KI-Sichtbarkeit | Gleiche peer-reviewte Studie |
| Quellen angeben = +28% KI-Sichtbarkeit | Gleiche Studie; bis zu +115% für kleinere Websites |
| 44,2% der ChatGPT-Zitate stammen aus den ersten 30% des Inhalts | Growth Memo, 2026 — 1,2 Mio. KI-Antworten analysiert |
| Artikel mit 2.900+ Wörtern = 5,1 Zitate vs. 3,2 bei <800 Wörtern | SE Ranking, 2025 — 2,3 Mio. Seiten untersucht |
| Seiten mit FAQ-Abschnitten = 4,9 Zitate vs. 4,4 ohne | Gleiche SE-Ranking-Studie |
| Inhalte, die innerhalb von 3 Monaten aktualisiert wurden = 6 Zitate vs. 3,9 bei 2+ Jahren | Gleiche SE-Ranking-Studie |
| KI zitiert 25,7% frischere Inhalte als herkömmliche Suche | Ahrefs, 2025 — 17 Mio. Zitate |
| ChatGPT verursacht 87,4% des KI-Empfehlungsverkehrs | Conductor, 2025 — 13,7 Tsd. Domains |
Unterstützte Frameworks
Der Skill bietet frameworkspezifische Code-Muster für:
- Next.js (App Router) — Metadaten-Exporte, JSON-LD, robots.ts, sitemap.ts
- Nuxt 3 — useSeoMeta, nuxt-schema-org
- SvelteKit — svelte:head, JSON-LD-Injektion
- Astro — Layout-Props, @astrojs/sitemap
- Remix — meta-Funktion, Link-Tags
- WordPress — functions.php, Yoast/Rank Math-Integration
- Hugo — Partials, integriertes RSS, Template-Variablen
- Jekyll — jekyll-seo-tag, jekyll-feed-Gems
- 11ty — Nunjucks-Templates, Eleventy-Plugins
- Reines HTML — direkte Tag-Implementierung
Beispiele
- Next.js-Blog: 42 → 87/100
- WordPress-Geschäftsseite: 31 → 82/100
Beitragen
Siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien zum Hinzufügen neuer Prüfungen, Frameworks oder Forschung.
Lizenz
MIT — siehe LICENSE.