Was ist GEO? SEO kennt jeder: Optimierung für klassische Suchmaschinen. GEO steht für Generative Engine Optimization – die Optimierung für KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews, die Antworten generieren statt Links aufzulisten. Der entscheidende Unterschied: Eine klassische Suchmaschine bewertet, ob Ihre Seite zu einer Suchanfrage passt. Ein KI-System extrahiert Fakten aus Ihrer Seite und baut daraus eine Antwort. Und Fakten extrahieren funktioniert umso besser, je maschinenlesbarer sie vorliegen. Genau das leistet schema.org.

Was wir auf unserer Website hinterlegt haben. Mit der TYPO3-Extension EXT:schema geben wir auf jeder Seite passendes JSON-LD aus – je nach Seitentyp unterschiedlich:

Die Startseite beschreibt uns als ProfessionalService mit allem, was ein KI-System über ein Unternehmen wissen will: Was wir können (knowsAbout: TYPO3, Schnittstellen, Wartung …), was wir anbieten (makesOffer mit unseren Leistungen), wann wir erreichbar sind und wo wir sonst noch zu finden sind (sameAs: TYPO3-Mitgliederverzeichnis, CyberForum, LinkedIn). Fragt jemand eine KI „Wer bietet TYPO3-Wartung in Karlsruhe an?", liegen alle relevanten Fakten strukturiert vor – statt dass die KI sie aus Fließtext erraten muss.

Blogartikel sind als BlogPosting ausgezeichnet – mit Überschrift, Autor, Veröffentlichungsdatum und Schlagworten. Das Datum ist für KI-Systeme besonders wichtig: Sie bevorzugen nachweislich aktuelle Quellen, und ein maschinenlesbares Datum ist glaubwürdiger als ein irgendwo im Text stehendes.

Unsere Referenzen sind als CreativeWork hinterlegt – inklusive der Verknüpfung, wer sie erstellt hat, und der URL des jeweiligen Projekts. So versteht eine Maschine: Diese Agentur hat diese Website gebaut. Für die Frage „Wer hat eigentlich burster.de umgesetzt?" ist das der direkte, maschinenlesbare Beleg.

FAQ-Bereiche sind als FAQPage mit Fragen und Antworten strukturiert. Das ist für GEO vielleicht das wertvollste Format überhaupt: KI-Systeme lieben Frage-Antwort-Paare, weil sie sich fast unverändert in generierte Antworten übernehmen lassen. Wer seine häufigsten Kundenfragen sauber als FAQ auszeichnet, liefert der KI fertige Antwortbausteine – mit sich selbst als Quelle.

Leistungsseiten tragen ein Service-Markup mit Leistungstyp und Einzugsgebiet, und eine globale BreadcrumbList zeigt Maschinen die Struktur der gesamten Website.

Das unterschätzte Detail: Alles hängt zusammen. Der vielleicht wichtigste Baustein ist unsichtbar: Unser Organisations-Knoten hat eine feste Adresse (eine sogenannte @id), auf die alle anderen Seiten verweisen. Der Blogartikel sagt „veröffentlicht von →#organization", die Referenz sagt „erstellt von →#organization", die Leistungsseite sagt „angeboten von →#organization". Für ein KI-System entsteht so ein zusammenhängender Wissensgraph statt loser Einzelseiten: Diese Organisation schreibt diese Artikel, hat diese Projekte umgesetzt und bietet diese Leistungen an. Genau diese Verknüpfung unterscheidet eine durchdachte Implementierung von einem Plugin, das auf jeder Seite isolierte Schnipsel ausgibt.

Warum TYPO3 dafür ideal ist. Alle diese Daten existieren in TYPO3 ohnehin strukturiert: News-Records haben Autor und Datum, Seiten haben Titel und Hierarchie, Referenzen haben Projektfelder. Die Schema-Ausgabe speist sich direkt aus diesen Feldern – Redakteure pflegen nichts doppelt. Wo Felder fehlten, haben wir sie ergänzt: eine Projekt-URL bei Referenzen, Service-Angaben bei Leistungsseiten. Einmal eingerichtet, läuft die Ausgabe automatisch für jeden neuen Inhalt mit.

Was Sie daraus mitnehmen können. Wer heute in KI-generierten Antworten auftauchen will, braucht dreierlei: erstens überhaupt strukturierte Daten, zweitens die richtigen Typen für die eigenen Inhalte (FAQ und Organisation sind fast immer die ersten Kandidaten), und drittens die Verknüpfung der Knoten untereinander. Punkt drei wird am häufigsten übersehen – und macht den größten Unterschied.

Sie möchten wissen, wie Ihre Website in dieser Hinsicht aufgestellt ist? Wir schauen es uns gerne an.