Strukturierte Daten

Vier essenzielle Markups: Organization (Entitätskarte der Marke, mit sameAs zu den offiziellen Konten), Article (Autor und Daten), FAQPage (strukturierte Fragen) und LocalBusiness (Daten des lokalen Geschäfts). Disziplin: Das Markup muss zum Inhalt und zu externen Quellen passen — „FAQPage ohne sichtbares FAQ" ist ein Täuschungssignal.

llms.txt

Eine Markdown-Datei im Website-Root, die KI-Crawlern sagt, was die Website ist und wo der Kern-Content liegt. OpenAI- und Anthropic-Crawler beginnen, ihr zu folgen. Sie ist Navigationshilfe, keine Crawl-Einladung und kein Ranking-Hebel — kombinieren Sie sie mit robots.txt, strukturierten Daten und Frische. Die llms.txt dieser Website dient als Referenzimplementierung.

Entitäts-Engineering

Die KI löst Entitäten auf: Name, Aliase, Gründungsjahr, Adresse, Produkte, Beziehungen. Bauen Sie ein Netz konsistenter Faktenanker zwischen Ihrem offiziellen Schema, dem Unternehmensprofil, Branchenverzeichnissen und sozialen Konten, bidirektional mit sameAs verankert. Marken mit mehrsprachigen Namen deklarieren diese über alternateName und verbinden ihre Websites per hreflang.

Häufige Fragen

Erhöhen strukturierte Daten direkt die Zitationsrate?
Notwendige, nicht hinreichende Bedingung: Sie ermöglichen dem Engine das Verstehen, aber zitiert wird abhängig von Zitierfähigkeit des Contents und Quellen-Autorität. Eintrittskarte, nicht der entscheidende Treffer.
Wie verhält sich llms.txt zu robots.txt?
Komplementär: robots.txt regelt, wer hereindarf; llms.txt regelt, was man sich drinnen ansieht. Kein Konflikt — beides konfigurieren.