Neu bei der Optimierung für KI-Suche? Dieses Glossar erklärt die wichtigsten Begriffe, die dir bei AI Rankia und in der Branche begegnen.
Grundkonzepte
GEO (Generative Engine Optimization) — die Praxis, Inhalte so zu optimieren, dass sie in KI-generierten Suchergebnissen erscheinen. Das KI-Zeitalter-Äquivalent zu SEO. Statt in einer Liste von 10 blauen Links zu ranken, optimierst du, um erwähnt oder zitiert zu werden, wenn KI eine Antwort generiert.
AEO (Answer Engine Optimization) — wird oft synonym mit GEO verwendet. Manche unterscheiden AEO als Fokus auf Featured Snippets und direkte Antworten, während GEO die breitere KI-Suchlandschaft abdeckt.
AI Search — jede Sucherfahrung, die von einem großen Sprachmodell angetrieben wird. Umfasst ChatGPTs Websuche, Perplexity, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini, Claude und andere.
LLM (Large Language Model) — das KI-Modell, das Antworten generiert (GPT-5, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek). Diese Modelle betreiben KI-Suchmaschinen.
Sichtbarkeitsbegriffe
Markenerwähnung — wenn ein KI-Modell den Namen deiner Marke in seine generierte Antwort einbezieht.
Zitation (Citation) — wenn ein KI-Modell eine URL deiner Website als Quelle referenziert. Zitationen können Referral-Traffic bringen.
Share of Voice — der Anteil der KI-Antworten in deinem Bereich, die deine Marke gegenüber Wettbewerbern erwähnen.
Query Fan-Out — der Prozess, bei dem eine KI eine einzelne Nutzerfrage in mehrere Unterabfragen zerlegt, um umfassende Informationen zu sammeln, bevor sie antwortet. Fan-Out zu verstehen ist entscheidend für die Content-Strategie.
KI-Suchmaschinen
Google AI Overviews — KI-generierte Zusammenfassungen, die für einen großen Teil der Suchanfragen oben in den Google-Ergebnissen erscheinen.
Google AI Mode — Googles eigene KI-Sucherfahrung, bei der die gesamte Ergebnisseite KI-generiert ist.
Perplexity — eine KI-first-Suchmaschine, die immer ihre Quellen zitiert.
Native vs. nicht-native Engines — native Engines führen ihre eigene Live-Websuche durch (die realistischsten Ergebnisse); nicht-native antworten aus Trainingsdaten. AI Rankia verfolgt beide.
Technische Begriffe
Schema Markup — strukturierte Daten (JSON-LD), die deinem HTML hinzugefügt werden und KI helfen, deine Inhalte zu verstehen. Nutzt das Vokabular von Schema.org.
llms.txt — eine Datei im Root deiner Website (wie robots.txt), die KI-Modellen eine Zusammenfassung deiner Website gibt. Ein aufkommender Standard.
robots.txt — teilt Crawlern mit, auf welche Seiten sie zugreifen dürfen. Das Blockieren von KI-Crawlern verhindert, dass diese Modelle deine Inhalte zitieren.
E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Ein Qualitätsrahmen, den auch KI nutzt, um zu entscheiden, welchen Quellen sie vertraut.
AI Rankia-Begriffe
Credits — die Währung, die die Tools von AI Rankia antreibt. Jede Aktion kostet eine Anzahl an Credits, abhängig davon, was sie tut. Siehe Credits & Billing ▸ How Credits Work.
Geplante Prompts — Prompts, die für wiederkehrendes automatisches Monitoring eingerichtet sind, wöchentlich oder täglich.