GEO-Felder: 6 Felder die eure Assets für KI sichtbar machen

Im Maerz haben wir über Generative Engine Optimization geschrieben und warum die meisten Assets für AI-Suchmaschinen unsichtbar sind. Jetzt zeigen wir, was wir konkret dagegen gebaut haben: sechs dedizierte GEO-Felder, die jedes Asset für ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar machen.

GEO ist kein Buzzword -- es ist ein Datenmodell

GEO steht für Generative Engine Optimization. Waehrend SEO darauf abzielt, in den zehn blauen Links zu ranken, zielt GEO darauf ab, in AI-generierten Antworten zitiert zu werden. Das erfordert andere Daten.

Die 6 GEO-Felder

GEO Summary: 50 bis 60 Woerter, die das Asset beschreiben. Die "Answer Capsule" -- der Text, den ein LLM als Antwort-Snippet verwenden kann.

GEO Context: Was zeigt das Asset? Warum existiert es? In welchem Zusammenhang steht es? Kontext, den ein Mensch intuitiv versteht, aber ein Algorithmus explizit braucht.

GEO Entities: Marken, Produkte, Fachbegriffe, Orte -- alles, was als Entitaet identifizierbar ist. Strukturiert als Liste, nicht als Freitext.

Schema.org Type: Mapping zur richtigen Schema-Kategorie. Ein Produktfoto ist schema.org/Product, ein Teamfoto ist schema.org/Person. Das hilft Suchmaschinen beim Verstehen.

Citation Text: Ein zitierbarer Satz. Wenn ein LLM dieses Asset als Quelle nutzt, soll es diesen Satz zitieren können.

Structured Data (JSON-LD): Fertige JSON-LD-Fragmente, die automatisch aus den anderen Feldern generiert oder manuell ergaenzt werden können.

Praxisbeispiel

Ein Bild eines modernen Hauses mit Satteldach. Ohne GEO: Eine Datei mit dem Namen "IMG_4521.jpg" und dem Alt-Text "Haus". Mit GEO: Summary, Kontext, Entitaeten (Marke, Dachform, Region), Schema-Typ, Citation Text. Zwei verschiedene Welten für eine Suchmaschine.

Kein anderes DAM bietet das

Wir haben nachgesehen. Cloudinary, Bynder, Brandfolder, Canto -- keines bietet dedizierte GEO-Felder. SEO-Felder ja, vereinzelt. Aber GEO als eigenes Datenmodell? Kein einziges.