Ein mittelständischer B2B-Online-Shop für Lagertechnik und Betriebseinrichtung – über 10.000 Produkte, etabliert im deutschen Markt – stellte fest, dass er in KI-Antworten praktisch nicht existierte. Weder ChatGPT noch Perplexity erwähnten das Unternehmen bei typischen Branchen-Prompts. Die Wettbewerber – darunter ein großer Industrieausstatter und ein preisaggressiver Online-Händler – wurden dagegen regelmäßig empfohlen.
Ausgangslage
Die initiale Analyse ergab ein klares Bild: Bei zehn typischen Prompts wie „Welcher Anbieter für Schwerlastregale ist empfehlenswert?" oder „Wo kann ich Palettenregale online kaufen?" wurde der Shop in keinem einzigen Fall erwähnt. Der größere Wettbewerber erschien bei sieben von zehn Prompts, der preisaggressive Anbieter bei vier.
Technisch fehlte dem Shop fast alles, was für GEO relevant ist: Die robots.txt blockierte GPTBot und ClaudeBot. Es gab kein Schema.org-Markup über das Standardminimum hinaus. Keine LLM.txt. Keine FAQ-Sektionen. Keine Autorenbox auf dem vorhandenen, aber dünn gepflegten Ratgeber-Blog.
Der 8-Wochen-Plan
Wochen 1–2: Technische Grundlagen
Die robots.txt wurde angepasst, um GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot explizit zu erlauben. Eine LLM.txt wurde erstellt, die das Unternehmen, sein Sortiment, seine Alleinstellungsmerkmale und seine Kernkategorien beschreibt. Schema.org wurde erweitert: Organization mit detaillierter Unternehmensbeschreibung, Person für den Geschäftsführer mit Branchenerfahrung, und FAQPage auf den zehn wichtigsten Kategorieseiten.
Parallel wurde ein GEO-Monitoring mit Rankscale.ai eingerichtet: 30 Prompts in zehn Clustern (Kernprodukte, Markenvergleiche, Beratungsfragen), drei Wettbewerber als Benchmark.
Wochen 3–4: Content-Optimierung
Der bestehende Ratgeber-Blog wurde überarbeitet. Fünf Artikel zu den umsatzstärksten Kategorien erhielten: zitierbare Aussagen in der Einleitung, erweiterte FAQ-Sektionen mit fünf bis acht Fragen pro Artikel, Autorenbox mit Branchenerfahrung und Qualifikationen, und eine klarere Struktur mit Frage-Antwort-Überschriften.
Zusätzlich wurden drei neue Ratgeber-Artikel erstellt, die typische Vergleichs- und Beratungsfragen beantworten – genau die Art von Content, die LLMs bevorzugt als Quelle verwenden.
Wochen 5–6: Offpage-Maßnahmen
Das Google Unternehmensprofil wurde vollständig aktualisiert – mit allen Services, aktuellen Fotos und einer aktiven Bewertungsstrategie. Bestehende Kunden wurden gezielt um Google-Bewertungen gebeten. Das Unternehmen wurde in zwei Branchenverzeichnissen gelistet und ein Fachartikel in einem Branchenmagazin platziert.
Wochen 7–8: Monitoring und Nachjustierung
Die ersten Tracking-Daten aus Rankscale zeigten Bewegung: Bei drei von 30 Prompts tauchte der Shop erstmals als Quelle auf – ausnahmslos bei Prompts, die auf die neu erstellten Ratgeber-Artikel verwiesen. Der Sentiment war durchgehend positiv. Der Share of Voice stieg von null auf acht Prozent.
Ergebnisse nach 8 Wochen
Die Fortschritte waren messbar, wenn auch noch am Anfang: Die AI Visibility stieg von null auf einen messbaren Score bei Rankscale. Drei von 30 Prompts zeigten Erwähnungen – alle im positiven Kontext. Der GA4-Bericht zeigte erstmals AI-Referrer-Traffic, wenngleich noch auf niedrigem Niveau. Der technische GEO-Score (robots.txt, Schema.org, LLM.txt) stieg von 15 auf 85 Prozent.
Die Wettbewerber hatten ihre Positionen gehalten, aber der Gap war deutlich geschrumpft.
Lessons Learned
Technische Quick Wins wirken am schnellsten: Die robots.txt-Anpassung und LLM.txt-Erstellung zeigten innerhalb von drei Wochen erste Effekte. Zitierbarer Content ist der Hebel: Die neuen Erwähnungen kamen ausnahmslos von den überarbeiteten und neuen Ratgeber-Artikeln – nicht von Produktseiten. Offpage braucht Zeit: Die Branchenverzeichnis-Einträge und der Fachartikel hatten nach acht Wochen noch keine messbare Auswirkung auf AI-Visibility. Regelmäßiges Monitoring ist entscheidend: Ohne Rankscale wären die Fortschritte nicht sichtbar gewesen – und Nachjustierungen unmöglich.
Nächste Schritte
Der Shop führt die GEO-Strategie als laufenden Prozess weiter: monatlich zwei neue Ratgeber-Artikel, vierteljährlich ein Fachmedien-Beitrag, und kontinuierliche Prompt-Katalog-Erweiterung. Das Ziel für das nächste Quartal: Share of Voice auf 20 Prozent steigern und bei mindestens zehn von 30 Prompts erwähnt werden.
FAQ
Ist dieser Zeitrahmen realistisch für jedes Unternehmen? Die technischen Maßnahmen (Wochen 1–2) sind universell umsetzbar. Die Content-Geschwindigkeit hängt von den vorhandenen Ressourcen ab. Kleinere Unternehmen können den Plan strecken, die Reihenfolge bleibt gleich.
Was hat das Projekt gekostet? Die Tool-Kosten lagen bei 20 Euro pro Monat (Rankscale-Basisplan). Der Großteil des Aufwands lag in der Content-Erstellung und den technischen Anpassungen – internes Zeitbudget plus externe Beratung.
Kann ich diese Ergebnisse auch ohne Agentur erreichen? Die technischen Maßnahmen und das Monitoring sind mit überschaubarem Aufwand selbst umsetzbar. Bei der Content-Strategie und -Erstellung kann externe Unterstützung die Qualität und Geschwindigkeit deutlich erhöhen.
