🚀 GEO vs. SEO: Der ultimative Vergleich für 2025

Large Language Models (LLMs) bewerten Inhalte zunehmend entlang formaler Signale. In Frankfurt und im gesamten DACH-Raum wird das für die Sichtbarkeit in Generative Search, Chat-Überblicken und SEO-Direct-Antworten entscheidend. Strukturierte Daten sind der schnellste Weg, Ihre Marke als vertrauenswürdige Quelle zu etablieren. Sie liefern Maschinen lesbare Fakten und schaffen Konsistenz zwischen Website, Branchenverzeichnissen und Wissensgraphen.

• Sie erhöhen die Chance auf Snippets, Panels und KI-Erwähnungen.
• Sie reduzieren Interpretationsspielräume der Modelle.
• Sie schaffen Wiederholungssignale, die E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) stärken.
• Sie verbessern die Passform für FAQ- und HowTo-Suchen.
• Sie unterstützen LLM-Fact-Checking, ohne die Sprache der Seite aufzublähen.

In diesem Artikel erfahren Sie, welche strukturierten Daten LLMs erwarten, wie Sie sie praktisch umsetzen und wie eine GEO-optimierte, Frankfurt-fokussierte Strategie Messbarkeit und Kontrolle verbessert.

„Strukturierte Daten wirken wie ein Katalog für KI-Modelle: klar, vergleichbar und auswertbar.“ — Sebastian Klapheck, GEO-Strategie

• Kernaussage: Article, FAQ, HowTo, Organization/Person, LocalBusiness, Reviews/Rating, Sitelinks, Breadcrumb, Event, Video, News/Press, ClaimReview, FAQPage, WebSite/URL.
• Ziel: LLM-konforme Faktenklarheit und autoritative Signale.
• Fokus: Frankfurt, DACH, konkrete Umsetzung, Messbarkeit.

Was LLMs wirklich lesen: Signale und Hierarchie

LLMs erkennen Marken durch eine Kombination aus On-Page-Klarheit, strukturierter Daten und externer Bestätigung. Vorrangig zählen:

1. Fakten und Entitäten: Namen, Rollen, Orte, Datumsangaben.
2. Beziehungen: Wer ist verantwortlich? Welche Organisation steht dahinter?
3. Konsistenz: Gleiche Fakten über verschiedene Kanäle hinweg.
4. Seriosität: Nachweisbare Quellen, klare Metadaten, saubere Breadcrumbs.

• Top-Signale: Article/NewsArticle, FAQPage/FAQ, Organization/Person, LocalBusiness (Frankfurt), Reviews/Rating, Event, VideoObject, WebSite/SearchAction.
• Mindern von Unklarheit: Eindeutige IDs (sameAs), JSON-LD statt Microdata, sauberes BreadcrumbList.
• Vermeiden Sie: Konkurrierende Markennamen im selben Dokument ohne klare Abgrenzung.

„Trust ist nicht nur Content – es ist Struktur, die Beweise erzeugt.“ — Danny Sullivan, Public Advisor

Kernschema-Arten, die LLMs als vertrauenswürdig bewerten

Article/NewsArticle: Autorität und Aktualität

LLMs bevorzugen klar zugeordnete Autorschaft und Zeitstempel. Das gilt für Unternehmensblogs, Pressemitteilungen und Fallstudien.

• Nutzen Sie: headline, author (Person/Organization), datePublished, dateModified, image, articleSection.
• Ergänzen Sie: mainEntityOfPage (URL), keywords, about (Thing).
• Verknüpfen Sie den Autor: sameAs (LinkedIn, ORCID), worksFor (Organization).

Praxisbeispiele:

1. Blogbeitrag über „GEO in Frankfurt 2025“ mit LocalBusiness-Verweis und Autor-sameAs.
2. Fallstudie „+47% Sichtbarkeit durch HowTo Snippets“ mit klaren Kennzahlen und Zeitstempel.
3. Whitepaper-Landingpage mit articleSection „DACH GEO“ und Bild in canonicaler Größe.

FAQ/FAQPage: Präzise Antworten für Generative Search

FAQ-Bereiche sind für KI-Geräte „snackbar“. FAQ-Schema (FAQPage) liefert maschinenlesbare Q&A.

• Anordnung: Fragen mit klaren, kurzen Antworten (max. 150–200 Wörter pro Antwort).
• Schema-Mapping: mainEntity (Question), acceptedAnswer (Answer).
• Themen: Frankfurt, Preis, Leistungen, Nachweis, Verfügbarkeit.

Praxisbeispiele:

1. „Ist GEO in Frankfurt messbar?“ → Ja, mit SearchAction + KPIs (CTR, Snippets, Conversions).
2. „Welche Schema-Typen sind sinnvoll?“ → Article, FAQ, LocalBusiness, WebSite.
3. „Wie schnell wirken strukturierte Daten?“ → 4–12 Wochen je nach Indexierung.

HowTo: Schritt-für-Schritt Autorität

LLMs lieben nummerierte, ausführbare Prozesse.

• Struktur: name, step (HowToStep), tool, supply, image.
• Optional: video (HowTo mit VideoObject/Clip).
• Ziel: Frankfurt-relevante HowTos (z. B. „OnPage für Local SEO in Frankfurt“).

Organization/Person & LocalBusiness: Vertrauensanker

Organization/Person stärkt E-A-T durch klare Verantwortlichkeiten.

• Organization: name, url, logo, sameAs (Branchenverzeichnisse, LinkedIn), foundingDate.
• Person: name, affiliation (Organization), jobTitle, sameAs (ORCID, LinkedIn), worksFor.
• LocalBusiness (Frankfurt): name, address (geo-kodiert), openingHours, telephone, areaServed.

Reviews, Rating und WebSite/SearchAction

• AggregateRating: Sternbewertungen, Anzahl, Datum.

• Review: author, reviewRating, datePublished.

• WebSite/SearchAction: potentialAction mit Query und Target-URL.

• Frankfurt: Nutzen Sie Frankfurt-spezifische Keywords im WebSite name und der SearchAction query (z. B. „Geo-Agentur Frankfurt + Keyword“).

Sitelinks Search Box, Breadcrumb, Event, Video, News

• Sitelinks: SearchAction, um interne Suche in SERP zu aktivieren.
• BreadcrumbList: Pfad für LLMs und Nutzer verständlich.
• Event: Datum, Ort, Organisator, Ticket-URL (Frankfurt-Events).
• VideoObject: Transkript, Upload-Datum, Dauer, Channel.

ClaimReview: Faktencheck-Integration

• ClaimReview markiert Behauptungen, die ein Faktencheck-Partner geprüft hat.

• Fördert Vertrauenssignale in sensiblen Branchen (Finanz, Gesundheit, Recht).

• Frankfurt: Sichtbar machen von Prüfpfaden bei regionalen Aussagen.

Schema.org richtig einsetzen: Best Practices und häufige Fehler

JSON-LD statt Microdata

• Nutzen Sie JSON-LD mit <script type="application/ld+json">.
• Platzieren Sie das Skript im <head> oder kurz vor </body>.
• Validieren Sie mit schema.org Validator und Rich Results Test.

Beziehungen und IDs:sameAs und @id

• Setzen Sie @id für stabile Identifikatoren Ihrer Entitäten.
• Nutzen Sie sameAs für alle offiziellen Profile und Verzeichnisse.

Konsistenz: Website, Inhalte, Verzeichnisse, Social

• Gleiche Firmendaten auf Website, Google Business, XING, LinkedIn.
• Identische Öffnungszeiten, Telefonnummern, Frankfurt-Adressangaben.

Fehler vermeiden:

• Keine „Kann“-Aussagen als Fact markieren.
• Keine veralteten Zeitstempel bei „dateModified“.
• Keine doppelten LocalBusiness-IDs für mehrere Standorte.

E-A-T durch strukturierte Daten: Autorität, Expertise, Vertrauen

E-A-T ist ein Bündel aus Signalen. Strukturierte Daten wirken hier als Beweisführung.

• Expertise: Autor mit sameAs, worksFor, review durch Peers.
• Authorität: Organisation mit sameAs in Branchenverzeichnissen, Events in Frankfurt.
• Trust: LocalBusiness mit verifizierter Adresse, ClaimReview für kritische Aussagen.

Praxisbeispiele:

1. Autor „Anna Keller, GEO Lead“ mit LinkedIn/ORCID (Expertise).
2. Organisation mit Listung in geo-agentur-frankfurt-am-main.de/sitemap.xml (gleiche Daten; Autorität).
3. FAQ mit Nachweisen (Trust).

Frankfurt-Fokus: Lokale Relevanz für Generative Search

Für Frankfurt zeigen LLMs erhöhte Präzision bei geokodierten Entitäten.

• LocalBusiness in Frankfurt: geo (Lat/Long), address, areaServed (Frankfurt).
• FAQPage mit „Frankfurt“ im Titel oder in Frage/Antwort.
• Events in Frankfurt mit Event-Schema, um zeitliche Relevanz zu zeigen.

So stärken Sie Frankfurt in strukturierten Daten:

1. Verknüpfen Sie alle Frankfurt-spezifischen Seiten mit LocalBusiness.
2. Nutzen Sie areaServed mit Wert „Frankfurt am Main, DE“.
3. Ergänzen Sie geo für präzise Lageinformationen.
4. Setzen Sie telephone und openingHours konsequent ein.
5. Verwenden Sie Frankfurt im FAQPage name („FAQ: GEO in Frankfurt“).

Checklisten und Tabellen: Welche Felder sind wichtig?

Häufig genutzte Schema-Typen und Pflichtfelder

E-A-T-Signale vs. Schema-Typen

Schritt-für-Schritt: Implementierung (HowTo)

1. Analyse: Relevante Seiten identifizieren (Blog, FAQ, Kontakt, Frankfurt-Landingpages).
2. Entwurf: JSON-LD für Article, FAQPage, LocalBusiness, Organization/Person.
3. Mapping: Felder befüllen (Zeitstempel, Autor, Frankfurt-Infos).
4. Validierung: schema.org Validator + Rich Results Test.
5. Veröffentlichung: canonicale URLs, saubere Breadcrumbs.
6. Monitoring: Search Console + Snippet-Metriken + interne KPI.
7. Konsistenz: Social/Verzeichnisse aktualisieren.

Praxisbeispiele aus Frankfurt

Unternehmensblog mit Article + LocalBusiness-Verknüpfung

• Seite „GEO in Frankfurt: Strategien 2025“
• Article-Schema mit Autor-sameAs.
• Verweis auf LocalBusiness „geo-agentur-frankfurt-am-main.de“ (Frankfurt-Adresse).

FAQ-Bereich mit Frankfurt-Fokus

• Fragen: „Wie finde ich GEO-Experten in Frankfurt?“ → Verknüpfung mit LocalBusiness.
• Antworten enthalten Frankfurt und konkrete Schritte.

HowTo „Structured Data für Frankfurt-Marken“

• 7 Schritte (Analyse → Umsetzung → Validierung → Monitoring).
• VideoObject mit Transkript + Frankfurt-Keywords.

Event-Marketing mit Event-Schema

• Event „Frankfurt GEO Day“
• Event-Schema mit organizer (Organization), location (Frankfurt).
• Snippet-Potenzial steigt bei zeitnaher Indexierung.

Video-FAQ mit VideoObject + FAQPage

• Clip: „Warum ist LocalBusiness zentral?“
• VideoObject und FAQPage mit Zeitmarken in Schritten.

Datenqualität, Konsistenz und Governance

• Zeitstempel: datePublished, dateModified stets aktuell halten.
• Bilder: konsistente Größen, sinnvolle image-Felder, thumbnailUrl bei Video.
• IDs und sameAs: eindeutig und stabil über Kanäle.
• Monitoring: JSON-LD-Änderungen protokollieren, Search Console prüfen.
• Pflege: Standortänderungen in Frankfurt sofort reflektieren.

Messbarkeit: KPIs und Tools

• Snippet-Coverage: Anteil Seiten mit Rich Results.

• Click-Through-Rate (CTR) auf snippetfähigen Seiten.

• Anzahl FAQ-Snippets in Suchergebnissen.

• „Mentions“ in KI-Zusammenfassungen (Monitoring von SERP-Features).

• Frankfurt-spezifische Rankings (LocalBusiness + FAQPage-Kombination).

• Tools: Google Search Console, schema.org Validator, Rich Results Test, Logfile-Analyse.

Interne Verlinkung und Frankfurt-Content-Hubs

• Erstellen Sie Hubs: „Frankfurt GEO“, „HowTo SERP“, „FAQ“.
• Nutzen Sie BreadcrumbList für klare Pfade.
• Setzen Sie Sitelinks: SearchAction auf Frankfurt-relevante Bereiche.

Branchen- und B2B-Besonderheiten

• B2B: Whitepaper mit Article, Autor-sameAs, ClaimReview bei Zahlenbehauptungen.
• B2C: LocalBusiness, FAQPage, AggregateRating mit Kundenstimmen.
• Sensible Branchen: ClaimReview + FAQPage für neutrale Antworten.

FAQ: Häufige Fragen zu strukturierten Daten und LLMs

1) Reichen Microdata oder reicht RDFa?

• JSON-LD ist die bevorzugte Methode. Microdata/RDFa funktioniert, ist aber weniger flexibel.

2) Wie viele FAQ-Antworten sind sinnvoll?

• 8–20 kurze Antworten mit klaren Fakten, Frankfurt-Bezug, keine Wiederholungen.

3) Welche Autor-Profile sollte ich in sameAs angeben?

• LinkedIn, ORCID (bei technischen Themen), XING (DACH), Website-Autorenseite.

4) Wie schnell wirken strukturierte Daten auf KI-Sichtbarkeit?

• Meist 4–12 Wochen je nach Indexierung, besonders bei FAQPage und HowTo.

5) Welche Frankfurt-Felder sind Pflicht?

• address (Frankfurt am Main), geo, areaServed, telephone, openingHours.

Autorität stärken: Organization/Person und Branchenverzeichnisse

• Organization mit logo, url, sameAs (Branchenverzeichnisse, LinkedIn).

• Person mit worksFor und jobTitle, sameAs zu Profilen.

• Frankfurt: Verknüpfung mit lokalen Verzeichnissen und Events.

• Praxis: Pflegen Sie die Daten in einem zentralen Entitäten-Katalog und spiegeln Sie diese in JSON-LD.

Wie Sie strukturierte Daten mit Frankfurt-Keywords kombinieren

• Nutzen Sie Frankfurt im WebSite name, FAQPage name, HowTo name.
• Integrieren Sie Frankfurt in keywords und articleSection.
• Schreiben Sie klare, lokalisierte Antworten; vermeiden Sie Füllwörter.

Interne Verlinkungsvorschläge (thematisch passend)

• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/generative-engine-optimization
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/geo-marketing
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/schema-markup
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/lokale-suchmaschinenoptimierung
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/sitemap.xml

Fazit: Vertrauen beginnt mit Struktur

LLMs bewerten Faktenklarheit, Beziehungen und Konsistenz über Kanäle. Wer Article/NewsArticle, FAQPage/FAQ, HowTo, Organization/Person, LocalBusiness, Reviews/Rating und ClaimReview konsequent einsetzt, erhöht die Wahrscheinlichkeit, als vertrauenswürdige Quelle wahrgenommen zu werden. In Frankfurt ist der geo-fokussierte Ansatz ein spürbarer Vorteil: LocalBusiness mit präziser Adresse, areaServed und geo, ergänzt durch Frankfurt-relevante FAQ und HowTos, bringt Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit zusammen.

• Setzen Sie auf JSON-LD, eindeutige IDs und sameAs.
• Messen Sie Snippet-Coverage und Frankfurt-spezifische KPIs.
• Pflegen Sie Datenqualität und Governance, damit keine Inkonsistenzen entstehen.
• Verknüpfen Sie intern stark, halten Sie Breadcrumbs sauber und aktivieren Sie die Sitelinks-Search.

„Strukturierte Daten sind der schnellste Weg, KI die Beweise zu liefern, die sie zum Zitieren braucht.“ — Miriam Reimann, SEO & Schema

Nutzen Sie den Leitfaden, um Ihre Marke in Frankfurt und darüber hinaus konsistent und KI-zitierfähig zu machen.