Was der GEO Score misst, und was er nicht misst

Die Freitagsfrage braucht eine Zahl, die du wiederholen kannst

Die meisten Teams beantworten “erwähnt uns ChatGPT?” mit einem Screenshot eines einzelnen Prompts. Dieser Screenshot ist am nächsten Morgen schon alt. Ein Berater kann ihn in einem Quartalsreview nicht neben den organischen Traffic legen und in 30 Tagen zurückkommen, um zu sehen, ob sich die Zahl bewegt hat. Der GEO Score existiert, damit du eine wiederholbare ganze Zahl neben den klassischen SEO-Score auf dieselbe URL legen kannst. Dieselbe Methode. Dieselbe URL. Eine Zahl, die ein zweites Mal berechnet werden kann.

FixFlow ersetzt SEO nicht. Der SEO-Score liest weiter Titellänge, Indexierung, Schema-Gültigkeit, Fetch-Zeit und dünne interne Links. Der GEO Score beantwortet eine andere Frage: kann eine Antwort-Engine die Marke finden, verstehen, was sie ist, und die Seite als Quelle behandeln. Das sind crawlbare Fakten. Das ist kein Gefühl über “KI-Sichtbarkeit”. SEO sagt dir, ob das Dokument für einen klassischen Crawler gesund ist. GEO sagt dir, ob ein Modell dich nennen und zitieren kann.

Die Features-Seite nennt die Produktteile. Diese Seite ist die Methode. Wenn du nur einen Score auf einer öffentlichen URL brauchst, starte ein kostenloses Audit. Wenn du die monatliche Prüfung zitiert / nicht zitiert brauchst, die auf dieser Zahl sitzt, ist das Zitations-Watch. Zuerst die Zahl auf der URL. Dann die monatliche Serie. Mische die zwei Beweise nicht in einem Slide.

Wie der Score berechnet wird

Der GEO Score ist ein Index von 0 bis 100. Es gibt genau fünf Dimensionen. Der Wert einer Dimension ist (bestandene Checks / Checks dieser Dimension) mal 100, gerundet auf die nächste ganze Zahl. Der gespeicherte GEO Score ist dann das gewichtete Mittel dieser fünf Zahlen, erneut gerundet: Markenklarheit 25, KI-Zugänglichkeit 25, Inhaltsstruktur 20, Autoritätssignale 20, Schema-Abdeckung 10. Bewertungsmethode aktualisiert am 21. September 2026: /llms.txt wurde in Markenklarheit und in KI-Zugänglichkeit gezählt; es zählt jetzt nur noch einmal, in KI-Zugänglichkeit. Kein Bonus. Kein versteckter Koeffizient außer diesen fünf Gewichten. Wer die fünf Noten hat, kann den Index nachrechnen.

Eine 100 beim Schema und eine 0 bei der Markenklarheit ist nicht “im Großen und Ganzen in Ordnung”. Schema wiegt 10 Prozent des Index. Marke wiegt 25. Die Gewichte sind die Methode. Wenn du die ganze Zahl aus den fünf Dimensionswerten und diesen fünf Prozenten nicht rekonstruieren kannst, ist der Text auf dieser Seite falsch. Eine starke H1 rettet keine gesperrte robots.txt. Ein sauberes Schema rettet keinen Title, der die Marke nie nennt. Freitag reicht das Deck, wenn die fünf Noten sichtbar sind.

Der Score wird aus dem HTML berechnet, das der Server liefert, ohne JavaScript auszuführen, weil viele KI-Crawler die Seite so lesen. Er gilt für die URL, die nach Redirects tatsächlich analysiert wird, inklusive http nach https, Apex nach www, und JavaScript- oder Meta-Refresh-Stubs derselben Site. Das Dashboard zeigt die angeforderte URL und die gescannte URL, wenn sie sich unterscheiden. Wir fragen kein Modell “was ist diese Marke?” und benoten dann den Aufsatz. Das Modell ist nicht der Richter. Die Seite ist es.

Markenklarheit (25 Prozent)

Drei Checks, gleichgewichtet in der Dimension. Ein markenartiger Name liegt vor, wenn der Title, oder og:title wenn der Title leer ist, ein erstes Segment länger als zwei Zeichen hat. Die Meta-Description muss länger als 50 Zeichen und kürzer als 160 sein. Es muss genau eine H1 geben, und diese H1 muss mindestens 10 Zeichen haben. Drei bestanden: 100. Zwei: 67. Zwei H1 oder eine zu kurze H1 fallen durch denselben Check.

Das ist kein Geschmackstest des Slogans. Initialen, die kollidieren, ein juristischer Name nur im Footer, oder eine H1, die erst nach der Hydration kommt, fallen gleich: das ausgelieferte HTML zeigt sie nicht. /llms.txt ist kein Markenklarheit-Check. Es wird nur unter KI-Zugänglichkeit geprüft.

KI-Zugänglichkeit (25 Prozent)

Vier Checks. GPTBot ist erlaubt, außer eine benannte Gruppe oder User-agent: * sperrt die Wurzel mit Disallow: /. Eine robots.txt, die GPTBot nicht nennt, besteht den Check trotzdem. ClaudeBot folgt derselben Regel, und das Token anthropic-ai zählt als ClaudeBot. /llms.txt muss erreichbar sein. /sitemap.xml ebenfalls. Eine leere robots.txt besteht deshalb beide Bot-Checks. Eine Datei, die GPTBot auf dem ganzen Host sperrt, fällt bei diesem Check durch, auch wenn der Browser eine saubere Homepage sieht.

Das sind Crawl-Rechte, keine Prompt-Ergebnisse. /llms.txt zu veröffentlichen und GPTBot auf demselben Host zu sperren, ist ein Widerspruch, den die zwei Checks nebeneinander zeigen. Zitations-Watch ist eine andere Produktoberfläche. Sie bewegt diese Dimension nicht. Ein Monat, in dem ChatGPT dich noch nennt, heilt keine gesperrte robots.txt. Ein Monat ohne Nennung ändert auch keine erreichbare Sitemap.

Inhaltsstruktur (20 Prozent)

Vier Checks am ausgelieferten HTML. Mindestens zwei H2. Kein Absatz länger als 150 Wörter. Ein FAQ- oder Q&A-Block, erkannt über eine class oder id, die “faq” enthält, oder über ein details- oder summary-Element. Mindestens drei Listeneinträge in ul oder ol. Überschriften, die erst nach JavaScript kommen, oder eine FAQ, die nur in einer hydrierten App-Hülle existiert, zählen nicht. Eine Seite mit nur H3 oder einem einzigen H2 fällt beim ersten Check durch.

Es geht um Extrahierbarkeit. Modelle zitieren kurze Blöcke und Listen sauberer als einen einzigen langen Aufsatz. Diese Dimension fragt nicht, ob der Text gut ist. Sie fragt, ob das HTML so geschnitten ist, dass ein Crawler ohne JavaScript Abschnitte heben kann. Ein langer Artikel kann bestehen, wenn er H2, Listen, eine FAQ im Quelltext und gehaltene Absätze hat. Ein glänzender Text, der erst nach der Hydration erscheint, fällt hier durch.

Autoritätssignale (20 Prozent)

Drei Checks. Ein Autor-Signal im ausgelieferten HTML: eine class, rel, itemprop oder property namens author, eine meta name=author, ein Person-Typ in Microdata oder RDFa, oder ein JSON-LD-author. Mindestens zwei externe http(s)-Links, deren Host nicht der gescannte Host ist. Ein Veröffentlichungs- oder Änderungsdatum: ein time-Element, ein datetime-Attribut, itemprop datePublished oder dateModified, eine class mit date oder updated, article:published_time, oder JSON-LD datePublished.

Diese Dimension ist der On-Page-Proxy für Zitierbarkeit. Eine Seite ohne Person, ohne Datum und ohne ausgehende Quellenlinks ist eine Broschüre. Deshalb hat dieser Artikel eine Personen-Byline, nicht nur einen Produktnamen. Benoit Maillary schreibt die Methoden-Seiten von FixFlow. Der Herausgeber ist weiter Stackedge. Das Datum steht auf der Seite und im BlogPosting. Wir wenden denselben Crawl auf unsere Seiten an wie auf eine Kunden-URL. Der GPT-Zitierbarkeitstest ist getrennt. Er fließt nicht in diese Note und nicht in den GEO Score.

Schema-Abdeckung (10 Prozent)

Vier Checks. Strukturierte Daten im ausgelieferten HTML, gezählt als JSON-LD, Microdata-itemtype und RDFa-typeof. Dann Organization oder ein Untertyp, und WebSite. SoftwareApplication ist eine Empfehlung für Software und bewegt den Score nicht. Microdata und RDFa zählen als vorhanden. JSON-LD bleibt das Format, das die meisten KI-Crawler am zuverlässigsten lesen. Eine Shopify-Seite, die JSON-LD erst nach der Hydration injiziert, fällt beim ersten Check durch, wenn der Quelltext keines hat.

Schema ist kein Rank-Hack. Es ist eine Art zu sagen, dass diese juristische Person diese URL veröffentlicht. Verschachtelte Kopien desselben Typs helfen den Typ-Checks nicht. Eine Organization und eine WebSite im ausgelieferten HTML tun es. SoftwareApplication ist eine Empfehlung, kein Punkt. Ein Händler muss kein Softwareprodukt erklären. Bei 10 Prozent des Index holt diese Dimension eine Markenklarheit von null nicht zurück. Sie kann eine schon nahe ganze Zahl kippen. Mehr verspricht sie nicht.

Zitierbarkeit ist ein eigener Test

Zitierbarkeit ist keine sechste Dimension und sie wird nicht in den GEO Score gemittelt. Das Produkt stellt einen GPT-4o-Test auf Abruf unter /api/geo/citability-test bereit. Du gibst eine URL und eine Frage. Zurück kommen, ob ein Modell die Seite zitieren würde, eine Konfidenz von 0 bis 100, eine kurze Begründung und zwei oder drei Verbesserungen. Dieses Urteil geht nie in die gespeicherte ganze Zahl ein.

Wenn du eine Zitierbarkeitsidee im Score willst, lies die Autoritätssignale: Autor, Datum, externe Links. Wenn du die Meinung des Modells willst, starte den Test. Behandle den Test nicht als Methode hinter der Zahl. Zitations-Watch, die monatliche Serie zitiert / nicht mehr zitiert auf eingefrorenen Prompts, ist eine dritte Oberfläche. Drei Namen, drei Jobs. Der Score liest HTML. Der Test liest ein Modell. Watch spielt dieselben fünf Sätze erneut.

Was das nicht ist

Der GEO Score ist kein Keyword-Rank. Er ist kein Crawl-Export mit 10.000 URL. Er ist kein tägliches Stimmenanteil-Raster über jedes KI-Produkt. FixFlow schreibt deine Site nicht, schaltet keine Anzeigen und misst den Funnel nicht. Diese Jobs sitzen auf anderen Tools. Eine einmalige GEO-Zahl ist eine Diagnose. Das Abo verfolgt, ob Prompts im ChatGPT-Stil dich im nächsten Monat noch zitieren. Die Diagnose öffnet die Arbeit. Die monatliche Serie beweist sie.

Wenn du die Lieferreihenfolge auf derselben URL brauchst (Title, dann Indexierung, dann Schema, dann Speed, dann dünne Links), lies wie die erste Liste geordnet ist. Wenn du das Einfügepaket und den Beleg der veröffentlichten Seite brauchst, lies liefern, prüfen, Beleg. Der GEO Score sagt, ob das Dokument zitierbar ist. Die Liste sagt, was du diese Woche einfügst. Der Beleg sagt, ob das veröffentlichte HTML passt.