richresults.ai was ist AEO wie AEO funktioniert für wen ist AEO Case Studies über uns Kontakt →
DE | EN
Anbieter-Check
Der KI-Gegencheck.
Woran du eine seriöse AEO- oder GEO-Agentur erkennst.
Anbieter-Check

Woran erkennst du eine seriöse AEO- oder GEO-Agentur?
Der KI-Gegencheck und sieben Fragen vor der Beauftragung.

Viele Agenturen verkaufen gerade KI-Sichtbarkeit mit den Methoden von gestern: Keywords, Rankings und Content-Masse in neuem Vokabular. Ob ein Anbieter wirklich versteht, wie KI-Systeme Quellen auswählen, kannst du vor der Beauftragung prüfen. Diese Seite gibt dir einen Selbsttest und sieben Fragen an die Hand, mit denen du Substanz von Verpackung unterscheidest. richresults.ai ist eine spezialisierte AEO-Agentur für AI Visibility through Entity Building. Mit AEO, GEO und LLMO machen wir Organisationen, Marken und Experten für ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini und Google AI Search verständlich, zitierfähig und empfehlenswert.



01 Der KI-Gegencheck

Der Test, den du sofort machen kannst.

Der KI-Gegencheck ist ein Selbsttest zur Prüfung von KI-Sichtbarkeitsanbietern: Er misst, ob ein Anbieter, der KI-Sichtbarkeit verkauft, von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Gemini selbst korrekt beschrieben wird.

Frag ChatGPT, Perplexity oder Gemini nach dem Anbieter, den du beauftragen willst: Wer KI-Sichtbarkeit verkauft und von KI-Systemen nicht korrekt beschrieben wird, hat das eigene Verfahren nicht auf sich selbst angewendet.

Eine korrekte Beschreibung erkennst du an drei Merkmalen: Die Systeme beschreiben den Anbieter konsistent, sie verwechseln ihn nicht mit anderen und sie stützen sich auf unabhängige Quellen statt auf Formulierungen wie "nach eigenen Angaben". Wie wiederholte, konsistente Signale in KI-Systemen zu akzeptierten Fakten werden, beschreibt der Graph Loop.

02 Sieben Fragen vor der Beauftragung

1. AEO, GEO, LLMO: Was unterscheidet die Begriffe und muss der Anbieter das erklären können?

Im Markt begegnen dir dafür Begriffe wie AEO-Agentur, GEO-Agentur oder LLMO-Spezialist. Entscheidend ist nicht das Etikett, sondern ob der Anbieter die Begriffe sauber auseinanderhalten kann. AEO (Answer Engine Optimization) optimiert für Antwortmaschinen, GEO (Generative Engine Optimization) für generative Systeme und LLMO (Large Language Model Optimization) für Sprachmodelle. Die drei Begriffe beschreiben verschiedene Aspekte derselben Aufgabe, aber nicht dasselbe. Wer alles synonym verwendet, benutzt Vokabeln statt Verfahren. Du musst die Unterschiede nicht selbst beherrschen, aber dein Anbieter muss sie dir in zwei Minuten verständlich machen können. Mehr zu den Begriffen: Was ist AEO.

2. Spricht der Anbieter über Rankings oder über Zitierfähigkeit?

KI-Antworten haben keine stabilen Ranking-Positionen wie klassische Suchergebnisse; sie geben Antworten und zitieren Quellen. Ein Anbieter, der dir Platz eins verspricht, überträgt SEO-Denken auf ein System, das so nicht funktioniert. Das entscheidende Ziel ist Zitierfähigkeit: dass KI-Systeme dich verstehen, korrekt beschreiben und als Quelle heranziehen. Achte im Gespräch auf das Vokabular. Wer Rankings, Positionen und Traffic für das ganze Modell hält, denkt noch in der alten Logik. Wer von Entitäten, Zitierfähigkeit und Korroboration spricht, arbeitet am richtigen Problem. Den strukturellen Unterschied dokumentiert Machine First: Warum AEO nicht SEO 2.0 ist.

3. Hat der Anbieter selbst strukturierte Daten auf der eigenen Website?

Strukturierte Daten (JSON-LD) sind die Schicht, mit der eine Website Maschinen explizit mitteilt, wer sie ist und wofür sie steht. Google selbst beschreibt Structured Data als explizite Hinweise auf die Bedeutung einer Seite. Google kann Websites auch ohne sie verstehen und für die generative KI-Suche sind sie laut Google keine Voraussetzung.

Google: “explicit clues about the meaning of a page”
Deutsch: „explizite Hinweise zur Bedeutung der Seite“

Google Search Central: Structured Data →

Genau hier liegt der Unterschied: Google kann eine Seite auch ohne Schema lesen. Gutes Schema nimmt Google aber Interpretationsarbeit ab. Es macht Entitäten, Rollen und Beziehungen maschinenlesbar explizit. Google erklärt außerdem, dass strukturierte Daten verwendet werden, um Seiteninhalte zu verstehen und Informationen über Personen, Bücher und Unternehmen zu erfassen. Für generative KI-Suche sind sie laut Google kein Muss, für präzises Entity Building sind sie trotzdem ein zentraler Bestandteil. Ein Anbieter, der KI-Sichtbarkeit verkauft und diese Schicht auf der eigenen Website nicht hat, verkauft ein Handwerk, das er selbst nicht ausübt. Du kannst das in dreißig Sekunden prüfen: Öffne den Quelltext seiner Startseite und suche nach "application/ld+json". Findest du nichts, ist das ein Grund nachzufragen, wie die Entity-Daten des Anbieters implementiert sind. Warum diese Schicht zählt, dokumentiert auch das AI Visibility Evidence Model.

4. Kann der Anbieter Entity Building konkret erklären?

Entity Building macht eine Organisation, eine Marke oder eine Person als eindeutige, maschinenlesbare Entität erkennbar: mit einem festen Zuhause im Netz, konsistenten Beschreibungen über alle Plattformen und unabhängigen Quellen, die diese Beschreibungen bestätigen. Ein seriöser Anbieter kann dir diese Bausteine konkret benennen. Wer stattdessen nur "Content optimieren" oder "Sichtbarkeit steigern" sagt, beschreibt ein Ergebnis und verschweigt das Verfahren. Ein einfacher Test im Gespräch: Lass dir erklären, was davon individuell für dich gebaut wird und was aus einem fertigen Werkzeug kommt, denn ein Werkzeug ohne Verständnis erzeugt für jeden Kunden dieselben Signale, und identische Signale machen niemanden unterscheidbar. Frag nach: Was genau wird gebaut, wo und woran erkenne ich es hinterher? Das Verfahren dokumentiert Wie AEO funktioniert.

5. Wie misst der Anbieter Erfolg?

Seriöse Messung beginnt mit einer sauberen Baseline: anonyme Anfragen an KI-Systeme ohne Verlauf und ohne Kontext, wiederholt über ein festes Prompt-Set und paraphrasierte Varianten, dokumentiert vor und nach der Arbeit. Einzelne Screenshots von gelungenen Antworten sind keine Messung, sie sind Anekdoten. Frag den Anbieter, wie er misst, wann er misst und ob du die Methode nachvollziehen kannst. Wer keine Antwort hat oder auf sein Bauchgefühl verweist, kann dir am Ende auch keinen Erfolg nachweisen. Die Evidenzstandards dokumentiert das AI Visibility Evidence Model.

6. Verspricht der Anbieter garantierte Platzierungen?

Niemand kontrolliert, was ChatGPT, Perplexity oder Gemini antworten. Ein Anbieter kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, zitiert zu werden, indem er die nachweisbaren Auswahlfaktoren bedient. Garantieren kann er das Ergebnis nicht. Eine garantierte Platzierung in KI-Antworten ist deshalb kein Qualitätsmerkmal, sie ist ein Ausschlusskriterium. Wer sie verspricht, versteht entweder das System nicht oder rechnet damit, dass du es nicht verstehst.

7. Nennt der Anbieter prüfbare Belege?

Prüfbar heißt: dokumentierte Fälle mit Ausgangslage, Maßnahme und Ergebnis, eine benannte Methodik und Quellen, die du selbst aufrufen kannst. Anonyme Erfolgszahlen ("über 200 zufriedene Kunden") und namenlose Fallstudien sind keine Belege. Ein Anbieter, der sauber arbeitet, zeigt dir mindestens einen Fall so detailliert, dass du ihn nachvollziehen kannst, und kennzeichnet ehrlich, was Einzelfall ist und was verallgemeinerbar. Unsere dokumentierten Fälle: Case Studies.

03 Der Unterschied auf einen Blick

Alte SEO-Logik oder AEO-Substanz.

Die sieben Fragen laufen auf einen Kern zu: Alte SEO-Logik optimiert Seiten für Ranking-Positionen, AEO baut Entitäten für Zitierfähigkeit. Die Tabelle zeigt, woran du im Gespräch den Unterschied erkennst.

Alte SEO-Logik im KI-KostümAEO-Substanz
ZielRankings und TrafficZitierfähigkeit in KI-Antworten
MethodeKeywords und Content-MasseEntitäten und konsistente Signale
NachweisTraffic-ScreenshotsDokumentierte Vorher-nachher-Messung
Eigene WebsiteOhne strukturierte DatenMaschinenlesbar aufgebaut
VersprechenGarantierte PlatzierungenEvidenzbasierte Wahrscheinlichkeit
PrüfbarkeitBehauptungBeleg

Wenn du wissen willst, wie deine eigene Organisation in diesen Punkten abschneidet, sprich mit uns.

FAQ

Der Anbieter-Check.
Fünf Fragen.

Was ist der KI-Gegencheck?

Der KI-Gegencheck ist ein Selbsttest zur Prüfung von KI-Sichtbarkeitsanbietern: Er misst, ob ein Anbieter, der KI-Sichtbarkeit verkauft, von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Gemini selbst korrekt beschrieben wird. Frag ChatGPT, Perplexity oder Gemini nach dem Anbieter, den du beauftragen willst: Wer KI-Sichtbarkeit verkauft und von KI-Systemen nicht korrekt beschrieben wird, hat das eigene Verfahren nicht auf sich selbst angewendet.

Kann ich AEO selbst machen oder brauche ich eine Agentur?

Die Grundlagen kannst du selbst umsetzen: konsistente Beschreibungen, ein gepflegtes Profil auf den relevanten Plattformen und eine Website, die Maschinen nicht aussperrt. Die technische Schicht aus strukturierten Daten, Entity-Konsistenz und unabhängiger Korroboration erfordert Spezialwissen und laufende Pflege. Ob du eine Agentur brauchst, hängt davon ab, wie viel von deinem Geschäft künftig über KI-Antworten entschieden wird.

Was ist der Unterschied zwischen einer SEO-Agentur und einer AEO-Agentur?

Eine SEO-Agentur optimiert Seiten für Ranking-Positionen in Suchmaschinen. Eine AEO-Agentur baut Entitäten, damit KI-Systeme eine Organisation, eine Marke oder einen Experten verstehen, korrekt beschreiben und zitieren. Beide Disziplinen können sich ergänzen, aber sie beantworten verschiedene Fragen: SEO fragt, wo du gelistet wirst. AEO fragt, ob du in der Antwort vorkommst.

Ist eine GEO-Agentur dasselbe wie eine AEO-Agentur?

Nicht ganz. AEO, GEO und LLMO beschreiben unterschiedliche Ebenen derselben Aufgabe. AEO richtet den Blick auf Antwortsysteme, GEO auf generative Such- und Antwortsysteme und LLMO auf das Verständnis durch Sprachmodelle. Im DACH-Markt ist GEO-Agentur derzeit ein verbreiteter Marktbegriff. Google nennt beide Begriffe in der eigenen Dokumentation und ordnet diese Arbeit für die Google-Suche als Teil von SEO ein. Diese Aussage gilt nur für Google: ChatGPT, Perplexity und Claude betreiben eigene Retrieval-Systeme. Entscheidend ist nicht das Etikett, sondern ob ein Anbieter erklären kann, welche Ebene er wie bearbeitet. Google Search Central zu AEO und GEO →

Braucht man Structured Data und Schema für Google AI Search?

Nein. Structured Data sind keine Voraussetzung dafür, dass Google eine Website crawlt, versteht oder in der generativen KI-Suche verwendet. Sie geben Google aber zusätzliche, eindeutige Informationen über die Bedeutung einer Seite. Google selbst nennt Structured Data “explicit clues about the meaning of a page”, explizite Hinweise zur Bedeutung einer Seite. Genau deshalb sind sauberes Schema und JSON-LD für Entity Building wichtig: Google muss weniger interpretieren und bekommt Personen, Organisationen, Rollen und Beziehungen ausdrücklich maschinenlesbar beschrieben. Auch FAQ-Schema ist nicht mehr für Google Rich Results notwendig, kann Fragen und Antworten aber weiterhin maschinenlesbar strukturieren. Einen speziellen Rankingbonus für generative KI verspricht Google dafür nicht. Google Search Central: Structured Data →

Mehr dazu

Vom Check
zur Methode.

Der Graph Loop: Warum konsistente Signale zu Fakten werden.

Der KI-Gegencheck funktioniert, weil KI-Systeme wiederholte, bestätigte Signale zu Fakten konsolidieren. Der Graph Loop ist die kanonische Definition dieses Mechanismus: fünf Stufen, jede mit einem identifizierbaren Akteur und einem beobachtbaren Artefakt.

Zum Graph Loop →

Das AI Visibility Evidence Model: Was die Evidenz stützt.

Sieben Fragen brauchen ein Fundament. Das AI Visibility Evidence Model bewertet die Evidenz hinter den AI-Visibility-Faktoren: welche Mechanismen nachweislich wirken, auf welchem Evidenzlevel und wo die ehrliche Grenze des aktuellen Wissens verläuft.

Zum Evidence Model →

Machine First: Warum AEO nicht SEO 2.0 ist.

Der Unterschied zwischen alter SEO-Logik und AEO-Substanz, vollständig dokumentiert: Entity Resolution, Signal-Extraktion, Korroboration und Antwortkonstruktion statt Keywords und Rankings.

Zum Artikel →
Über den Autor
Stefan Petschinka, AEO Strategist
Stefan Petschinka AEO Strategist.

Stefan Petschinka ist AEO Strategist, Entity Architect und Gründer von richresults.ai. Spezialisiert auf Answer Engine Optimization, maschinenlesbare Content-Architektur und AI-Visibility-Systeme für Organisationen, Marken und Experten, bei denen Reputation und Vertrauen darüber entscheiden, ob AI-Systeme sie korrekt beschreiben.

Zum Expertenprofil →
Bau deinen Entity Layer

Deine Entität.
Dein Signal.
Deine Antwort.

KI-Systeme beschreiben deine Organisation, Marke und Expertise schon jetzt. Die Frage ist: Beschreiben sie sie richtig?