Audit. Aufbau.
Implementierung.
Drei Schritte. Danach weiß ChatGPT, wer du bist.
nicht vermutet, sondern versteht.
Alles, was ChatGPT, Perplexity, Google AI Search und Claude brauchen, um dich zu verstehen.
Was ChatGPT, Perplexity und Google AI Search brauchen, um deine Entity zu verstehen.
Was ist Entity Building und warum ist es für ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude wichtig?
Eine Entity ist eine klar definierte, verifizierbare Identität, die KI-Systeme erkennen, mit Fakten verbinden und zuverlässig referenzieren können. Sie ist ein strukturiertes Objekt innerhalb eines Knowledge Graphs und kann eine Organisation, eine Person, einen Service, ein Projekt oder einen Kunden beschreiben.
Wenn ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude deine Entity durch Structured Data und verifizierte externe Signale identifizieren können, beschreiben sie dich korrekter und empfehlen dich eher namentlich. Ohne klare Entity-Signale bleibt deine Organisation für KI-Systeme schwerer einzuordnen.
Was ist der Unterschied zwischen Schema hinzufügen und Entity Building?
Schema Markup ist ein einzelnes technisches Signal. Entity Building ist der vollständige Aufbau einer erkennbaren, konsistenten und überprüfbaren Identität für KI-Systeme.
Eine vollständig aufgebaute Entity verbindet deine Organisation über Structured Data, Knowledge-Graph-Referenzen und verifizierte externe Quellen durch Signale wie sameAs. Dadurch können KI-Systeme besser verstehen, wer du bist, was du tust und warum deine Organisation glaubwürdig ist. Generisches Schema macht Informationen lesbar. Entity Building macht sie eindeutig zuordenbar.
Ist die Entity für meine Organisation einzigartig oder vorlagenbasiert?
Die Entity für deine Organisation ist einzigartig. Sie entsteht aus deiner tatsächlichen Arbeit, deinen Menschen, deiner Disziplin, deinen Kunden, deinen Angeboten und deinen externen Signalen.
richresults.ai arbeitet nicht mit Templates für das Entity Building. Die Struktur wird aus der realen Substanz deiner Organisation aufgebaut, damit KI-Systeme dich nicht generisch einordnen, sondern spezifisch und überprüfbar beschreiben können.
Wie sieht der AEO-Prozess Schritt für Schritt aus?
Der AEO-Prozess besteht aus drei Schritten. Erstens: Portfolio Audit. Wir analysieren deine aktuelle KI-Sichtbarkeit und identifizieren Signallücken. Zweitens: AEO Optimization. Wir bauen den Entity Layer mit JSON-LD Schema, Entity-Beschreibungen, AEO-Copy und externer Signal-Ausrichtung. Drittens: Full Implementation. Alles geht direkt auf deiner Website live.
Das Ergebnis ist ein definiertes Projekt mit vollständigem Deliverable. Kein offener Retainer.
Was wird am Ende geliefert?
Am Ende wird ein vollständiges, implementierungsbereites Paket geliefert. Es enthält die Signale, die KI-Systeme brauchen, um deine Organisation korrekt zu verstehen, zu zitieren und zu empfehlen.
Das Paket wird speziell für deine Entity gebaut, validiert und für den Live-Gang vorbereitet. richresults.ai dokumentiert alles, was umgesetzt wurde, damit zukünftige Updates für neue Services, neue Teammitglieder oder neue Positionierung unkompliziert bleiben.
Wie hängen AEO, GEO und LLMO zusammen?
AEO, GEO und LLMO beschreiben unterschiedliche Ebenen derselben Aufgabe. AEO strukturiert Antworten. GEO stärkt Zitierfähigkeit und Empfehlungskontext. LLMO verbessert das Modell-Verständnis deiner Entity.
Alle drei Ebenen bauen auf klaren, konsistenten und verifizierbaren Entity-Signalen auf. Deshalb ist Entity Building das gemeinsame Fundament.
Was sagt
ChatGPT
über dich?
Wir zeigen dir, was möglich ist.