Wie gut helfen strukturierte Daten für KI-Sichtbarkeit? Das wird aktuell in der SEO-Branche diskutiert. Und nicht nur dort: Viele Agenturen und Spezialisten erarbeiten gerade Strategien und Maßnahmen für dieses neue Arbeitsfeld. Zum Beispiel Julio Guevara von der Interactive Media Group (IMG).
Wir haben mit ihm genau darüber gesprochen. Denn Julio hat dazu eine eigene Studie durchgeführt. Der Befund ist eindeutig.
Was das für GEO (engl. Generative Engine Optimization) bedeutet und wie Julio mit seinem Team in dieses neue Arbeitsfeld angeht – das besprechen wir in unserem Podcast in der Tiefe. Hier die Zusammenfassung.
Im Podcast-Interview: Julio C. Guevara
Julio Guevara leitet das Organic-Growth-Team der Interactive Media Group (IMG). Julio kommt ursprünglich aus der Webentwicklung und verbindet UX, SEO und Datenanalysen miteinander.
Julio steht exemplarisch für eine neue Generation von interdisziplinären Marketing-Beratern. Er betrachtet die KI-Systeme nicht nur aus SEO-Perspektive, sondern geht offen an das Feld heran.
Die IMG ist ebenfalls keine klassische SEO-Agentur – im Gegenteil. Der Fokus der Hamburger Unternehmensberatung liegt auf Analyse und Optimierung der digitalen Customer Journey. Rund 20 Berater arbeiten dort. Zu den Kunden von IMG gehören Nivea, o2, Deutsche Bahn, Eurowings, Lufthansa und Audi.
Das Beispiel zeigt auch: Das neue Feld der KI-Optimierung wird von Agenturen aus ganz unterschiedlichen Richtungen entwickelt.
Helfen JSON und Co. für KI-Sichtbarkeit? Das sind die Test-Ergebnisse
Julios Team bekam die Anfrage, ob strukturierte Daten für KI-Sichtbarkeit helfen. Der Kunde betrieb einen React-basierten Onlineshop, in dem sämtliche Produktinformationen als JSON-Dateien ausgeliefert wurden. Julio und sein Team beschlossen, es herauszufinden – durch Tests.
Julios Team führte über 160 strukturierte Tests durch – von Produkt- über Blog- bis hin zu Organisationsseiten. Der Vergleich war eindeutig angelegt: Variante A bestand nur aus strukturierten Daten im JSON-LD-Format, Variante B enthielt dieselben Informationen zusätzlich als sichtbaren HTML-Content. Ziel war es, herauszufinden, ob ChatGPT und Gemini Informationen direkt aus JSON-Daten extrahieren und in Antworten verwenden können. Die Ergebnisse im Überblick:
- Große Sprachmodelle lesen ausschließlich sichtbaren Text, nicht Code. Keine der getesteten JSON-only-Seiten wurde von ChatGPT oder Gemini korrekt ausgelesen.
- ChatGPT halluzinierte fehlende Informationen. Wo keine Daten verfügbar waren, erfand das Modell plausible, aber oft falsche Produktdetails.
- Gemini verweigerte die Antwort. Statt zu raten, meldete das Modell transparent, dass es JSON-Daten nicht lesen könne.
- HTML-Content wurde zuverlässig erkannt. Sobald Informationen im sichtbaren Text standen, konnten beide Systeme sie korrekt wiedergeben.
Eine zweite Testreihe mit echten Marken-Setups bestätigte das Muster. Nur HTML-basierte Seiten waren für AI-Systeme vollständig sichtbar, clientseitig gerenderte JSON-Strukturen blieben unsichtbar.
Für uns liegt die Bedeutung dieser Ergebnisse auf der Hand: Wer seine Produkt- oder Markeninformationen ausschließlich über JSON-Strukturen ausliefert, ist für KI-Systeme praktisch unsichtbar. Und wer darauf vertraut, dass ChatGPT das schon „irgendwie versteht“, riskiert falsche Zitate oder verfälschte Markenbotschaften. Sichtbarkeit entsteht dort, wo Content tatsächlich gerendert wird und Informationen in Textform vorhanden sind.
Weitere Themen aus unserem Gespräch
Weitere Themen in unserem Gespräch:
- Wie Julio und sein Team einen fünfstufigen GEO-Rollout für Marken entwickelt haben – von Monitoring bis Community Management.
- Was „zitierfähiger Content“ bedeutet und warum KI-Systeme klare Fakten, Zahlen und auch Tabellen bevorzugen.
- Warum strukturierte Daten zwar für SEO relevant bleiben, aber für KI-Sichtbarkeit keine Rolle spielen – zumindest derzeit.
- Welche Tools und Frameworks Julio nutzt, um GEO-Performance zu messen und Markenwahrnehmung in KI-Systemen zu tracken.
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Mehr InformationenDas Interview im Video-Podcast
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- Wie du für KI-Systeme optimierst
Wir beraten Marketing-Verantwortliche in SEO & GEO
Für alle, die einen SEO-Sparringspartner suchen oder eine umfassende SEO-Beratung benötigen, sind Fabian und Benjamin die perfekte Wahl. Als Inhouse-SEO-Expertin suchte ich nach kompetenter Unterstützung in Sachen SEO und wurde bei ihnen fündig. In einem äußerst angenehmen Kennenlerngespräch entwickelten wir gemeinsam ein Vorgehen, um das Thema SEO bei den einzelnen Stakeholdern zu etablieren und dadurch mehr interne Sichtbarkeit für das Thema zu gewinnen. Basierend auf diesem Erstgespräch und einem gemeinsamen Kick-Off mit den Stakeholdern wurde von den beiden eine fundierte SEO- und Content-Strategie für einen Produktbereich entwickelt. Seitdem begleiten mich beide als Sparringspartner bei der Umsetzung.
Die Zusammenarbeit mit Fabian und Benjamin bereitet mir und allen Projektbeteiligten große Freude, da sie ihr Handwerk verstehen und eine immense Leidenschaft für SEO mitbringen. Diese Kombination ist ansteckend und motiviert alle zu Höchstleistungen.
Mit großer Zufriedenheit blicke ich auf das SEO-Projekt zurück, dass wir mit Benjamin und Fabian durchgeführt haben. Zum einen war die Zusammenarbeit auf einer sehr sympathischen, zielorientierten Ebene. Zum anderen war die Beratung so ausgerichtet, dass wir direkt mit der Umsetzung loslegen konnten. Wir haben ganz konkrete Optimierungsvorschläge bekommen, die auf unsere internen Kapazitäten abgestimmt waren und daher auch realistisch umsetzbar waren. Auch wenn erst ein paar Monate vergangen sind, können wir jetzt schon erste Früchte unserer Arbeit in den Google-Rankings sehen. Der Traffic bei den für uns relevanten Keywords nimmt stetig zu und wir haben noch genug konkrete Arbeitspakete von Benjamin in der Pipeline, mit denen wir unsere Site boosten können. Außerdem haben wir durch die Beratung intern so viel SEO-Know-how erworben, dass wir inzwischen selbständig unsere Site optimieren können. Und das Wichtigste: Die Besucherzahlen haben sich verdoppelt – mit entsprechend positiven Auswirkungen auf den Umsatz.
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