Methodik · Version geo-1.0

Wie wird der GEO Readiness Score berechnet?

Kurzantwort: geoKarma bewertet 15 inhaltliche Dimensionen mit je 0 bis 4 Punkten. Der GEO Readiness Score ist die Summe geteilt durch 60, mal 100. Technische Zugänglichkeit und AI-Sichtbarkeit werden separat ausgewiesen.

Drei getrennte Ebenen

1. Technical Eligibility – kann ein AI- oder Suchsystem die Website technisch crawlen und verarbeiten? Ausgabe als Prozentwert und Ampel.
2. GEO Readiness – wie klar, zitierfähig, beweisbar und strukturiert sind die Inhalte?
3. AI Visibility – wird die Marke in definierten AI-Antworten erwähnt, empfohlen oder zitiert? Basiert auf wiederholten Tests, nie auf dem Readiness Score.

Ein gemeinsamer Super-Score wird bewusst nicht gebildet.

Formel und Klassifikation

GEO Readiness Score = Summe aller 15 Dimensionsscores / 60 × 100

Version 1.0 verwendet eine Gleichgewichtung. Gewichtungen werden versioniert, damit Benchmarks über Zeit vergleichbar bleiben.

Punkteskala pro Dimension

• 0 – nicht vorhanden oder nicht nutzbar
• 1 – einzelne Ansätze, aber schwach oder generisch
• 2 – vorhanden, aber lückenhaft
• 3 – gut umgesetzt und auf wichtigen Seiten erkennbar
• 4 – umfassend, konsistent, konkret und durch Belege unterstützt

Die 15 Dimensionen

1Entity Clarity

Ist klar, wer die Organisation ist, was sie macht und wo sie tätig ist?

2Product & Service Clarity

Sind Produkte und Leistungen mit Nutzen, Vorgehen und nächstem Schritt konkret beschrieben?

3Target Audience Clarity

Werden Zielgruppen, Rollen, Branchen und Anwendungsfälle explizit genannt?

4Answer-Ready Content

Werden zentrale Fragen direkt, kurz und korrekt beantwortet?

5FAQ Coverage

Sind relevante Kundenfragen sichtbar, aktuell und hilfreich beantwortet?

6Original Data & Research

Gibt es eigene Studien, Benchmarks oder Auswertungen mit Methodik?

7Citation Quality

Sind überprüfbare Aussagen mit passenden, vertrauenswürdigen Quellen belegt?

8Author & Expert Signals

Sind Autorinnen, Qualifikation und Veröffentlichungsdaten sichtbar?

9First-Party Proof

Gibt es Case Studies mit Ausgangslage, Vorgehen, Ergebnis und Kennzahlen?

10Comparison & Alternatives

Unterstützt die Website echte Kaufentscheidungen mit Vergleichen und Kriterien?

11Topical Depth

Werden Kernthemen, Unterthemen und Kundenfragen breit und tief abgedeckt?

12Internal Linking

Verbinden kontextuelle Links Wissen, Angebote und Belege sinnvoll?

13Structured Extractability

Können Menschen und Maschinen Inhalte dank klarer Struktur leicht extrahieren?

14Entity Consistency

Sind Namen, Leistungen, Standorte und Zahlen widerspruchsfrei?

15Content Freshness

Sind Inhalte, Daten und Ansprechpartner erkennbar aktuell?

Ablauf der Analyse

1. URL normalisieren, HTTPS und Weiterleitungen prüfen.
2. robots.txt abrufen, Zugriff für Googlebot, Bingbot, GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot und Google-Extended prüfen.
3. XML-Sitemap und Navigation auswerten, URLs bereinigen.
4. Seiten klassifizieren und eine Stichprobe über Unternehmens-, Angebots-, Zielgruppen-, Wissens-, Referenz- und FAQ-Seiten bilden.
5. HTML, Überschriften, Text, Links, strukturierte Daten und Datumsangaben extrahieren.
6. Technische Checks regelbasiert bewerten; Lighthouse-Werte über DataForSEO ergänzen.
7. Ein Sprachmodell bewertet jede Dimension ausschliesslich anhand der extrahierten Daten – mit wörtlichen Textbelegen, Begründung und Konfidenz.

Limitationen

• Keine Garantie für Rankings, AI-Erwähnungen oder Leads.
• Die Bewertung basiert auf einer Stichprobe von bis zu 10 (Schnellcheck) bzw. 20 Seiten.
• Inhalte, die nur per JavaScript geladen werden, können unvollständig erfasst werden.
• Qualitative Bewertungen durch Sprachmodelle können leicht variieren; die Konfidenz wird pro Dimension ausgewiesen.
• Fehlen Daten von DataForSEO, zeigt geoKarma «keine Daten verfügbar» – es werden keine Werte geschätzt.