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Bessere Rankings, mehr Besucher und gestiegene Umsätze für Ihr Business.

Keine Lust mehr auf SEO, das nicht liefert?

Entdecken Sie, wie über 20 Jahre Erfahrung in der Suchmaschinenoptimierung & neueste KI-gestützte Strategien echtes Wachstum fördern.

SEO Beratung im Detail Kontaktaufnahme

Aktuelle SEO- & KI-Themen:

 

SEO-Beratung seit 2005 – Ihr Partner für nachhaltigen Online-Erfolg

Seit 2005 maximiere ich die Online-Sichtbarkeit für Selbständige, Agenturen und KMU durch nachhaltige SEO-Strategien. Mein Fokus liegt auf messbaren Ergebnissen: Bessere Rankings, qualifizierter Traffic und als Konsequenz steigende Umsätze – stets ausgerichtet an Ihren spezifischen Unternehmenszielen.

Mein Ansatz: Strategisch, messbar, nachhaltig

Mein Optimierungsansatz verbindet technische Präzision mit strategischem Content-Management. Nach einer tiefgreifenden Website-Analyse und technischen Optimierung entwickeln wir gemeinsam eine maßgeschneiderte Content-Strategie, die gleichzeitig Ihre Zielgruppe überzeugt und für Suchmaschinen optimal strukturiert ist.

Ihr Mehrwert: Interne Kompetenz und Unabhängigkeit

Das Besondere an meinem Ansatz ist, dass Ihr Team die entwickelten Maßnahmen selbst umsetzt. So bauen Sie nicht nur intern wertvolle SEO-Kompetenz auf, sondern bleiben auch unabhängig – stets begleitet von meiner Erfahrung und strategischen Beratung als Ihr Sparringspartner.

Preise und Leistungen

Für kleinere Projekte und gezielte Analysen beginnen die Investitionen ab einigen hundert Euro. Umfassende Beratungspakete, die Ihr Unternehmen digital langfristig voranbringen, bewegen sich im mittleren vierstelligen Bereich. Sie profitieren von einer transparenten Kostenstruktur und maßgeschneiderten Lösungen, die exakt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Online-Sichtbarkeit optimieren und Ihren nachhaltigen Erfolg sichern – mit bewährten Methoden und einem klaren Fokus auf das, was wirklich zählt.

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Für Entscheider – das Wichtigste in 60 Sekunden

Was ist das Ziel der Maßnahmen?

Ziel: Von klassischem SEO zu kanalübergreifender AI Visibility (SERPs, AI Overviews, LLM-Antworten).

Wirkung: Mehr Pipeline/Umsatz bei sinkendem CAC durch zitierfähige Inhalte und belastbare Quellen.

Steuerung: Quartalsweise Roadmaps, AI Visibility KPIs (Zitierquote, Share-of-Voice, Quellenqualität).

Risiken: Vermeidung von dünnem AI-Content, Compliance-Verstöße, Fehlallokation von Budget.

Ressourcen: 1 Content-Owner, 1 Tech-Owner, punktuell Legal/Brand; Budget für Content-/Datenmodule.

Zeithorizont: Quick Wins 4–8 Wochen; substanzielle Effekte ab Q2; robuste Skalierung nach 6–12 Monaten.

Wie unterscheidet sich dieses Angebot im AI-Zeitalter (SEO + AEO + GEO)?

Auf einen Blick:

  • Business-Effekt: Sichtbarkeit dort, wo Entscheidungen fallen (SERP+AI); resilientere Pipeline.
  • Methode: Kombination SEO, AEO (Answer Engine Optimization) und GEO (Generative Engine Optimization).
  • Messbarkeit: Klassische KPIs + AI Visibility (Zitierquote, Share-of-Voice, Quellenqualität).
  • Risiko-Reduktion: Richtlinienkonforme, auditierbare Wissens-Assets statt kurzfristiger Taktiken.

Details:

  • Why it matters: KI-Oberflächen aggregieren Nachfrage; fehlende Zitierfähigkeit = verlorene Reichweite.
  • What changes: Entitäten-Architektur, answerable Content-Module, strukturierte Daten, Quellenhubs.
  • Deliverables: Themen-/Fragen-Backlog, Entitätenkarten, Markup-Spezifikation, Quellenregister.
  • Ressourcen: Content/Tech-Owner, Zugriff auf Daten/Studien, Freigabeprozess für Claims.
  • KPIs: Umsatz/Leads, CAC/CLV, Zitierquote in AI Overviews/LLMs, SoV je Kernfrage.
  • Risiken: Dünner AI-Content, inkonsistente Fakten; mitigiert durch Governance und Autoren-/Quellenstandards.
  • Zeitplan: Kick-off 2 Wochen, Quick Wins 4–8 Wochen, Skalierung Q2+.

Was müssen Sie als Auftraggeber bereitstellen (Ressourcen)?

Auf einen Blick:

  • Benötigt: Content-Owner, Tech-Owner, punktuell Legal/Brand; Budget für Daten-/Content-Module.
  • Governance: Freigabeprozess, Autoren-/Quellenrichtlinien, Update-Kadenz.
  • Outcome: Schnellere Umsetzung, geringere Revisionskosten, höhere Zitierwahrscheinlichkeit.
  • Risiko: Ohne Owner/Prozess stocken Umsetzungen; frühe Klarheit verringert Time-to-Value.

Details:

  • What we need: Zugänge (CMS/Analytics/CRM), Datenfreigaben, Experteninterviews, Autorenprofile.
  • Deliverables: Ressourcenkalender, Maßnahmen-Backlog, Review-Checklisten, Rollen-/RACI.
  • KPIs: Durchlaufzeiten (Briefing→Go-Live), Quote „First-Time-Right“, Rework-Rate.

Wie verhält sich SEO zu anderen Kanälen im AI-Zeitalter?

Relevanz fürs Geschäft:

  • Synergien: PR/Research liefern zitierfähige Primärquellen; Content/SEO strukturieren Antworten.
  • SEA/Performance: Daten befeuern Themenpriorisierung nach Business-Impact.
  • Social/Community: Social Proof steigert KI-Zitierwahrscheinlichkeit und Vertrauen.
  • Steuerung: Kanalübergreifendes KPI-Set und einheitliche Entitäten/Begriffe.

Details:

  • Deliverables: Orchestrierungs-Plan (PR/Content/SEO/Sales), einheitliches Glossar/Entitätenmodell.
  • KPIs: Share-of-Voice gesamt, Pipeline-Beiträge je Kanal, Co-Occurrence mit Kern-Entitäten.

Wie lange bis zu Ergebnissen (inkl. AI Overviews)?

Zeitrahmen und Wirkung:

  • 3–6 Monate: Technische Hygiene, erste AI-Zitationen bei Nischenthemen.
  • 6–12 Monate: Substanzielle AI Visibility und Conversions, stabilere Pipeline.
  • Treiber: Daten-/Quellenqualität, Autorität, Umsetzungs-Geschwindigkeit.
  • Erwartungsmanagement: Frühindikatoren (Zitationen, Markup-Abdeckung) ab Monat 2–3.

Details:

  • Deliverables: Meilensteinplan, Frühindikatoren-Dashboard, Quartals-Reviews.
  • Risiken: Überambitionierte Keywords ohne Autorität; mitigiert durch Stufenplan (Nische→Kern).

Wie unterstützt die Beratung langfristig (AI Visibility Aufbau)?

Auf einen Blick:

  • Wissenstransfer: Schulungen in AEO/GEO, Entitäten, Quellen-Governance.
  • Resilienz: Anpassung an Such-/Modelländerungen, robuste Wissens-Assets.
  • Effizienz: Wiedernutzbare Content-Module und Datenhubs senken OPEX.
  • Steuerung: Kontinuierliches Monitoring mit klarer Maßnahmen-Pipeline.

Details:

  • Deliverables: Enablement-Programm, „Playbooks“, Redaktions- und Quellen-Governance.
  • KPIs: Anteil wiederverwendbarer Assets, Update-Quote, Lernkurve („time-to-publish“).

Wie hoch sind die Kosten (inkl. AEO/GEO/LLM)?

Entscheidungspunkt:

  • Einzelmaßnahmen: Audits/Workshops ab niedriger vierstelliger Bereich (umfangsabhängig).
  • Laufende Betreuung: Bis mittlerer vierstelliger Bereich/Monat (Priorisierung, Produktion, Monitoring).
  • Transparenz: Klare Scopes, Milestones, AI-spezifische KPIs in Reports.
  • ROI: Fokus auf Themen mit hohem Business-Impact, schnell validierbar.

Details:

  • Deliverables: Scope-Dokumente, Verantwortungsmatrix, Reporting-Kalender.
  • KPIs: Cost per Topic, Pipeline Contribution per Topic, Payback-Periode.

Welche Risiken – speziell mit AI Search/AI Content?

Auf einen Blick:

  • Qualitäts-/Compliance-Risiken: Dünner Content, fehlende Quellen, rechtliche Unsicherheiten.
  • Strategische Risiken: „No-Click“-Umgebungen ohne Conversion-Design.
  • Prävention: Redaktionsleitlinien, Quellen-/Autoren-Governance, „next best actions“.
  • Auditierbarkeit: Versionierung, Changelogs, strukturierte Daten mit Datum/Autoren.

Details:

  • Deliverables: Qualitätskriterien, Fact-Check-Workflow, Legal-Checkpoints.
  • KPIs: Fehler-/Richtigstellungen, Zitierqualität, Bounce vs. Micro-Conversions.

Wie wird Erfolg gemessen (jenseits klassischer Rankings)?

Management Summary:

  • Business: Umsatz/Leads, CAC/CLV, Pipeline-Beitrag.
  • AI Visibility: Zitierquote in AI Overviews/LLMs, SoV je Kernfrage, Quellenqualität.
  • Operativ: Entitäten-/Markup-Abdeckung, Core Web Vitals, Indexierung.
  • Reporting: Executive-Dashboard + Quartals-Backlog mit Maßnahmen.

Details:

  • Deliverables: KPI-Katalog, Attributionslogik, AI Visibility Report.
  • Risiken: Overclaiming; mitigiert durch klare Messstandards/UTMs/Ereignisse.

Warum Berater statt alles intern?

Entscheidungspunkt / Relevanz fürs Geschäft:

  • Speed-to-Value: Erprobte Playbooks, weniger Rework, schnellere Validierung.
  • Fokus: Ihr Team liefert Fachdaten; ich baue KI-fähige Wissens-Assets.
  • Risikoreduktion: Compliance, robuste Governance, skalierbare Systeme.
  • Kostenwirkung: Geringere Opportunitätskosten durch klare Priorisierung.

Details:

  • Deliverables: Roadmap, Briefings, Templates, Schulungen.
  • KPIs: Time-to-First-Value, First-Time-Right-Quote, Rework-Rate.

Integration in bestehende Marketingstrategie (AEO/GEO-Perspektive)

Auf einen Blick:

  • Orchestrierung: PR/Research → Quellen; Content/SEO → Antworten; Sales → Trust/Use-Cases.
  • Effizienz: Bestehende Assets in „answerable“ Module überführen.
  • Steuerung: KPI-Set verbindet SERP, AI Visibility, Business Outcomes.
  • Skalierung: Themen-Cluster mit Impact×Aufwand-Priorisierung.

Details:

  • Deliverables: Orchestrierungsplan, Module (FAQ/HowTo/Dataset), Entitäten-Glossar.
  • KPIs: Modulare Wiederverwendung, SoV je Cluster, Conversion-Pfade.

Welche Bedeutung hat lokales SEO in AI Overviews?

Management Summary:

  • Relevanz: Lokale KI-Antworten dominieren bei transaktionalen Suchen.
  • Hebel: Google Unternehmensprofil, lokale Entitäten, Bewertungen, Events/Angebote.
  • Ergebnis: Höhere Sichtbarkeit, „no-click“-Konversionen (Anruf, Termin, Route).
  • Governance: Konsistenz, Aktualität, strukturierte Daten.

Details:

  • Deliverables: Local-Playbook, Standort-FAQs, Review-Strategie, Event/Offer-Markups.
  • KPIs: Anrufe/Termine, Sichtbarkeit in lokalen Overviews, Bewertungsdichte/-qualität.

Haltung zu manipulativen Praktiken (wettbewerbsintensive Märkte)

Auf einen Blick:

  • Kurzfristige Taktiken sind in KI-Ökosystemen fragil.
  • Fokus: Richtlinienkonform, daten-/quellenstark, auditierbar.
  • Wettbewerb: Monitoring grenzwertiger Taktiken, robuste Gegenstrategien.
  • Vorteil: Resiliente Sichtbarkeit trotz Algorithmus-/Modellwechseln.

Details:

  • Deliverables: Wettbewerbsmonitoring, Compliance-Check, „Red Line“-Dokument.
    KPIs: Stabilität der Sichtbarkeit, Risikoindikatoren, Reputationssignale.

Was bedeutet AEO/GEO konkret – und wie setzen wir das um?

Management Summary:

  • AEO: Inhalte so strukturieren, dass sie direkte, belegte Antworten liefern.
  • GEO: Inhalte/Daten so aufbereiten, dass generative Systeme korrekt zitieren.
  • Umsetzung: Entitäten/Fragen-Architektur, Answer-Module, Markup, E-E-A-T, First-Party-Daten.
  • Ergebnis: Höhere Zitier- und Trust-Wahrscheinlichkeit.

Details:

  • Deliverables: Fragen-Cluster, Module (Kurzantwort/Begründung/Quelle/Beispiel), Markup-Katalog.
  • KPIs: Zitierquote je Frage, Abdeckung strukturierter Daten, Co-Occurrence mit Entitäten.

Wie bereiten wir Inhalte für LLMs und AI Overviews auf?

Auf einen Blick:

  • Design: Präzise Antwortblöcke, Evidenz, Tabellen/How-tos, Alt-Texte.
  • Daten/Quellen: Eigene Studien, stabile URLs, „canonical facts“.
  • Technik: IA, interne Verlinkung, Markup, Performance.
  • Aktualität: Versionierung, Zeitstempel, Changelogs.

Details:

  • Deliverables: Content-Briefs, Quellen-Dossiers, Fact Sheets, Visual-Templates.
  • KPIs: Übernahme-Rate von Definitionen/Fakten, Aktualitätsquote.

Umgang mit AI Content (Qualität, Copyright, Kennzeichnung)

Auf einen Blick:

  • AI = Entwurf; finale Qualität durch Fachprüfung, Quellencheck, Legal.
  • Transparenz: Interne Doku, externe Kennzeichnung je Kontext.
  • Rechte: Lizenzen, Urheber, Markenschutz, Datenschutz.
  • Ziel: Hohe Glaubwürdigkeit, geringe Fehlerquote, Zitierfähigkeit.

Details:

  • Deliverables: Redaktionsleitlinien, Review-Workflow, Kennzeichnungsrichtlinie.
  • KPIs: Korrekturrate, rechtliche Vorfälle (0), Qualitätsscores.