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SEO & GEO Analyzer — Tipps & Tricks

Kniffe für den SEO & GEO Analyzer: GEO-/KI-Optimierung, typische Stolperfallen, Score-Gewichtung und die Kombination mit anderen JPKCom-Tools.

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Das Manual erklärt jede Prüfung, die Beispiele zeigen die Arbeitsabläufe. Hier geht es um das, was beides voraussetzt, aber selten dabeisteht: wo die Punkte wirklich liegen, wann eine Zahl lügt und welche blanke Anzeige du getrost ignorierst. Die Oberfläche ist auf Englisch — die echten Tab- und Button-Namen stehen deshalb im Original, bei Bedarf mit deutscher Erläuterung.

Den GEO-Score gezielt bewegen

Der GEO-Score wirkt anfangs zäh, weil das Maximum klein ist: 40 Punkte verteilt auf vier Kategorien — Structured Data 13, AI Discoverability 11, Content Structure 11, Machine Readability 5. Das ist die gute Nachricht: Bei so wenig Gesamtpunkten hebt jede einzelne Prüfung den Prozentwert spürbar. Du musst nur an den richtigen drei, vier Stellen anpacken.

  • Structured-Data ist der größte Block (13 Punkte). Eine Seite mit nur einem WebPage-Block lässt hier am meisten liegen. Schema Variety belohnt Vielfalt: ≥ 3 verschiedene @type geben volle 3 Punkte. Pack also bewusst mehrere Typen aufs Markup — typisch BreadcrumbList, Article/BlogPosting, Organization. Dazu zahlen FAQ Schema (ein FAQPage-Block, 3 Punkte) und Author / Organization Schema (3 Punkte) direkt ein — Letzteres ist dein E-E-A-T-Signal: Markierst du Person/Organization oder ein author-Feld, weiß die KI, wem sie eine Aussage zuschreiben kann. Allein hier liegen 13 Punkte, also rund ein Drittel des GEO-Maximums.
  • Die llms.txt bringt zwei Prüfungen auf einmal. llms.txt Present (3 Punkte) verlangt nur eine erreichbare, nicht-leere Datei; llms.txt Valid Structure (2 Punkte) gibt es voll nur bei 0 Fehlern und 0 Warnungen. Eine vorhandene, aber schludrige Datei holt also nur Teilpunkte — die Struktur zählt, nicht die bloße Existenz.
  • KI-Crawler nicht versehentlich aussperren. AI Crawlers Allowed (3 Punkte) prüft die robots.txt gegen 16 namentliche KI-Bots — acht Trainings-Crawler (darunter GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, CCBot), vier Such-Crawler (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, DuckAssistBot) und vier Abrufer im Auftrag von Nutzern (ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User, MistralAI-User). 0 blockiert → 3 Punkte, bis 3 → 2, bis 6 → 1. Ein pauschales Disallow: / oder ein altes „böse Bots aussperren"-Snippet kostet hier sofort. Willst du nur Training verbieten, sperr gezielt die Trainings-Crawler und lass Such- und Nutzer-Bots durch — dann kann dich die KI-Suche weiter zitieren. Punkte kostet das trotzdem: Wer alle acht Trainings-Crawler sperrt, liegt über sechs und bekommt für diese Prüfung 0 Punkte; eine bewusste Entscheidung, die der Score nicht belohnt, die aber legitim sein kann. Welcher Bot an welcher Regel hängt, zeigt die Tabelle Per-Bot Access im Robots Analysis-Tab. Kurioses Detail: Gar keine robots.txt zählt als „alle erlaubt" — eine 404 ist hier punktetechnisch besser als eine zu restriktive Datei.
  • Markdown-Alternate ist ein billiger Punkt. Ein <link rel="alternate" type="text/markdown"> im <head> gibt 1 Punkt als KI-Extraktions-Hilfe. Klein, aber bei 40 Gesamtpunkten nicht nichts — und ohnehin eine gute Praxis für KI-freundliche Seiten.
  • Content-Signal ist nur ein Hinweis — aber ein nützlicher. Die Prüfung Content Signals Declared ist info und gibt 0 Punkte. Jag sie also nicht für den Score. Ihr Wert liegt woanders: Die eigene Karte Content Signals im GEO-Score-Tab schlüsselt deine Signale auf (auch pfadbezogene Regeln) und meldet einen Konflikt, wenn deine Content-Signal-Direktive KI willkommen heißt, die robots.txt die KI-Crawler aber gleichzeitig blockiert. Genau dieser Widerspruch ist ein häufiger, unsichtbarer Fehler — die Prüfung deckt ihn auf, ohne den Score zu verfälschen.
  • Die Markdown-Content-Negotiation siehst du nur im Expert Mode. Die Prüfung Markdown via Content Negotiation (ebenfalls info, 0 Punkte) erscheint nur, wenn die Probe mit Accept: text/markdown über den lokalen Expert-Mode-Proxy gelaufen ist — der serverseitige Standard-Proxy kann diesen Header nicht mitschicken. Fehlt die Zeile im normalen Lauf, ist das kein Mangel deiner Seite, sondern schlicht der Architektur geschuldet.

Merksatz: Hol dir zuerst die Structured-Data- und llms.txt-Punkte und sperr keine KI-Crawler aus — damit bewegst du den GEO-Score am schnellsten. Content-Tiefe und saubere Überschriften (Content Structure, 11 Punkte) holst du meist nebenbei mit, wenn die Seite ohnehin ordentlich geschrieben ist.

Die Scores klug lesen

  • Die beiden Scores sind unabhängig. SEO und GEO teilen sich keine Punkte. Eine technisch perfekte Seite kann GEO-schwach sein (keine llms.txt, dünnes Schema), und umgekehrt. Lies sie als zwei getrennte Blickrichtungen, nicht als eine Note mit zwei Nachkommastellen.
  • Jag keine literale 100 beim SEO-Score. Das SEO-Maximum ist dynamisch: Bedingte Prüfungen wie hreflang Valid, OG Completeness, Keyword Consistency, No Duplicate Head Tags und No Mixed Content kommen nur dann ins Maximum, wenn sie überhaupt anwendbar sind. Eine einsprachige Seite ohne hreflang kann gar keinen hreflang-Punkt „verlieren", weil die Prüfung gar nicht erst zählt. Deshalb wird immer ein Prozentwert ausgegeben — eine glatte 100 ist kein sinnvolles Ziel. Sinnvoll ist: die fail- und partial-Einträge im SEO Score-Tab nach ihrer Punktzahl abarbeiten.
  • Farbe und Note sind Orientierung, kein Urteil. Die Gauge ist ab 80 grün, ab 50 gelb, darunter rot; die Buchstabennote läuft ≥ 90 → A, ≥ 80 → B, ≥ 60 → C, ≥ 40 → D, sonst F. Das ist eine Ampel für den schnellen Eindruck — die eigentliche Arbeit steht in den Einzelprüfungen, nicht im Buchstaben. Ein „C" mit drei dicken, leicht behebbaren fails ist mehr wert als ein „B", bei dem nur noch Mikro-Punkte übrig sind.
  • Punkte schlagen Bauchgefühl bei der Priorisierung. Eine fehlende Meta Description (bis 8 Punkte) oder ein fehlender Title-Korridor (bis 8) wiegen schwerer als ein fehlendes og:image (3) oder ein Text/HTML-Ratio-Punkt (1). Die Tabelle Detailed Checks lässt sich nicht umsortieren — lies die Spalte Points (erreicht / möglich) und arbeite die größten Lücken zuerst ab.
  • Ein „partial" beim Canonical ist kein Fehler an sich. Zeigt das Canonical auf eine andere URL, gibt es 2 statt 3 Punkte. Für Filter-, Druck- oder Parameter-Varianten ist das genau richtig; nur auf der Hauptseite selbst heißt es, dass Suchmaschinen eine andere Adresse indexieren sollen.

Stolperfallen aus der Praxis

  • Das Tool sieht, was der JPKCom-Server sieht — nicht deinen Browser. Der Abruf läuft serverseitig per Proxy. Es gibt also keine eingeloggte, personalisierte oder JS-nachgeladene Sicht: Was hinter einem Login liegt oder erst clientseitig erscheint, ist für den Analyzer unsichtbar. Prüf öffentliche URLs im ausgelieferten Zustand.
  • Schwere Client-gerenderte SPAs werden unterschätzt. Geparst wird das abgerufene HTML, nicht ein im Browser fertig gerendertes DOM. Eine App, die Titel, Überschriften, Meta-Daten oder Inhalt erst per JavaScript einsetzt, liefert dem Analyzer ein nahezu leeres Grundgerüst — entsprechend fallen Content-, Heading- und Meta-Prüfungen aus. Das ist kein Bug, sondern derselbe Grund, aus dem auch viele Crawler solche Seiten schlecht erfassen. Server-seitiges Rendering (SSR/Prerendering) ist hier die eigentliche Lösung.
  • Sehr große Seiten werden gekürzt — aber nicht mehr stillschweigend. Der Server-Proxy liest höchstens 5 MB HTML; ist die Seite größer, steht oben im Overview ein gelber Hinweis, dass nur der Anfang analysiert wurde. Links, Wörter und JSON-LD weiter unten fehlen dann im Bericht — ein niedriger Wert ist in dem Fall kein echtes Seiten-Problem. Im Expert Mode gilt die Grenze nicht.
  • Lange Redirect-Ketten haben ein Zeitbudget. Kette und Seitenabruf teilen sich 26 Sekunden, nach 10 Hops ist Schluss. Endet der Redirects-Tab mit „Stopped: time budget used up" oder „Redirect loop detected", liegt das Problem bei den Weiterleitungen, nicht bei der Zielseite.
  • Nach einem Domain-Wechsel zählt die robots.txt des Ziels. Leitet example.com auf www.example.com oder eine ganz andere Domain um, lädt der Analyzer robots.txt und llms.txt vom Ziel-Host. Die Datei der Ausgangsdomain spielt für die Bewertung dann keine Rolle mehr.
  • Frisch geänderte robots.txt oder llms.txt? Bis zu 10 Minuten warten. Im Standard-Modus speichert dein Browser beide Dateien pro Adresse 10 Minuten zwischen. Analysierst du direkt nach einem Deploy erneut, siehst du womöglich noch den alten Stand — kurz warten oder den Expert Mode nutzen, der immer frisch lädt.
  • www und ohne www sind für den Links-Tab verschiedene Hosts. Intern und extern unterscheidet das Tool am Hostnamen. Verlinkt www.example.com auf example.com, erscheinen diese Links unter External Links — oft ein Hinweis auf uneinheitliche interne Verlinkung, bei der jeder Klick zusätzlich über eine Weiterleitung läuft.
  • Der URL-Status-Check ist rate-limitiert. Die Prüf-Buttons in den Tabellen erlauben im Standard-Modus nur 1 Anfrage pro 2 Sekunden pro IP; feuerst du schneller, bremst schon der Browser mit einer Wartemeldung, der Server antwortet notfalls mit HTTP 429. Einfach kurz warten statt nachfeuern — oder im Expert Mode per Check all ganze Listen auf einmal prüfen.
  • localhost und Intranet gehen nicht. Aus SSRF-Schutz blockiert der Proxy private und interne IP-Adressen; nur öffentliche HTTP/HTTPS-Adressen sind erlaubt. Das gilt auch für den lokalen Proxy des Expert Mode. Eine lokale Dev-Instanz oder Intranet-Seite stellst du deshalb über eine öffentlich erreichbare Staging-Domain bereit, bevor du sie analysierst.

Workflow-Tipps

  • Snapshot per Export, dann vergleichen. Sichere vor einer Optimierungsrunde die Analyse im Export / Import-Tab per Download JSON. Nach den Fixes re-importierst du die alte Datei — weil kein eingefrorener Score gespeichert wird, wertet das Tool das mitgespeicherte HTML beim Import neu aus, nach der aktuellen Logik. So ist der Vorher-/Nachher-Vergleich fair und reproduzierbar (Details im Beispiel 6). Die JSON-Datei enthält den kompletten Quelltext der Seite — bei großen Seiten wird sie entsprechend groß, die Karte Download Analysis zeigt die Größe vorher an.
  • Für Kundinnen und Kunden den HTML-Bericht nehmen. HTML Summary erzeugt eine eigenständige HTML-Datei mit Score, Kurzfakten, On-Page-Werten, Social Preview und GEO-Auswertung, HTML Full Report zusätzlich alle technischen Details. Beide öffnen sich ohne das Tool in jedem Browser und lassen sich sauber drucken.
  • Issues anklicken statt suchen. Jeder Eintrag in Issues & Warnings im Overview ist ein Link in den Tab, in dem du das Problem nachprüfst. Mit Copy Report im SEO Score- oder GEO Score-Tab nimmst du die ganze Prüfliste als Klartext mit, etwa in ein Ticket.
  • Mit den Demo-Modi eichen. Wer ein Gefühl für die Skala bekommen will, lädt im Export/Import-Tab erst Perfect, dann Broken und vergleicht dieselben Tabs Prüfung für Prüfung. Weil die Demos ebenfalls keinen vorberechneten Score enthalten und client-seitig bewertet werden, siehst du echte Scoring-Logik an einem bekannten Datensatz — eine saubere Lern-Baseline ohne Live-Seite.
  • Source Code als Schiedsrichter. Wenn die Structured-Data-Erkennung mehrdeutig ist — ein erwarteter @type taucht nicht auf, obwohl du ihn eingebaut hast — schlag die Stelle im Source Code-Tab nach. Meist liegt es an ungültigem JSON-LD, das im Markup steht, aber nicht parst; der Structured Data-Tab zeigt solche Blöcke als „Invalid JSON" mit Fehlermeldung. Der Quelltext ist für die Anzeige formatiert, das Original klappst du darunter aus. Aus dem Semantic HTML-Tab springst du per Klick auf ein Element direkt zur passenden Zeile, und Nu Html Checker schickt die URL an den W3C-Validator.

Mit anderen JPKCom-Tools kombinieren

Der Analyzer findet Lücken, behebt sie aber nicht. Das Muster ist immer dasselbe: mit dem passenden Tool reparieren, dann erneut analysieren und den Sprung ablesen.

  • GEO-Score rot, weil llms.txt fehlt oder schludrig ist? Erzeug mit dem llms.txt-Generator eine strukturell gültige Datei — genau das, was die beiden llms.txt-Prüfungen (Present + Valid Structure) belohnen.
  • Meta, OG, Twitter oder JSON-LD unvollständig? Der Meta-Tags-Generator liefert saubere Titel, Descriptions, Open-Graph-/Twitter-Daten und JSON-LD, die sowohl im SEO- als auch im GEO-Score zählen.
  • KI-Crawler aus Versehen blockiert oder Sitemap fehlt? Mit robots.txt & Sitemap baust du die Crawler-Freigabe und die Sitemap:-Einträge, die AI Crawlers Allowed, Allowed by robots.txt und Sitemap in robots.txt grün machen. Beide Tools lesen robots.txt mit demselben Parser nach RFC 9309.
  • Zertifikat oder Weiterleitungen auffällig? Der SSL / Security-Tab zeigt Kette, Signaturen und Restlaufzeit; für DNS-Einträge, CAA und eine ausführliche Redirect-Analyse nimmst du DNS, SSL, Redirect & URL.

Reihenfolge: reparieren → dieselbe URL erneut in den Analyzer → Score-Sprung ablesen. So wird aus der Mängelliste ein messbarer Fortschritt.

Noch mehr Kontext: die Übersicht zum großen Bild, das Manual für jede Score-Gewichtung und die Beispiele für die Schritt-für-Schritt-Abläufe. Ausprobieren kannst du alles direkt im Tool.