In Folge 11 unseres GEO-Podcasts haben Jan Krösche und ich über ein Konzept gesprochen, das wir aus der Kundenarbeit heraus entwickelt haben: Attributs-Landingpages. Das sind Unterseiten, die jeweils genau eine Eigenschaft eines Unternehmens ausführlich erklären und belegen. 

Was Attributs-Landingpages sind und warum sie für KI-Sichtbarkeit relevant sind, hat Jan bereits in seinem Beitrag „Mit Attributs-Landingpages zu mehr KI-Sichtbarkeit“ zusammengefasst. 

Dieser Beitrag setzt danach an. Er beantwortet die Fragen, die in der Umsetzung kommen: Welche Attribute eignen sich? Wie ist eine solche Seite aufgebaut? Wie unterscheidet sie sich von einer Grounding Page? Und was sollte man vorher prüfen?

Bevor Sie bauen: Wo stehen Sie heute?

Eine Attributs-Landingpage ist eine Investition. Bevor Sie sie tätigen, lohnen sich zwei Prüfungen. 

Prüfung 1: Kennt das Modell Ihr Unternehmen? 

Fragen Sie ein KI-System nach Ihrem Unternehmen, und zwar mit deaktivierter Websuche. Die Bitte im Prompt („antworte ohne Internet“) ist kein verlässlicher Schalter. Deaktivieren Sie die Suche deshalb in den Einstellungen oder stellen Sie die Frage über eine API ohne Such-Tools. 

Drei Ergebnisse sind möglich: 

• Eine korrekte, spezifische Antwort: Das Modell hat belastbares Wissen über Sie. 
• Eine teilweise falsche Antwort: Das Modell kennt Sie vage und füllt Lücken mit Plausiblem. 
• Keine belastbare Antwort: Das Modell kann kein Wissen über Sie abrufen. 

Wichtig für die Einordnung: Eine fehlende Antwort heißt nicht zwingend, dass Ihr Unternehmen in keinem Trainingsdatensatz vorkommt. Sie heißt, dass das Modell das Wissen nicht verlässlich abrufen kann. Für die Praxis ist das aber die relevante Frage. 

Prüfung 2: Wird für Ihre Themen live gesucht? 

Lassen Sie die Prompts durchlaufen, bei denen Ihr Unternehmen genannt werden sollte. In vielen Oberflächen sehen Sie, ob das System dafür eine Websuche auslöst. 

Daraus ergibt sich die Stoßrichtung: 

• Wird gesucht, entscheiden Ihre Rankings in klassischen Suchindizes stark mit. Attributs-Landingpages helfen dort als präzise Treffer. 
• Wird nicht gesucht, antwortet das System aus dem eigenen Wissensbestand. Dann ist die Verankerung in den Trainingsdaten der eigentliche Hebel. 

Ein Hinweis zur Messung 

Wer die Wirkung später in Google Analytics prüfen will, sollte wissen, dass ein Teil der Besuche aus KI-Systemen nicht als KI-Traffic erkennbar ist. Er landet im Kanal „Direct“. Dazu kommt ein Verhalten, das sich gar nicht messen lässt: Nutzer übernehmen einen Firmennamen aus der KI-Antwort und suchen ihn anschließend bei Google. Ein wachsender Direct-Anteil ist deshalb kein Beweis für KI-Traffic, aber ein Indiz, das man im Blick behalten sollte.

Welche Attribute eignen sich?

Fast jedes Unternehmen kann auf Anhieb zehn Eigenschaften nennen, die es ausmachen. Die meisten davon taugen nicht für eine eigene Seite. Ein Attribut sollte vier Kriterien erfüllen: 

1. Belegbar: Sie können die Aussage mit Fakten, Zahlen, Verfahren oder Nachweisen stützen. Dazu gehört auch, dass sie rechtlich haltbar ist. Bei Lebensmitteln etwa unterliegen „ohne“-Auslobungen dem Irreführungsverbot. Was Sie nicht belegen dürfen, sollten Sie nicht zur Seite machen. 
2. Unterscheidend: Das Attribut grenzt Sie vom Wettbewerb ab. „Hohe Qualität“ und „persönlicher Service“ behauptet jeder. Ein konkretes Herstellungsverfahren nicht. 
3. Nachgefragt: Menschen formulieren ihre Anfragen tatsächlich entlang dieses Attributs. Ein Suchvolumen im klassischen Sinn braucht es dafür nicht. Entscheidend ist, ob das Attribut eine Kaufentscheidung beeinflusst. 
4. Positionierungstragend: Das Attribut passt zu dem, wofür Ihr Unternehmen insgesamt stehen will. 

Daraus folgt die Obergrenze: drei bis fünf Seiten. Wer zwanzig Attribute bespielt, verwässert genau die Positionierung, die er schärfen wollte. Und je mehr Seiten nach dem gleichen Muster entstehen, desto näher rückt man an das, was Google als Doorway Pages einstuft: massenhaft ähnliche Seiten, die vor allem für Suchanfragen existieren. 

Anatomie einer Attributs-Landingpage

Der Nutzer muss eine Attributs-Landingpage nicht sehen, damit sie wirkt. Aber wenn er sie sieht, soll sie überzeugen. Sie ist deshalb keine technische Hilfsseite, sondern eine vollwertige Seite für Menschen und Maschinen. 

Title-Tag und H1 

Der Title-Tag benennt das Attribut so, wie Menschen danach fragen würden: konkret und ohne Werbezusatz. Die H1 greift dieselbe Formulierung auf. 

Meine Meinung 

Für die Bedeutung des Title-Tags in KI-Suchsystemen gibt es keine offizielle Bestätigung. Unsere Beobachtung aus der Praxis ist aber, dass Systeme bei Live-Abfragen auffällig häufig Seiten heranziehen, deren Titel die Formulierung der Anfrage nahezu wörtlich enthält. Das ist plausibel: Such-Schnittstellen übergeben dem Sprachmodell in der Regel Titel und Textauszug einer Seite, und der Titel ist davon das Element, das Sie vollständig kontrollieren. 

Die Meta-Description halte ich für nachrangig, nicht für irrelevant. Sie kann als Textauszug durchgereicht werden. 

Wer früher SEO gemacht hat, erkennt das Prinzip wieder: Die Dinge so benennen, wie der Markt nach ihnen fragt. Das war schon immer der Kern der Disziplin.

Faktenbox 

Direkt nach dem Einstieg: die Kernaussagen zum Attribut in wenigen, überprüfbaren Sätzen. Kein Marketington, sondern das, was ein System als eigenständiges Textfragment übernehmen könnte. 

Belegteil 

Der eigentliche Kern der Seite. Hier wird das Attribut nachgewiesen: Verfahren, Kriterien, Kennzahlen, Zertifikate, Bilder aus der Produktion. Drei Sätze und ein Stockfoto genügen nicht. Je konkreter, desto glaubwürdiger, für Nutzer wie für Maschinen. 

FAQ 

Eine FAQ-Sektion beantwortet die Fragen rund um das Attribut abschließend. Ausgezeichnet mit FAQPage-Schema, wie gewohnt. 

Einbindung in die Website 

Attributs-Landingpages stehen nicht isoliert. Bewährt hat sich ein Cluster unterhalb der Über-uns-Seite, intern verlinkt aus thematisch passenden Produkt- und Leistungsseiten. Im Schema.org-Markup wird die Seite über about mit der Organization-Entität verknüpft. 

Technische Auslieferung 

Die Inhalte müssen im ausgelieferten HTML stehen. Eine Analyse von Vercel und MERJ kam zu dem Ergebnis, dass keiner der großen KI-Crawler JavaScript rendert; untersucht wurden unter anderem die Crawler von OpenAI und Anthropic, während Googles Gemini auf die Infrastruktur des Googlebot zurückgreift. Prüfen Sie deshalb, welche Inhalte Ihrer Seite ohne aktiviertes JavaScript sichtbar sind.

Praxisfall: Drei Attribute für einen Hersteller kulinarischer Produkte

Ein Kunde aus unserer GEO-Betreuung stellt kulinarische Produkte her. Im klassischen SEO hätten wir uns auf Produkt- und Kategorieseiten konzentriert. Das tun wir weiterhin. Was dort aber untergeht, ist das, was das Unternehmen tatsächlich unterscheidet. 

Im Gespräch haben sich drei Attribute herauskristallisiert, die alle vier Kriterien erfüllen: 

• Manufaktur und Handwerk: Die Produkte entstehen in eigener Herstellung, nicht als zugekaufte Standardware. 
• Rohstoffqualität: Die Rohstoffe werden nach festen Kriterien ausgewählt. 
• Reinheit der Zutaten: Die Produkte kommen ohne Zusätze aus. Bei diesem Attribut haben wir die Formulierung bewusst geprüft, bevor sie auf eine Seite geht. 

Daraus entstehen drei Seiten im Cluster unter „Über uns“. Am Beispiel Rohstoffqualität zeigt sich, was „belegen“ konkret heißt. Die Seite beantwortet: 

• Nach welchen Kriterien werden Rohstoffe ausgewählt? 
• Woher stammen sie? 
• Wie werden sie gelagert? 
• Woran erkennt man die Qualität im Endprodukt? 

Die Seiten gehen gerade live. Wir haben guten Grund zur Annahme, dass sie wirken: Sie liefern zu genau den Eigenschaften, nach denen Kunden in KI-Systemen fragen, eine eindeutige, belegte Quelle, die bisher fehlte. Ob und wie stark sich das in KI-Antworten niederschlägt, werden wir beobachten und darüber berichten.

Attributs-Landingpage und Grounding Page: Wo der Unterschied liegt

Wer bereits eine Grounding Page hat, fragt sich zu Recht, ob sich die beiden Seitentypen überschneiden. Sie tun es nicht. Sie ergänzen sich. 

• Die Grounding Page ist die maschinenlesbare Identität eines Unternehmens: Kerndaten, Personen, Leistungen, externe Profile, sauber strukturiert und eng mit Schema.org verzahnt. Sie beantwortet die Frage: Wer ist dieses Unternehmen? 
• Die Attributs-Landingpage erklärt und belegt eine einzelne Eigenschaft in lesbarem Fließtext. Sie beantwortet die Frage: Wofür steht dieses Unternehmen und warum stimmt das? 

Der Unterschied hat einen technischen Grund. Strukturierte Daten helfen Systemen, eine Entität zu erkennen und korrekt zuzuordnen. Bei der Aufbereitung von Webinhalten für Trainingsdaten wird aber in der Regel der Text einer Seite extrahiert. JSON-LD steckt in Script-Blöcken, die dabei häufig verloren gehen. Ob das für alle Anbieter gilt, ist nicht offengelegt. 

Für die Attributs-Landingpage heißt das: Die Aussage muss im sichtbaren Text stehen, klar gegliedert und faktenbasiert. Schema.org ergänzt sie, ersetzt sie aber nicht. 

Beide Seitentypen gehören in dasselbe Entitätsmodell. Die Grounding Page definiert die Entität, die Attributs-Landingpages füllen sie mit belegten Eigenschaften.

Externe Bestätigung: Wenn andere dasselbe sagen

Eine Attributs-Landingpage ist eine Selbstaussage. Für die Verankerung in Trainingsdaten zählt, dass dieselben Attribute auch an Orten auftauchen, auf die das Unternehmen nur begrenzt Einfluss hat. Gemeint sind seriöse Erwähnungen, nicht selbst verbreitete Pressemitteilungen. 

Naheliegende Stellen: 

• Ausstellerprofile auf Messen: Die meisten Messen bieten jedem Aussteller eine eigene Unterseite. Der Text dort wird oft lieblos befüllt. Nutzen Sie ihn für Ihre Attribute. 
• Verbands- und Kammermitgliedschaften: Mitgliederverzeichnisse mit Profiltext. 
• Dozenten- und Referentenprofile: Volkshochschulen, Akademien, Konferenzen. 
• Fachmedien und Podcasts: Interviews und Gastbeiträge, in denen die Expertise zum Attribut Thema ist. Wie das gelingt, beschreibt unser Beitrag PR für GEO.

Entscheidend ist die Konsistenz. Dieselben Attribute, sinngemäß gleich formuliert, auf der eigenen Website und bei Dritten. Je häufiger ein Crawler auf dieselbe Positionierung stößt, und je belastbarer die Quellen sind, desto eher wird sie Teil dessen, was ein Modell über ein Unternehmen weiß.

Typische Fehler

Zu viele Seiten: Jede weitere Seite schwächt die anderen. Drei bis fünf, nicht zwanzig. 

• Kombinationsseiten nach Schema F: Attribut mal Region mal Zielgruppe ergibt schnell Dutzende Seiten. Das ist kein Positionierungsinstrument mehr, sondern ein Doorway-Risiko. 
• Dünne Inhalte: Eine Behauptung mit Bild ist keine Attributs-Landingpage. 
• Werbesprache: Adjektive belegen nichts. Fakten, Verfahren und Zahlen schon. 
• Unbelegbare Attribute: Was Sie nicht nachweisen können oder rechtlich nicht behaupten dürfen, gehört nicht auf die Seite. 
• Inhalte nur per JavaScript: Was der Crawler nicht sieht, existiert für ihn nicht.

Fazit

Attributs-Landingpages übersetzen die Positionierung eines Unternehmens in Seiten, die KI-Systeme verwerten können. Die Idee ist einfach. Der Aufwand steckt in der Auswahl und im Beleg. 

Wer startet, sollte in dieser Reihenfolge vorgehen: prüfen, wie ein Modell das Unternehmen heute einordnet, drei bis fünf Attribute nach klaren Kriterien auswählen, für jedes eine belastbare Seite bauen und dafür sorgen, dass Dritte dieselben Attribute aufgreifen. 

Das ist eine überschaubare Aufgabe. Und sie hat einen Nebeneffekt, der unabhängig von KI-Sichtbarkeit wirkt: Ein Unternehmen, das drei Eigenschaften belegen kann, ist auch für Menschen überzeugender als eines, das zehn behauptet.