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Wie macht man ein preisgekröntes Architekturbüro nicht nur für Google, sondern auch für KI Systeme verständlich? Für Oliv Architekten haben wir bestehende Inhalte analysiert, priorisiert und für die neue Art der Suche strukturiert.
Ausgangssituation
Oliv Architekten ist ein Münchner Architekturbüro mit einem breiten Portfolio aus Wohnungsbau, Büroprojekten, Kaufhäusern und öffentlichen Flächen. Rund 100 Referenzprojekte dokumentieren die Arbeit des Büros auf der eigenen Website.
Bei Google war Oliv Architekten bereits gut aufgestellt. Die jahrelange SEO Arbeit funktionierte. Doch bei einer neuen Form der Suche zeigte sich ein anderes Bild: Wer KI Systeme nach passenden Architekturbüros für bestimmte Aufgaben fragte, bekam Oliv Architekten nicht automatisch als relevante Empfehlung.
Die Inhalte waren vorhanden. Die Expertise auch. Die Frage war also: Warum versteht die KI nicht, wofür Oliv Architekten steht?
Projektbeschreibung
strategisch — strukturiert — sichtbar
Für Oliv Architekten haben wir einen vollständigen GEO Audit durchgeführt.
Dabei ging es nicht darum, einfach mehr Content zu produzieren. Zuerst haben wir analysiert, welche Informationen bereits vorhanden sind und wie eindeutig Suchmaschinen und KI Systeme diese einordnen können.
Wir haben Texte, Seitenstruktur, Bilder, Meta Informationen, Alt Texte und technische Grundlagen geprüft und daraus konkrete Handlungsfelder und Prioritäten entwickelt.
Ein besonderer Fokus lag auf den bestehenden Referenzen. Von rund 100 Projekten haben wir zunächst 35 strategisch ausgewählt und auf die Themen ausgerichtet, für die Oliv Architekten künftig stärker gefunden werden soll.
dokumentierte Referenzprojekte
strategisch priorisierte Cases
Entstehung
Nicht alle 100 Projekte mussten gleich behandelt werden.
Zuerst haben wir festgelegt, für welche Themen Oliv Architekten künftig besonders sichtbar sein soll. Anschließend haben wir die Referenzen ausgewählt, die diese Kompetenzen am klarsten belegen.
Aus rund 100 bestehenden Referenzprojekten wurden zunächst 35 Cases priorisiert.
Der Fokus lag nicht auf der Menge, sondern auf Relevanz: Welche Projekte zahlen auf Themen wie Revitalisierung, Wohnungsbau, Büro oder öffentliche Bauten ein?
So wurde aus einem großen Portfolio eine gezielt strukturierte Wissensbasis.
Resultat
Nach der inhaltlichen Priorisierung ging es an die technische Grundlage.
Damit eine KI Inhalte eindeutig einordnen kann, reicht es nicht, dass sie für Menschen gut lesbar sind. Informationen müssen auch strukturiert und maschinenlesbar hinterlegt werden.
Zusätzlich wurden zentrale Inhalte überarbeitet, FAQs ergänzt, eine Sitemap aufgebaut und relevante Bilder mit aussagekräftigen Alt Texten versehen.
Parallel dazu haben wir Google Analytics eingerichtet. Damit gibt es erstmals eine Grundlage, um die Entwicklung der Website systematisch zu beobachten.
Nach der technischen Implementierung beginnt das GEO Monitoring: Bei welchen Themen wird Oliv Architekten von KI Systemen genannt, welche Kompetenzen werden erkannt und wo muss weiter optimiert werden?
Für relevante Seiten wurden deshalb strukturierte Daten vorbereitet.
Über JSON-LD lassen sich Informationen wie Projektname, Standort, Kategorie, Leistungen, Beschreibung und Bildinformationen eindeutig auszeichnen.
So kann aus einer visuell verständlichen Projektseite zusätzlich eine maschinenlesbare Informationsquelle werden.
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