Fragen zu KI, GEO und SEO

Antworten auf wichtige Fragen zu KI, GEO und SEO

Die Fragen, die uns Unternehmen vor und während der Zusammenarbeit am häufigsten stellen. Zu KI-Agentur und Beratung, zu GEO und KI-Sichtbarkeit, zu SEO und Content, zu Automatisierung und Agenten und zum Ablauf eines Projekts. Jede Antwort ist so geschrieben, dass sie für sich steht; wo es tiefer geht, ist die passende Seite verlinkt.

Themenblock 1

KI-Agentur und Beratung

4 Fragen

Was macht eine KI-Agentur?

Eine KI-Agentur hilft Unternehmen dabei, künstliche Intelligenz sinnvoll einzusetzen: bei der Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchen, bei der Automatisierung wiederkehrender Abläufe und beim Aufbau von KI-Agenten. Der Unterschied zwischen einer guten und einer beliebigen KI-Agentur liegt im Ausgangspunkt. Eine gute beginnt mit dem konkreten Problem, prüft ob KI überhaupt das richtige Mittel ist, und setzt dann technisch und redaktionell um. FMQ verbindet dabei beide Seiten: Sichtbarkeit bei Google und in KI-Antworten sowie funktionierende KI-Anwendungen im Arbeitsalltag. Eine Übersicht steht auf der Seite KI Dienstleistungen.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Beratung und KI-Agentur?

KI-Beratung endet mit einer Empfehlung: Welche Anwendungsfälle lohnen sich, welche nicht, in welcher Reihenfolge, mit welchen Risiken. Eine KI-Agentur setzt zusätzlich um, baut also die Automatisierung, den Agenten oder die Inhalte und betreibt sie. FMQ macht beides, trennt es aber bewusst. Die KI-Beratung kann mit einer Roadmap enden, ohne dass Sie etwas bei uns beauftragen müssen. Wer die Umsetzung lieber intern oder mit einem anderen Partner macht, bekommt eine Dokumentation, die das erlaubt. So bleibt die Beratung ehrlich und ist nicht nur Verkaufsvorbereitung.

Arbeitet FMQ nur für Unternehmen aus Bonn?

Nein. Bonn und der Rhein-Sieg-Kreis sind unser regionaler Schwerpunkt, weil wir dort persönlich vor Ort sein können, etwa in Meckenheim, Siegburg, Troisdorf oder Königswinter. Die Leistungen selbst, also SEO, GEO, Automatisierung und KI-Agenten, erbringen wir für Unternehmen in ganz Deutschland. Die Arbeit an Inhalten, Technik, Messung und Workflows läuft ohnehin remote. Ein Unternehmen in Hamburg oder München bekommt dieselbe Leistung wie eines in Bonn, nur das Treffen vor Ort ersetzen wir durch Video. Einen Bürostandort in Bonn behaupten wir übrigens nicht; die Anschrift der medienplus GmbH steht im Impressum.

Kann die Zusammenarbeit vollständig remote stattfinden?

Ja, und bei den meisten Projekten ist das der Normalfall. Erstgespräch, Analyse, Abstimmungen, Freigaben und Ergebnisgespräche laufen per Video, Zwischenstände teilen wir schriftlich. Zugänge zu Website, Search Console oder internen Systemen werden sicher übergeben, Zugangsdaten nie per E-Mail. Für Workshops zur Prozessaufnahme oder zur KI-Einführung im Team ist ein Termin vor Ort manchmal effizienter, weil mehrere Personen gleichzeitig beteiligt sind. Das bieten wir in Bonn und im Rhein-Sieg-Kreis an, in anderen Regionen nach Absprache. Nötig ist es nicht.

Themenblock 2

GEO und KI-Sichtbarkeit

7 Fragen

Was ist eine GEO-Agentur?

GEO steht für Generative Engine Optimization. Eine GEO-Agentur sorgt dafür, dass ein Unternehmen in den Antworten generativer KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Google AI Overviews als Quelle gefunden, verstanden und genannt wird. Dafür prüft sie technische Zugänglichkeit, eindeutige Entitäten, zitierfähige Inhalte und externe Erwähnungen und misst die Sichtbarkeit wiederholt über mehrere Systeme. Bei FMQ ist GEO nie vom klassischen SEO getrennt, weil beide auf derselben Grundlage aufbauen. Was die Begleitung umfasst, steht auf der Seite GEO Agentur.

Ist GEO nur ein neuer Name für SEO?

Zum großen Teil ja, und das ist keine schlechte Nachricht. Die Grundlagen sind dieselben: crawlbare Technik, klare Struktur, hilfreiche Inhalte, Autorität. Google schreibt selbst, dass für seine KI-Funktionen keine neuen Techniken nötig sind. Zwei Dinge kommen bei GEO stärker in den Vordergrund: die Eindeutigkeit der Entität, also dass ein System Ihr Unternehmen zweifelsfrei zuordnen kann, und die Zitierfähigkeit von Inhalten, also Sätze die eine Frage tatsächlich beantworten. Wer diese beiden Punkte in seine SEO-Arbeit aufnimmt, macht bereits GEO, egal wie es heißt.

Wie wird ein Unternehmen in ChatGPT gefunden?

In drei Schritten. Erstens muss die Website technisch abrufbar und bei Google sichtbar sein, weil ChatGPT mit Websuche auf klassische Suchergebnisse zurückgreift. Zweitens muss klar sein, wer Sie sind: gleicher Name, gleiche Leistungen, gleiches Gebiet auf Website, in Profilen und Verzeichnissen. Drittens müssen die Inhalte die Fragen beantworten, die Nutzer an ChatGPT stellen, in klaren Sätzen mit konkreten Angaben. Externe Erwähnungen in Fachmedien oder Partnerseiten erhöhen die Glaubwürdigkeit zusätzlich. Ob das funktioniert, zeigt sich nur in wiederholten Messungen; wie wir das machen, beschreibt die Seite KI-Sichtbarkeit.

Kann FMQ eine Nennung in ChatGPT garantieren?

Nein, und das kann niemand seriös. KI-Antworten entstehen probabilistisch: Sie hängen von der genauen Formulierung, vom System, vom Zeitpunkt und vom Kontext des Nutzers ab. Dieselbe Frage kann heute Ihre Marke nennen und morgen einen Wettbewerber, ohne dass sich etwas geändert hat. Was wir können: die Wahrscheinlichkeit einer Nennung messbar erhöhen, sie über Serien von Messungen belegen und die Ursachen beheben, wenn Ihre Marke fehlt. Wer Ihnen einen festen Platz in ChatGPT verspricht, verkauft etwas das er nicht liefern kann. Wir lehnen solche Anfragen ab.

Wie lässt sich KI-Sichtbarkeit messen?

Mit einem dokumentierten Prompt-Set und wiederholten Messungen. Das Set umfasst meist 20 bis 40 Fragen, formuliert wie echte Kunden fragen, sortiert nach Problem, Produkt, Zielgruppe und Region. Jede Frage wird in mehreren Systemen gestellt, etwa ChatGPT mit und ohne Websuche, Gemini, Perplexity und Google AI Overviews, und über mehrere Durchläufe an verschiedenen Tagen wiederholt. Erfasst werden Nennung, Position, verlinkte Quelle, Richtigkeit der Darstellung und Tonalität, parallel für zwei bis drei Wettbewerber. Aus mehreren hundert Datenpunkten entsteht ein belastbares Bild. Als Einstieg bieten wir dafür den KI-Sichtbarkeits-Audit an.

Wie stark schwanken Ergebnisse in KI-Suchen?

Deutlich, und das muss man einplanen. Sprachmodelle antworten nicht deterministisch, dieselbe Eingabe kann unterschiedliche Auswahlen liefern. Systeme mit Websuche hängen zusätzlich davon ab, welche Suchergebnisse sie im Moment abrufen. Und Anbieter tauschen Modelle und Quellenlogik ohne Ankündigung aus. In unseren Messungen ist es normal, dass eine Marke in drei von vier Durchläufen genannt wird und eine Woche später in zwei von vier. Deshalb bewerten wir Trends über Wochen und Monate, nicht Momentaufnahmen, und berichten Rückgänge genauso wie Fortschritte. Ein Einzeltest sagt fast nichts aus.

Braucht eine Website llms.txt?

Sie schadet nicht, und sie kann für einzelne Dienste und für Menschen nützlich sein, die sich einen schnellen Überblick über eine Website verschaffen wollen. llms.txt ist eine einfache Textdatei im Stammverzeichnis, die beschreibt, worum es auf der Website geht und welche Seiten wichtig sind. Ein Rankingfaktor ist sie nicht. Google hat ausdrücklich erklärt, dass die Datei für seine Suche und die generativen Suchfunktionen weder erforderlich ist noch Rankings verbessert. Wir legen sie bei FMQ-Projekten an, weil der Aufwand gering ist, aber wir verkaufen sie nicht als GEO-Maßnahme.

Themenblock 3

SEO und Content

1 Fragen

Ersetzt GEO klassische Suchmaschinenoptimierung?

Nein. GEO baut auf SEO auf und kann es nicht ersetzen. KI-Systeme mit Websuche greifen auf klassische Suchergebnisse zurück; wer dort nicht sichtbar ist, kommt in die Antwort gar nicht erst hinein. Google verlangt für AI Overviews und AI Mode dieselben Grundlagen wie für die normale Suche. Wer SEO vernachlässigt und nur auf GEO setzt, verliert an beiden Stellen. Der sinnvolle Weg ist, beides als ein System zu behandeln: SEO als Basis, GEO als Erweiterung um Entitätsklarheit und zitierfähige Inhalte. Für Unternehmen in der Region ist der Einstieg die SEO Agentur Bonn.

Themenblock 4

Automatisierung und Agenten

3 Fragen

Für welche Prozesse eignet sich KI-Automatisierung?

Für Abläufe, die häufig vorkommen, klar beschreibbar sind und deren Fehler erkennbar bleiben. Typische Beispiele: eingehende Anfragen klassifizieren und weiterleiten, Dokumente vorsortieren, Informationen aus freigegebenen Unterlagen finden, Inhalte für eine menschliche Prüfung vorbereiten, Reports aus mehreren Quellen zusammenstellen, Routineübergaben zwischen Systemen. Weniger geeignet sind Prozesse, die selten vorkommen, Fingerspitzengefühl brauchen oder rechtliche Folgen haben. Vor jeder Automatisierung steht bei uns die Prozessaufnahme, danach die Trennung in regelbasierte Schritte und solche, für die KI wirklich nötig ist. Mehr dazu unter KI-Automatisierung.

Was ist der Unterschied zwischen Workflow und KI-Agent?

Ein Workflow folgt einem festen Ablauf: Wenn A, dann B, dann C. KI kann einzelne Schritte übernehmen, etwa einen Text zusammenfassen, aber die Reihenfolge steht fest. Ein KI-Agent bekommt ein Ziel und Werkzeuge und entscheidet innerhalb definierter Grenzen selbst, welche Schritte er in welcher Reihenfolge ausführt, etwa in einer Datenbank nachschlagen, eine E-Mail entwerfen, eine Rückfrage stellen. Das macht Agenten flexibler, aber auch schwerer zu kontrollieren. Deshalb bauen wir Agenten mit klaren Berechtigungen, Abbruchregeln, Protokollierung und Freigabepunkten. Für viele Aufgaben reicht ein guter Workflow, und dann empfehlen wir den. Details unter KI-Agenten.

Welche Daten braucht ein KI-Agent?

Nur die, die er für seine Aufgabe wirklich braucht, und keine mehr. Vor dem Bau wird festgelegt, auf welche Systeme, Dokumente und Felder der Agent lesend oder schreibend zugreifen darf. Sensible Daten wie Personaldaten, Gesundheitsdaten oder Vertragsinhalte werden ausgeschlossen oder nur über geprüfte Schnittstellen bereitgestellt. Wo der Agent Wissen aus Dokumenten ziehen soll, werden diese vorher freigegeben und aufbereitet. Datenschutzrechtliche Fragen, etwa zur Verarbeitung durch externe Modellanbieter, sind ein fester Prüfpunkt; bei Bedarf verweisen wir an qualifizierte Fachleute. Jeder Zugriff wird protokolliert, damit nachvollziehbar bleibt, was der Agent wann getan hat.

Themenblock 5

Angebot, Ablauf und Zusammenarbeit

3 Fragen

Was kostet ein KI-Projekt?

Das hängt vom Umfang ab, und wir nennen Preise erst, wenn wir Ihr Vorhaben verstanden haben. Als Orientierung: Ein KI-Sichtbarkeits-Audit ist ein abgegrenztes Angebot mit überschaubarem Rahmen. Eine Automatisierung als Pilot liegt je nach Systemen und Schnittstellen im mittleren vierstelligen bis niedrigen fünfstelligen Bereich. Laufende Begleitung wird monatlich vereinbart. Wir arbeiten ohne versteckte Kosten und ohne Provisionen von Toolanbietern. Wenn sich in der Analyse zeigt, dass der Aufwand den Nutzen nicht rechtfertigt, sagen wir das, und das Projekt endet dort. Im Angebotsformular ist "Budget noch offen" eine erlaubte Antwort.

Wie beginnt ein Projekt?

Mit einer Anfrage über die Angebotsseite. Sie beschreiben in wenigen Sätzen Ihr Problem oder Ziel, wir melden uns innerhalb von zwei Werktagen mit ersten Rückfragen. Dann folgt ein Erstgespräch von rund 30 Minuten per Video, in dem wir offen sagen, ob und wie wir helfen können. Erst danach entsteht ein schriftliches Angebot mit Umfang, Ablauf, Zeitrahmen und Kosten, in einem von drei Modellen: Analyse, Umsetzung oder laufende Begleitung. Der Ablauf danach folgt vier Phasen, die auf der Seite Vorgehen beschrieben sind: verstehen, priorisieren, umsetzen, verbessern.

Was passiert nach der Umsetzung?

Zuerst die Übergabe: Sie bekommen Dokumentation, Zugänge und eine Einweisung. Was gebaut wurde, gehört Ihnen und funktioniert ohne uns. Danach beginnt die Phase, in der sich zeigt, ob die Maßnahme das gebracht hat, was am Anfang als Messgröße festgelegt wurde: Rankings und Impressionen, Nennungen im Prompt-Set, eingesparte Zeit pro Vorgang, Fehlerquote einer Automatisierung. Sie entscheiden, ob wir das weiter begleiten, in welchem Umfang, oder ob das Projekt abgeschlossen ist. Bei Sichtbarkeitsthemen empfehlen wir eine Folgemessung nach etwa sechs Monaten, bei Automatisierungen eine Auswertung der Fehlerfälle nach dem ersten Betriebsmonat.

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Wir beantworten sie persönlich

Diese Seite wächst mit den Fragen aus echten Anfragen und Projekten. Wenn Ihre Frage hier nicht steht, stellen Sie sie uns direkt. Die meisten lassen sich in einem kurzen Gespräch klären, ohne Verpflichtung. Fachbegriffe erklärt außerdem das KI-Glossar mit 22 Begriffen, und der Leitfaden KI im Mittelstand geht auf Voraussetzungen, Anwendungsfälle und typische Fehler ausführlich ein.

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