Warum ist Reputation Management SEO-relevant? - Definition & Beispiele

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RankBrain ist Googles 2015 eingeführtes ML-System zur Interpretation unbekannter oder mehrdeutiger Suchanfragen. Es wandelt Begriffe in Vektoren um, erkennt Synonyme und Zusammenhang und wählt passende Dokumente, auch wenn die exakten Keywords fehlen. Heute ist RankBrain Teil eines größeren Systems (MUM/BERT etc.), steht aber sinnbildlich für Intent-Verständnis. Für SEOs heißt das: nicht auf exakte Keywords fixieren, sondern Suchabsichten mit klaren Antworten bedienen, semantische Varianten nutzen, Entitäten sauber benennen und strukturierte Daten einsetzen. Messbar wird RankBrain nicht direkt, aber Sprünge bei Longtail-Queries nach Content-Verbesserungen zeigen Wirkung.

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Retrieval-Augmented Content bezeichnet Inhalte, die so strukturiert sind, dass sie optimal von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) erfasst und in AI-Antworten integriert werden können. RAG kombiniert Informationsabruf aus externen Quellen mit generativer KI – statt nur auf Trainingsdaten zu basieren, zieht das System aktuelle, verifizierbare Fakten aus Websites. Für Content-Ersteller bedeutet das: Inhalte müssen so strukturiert sein, dass sie leicht "gechunkt" werden können – in semantisch zusammenhängende Abschnitte, die eigenständig Sinn ergeben. Optimierungsstrategien: Klare Überschriften-Hierarchie (H2/H3 als semantische Anker), prägnante Definitions-Absätze nach Überschriften, Fakten mit Quellenangaben oder Daten belegen, Listen und Tabellen für strukturierte Informationen, FAQ-Format für häufige Fragen, vermeidung von Pronomen-Ketten (jeder Absatz sollte den Kontext enthalten). Für lokale Unternehmen: Standort-spezifische Fakten klar ausweisen (Adresse, Öffnungszeiten, Service-Preise), lokale Statistiken und Referenzen einbauen, Fragen beantworten, die Kunden tatsächlich stellen. Der technische Aspekt: Schema-Markup unterstützt RAG-Systeme bei der Fakten-Verifikation. Die wichtigste Regel: Jeder Content-Chunk sollte als eigenständige Antwort funktionieren können – AI-Systeme extrahieren selten ganze Artikel, sondern relevante Passagen. Gut strukturierter RAG-Content erhöht die Wahrscheinlichkeit, als vertrauenswürdige Quelle in generativen Antworten zitiert zu werden.

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Review Velocity bezeichnet die Geschwindigkeit und Regelmäßigkeit, mit der neue Bewertungen für ein Unternehmen eingehen. Google wertet nicht nur die Gesamtzahl und den Durchschnitt der Bewertungen aus, sondern auch deren zeitliche Verteilung – ein stetiger Strom neuer Reviews signalisiert Aktivität und Relevanz. Die ideale Review Velocity: Regelmäßige neue Bewertungen (z.B. 2-5 pro Woche für ein lokales Unternehmen), keine extremen Spikes (können als manipuliert gewertet werden), authentische Verteilung über verschiedene Plattformen. Strategien zur Steigerung: Automatisierte Review-Anfragen nach Kauf/Service (E-Mail, SMS), QR-Codes am Point of Sale, Mitarbeiter-Schulung für persönliche Anfragen, Follow-up bei zufriedenen Kunden. Wichtige Regeln: Keine Incentivierung von Bewertungen (verstößt gegen Google-Richtlinien), keine Fake-Reviews kaufen (Risiko von Strafen und Vertrauensverlust), auf alle Bewertungen antworten (positiv wie negativ). Der Local-SEO-Zusammenhang: Review Velocity ist ein bekannter Ranking-Faktor für das Local Pack. Unternehmen mit konstantem Review-Fluss werden gegenüber solchen mit stagnierender Bewertungszahl bevorzugt. Für GEO-Strategien relevant: AI-Systeme berücksichtigen Freshness-Signale – aktuelle Bewertungen zeigen, dass das Unternehmen aktiv und relevant ist. Ein Unternehmen mit vielen älteren, aber wenig neuen Bewertungen könnte als weniger aktuell eingestuft werden.