GEO-Tools intensiv - Hands-on Workshop

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "GEO-Tools intensiv - Hands-on Workshop" erlernen Sie den professionellen Einsatz von GEO-Tools, Simulatoren und Open-Source-Technologien für Generative Engine Optimization. Sie bauen eigene Testumgebungen auf, entwickeln individuelle Scraping-Strategien, erstellen GEO-Dashboards und optimieren Prompts für bessere Zitationschancen. Nach dem Kurs sind die Teilnehmer:innen in der Lage, GEO-Technologien praktisch anzuwenden und einsetzbare Workflows für ihre Organisation aufzubauen.

Zielgruppe

• SEO- und GEO-Spezialist:innen
• Data-Analyst:innen und Marketing-Technolog:innen
• Entwickler:innen und Technical SEOs
• Agenturen und Inhouse-Teams mit Fokus auf AI-Sichtbarkeit

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in SEO und Webanalyse (erforderlich)
• Erste Erfahrung mit Python, Datenanalyse oder API-Nutzung (hilfreich)
• Technisches Interesse und Bereitschaft zu Hands-on-Arbeit

Agenda

SGE-Simulatoren in der Praxis

• Einführung in GEO-Tool-Landschaft
• Einrichtung der Testumgebungen & Tools
• Überblick über aktuelle SGE-Simulatoren (Google AI Overviews, Perplexity, ChatGPT-Plugins)
• Einsatz von Testumgebungen für Szenario-Analysen
• Praxis: Erste Simulationen für Teilnehmer-Websites

Eigene KI-Scraping-Strategien – Grundlagen

• Grundlagen des Scraping für AI-Suchsysteme
• Rechtliche & ethische Rahmenbedingungen
• Praxis: Aufbau eines einfachen Python-Scrapers

Eigene KI-Scraping-Strategien – Fortgeschrittene Methoden

• Erweiterte Scraping-Methoden & API-Nutzung
• Umgang mit Rate Limits & Captchas
• Praxis: Extraktion und Analyse von AI-Suchergebnissen

Datenaufbereitung & Vorverarbeitung

• Logfile-Analyse & AI-Bot-Identifikation
• Datenstrukturierung für Dashboards
• Praxis: CSV- und JSON-Datenpipelines erstellen

GEO-Dashboards & Custom Visibility Reports – Aufbau

• KPI-Frameworks für GEO-Messung
• Tools: Google Looker Studio, Grafana, eigene Dashboards
• Praxis: Aufbau eines ersten GEO-Dashboards

GEO-Dashboards & Custom Visibility Reports – Automatisierung

• Automatisierte Reports & Alerts
• Praxis: Integration von Bot-Daten & AI-Performance-Daten

Prompt Engineering für Zitationsförderung – Grundlagen

• Prompts, die AI-Systeme zu Zitaten animieren
• Strukturierte Inhalte & Quellenangaben einbinden
• Praxis: Entwicklung von Prompts für Fachartikel & Produktseiten

Prompt Engineering für Zitationsförderung – Tests & Optimierung

• Test & Validierung in verschiedenen Systemen (ChatGPT, Claude, Perplexity)
• Praxis: A/B-Tests von Prompts für Citation-Wahrscheinlichkeit

Abschluss & Action Planning

• Zusammenfassung & Best Practices
• Individuelle Tool-Stacks & nächste Schritte
• Q&A und individuelle Beratung