Während im Feed alle im Chor „GEO ist die Zukunft" schreiben, habe ich mich einer spannenderen Sache gewidmet: Ich bin in den Code der besten quelloffenen GEO-Tools auf GitHub eingestiegen. Nicht in Screenshots, sondern in den Code selbst. Und das Erste, was ich sagen möchte, ist ein Dankeschön an ihre Autoren. Sie haben wirklich starke und nützliche Dinge gebaut, ich habe viel gelernt und dank ihnen mein eigenes System weiter verfeinert.
Und jetzt ganz ehrlich: was ich übernommen habe, was für mich persönlich nicht gepasst hat und was das alles darüber aussagt, wie GEO wirklich funktioniert. Spoiler: GEO ist keine Magie und keine Manipulation, sondern ein System. Und gute Tools bestätigen genau das.
Warum ich in fremden Code schaue
Dahinter steckt eine Haltung. Über GEO postet gerade jeder, der Lust dazu hat, und die meisten wiederholen dieselben drei Tipps. Das interessiert mich nicht. Ich will, dass mein System besser ist, und dafür muss man nicht auf Posts schauen, sondern darauf, was tatsächlich gebaut ist und funktioniert.
Deshalb habe ich mir die beiden GEO-Repositories mit den meisten Sternen auf GitHub genommen und sie mir genau angesehen:
- Auriti-Labs/geo-optimizer-skill: 508 Sterne, Python-Engine, 15 Befehle, 47 Methoden zur Zitierbarkeit.
- onvoyage-ai/gtm-engineer-skills: 1252 Sterne, eine ganze Pipeline aus 12 Skills mit einer Reife-Bewertung von A bis F.
Geklont, Zeile für Zeile gelesen, die Logik auseinandergenommen. Nicht um zu kopieren (eine Kopie ist immer schwächer als das Original), sondern um zu verstehen, wie die Autoren gedacht haben, und stärker zu werden. Danke an sie, dass sie das öffentlich zugänglich gemacht haben, das ist großzügig. Jetzt zur Sache: was ich übernommen habe, was nicht gepasst hat und warum.
Was ich übernommen habe
Drei Dinge, die die Arbeit mit dem Kunden wirklich stärken.
Eine Punktzahl statt eines Romans. Das Wichtigste, was ich übernommen habe, ist die Idee einer einzigen, klaren Zahl. Der Kunde braucht keinen zwanzigseitigen Report, er will wissen: Ist meine Website bereit für die KI-Suche oder nicht? Ich habe meinen eigenen geo-score gebaut: Adresse eingeben, Punktzahl von 0 bis 100 erhalten, Bewertung von A bis F, Aufschlüsselung nach Kategorien und eine Liste „was zu reparieren ist" in Reihenfolge der Priorität. Eine Zahl, hinter der konkrete Fakten stehen.
Vorher-nachher-Grafiken. In einem der Repositories fand sich ein Modul mit Diagrammen, und da wurde mir klar, was mir gefehlt hat. Fortschritt muss man sichtbar machen. „Vorher 90, jetzt 96" überzeugt stärker als jeder Absatz Text.
Ein Durchlauf per einem Befehl. Kein Herumhantieren und keine manuellen Prüfungen. Link eingefügt, nach ein paar Sekunden liegt der fertige Report vor. Das spart mir Stunden, und der Kunde bekommt sofort ein Ergebnis, nicht ein „schicke ich Ihnen nächste Woche".
Und ich habe das alles sofort an meinen eigenen Projekten geprüft, um nicht der Schuster mit den kaputten Schuhen zu sein. geo.annakotsur.com hat 93 von 100 erreicht, Bewertung A. Einen Artikel auf einem anderen Projekt habe ich nach gezielten Anpassungen von 90 auf 96 gebracht. So sieht das aus: gemessen, repariert, nachgemessen.
Was in diesen Tools gefehlt hat: Ukrainisch und Deutsch
Und genau hier bin ich auf das gestoßen, wofür es sich überhaupt lohnt, in den Code zu schauen statt Reviews zu lesen. Selbst die Tools mit den meisten Sternen wurden für Englisch und Russisch gebaut, und meine Zielgruppe hat man vergessen.
Ein konkretes Beispiel. geo-score prüft „answer-first": ob der erste Satz nach der Überschrift die Frage direkt beantwortet. Das ist ein starkes Signal für die KI-Zitierung. Erkannt wurde das aber nur an russischen und englischen Definitionswörtern: „это", „является", „is a", „means". Das deutsche „ist ein", „bezeichnet" und das ukrainische „це", „означає" kannte das Tool schlicht nicht.
Was das in der Praxis bedeutet. Jede deutsche oder ukrainische Website wird von einem solchen Tool unterbewertet. Der Text kann hervorragend aufgebaut sein, aber die Zahl fällt zu niedrig aus, weil die Prüfung für die Sprache blind ist. Und das ist genau meine Zielgruppe: Unternehmen im DACH-Raum und ukrainischsprachige Unternehmer in Europa.
Aufgefallen ist mir das an meiner eigenen Website. Der Durchlauf zeigte: die russische Version 94, die ukrainische und die deutsche jeweils 91. Den Text habe ich in allen drei Sprachen gleich nach answer-first aufgebaut, der reale Nutzen für die Zitierung ist überall da. Aber die Zahl auf Deutsch und Ukrainisch bewegte sich nicht, weil sie an eine Beschränkung des Tools selbst stieß, nicht der Website.
Deshalb habe ich meinen geo-score nachjustiert: deutsche und ukrainische Definitionswörter in die Prüfung aufgenommen. Eine Anpassung von buchstäblich einer Zeile. Jetzt bekommen meine eigenen DE- und UK-Seiten ihre Punktzahl ehrlich zusammen, und künftige Audits von Kundenwebsites auf Deutsch und Ukrainisch werden fair bewertet. Genau darin liegt der Unterschied zwischen „einen fremden Skill heruntergeladen" und „verstehen, wie er aufgebaut ist, und ihn für die eigene Aufgabe anpassen".
Was ich verworfen habe (und warum das wichtig ist)
Und jetzt das Spannendste, denn verwerfen ist auch Arbeit, und oft wertvoller als hinzufügen. Starke Repositories haben jede Menge, das glänzt: MCP-Server, CI/CD-Pipeline, RAG mit Embeddings, Verträge in CSV, automatische Erkennung von Black-Hat-GEO. Die Versuchung, sich alles auf einmal einzuverleiben.
Fast nichts davon habe ich mir einverleibt. Jedes Feature habe ich durch eine einfache Frage laufen lassen: Löst das die Aufgabe meines Kunden oder ist es ein Spielzeug für eine große SaaS-Pipeline? Fast alles Aufgezählte stellte sich als Zweites heraus.
Diese Dinge ergeben Sinn, wenn du Hunderte Kunden am Fließband hast, ein Team von Ingenieuren und ein Abomodell. Ich habe etwas anderes. Ich habe eine Manufaktur: Ich arbeite mit den Händen, mit einem konkreten Unternehmen, und tauche in seine Situation ein. Eine SaaS-Infrastruktur in eine Manufaktur zu schleppen ist, als würde man eine industrielle Abfüllanlage für eine einzige Tasse Kaffee aufstellen. Sieht seriös aus, bringt nichts, und die Wartung raubt dir den letzten Nerv.
Nimm ein Feature nicht nur, weil es beim Konkurrenten glänzt. Nimm, was die Aufgabe löst. Der Rest ist Ballast, der dich ausbremst.
Das ist übrigens der wichtigste Unterschied zwischen einem Menschen mit Erfahrung und einem begeisterten Anfänger. Der Anfänger greift alles ab. Der Erfahrene weiß, dass „Nein" zu neun von zehn Dingen zu sagen bereits eine Strategie ist.
Warum ein fremder Skill selten so passt, wie er ist
Und darauf läuft das alles hinaus. Skills und Tools werden fast immer für die eigenen Zwecke gebaut: für die eigenen Aufgaben, die eigene Sprache, die eigene Nische. Das ist normal und ehrlich, die Autoren haben ihr Problem gelöst, nicht meins. Aber genau deshalb sitzt ein fremdes fertiges Tool selten wie angegossen auf deinem Business. Derselbe Fall mit Ukrainisch und Deutsch: für einen englischsprachigen Autor war das schlicht keine Aufgabe.
Daraus ergeben sich zwei Wege. Der erste: Fremdes nehmen und jedes Mal per Hand für sich anpassen, so wie ich es oben mit den Sprachen gemacht habe. Der zweite, und der liegt mir näher: von Anfang an ein flexibles System aus Skills und Agenten bauen, bei dem du nicht den Code änderst, sondern den Tone of Voice und den Kontext, und es sich auf den konkreten Kunden zuschneidet. Starte den Skill, gib den Kontext. Oder formuliere deine Stimme und deine Nische, und das System baut es sauber auf dein Business zu.
Genau das mache ich. Ich habe meine GEO- und SEO-Content-Fabrik so gebaut, dass man sie auf Kundenseite auspacken und auf die konkreten Anfragen des Kunden einstellen kann. Du bekommst kein rohes Universalwerkzeug, in das du dich selbst einarbeiten musst, sondern ein System, das ich auf deine Stimme, deine Sprache und deine Zielgruppe einstelle. Das Universelle verliert immer gegen das Eingestellte.
Was das über GEO aussagt
Und zu diesem Schluss bin ich gekommen, nachdem ich das alles in seine Einzelteile zerlegt habe. GEO ist keine Magie und keine Manipulation.
Keine Magie, denn unter der Haube steckt ganz gewöhnliches Engineering. Prüfbare Merkmale, eine Punktzahl, eine klare Liste von Anpassungen. Kein Hokuspokus und keine „Geheimtechniken", für die man Geld verlangt. Die KI sieht deine Website und kann sie zitieren, oder eben nicht, und das ist messbar.
Und keine Manipulation. Das ist ein grundsätzlicher Punkt. Im Juni 2026 hat Google die Manipulation der KI-Zitierung, das Kaufen und Unterschieben von Zitaten, ausdrücklich als Spam eingestuft und begonnen, das zu bestrafen. Also verkaufen alle, die „wir bringen Sie für 300 Euro in ChatGPT" anbieten, in Wahrheit das Risiko, unter einen Filter zu geraten. Ich mache das nicht und werde es nicht tun. Sichtbarkeit, die auf Manipulation gebaut ist, wird genauso schnell entzogen, wie sie gegeben wurde.
GEO funktioniert anders, und es funktioniert auf lange Sicht. Es ist ein System auf einem Fundament: saubere Technik, damit die KI die Website überhaupt sieht, vollständiger, ehrlicher Content, damit es etwas zu zitieren gibt, und echte Vertrauenssignale, damit gerade du gewählt wirst. Das Tool liefert eine Zahl. Aber diese Zahl hebt nicht das Tool, sondern das System dahinter. Ich habe meins nur ein Stück stärker gemacht, indem ich fremde auseinandergenommen habe. Womit ich weitermache, während die anderen posten, dass „GEO die Zukunft ist".
Möchten Sie Ihre Website prüfen?
Schicken Sie mir den Link, ich lasse ihn durch meinen geo-score laufen und sage Ihnen ehrlich, ob die KI Sie sieht und was zuerst zu reparieren ist. Ohne Druck und ohne „kaufen Sie jetzt sofort".
