FORSCHUNG · 30. OKTOBER 2026

Die Formel des GEO Checks: sieben Dimensionen und der Weg zum parallelen PageRank

Wir entwickeln eine nachvollziehbare Bewertung für SEO und generative Suchumgebungen. Die Grundlage bilden getrennte Modelle mit festen Gewichten und offengelegten Datenlücken.

SEOSTUDIO Research & Innovation · Forschungsmodell V1.0

Was die GEO-Formel tatsächlich beschreibt

Der QLABS GEO Score ist ein Forschungsmodell für GEO-Readiness auf einer Skala von 0 bis 100. Er beschreibt bewertbare Voraussetzungen wie klare Antworten, Entity-Informationen und technische Zugänglichkeit. Er misst keine tatsächlichen KI-Zitationen und garantiert keine Rankings.

G = round(100 × ∑(vⱼ × yⱼ), 1)

yⱼ ist ein normalisierter Faktor zwischen 0 und 1; die sieben Gewichte vⱼ summieren sich zu 1. Die Ausgabe wird auf eine Dezimalstelle gerundet.

DimensionGewichtUntersuchungsziel
AI Citability20 %Extrahierbare Antworten und klare Inhaltsstruktur.
Brand & Entity15 %Belegte Identität und konsistente Entity-Signale.
Content & E-E-A-T15 %Dokumentierte Fachlichkeit, Erfahrung und Quellen.
Technical SEO15 %Technische Voraussetzungen der untersuchten Seite.
Schema Intelligence10 %Strukturierte Daten; Syntax allein belegt keine Semantik.
AI Platform Readiness10 %Nachweisbare Zugänglichkeit für die untersuchten Systeme.
LONG TAIL GEO™15 %Fragen, Antworten und thematische Anschlussintentionen.

Die Gewichtungen sind Forschungsannahmen. Eine empirische Validierung gegenüber Suchrankings oder KI-Zitationen wird nicht behauptet. Die verbindliche Berechnungs- und Rundungsdefinition steht im technischen Whitepaper.

Evidenz entscheidet über die Score-Freigabe

Ein fehlender Faktor ist kein Nullwert. Weighted Coverage beschreibt den Anteil der Gewichte, für den zulässige Daten vorliegen: C = 100 × ∑(vⱼ × mⱼ) / ∑vⱼ. mⱼ ist bei zulässiger Evidenz 1, sonst 0.

Unter 70 % zeigen wir Einzelbefunde. Zwischen 70 und 84,9 % bleibt die Analyse vorläufig. Ab 85 % beginnt die Freigabeprüfung; zusätzlich müssen kritische Anforderungen und alle Dimensionen erfüllt sein. In unserer konservativen Implementierung wird ein vollständiger öffentlicher Score erst bei vollständiger zulässiger Dimensionsabdeckung ausgegeben. Fehlende Faktoren werden nicht hochgerechnet.

Der aktuelle HTML-Core liefert vier heuristische Dimensionen. Das genügt allein nicht für einen vollständigen GEO Score. Auch die Live-Domainanalyse im GEO Check bleibt bis zur Backend-Anbindung und einem erfolgreichen Ende-zu-Ende-Test deaktiviert.

GEO und PageRank sollen später parallel arbeiten

Für ein späteres AISEO™-PageRank-Update planen wir, GEO- und PageRank-Auswertungen in einem gemeinsamen Ablauf parallel bereitzustellen. Gemeinsame Datenerfassung und eine abgestimmte Darstellung sollen doppelte Arbeit reduzieren. Das ist ein Entwicklungsziel, keine bereits verfügbare Produktfunktion und keine Zusage eines Veröffentlichungstermins.

Die Modelle behalten ihre eigenen Faktoren und Freigaben: GEO umfasst sieben Dimensionen und die Skala 0–100. AISEO™ PageRank umfasst sechs Dimensionen und die Skala 0–10. Verifizierte Linkautorität und organische Sichtbarkeit sind dort Pflichtsignale. PageRank wird niemals durch eine Division des GEO Scores durch zehn erzeugt.

Auch eine spätere technische Parallelisierung ersetzt keine Evidenzprüfung. Beide Ergebnisse sollen ihre Herkunft, Datenabdeckung, Version und Unsicherheit separat ausweisen.

ENTWICKLUNGSROADMAP · IN PROGRESS

Neuheiten in Arbeit

Planungsstand: 30.10.2026. „In progress“ bezeichnet offene Entwicklungsarbeit; die genannten Funktionen sind noch nicht als vollständige Live-Funktionen freigegeben.

NeuheitStatusVorhandener StandNächste Voraussetzung
Live-DomainanalyseIn progressOberfläche und geschützter Python-Crawler vorbereitetErreichbares Backend anbinden und öffentliches Ende-zu-Ende-Verhalten prüfen
Vollständiger GEO ScoreIn progressSieben Dimensionen spezifiziert; HTML-Heuristiken teilweise ausführbarAlle Dimensionen mit geeigneter Evidenz und Rubrik belegen
AISEO™ PageRank-UpdateIn progressSechs Faktoren und Evidenzregeln als Forschungsmodell implementiertVerifizierte Backlink- und Sichtbarkeitsdaten integrieren
Paralleler GEO-/PageRank-AblaufIn progress · geplantGetrennte Modelle mit gemeinsamer versionierter SpezifikationGemeinsamen Job-Ablauf und getrennte Ergebnisfreigaben implementieren und testen
Transparente ErgebnisberichteIn progressDatenlücken und Versionierung im Modell vorgesehenProduktive Datenherkunft, Abdeckung und Fehlerfälle durchgängig validieren

Häufige Fragen

Ist der GEO Check bereits vollständig live?

Nein. Die Oberfläche ist erreichbar, die echte Domainanalyse bleibt bis zur Backend-Anbindung und erfolgreicher Prüfung deaktiviert.

Wann erscheint die parallele PageRank-Auswertung?

Ein verbindlicher Termin steht noch nicht fest. Die Roadmap kennzeichnet dieses Vorhaben als geplante Entwicklungsarbeit.

Kann ein hoher GEO Score KI-Zitationen garantieren?

Nein. Readiness ist keine Messung tatsächlicher Zitationen oder ihrer Wahrscheinlichkeit.

Wo finde ich die exakten Formeln?

Das QLABS Rank Algorithm Whitepaper dokumentiert Gewichte, Rundung, Evidenzregeln und methodische Grenzen.