Fallstudie: Broworks 4× Leads mit Answer Engine-Optimierung

1. Von Suchrankings zu KI-Zitationen: Die Umstellung auf Answer Engine Optimization

Jahrelang SEO bestimmte Online-Sichtbarkeit. Aber als Antwortmaschinen, wie ChatGPT, Perplexity und Googles Suche Generative Experience (SGE), fing an, Anfragen direkt zu beantworten, traditionelles SEO reicht nicht mehr aus.

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Bei Broworks haben wir diesen Wandel aus erster Hand gesehen. Der organische Blog-Traffic blieb konstant, doch die eingehenden Anfragen begannen zu sinken. Es war kein Ranking-Problem, unsere Artikel befanden sich immer noch auf Seite eins. Es war ein Aufmerksamkeitsproblem. Die Benutzer waren erhalten ihre Antworten, bevor sie sich durchklicken.

Zu diesem Zeitpunkt haben wir uns einer neuen Strategie zugewandt: Antwort: Engine-Optimierung, ein Prozess, der KI-Modellen helfen soll wähle deinen Inhalt als die maßgeblichste Antwort.

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2. Das Problem diagnostizieren: Warum SEO allein nicht mehr zu Konversionen geführt hat

Unsere Analysen erzählten eine klare Geschichte:

• Die Klickraten der Google-Suche erreichten ein Plateau.
• Das Engagement in langen Bildungsämtern war rückläufig.
• Jedoch direkte markenspezifische Suchanfragen (z. B. „Broworks Webflow Migration Agency“) nahmen zu.

Das bedeutete eine Sache, Die Sichtbarkeit der Marke stieg im Gespräch, nicht in den Klicks. Die Leute waren Hören über uns von KI-Engines, anstatt uns organisch zu finden.
Das haben wir erkannt Antwort: Engine-Optimierung war, wie wir diese Erwähnungen in messbare Leads umwandeln konnten.

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3. Strategie: Schaffung einer Grundlage für LLM-Sichtbarkeit

Um im Zeitalter der KI-Suche wettbewerbsfähig zu sein, mussten wir nicht nur optimieren für Google, aber für generative Motoren.
So haben wir es angegangen.

3.1 Strukturierter Content im großen Maßstab

Wir haben alle standardisiert Blogbeitrag, FAQ und Ressourcenseite mit Schema-Markup, FAQPage, HowTo und Article JSON-LD.
Dies ermöglichte LLMs parsen effektiverer Kontext, Verbesserung unserer Präsenz in ChatGPT-Zitate und Zusammenfassungen der Verwirrung.

3.2 Dedizierte AEO-Infrastruktur

Wir haben eine gebaut /llm-info Verzeichnis auf broworks.net enthält:

• Strukturierte Themendefinitionen (Felder „Über“ + „Erwähnungen“)
• Kanonische URLs
• Antwortmaschinenfreundliche Erklärungen (Klartext + Schema)

Diese Vermögenswerte bildeten eine maschinenlesbare Schicht zusätzlich zu unserer regulären Suchmaschinenoptimierung.

3.3 Interne Linkstrategie

Interne Links wurden für beide überarbeitet Navigations- und kontextabhängig Klarheit:

• Webflow-Entwicklungsdienste
• Sprint für die Migration von WordPress nach Webflow
• SEO- und Antwortmaschinenoptimierung

Dies verteilte nicht nur den Link-Equity, sondern half auch dabei, semantische Themen miteinander zu verbinden.

3.4 Kurzbeschreibungen zu Inhalten auf Entitätsbasis

Mit unseren eigenen AEO-Inhaltskurzgenerator, jeder neue Artikel war wie folgt strukturiert:

• Eine primäre Absicht beantworten
• Unterstützung sekundärer Abfragen
• Schemahinweise für „Über“ und „Erwähnungen“
• Zitierte Statistiken und sachliche Anker

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4. Zeitplan für die Implementierung

Im Folgenden finden Sie den 12-wöchigen Rollout-Plan, der messbare Ergebnisse erzielt hat.

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5. Gelernte Lektionen: Was hat eigentlich die Nadel bewegt

‍5.1 Schemakonsistenz ist entscheidend

KI-Engines leben von strukturierter Eingabe. Ein inkonsistentes oder fehlendes Schema führt zu übersprungenen Zitaten. Jeder Inhaltstyp, ob FAQ, Blog oder Fallstudie, enthält jetzt seine eigene JSON-LD.

5.2 Entity Clarity > Keyword-Wiederholung

Anstatt Begriffe zu stopfen, haben wir definierte Beziehungen zwischen Entitäten (z. B. „Webflow-Migration“ ↔ „SEO-Sicherheit“ ↔ „Answer Engine-Optimierung“).
Diese semantische Struktur verbesserte das LLM-Verständnis und machte Broworks zu einer Autorität.

5.3 Interne Verknüpfung mit Absicht

Durch die Verknüpfung von WordPress- und Webflow-Migrationsartikeln mit Seiten zur SEO- und Answer-Engine-Optimierung haben wir klare Navigationspfade erstellt, die die Absicht der Nutzer widerspiegelten.

6.4 Der Vorteil von llms.txt

Unser Datei llms.txt fungierte als Index für KI-Engines. Es listet alle öffentlich nutzbaren URLs auf, was die Art und Weise, wie LLMs verifizierte Inhalte abrufen, vereinfacht und Fehlzuweisungen reduziert.

5.5 Menschliches Schreiben gewinnt immer noch

Selbst für Maschinen optimiert, korrelierte die Inhaltsleistung mit menschliche Lesbarkeit, Tonfall und Erzählfluss. Artikel, in denen Daten und Storytelling kombiniert wurden, erhielten sowohl Klicks als auch Zitierungen.

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6. Der breitere Einfluss auf die Markenwahrnehmung

Jenseits messbarer Leads Antwort: Engine-Optimierung hat Broworks als Autorität in der KI-gesteuerten Suche neu positioniert.
Wir begannen als aufzutreten Quellmarke, was bedeutet, dass Nutzer in KI-generierten Antworten „laut Broworks“ gesehen haben. Dieser Halo-Effekt stärkte das Markenvertrauen und verkürzte die Verkaufszyklen.

Kunden kommen jetzt vorverkauft: Sie haben unsere Antworten bereits über ChatGPT oder Bing Copilot „gelesen“, bevor sie uns überhaupt kontaktiert haben. Das ist der versteckte ROI von AEO, Du rangierst nicht nur, du wirst erinnert.

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7. Nächste Schritte: Aufrechterhaltung der Dynamik

Seitdem haben wir einen kontinuierlichen AEO-Wartungsprozess aufgebaut:

• Vierteljährliche Updates von llms.txt
• Monatliche Unternehmensprüfungen
• Regulär SEO- und AEO-Dienst Verfeinerungen
• QA-Sprints für Schemavalidatoren
• Jährliche Schulung für unser Content-Team

Unser Ziel für 2026: Verwandeln Sie das AEO-Framework von Broworks in ein Open-Source-Referenzmodell für Webflow-Agenturen.

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Letztes Wort:Im Jahr 2025 geht es bei Sichtbarkeit nicht mehr darum, eingestuft zu werden, sondern darum, referenziert. Broworks' Reise zeigt das Antwort: Engine-Optimierung kann eine Website von einem von vielen Suchergebnissen in eine anerkannte Stimme in allen KI-Ökosystemen verwandeln.