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Umfangreiche Erweiterung der Skill-Bibliothek: Neue Skills für Humanisierung (Englisch/PT-BR), Design-Validierung, AI-SEO und Coolify-Deployment inkl. Regelwerke, Presets, Pattern-Referenzen, Testfälle und Automatisierungsskripte. Zusätzliche Skills für Revenue-Centric Design, Pier Cloud, OKF, Lebenslauf- und LinkedIn-Optimierung sowie zahlreiche Referenzdateien, Checklisten und YAML/JSON/Markdown-Templates. Einführung einer vollständigen OpenWiki-Dokumentation mit Architektur-, Domain- und Workflow-Beschreibungen, zentralem Index und automatisierten Updates. Modularer Aufbau, restriktive Lizenzen und umfassende Qualitäts- und Evaluationsmechanismen für alle neuen Inhalte.
1.1 KiB
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GEO Guiding Principles
Core principles that guide all GEO optimization decisions.
Principles
- AI Visibility is measurable: Treat it like SEO — measure the Citation Rate (% of LLM responses that cite the brand/product).
- Terminology drives retrieval: Align titles and headings with the natural language users use when querying LLMs, not just Google keyword patterns.
- Authority beats volume: One high-signal, well-structured page outperforms dozens of thin or weak pages.
- Authentic community is the new gold: Real reviews and discussions on Product Hunt, Reddit, and Quora are the strongest trust signals for LLMs.
- Models are volatile: Model updates change citation patterns — monitor continuously and adjust.
- Traditional SEO + Structured Data are still the foundation: JSON-LD schemas (FAQPage, Product) remain essential for LLM retrieval.
Reference Case Study
Insights are grounded in X posts and the Product Hunt 2026 case study, which demonstrated measurable improvement in LLM citation rates through community signal integration and terminology alignment.