GEO-Audit Light — hmdigital.io

GEO-Audit Light — HM Digital (hmdigital.io)

Gesamtscore: 4,34 / 5,0 — Stark

HM Digital ist weitgehend GEO-ready. Die technische Basis ist exzellent: robots.txt erlaubt explizit alle relevanten KI-Crawler, die Inhalte werden als statisches HTML serviert (Next.js SSG auf Vercel), und die llms.txt ist ein Musterbeispiel für AI-Readiness. Optimierungspotenzial liegt bei strukturierten Daten und externen Vertrauenssignalen.

Scorecard

Dimension	Score (0–5)	Gewicht	Beitrag
D1 Technik	5,0	0,15	0,75
D2 Entity	4,5	0,15	0,68
D3 Architektur	5,0	0,20	1,00
D4 Antwortfähigkeit	5,0	0,15	0,75
D5 Zitierfähigkeit	3,5	0,10	0,35
D6 Trust & Proof	4,2	0,10	0,42
D7 Strukturierte Daten	2,6	0,08	0,21
D8 Off-Site	2,5	0,07	0,18
GESAMT	4,34 / 5,0	1,00	4,34

Gesamtscore: 4,34 / 5,0

Stärken

• robots.txt: Expliziter Allow für alle relevanten KI-Crawler (GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended u.v.m.)
• Themenarchitektur: 4 klare Pillars (KI-Beratung, Digitalisierung, Daten & Controlling, Web3 & M2M) mit 12+ Services, 10+ Wissensartikeln und 20+ Antwort-Seiten
• llms.txt: Umfassende strukturierte Inhaltsübersicht + semantic-sitemap.json mit detaillierten Metadaten pro Seite

Top-Findings

1. Service/Product Schema fehlt: KI-Systeme erkennen die konkreten Dienstleistungen nicht als strukturierte Entitäten → Service-Schema auf allen Leistungsseiten ergänzen
2. Kein BreadcrumbList-Schema: KI versteht die Seitenhierarchie nicht vollständig → BreadcrumbList auf allen Subpages ergänzen
3. Kein sameAs im Organization-Schema: KI kann keine externen Profile verknüpfen → LinkedIn und weitere Profile im JSON-LD ergänzen

Detaillierte Dimensionsanalyse

D1 — Technische Maschinenlesbarkeit (5,0)

robots.txt erlaubt alle KI-Crawler explizit. Sitemap + semantic-sitemap.json + content-graph.json vorhanden. Vollständiges initiales HTML (kein JS-Only). Saubere Statuscodes, Canonicals, H1/H2-Struktur.

D2 — Entity Clarity (4,5)

„HM Digital“ wird überall konsistent verwendet. Klares Kurzprofil („Digitalisierung mit Substanz“). Vier Kompetenzfelder klar benannt. Hans Mengler als Geschäftsführer, Standort Groß-Umstadt. LinkedIn im Schema nicht als sameAs verlinkt.

D3 — Themenarchitektur (5,0)

Vier Pillars mit logischer Hierarchie: Pillar → Service → Wissen → Antwort. Semantisch saubere interne Verlinkung mit verwandten Inhalten auf jeder Seite.

D4 — Antwortfähigkeit (5,0)

Jede Seite beginnt mit einer präzisen Kurzdefinition. „Was wir nicht machen“-Abgrenzung auf jeder Pillar-Seite. FAQ-Blöcke, konkrete Case Studies, detaillierte Prozessbeschreibungen.

D5 — Zitierfähigkeit (3,5)

Präzise, nüchterne Sprache ohne Buzzwords. Kurze Definitionen, direkt zitierfähig. Weniger konkrete Zahlen/KPIs als wünschenswert. Kein sichtbares Aktualisierungsdatum auf den Seiten.

D6 — Trust & Proof (4,2)

Hans Mengler als Gründer klar benannt. Methodik transparent dokumentiert. Case Studies mit Ausgangslage/Vorgehen/Ergebnis. Keine messbaren KPIs in Cases, keine Kundenlogos auf der Startseite.

D7 — Strukturierte Daten (2,6)

Organization-Schema mit vollständigen Angaben (Name, Adresse, Gründer, 15 Fachgebiete). llms.txt vorhanden (+0,1 Bonus). Service/Product Schema, BreadcrumbList, FAQPage-Schema fehlen. llms-full.txt und facts.json nicht verfügbar.

D8 — Off-Site (2,5)

Suchtreffer zeigen HM Digital im richtigen Themenkontext. LinkedIn-Profil nicht im Schema verlinkt. Keine Bewertungsplattform (ProvenExpert, Google) sichtbar.

Empfehlung

1. Strukturierte Daten ausbauen: Service/Product Schema auf allen Leistungsseiten, BreadcrumbList auf allen Subpages, sameAs im Organization-Schema. Die Next.js-Infrastruktur erlaubt das mit wenig Aufwand.

2. AI-Artefakt-Set vervollständigen: llms-full.txt mit Zusammenfassungen der Seiteninhalte, ggf. facts.json mit Kernfakten.

3. Externe Vertrauenssignale aufbauen: Bewertungsplattform einbinden, LinkedIn-Profil im Schema verlinken, Wikidata-Eintrag anlegen.

Domain: hmdigital.io · Datum: 2026-08-06 · Reifegrad: Stark (3,5–4,4)