Was bist du für eine Maschine?

Wenn ein Mensch auf deiner Website landet, liest er zwei Sätze und weiß, was du machst. Eine Maschine liest zuerst etwas anderes: eine Typangabe. Ein einziges Wort, das sagt, was für ein Ding dieser Betrieb ist. Steht dort nichts, steht dort „irgendeine Organisation" — und damit fällst du aus jeder Antwort heraus, in der es um eine Tätigkeit geht.

Das ist keine Formalie. Es ist die Frage, die vor allen anderen kommt.

Die Maschine fragt nicht „was machst du", sondern „was bist du".

Suchmaschinen und Sprachmodelle arbeiten mit einem gemeinsamen Vokabular für Dinge der Welt: Person, Ort, Produkt, Veranstaltung — und eben Betrieb. Dieses Vokabular ist begrenzt und öffentlich. Es ist kein Freitextfeld, in das du „innovativer Partner für nachhaltige Raumlösungen" schreiben kannst. Du wählst aus einer Liste.

Genau da beginnt der Unterschied zwischen einer Seite, die empfohlen wird, und einer, die es nicht wird. Denn die Liste kennt zwei Sorten von Einträgen.

Die eine Sorte sind Sammelbegriffe: örtlicher Betrieb, Organisation, Unternehmen, Dienstleister. Formal korrekt, inhaltlich leer. Niemand fragt eine KI: „Wer macht örtlichen Betrieb in Bozen?" Diese Frage ergibt keinen Sinn, und deshalb kann sie auch keine Antwort erzeugen, in der du vorkommst.

Die andere Sorte sind Tätigkeitstypen: Elektriker, Bäckerei, Physiotherapie, Dachdecker, Weingut, Kfz-Werkstatt. Diese Typen tragen die Tätigkeit im Namen. Sie entsprechen genau der Art, wie Menschen fragen. Und deshalb sind sie das Einzige, worüber eine Maschine dich einer Frage zuordnen kann.

Wie viele Typen zur Wahl stehen — und warum das keine Marketing-Kategorien sind.

In dem Fundament, das wir bauen, hinterlegt ein Betrieb seinen Typ genau einmal. Zur Auswahl stehen 69 Tätigkeitstypen, sortiert in elf Gruppen: Handwerk und Bau. Gastgewerbe und Hotellerie. Lebensmittel und Genuss. Gesundheit und Medizin. Schönheit und Wellness. Recht, Beratung und Finanzen. Handel und Geschäfte. Auto und Mobilität. Dienstleistung und Kreativ. Bildung und Kinder. Sport und Freizeit.

Diese 69 sind nicht von uns erfunden. Es sind Typen aus dem öffentlichen Vokabular, das Maschinen tatsächlich kennen. Wir haben nicht ausgedacht, was ein Betrieb sein kann — wir haben aus einer langen internationalen Liste die Typen kuratiert, die im deutschsprachigen und italienischen Mittelstand vorkommen, und den Rest weggelassen.

Der Unterschied zu einer Branchen-Auswahl in einem Verzeichnis: Diese Angabe verlässt die Website. Sie steht in den strukturierten Daten der Seiten, in der maschinenlesbaren Kurzfassung des Betriebs, in der Datei, die KI-Agenten als Erstes lesen. Einmal gesetzt, überall gültig. Nicht an vier Stellen gepflegt und an dreien vergessen — derselbe Gedanke wie beim NAP-Fehler, nur eine Ebene tiefer.

Der Fall, in dem es keinen passenden Typ gibt — unser eigener.

Ich schreibe das hier bewusst, weil es die ehrlichere Geschichte ist: Unser eigener Betrieb steht auf einem Sammelbegriff. Nicht aus Nachlässigkeit, sondern weil es für das, was wir tun, in dieser Liste keinen Tätigkeitstyp gibt. Softwarefundamente für Betriebe sind dort schlicht nicht vorgesehen.

Das ist kein Einzelfall, und darum haben wir es im System behandelt statt weggeschaut. Es gibt eine feste Liste dieser inhaltsleeren Sammelbegriffe. Steht bei einem Betrieb einer davon, greift die Tätigkeits-Zuordnung nicht — stattdessen wird über den Firmennamen angeknüpft statt über die Tätigkeit. Nicht so gut wie ein echter Typ, aber ehrlich: lieber unter dem eigenen Namen gefunden werden als unter einer Frage, auf die man keine Antwort ist.

Für die meisten Betriebe ist das gar nicht die Lage. Wer Elektroanlagen baut, Brot backt oder Zimmer vermietet, findet seinen Typ in der Liste — und lässt ihn viel zu oft leer.

Ein Typ, mehrere Wahrheiten.

Betriebe sind selten nur eine Sache. Ein Hotel mit Restaurant ist beides. Eine Bäckerei mit Café ist beides. Deshalb ist die Angabe mehrwertig: Du kannst mehrere Typen setzen, und der erste zählt als der primäre. Er entscheidet, als was du in Erscheinung trittst, wenn nur ein Wort Platz hat.

Diese Reihenfolge ist eine echte Entscheidung, keine Fleißaufgabe. Ein Betrieb, der zu neunzig Prozent von der Küche lebt und im Typ zuerst „Hotel" nennt, wird der Maschine als Hotel angeboten — und in Restaurantfragen nicht berücksichtigt. Was zuerst steht, ist das, was du sein willst, wenn jemand fragt.

Wohin dieses eine Wort geht.

Der Grund, warum die Typangabe so viel Hebel hat, ist ihre Reichweite. Sie bleibt nicht in einem Feld liegen, sondern taucht an vier Stellen gleichzeitig auf — ohne dass jemand sie dorthin kopiert:

• In den strukturierten Daten jeder Seite. Das ist der Teil, den Suchmaschinen auslesen, bevor sie den Fließtext ansehen.
• In der maschinenlesbaren Kurzfassung des Betriebs. Eine kompakte Datei, die einen Betrieb in Fakten beschreibt statt in Sätzen — Name, Typ, Ort, Kontakt, Leistungen.
• In der Datei, die KI-Agenten als Erstes lesen, wenn sie eine Domain zum ersten Mal besuchen und wissen wollen, worum es hier geht.
• Im Kontext, aus dem der eigene KI-Assistent antwortet. Wer auf der Website fragt „macht ihr auch …", bekommt eine Antwort, die den Typ kennt.

Das ist der Unterschied zwischen einer Angabe und einer Quelle. Eine Angabe steht an einer Stelle. Eine Quelle wirkt überall dort, wo etwas über den Betrieb ausgegeben wird — und wenn sie sich ändert, ändern sich alle Ausgaben mit. Wer eine zweite Sparte aufmacht, ergänzt einen Typ und ist fertig; niemand muss danach vier Dateien nachziehen und eine davon vergessen.

Typ, Ort und Schreibweise gehören zusammen.

Ein Tätigkeitstyp allein macht noch keine Empfehlung. Eine echte Frage an eine KI lautet fast nie nur „Wer macht Elektroinstallationen?", sondern „Wer macht Elektroinstallationen in Bozen?" — und oft auf Italienisch. Damit hängen drei Dinge zusammen, die einzeln wenig und zusammen viel bewirken:

Der Typ sagt, was du tust. Der Ort — Adresse, Einzugsgebiet, bediente Gemeinden — sagt, wo die Antwort gilt. Und die Schreibweisen sagen, unter welchen Wörtern beides gefunden wird; dazu steht in Eine Maschine liest wörtlich, warum eine Maschine „Elektriker" und „Elektroinstallateur" nicht von selbst zusammenbringt.

Fehlt eines der drei, bricht die Kette an einer Stelle, die man von außen nicht sieht. Der Betrieb ist auffindbar, aber keiner Frage zuzuordnen. Er ist zuzuordnen, aber ohne Ort. Oder er passt, nur eben unter einem Wort, das niemand tippt. In allen drei Fällen sieht die Website vollkommen in Ordnung aus.

Wie diese Angaben am Ende zu einem Bild des Betriebs zusammenwachsen, das Maschinen abfragen können, steht in Was ist ein Knowledge Graph?.

Was du selbst prüfen kannst, heute.

Drei Fragen, ohne Werkzeug zu beantworten:

1. Steht auf deiner Website überhaupt ein Typ? Nicht als Text im Impressum — als Angabe in den strukturierten Daten. Wenn du das nicht sagen kannst, ist die Antwort meistens nein.
2. Ist es ein Tätigkeitstyp oder ein Sammelbegriff? Enthält er das Wort, mit dem ein Kunde deine Arbeit benennen würde, oder etwas Allgemeines wie „Unternehmen"?
3. Wenn du mehrere Standbeine hast — steht das wichtigste vorn?

Wer hier dreimal ehrlich antwortet, hat eine der häufigsten Ursachen dafür gefunden, warum ein Betrieb technisch einwandfrei aussieht und in KI-Antworten trotzdem nicht vorkommt.

Warum das vor allen anderen Maßnahmen kommt.

Es ist verlockend, an Texten zu arbeiten. Texte sind sichtbar, und man kann sie vorzeigen. Die Typangabe ist unsichtbar, sie besteht aus einem Wort, und niemand bedankt sich dafür.

Aber sie steht vor allem anderen. Eine Maschine, die nicht weiß, was du bist, hat keinen Ort, an dem sie deine Texte ablegen könnte. Sie liest sie, ordnet sie keiner Frage zu und vergisst sie. Wie das Lesen und Zerlegen im Einzelnen abläuft, habe ich in Wie eine KI deine Website liest beschrieben; die technische Gesamtarchitektur steht in Von SEO zu GEO.

Der Aufwand für die Typangabe liegt bei zwei Minuten. Der Unterschied liegt darin, ob du überhaupt zur Auswahl stehst.

Wie das Vokabular funktioniert, aus dem dieser Typ stammt, steht in Das Vokabular, auf das sich Maschinen geeinigt haben.