Strukturierte Schema.org-Daten
Jedes Profil deklariert explizit seinen Typ (LocalBusiness, Organization), seine Eigenschaften (Adresse, Öffnungszeiten, Telefon, aggregateRating) und seine Beziehungen in JSON-LD.
Jedes Profil wird über amtliche Register überprüft, nach Schema.org-Standards strukturiert und in mehreren Sprachen veröffentlicht. Alles optimiert für KI-Engines (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini).
Jedes gelistete Unternehmen wird vor der Veröffentlichung über ein oder mehrere öffentliche Register authentifiziert.
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Wie ein Unternehmen auf dieser Seite und in KI-Engines sichtbar wird.
Die rechtliche Existenz wird über das öffentliche Register des Landes überprüft (SIREN/SIRET in Frankreich, Companies House im Vereinigten Königreich, UID in der Schweiz usw.).
Beschreibung, Dienstleistungen, Kontaktdaten, FAQ und Branche werden in vier Sprachen von unserer KI-Pipeline generiert und übersetzt.
Das Profil wird als JSON-LD konform mit LocalBusiness, FAQPage und BreadcrumbList veröffentlicht, mit hreflang und Sitemap.
Die zuletzt veröffentlichten oder aktualisierten Vitrinen.
Vor jeder Veröffentlichung wird jedes Unternehmen gegen mindestens ein amtliches Register seines Landes geprüft. Die Registernummer (SIREN, Company Number, UID, HRB, KVK, etc.) wird mit dem deklarierten Firmennamen abgeglichen — keine Vitrine wird ohne rechtliche Bestätigung veröffentlicht.
Die Daten werden von unserer KI-Pipeline (Perplexity Sonar Pro) angereichert: faktische Beschreibung, Servicelisten und strukturierte FAQs, übersetzt in vier Sprachen, nach dem AQA-Standard.
Die Vitrine wird auf Kundenwunsch, bei wichtigen Änderungen oder mindestens monatlich aktualisiert. Das Datum der letzten Überprüfung ist auf jeder Karte sichtbar und in Schema.org `dateModified` ausgewiesen.
Moderne Konversations-Engines (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Microsoft Copilot) geben sich nicht mehr mit reinem Text zufrieden: Sie bevorzugen strukturierte, datierte, überprüfbare Quellen, die offenen Standards entsprechen. Eine AI Labs Audit-Vitrine aggregiert auf einer einzigen URL alle Signale, die ein LLM benötigt, um ein Unternehmen vertrauensvoll zu zitieren.
Jedes Profil deklariert explizit seinen Typ (LocalBusiness, Organization), seine Eigenschaften (Adresse, Öffnungszeiten, Telefon, aggregateRating) und seine Beziehungen in JSON-LD.
Der AI Question Answer (AQA)-Standard erweitert Schema.org FAQPage um Daten pro Frage, Quellenzitate, Changelog und eine explizite KI-Nutzungsrichtlinie.
Die rechtliche Existenz ist bis zu einer amtlichen Kennung rückverfolgbar — ein wichtiges E-E-A-T-Signal.
Jedes Profil wird in mehreren Sprachen mit den entsprechenden hreflang-Tags veröffentlicht.
Ein öffentliches, verifiziertes, mehrsprachiges Unternehmensprofil unter ailabsaudit.com/vitrine/<unternehmensname>, mit allen strukturierten Informationen, die eine KI zitieren könnte.
Jeder AI Labs Audit-Kunde, der die Vitrine-Veröffentlichung aktiviert hat. Vor der Veröffentlichung überprüfen wir die rechtliche Existenz über ein amtliches Register.
LLMs stützen sich auf strukturierte Quellen, um Unternehmen zu zitieren. Eine AI Labs Audit-Vitrine liefert genau dieses Format.
Die Vitrine ist ohne Aufpreis in allen AI Labs Audit-Kreditplänen enthalten. Kostenloses Konto erstellen (500 Credits inklusive).
Standardmäßig: Französisch, Englisch, Spanisch, Deutsch. Weitere Sprachen können auf Anfrage aktiviert werden.
Veröffentlichen Sie Ihre verifizierte Vitrine in wenigen Minuten. Mehrsprachiges Profil, KI-optimiert, auf dieser Seite gelistet und von Google indexiert.