Wie verhindere ich, dass KI falsche Informationen über mein Unternehmen lernt?

Warum lernt KI überhaupt falsche Informationen über Ihr Unternehmen? Und was können Sie konkret tun, damit KI-Suchsysteme und generative Engines in Hamburg und darüber hinaus korrekte, aktuelle und konsistente Antworten liefern? Die kurze Antwort: KI „lernt“ aus Daten – aus öffentlich verfügbaren Inhalten, aus Medienberichten, aus veralteten Webseiten, aus Social Media, aus Branchenverzeichnissen und aus Nutzerfeedback. Wenn diese Quellen widersprüchlich oder veraltet sind, spiegelt die KI diese Fehler wider. Deshalb braucht es eine gezielte Steuerung der Datenquellen, klar definierte Inhalte und laufende Kontrolle.

Definition: KI-Suche (Generative Engine Optimization, GEO) beschreibt die Praxis, Inhalte, Daten und Signale so zu optimieren, dass generative Suchsysteme und KI-gestützte Antwortmaschinen in Hamburg und weltweit konsistente, korrekte und aktuelle Informationen über Ihr Unternehmen liefern.

In diesem Leitfaden erfahren Sie:

• wie KI „falsch lernt“ und welche Quellen besonders riskant sind,
• welche Prinzipien und Prozesse Sie aufbauen sollten,
• welche technischen Maßnahmen wirken (Schema.org, robots.txt, Sitemaps),
• wie Sie Inhalte und Daten für KI verständlich strukturieren,
• wie Sie Monitoring und Korrekturprozesse etablieren,
• und wie Sie das Ganze Hamburg-spezifisch optimieren.

Warum „lernt“ KI falsche Informationen über Unternehmen?

Was sind die häufigsten Ursachen für falsche KI-Antworten? Und wie entstehen diese Fehler in der Praxis?

Datenquellen der KI

• Öffentliche Webseiten (Produktseiten, Impressum, Karriere, Blog)
• Branchenverzeichnisse (Google Business Profile, Gelbe Seiten, Yelp)
• Social Media (LinkedIn, X, Instagram, TikTok)
• Presseartikel (Zeitungen, Fachmedien, Agenturmeldungen)
• Bewertungsplattformen (Trustpilot, Google Reviews, TripAdvisor)
• Wikipedia & Wikidata (Einträge, Infoboxen, Referenzen)
• Öffentliche Dokumente (Handelsregister, Kammerdaten, Behördenlisten)
• Nutzerfeedback (Fragen, Antworten, Foren, Q&A-Seiten)

Fakt: KI-Modelle kombinieren Informationen aus vielen Quellen. Wenn Quellen widersprüchlich sind, wird die KI diese Widersprüche in ihren Antworten spiegeln.

Typische Fehlermuster

• Veraltete Angaben (z. B. alte Standortadresse, frühere Öffnungszeiten)
• Unvollständige Angaben (z. B. fehlende Telefonnummer, E-Mail)
• Widersprüchliche Angaben (z. B. unterschiedliche Leistungen auf zwei Seiten)
• Falsche Zuordnungen (z. B. Verwechslung mit gleichnamigem Unternehmen)
• Missverständliche Begriffe (z. B. „Filiale“ statt „Hauptsitz“)
• Unklare Zuständigkeiten (z. B. mehrere Kontaktkanäle ohne Priorisierung)

Welche Risiken entstehen durch falsche KI-Informationen?

Welche konkreten Auswirkungen haben falsche KI-Antworten auf Ihr Geschäft in Hamburg und darüber hinaus?

• Reputationsschäden: Falsche Angaben zu Preisen, Leistungen oder Standorten.
• Umsatzverluste: Kunden finden falsche Öffnungszeiten oder Kontaktdaten und wenden sich ab.
• Support-Mehrkosten: Zusätzliche Anrufe und E-Mails wegen veralteter Informationen.
• Rechtliche Risiken: Falsche Versprechen oder fehlende Transparenz.
• SEO-Einbußen: Inkonsistente Daten führen zu schlechteren Rankings und weniger Sichtbarkeit.
• Markenverwässerung: Verwechslung mit Konkurrenten oder unpassenden Kategorien.

Studienergebnis: Laut dem Edelman Trust Barometer 2024 vertrauen 61 % der Befragten Marken, die konsistente, transparente und aktuelle Informationen bereitstellen. Quelle: https://www.edelman.com/trust-barometer

Wie funktioniert KI-Suche? (GEO-Grundlagen)

Was genau passiert, wenn eine generative Suchmaschine eine Frage zu Ihrem Unternehmen beantwortet?

Ablauf der KI-Suche

1. Indexierung: Die KI sammelt Inhalte aus Webseiten, Verzeichnissen und Medien.
2. Extraktion: Sie identifiziert Entitäten (Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten).
3. Verknüpfung: Sie ordnet Informationen zu Ihrem Unternehmen zu.
4. Generierung: Sie erstellt eine Antwort mit Quellenangaben.
5. Feedback: Nutzer und Systeme bewerten die Antworten, was die Modelle weiter formt.

Definition: Generative Engine Optimization (GEO) ist die gezielte Optimierung von Inhalten und Daten, damit KI-Systeme konsistente, korrekte und aktuelle Antworten liefern.

Häufige KI-Suchquellen

• Google SGE (Search Generative Experience)
• Bing Chat / Copilot
• ChatGPT, Claude, Gemini
• Perplexity, You.com
• Wikipedia/Wikidata
• Branchenverzeichnisse

Welche Prinzipien verhindern falsches Lernen?

Welche Grundsätze sollten Sie befolgen, damit KI die richtigen Informationen „lernt“?

• Einheitliche Kerndaten: Ein zentraler, kanonischer Datensatz (Name, Adresse, Telefon, E-Mail, Öffnungszeiten, Leistungen).
• Kanonische URLs: Jede wichtige Information hat eine einzige, bevorzugte Quelle.
• Aktualität: Regelmäßige Aktualisierung, insbesondere bei Standort- und Öffnungszeiten.
• Konsistenz: Gleiche Angaben auf allen Plattformen (Website, Verzeichnisse, Social Media).
• Transparenz: Klare, verständliche Texte ohne Fachjargon.
• Messbarkeit: Monitoring und KPIs, um Abweichungen früh zu erkennen.
• Governance: Verantwortlichkeiten, Freigabeprozesse und Dokumentation.

Studienergebnis: Laut einer 2023-Studie von Pew Research geben 52 % der Nutzer an, dass sie KI-Antworten als „nützlich“ bewerten, wenn diese klar, aktuell und nachvollziehbar sind. Quelle: https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/08/28/americans-views-of-artificial-intelligence/

Wie erstelle ich einen kanonischen Unternehmensdatensatz?

Was gehört in einen belastbaren Kerndatensatz, den KI zuverlässig lesen kann?

Kerndaten (Beispielstruktur)

• Unternehmensname (juristisch und Markenname)
• Adresse (Straße, Hausnummer, PLZ, Stadt, Land)
• Telefon (Hauptnummer, ggf. Abteilungen)
• E-Mail (Allgemein, Support, Vertrieb)
• Website (Haupt-URL, kanonische URLs)
• Öffnungszeiten (Wochentage, Feiertage, Sonderöffnungszeiten)
• Leistungen/Produkte (Kurzbeschreibungen, Preise, Verfügbarkeit)
• Standorte/Filialen (mit eindeutigen IDs)
• Kontaktkanäle (Chat, WhatsApp, Social Media)
• Rechtliche Angaben (Impressum, Datenschutz, AGB)
• Zertifizierungen (z. B. ISO, Branchenstandards)
• Bilder (mit Alt-Text und Bildunterschriften)

Datenqualität: Prüfen Sie regelmäßig

• Vollständigkeit: Sind alle Pflichtfelder gefüllt?
• Konsistenz: Stimmen Angaben überall überein?
• Aktualität: Wann wurden Daten zuletzt geprüft?
• Klarheit: Sind Texte verständlich und eindeutig?
• Eindeutigkeit: Gibt es keine Mehrdeutigkeiten (z. B. „Filiale“ vs. „Hauptsitz“)?

Wie strukturiere ich Inhalte für KI? (Schema.org & semantische Auszeichnung)

Warum sind strukturierte Daten so wichtig? Und welche Schema.org-Typen helfen konkret?

Wichtige Schema.org-Typen

• Organization (Grunddaten, Logo, Kontakt)
• LocalBusiness (Adresse, Öffnungszeiten, Geo-Koordinaten)
• Service (Leistungen, Preise, Verfügbarkeit)
• FAQPage (häufige Fragen, strukturierte Antworten)
• Article (Blogartikel, News, Pressemitteilungen)
• BreadcrumbList (Navigation, Kontext)
• Review (Bewertungen, Sterne, Text)

Umsetzung: Checkliste

• JSON-LD auf der Seite einbinden.
• Kanonische URLs setzen (rel=canonical).
• Alt-Texte für Bilder mit klaren Beschreibungen.
• Strukturierte Listen für Öffnungszeiten, Leistungen, Preise.
• FAQ-Blöcke mit Fragen und Antworten als FAQPage.
• Breadcrumbs für Kontext und Navigation.

Definition: Schema.org ist ein Vokabular zur strukturierten Auszeichnung von Inhalten im Web. Es hilft Suchmaschinen und KI, Entitäten und Beziehungen eindeutig zu verstehen.

Wie verwalte ich Verzeichnisse und Social Media?

Welche Plattformen sind kritisch? Und wie halte ich Daten dort konsistent?

Priorisierte Plattformen

• Google Business Profile (GBP)
• Apple Maps
• Bing Places
• Yelp
• TripAdvisor (für Gastronomie/Tourismus)
• LinkedIn (B2B)
• X, Instagram, TikTok (Kommunikation, Updates)

Best Practices

• Einheitliche Angaben: Name, Adresse, Telefon, Öffnungszeiten.
• Kategorien: Passende Branchenkategorien wählen.
• Bilder: Aktuelle, klare Bilder mit Alt-Text.
• Updates: Regelmäßige Posts zu Öffnungszeiten, Urlauben, Sonderaktionen.
• Reaktionen: Schnell auf Bewertungen und Fragen antworten.

Wie verhindere ich veraltete oder falsche Einträge?

Was können Sie tun, wenn falsche Angaben in Verzeichnissen stehen?

Sofortmaßnahmen

• Korrekturantrag bei der Plattform stellen.
• E-Mail-Beleg mit korrekten Daten senden.
• Telefonisch nachfassen bei kritischen Fehlern.
• Screenshots und Nachweise dokumentieren.

Prävention

• Regelmäßige Audits (quartalsweise).
• Monitoring-Tools für neue Einträge nutzen.
• Kontaktformular auf der Website für Korrekturhinweise.
• Mitarbeiterbriefing zu korrekten Angaben.

Wie nutze ich Wikipedia und Wikidata richtig?

Warum sind Wikipedia/Wikidata wichtig? Und wie vermeide ich Fehler?

Wikipedia

• Neutralität: Faktenbasiert, keine Werbung.
• Verifizierbarkeit: Quellenangaben erforderlich.
• Diskussionsseite: Änderungen diskutieren, wenn nötig.
• Korrekturen: Vorschläge über Diskussionsseite oder „Edit“.

Wikidata

• Entitäten: Eindeutige IDs (Q-Nummern).
• Eigenschaften: P-IDs für Felder (z. B. P281 für Postleitzahl).
• Konsistenz: Abgleich mit offiziellen Quellen.
• Updates: Änderungen mit Begründung dokumentieren.

Studienergebnis: Wikipedia und Wikidata werden von KI-Systemen häufig als „Referenzwissen“ genutzt. Konsistente, belegte Einträge reduzieren Fehlerquoten signifikant. Quelle: https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Introduction

Wie setze ich technische Schutzmechanismen um?

Welche technischen Einstellungen helfen, dass KI nur die richtigen Inhalte liest?

robots.txt

• Blockieren Sie sensible Seiten (z. B. interne Testumgebungen).
• Erlauben Sie wichtige Seiten (Produktseiten, FAQ, Kontakt).
• Sitemap-Referenz hinzufügen.

Sitemaps

• XML-Sitemaps für alle relevanten URLs.
• Aktualisierung bei neuen Inhalten.
• Prioritäten für Kernseiten setzen.

Kanonische URLs

• rel=canonical auf doppelten Seiten.
• Konsistente Haupt-URL für wichtige Informationen.

Noindex/Nofollow

• Noindex für Seiten, die nicht in KI-Antworten erscheinen sollen.
• Nofollow bei externen Links, wenn nötig.

Wie erstelle ich KI-freundliche Texte und Listen?

Was macht Inhalte für KI gut verständlich?

Schreibprinzipien

• Klarheit: Einfache, eindeutige Sätze.
• Struktur: Überschriften, Listen, Tabellen.
• Konsistenz: Gleiche Begriffe für gleiche Dinge.
• Aktualität: Datumsangaben bei zeitkritischen Informationen.
• Beispiele: Konkrete Anwendungsfälle und Nutzen.

Beispiel-Liste: KI-freundliche Öffnungszeiten

• Montag: 09:00–18:00
• Dienstag: 09:00–18:00
• Mittwoch: 09:00–18:00
• Donnerstag: 09:00–18:00
• Freitag: 09:00–18:00
• Samstag: 10:00–14:00
• Sonntag: geschlossen
• Feiertage: nach Ankündigung

Wie baue ich einen Korrekturprozess auf?

Wer ist verantwortlich? Und wie läuft die Korrektur ab?

Rollen und Verantwortlichkeiten

• Content Owner: Verantwortlich für Kerndaten.
• SEO/GEO-Manager: Überwacht Konsistenz und Sichtbarkeit.
• Support/Service: Sammelt Kundenfeedback zu falschen Angaben.
• IT/Entwicklung: Pflegt technische Einstellungen (robots, Sitemaps).

Korrekturprozess (HowTo)

1. Eingang: Fehler melden (Formular, E-Mail, Support).
2. Prüfung: Quelle und Auswirkung bewerten.
3. Korrektur: Daten auf Website, Verzeichnissen, Social Media aktualisieren.
4. Freigabe: Qualitätskontrolle und Freigabe.
5. Monitoring: Änderungen überwachen und dokumentieren.

KPI-Set

• Anzahl Korrekturen pro Monat.
• Zeit bis Korrektur (Mean Time to Fix).
• Konsistenz-Score (Abweichungen zwischen Quellen).
• Sichtbarkeit in KI-Suchantworten.

Wie überwache ich KI-Antworten?

Welche Tools und Methoden helfen, falsche Antworten zu erkennen?

Monitoring-Methoden

• Suchtests: Regelmäßige Abfragen mit realen Fragen.
• Screenshot-Archiv: Antworten dokumentieren.
• Keyword-Tracking: Relevante Begriffe beobachten.
• Bewertungsmonitoring: Google Reviews, Trustpilot, etc.
• Wikipedia/Wikidata-Watch: Änderungen verfolgen.

Tools (Beispiele)

• Google Business Profile Insights
• Bing Places Dashboard
• Wikipedia Watchlist
• Google Alerts (für Unternehmensname + „Hamburg“)
• Brand24 / Mention (Social Listening)

Wie gehe ich mit Medienberichten und Pressemitteilungen um?

Was ist bei der Kommunikation zu beachten?

Pressearbeit

• Faktencheck: Alle Zahlen und Angaben prüfen.
• Konsistenz: Gleiche Begriffe und Daten wie auf der Website.
• Klarheit: Keine vagen Formulierungen.
• Aktualität: Zeitstempel und Gültigkeitsdatum angeben.

Pressemitteilungen

• Struktur: Überschrift, Lead, Fakten, Zitate, Kontakt.
• Schema.org Article: Auszeichnung für bessere KI-Verständlichkeit.
• Distribution: Relevante Medien in Hamburg und darüber hinaus.

Definition: Pressearbeit umfasst die Planung, Erstellung und Verbreitung von Medieninhalten, die das öffentliche Bild eines Unternehmens prägen.

Wie schütze ich Marken und Namen?

Wie vermeide ich Verwechslungen und Missbrauch?

Maßnahmen

• Markenregistrierung: Schutz in relevanten Klassen.
• Domain-Policy: Konsistente Domains und Subdomains.
• Namensrichtlinien: Eindeutige Bezeichnungen für Filialen.
• Monitoring: Markenverletzungen und Fake-Profile erkennen.

Checkliste

• Markenname eindeutig und konsistent nutzen.
• Filialen klar benennen (z. B. „Hamburg-Mitte“, „Hamburg-Altona“).
• Social Media einheitliche Handles.
• Impressum und Datenschutz aktuell halten.

Wie optimiere ich für Hamburg? (GEO & lokale Signale)

Warum ist eine lokale Ausrichtung wichtig? Und welche Signale zählen?

Lokale Signale

• NAP-Konsistenz (Name, Adresse, Telefon) mit „Hamburg“.
• LocalBusiness Schema mit Geo-Koordinaten.
• Karten-Integration (Google Maps, Apple Maps).
• Lokale Keywords in Texten und Überschriften.
• Bewertungen aus Hamburg.

Content-Plan (Hamburg)

• Standortseiten: Detaillierte Informationen zu Filialen.
• Lokale News: Veranstaltungen, Kooperationen, Projekte.
• FAQ: Häufige Fragen zu Öffnungszeiten, Anfahrt, Parken.
• Bilder: Lokale Motive mit Alt-Text („Hamburg Hafen“, „Alster“).

Statistik: 78 % der lokalen Suchenden besuchen ein Geschäft innerhalb von 24 Stunden. Quelle: https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey/

Wie nutze ich interne Verlinkung für KI?

Welche internen Links helfen KI, Inhalte richtig zu verknüpfen?

Prinzipien

• Klarer Ankertext: „Öffnungszeiten Hamburg“, „Kontakt Hamburg“, „Leistungen“.
• Kanonische Seiten: Jede Information hat eine bevorzugte Quelle.
• Breadcrumbs: Kontext für Navigation und Verständnis.
• FAQ-Verlinkung: Von Produktseiten zur FAQ.

Beispiel-Interne Links

• https://www.ki-suche-hamburg.de/geo-hamburg/ (GEO Hamburg: Grundlagen und lokale Signale)
• https://www.ki-suche-hamburg.de/schema-org-markup/ (Schema.org Markup: Leitfaden für strukturierte Daten)
• https://www.ki-suche-hamburg.de/ki-suchmaschinen-vergleich/ (KI-Suchmaschinen im Vergleich: Funktionen und Unterschiede)
• https://www.ki-suche-hamburg.de/chatgpt-hamburg/ (ChatGPT in Hamburg: Tipps für lokale Nutzung)

Wie erstelle ich FAQ-Strukturen für KI-Snippets?

Warum sind FAQ-Blöcke so wirkungsvoll? Und wie strukturiere ich sie?

FAQ-Struktur

• Kurze, prägnante Fragen (1–2 Sätze).
• Direkte Antworten (3–4 Sätze).
• Schema.org FAQPage Auszeichnung.
• Konsistente Begriffe (z. B. „Öffnungszeiten“, „Adresse“).

Beispiel-FAQ

• Frage: Wie sind die Öffnungszeiten in Hamburg? Antwort: Montag bis Freitag 09:00–18:00, Samstag 10:00–14:00, Sonntag geschlossen. Feiertage nach Ankündigung.
• Frage: Wie lautet die korrekte Adresse? Antwort: Musterstraße 1, 20095 Hamburg, Deutschland.
• Frage: Wie kann ich einen Termin buchen? Antwort: Online über unsere Terminseite oder telefonisch unter +49 40 1234567.

Wie bewerte ich den Erfolg? (KPIs & Reporting)

Welche Kennzahlen zeigen, dass Ihre Maßnahmen wirken?

KPIs

• Konsistenz-Score: Abweichungen zwischen Quellen.
• Korrekturzeit: Zeit von Meldung bis Korrektur.
• Sichtbarkeit: Anzahl korrekter KI-Antworten in Tests.
• Bewertungsdurchschnitt: Google Reviews, Trustpilot.
• Traffic: Organischer Traffic zu Kernseiten.

Reporting

• Monatlicher Bericht: KPIs, Maßnahmen, nächste Schritte.
• Quartalsaudit: Vollständige Datenprüfung.
• Jährliche Strategie: Ziele, Budget, Prioritäten.

Welche häufigen Fehler sollte ich vermeiden?

Was sind typische Stolpersteine?

Fehlerliste

• Unterschiedliche Öffnungszeiten auf Website und GBP.
• Veraltete Telefonnummern in Social Media.
• Mehrere Haupt-URLs ohne Kanonisierung.
• Fehlende FAQ zu häufigen Fragen.
• Unklare Filialbezeichnungen ohne Stadtbezirk.
• Keine Monitoring-Prozesse für neue Einträge.
• Widersprüchliche Leistungsbeschreibungen auf verschiedenen Seiten.

Praxisbeispiele und Anwendungsfälle

Wie sieht die Umsetzung in der Praxis aus? Hier sind konkrete Beispiele:

Beispiel 1: Bäckerei in Hamburg-Altona

• Problem: KI zeigt veraltete Öffnungszeiten.
• Lösung: Einheitliche Öffnungszeiten in GBP, Website, Social Media; FAQ mit klaren Zeiten; LocalBusiness Schema mit Geo-Koordinaten.
• Ergebnis: Korrekte KI-Antworten; weniger Support-Anfragen.

Beispiel 2: IT-Dienstleister in Hamburg-Mitte

• Problem: Wikipedia-Eintrag mit falscher Firmenadresse.
• Lösung: Korrekturvorschlag über Diskussionsseite; Belege aus Handelsregister; Wikidata-Update mit Q-ID.
• Ergebnis: Konsistente Daten in KI-Antworten; bessere Sichtbarkeit.

Beispiel 3: Restaurant in der HafenCity

• Problem: Bewertungen widersprechen Öffnungszeiten.
• Lösung: Regelmäßige Updates zu Feiertagen und Sonderöffnungen; strukturierte FAQ; Bilder mit Alt-Text.
• Ergebnis: Weniger Verwirrung; mehr Buchungen über KI-Suche.

Tabellen: Vergleich und Übersicht

Tabelle 1: Quellen und Risiken

Tabelle 2: Schema.org-Typen und Einsatz

Tabelle 3: KPI-Set

Zusammenfassung und nächste Schritte

Was ist das Wichtigste? Und wie starten Sie sofort?

• Einheitlicher Kerndatensatz mit klaren, konsistenten Angaben.
• Strukturierte Auszeichnung (Schema.org) für Website und FAQ.
• Korrekturprozess mit klaren Rollen und KPIs.
• Monitoring von KI-Antworten, Verzeichnissen und Medien.
• Hamburg-Fokus mit lokalen Signalen und klaren Standortseiten.

Fazit: Wenn Sie Daten konsistent halten, Inhalte klar strukturieren und Prozesse etablieren, reduzieren Sie das Risiko falscher KI-Antworten deutlich. KI wird dann die richtigen Informationen „lernen“ – und Ihr Unternehmen in Hamburg und darüber hinaus korrekt repräsentieren.

FAQ

1) Wie oft sollte ich meine Unternehmensdaten in Verzeichnissen prüfen?

Prüfen Sie mindestens quartalsweise. Bei Änderungen (z. B. Öffnungszeiten, Standortwechsel) aktualisieren Sie sofort.

2) Reicht es, nur die Website zu pflegen?

Nein. KI nutzt viele Quellen. Pflegen Sie alle relevanten Plattformen (GBP, Apple Maps, Social Media, Wikipedia/Wikidata) konsistent.

3) Was ist der schnellste Weg, falsche Angaben zu korrigieren?

Stellen Sie Korrekturanträge bei der Plattform, dokumentieren Sie Belege und telefonisch nachfassen bei kritischen Fehlern.

4) Wie helfen FAQ-Blöcke gegen falsche KI-Antworten?

Klare, strukturierte FAQ mit Schema.org FAQPage geben KI eindeutige Antworten auf häufige Fragen.

5) Welche Rolle spielt Hamburg in der KI-Suche?

Lokale Signale wie NAP-Konsistenz mit „Hamburg“, Geo-Koordinaten und lokale Bewertungen verbessern die Relevanz in KI-Suchantworten.

6) Wie verhindere ich Verwechslungen mit gleichnamigen Unternehmen?

Nutzen Sie eindeutige Bezeichnungen (z. B. „Hamburg-Mitte“), konsistente Markennamen und korrekte Wikidata-Entitäten.

7) Was ist der größte Fehler, den Unternehmen machen?

Unterschiedliche Angaben auf verschiedenen Plattformen. Das führt zu widersprüchlichen KI-Antworten.

Quellen

• Edelman Trust Barometer 2024: https://www.edelman.com/trust-barometer
• Pew Research 2023: Americans’ Views of Artificial Intelligence: https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/08/28/americans-views-of-artificial-intelligence/
• BrightLocal Local Consumer Review Survey: https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey/
• Google Business Profile Insights: https://support.google.com/business/answer/12143833
• Wikipedia: Introduction: https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia
• Wikidata: Introduction: https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Introduction
• Schema.org: https://schema.org/
• Google Search Central: robots.txt: https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/robots/intro
• Google Search Central: Sitemaps: https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/sitemaps/overview
• Google Search Central: Canonical URLs: https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/consolidate-duplicate-urls
• Google Search Central: Structured Data: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro