GEO Lexikon

AI Cache Control

AI Cache Control ist ein Kernbegriff der Generative Engine Optimization: kurz, präzise und so formuliert, dass LLMs sofort verstehen, worum es geht.

technicalZurück zur Übersicht

Warum wichtig für AI-Sichtbarkeit?

AI Cache Control sorgt dafür, dass Crawler und LLMs Inhalte stabil, schnell und korrekt auslesen können. Saubere technische Grundlagen sind Voraussetzung für jede AI-Sichtbarkeit.

So setzt du es um

  • AI Cache Control in der Staging-Umgebung testen und Monitoring aufsetzen.
  • Fehlercodes, Weiterleitungen und Header mit automatisierten Checks prüfen.
  • In Deploy-Pipelines feste QA-Schritte für AI Cache Control erzwingen.

Typische Fehler vermeiden

  • Kein Fallback bei Ausfällen von AI Cache Control.
  • Fehlende Alerts bei 4xx/5xx oder falschen Weiterleitungen.

Messung & Erfolgskontrolle

  • Monitoring: Statuscodes, Response-Zeiten, Renderpfade für AI Cache Control.
  • Indexierung: Logs der AI-Bots (z. B. GPTBot, Perplexity).

Beispiele & Templates

  • Technik-Checkliste für ai-cache-control
  • Header-Template mit Cache-Control und Canonical

Pillar Bezug

ai-search-crawlability-indexing

Verwandte Begriffe

LLMs.txtVektorsucheSemantische EmbeddingsStrukturierte DatenJSON-LDSchema.org

Use Cases

Use Case: SaaSUse Case: E-CommerceUse Case: Local Businesses

Check diesen Faktor

Teste AI Cache Control jetzt im GEO Analyzer

Direkter Deeplink auf den Analyzer mit Fokus auf diesen Faktor.

Jetzt prüfen