Generative Engine Optimization (GEO)

Generative Engine Optimization, kurz GEO, ist die Arbeit daran, in den Antworten von KI-Systemen vorzukommen. Nicht auf Platz eins einer Ergebnisliste, sondern in dem Text, den ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews jemandem als Antwort ausgeben. Gemessen wird deshalb nicht Position, sondern Erwähnung.

Wie unterscheidet sich GEO von SEO?

Beide arbeiten am selben Ziel, gefunden zu werden, aber sie optimieren auf verschiedene Ausgabeformen.

SEO optimiert auf eine Liste. Der Erfolg ist eine Position, und der Klick ist der Gewinn.

GEO optimiert auf einen Absatz. Der Erfolg ist, dass eure Aussage in diesem Absatz auftaucht und eure Marke daneben steht. Ob ein Klick folgt, ist offen und oft nachrangig, weil die Erwähnung selbst schon wirkt.

Daraus folgt ein praktischer Unterschied. Für eine Liste schreibt man Seiten. Für einen Absatz schreibt man Abschnitte, die auch außerhalb ihrer Seite verständlich bleiben, denn genau so werden sie zitiert.

Was in der Praxis wirkt

Vier Dinge, in dieser Reihenfolge.

Abschnitte, die für sich stehen. Eine klare Frage als Zwischentitel, darunter zwei bis vier Sätze, die ohne den Rest der Seite Sinn ergeben. Was einen Rückbezug wie „wie oben beschrieben" braucht, lässt sich nicht zitieren.

Belegbare Angaben. Zahlen mit Quelle, Datum und Einheit. Modelle greifen Aussagen auf, die überprüfbar aussehen, und Redaktionen wie Nutzende ebenso.

Maschinenlesbare Struktur. Strukturierte Daten helfen einer Maschine, Aussagen einer Entität zuzuordnen.

Eindeutige Entität. Firmenname, Angebot und Zuständigkeit sollten überall gleich benannt sein. Wer sich auf drei Seiten unterschiedlich beschreibt, ist für ein Modell drei halbe Firmen.

Warum das Thema jetzt aufkommt

Weil die Klicks wegbrechen, auch bei stabilen Rankings. Laut Ahrefs sinkt die Klickrate auf Position eins durch AI Overviews um rund 58 %. Für viele Unternehmen heißt das: Die Sichtbarkeit in Werkzeugen sieht unverändert aus, während der Verkehr fällt.

Der zweite Grund ist die Art der Fragen. In einem Answer Engine fragen Menschen ganze Sätze statt Stichwörter, und sie fragen früher im Kaufprozess. Wer dort nicht vorkommt, fehlt in der Vorauswahl, bevor ein Vergleich überhaupt beginnt.

Wie sich die eigene Position darin messen lässt, steht auf der Seite zur LLM-Optimierung.

Wie du anfängst

Drei Schritte, in dieser Reihenfolge, ohne Werkzeugkauf.

Erstens den Ausgangswert erheben. Notiere zehn bis zwanzig Fragen, mit denen eure Kundschaft üblicherweise in ein Thema einsteigt. Stelle sie zwei verschiedenen Answer Engines und halte fest, wer genannt wird und wer nicht. Ohne diesen Wert ist später keine Wirkung belegbar.

Zweitens die bestehenden Seiten umbauen, nicht neue schreiben. Bei den meisten Websites steht die Antwort schon irgendwo, nur eingebettet in Text, der sie nicht zitierfähig macht. Zwischentitel als Frage formulieren, die Antwort direkt darunter setzen, Rückbezüge auflösen.

Drittens die Entität eindeutig machen. Firmenname, Angebot und Zuständigkeit überall gleich benennen, maschinenlesbar über strukturierte Daten.

Was in dieser Reihenfolge auffällt: Zwei der drei Schritte sind Aufräumarbeit an vorhandenen Inhalten. Der verbreitete Reflex, für GEO neue Inhalte zu produzieren, ist meist der teuerste Weg zum kleinsten Effekt.