GEO in der Praxis: Die 3 wichtigsten Maßnahmen

Wer in KI-Antworten sichtbar sein will, sollte in Generative Engine Optimization (GEO) investieren. Da stellt sich natürlich die Frage: Was kann ich konkret tun, damit meine Marke genannt oder meine Website als Quelle zitiert wird?

Die gute Nachricht: Hinter GEO steckt nichts komplett Neues. Es ist vielmehr eine Weiterentwicklung von SEO. Ohne solide Suchmaschinenoptimierung gibt es auch keine Sichtbarkeit in KI-Systemen. Denn Google AI Overviews, Perplexity, ChatGPT Search und Gemini mit Webzugriff greifen auf Inhalte zurück, die crawlbar, indexiert und gut strukturiert sind. Ansonsten ist eine Seite für KI-Systeme nicht auffindbar und als Quelle nicht nutzbar.

Auf der Basis von SEO geht es also mit GEO darum, Inhalte so aufzubereiten, dass sie nicht nur für klassische Rankings funktionieren, sondern auch von KI-Systemen genutzt werden können.

Bevor man mit GEO loslegen kann, müssen die SEO-Grundlagen sitzen: Crawling und Indexierung, strukturierte Daten, eine klare Website-Struktur und saubere Menüführung, guter Content, Backlinks und E-E-A-T bleiben weiterhin wichtig.

Neu bei GEO ist, dass das Tracking vorverlagert wird. In der klassischen Suchmaschinenoptimierung steht das Tracking ja am Ende: Es wird nachverfolgt, wie sich die Rankings für die definierten Suchbegriffe entwickeln und wie sich diese Rankings auf Zugriffszahlen und Conversions auswirken. Dann werden die Daten analysiert und die Strategie dementsprechend angepasst.

Bei GEO steht das Tracking ganz am Anfang: Zuerst machen wir eine Impact-Analyse, um herauszufinden, wie viel Traffic durch AI Overviews verloren gegangen ist. Wir werten aus, wie präsent die Marke in den KI-Chatbots in Bezug auf definierte Themen und Prompts ist. Und wir schauen uns das Sentiment an: Werden unsere Produkte oder Dienstleistungen eher positiv oder negativ gesehen? Was weiß die KI über uns? Es wird also zuerst das Tracking aufgesetzt, dann die Daten ausgewertet und daraus eine Strategie abgeleitet.

Das Tracking ist aber nicht die einzige Veränderung. Bei GEO werden aus Keywords Prompts, Inhalte müssen zitierfähig sein und Off-Page-Signale gewinnen wieder an Bedeutung. Auf diese drei Punkte gehen wir im nächsten Kapitel als konkrete Maßnahmen genauer ein.

Die klassische Suchmaschinenoptimierung beginnt mit der Keyword-Recherche. Wir prüfen Suchvolumen, Suchintention, Wettbewerb und Ranking-Chancen. Bei GEO funktioniert das nur eingeschränkt, weil wir keine Daten haben.

OpenAI, Perplexity, Google und andere Anbieter veröffentlichen keine Daten zu Prompts. Wir wissen also nichts darüber, wie oft eine bestimmte Frage in ChatGPT gestellt wird.

Hinzu kommt, dass Formulierungen wieder wichtiger werden. Während Google in den letzten Jahren immer besser darin wurde, unterschiedliche Schreibweisen, Synonyme und Umschreibungen zusammenzuführen und den Intent dahinter zu verstehen, reagieren KI-Systeme viel stärker auf den Kontext und die Tonalität einer Frage.

Google hat immer betont, dass sie keine Filterblasen erzeugen und unterschiedliche Perspektiven zeigen möchten (auch wenn die Suchergebnisse natürlich von Faktoren wie Standort, Sprache, Gerät und Suchverlauf beeinflusst werden). Der Suchmaschinenriese bietet in den Ergebnissen nicht nur eine gewisse Ausgeglichenheit in Bezug auf die Art von Inhalten – Shop-Seiten, informative Artikel, News, Videos, Vergleichsportale, Anbieter –, sondern ist auch um Ausgeglichenheit in Bezug auf Sentiment und Meinungen bemüht.

Bei der KI-Suche funktioniert das ganz anders: Es geht eben nicht darum, ein gewisses Maß an Neutralität zu wahren, sondern um maximale Personalisierung.

Zum Beispiel bekomme ich auf Google für die zwei folgenden Fragestellungen sehr ähnliche Antworten:

• Ich habe gehört, Kaffee ist ein wahres Wundermittel. Kannst du mir erklären, warum es so gesund ist, regelmäßig Kaffee zu trinken?
• Kaffee ist doch eigentlich purer Stress für den Körper, oder? Warum sollte ich damit aufhören?

Stelle ich die gleichen Fragen einem LLM wie ChatGPT oder Gemini, bekomme ich ganz unterschiedliche Antworten. Die KI passt sich an die Tonalität meiner Frage an und liefert gefällige Antworten.

Diese Ultra-Personalisierung und die mangelnde Datenlage machen es natürlich sehr schwierig, die passenden Prompts zu definieren. Es ist unmöglich (und unmöglich teuer), alle relevanten Prompts abzudecken. Deshalb arbeiten wir mit Stichproben. Ziel ist es, ein sinnvolles Set an Prompts zu definieren und diese zu tracken.

Hier einige Tipps, wie man geeignete Prompts finden kann:

• Die KI selbst fragen: Welche Fragen würde ein Nutzer zu diesem Thema/Produkt stellen? 
• People Also Ask (Google)
• Klassische SEO-Tools wie Sistrix oder SEMrush
• W-Fragen-Tools wie AnswerThePublic 
• Mit der Google Search Console auf lange Suchanfragen filtern (mind. 10 Wörter)
• Query-Fan-Out-Simulator wie z. B. Qforia, die aus einer Ausgangsfrage mögliche Teilfragen ableiten 

Wenn in den AI Overviews eine Frage beantwortet wird und dabei Quellen zitiert werden, greift die KI auf Textpassagen zurück, die sie aus dem Web extrahiert hat. Welche Passagen das sind, hängt unter anderem davon ab, wie klar und präzise sie formuliert sind.

Guter Content war schon immer das Herzstück von SEO. Einzigartige Inhalte, die Usern echten Mehrwert bieten, bleiben auch für GEO die Grundlage. Allerdings wird es noch wichtiger, dass die Texte auf der Website möglichst klar und einfach formuliert sind, ohne Fachjargon und Marketingfloskeln. KI-Systeme bevorzugen nämlich Inhalte, die leicht zu analysieren und zu verarbeiten sind.

Das bedeutet nicht, dass Texte roboterhaft oder langweilig werden müssen. Aber zentrale Aussagen sollten präzise formuliert werden, der Text insgesamt sauber strukturiert sein und FAQs integriert werden.

• Klare Formulierung: Prägnante und direkte Antworten als zitierbare Stellen einbauen.
• Zusammenfassende Einleitung: Bei längeren Artikeln am Anfang oder Ende einen Abschnitt mit den wichtigsten Punkten hinzufügen. Damit wird der KI eine Zusammenfassung geboten, aus der sie zitieren kann.
• Gute Strukturierung: Saubere Überschriftenstruktur, Aufzählungszeichen und nummerierte Listen machen einzelne Abschnitte leichter erfassbar.
• Konkrete Fakten: Direkte Zitate, Daten, Statistiken und Quellenangaben erhöhen die Vertrauenswürdigkeit.
• FAQs: LLMs extrahieren FAQs und FAQ-Seiten bevorzugt als Antwortquellen. Jede FAQ-Antwort sollte mit einem Definitiv-Statement beginnen, also einem faktenreichen Satz, der direkt zitiert werden kann.
• Schema.org-Markup: Strukturierte Daten helfen KI-Systemen, Inhalte besser einzuordnen.
• Videos: Seit 2024 gibt es den Reiter “Kurze Videos” bei Google. Es ist davon auszugehen, dass die Inhalte aus kurzen Videos auch für die Erstellung der AI Overviews berücksichtigt werden.

Ja, Pressemeldungen, Verzeichnisse und Listen sind tatsächlich von den Toten auferstanden. KI-Systeme führen Informationen aus vielen unterschiedlichen Quellen zusammen – nicht nur von der eigenen Website. Je öfter eine Marke auf verschiedenen Domains erwähnt wird, desto höher ist dementsprechend die Chance auf Sichtbarkeit in KI-Systemen.

Links und Erwähnungen bringen aber nicht nur Sichtbarkeit, sondern beeinflussen auch das Sentiment. Die KI greift häufig auf Drittseiten zurück, gerne auch solche mit User-Generated-Content. Negative Reviews, falsche Behauptungen oder veraltete Informationen können daher stärker ins Gewicht fallen, als vielen Unternehmen bewusst ist. Umso wichtiger ist es, auf negative Bewertungen einzugehen, Fehlaussagen richtigzustellen oder einfach eine Gegenperspektive zu bringen, damit die KI auch diese Informationen berücksichtigt.

Vor allem Reddit gilt als High-Authority-Citation-Quelle (Perplexity zitiert besonders häufig Reddit-Threads). Seit der 2024 geschlossenen Partnerschaft zwischen Google und Reddit hat Google zudem Zugriff auf Reddits Echtzeit-Daten. Es bietet sich also an, dort aktiv zu sein oder zumindest die Erwähnungen und das Sentiment gegenüber der eigenen Marke im Blick zu behalten. 

LLMs lernen aus statistischen Mustern im Web. Wenn eine Marke auf vielen vertrauenswürdigen Seiten im richtigen thematischen Zusammenhang mit positiven Attributen genannt wird, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme diese Assoziation übernehmen.

Ein gutes Beispiel für eine erfolgreiche Off-Page-Kampagne liefert die Autovermietungsfirma SIXT. In Europa ist die Marke durch die auffälligen orangen Plakate und frechen Sprüche, die in jedem Flughafen hängen, sehr bekannt. Im amerikanischen Markt wurde SIXT in KI-Antworten jedoch nicht als eine der besten oder größten Autovermietungen genannt. Deshalb hatte das SEO-Team von SIXT eine geniale Idee: Sie riefen bei den USA TODAY 10Best Awards einen Wettbewerb zu den 10 besten Car-Rental-Companies in den USA ins Leben, gewannen ihn und verbreiteten das Ergebnis anschließend breit über unterschiedliche Kanäle – so lange, bis auch die KI verstand, wer der Beste ist: SIXT.

GEO funktioniert nicht ohne SEO. Eine Seite, die schlecht erreichbar, unstrukturiert und nicht crawlbar ist, wird auch in KI-Antworten kaum eine Rolle spielen. Technik, Struktur, gute Inhalte, Autorität und Vertrauen bleiben weiterhin das Fundament.

Gleichzeitig reicht klassisches SEO allein nicht mehr aus. Wer in ChatGPT, Perplexity, Gemini oder AI Overviews sichtbar sein will, muss als logische Weiterentwicklung von Suchmaschinenoptimierung auch für KI optimieren. Dafür müssen wir verstehen, wie Menschen prompten, wie KI-Systeme Inhalte extrahieren und welche externen Signale für unsere Marke relevant sind.

Wer diese drei Maßnahmen konsequent umsetzt, legt den Grundstein: Prompts analysieren, Inhalte zitierfähig machen und Off-Page-Signale gezielt steuern. Wer damit jetzt beginnt, ist noch früh dran und kann davon profitieren.