Wie du im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz gefunden wirst!
Willkommen in der Welt nach der klassischen Google-Suche.
Vielleicht kennst du es noch: Du tippst eine Frage bei Google ein und bekommst eine lange Liste mit „blauen Links“ präsentiert. Du klickst darauf, liest dich durch verschiedene Webseiten und findest hoffentlich die Antwort.
Doch die Welt verändert sich gerade rasend schnell! Was ist, wenn Suchmaschinen gar nicht mehr nur „blaue Links“ zeigen? Genau das passiert! Neue Künstliche Intelligenzen (KIs) wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity geben dir sofort eine fertige Antwort – direkt und ohne dass du auf einen Link klicken musst.
Das bedeutet: Digitale Sichtbarkeit wird neu gedacht. Es geht nicht mehr nur darum, ganz oben in einer Liste zu stehen. Es geht darum, ob deine Informationen von diesen KIs gefunden und genutzt werden. Wenn deine Inhalte nicht von diesen Systemen zitiert werden, könnte es sein, dass du im Internet bald kaum noch Beachtung findest.
Hier kommt Generative Engine Optimization (GEO) ins Spiel – deine Antwort auf diesen Wandel!
💡 Was ist GEO eigentlich?
Stell dir vor, du hast wertvolles Wissen oder tolle Produkte. GEO ist der Schlüssel, damit Künstliche Intelligenzen genau diese Infos bei dir finden, verstehen und so wichtig einstufen, dass sie diese in ihren Antworten verwenden.
Während die „klassische“ SEO (Search Engine Optimization) – also die Suchmaschinenoptimierung – das Ziel hatte, deine Webseite ganz oben in den Suchergebnissen erscheinen zu lassen, geht es bei GEO um den „Platz in der Antwort“. Es bedeutet, deine Inhalte so aufzubereiten, dass KI-Modelle sie direkt in ihre Antworten einbauen oder als Quelle nennen – oft sogar, ohne dass jemand überhaupt auf deine Webseite klickt.
GEO ist also Sichtbarkeit, die ohne einen Klick auskommt – dafür aber direkt in der „Antwortmaschine der Zukunft“ stattfindet.
Ryan Law – Content-Marketing-Direktor bei Ahrefs äußert sich so: https://ahrefs.com/blog/geo-is-just-seo/
Klassische SEO vs. GEO: Die neue Art, im Internet gefunden zu werden
| Aspekt | Klassische SEO | GEO |
|---|---|---|
| Zielsystem | Google, Bing, Ecosia (traditionelle Suchmaschinen) | ChatGPT, Gemini, Perplexity, You.com (KI-Systeme) |
| Zielhandlung | Nutzer klicken auf deine Webseite | KI zitiert dich oder integriert deine Antwort |
| Fokus | Bestimmte Schlüsselwörter, Verlinkungen | Klare Infos, Vertrauenswürdigkeit, saubere Daten |
| Messbarkeit | Deine Position in den Suchergebnissen, Klicks | Wie oft KI dich nennt, Marken-Suchanfragen |
| Erfolgsfaktoren | Meta-Tags, viel Text, schnelle Webseite | Glaubwürdigkeit, verständlicher Aufbau, Datenformate |
Wie funktionieren KI-Suchsysteme überhaupt?
Die neuen generativen Suchmaschinen funktionieren anders als das, was du kennst. Sie nutzen Sprachmodelle. Diese Sprachmodelle haben riesige Mengen an Texten gelernt und können daher Informationen zusammenfassen und auf Fragen antworten. Manche KIs greifen dabei auf ihr gelerntes Wissen zurück, andere durchsuchen das Internet in Echtzeit (wie zum Beispiel Perplexity).
Wichtig ist: KIs fassen Inhalte zusammen, formulieren Aussagen neu und verlinken – wenn überhaupt – nur selten auf die Originalquelle.
Das hat ganz neue Anforderungen an deine Inhalte:
- Deine Inhalte müssen von Maschinen leicht „gelesen“ und verstanden werden können. Sie brauchen eine klare Struktur.
- Vertrauenswürdigkeit ist wichtiger als die bloße Anzahl von Keywords. Die KI will wissen, dass deine Informationen stimmen.
- Eine saubere und verständliche Gliederung deiner Texte wird zur Grundvoraussetzung.
🔎 Ein Beispiel, wie das in der Praxis aussieht:
Stell dir vor, jemand fragt eine KI: „Wie funktioniert eine Wärmepumpe?“ Wenn du auf deiner Webseite diese Frage präzise, verständlich und mit Belegen beantwortest, hast du eine sehr gute Chance, dass die KI deine Erklärung direkt übernimmt oder dich als Quelle nennt. Das ist GEO in Aktion!
GEO in der Praxis: 6 effektive Strategien, um von KIs gefunden zu werden
Wie setzt du GEO nun um? Hier sind 6 wichtige Strategien, die dir helfen, deine Inhalte für die KI-Ära fit zu machen:
1. Klare und genaue Sprache statt "Keyword-Dichte"
Früher dachte man: Je öfter ein bestimmtes Wort im Text vorkommt (Keyword-Dichte), desto besser. Das ist jetzt anders. KI versteht am besten, was logisch, genau und gut erklärt ist. Es geht darum, dass der Inhalt wirklich sinnvoll und verständlich ist, nicht nur vollgestopft mit Schlüsselwörtern.
2. Zeige deine Vertrauenswürdigkeit (E-E-A-T)
Die KI und auch die Nutzer möchten wissen: Hier schreibt ein echter Mensch mit echter Expertise. Zeig, dass du Ahnung hast und vertrauenswürdig bist. Das gelingt zum Beispiel so:
- Autorenboxen: Stell die Person vor, die den Artikel geschrieben hat, inklusive ihrer Qualifikationen.
- Transparente Quellen: Nenn, woher deine Informationen stammen, wenn du Fakten verwendest.
- Kontaktmöglichkeiten, Impressum, Datenschutz: Zeig, dass du ein seriöser Anbieter bist und erreichbar bist.
3. Nutze "strukturierte Daten" (Schema.org)
Das klingt kompliziert, ist aber super hilfreich! Strukturierte Daten sind wie kleine Etiketten, die du deinen Inhalten anheftest. Sie helfen KIs, den Inhalt deiner Seite noch besser zu verstehen. Zum Beispiel kannst du damit markieren:
- Dass ein Text ein Artikel ist.
- Welche Teile davon Häufig gestellte Fragen (FAQs) sind.
- Dass es sich um ein Produkt handelt.
- Dass deine Seite eine Organisation repräsentiert.
Diese speziellen Formate helfen KIs, deine Inhalte ganz gezielt zu verarbeiten und in ihren Antworten zu nutzen.
4. Bau deine Inhalte "maschinenfreundlich" auf
Stell dir vor, du baust ein Haus. Eine gute Struktur ist alles! Genauso ist es bei deinen Texten:
- Klare Überschriften (H1, H2, H3): Nutze diese, um deinem Text eine logische Hierarchie zu geben. Die H1 ist die Hauptüberschrift, H2 sind Unterüberschriften, usw.
- Kurze Absätze: Lange Textwände sind schwer zu lesen – sowohl für Menschen als auch für KIs.
- Tabellen und Stichpunkte (Bulletpoints): Diese lockern den Text auf und machen Infos leicht erfassbar.
- Logischer Aufbau: Deine Inhalte sollten einen klaren roten Faden haben und von Punkt zu Punkt sinnvoll aufgebaut sein.
5. Denk an das "Zero-Click-Potenzial"
Das ist ein ganz wichtiger Punkt! Auch wenn ein Nutzer nicht auf deine Webseite klickt, sondern die Antwort direkt von der KI bekommt, sollte er deinen Markennamen oder deine Expertise wahrnehmen. GEO ist eine Art Branding über die KI-Antwort. Ziel ist, dass dein Name oder deine Marke im Gedächtnis bleibt, selbst wenn kein Klick erfolgt.
6. Vernachlässige die technische Basis nicht
Auch wenn GEO im Fokus steht, bleiben gute technische Grundlagen wichtig:
- Mobile-Optimierung: Deine Webseite muss auf Smartphones und Tablets genauso gut aussehen und funktionieren wie auf dem Computer.
- Schnelle Ladezeiten: Niemand wartet gerne! Eine schnelle Webseite ist wichtig.
- Sauberes HTML: Das ist der „Code“ deiner Webseite. Ein sauberer Code hilft KIs, deine Inhalte besser zu lesen.
Wusstest du schon?
Die Nutzung von strukturierten Daten ist im Jahr 2024 um ganze 50 % gestiegen! Das zeigt: Immer mehr Unternehmen erkennen, dass die Sichtbarkeit bei KIs ein strategisches Ziel ist.
Welche Inhalte werden in KI-Suchmaschinen zitiert & warum?
KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die:
- klar strukturiert und verständlich sind,
- vertrauenswürdig und belegt sind (Quellenangaben, Autoreninfos),
- aktuell und relevant sind,
- maschinenlesbar aufbereitet wurden (z.B. mit strukturierten Daten).
Quelle: Evergreen Media
AI Overview: Die neue Antwortmaschine von Google
Mit der Einführung von Google AI Overviews hat sich die Suche grundlegend verändert. AI Overviews liefern direkt am Anfang der Suchergebnisse kurze, präzise Antworten auf Nutzerfragen – oft in Form von zusammengefassten, generierten Texten, die aus vertrauenswürdigen Quellen stammen. Das Ziel: Nutzer sollen schneller, relevanter und ohne Umwege über mehrere Webseiten an die gewünschte Information kommen.
Für Content-Ersteller bedeutet das: Es reicht nicht mehr, „nur“ auf Seite 1 zu ranken. Wer nicht Teil der AI Overview-Summaries ist, verliert Sichtbarkeit. Google setzt dabei auf die Kombination aus generativer KI (wie dem Gemini-Modell), klassischen Suchalgorithmen und dem Knowledge Graph, um hochwertige, relevante Antworten zu liefern. Besonders wichtig ist, dass AI Overviews bevorzugt auf Inhalte zurückgreifen, die als besonders vertrauenswürdig, aktuell und klar strukturiert gelten.
Was bedeutet das für GEO?
- Deine Inhalte müssen so gestaltet sein, dass sie von der KI als „Antwortquelle“ erkannt werden.
- Multimediale Inhalte (z.B. Videos, Infografiken) und aktuelle, gut belegte Informationen erhöhen die Chance, in AI Overviews zu erscheinen.
- Die klassische SEO-Logik (Top-10-Ranking) wird durch „AI-Visibility“ ersetzt: Entscheidend ist, ob du in der KI-Zusammenfassung genannt wirst.
Wie sieht die Suche der Zukunft aus? Johannes Beus von Sistrix
Engine-Typen verstehen: Wie generative Systeme wirklich arbeiten
Anders als klassische Suchmaschinen liefern generative KI-Systeme keine bloßen Ergebnislisten, sondern formulieren direkt Antworten – angepasst an den Kontext, die Absicht der Anfrage und das Nutzerverhalten. Um Inhalte wirksam für GEO zu optimieren, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Technologien zu verstehen. Im Kern lassen sich drei Haupttypen unterscheiden:
1. Trainingsbasierte Engines
Diese Modelle – etwa GPT-4 – basieren rein auf bereits verarbeitetem Wissen. Ihre Antworten entstehen aus den Mustern, die sie während des Trainings erkannt haben. Sie sind besonders effektiv, wenn es um allgemeines oder häufig vorkommendes Wissen geht, stoßen jedoch bei aktuellen Informationen an Grenzen.
2. Suchbasierte Engines
Hierzu zählen Modelle wie Google Gemini oder Bing mit Copilot-Funktion. Sie kombinieren Suchtechnologien mit KI-Verständnis und greifen zur Beantwortung einer Anfrage in Echtzeit auf aktuelle Webinhalte zurück. So können sie tagesaktuelle Entwicklungen oder spezifische Informationen berücksichtigen.
3. Hybride Engines
Diese Systeme verbinden beide Ansätze: Sie nutzen vortrainiertes Wissen und reichern es durch aktuelle Informationen an. Das Ergebnis sind besonders präzise, kontextuell stimmige Antworten – eine Kombination, die für viele professionelle Anwendungen als zukunftsweisend gilt.
Rolle von LLMs & RAG in der Antwortgenerierung
RAG (Retrieval-Augmented Generation):
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet die Fähigkeiten von LLMs mit einer gezielten Dokumentensuche. Bevor eine Antwort generiert wird, sucht die KI in externen Datenquellen (z.B. Webseiten, Datenbanken) nach relevanten Informationen. Diese werden dann in die Antwort eingebaut. Das Ergebnis: Die Antworten sind nicht nur stimmig, sondern auch belegbar und auf dem neuesten Stand.
RAG reduziert das Risiko von „Halluzinationen“ (falsche KI-Aussagen), da aktuelle und geprüfte Quellen einbezogen werden.
Besonders wichtig für Unternehmen: RAG ermöglicht es, interne Wissensdatenbanken oder Fachartikel gezielt in die KI-Antworten einzubinden.
Für GEO heißt das: Nur strukturierte, maschinenlesbare und aktuelle Inhalte haben die Chance, von RAG-Systemen gefunden und zitiert zu werden.
LLMs (Large Language Models):
Große Sprachmodelle wie GPT-4, Gemini oder LLaMA sind das Herzstück moderner KI-Suchsysteme. Sie wurden auf riesigen Datenmengen trainiert und verstehen Sprache, Zusammenhänge und Nutzerabsichten auf einem neuen Level. LLMs können komplexe Fragen beantworten, Inhalte zusammenfassen und sogar neue Texte generieren – allerdings immer nur auf Basis ihres Trainingsstands.
LLMs analysieren nicht nur Keywords, sondern den gesamten Kontext einer Frage.
Sie erkennen Muster, ziehen Schlussfolgerungen und liefern Antworten, die menschlich und präzise wirken.
Die Entwicklung geht weiter: Immer mehr spezialisierte LLMs entstehen, die auf Branchen, Themen oder Aufgaben zugeschnitten sind.
| Modell & Plattform | Typ | RAG-Unterstützung / Nutzung |
|---|---|---|
| OpenAI (ChatGPT, GPT‑4) | Proprietär | Offizielle RAG-Architektur über Plugins und Embedding-basierte Retrievals (z. B. bei Copilot oder Custom GPTs) |
| Google Gemini | Proprietär | Eingebunden in Suchsysteme, nutzt Retrievallayer für aktuelle Antworten |
| Anthropic Claude | Proprietär | In einigen API-Setups für Retrieval-Use-cases verfügbar (z. B. in Kombination mit externen Daten) |
| Llama 2 / Llama 3 | Open‑Source | Beliebt bei RAG-Pipelines (z. B. Open‑RAG-Framework mit Llama2‑7B) |
| Mistral 7B / Mixtral | Open‑Source | Häufig empfohlen für RAG-Anwendungen (z. B. via LangChain) |
| GPT‑4 Turbo + LangChain | Hybrid | Kombination via Frameworks wie LangChain ermöglicht RAG |
| REALM, RETRO, RAG (Meta) | Open‑Source Frameworks | Spezielle RAG-Methoden wie REALM, RETRO – frühe Pioniere im Bereich |
| Self‑RAG (Akari Asai et al.) | Forschung | Eigenständiges System, das Retrieval und KI-Generierung integriert |
| MuRAG | Forschung / Multimodal | Deckt auch Bilder + Text mit RAG im Hintergrund |
GEO messen: Woran erkenne ich den Erfolg?
Das ist eine der größten Herausforderungen: GEO lässt sich nicht so einfach messen wie die Klicks auf deine Webseite. Doch es gibt Indikatoren, die du beobachten kannst:
- Mentions in KI-Antworten: Du kannst manuell überprüfen (z.B. durch eigene Testanfragen bei ChatGPT oder Gemini) oder spezielle Tools nutzen, die dir sagen, wann KIs deine Marke oder Inhalte zitieren.
- Vermehrte „Marken + Thema“-Anfragen: Vielleicht suchen Nutzer direkt nach „Deine Marke + Wärmepumpe“, weil sie deine Marke in einer KI-Antwort wahrgenommen haben.
- Steigende Sichtbarkeit in SGE / AI Overviews: Das sind die neuen, KI-gestützten Suchergebnisse von Google. Wenn deine Inhalte dort häufiger erscheinen, ist das ein gutes Zeichen.
- Organische Verlinkungen von KI-bezogenen Plattformen: Wenn Webseiten, die sich mit KIs beschäftigen (wie z.B. Perplexity), auf dich verlinken, ist das ebenfalls positiv.
Es gibt erste Tools wie Perplexity Pro oder You.com Alerts, und auch das manuelle Überprüfen bei ChatGPT kann dir helfen, erste Erfolge von GEO sichtbar zu machen.
📊 Marktanalyse: Die Zukunft von Large Language Models (LLMs)
Large Language Models (LLMs) stehen im Zentrum der aktuellen KI-Revolution – und die jüngsten Zahlen von Pragma Market Research bestätigen diesen Trend eindrucksvoll. Der globale LLM-Markt wird demnach von 1,59 Mrd. USD im Jahr 2023 auf 259,8 Mrd. USD bis 2030 anwachsen. Das entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 79,8 % – ein fast beispielloses Wachstum in der Technologiebranche.
Der Grund für diese explosive Entwicklung liegt in der rasanten Verbreitung von KI-Anwendungen in nahezu allen Wirtschaftssektoren: Vom automatisierten Kundenservice über intelligente Content-Generierung bis hin zur medizinischen Datenanalyse – LLMs dringen zunehmend in hochkomplexe Anwendungsfelder vor.
| Region | 2023 (Mio USD) | 2030 (Mio USD) | CAGR (%) |
|---|---|---|---|
| Nordamerika | 848,65 | 105 545,17 | 72,2 % |
| Europa | 270,61 | 50 087,73 | 83,3 % |
| Asien‑Pazifik | 416,56 | 94 027,10 | 89,2 % |
| Lateinamerika | 25,86 | 4 803,20 | 83,5 % |
| Naher Osten & Afrika | 29,25 | 5 354,53 | 82,9 % |
Quelle: Pragma Market Research
Fazit: GEO ist Pflicht – keine Option
Die Art, wie wir im Internet Informationen finden, ändert sich grundlegend. Die Zukunft der Suche ist „generativ“ – das bedeutet, KIs generieren die Antworten. GEO ist keine vorübergehende Modeerscheinung, sondern ein echter, tiefgreifender Wandel in der digitalen Welt.
Wenn du heute deine Inhalte so erstellst, dass sie für Menschen UND Maschinen verständlich sind, sicherst du dir morgen den Platz im Informationsfluss der Künstlichen Intelligenz.
GEO ist nicht SEO 2.0 – es ist das neue Betriebssystem für digitale Sichtbarkeit.
Häufige Fragen zu GEO (FAQ)
GEO (Generative Engine Optimization) optimiert Inhalte speziell für KI-basierte Suchsysteme, während klassische SEO auf traditionelle Suchmaschinen abzielt. GEO legt den Fokus auf maschinenlesbare, vertrauenswürdige und strukturierte Inhalte, damit KIs diese direkt in Antworten integrieren.
Saubere HTML-Struktur, Mobile-Optimierung, schnelle Ladezeiten, strukturierte Daten.
Du kannst manuelle Testanfragen in KI-Systemen durchführen oder spezialisierte Tools wie Perplexity Pro oder You.com Alerts nutzen, um Erwähnungen deiner Marke oder Inhalte zu tracken.
Strukturierte Daten (z.B. Schema.org) helfen KIs, Inhalte besser zu verstehen und gezielt als Antwortquelle auszuwählen. Sie sind ein wichtiger Erfolgsfaktor für Sichtbarkeit in AI Overviews und generativen Suchsystemen.
Regelmäßige Aktualisierungen sind wichtig, da KIs aktuelle und belegbare Informationen bevorzugen. Überprüfe und überarbeite deine Inhalte mindestens quartalsweise.
Vermeide unstrukturierte Texte, fehlende Quellenangaben, veraltete Informationen und eine zu starke Keyword-Orientierung. KIs bevorzugen Qualität, Klarheit und Vertrauenswürdigkeit.
Setze auf prägnante, gut strukturierte Antworten, nutze strukturierte Daten, biete aktuelle Informationen und belege deine Aussagen mit vertrauenswürdigen Quellen.
Ja, KI-Systeme nutzen zunehmend auch multimediale Inhalte. Videos, Infografiken und Podcasts können die Sichtbarkeit in AI Overviews und generativen Antworten erhöhen.
RAG kombiniert die Suche in externen Datenquellen mit KI-generierten Antworten. Inhalte, die gut strukturiert und maschinenlesbar sind, haben eine höhere Chance, von RAG-Systemen zitiert zu werden.
Sorge für klare Markenkommunikation, konsistente Nennung deiner Marke in Inhalten und baue Expertise sowie Vertrauenswürdigkeit auf, damit KIs deine Marke als relevante Quelle erkennen.