Was ist Generative Engine Optimization (GEO)? – Strategien für die neue Ära der SEO

Das Wichtigste vorab

KI-Modelle verändern das Suchverhalten: Statt sich in den Suchergebnissen durch Links zu klicken, erwarten Nutzer heute schnelle und prägnante Antworten auf ihre Fragen.

3 Arten von Generative Engines: Trainingsbasierte, suchbasierte und hybride Generative Engines.

GEO und SEO: GEO ist eine Weiterentwicklung von SEO, die sich statt auf Website-Sichtbarkeit, Rankings und Traffic darauf spezialisiert hat, Inhalte so zu optimieren, dass sie in generativen KI-Suchergebnissen und Antworten erscheinen.

GAIO, LLMO und Co. – Neue Begriffe, neue Strategien

Rund um die Thematik GEO und Suchmaschinenoptimierung sind in den letzten Monaten aufgrund der rasanten Weiterentwicklung von KI basierten Suchmaschinen und KI Systemen mehrere neuartige Begriffe entstanden, die in ihren Grundlagen zwar eng miteinander verwandt sind, jedoch unterschiedliche Schwerpunkte setzen:

GAIO (Generative AI Optimization)

Der Begriff GAIO steht für Generative AI Optimization und konzentriert sich auf die strategische Anpassung von Inhalten, Markenpräsenz sowie digitalen Strategien, zur Erhöhung der Sichtbarkeit in den Antworten und Empfehlungen von generativen KI-Systemen (zum Beispiel DALL-E, Midjourney, ChatGPT, Bard etc.). Statt lediglich auf Sprachmodelle ausgerichtet zu sein, umfasst GAIO auch andere generative KI-Modelle.

LLMO (Large Language Model Optimization)

Large Language Model Optimization (LLMO) ist spezifischer als GAIO und konzentriert sich direkt auf die Optimierung von Content für große Sprachmodelle (LLMs). LLMO wird oft synonym mit Generative Engine Optimization (GEO) verwendet.

Das Ziel ist es also, Inhalte so zu gestalten, dass LLMs wie ChatGPT, Gemini und Claude sie leicht verstehen, verarbeiten und in ihren Antworten zitieren oder empfehlen können. Es geht darum, die Relevant und Glaubwürdigkeit der Webseiten-Inhalte für jene Art der KI-Systeme zu maximieren.

Die 3 Arten von Generative Engines

Generative Engines, auch bekannt als Generative AI, umfassen eine Vielzahl unterschiedlicher Typen, die sich in ihrer technischen Architektur, ihrer Funktionsweise und den erzeugten Inhalten unterscheiden.

Nachfolgend geben wir dir einen kurzen Überblick über die 3 wesentlichen Arten von Generative Engines sowie eine verbreitete und nützliche Klassifizierung, insbesondere im Hinblick auf ihre Anwendung in der Suchmaschinenoptimierung.

Trainingsbasierte Generative Engines (Pre-trained Models)

Diese Art der KI-Modelle werden vorab auf der Basis riesiger Datensätze (Text, Bilder, Code etc.), aus jenen sie Muster, Beziehungen und Strukturen lernen, trainiert. Wenn sie eine Anfrage beziehungsweise einen Prompt erhalten, generieren sie eine Antwort, die lediglich auf diesem während des Trainings erlernten „Wissen“ basiert.

Beispiele: Basisversion von ChatGPT ohne Webzugriff, Claude, LLaMA von Meta

Suchbasierte Generative Engines (Retrieval-Augmented Generation – RAG) – Perplexity AI und Google AI Overviews

Jene Engines sind darauf ausgelegt, für die Generierung ihrer Antworten, in Echtzeit auf aktuelle Informationen aus dem World Wide Web oder spezifischen Datenbanken zuzugreifen. Sie „suchen“ nach relevanten Daten, fassen diese zusammen und präsentieren sie dem User häufig mit den entsprechenden Quellenangaben.

Beispiele: Perplexity AI, Google AI Overviews (SGE – Search Generative Experience)

Relevanz für GAIO/LLMO: Hier kommt klassisches SEO stark zum Tragen. Da suchbasierte Generative Engines auf die Echtzeit-Indexierung von Webseiten zurückgreifen, müssen deine Webseite und deren Inhalte im Suchindex der KI-Systeme eine hohe Sichtbarkeit aufweisen und als autoritative Quelle eingestuft werden. Ausschlaggebend hierfür sind technische Sauberkeit, eine gute Website-Struktur, relevante Keywords sowie aktuelle Inhalte.

Hybride Generative Engines – Google Gemini und ChatGPT

Hybride Systeme kombinieren die Stärken der trainingsbasierten und der suchbasierten Ansätze. Sie nutzen ein großes Sprachmodell als grundlegende Basis für allgemeines Wissen und greifen zusätzlich bei Bedarf auf aktuelle Webinformationen zurück. Sie können also sowohl aus ihrem „Gedächtnis“ antworten als auch aktiv im Internet recherchieren.

Beispiele: Google Gemini, ChatGPT Search, Microsoft Copilot

Definition – Was ist Generative Engine Optimization?

Generative Engine Optimization verlagert den Fokus vom Ziel der traditionellen SEO, Seitenrankings zu erzielen, hin zur Sicherstellung, dass Website-Inhalte KI-generierte Antworten beeinflussen und dort zitiert werden. Dabei ist GEO allerdings keine Ablösung von SEO, sondern eine Weiterentwicklung, die auf dessen grundlegenden Prinzipien aufbaut.

Heutzutage bevorzugen Nutzer zunehmend schnelle, kompakte Antworten gegenüber der herkömmlichen Methode des Durchklickens mehrerer Suchergebnisse. Dies verschiebt die Interaktion vom „Suchen und Klicken“ zum „Fragen und Empfangen“. Inhalte werden zur definitiven, vertrauenswürdigen Informationsquelle und eine Marke, die von einer KI zitiert wird, erhält automatisch eine Bestätigung ihrer Autorität und Glaubwürdigkeit.

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KI Modelle verändern den Online-Marketing-Kosmos – Warum ist GEO wichtig?

Wie bereits angesprochen, verändert Generative KI grundlegend die Art und Weise, wie Menschen Informationen suchen und finden. Moderne Nutzer erwarten personalisierte und kontextuell reiche Sucherlebnisse. Der Aufstieg von „Zero-Click“-Suchen und AI Overviews hat die Auswirkung, dass Nutzer oft keine Website mehr besuchen müssen, um eine Antwort zu erhalten – folglich sinken die Klickraten.

Content, der nicht für Künstliche Intelligenz optimiert ist, läuft daher Gefahr, unsichtbar zu werden. GEO sorgt jedoch genau hier für Abhilfe. Sie erhöht die Sichtbarkeit von Marken in KI-generierten Suchergebnissen, verbessert die Positionierung als vertrauenswürdige Informationsquelle und stärkt die Autorität der Marke.

Doch GEO geht weit über Sichtbarkeit hinaus. Generative KI-Systeme analysieren das Verhalten der und die Nutzerinteressen in Echtzeit. Sie personalisieren Inhalte, integrieren verschiedene Medienformate und liefern individuelle Ergebnisse. Zudem sind Klicks von KI-Ergebnissen oft höherwertig, da die Nutzer bereits vorqualifiziert und engagierter sind.

Wie funktioniert Generative Engine Optimization?

Kernprinzipen von GEO

• Nutzerabsicht und konversationelle Anfragen: Content-Ersteller müssen die Nutzerabsicht und den Kontext verstehen und Probleme angehen. Dabei sollten die Inhalte in natürlicher, konversationeller Sprache formuliert werden und den Fokus auf Long-Tail-Keywords legen.
• E-E-A-T: Inhalte müssen heutzutage nachweislich Erfahrung (Experience), Fachkenntnisse (Expertise), Autorität (Authoritativeness) und Vertrauenswürdigkeit (Trustworthiness) demonstrieren, da KI jene Signale streng bewertet.

Strategien

• Inhaltsstruktur: Gut strukturierte Seiten mit klaren Überschriften, semantischem Markup, Bullet Points und kurzen Absätzen erleichtern KI das Crawlen, Verstehen und Zusammenfassen.
• Strukturierte Daten (schema.org): Passende Schema Markups wie How-To, FAQ Page oder Article fungieren als API für KI zur Informationsgewinnung und helfen den Systemen, die Webinhalte zu verstehen, zu kategorisieren und erhöhen die Wahrscheinlichkeit von Rich Results.
• Multimedia: Die Kombination von Text mit qualitativ hochwertigen Bildern, Audio und Video verbessert die Nutzerbindung sowie den Wert für die KI.
• Keyword-Recherche für GEO: Der Fokus sollte hierbei auf semantischen Keywords, Long-Tail-Anfragen und natürlicher Sprache liegen. Folgende Tools könne dir eine Hilfestellung bieten: SEMrush, Low Fruits, Google Keyword Planner.
• Technische Grundlagen: Unabdingbar für GEO ist eine technische Optimierung der Website gemäß SEO-Grundlagen. Hier zählen unter anderem schnelle Ladezeiten, die Beachtung der Core Web Vitals und interne Verlinkungen. Zudem sollte darauf geachtet werden, dass KI-Crawler auf die Website zugreifen können und nicht im robots.txt Verzeichnis blockiert wurden.
• Aufbau von Markenautorität und Vertrauen: E-E-A-T zählt. Webseiten, die bereits in der traditionellen Suche ranken und häufig zitiert werden, werden von KI bevorzugt. Gerne gesehen werden Experten-Inhalte, Autorenbiografien, Quellenzitate und Nutzerrezensionen.

Chancen für Unternehmen und Marken

Wie du wahrscheinlich bereits bemerkt hast, ist Generative Engine Optimization (GEO) mittlerweile mehr als nur ein Buzzword. Während traditionelle SEO deine Website in den Suchergebnissen platziert, sorgt GEO dafür, dass deine Marke direkt in den Antworten von KI, KI-Suchmaschinen und Chatbots erscheint. Das bietet enorme Vorteile:

• Dominanz in KI-Antworten: Mit GEO optimierst du deinen Content so, dass KI-Modelle wie ChatGPT oder Google AI Overviews sie als vertrauenswürdige Quelle für Empfehlungen und direkte Antworten auswählen. Das bedeutet Sichtbarkeit, auch in Zeiten von „Zero-Click“-Suchen.
• Gestärkte Markenautorität: Wenn KI-Systeme deine Marke/dein Unternehmen als Experte zitieren, erhöht das Vertrauen und Glaubwürdigkeit. GEO stellt sicher, dass deine Markenbotschaften und deine Expertise von der künstlichen Intelligenz interpretiert und kommuniziert werden. Das kann deine Autorität in deiner Branche beziehungsweise deinem Bereich festigen.
• Wettbewerbsvorteil: GEO ist noch relativ neu. Wer somit früh auf GEO setzt und neue Strategien entwickelt, verschafft sich einen wichtigen Vorsprung in einer Welt, in der immer mehr Suchen über KI-Assistenten laufen.
• Optimierte Content-Strategie: Generative Engine Optimization verschiebt den Fokus von reinen Keywords hin zu Entitäten (z. B. Produkte, Dienstleistungen, Konzepte) sowie dem breiteren Kontext deiner Inhalte. Das erfordert wiederum hochwertige, gut strukturierte Daten und detaillierte Inhalte, welche von AI leicht verstanden und verarbeitet werden können.
• Neue Wege zu Leads: KI-optimierte Websites können Nutzer, welche eine Kaufabsicht verfolgen, direkter ansprechen. Studien zufolge berichten Unternehmen, die bereits auf GEO-Strategien setzen, von besseren Lead- und Conversionraten, da KI-generierte Antworten präziser auf die Bedürfnisse der Suchenden eingehen.

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GEO und SEO – Widerspruch oder Synergie?

Kurz gesagt: GEO und SEO sind keine Widersprüche, sondern Synergien. Die nachfolgende Darstellung, bietet dir einen Überblick über die wichtigsten Merkmale und Faktoren beider Strategien:

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Künstliche Intelligenz, Generative Engines, KI-Suchmaschinen und Co. verändern das Suchverhalten von Usern und erfordern einen Wandel im strategischen Denken bezüglich Suchmaschinenoptimierung, Suchmaschinenwerbung sowie Online- und Content-Marketing.

Wir überprüfen, ob dein Unternehmen und deine Strategien für den Aufschwung von KI gewappnet sind. Dabei analysieren wir technische Grundlagen sowie Inhalte, Datenstruktur sowie die vorliegende Markenpräsenz in KI-Ergebnissen.

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FAQ

Wie funktioniert Generative Engine Optimization?

Generative Engine Optimization (GEO) optimiert Content so, dass er von KI-Technologien als vertrauenswürdige Quelle erkannt und in ihren Antworten verwendet wird.

Ersetzt GEO SEO?

Nein. GEO ergänzt klassisches SEO. Suchmaschinenoptimierung fokussiert sich auf Rankings und Auffindbarkeit in traditionellen Suchergebnissen. Generative Engine Optimization konzentriert sich auf die Optimierung für generative KI. Beides zusammen bildet die Basis für eine zukunftssichere Digitalstrategie.

Wie optimiere ich meine Website für Generative KI?

Erstelle Content, der klare Antworten liefert, semantisch reich ist, aktuelle Fakten und einen Mehrwert bietet. Nutze strukturierte Daten, hochwertige Quellen und formuliere nutzerzentriert.