Die Informationssuche im digitalen Raum befindet sich durch den Einsatz von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity.ai und Google Gemini im Umbruch. Statt wie bisher Listen von Suchergebnissen anzuzeigen, liefern diese sogenannten „Generative Engines“ direkte, kontextbezogene Antworten.
Für Unternehmen und Content-Ersteller bedeutet das: Die Sichtbarkeit verschiebt sich weg vom traditionellen Webseiten-Ranking hin zur gezielten Einbindung ihrer Inhalte in KI-generierte Ausgaben.
Was ist GEO?
Generative Engine Optimization (GEO) ist ein neues Konzept, das über die klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) hinausgeht und speziell auf die Funktionsweise generativer KI-Modelle zugeschnitten ist. Ziel ist es, Inhalte so zu gestalten, dass Sprachmodelle sie effektiv erkennen, einordnen und in ihre Antworten integrieren können. Dabei kommen Large Language Models (LLMs) zum Einsatz, die Inhalte nicht bloß indexieren, sondern semantisch tief analysieren. Sie kombinieren dabei intern gespeichertes Wissen mit aktuellen Webinhalten – ein Verfahren, das als Retrieval-Augmented Generation (RAG) bekannt ist.
Im Vergleich zu SEO setzt GEO andere Schwerpunkte:
Während klassische SEO auf Keywords, Backlinks und technische Aspekte der Website fokussiert ist, stehen bei GEO Verständlichkeit, klare Struktur und die Vertrauenswürdigkeit der Quelle im Vordergrund. Inhalte werden so aufbereitet, dass sie leicht von KI-Systemen erkannt, sinnvoll verknüpft und zitiert werden können. Der Erfolg wird hier nicht in Klickzahlen, sondern in Zitierhäufigkeit, Sichtbarkeit und der inhaltlichen Präsenz in KI-Antworten gemessen.
Was bedeutet das konkret für die Content-Erstellung?
- Prägnanz & Klarheit: Aussagen sollten kompakt und verständlich formuliert sein – KI-Modelle bevorzugen klar strukturierte Inhalte.
- Logische Gliederung & Struktur: Überschriften, Zwischenüberschriften und Aufzählungen verbessern die Auffindbarkeit relevanter Textpassagen durch die KI.
- Verlässliche Quellen: Inhalte mit Referenzen auf Studien, Statistiken oder offizielle Dokumente erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten übernommen zu werden.
- Nutzerorientierung: Inhalte sollten in einer Sprache formuliert sein, wie Nutzer sie in echten Fragen stellen – einfach, direkt und alltagsnah.
- Technische Strukturierung: Der Einsatz strukturierter Daten (z. B. Schema.org), klarer FAQ-Blöcke oder eines Frage-Antwort-Stils erleichtert die Verarbeitung durch Sprachmodelle.