We ❤︎
KI-SEO
Immer mehr Nutzer stellen ihre Fragen nicht mehr klassischen Suchmaschinen, sondern direkt KI-Systemen wie ChatGPT, Google SGE oder Perplexity. Diese generativen Suchmaschinen liefern keine Linklisten mehr, sondern direkte Antworten und nennen nur noch wenige Marken als Quelle. Mit Generative Engine Optimization (GEO) stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen genau dort sichtbar bleibt, wo die Zukunft der Suche stattfindet.
Was ist GEO?
Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die gezielte Optimierung digitaler Inhalte, um von generativen KI-Suchsystemen wie ChatGPT, Google SGE, Perplexity, Gemini oder Copilot erkannt, verarbeitet und in ihren Antworten, als Referenz, Zitat oder Quelle, verwendet zu werden.
Im Unterschied zur klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO), die auf hohe Google-Rankings abzielt, sorgt GEO dafür, dass KI-Modelle Unternehmensinhalte als vertrauenswürdige Quelle erkennen und in ihren generierten Antworten verwenden. GEO ist somit der Schlüssel zu mehr Reichweite in der KI-gesteuerten Suche der Zukunft und erweitert klassische SEO um die Optimierung für KI-basierte Such- und Antwortsysteme.
Warum GEO?
Unsere GEO-Leistungen
KI-SEO ist unsere Lösung für nachhaltige, zukunftssichere Sichtbarkeit in generativen Suchmaschinen und LLMs.
GEO Audit
GEO Optimierung
GEO Monitoring
KI-SEO Projektablauf
Jedes Unternehmen ist einzigartig – genauso individuell gestalten wir Ihre Generative Engine Optimization (GEO). Unser Ziel ist es, Ihre Marke in generativen KI-Suchsystemen als vertrauenswürdige Quelle zu positionieren. Dazu entwickeln wir eine maßgeschneiderte GEO-Strategie, die wir gemeinsam mit Ihnen Schritt für Schritt umsetzen. Durch enge Zusammenarbeit, klare Prozesse und kontinuierliche Optimierung stellen wir sicher, dass Ihre Inhalte von KI-Modellen erkannt, verstanden und bevorzugt in Antworten genutzt werden.
Welche Arten von generativen KI-Engines gibt es?
Generative Engines lassen sich grundsätzlich in drei Typen unterteilen, die sich durch ihre Datenquellen und Funktionsweisen unterscheiden:
Trainingsbasierte Modelle
Trainingsbasierte Modelle arbeiten ausschließlich mit den Informationen, die sie während ihrer Trainingsphase aufgenommen haben. Beispiele hierfür sind KI-Systeme wie GPT-4 ohne Webzugriff oder Claude. Inhalte werden nur berücksichtigt, wenn sie bereits vor dem Training prominent im Internet vertreten waren. Für die Sichtbarkeit in diesen Engines ist eine frühzeitige und nachhaltige Präsenz im Netz daher entscheidend.
Suchbasierte Engines
Suchbasierte Engines wie Perplexity oder Google AI Overviews greifen dagegen in Echtzeit auf Webinhalte zu. Sie bewerten aktuelle Inhalte hinsichtlich Struktur, Relevanz und Vertrauenswürdigkeit und zitieren diese aktiv in ihren Antworten. GEO kann hier besonders wirksam eingesetzt werden, da gezielt strukturierte und gut optimierte Inhalte schnell von den Engines aufgegriffen werden.
Hybride Modelle
Hybride Modelle wie Google Gemini oder ChatGPT Search kombinieren beide Ansätze. Sie nutzen sowohl ihr trainiertes Wissen als auch aktuelle Webinhalte. Um in diesen Systemen sichtbar zu werden, müssen Inhalte sowohl technisch sauber für Suchmaschinen als auch semantisch klar für KI-Parser aufbereitet sein.
Diese Unterschiede zeigen: Für eine erfolgreiche GEO-Strategie ist es entscheidend, die Verarbeitung von Inhalten durch verschiedene Engine-Typen zu verstehen und zu wissen, welche Optimierungsmaßnahmen jeweils den größten Einfluss haben.
| Typ | Datenquelle | Funktionsweise | Aktualität der Inhalte | Beispiele | GEO-Potenzial |
|---|---|---|---|---|---|
| Trainingsbasierte Engines | Trainingsdaten | Antwort auf Basis des gelernten Wissens | Veraltet (Stand des letzten Trainings) | GPT-4 (ohne Browsing), Claude, Llama | Gering (nur durch langfristige Content-Strategien) |
| Suchbasierte Engines | Aktuelle Web-Inhalte (Live-Suche) | Realtime-Suche & aktive Quellenzitation | Hochaktuell | Perplexity, Google AI Overviews | Hoch |
| Hybride Engines | Kombination aus Trainingsdaten & Live-Web | Mischung aus gespeicherten Daten & Web-Recherche | Teils aktuell, teils veraltet | Google Gemini, ChatGPT Search | Mittel bis hoch (je nach Anfrage) |
Warum KI das Suchverhalten revolutioniert
Generative Engines verändern nicht nur die technische Basis der Suche, sondern auch die Art und Weise, wie Menschen mit Informationen interagieren. Nutzer erwarten heute keine endlosen Listen von Suchergebnissen mehr, sondern eine sofortige, präzise, kontextbezogene und verständliche Antwort – und genau das leisten die KI-basierten Systeme.
Anstatt auf einzelne Webseiten zu klicken, konsumieren viele Nutzer direkt die von der KI generierten Zusammenfassungen. Die klassische Position eins in den Suchergebnissen wird zunehmend durch die Nennung in einer KI-Antwort ersetzt. Sichtbarkeit bedeutet also nicht mehr, in der Ergebnisliste aufzutauchen, sondern als zitierte Quelle oder empfohlene Lösung genannt zu werden.
Diese Entwicklung verändert die Spielregeln für Unternehmen. Sichtbarkeit im Netz entsteht nicht mehr nur durch hohe Rankings in klassischen Suchmaschinen, sondern auch durch die Präsenz in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini. Marken, die dort erscheinen, profitieren von einem Vertrauensvorschuss – selbst wenn die verlinkte Website gar nicht mehr besucht wird.
Daraus ergeben sich neue Anforderungen an Inhalte: Sie müssen nicht nur für Menschen verständlich und überzeugend sein, sondern auch für Maschinen klar strukturiert und zitierfähig aufbereitet werden. Die klassische SEO reicht nicht mehr aus. GEO wird zum unverzichtbaren Bestandteil der Content-Strategie, um im neuen Informationsökosystem relevant zu bleiben.
Der Wandel zeigt sich bereits in messbaren Effekten: Unternehmen beobachten einen Rückgang des organischen Website-Traffics, da Nutzer ihre Antworten zunehmend direkt in generativen Engines finden, ohne den Umweg über klassische Suchergebnisse zu nehmen. Dennoch bleibt das Potenzial für Conversions bestehen. Nutzer erhalten schneller die für sie relevanten Informationen und treffen effizientere Entscheidungen.
Generative Engines ersetzen also nicht die Suche selbst, sondern verändern den Weg zur Antwort grundlegend. Unternehmen müssen diesen Wandel aktiv gestalten, um auch in Zukunft in den digitalen Entscheidungsprozessen ihrer Zielgruppen präsent zu sein.
Neue Begriffe, neue Strategien
Im Zuge der rasanten Entwicklung Generativer KI und der zunehmenden Verschmelzung von SEO (Suchmaschinenoptimierung) mit KI entstehen derzeit viele neue Begrifflichkeiten. Besonders im Bereich der sogenannten GEO-Strategien (Generative Engine Optimization) und KI-gestützten SEO-Prozesse (KI-SEO) tauchen vermehrt Abkürzungen und Fachausdrücke auf, die vielen noch neu sind.
Die folgenden Definitionen bieten einen schnellen Überblick über die wichtigsten Begriffe dieser Next-Gen-SEO-Welt.
Bei der AI Search Optimization (AISO) handelt sich um eine Strategie zur Optimierung von Inhalten für Antwortmaschinen wie Chatbots, Sprachassistenten oder Googles SGE (Search Generative Experience). Das Ziel besteht darin, präzise Antworten zu liefern und somit die Sichtbarkeit zu erhöhen.
"GAIO" steht für Generative AI Optimization und meint die Optimierung von Inhalten und Markenauftritten für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini, damit diese als Antwortquelle in den Systemen genannt oder berücksichtigt werden.
Bei der Large Language Model Optimization (LLMO) werden spezifische Maßnahmen ergriffen, um Inhalte für Large Language Models (LLMs) zu optimieren, sodass diese Informationen aus den eigenen Inhalten korrekt, häufig und kontextrelevant wiedergeben. LLMO konzentriert sich auf die Optimierung von Inhalten für große Sprachmodelle und ist somit spezifischer als Generative AI Optimization(GAIO).
Oberbegriff für alle SEO-Maßnahmen, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz erstellt, optimiert oder gesteuert werden – von Content-Generierung bis zur technischen Analyse.
Allgemeine Optimierung von Prozessen, Inhalten und Systemen durch oder für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz – nicht nur im SEO-Bereich.
Allgemeine Optimierung von Prozessen, Inhalten und Systemen durch oder für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz – nicht nur im SEO-Bereich.
Optimierung für dialogorientierte KI-Systeme, z.B. Chatbots oder Sprach-KIs, um als vertrauenswürdige Quelle in Konversationen genannt oder zitiert zu werden.
Weiterentwicklung des semantischen SEO-Ansatzes, um nicht nur für klassische Suchmaschinen, sondern auch für KI-Modelle optimal verständlich zu sein. Der Fokus liegt dabei auf KI-Verständnis, Kontexttiefe und Wissensgraphen.
Weiterentwicklung des semantischen SEO-Ansatzes, um nicht nur für klassische Suchmaschinen, sondern auch für KI-Modelle optimal verständlich zu sein. Der Fokus liegt dabei auf KI-Verständnis, Kontexttiefe und Wissensgraphen.
GEO vs. SEO
Was sind die Unterschiede zwischen Generative Engine Optimization (KI-SEO) und klassischer SEO?
| Kriterium | GEO (Generative Engine Optimization) | SEO (Search Engine Optimization) |
|---|---|---|
| Ziel | Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten | Hohe Platzierung in Google-Suchergebnissen (SERPs) |
| Suchsysteme | ChatGPT, Google SGE, Perplexity, Claude.ai, KI-Chatbots | Google, Bing, Yahoo |
| Antwortformat | Direkte, von KI formulierte Antworten | Liste von Webseiten-Links |
| Offpage-Signale | Erwähnungen in vertrauenswürdigen Quellen, Entity Signale | Backlinks, Domain Authority |
| Messbarkeit | KI-Erwähnungen, Antwort-Quellen, KI-Sichtbarkeit | Rankings, Klicks, Traffic |
| Reichweite | Fragende Nutzer in KI-Dialogen | Suchende Nutzer mit konkreten Suchanfragen |
| Hauptvorteil | Direkt genannte Quelle in der KI-Antwort – ohne Klick nötig | Mehr Website-Besucher durch Suchergebnisse |
GEO statt SEO?
Bedeuten die neuen Entwicklungen nun also, dass GEO bzw. KI-SEO klassisches SEO ablösen wird? Nein. Unserer Ansicht nach sollte KI-SEO als Erweiterung bzw. neue Teil-Disziplin klassischer SEO betrachtet werden.
FAQ
Answer Engine Optimization (AEO) bezeichnet die Optimierung von Inhalten, damit diese in Antwortboxen, Featured Snippets oder Voice Search-Ergebnissen klassischer Suchmaschinen wie Google erscheinen. Ziel ist es, präzise Antworten auf häufige Nutzerfragen zu liefern, die direkt in den Suchergebnissen angezeigt werden – ohne dass ein Klick auf eine Website erforderlich ist.
Der Unterschied zu Generative Engine Optimization (GEO):
- AEO fokussiert sich auf klassische Suchmaschinen (z.B. Google) und deren strukturierte Antwortformate.
- GEO richtet sich an generative KI-Suchsysteme wie ChatGPT, Google SGE oder Perplexity, die Antworten selbst formulieren und dafür Inhalte aus verschiedenen Quellen kombinieren.
- Während AEO stark durch OnPage-SEO und strukturierte Daten beeinflusst wird, sind für GEO zusätzlich Entity-Building, eine klare Autoren-Reputation und KI-gerechte Content-Strukturen erforderlich.
- AEO = Optimierung für Antwortboxen in Google.
- GEO = Optimierung für KI-basierte, generierte Antworten.
LLMO steht für Large Language Model Optimization. Diese umfasst die Optimierung von Inhalten für große Sprachmodelle (LLMs) wie Geminni, Claude oder GPT-4, damit die Inhalte korrekt erkannt und idealerweise in den KI-Antworten verarbeitet werden können.
Unterschied zu GEO:
- LLMO ist breiter gefasst und bezieht sich auf die Optimierung für die Modelle selbst.
- GEO ist anwendungsorientierter und zielt auf die Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen und Chatbots, die diese Modelle nutzen.
LLMO beschreibt also die Optimierung für das "Verstehen" durch Sprachmodelle, während GEO die Optimierung für die "Nennung" in KI-Antworten meint.
Generative AI Engines (oder Generative KI-Systeme) sind Systeme oder Plattformen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs - Large Language Models), die in der Lage sind, eigenständig neue Inhalte zu erzeugen. Diese Inhalte können Texte, Bilder, Musik, Videos, Code oder sogar 3D-Modelle sein. Die Systeme basieren auf künstlicher Intelligenz, speziell auf maschinellem Lernen und verarbeiten natürliche Sprache und semantische Zusammenhänge.
Beispiele für Generative AI Engines:
- OpenAI GPT
- DALL-E
- Google Gemini
- Perplexity
- Claude
Da KI-Systeme in der Regel schneller auf neue Inhalte reagieren als klassische Suchalgorithmen können sich erste Ergebnisse bereits nach 2-4 Wochen zeigen. Das hängt jedoch natürlich auch stark von der Wettbewerbssituation des entsprechenden Keywords ab.
KI News
Geschichte des E-Commerce: Evolution des Onlinehandels seit Ende der 90er Jahre
Sichtbar bleiben im KI-Zeitalter: Wie KI die Suche und die SERPs verändert
Google Core Update Juni 2025: Auswirkungen und wichtige Änderungen für Webseiten
BFSG Countdown: Automatisierte Alt-Tags mit unserer KI-Lösung für Ihren Shopware Shop
KI im Intranet – Suchfunktion mit KI-Assistentin
Google Core Update März 2025: Was E-Commerce-Betreiber jetzt wissen müssen
RAG-Systeme: Die Zukunft der intelligenten Informationsbeschaffung
10 wichtige Trends im Jahr 2025 – Wie KI den E-Commerce revolutioniert
Personalisierte Produktempfehlungen im E-Commerce: Wie KI den Umsatz steigert
Automatisierte Produkttext-Übersetzungen für Onlineshops durch Nutzung der API von DeepL
Cross-Selling und Up-Selling mit der Kassandra-KI: Tipps und Tricks für mehr Umsatz.
Die 13 besten Conversion-Rate-Treiber im E-Commerce - auf Basis von 20 Jahren Erfahrung
So wirkt sich die SEO-Sichtbarkeit auf Besucherzahlen und Umsatz aus
Haben Sie Fragen zu Ihrem Vorhaben?
In den Geschäftszeiten können Sie uns schnell und unkompliziert über das Telefon erreichen - ansonsten können Sie uns über das Kontaktformular eine Nachricht hinterlassen.
Gerne kümmern wir uns um Ihr Anliegen und melden uns bei Ihnen zurück.
Full-Service e-Commerce Agentur
Um unseren Kunden bestmöglichen Erfolg zu verschaffen enthält unser E-Commerce Portfolio natürlich auch alle Online und Performance Marketing relevanten Kanäle und Leistungen.