AIO, AEO oder GEO? Und ist SEO jetzt tot oder nicht? Seit Google im März 2025 die AI Overviews in Deutschland offiziell ausgerollt hat und KI-Systeme wie ChatGPT, Google Gemini, Perplexity & Co. weiter auf dem Vormarsch sind, steht die SEO-Welt vor einem spürbaren Umbruch. Klassische Rankings wie wir sie kennen bestehen zwar fort, kriegen jedoch zunehmend Konkurrenz durch KI-Modelle und automatisierte KI-generierte Antworten, die Informationen unmittelbar im Suchergebnis bereitstellen.
Für Unternehmen bedeutet das: Wer für KI-Modelle unsichtbar bleibt, verliert langfristig an Sichtbarkeit – selbst bei guten organischen Platzierungen. Genau hier setzt Generative Engine Optimization (GEO) an.
Was sich hinter diesem vermeintlich neuen Ansatz verbirgt, wie er sich von klassischer SEO unterscheidet und mit welchen Strategien sich Inhalte in generativen Antworten positionieren lassen, beleuchten wir in diesem Beitrag.
Inhalt
Generative Engine Optimization (GEO) ist ein Ansatz, um Inhalte gezielt für generative Suchsysteme zu optimieren – also für KI-Modelle, die eigenständig Antworten formulieren. Statt wie bisher ausschließlich auf gute Rankings in den klassischen Google-Suchergebnissen abzuzielen, liegt der Fokus nun zusätzlich darauf, von ChatGPT & Co. als relevante Quelle erkannt und in die generierten Antworten aufgenommen und zitiert zu werden.
Parallel dazu verändert sich das Suchverhalten der Nutzer: Anfragen werden komplexer formuliert und die Erwartungen an präzise, sofort verfügbare Antworten steigen. GEO reagiert auf diesen Wandel, indem Websites und Inhalte so aufbereitet werden, dass generative Modelle sie leicht erfassen, einordnen und in ihren erzeugten Antworten ausspielen können.
Die bisher bekannte, klassische SEO (Search Engine Optimization) optimiert Inhalte für Suchmaschinen wie Google, um in den organischen Ergebnissen möglichst weit oben zu erscheinen. Grundlage dafür sind offizielle Ranking-Faktoren wie Keyword-Relevanz, Backlinks, technische Performance und Nutzerfreundlichkeit.
GEO (Generative Engine Optimization) baut genau auf diesen SEO-Grundlagen auf – erweitert sie jedoch um Anforderungen, die speziell für generative Suchsysteme gelten. Während SEO darauf abzielt, den Klick auf ein Suchergebnis zu gewinnen, ist das Ziel von GEO, dass Inhalte direkt in den Antworten generativer KI-Modelle erscheinen – als zitierte Quelle oder integrierter Bestandteil der Antwort.
Im Kern bedeutet das:
► Ohne solides SEO kein GEO! Die klassischen Grundlagen bleiben unverzichtbar und auch im Jahr 2025 ist SEO alles andere als tot.
► GEO ergänzt diese Basis um Maßnahmen, die auf maschinelles Verständnis, eine gute Zitierfähigkeit der Inhalte und eine starke Marke abzielen.
Auch wenn generative Suchsysteme derzeit viel Aufmerksamkeit bekommen, ist ihr Anteil am gesamten Suchvolumen aktuell noch vergleichsweise gering. Dennoch sorgt das Thema für überproportional viel Diskussionsstoff und Unsicherheiten. GEO ist dabei keine radikale Abkehr von bewährten SEO-Methoden, sondern eine gezielte Erweiterung: Wer bereits eine solide SEO-Basis hat, muss nur an ausgewählten Stellschrauben drehen, um auch für KI-gestützte Antworten relevant zu bleiben.
Generative KI verändert, wie Informationen, Produkte und Dienstleistungen konsumiert und gefunden werden. Wer diese Potenziale und Chancen für sein Unternehmen nutzen und sichterstellen möchte, auch in Zukunft in diesen neuen Antwortformaten für seine Kunden sichtbar zu sein, muss frühzeitig handeln. Wer sich vor aktuellen Entwicklungen verschließt, verliert langfristig an Reichweite, Markenpräsenz und Leads – selbst bei sehr guten SEO-Rankings. GEO bietet die Möglichkeit, diese Lücke zu schließen, die eigene Position in der digitalen Suche zu festigen und Kunden genau dort zu erreichen, wo sie nach Informationen, Lösungen und Angeboten suchen.
Warum GEO jetzt relevant ist:
Generative Engine Optimization vereint klassisches SEO mit neuen, noch wenig standardisierten Anforderungen für generative KI-Modelle. Um hier erfolgreich zu sein, braucht es nicht nur fundiertes SEO-Wissen, sondern auch ein Verständnis dafür, wie KI-Systeme funktionieren, Inhalte verarbeiten, gewichten und auswählen. Unternehmen sollten daher prüfen, ob intern ausreichend Ressourcen, technisches Know-how und Zeit vorhanden sind, um GEO kontinuierlich zu testen, anzupassen und zu skalieren.
Fehlen diese Grundlagen, kann die Zusammenarbeit mit einer spezialisierten GEO-Agentur sinnvoll sein. Agenturen bringen durch unterschiedliche Projekten Erfahrungswerte, Zugang zu spezialisierten Analyse-Tools und etablierte Strategien mit. Das verkürzt die Lernphase, reduziert teure Fehlversuche und sorgt dafür, dass Potenziale schneller und gezielter ausgeschöpft werden.
So viel zur Theorie – doch wie sieht das Ganze in der Praxis aus? Wie schaffe ich es, in ChatGPT & Co. genannt zu werden? Ein allgemein gültiges Erfolgsrezept oder offiziell bestätigte Faktoren gibt es bisher nicht – Empfehlungen beruhen vor allem auf aktuellen Beobachtungen, Tests und Best Practices.
Eines ist aber sicher: Sichtbarkeit in generativen KI-Antworten entsteht nicht zufällig. Sie erfordert eine strukturierte Grundlage, saubere technische Voraussetzungen, inhaltliche Signale, die KI-Modelle eindeutig interpretieren können und eine starke Markenpräsenz.
Generative Engine Optimization baut in erster Linie auf klassischem SEO auf. Saubere Onpage-Strukturen, sinnvolle interne Verlinkung, optimierte Meta-Daten und relevante Keywords sorgen dafür, dass Inhalte überhaupt als potenziell relevante Quelle in Frage kommen. Wer für Google relevant ist, bringt damit auch die nötige Grundlage mit, um in generativen Modellen berücksichtigt zu werden. Ohne diese grundlegende Basis fehlt das Signal, dass eine Seite thematisch überhaupt relevant ist.
Generative Modelle arbeiten nur mit dem, was sie technisch erfassen können. Eine klare URL-Struktur, mobile Optimierung, schnelle Ladezeiten und der saubere Einsatz von Schema Markup für strukturierte Daten sind Pflicht. Wer technische Hürden wie blockierte Crawling-Bereiche, fehlerhafte Canonical-Tags oder komplexe JavaScript-Lösungen einbaut, läuft Gefahr, dass Inhalte gar nicht erst in den Datenpool der KI gelangen. Technische Sauberkeit gehört deshalb nicht nur für SEO, sondern auch für GEO unbedingt zur Grundlage.
KI-Modelle bevorzugen Inhalte, die klar strukturiert, präzise formuliert und leicht maschinell interpretierbar sind. Content wird nicht mehr nur in erster Linie für den Nutzer, sondern jetzt auch für die Maschine erstellt. Kernaussagen sollten daher direkt im Fließtext stehen – nicht ausschließlich in Bildern, PDFs oder Videos. Gut gewählte Überschriften, kurze Absätze, semantisch klare Formulierungen und kontextreiche Erläuterungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte nicht nur erfasst, sondern auch in Antworten verwendet werden.
Generative Modelle bewerten nicht nur, wie fundiert, konsistent und ganzheitlich Inhalte auf einer Website ein Thema abdecken, sondern auch, wie eine Marke außerhalb der eigenen Domain wahrgenommen wird. Wer regelmäßig aktuelle, hochwertige Inhalte zu einem Themengebiet veröffentlicht und diese in sich stimmig aufbereitet, baut Topcial Authority auf. Ebenso wichtig sind externe Signale: Wird die Marke in anderen seriösen Quellen erwähnt oder zitiert? Verlinken vertrauenswürdige Websites auf die Inhalte? Existieren positive Erwähnungen in Fachartikeln, Studien oder Branchenverzeichnissen? Solche externen Referenzen stärken die Glaubwürdigkeit und erhöhen die Chance, dass Inhalte auch in generativen KI-Antworten als verlässliche Quelle berücksichtigt werden.
GEO folgt keinen völlig neuen Spielregeln – viele Maßnahmen bauen auf etablierten Prinzipien auf. Unsere folgenden sechs Tipps unterstützen dabei, die Theorie in der Praxis erfolgreich umzusetzen und den Grundstein zu legen, um Inhalte und Marken nicht nur in klassischen Suchergebnissen, sondern auch in KI-generierten Antworten sichtbar zu machen.
KI-Modelle bevorzugen prägnante, in sich abgeschlossene und faktenbasierte Aussagen. Kernaussagen sollten so formuliert sein, dass sie auch ohne zusätzlichen Kontext verständlich sind und sich direkt in Antworten integrieren lassen. Klare Formulierungen, konkrete Zahlen, Studien oder belastbare Fakten erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer Übernahme. Auf bildhafte Sprache, persönliche Anekdoten, unklare Formulierungen oder unvollständige Sätze sollte verzichtet werden – solche Inhalte werden von generativen Modellen meist nicht berücksichtigt.
Beispiel:
Statt „Unsere Lösung verbessert Ihre Prozesse“ besser „Unsere Lösung reduziert die Bearbeitungszeit um durchschnittlich 32 %, wie eine interne Analyse 2024 gezeigt hat.“
Nutzerfragen werden zunehmend komplexer und orientieren sich stärker an ganzen Formulierungen als an einzelnen Keywords. Q&A-Formate bieten dafür eine ideale Struktur und sollten unbedingt in den Content mit aufgenommen werden. Konkrete Nutzerfragen werden in den Überschriften oder im Text exakt so gestellt, wie sie in der Suche vorkommen könnten, und direkt darunter prägnant und vollständig beantwortet. Solche längeren, spezifischen Suchphrasen – sogenannte Longtail-Keywords sind oft weniger umkämpft, treffen die Suchintention genauer und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, von generativen Modellen als relevante Antwort aufgegriffen zu werden.
Wie kommt man an Ideen für passende Longtail-Fragen?
Beispiel:
Statt der generischen Überschrift „Ladezeit Modell X“ besser im Q&A-Stil formulieren: „Wie lange dauert das vollständige Laden des Modell X und welche Faktoren beeinflussen die Ladezeit?“
Generative Modelle bevorzugen Inhalte, die ein Thema in seiner gesamten Tiefe abdecken und klar strukturieren. Anstatt für jedes Keyword einzelne, isolierte Seiten zu erstellen, lohnt es sich, ein zentrales Hauptthema zu definieren und drumherum inhaltlich verwandte Unterthemen zu bündeln. So entsteht ein Themencluster, das sowohl Nutzern als auch Suchmaschinen den Zusammenhang verdeutlicht.
In der Praxis bedeutet das: Zunächst ein übergeordnetes Thema festlegen, dann alle relevanten Facetten identifizieren – von Grundlagen und häufigen Fragen bis hin zu spezialisierten Aspekten wie Tools, Best Practices oder typischen Fehlern. Diese Inhalte sollten intern verlinkt sein, damit der thematische Zusammenhang erkennbar bleibt. Jedes Unterthema sollte so aufbereitet werden, dass es sowohl grundlegende als auch spezifische Fragestellungen beantwortet. Diese Herangehensweise stärkt die Topical Authority, erhöht die Sichtbarkeit für Longtail-Keywords und verbessert die Chancen, in AI Overviews oder anderen generativen Suchergebnissen als verlässliche Quelle zu erscheinen.
Beispiel:
Statt nur „Elektroauto Ladezeit“ zu optimieren, ein Themencluster mit Unterseiten zu „Ladezeit zu Hause“, „Schnellladen unterwegs“ und „Einfluss der Temperatur auf die Ladegeschwindigkeit“ erstellen.
Schema-Markup erleichtert es KI- und Suchsystemen, Inhalte eindeutig zu erfassen. So können Antworten gezielter und kontextgerechter generiert werden. Neben gängigen Formaten wie FAQ-, HowTo- oder Article-Markup lassen sich je nach Content-Typ auch Product-, Event-, Video- oder Breadcrumb-Markups nutzen, um Such- und KI-Systemen den Kontext klar zu vermitteln.
Für die Erstellung von strukturierten Daten stehen online zahlreiche kostenlose Schema Markup Generatoren zur Verfügung. Anschließend sollte das Markup mit dem Google Rich Results Test oder in der Search Console geprüft werden. Regelmäßige Aktualisierungen und die Abstimmung der Markups auf den tatsächlichen Seiteninhalt erhöhen die Chancen auf prominente Platzierungen in AI Overviews und Rich Snippets deutlich.
Unser Tool-Tipp: Der Schema Markup Generator: https://technicalseo.com/seo-tools/schema-markup-generator/
Transparenz schafft Vertrauen – auch bei KI-Systemen. Ergänze Inhalte um klare Autorenangaben, Qualifikationen, Referenzen und Links zu weiteren Veröffentlichungen. Das signalisiert Expertise und unterstützt E-E-A-T-Kriterien (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).
Beispiel:
Am Ende eines Fachartikels einen Autorenblock mit Foto, Berufsbezeichnung, relevanten Zertifikaten und Links zu Fachpublikationen einfügen.
Reale Bewertungen von echten Nutzern, Presseberichte und Erwähnungen auf vertrauenswürdigen Plattformen oder spezielle Gütesiegel – etwa von unabhängigen Prüfinstituten oder Zertifizierungsstellen, stärken die Glaubwürdigkeit. Erfolgsgeschichten und Fallstudien können zusätzlich zeigen, wie ein Produkt oder eine Dienstleistung in der Praxis funktioniert und welchen Mehrwert sie bietet. So entsteht ein Mix aus qualitativen und quantitativen Belegen, der sowohl Nutzern als auch KI-Systemen signalisiert: Hier liegen vertrauenswürdige und relevante Informationen vor.
Beispiel:
In einem Artikel zur Produktqualität echte Kundenbewertungen mit Sternenbewertung und verifizierten Namen integrieren, ergänzt um einen Link zu einer unabhängigen Testplattform.
Auch bei GEO gilt: Ohne konkrete Zahlen keine Optimierung. Die Messbarkeit von Generative Engine Optimization (GEO) steckt aktuell noch in den Kinderschuhen. Die zentrale Frage dabei: Welche Daten sind relevant und wie messen wir den Erfolg von GEO? Darüber hinaus wird es zunehmend wichtiger, den Traffic und seine Herkunft genauer zu verstehen. Besonders die Frage, über welche Suchanfragen und Prompts die Nutzer auf die Seite gelangen bzw. wann generative Modelle überhaupt auf eine konkrete Website verweisen stellt sich.
Spezialisierte Tools, die exakt und flächendeckend nachweisen, wie häufig Inhalte in generativen Antworten (z. B. Googles AI Overviews, ChatGPT, Perplexity) erscheinen, befinden sich aktuell noch im Aufbau. Viele Funktionen entstehen erst nach und nach – oft als Erweiterung bestehender SEO-Tools. Bis dahin gilt: Beobachten, dokumentieren und die bereits vorhandenen Daten analysieren – und keinesfalls alle bewährten SEO-KPIs über Bord werfen.
Was heute schon möglich ist:
Kurz gesagt: Aktuell bleibt es jedoch notwendig, GEO-Maßnahmen durch eine Kombination aus bestehenden SEO-Kennzahlen, gezielter Beobachtung und den ersten spezialisierten Tools zu analysieren.
Als GEO-Agentur arbeiten wir kontinuierlich mit verschiedenen Anbietern zusammen, testen neue Funktionen und sammeln wertvolle Erfahrungen, die uns unterstützen, die besten Erkenntnisse in unsere Strategien einzubringen und unseren Kunden einen nachhaltigen Erfolg in der generativen Suche zu ermöglichen.
Generative Engine Optimization (GEO) ist der nächste Schritt in der Weiterentwicklung der Suchtechnologien. Während klassische SEO nach wie vor die Grundlage bildet, wird die Sichtbarkeit zunehmend auch in den generierten Antworten von KI-Systemen wichtig. Diese neuen Formate bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Präsenz über die traditionellen Suchergebnisse hinaus auszubauen.
Wichtig an der Stelle: Der Anteil an KI-generierten Suchergebnissen ist aktuell insgesamt noch sehr gering, trotzdem sorgt das Thema aktuell an vielen Stellen für Unsicherheiten. GEO sollte nicht als eine völlig neue Revolution verstanden werden, sondern als natürliche Erweiterung des bewährten SEO-Ansatzes. Es bietet eine Möglichkeit, Inhalte für die kommenden Entwicklungen der Suche zu optimieren, ohne dabei die Grundpfeiler des klassischen SEO zu verlieren. Unternehmen, die frühzeitig auf GEO setzen, verschaffen sich einen klaren Vorteil und sichern ihre langfristige Relevanz in der sich wandelnden Suchlandschaft.
Noch Fragen zu GEO oder auf der Suche nach einer individuellen Strategien für mehr Sichtbarkeit? Wir als Experten bei eMinded freuen uns über Deine Nachricht!
SEO & Content Managerin
Bei eMinded vereint Nathalie ihre Leidenschaft für kreatives Schreiben und digitale Strategien. Wenn sie nicht gerade an neuen Projekten arbeitet, ist sie im Fitnessstudio, mit ihrem Pferd in der Natur oder unterwegs, um mit dem Rucksack fremde Länder zu entdecken.
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