Generative Experience Optimization (GEO)
Warum GEO und was ist das überhaupt?
Etwa 65% aller Google-Suchen enden bereits heute ohne Klick auf eine Website. 41 % der Konsument*innen nutzen generative AI, um Entscheidungen zu treffen: Vom Produktvergleich bis zur Anbieterwahl. (Quelle: GBG Marketing, Oliver Wyman, 2024). Content muss in Zukunft also für Generative AI optimiert werden. Das neue SEO?
Generative Experience Optimization (GEO) ist ein aufkommendes Konzept, das sich auf die Optimierung von Inhalten und Nutzererlebnissen für generative KI-Systeme konzentriert – also Systeme wie z.B. ChatGPT, Google SGE, Perplexity oder Claude, die Inhalte nicht nur anzeigen, sondern direkt Antworten generieren.
GEO ist eine Weiterentwicklung klassischer SEO-Strategien. Während SEO darauf abzielt, Inhalte für Suchmaschinen wie Google zu optimieren, geht GEO einen Schritt weiter:
Es optimiert Inhalte so, dass sie von generativen KI-Modellen verstanden, zitiert und in deren Antworten eingebaut werden können.
Was muss man für GEO berücksichtigen?
Maschinenlesbarkeit & Technisches Fundament
- Saubere HTML-Struktur und semantische Auszeichnung. Verwendung von <header>, <article>, <section>-Tags etc.
- Strukturierte Daten mit schema.org. JSON-LD-Markup für Produkte, FAQs, Events.
- Performance-Optimierung. Lazy Loading, Bildkomprimierung, Mobile-First-Design. Schnelle Ladezeiten & Mobile-Optimierung: Technische Performance bleibt ein Hygienefaktor – auch für KI-Sichtbarkeit.
LLMO statt klassisches SEO
- Kontextbasierte Inhalte statt Keyword-Fokus. FAQ-Seiten mit echten Nutzerfragen.
- Zitierfähige Textstruktur. Bullet Points, Zwischenüberschriften, klare Absätze.
- Fokus auf kontextbasierte Inhalte, die Fragen beantworten, nicht nur Keywords bedienen.
- Inhalte müssen abschnittsweise verständlich und zitierfähig sein – wichtig für Chatbots wie ChatGPT & Co.
Content-Strategie für mehr KI-Sichtbarkeit
- Regelmäßige Aktualisierung von Inhalten.
- Multimodale Inhalte bereitstellen. Produktvideos, 3D-Modelle, interaktive Grafiken.
- Strukturierte, modulare Inhalte. Technische Datenblätter mit klarer Gliederung und kontextbasierten Informationen. Wofür ist das Produkt geeignet?
- KI-Systeme analysieren Absichtssignale, nicht nur Keywords – das muss sich in der Produktkommunikation widerspiegeln.
- PIM-Systeme sollten Markeninformationen prominent und strukturiert bereitstellen (z. B. Herstellerbeschreibung, Zertifikate, Herkunft).
- KI-Systeme bevorzugen aktuelle Inhalte. Produktdaten (z. B. Verfügbarkeit, Preis, Varianten) müssen in Echtzeit aktualisierbar sein.
- Ziel ist nicht mehr nur, Nutzer auf die Produktseite zu bringen, sondern dass die Produktinformationen direkt in KI-Antworten erscheinen.
- Ziel: „Perfekte Antwort“ anstatt „perfekte Zielseite“.
Markenstärke & Zitierfähigkeit
- Markenpositionierung schärfen. Klare thematische Ausrichtung erhöht die Chance, in KI-Antworten genannt zu werden.
- Backlink-Qualität & Domain-Autorität: Technische Maßnahmen zur Steigerung der Domain-Reputation (z. B. durch hochwertige Verlinkungen).
- Zitierfreundliche Textstruktur: Absätze mit klaren Aussagen, Zwischenüberschriften, Bullet Points, Definitionen etc.
API-First-Architektur
- Bereitstellung von JSON/XML-APIs. REST-API für Produktdaten etc.
- Echtzeit-Updates ermöglichen. Webhooks für Preis- oder Lagerbestandsänderungen etc.
- Plattformübergreifende Ausspielung. Inhalte für Website, App, Chatbot, Voice Assistant & Co.
- Kontextbasierte Personalisierung. Standortbasierte Empfehlungen via API.
Sicherheit | Vertrauenswürdigkeit | KPI-Messung
- Umsetzung der EEAT-Prinzipien. Autorenprofile, Quellenangaben, Impressum.
- Datenschutzkonformität sicherstellen. HTTPS, DSGVO-konforme Cookie-Banner etc.
- Sichtbarkeit in KI-Systemen messen. „Share of LLM“, Markenerwähnungen, Zitierhäufigkeit.
- Toolgestütztes Monitoring einführen. Nutzung von SEMrush, AthenaHQ, Ahrefs, Profoound, RankScale, Google Search Console & Co.
Wohin geht die Reise noch?
Die ehrliche Antwort? Das weiss vermutlich niemand so richtig. Das Thema ist neu. Wissen und «Standards» verändern sich schnell. Ein Blick in eine mögliche Zukunft:
- KI wird zum neuen Intermediär, sprich der Besitzer der Beziehung zum Endkonsumenten. Die KI schiebt sich zwischen den Nutzer/Kunden oder sogar zwischen die Suchmaschine.
- Sprache wird zum Interface. Interaktionen mit Software werden in Zukunft vermehrt auf natürlicher Sprache basieren – quer durch Applikationen, Plattformen und Prozesse. Heute GUI’s, morgen Promptflows.
- Das Internet wird eine neue Entwicklungsstufe erreichen – das Agentic Web. Autonome KI-Agenten übernehmen vermehrt zentrale Rollen, handeln teilweise eigenständig, treffen Entscheidungen, kommunizieren mit anderen Systemen oder führen (komplexe) Aufgaben für Nutzer und Unternehmen aus.
- Agenten brauchen Anschluss. Agentic AI entfaltet ihr Potenzial erst, wenn sie vernetzt ist – über eigene, kontextspezifische Connectors, API-First-Ansätze, MCP-Protokolle oder ein intelligentes Orchestrierungsmodell. Isolierte Tools sind Sackgassen. Systemintegration und Schnittstellen werden noch mehr an Bedeutung gewinnen.
- Weblösungen/Plattformen/Portale werden zu KI-optimierten Content-Hubs mit API-First-Architekturen. Modular, aktuell, zitierfähig und vertrauenswürdig.
- Content muss kontextfähig, multimodal, quellenbasiert werden und die Marke als Vertrauensanker mittransportieren. Strukturierte und maschinenlesbare Daten/Inhalte werden noch viel zentraler als bisher.
- Die Wichtigkeit des Themas «Frontend» kann sich bei fortschreitender Durchdringung des Agentic-Web für Weblösungen & Co. verringern, da der neue Intermediär diese Aufgabe übernimmt. Entscheidend wird dann, dass man die (Produkt-)Daten/Inhalte etc. flexibel ausspielen, übermitteln und empfangen kann.
