Warum Generative Engine Optimization (GEO) das neue SEO ist

Von der Suchmaschine zum Sprachmodell: Ein Paradigmenwechsel

Noch vor zwei Jahren war Generative KI vor allem ein Kreationstool – zum Schreiben von Texten, Erstellen von Bildern, Generieren von Code. Doch der Switchover ist längst passiert: 2025 wurde KI zum dominanten Suchtool, und dieser Trend hat sich 2026 nur weiter beschleunigt.

Die marktführenden Modelle – ChatGPT und Gemini (vor allem über die Google-Suche) – sind für viele Nutzer bereits die erste Anlaufstelle für Informationsrecherche. Besonders im B2B-Bereich ist die Adoption unter Führungskräften und Entscheidern deutlich höher als in anderen Zielgruppen.

Und der nächste Schritt steht unmittelbar bevor: Shopping direkt aus der KI heraus. Alle grossen Modelle investieren massiv in diese Richtung. Das bedeutet: Die Customer Journey wird nicht nur in der KI beginnen – sie wird die KI auch nicht mehr verlassen.

Warum SEO allein nicht mehr reicht

Die Konsequenz ist eindeutig: Wer sich ausschliesslich auf klassisches Search Engine Optimization verlässt, verliert zunehmend an Sichtbarkeit. Natürlich bleibt ein gutes Google-Ranking wichtig – auch KI-Modelle greifen darauf zu. Doch entscheidend wird, wie Ihre Marke in Generative Engines gerankt wird. Und das funktioniert nach anderen Regeln als klassisches SEO.

Hier setzt Generative Engine Optimization (GEO) an: die systematische Optimierung der eigenen Markenpräsenz in KI-generierten Antworten.

Die unsichtbare Gefahr: Wenn die KI Falsches über Sie erzählt

KI-Modelle haben einen bekannten Bias: Sie neigen dazu, Nutzern zuzustimmen. Gibt ein User einen falschen Claim über Ihr Unternehmen ein, kann es passieren, dass die KI diese Falschinformation bestätigt und verstärkt.

Darüber hinaus existieren reale Gefahren durch gezielte Manipulation: Studien zeigen, dass bereits 250 falsche Dokumente im Web ausreichen können, um Trainingsdaten eines Modells zu „vergiften». Solche Angriffe können von Wettbewerbern, staatlichen Akteuren oder anderen böswilligen Parteien ausgehen. Sind sie erst einmal in den Trainingsdaten verankert, lassen sie sich nur sehr schwer wieder korrigieren.

Wie entsteht eine KI-Antwort? Grounded vs. Ungrounded

Um die eigene KI-Sichtbarkeit zu steuern, muss man verstehen, wie eine KI-Antwort entsteht. Es gibt zwei grundlegende Mechanismen:

Ungrounded Antworten basieren ausschliesslich auf den Trainingsdaten des Modells. Diese Daten aktualisieren sich nur langfristig bei neuen Modellversionen und sind kurzfristig kaum zu beeinflussen.

Grounded Antworten hingegen entstehen durch eine zwischengeschaltete Websuche. Hier greift die KI auf aktuelle Quellen zu. Genau hier liegt das grösste Steuerungspotenzial für Unternehmen.

Welche Quellen nutzt die KI?

Die Quellen, auf die KI-Modelle bei Grounded-Suchen zugreifen, sind vielfältig:

• Trusted Sources – Medienhäuser und Publikationen, denen die KI besonders vertraut
• Content-Partnerschaften – teils offen, teils nicht transparent
• Bewertungsplattformen – besonders im B2C-Bereich mit großem Einfluss
• Social Media – fliesst sowohl in Trainingsdaten als auch in Grounded-Suchen ein
• Enzyklopädische Quellen – Wikipedia und ähnliche frei verfügbare Inhalte
• Owned Media – Ihre eigene Unternehmenswebsite

Besonders der letzte Punkt verdient Aufmerksamkeit: Wenn Ihre Website maschinenlesbar ist, den richtigen SEO-Standards entspricht und im Ranking vorne steht, wird die KI viele Informationen direkt von dort beziehen.

Ihre Website im Zeitalter der KI: Neue Regeln

Das „Über uns» auf Ihrer Website, das seit zehn Jahren niemand angefasst hat? Die KI greift es quasi täglich ab. Pressemitteilungen, die nicht maschinenlesbar aufbereitet sind? Die werden schlicht ignoriert.

Im KI-Zeitalter gelten neue Regeln für Ihre Online-Präsenz:

• Maschinenlesbarkeit hat Priorität vor Design
• FAQ-Strukturen sind Gold wert, sie entsprechen dem Frage-Antwort-Muster der KI
• Strukturierte Daten und Schema Markup helfen der KI, Ihre Inhalte korrekt einzuordnen
• JavaScript-Heavy-Seiten sind problematisch, die KI kann sie oft nicht lesen
• Aktuelle, gepflegte Inhalte werden bevorzugt, veraltete Informationen bleiben dennoch im Modellwissen

Wie misst man KI-Reputation?

Eine einzelne KI-Abfrage ist noch keine Analyse. Belastbare Erkenntnisse erfordern einen systematischen Ansatz mit vier Dimensionen:

Sichtbarkeit

Wird Ihre Marke überhaupt erwähnt? Und wenn ja – ist sie zentral oder nur beiläufig? Besonders bei Marktfragen ohne direkten Markennamen zeigt sich, ob Sie als relevanter Player wahrgenommen werden.

Reputation und Sentiment

In welcher Tonalität spricht die KI über Sie? Positiv, kritisch, neutral? Und welches Gesamtbild entsteht – innovativ, vertrauenswürdig, umstritten?

Narrative und Risikoindikatoren

Welche Themen und Zuschreibungen bestimmen Ihr Bild? Welche Attribute tauchen immer wieder auf? Gibt es kritische Muster oder Vorwürfe, die sich im Antwortbild festsetzen?

Quellen und Evidenz

Worauf stützt sich die KI? Werden aktuelle Medienartikel zitiert oder alte? Kommen die Informationen aus Ihren Owned Media oder aus Wikipedia? Eine Quelle von vor fünf Jahren kann ein Risikonarrativ am Leben halten, das längst überholt ist.

Hinzu kommt die Frage der Stabilität. Liefert die KI bei wiederholter Befragung ähnliche Ergebnisse? Oder variieren Sentiment, Narrative und Quellen stark? Stabile Muster deuten auf ein gefestigtes Bild hin – im Guten wie im Schlechten.

Der Kontext macht den Unterschied

Ein zentraler Aspekt wird oft übersehen: Es gibt nicht „die eine» KI-Wahrnehmung Ihrer Marke. Das Bild variiert je nach Marktkontext, Perspektivrahmen und Themenumfeld.

Microsoft wird aus Investorensicht anders beschrieben als aus Konsumentensicht. Führende Smartphone-Anbieter in Deutschland sind nicht dieselben wie in China. Jede Frage erzeugt ein anderes Bild, abhängig vom Bezugsrahmen.

Wer KI-Reputation verstehen will, muss deshalb in Kontexten denken und messen.

Konkrete Handlungsempfehlungen

Was können Sie heute tun, um Ihre KI-Sichtbarkeit zu verbessern?

Machen Sie eine Bestandsaufnahme

Fragen Sie verschiedene KI-Modelle nach Ihrer Marke, Ihren Produkten, Ihrem Wettbewerbsumfeld. Dokumentieren Sie die Antworten.

Optimieren Sie Ihre Website für Maschinenlesbarkeit

FAQ-Strukturen, Schema Markup, strukturierte Daten, reduzierter JavaScript-Einsatz.

Pflegen Sie Ihre „Über uns»-Seite

Die Seite ist eine der meistabgefragten Quellen für KI-Modelle.

Überprüfen Sie Ihre Pressemitteilungen

Sind die Pressemitteilungen maschinenlesbar? Werden sie von KI-Modellen aufgegriffen?

Denken Sie Medienarbeit neu

Identifizieren Sie Trusted Sources und Content-Partnerschaften der KI-Modelle und platzieren Sie dort gezielt Inhalte.

Etablieren Sie ein kontinuierliches Monitoring

KI-Modelle verändern sich laufend. Was heute gilt, kann morgen anders sein.

Arbeiten Sie interdisziplinär

Für GEO ist die Zusammenarbeit von PR, Marketing und IT erforderlich. Kein Silo kann das allein stemmen.

Fazit: GEO ist kein Trend, sondern eine Notwendigkeit

Die Verlagerung von der klassischen Websuche zur KI-gestützten Informationsbeschaffung ist kein Zukunftsszenario – sie passiert jetzt. Unternehmen, die ihre KI-Sichtbarkeit und -Reputation nicht aktiv steuern, überlassen dieses mächtige neue Medium dem Zufall.

Die gute Nachricht: Viele der notwendigen Massnahmen bauen auf dem auf, was Kommunikations- und Marketingabteilungen bereits tun. Man muss nur verstehen, in welche Richtung man steuert – und vor allem: regelmässig messen, ob es wirkt.

Veranstaltungstipp zum Blog-Thema

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am 17.09.2025 oder im Live-Stream.

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