Generative-Engine-Optimization im Überblick
Generative-Engine-Optimization (GEO) bezeichnet die Optimierung digitaler Inhalte und der Online-Präsenz, um in KI-gesteuerten Suchergebnissen und generativen KI-Antworten besser sichtbar zu sein. Der Begriff wurde 2023 von einer Forschergruppe geprägt. Im Gegensatz zur klassische Search-Engine-Optimization (SEO), die auf Rankings in herkömmlichen Suchmaschinen abzielt, fokussiert sich GEO darauf, wie generative KI-Systeme Inhalte finden, verarbeiten und in ihren Antworten präsentieren. GEO wurde zunächst in der Forschung entwickelt: 2024 präsentierten Experten ein erstes GEO-Framework, das die Sichtbarkeit von Websites in KI-Antworten um bis zu 40 % steigern konnte. Das zeigt bereits, welches Potenzial in der Anpassung an generative Suchsysteme steckt.
Einfach ausgedrückt, geht es bei GEO darum, Inhalte so anzupassen, dass KI-Assistenten sie bevorzugt nutzen und idealerweise als Quelle nennen, wenn sie Nutzeranfragen beantworten. Noch handelt es sich hierbei um ein junges Feld, das sich stetig weiterentwickelt. Doch die Richtung ist klar: Die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit ändern sich grundlegend.
Die Ära der neuen generativen Suche: Warum SEO neu gedacht werden muss
Eine neue Generation von Sucherlebnissen hält Einzug. Bing integriert ChatGPT, Google experimentiert mit der Search Generative Experience (SGE), und eigenständige KI-Assistenten beantworten Fragen von Nutzenden direkt – ohne dass man überhaupt noch eine Website besuchen müsste. Die Popularität dieser Tools ist enorm und nimmt immer weiter zu. Mit dem Aufkommen generativer KI verschiebt sich somit das Spielfeld – Marken müssen nun nicht nur für klassische Suchmaschinen, sondern auch für KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity oder Googles KI-Services optimiert werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Diese Suchsysteme durchsuchen zwar weiterhin das Web nach Inhalten, fassen die Ergebnisse aber mithilfe von KI zu einem Antworttext zusammen – meist mit Verweisen auf die verwendeten Quellen. Hier liegen zugleich die Chance und die Herausforderung: Inhalte eines Unternehmens müssen vom KI-System als relevant erkannt werden, damit sie in solchen Antworten erscheinen.
Generative KI-Ergebnisse sehen dabei grundlegend anders aus als die gewohnten „blauen Links“. Statt einer simplen Liste von Webseiten präsentiert die KI eine reichhaltige, zusammengefasste Antwort, in die relevante Quellen als Inline-Zitate eingebettet werden.
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Generative Suchergebnisse (hier Google) präsentieren Nutzenden bereits auf der Ergebnisseite eine konkrete Antwort. Im gezeigten Beispiel liefert die KI unmittelbar die wesentlichen Informationen über Grant Thornton und verringert dadurch die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzende noch auf einen der darunter gelisteten Links klicken. Multipliziert über Millionen von Anfragen bedeutet das erheblich weniger Besucherinnen und Besucher, die über traditionelle Suchergebnisse auf die Website gelangen.
Erste Prognosen zeichnen ein drastisches Bild: KI-generierte Suche könnte 18 % bis 64 % der bisherigen organischen Klicks kosten. Für Millionen kleiner Unternehmen und Creators, die auf Web-Traffic angewiesen sind, wäre das ein massiver Einschnitt. Auch Analystinnen und Analysten erwarten eine dramatische Verschiebung: Gartner prognostiziert bis 2026 einen Rückgang des Suchvolumens um 25 % und über 50 % weniger organischen Traffic, da Konsumierende verstärkt KI-Suchassistenten nutzen. Zudem wird geschätzt, dass schon im kommenden Jahr 79 % der Verbraucherinnen und Verbraucher KI-gestützte Suchen ausprobieren, und rund 70 % davon diesen generativen Ergebnissen vertrauen. Hier setzt GEO an – sie soll sicherstellen, dass Marken und Inhalte in diesen neuen KI-Antworten weiterhin vorkommen. Nur wer seine Inhalte für generative Systeme „auffindbar“ macht, bleibt in Zukunft für die Kundschaft sichtbar.
Generative-Engine-Optimization – evolutionäre Erweiterung klassischer SEO-Prinzipien
Auf den ersten Blick könnte GEO wie ein radikaler Bruch mit der klassischen Suchmaschinenoptimierung wirken. Doch der Schein trügt: GEO basiert im Kern auf denselben bewährten Grundlagen wie die traditionelle SEO. Es handelt sich weniger um eine Revolution als um eine evolutionäre Erweiterung bestehender SEO-Strukturen.
Mit anderen Worten: Was in der klassischen SEO funktioniert, behält seinen Wert – nur der Kontext der Anwendung verändert sich.
Konstante SEO-Grundprinzipien: Die erfolgserprobten Prinzipien der Sichtbarkeitsoptimierung bleiben auch in der Ära der generativen KI entscheidend.
- Klare Struktur: Gut organisierte Inhalte mit logischer Überschriften-Hierarchie und strukturierten Daten helfen nicht nur menschlichen Leserinnen und Lesern, sondern auch KI-Modellen, Informationen schnell zur erfassen. Eine saubere Struktur bildet das Fundament, damit generative Systeme Inhalte richtig einordnen können.
- Hochwertige Inhalte: Qualitativ erstklassige Inhalte mit echtem Mehrwert bleiben der Schlüssel. Generative KI greift bei der Antworterstellung bevorzugt auf vertrauenswürdige, informative Quellen zurück. Wer fundierte, relevante Inhalte bietet, legt die Basis dafür, dass die generative KI die eigene Seite in ihre Antwort aufnimmt.
- E-E-A-T als Leitstern: Die Prinzipien von E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind weiterhin ausschlaggebend. Sowohl klassische Suchalgorithmen als auch generative KI-Systeme beurteilen Inhalte nach diesen Qualitätskriterien. Eine starke E-E-A-T-Orientierung erhöht die Chance, dass das KI-System diese Inhalte als verlässliche Grundlagen für Antworten nutzt.
- Nutzerintention im Fokus: Auch im GEO-Kontext gilt es, die Fragen und Bedürfnisse der Nutzenden direkt und präzise zu beantworten. Sowohl traditionelle Suchmaschinen als auch generative KI-Systeme greifen bevorzugt auf Inhalte zurück, die die Suchintention[A1] exakt erfüllen. Relevanz und Nutzerorientierung bleiben der rote Faden jeder erfolgreichen Content-Strategie.
All diese Faktoren sind nicht neu – sie bilden seit jeher das Rückgrat solider SEO-Arbeit. Was sich wandelt, ist das Zielsystem: Statt um einen Platz in der klassischen Ergebnisliste kämpft man darum, Teil der von der KI generierten Antwort zu sein. Die Optimierungsaufgabe verschiebt sich also vom Ranking einer Webseite hin zur inhaltlichen Integration in die Antworten eines generativen Modells. GEO verlangt damit vor allem ein Umdenken in Bezug auf die Ausgabe: Die Website soll nicht nur gefunden, sondern ihr Inhalt soll idealerweise direkt vom System verarbeitet und Nutzenden präsentiert werden.
Bewährte Grundlagen, neues Medium
Die Grundlagen guter Sichtbarkeit bleiben dieselben – lediglich das Medium, über das Informationen ausgespielt werden, hat sich verändert. Generative KI als neues Ausgabeformat ändert nichts daran, was Inhalte erfolgreich macht. Wer bereits in klassische SEO investiert hat, darf beruhigt sein. Die harte Arbeit an Struktur, Qualität und Vertrauenswürdigkeit zahlt sich auch im KI-Kontext aus.
Statt eines grundsätzlich neuen Regelwerks erwartet uns vor allem die Anwendung bekannter Erfolgsfaktoren in einem neuen Umfeld. Diese Erkenntnis lässt sich in einem einfachen Prinzip zusammenfassen: Nicht die Grundlagen haben sich verändert, sondern die Darstellung.
Wo früher zehn blaue Links auf der Suchergebnisseite standen, liefert eine KI heute einen direkt formulierten Antworttext. Für die Website-Betreibenden bedeutet das zwar eine Anpassung der Strategie, aber keinen Abschied von bewährten Vorgehensweisen. Es geht darum, den vorhandenen SEO-Werkzeugkasten gezielt auf das neue Ausgabeformat anzuwenden.
Letztlich teilen sich SEO und GEO dieselbe DNA. In beiden Fällen dreht sich alles darum, Nutzerinnen und Nutzern hochwertige, relevante Informationen bereitzustellen, die leicht gefunden und verstanden werden können. Das „Was“ des Erfolgs – nämlich exzellente Inhalte und optimierte Struktur – bleibt unverändert, während sich das „Wie“ der Präsentation weiterentwickelt. Diese Erkenntnis bildet den Grundstein für das abschließende Fazit: Sichtbarkeit in der generativen Suche baut auf den gleichen Prinzipien auf, die schon immer gegolten haben.
Der Artikel wurde in Zusammenarbeit mit Louis Yves Charles Punak (Consultant) verfasst.
