Was ist Generative Engine Optimization (GEO)? Guide 2026

Die generative KI verändert die Art und Weise, wie Menschen recherchieren, lernen und Entscheidungen treffen. Damit entsteht eine neue Wissenschaft: Generative Engine Optimization (GEO). Genauso wie SEO Marken dabei unterstützt, auf Google gefunden zu werden, sorgt GEO dafür, dass sie auf KI-gestützten Plattformen wie ChatGPT, Gemini und Copilot treffend und positiv dargestellt werden. Mittlerweile werden generative Engines von Millionen von KonsumentInnen gegenüber den klassischen Suchmaschinen bevorzugt. Dadurch wird GEO für Marketing- und PR-Profis, die die Präsenz ihrer Marke in dieser neuen Suchumgebung, in der Unterhaltungen und nicht Klicks über Sichtbarkeit entscheiden, beeinflussen möchten, schnell unverzichtbar.

Inhalt

• Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

• Warum müssen Marketer & PR-Teams jetzt auf GEO achten?

• Wie funktioniert Generative Engine Optimization? (Mechanismen & Signale)

• Wie du mit einer GEO-Strategie startest: Schritt-für-Schritt-Anleitung

• GEO vs. SEO: Der Vergleich im Überblick

• Was sind häufige Fehler bei GEO und wie vermeidet man sie?

• Die 8 wichtigsten Prinzipien der GEO-Optimierung

• Mit Meltwater GEO umsetzen

• FAQ zur Generative Engine Optimierung

• Wie kann PR GEO unterstützen?

• Fazit: GEO als Zukunft des digitalen Marketings

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die Optimierung eurer Markenpräsenz auf KI-Plattformen wie ChatGPT, Google Gemini, Llama und anderen, damit diese bei Nutzerfragen korrekte, positive und aktuelle Informationen über eure Marke liefern.

Diese Plattformen, auch Generative Engines, Answer Engines oder Large Language Models (LLMs) genannt, werden von KonsumentInnen zunehmend genutzt, um geplante Käufe zu recherchieren und informierte Entscheidungen zu treffen.

GEO ist ein Ansatz, mit dem du sicherstellst, dass KI-Plattformen den Menschen die richtigen Informationen über die Marke und die Produkte deines Unternehmens bereitstellen.

Wenn zum Beispiel jemand ChatGPT fragt: „Was ist ein gutes Familienauto für Campingausflüge?“, möchten Autohersteller, dass ihre SUV-Modelle inklusive der passenden Vorteile empfohlen werden. Damit das gelingt, müssen Marken gezielt auf GEO setzen.

GEO sorgt dafür, dass eure Marke in KI-generierten Antworten korrekt, sichtbar und relevant dargestellt wird.

Die Umsetzung von GEO umfasst verschiedene Schritte, die sich jedoch hauptsächlich um die Erstellung, Strukturierung und Veröffentlichung von Inhalten drehen, um die Antworten von KI Generative Engines bestmöglich zu beeinflussen.

In diesem Artikel erklären wir, wie GEO funktioniert, warum es wichtig ist und wie du es nutzen kannst, um eure Marke auf KI-Plattformen in einem positiven Licht zu präsentieren.

Warum müssen Marketer & PR-Teams jetzt auf GEO achten?

Lange Zeit konnten sich Marketer darauf verlassen, dass KonsumentInnen für die Recherche ihrer Kaufentscheidungen nahezu ausschließlich Google nutzten. Entsprechend setzten sie auf Search Engine Optimization (SEO), um in den organischen Suchergebnissen sichtbar zu sein, oder auf Paid Search, um gezielt Anzeigen in relevanten Suchergebnissen zu platzieren.

Dies ist eine äußerst effektive Vorgehensweise, um die richtige Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen, doch die Zeiten haben sich geändert.

Verändertes Nutzerverhalten: KI + dialogorientierte Suche

Immer mehr Konsumenten nutzen Tools wie ChatGPT, um sich vor Kaufentscheidungen umfassend zu informieren. Daten aus dem Meltwater Global Digital Report 2026 zeigen, dass ChatGPT.com mittlerweile auf Platz fünf der meistbesuchten Websites im Internet steht.

Suchmaschinen sind zwar nach wie vor beliebt, aber viele Suchanfragen liefern heute eine KI-generierte Zusammenfassung mit ausreichend Informationen, damit sich Nutzer für die Beantwortung ihrer Fragen nicht mehr auf Websites durchklicken müssen. Laut einer Studie von McKinsey liefern bereits etwa die Hälfte aller Google Suchanfragen KI-generierte Zusammenfassungen, Tendenz steigend.

Bei der herkömmlichen Websuche recherchieren Konsumenten manuell, suchen nach vertrauenswürdigen Quellen und durchforsten Informationen, um Antworten auf ihre Fragen zu finden. Bei generativen Suchmaschinen führt die KI diese Recherche automatisch durch und nutzt dabei ihr vorhandenes Basiswissen sowie zusätzliche Informationen aus neueren Online-Quellen. Eine Suchmaschine zeigt den Nutzern, wo sie Antworten finden können, während eine Generative Engine ihnen die Antwort direkt liefert.

Die wichtigste Erkenntnis für Marketingfachleute: Nur noch wenige Konsumenten besuchen am Anfang des Funnels eure Website, weil der Informationsbedarf in der Awareness-Phase zunehmend durch Generative Engines gedeckt wird. Das macht es schwieriger, sie in die Consideration-Phase zu führen.

Tipp: Weitere Daten zur steigenden Nutzung von KI und zum Online-Verhalten von Konsument:innen findest du im Global Digital Report 2026. Auf fast 700 Seiten liefert er wertvolle Statistiken, die dir bei der Planung deiner Strategien für das kommende Jahr helfen.

Die Risiken, wenn GEO ignoriert wird

KI ist derzeit in aller Munde und auch eure Mitbewerber diskutieren über die ihre Auswirkungen auf die Marketingstrategien. Wer GEO konsequent implementiert und dafür sorgt, dass die eigene Marke in Antwortmaschinen klar und positiv dargestellt wird, sichert sich den größten Anteil der KonsumentInnen, die ihre Kaufentscheidung mit einer KI-Anfrage starten.

Wer GEO ignoriert, gerät ins Hintertreffen, denn immer mehr Menschen weichen von Suchmaschinen auf Antwortmaschinen aus. Dadurch wird die Zielgruppe, die mit herkömmlichem Search-Marketing erreicht werden kann, immer kleiner.

Wie funktioniert Generative Engine Optimization? (Mechanismen & Signale)

Wie stellen generative Engines (LLMs) Inhalte bereit?

Es ist wichtig zu wissen, dass Generative Engines zwar auf ähnlicher Technologie basieren, aber alle ein bisschen anders funktionieren. Grundsätzlich nutzen sie zwei verschiedene Wissensquellen, um Antworten auf Fragen zu liefern:

Trainingsdaten: Alle LLMs werden anfangs mit riesigen Mengen an bestehenden Inhalten und Daten trainiert, wir reden hier von Dutzenden Terabyte (ein Terabyte entspricht 1.000 GB). Diese Trainingsdaten stammen aus einer Vielzahl von Quellen (einschließlich eurer Website) und geben dem LLM sein Grundwissen über das Weltgeschehen. Das LLM verfügt über keinerlei Wissen über Ereignisse, die nach seinem anfänglichen Training stattgefunden haben.

Live-Websuche: Um das Problem dieser in der Zukunft liegenden Wissenslücke zu lösen, werden die Trainingsdaten mit aktuellen Informationen aus dem Internet ergänzt. Wenn die Generative Engine zu dem Schluss kommt, dass die Anfrage eines Nutzers durch aktuellere Informationen als die bereits vorhandenen ergänzt werden müssen, ruft sie neue Inhalte aus vertrauenswürdigen Online-Quellen ab und integriert diese in ihre Antwort. Google nutzt seine eigene Suchmaschine zur Suche nach aktuellen Informationen, während ChatGPT auf verschiedene Quellen, darunter Microsoft Bing, zugreift.

Es ist wichtig zu wissen, dass die KI in ihren Antworten keine dieser Inhalte wörtlich zitiert. Ähnlich wie ein Mensch verwendet sie die gewonnenen Informationen, um ihre eigene Antwort zu formulieren. Dazu zählen Informationen aus verschiedenen Quellen, darunter Presseberichte, Mitbewerber und Kundenbewertungen. Also erwarte nicht, dass die Antworten immer hundertprozentig konsistent sind.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, dass ein LLM im Gegensatz zu einer Suchmaschine keinen Inhaltsindex besitzt, den es gezielt nach Antworten durchsuchen könnte. ChatGPT kann also nicht einfach alle Erwähnungen deiner Marke durchsuchen, die Plattform funktioniert schlichtweg anders.

Ein LLM ähnelt vielmehr einem menschlichen Gehirn, das eine Menge Wissen in Mustern und Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten gespeichert hat. Es ist aufgrund des schieren Umfangs und der Komplexität extrem schwierig, ja fast unmöglich, die Details des erlernten Wissens eines LLM zu untersuchen und zu verstehen. Diese Herausforderung wird als Black Box AI bezeichnet.

Allerdings verstehen wir, wie Generative Engines auf hoher Ebene funktionieren, und wir können die Art der Antworten analysieren, die sie auf relevante Suchanfragen geben. Dies gibt uns Aufschluss darüber, wie wir unsere Inhalte für eine bessere Sichtbarkeit optimieren müssen.

Welche Inhaltsmerkmale verbessern die GEO-Sichtbarkeit?

Denk daran: Beim Optimieren von Inhalten für Generative Engines geht es darum, Texte so zu gestalten, dass sie die KI leicht verarbeiten und in ihre Antworten einfließen lassen kann.

• Klarheit: Vermeide übermäßig komplizierte Formulierungen. Verwende keine Firmensprache. Halte deine Texte einfach, professionell und auf den Punkt gebracht. Lass keinen Raum für Mehrdeutigkeiten.
• Autorität: Untermauere deine Aussagen nach Möglichkeit mit Daten aus seriösen Quellen, Zitaten von Experten oder Branchenführern und belegbaren Fakten.
• Struktur: Gestalten deine Seiten übersichtlich und verwende klare Titel, Überschriften und Zwischenüberschriften. Nutze korrekte Überschriften-Tags (H1, H2 usw.), um die Hierarchie deiner Inhalte festzulegen.
• Aktualität: KI-Plattformen suchen nach aktuellen Informationen aus vertrauenswürdigen Quellen, um ihr Basiswissen zu ergänzen. Veröffentliche also sowohl in euren Owned als auch in Earned Media möglichst aktuelle Inhalte.

In vielerlei Hinsicht teilt GEO die Grundsätze guter SEO-Praktiken. Wer regelmäßig hochwertige Inhalte veröffentlicht, die auf die Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten sind, und diese auf gut gestalteten, standardkonformen Webseiten richtig strukturiert, ist auf Erfolgskurs.

Wie du mit einer GEO-Strategie startest: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Benchmark der aktuellen GEO-Performance

Zunächst musst du deinen Ausgangspunkt kennen. Meltwater GenAI Lens ist ein Tool, das Marken Einblicke darüber gibt, wie sie in den Diskussionen aller wichtigen Generative Engines, darunter ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok und Deepseek, präsentiert werden.

Mit GenAI Lens kannst du nachvollziehen, wie eure Marke derzeit in LLMs erwähnt wird, welche Websites als Quellen für diese Antworten dienen und ob veraltete oder ungenaue Informationen herangezogen werden.

Audit des Online-Footprints

Wir wissen, dass LLMs für die Beantwortung von Fragen Inhalte aus dem Internet abrufen. Alles, was also online über eure Marke gesagt wird, beeinflusst maßgeblich, wie sie von Generative Engines dargestellt oder erwähnt wird.

Beginne mit der eigenen Website, denn dort suchen LLMs zuerst nach Information über euer Unternehmen. Achte aber auch auf vertrauenswürdige, angesehene Websites von Dritten, wie Mainstream-Nachrichten und Fachmedien, denn auch diese Quellen werden von LLMs genutzt. GenAI Lens zeigt dir, welche Websites von den führenden LLMs als Informationsquelle über eure Marke genutzt werden.

Sobald du dir einen umfassenden Überblick über die aktuelle Online-Präsenz deiner Marke verschafft hast, kannst du eine Gap-Analyse in Bezug auf deine gewünschten Botschaften durchführen und einen Plan zur Erreichung dieses Ziels erstellen.

Mapping der Suchanfragen

Ein wesentlicher Unterschied zwischen GEO und SEO ist, dass Menschen bei der Suche über Generative Engines ganz anders vorgehen. Nutzer führen eine Unterhaltung mit der KI und stellen oft komplexere Fragen in natürlicher Sprache, statt nur einfache Stichwörter oder kurze Fragen in eine Suchmaschine einzugeben. Für die Planung deiner GEO-Inhalte ist es daher hilfreich, eine Vorstellung davon zu bekommen, welche Fragen Nutzer zu eurer Marke oder Branche stellen könnten.

Im Gegensatz zu Suchmaschinen geben die führenden Antwortmaschinen derzeit keine Daten zu den häufigsten Nutzeranfragen preis. Deshalb ist es schwierig, genau herauszufinden, welche Fragen die Menschen zu eurer Marke stellen. Du kannst dir aber gängige Suchbegriffe im Zusammenhang mit eurer Marke ansehen und brainstormen, welche Fragen am ehesten an Generative Engines gerichtet werden.

Mit einer Social Listening Plattform wie Meltwater können zudem Social Media Unterhaltungen rund um eure Marke und Branche analysiert und so Einblicke in häufig gestellte Fragen gewonnen werden. Sobald du die wahrscheinlichsten Fragen der Nutzer zusammengestellt hast, kann du damit beginnen, Inhalte mit den Antworten auf diese Fragen zu erstellen.

Ausrichtung des Contents auf die Absicht, nicht auf Keywords

Herkömmliche Suchmaschinenoptimierung (SEO) orientierte sich an Suchanfragen, während GEO ein Umdenken in Bezug auf Konzepte, Kontext und Autorität erfordert. Der Fokus liegt auf der Absicht der Suchanfrage und nicht nur auf der Übereinstimmung mit Keywords.

LLMs priorisieren Quellen, die umfassende, gut strukturierte und kontextreiche Inhalte bieten. Konzentriere dich bei deiner Content-Strategie auf:

• Fundierte Informationen: Langformatige Ressourcen, die Fragen umfassend beantworten. Veröffentliche Erklärungen, FAQs und datengestützte Erkenntnisse, die das „Wie“ und „Warum“ beantworten.
• Glaubwürdigkeitssignale: Zitate, Verweise und Daten aus seriösen Quellen (Studien von Analysten, Meinungsführern, Vordenkern oder vertrauenswürdige Medien).
• Vielfältige Medien: Generative Engines ziehen Informationen aus Videos und Bildern sowie aus Textinhalten, also nutze verschiedene Inhaltsformate.
• Einheitlichkeit über alle Kanäle hinweg: LLMs lernen aus Medien-, Social Media- und eigenen Inhalten. Achte darauf, dass eure Botschaften über alle Kanäle hinweg einheitlich sind.

Entscheidend ist, dass eure Inhalte wirklich hilfreich bei der Beantwortung der zuvor definierten Fragen sind. Inhalte, die sich zu sehr auf Verkaufsbotschaften konzentrieren, werden von LLMs tendenziell weniger genutzt.

PR ist für GEO unverzichtbar

Du kannst zwar die Inhalte auf eurer Website und den eigenen Kanälen optimieren, doch LLMs beziehen ihre Informationen auch von vertrauenswürdigen Websites Dritter. Das bedeutet, dass PR entscheidend dazu beiträgt, dass eure Marke auf einflussreichen Earned Media Kanälen präsent ist, etwa in Nachrichtenbeiträgen, Expertenkommentaren eurer Sprecher:innen, Produktbewertungen oder anderen Marken-Stories, die typischerweise durch Medienkampagnen entstehen.

Die Herausforderung ist, dass im Gegensatz zur Werbung, die spannende und aufmerksamkeitsstarke Geschichten vermitteln kann, in der PR nur mit Fakten gearbeitet werden darf. Auch wenn sich das Ergebnis von Medienaktivitäten nicht immer direkt steuern lässt, trägt die Abstimmung zwischen PR und GEO dazu bei, die Anzahl der Drittquellen mit den gewünschten Botschaften zu erhöhen.

Messen, überarbeiten, verbessern

Mit Meltwater's GenAI Lens kannst du eure GEO-Performance über einen längeren Zeitraum hinweg verfolgen und feststellen, ob deine Strategie funktioniert und wo es Verbesserungsbedarf gibt. Das Tool bietet Visualisierungen, die das Markensentiment, Emotionen, wichtige Begriffe, erwähnte Personen, Produkte und Dinge sowie Zitate anzeigen.

Mit diesen Informationen kannst du Lücken in deiner GEO-Strategie identifizieren und feststellen, wo du möglicherweise mehr oder bessere Inhalte erstellen musst. Du erfährst zudem, welche externen Quellen den größten Einfluss auf eure GEO-Performance haben, und kannst diese Informationen nutzen, um deine PR-Aktivitäten zu optimieren und dich auf die wichtigsten Medien zu konzentrieren.

Wie bei der SEO handelt es sich hierbei um einen Prozess der ständigen Überarbeitung und Verbesserung. GEO darf nicht als einmaliges Projekt mit dauerhaften positiven Ergebnissen betrachtet werden, sondern als fortlaufende Aktivität, die in den allgemeinen Marketing-Mix integriert werden muss.

Welche Medienquellen sollten für GEO priorisiert werden?

Bei der Verarbeitung einer Nutzeranfrage erkennt ein LLM häufig, dass für die Antwort aktuellere Informationen erforderlich sind, als in den ursprünglichen Trainingsdaten verfügbar. In diesem Fall sucht es online nach aktuelleren Inhalten, um eine genauere Antwort zu formulieren. Aber wo genau suchen Generative Engines nach diesen Informationen?

Meltwater hat mithilfe von GenAI Lens untersucht, auf welche Inhaltsquellen die führenden KI-Plattformen in ihren Antworten am ehesten Bezug nehmen. Dabei zeigten sich deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Plattformen:

• Open AI ChatGPT: Bevorzugt stark textbasierte News und Newswires (Reuters, AP, PR Newswire) sowie Referenzseiten (Wikipedia). Zitiere viel seltener Social Media und UGC.
• Google Gemini: Neigt zu hochwertigen nutzergenerierten Inhalten von Websites wie Reddit und YouTube sowie anderen Online-Quellen innerhalb des Google-Ökosystems. Inhalte von X/Twitter-Inhalte werden nicht berücksichtigt. 
• Google Search AI Overviews: Der Schwerpunkt liegt auf nutzergenerierten Inhalten von Reddit und YouTube sowie Facebook, Yahoo und LinkedIn.
• xAI Grok: Starke Ausrichtung auf dialogorientierte nutzergenerierte Inhalte von X und Reddit. Es werden seltener traditionelle Referenzquellen wie Wikipedia, YouTube oder akademische Websites herangezogen.

Anders als bei SEO, wo sich die meisten Fachprofis auf die Optimierung für Google beschränkten, müssen bei GEO die Feinheiten verschiedener Plattformen berücksichtigt werden, zumindest die von ChatGPT und Google AI Overviews. Kurz gesagt ist es empfehlenswert, aktuelle Inhalte auf einer Vielzahl von Plattformen bereitzustellen, die von LLMs bei der Suche nach ergänzenden Informationen genutzt werden.  

Um herauszufinden, welche Online-Quellen insgesamt am häufigsten herangezogen werden, haben wir verschiedene Kategorien untersucht und die am häufigsten erwähnten Websites in einer Tabelle zusammengefasst:

6 häufige GEO-Fehler und wie du sie vermeidest

Generative Engine Optimization (GEO) funktioniert anders als klassische Suchmaschinenoptimierung. Wenn du weiterhin nach alten SEO-Mustern arbeitest, riskierst du geringere Sichtbarkeit und ein verzerrtes Markenbild in KI-Systemen. Diese sechs Fehler treten besonders häufig auf, lassen sich aber gezielt vermeiden.

1. GEO wie klassische SEO behandeln

Viele Teams konzentrieren sich weiterhin auf Keywords, Backlinks und Meta-Tags. Große Sprachmodelle priorisieren jedoch Kontext, Autorität und Relevanz. GEO erfordert Inhalte, die vollständige Fragen klar und nachvollziehbar beantworten, mit überprüfbaren Informationen. Keyword-Stuffing oder reines Link-Building führen hier nicht zum Ziel.

2. Quellenqualität und Transparenz unterschätzen

KI-Modelle bevorzugen vertrauenswürdige, sauber belegte Inhalte. Ungeprüfte Aussagen, veraltete Zahlen oder fehlende Quellenangaben können deine Sichtbarkeit verringern oder zu ungenauen KI-Zusammenfassungen deiner Marke führen. Achte daher konsequent auf seriöse Datenquellen, klare Autorenschaft und aktuelle Veröffentlichungsdaten.

3. Nicht beobachten, wie deine Marke in LLMs erscheint

Ohne kontinuierliches Monitoring bleibt oft unbemerkt, wenn GenAI-Modelle Produkte falsch darstellen oder Fehlinformationen übernehmen.
LLM-Tracking-Tools wie die GenAI Lens von Meltwater machen diese blinden Flecken sichtbar und helfen dir, Narrative schnell zu korrigieren oder zu aktualisieren.

4. Inhalte isoliert über Kanäle hinweg veröffentlichen

Wenn Website, Pressemitteilungen und Social Media unterschiedliche Aussagen treffen, erzeugen LLMs inkonsistente Markengeschichten. GEO erfordert eine klare inhaltliche Abstimmung über Owned, Earned und Shared Media hinweg, damit KI-Systeme deine Botschaften korrekt einordnen und konsistent wiedergeben können.

5. Aktualität und Struktur vernachlässigen

Generative Engines bevorzugen aktuelle und klar strukturierte Inhalte. Veraltete Seiten oder unübersichtliche Formate erschweren es KI-Systemen, Informationen richtig zu interpretieren.
Veröffentliche regelmäßig neue, gut strukturierte Inhalte, die auf aktuellen Daten, Entwicklungen oder Trends basieren.

6. Die falschen Erfolgskennzahlen messen

Klassische SEO-KPIs wie Klickrate oder Ranking liefern nur einen Teil des Bildes.
GEO solltest du anhand anderer Faktoren bewerten: AI Visibility, Genauigkeit von Narrativen, Sentiment und tatsächliche Wirkung auf Wahrnehmung und Engagement, nicht allein über Traffic.

GEO vs. SEO: Der Vergleich im Überblick

Suchmaschinenoptimierung (SEO) ist ein Marketingbereich, der schon fast so lange existiert wie Suchmaschinen selbst. Das Ziel von SEO ist, dass bei der Suche nach einem für euer Unternehmen relevanten Thema eine passende Seite eurer Website möglichst weit oben in den Suchergebnissen erscheint. SEO umfasst die Erstellung der richtigen Inhalte für eure Website, die richtige Strukturierung dieser Inhalte sowie die Förderung von Links von hochwertigen Websites Dritter zu eurer eigenen Website.

Inwiefern ähnelt GEO der SEO?

GEO und SEO haben einige Gemeinsamkeiten: Beide beruhen auf der Erstellung hochwertiger, gut strukturierter Inhalte, die für den Leser einen Mehrwert bieten. Außerdem müssen in beiden Bereichen relevante Inhalte auf angesehenen Websites von Dritten, beispielsweise Medien und vertrauenswürdigen Branchen-Websites, veröffentlicht werden.

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen GEO und SEO?

SEO konzentriert sich stärker auf die Optimierung für bestimmte Keywords oder Suchbegriffe, während bei GEO der Schwerpunkt auf der Erstellung von Inhalten liegt, die für die Suchanfrage kontextuell relevant sind und genaue und detaillierte Informationen liefern, die dem Nutzer eine nützliche Antwort geben.

Wie beeinflusst GEO die Suchmaschinenoptimierung (SEO)?

SEO und GEO ergänzen sich in vielerlei Hinsicht, wobei das eine das andere nicht ersetzt. So können Inhalte, die in erster Linie für GEO erstellt wurden, auch bei der traditionellen Suche punkten. Ebenso kann Medienkommunikation, die zu positiver Medienberichterstattung über die Marke führt, sowohl GEO als auch SEO zugutekommen.

Insbesondere die Google AI Overviews enthalten Zusammenfassungen der Inhalte aus den Top-Suchergebnissen. In diesem Fall trägt eine starke SEO-Performance zu einer positiven GEO bei.

Was sind häufige Fehler bei GEO und wie vermeidet man sie?

1. GEO wie traditionelles SEO behandeln

Viele Teams konzentrieren sich auf Keywords, Backlinks und Meta-Tags, doch LLMs priorisieren Kontext, Autorität und Relevanz. GEO erfordert Inhalte, die vollständige Fragen mit klaren, verifizierbaren Informationen beantworten und nicht mit Keywords oder Links vollgepackt sind.

2. Die Glaubwürdigkeit und Transparenz der Quelle ignorieren

KI-Modelle belohnen vertrauenswürdige, gut belegte Inhalte. Ungeprüfte Behauptungen, veraltete Statistiken oder fehlende Quellenangaben können die Sichtbarkeit verringern oder zu ungenauen KI-Zusammenfassungen eurer Marke führen. Achte daher stets darauf, seriöse Datenquellen, AutorInnen und Datumsangaben hinzuzufügen.

3. Die Markendarstellung in LLMs nicht beobachten

Ohne kontinuierliche Beobachtung übersehen Marken, wenn GenAI-Modelle ihre Produkte falsch wiedergeben oder Fehlinformationen verbreiten. LLM-Tracking-Tools wie Meltwaters GenAI Lens können diese Schwachstellen aufdecken und dabei helfen, Narrative schnell zu korrigieren oder zu aktualisieren.

4. Isolierten Content für die einzelnen Kanäle erstellen

Wenn eure Website, Pressemitteilungen und Social Media Accounts unterschiedliche Aussagen enthalten, können LLMs widersprüchliche Markenstories produzieren. GEO erfordert eine einheitliche Storyline über alle Earned-, Owned- und Shared-Channels hinweg, um die Richtigkeit der Botschaft zu untermauern.

5. Aktualität und strukturierte Daten vernachlässigen

Generative Engines bevorzugen aktuelle, klar strukturierte Informationen. Veraltete Seiten oder unklare Formatierungen erschweren es der KI, eure Inhalte richtig zu interpretieren. Achte darauf, kontinuierlich neue, gut strukturierte Insights zu veröffentlichen, die sich auf aktuelle Daten oder Trends beziehen.

6. Die falschen Erfolgsindikatoren messen

Klassische SEO-KPIs wie Klickraten oder Page Rank zeigen nicht das gesamte Bild. GEO sollte anhand des Anteils der KI-Sichtbarkeit, der Genauigkeit der Erzählung, des Sentiments und der Interaktionsergebnisse gemessen werden und nicht nur anhand des Traffics.

Wenn du diese Fallstricke vermeidest, stellst du sicher, dass deine GEO-Strategie bei KI-Engines und ihren Milliarden von Nutzern Vertrauen, Sichtbarkeit und Konsistenz in Bezug auf die Wahrnehmung eurer Marke schafft.

Die 8 wichtigsten Prinzipien der GEO-Optimierung

1. Benchmarking und Messung des Fortschritts

Im ersten Schritt jeder GEO-Strategie muss der Ausgangspunkt ermittelt werden. Verwende ein LLM-Tracking-Tool wie Meltwater GenAI Lens, um die aktuelle Darstellung eurer Marke auf führenden KI-Plattformen zu prüfen und mit den Mitbewerbern zu vergleichen. Anschließend kannst du dasselbe Tool einsetzen, um den Fortschritt deiner Strategie zu verfolgen, Verbesserungen nachzuvollziehen und kontinuierlich bestehende Schwachstellen zu identifizieren.

2. Antworten statt Keywords

Stell dir folgende Frage: Auf welche Fragen könnte unser Unternehmen die Antwort sein? Denk an alle möglichen Unterhaltungen, die jemand mit einem LLM führen könnte und in denen deine Marke erwähnt werden soll. Es gibt bestimmt eine Menge davon. Erfasse sie alle und erstelle einen Content-Plan, der wirklich nützliche Antworten liefert.

3. Einheitliche Botschaften

Bei widersprüchlichen Informationen über eure Marke auf verschiedenen Kanälen und sogar Unstimmigkeiten auf eurer eigenen Website wird es für LLMs schwieriger, die Wahrheit zu erkennen. Sorge für eine einheitliche Kommunikationsstrategie und achte, unabhängig davon, wo ihr über eure Marke sprecht, immer auf korrekte Angaben.

4. Autorität und Nachweise

LLMs legen besonderen Wert auf Informationen, die durch hochwertige Quellen und glaubwürdige Autoren verifiziert werden können. Verlinke nach Möglichkeit auf vertrauenswürdige Drittquellen, die deine Aussagen stützen. Stelle außerdem sicher, dass für die SprecherInnen, deren Aussagen du zitierst, detaillierte Profilbeschreibungen auf deiner Website verfügbar sind, und pflege ihre Profile auch auf Drittanbieter-Plattformen wie LinkedIn und in den Branchenmedien.

5. Owned Media

Eure Website ist meist der erste Ort, an dem ein LLM Wissen über euer Unternehmen entdeckt und verarbeitet. Stell also sicher, dass alle Informationen immer auf dem neuesten Stand sind und in einer klaren, sachlichen Sprache, verständlich für die KI, präsentiert werden. Auch die korrekte Strukturierung ist hier entscheidend.

6. Earned Media

Generative Engines verlassen sich in hohem Maße auf vertrauenswürdige, unabhängige Medienquellen, um ihren Antworten Glaubwürdigkeit und Aktualität zu verleihen. Es ist somit also entscheidend, dass im Zuge eurer Medienarbeit stets präzise und themenbezogene Informationen an die Presse gelangen, damit diese Stories in die LLM-Antworten einfließen können.

7. Community-Engagement

Studien zeigen, dass die wichtigsten LLMs einen Großteil ihres Wissens aus Diskussionen in Online-Communities wie Reddit und Medium beziehen. Wenn du die relevanten Online-Communities für dein Unternehmen noch nicht kennst, ist es an der Zeit, mit der Recherche zu beginnen und einen Plan für den authentische Austausch mit diesen Communities auszuarbeiten.

8. Breite Content-Präsenz

Die meisten Generative Engines bevorzugen bei der Suche nach aktuellen Informationen zur Ergänzung ihres Basiswissens unterschiedliche Quellen. Einige tendieren eher zu großen Nachrichtenquellen, während andere die soziale Medien vorziehen. Es ist durchaus möglich, dass sie ihre Präferenzen im Laufe der Zeit ändern. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass deine Inhalte und Botschaften über eine Vielzahl von Quellen verbreitet werden. Mit GenAI Lens kannst du außerdem ermitteln, welche Quellen die Generative Engines derzeit nutzen.

Mit Meltwater GEO umsetzen

Generative KI verändert grundlegend, wie Menschen Marken entdecken. Meltwater unterstützt Unternehmen dabei, sich auf die nächste Entwicklungsstufe im Bereich Suche vorzubereiten: GEO. Unsere KI-gestützte Plattform verschafft dir die nötige Sichtbarkeit, Insights und Flexibilität, um nachzuvollziehen, wie eure Marke in LLMs wie ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity dargestellt wird. Mit Meltwaters GenAI Lens, der ersten KI-basierten Branchenlösung zum Tracking der Sichtbarkeit kannst du genau nachvollziehen, wie eure Marke, eure Produkte und eure Mitbewerber in KI-generierten Antworten erscheinen. So können Fehlinformationen, aufkommende Narrative und neue Chancen für die Sichtbarkeit erkannt werden, bevor sie die öffentliche Wahrnehmung beeinflussen.

Meltwater unterstützt dich nicht nur beim Monitoring, sondern hilft dir auch, die gewonnen Informationen in Taten umzusetzen. Durch die Zusammenführung von Earned, Owned und Social Data über Explore+ und Mira, unser intelligentes KI-Teammitglied, können Teams in Echtzeit Insights gewinnen, das Sentiment analysieren und ihre Botschaften optimieren. Von mehr Glaubwürdigkeit deiner Inhalte bis hin zur Abstimmung globaler und lokaler Botschaften liefert Meltwater einen vollständigen Überblick über euren digitalen Fußabdruck und sorgt dafür, dass eure Stories einheitlich, vertrauenswürdig und sowohl in traditionellen Suchmaschinen als auch in generativen KI-Ökosystemen leicht auffindbar sind.

Meltwater verfügt im Vergleich zu anderen Lösungen über die stärkste Produkt-Roadmap, vor allem dank des tiefen Verständnisses für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz. Das Team denkt innovativ und geht neue Wege. Genau deshalb haben wir uns entschieden, Meltwater als langfristigen Partner an unserer Seite zu haben.

— Narek Garit, Global Measurement & Analysis Lead, HEINEKEN

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FAQ zur Generative Engine Optimierung

Was sind die größten Herausforderungen für Unternehmen bei der Integration von Generative Engine Optimierung in bestehende SEO-Strategien?

Die größte Herausforderung ist das Umdenken im Marketing hin zu einem neuen Ansatz: GEO konzentriert sich viel mehr auf Kontext und Glaubwürdigkeit als auf Keywords und Backlinks.

Es kann schwierig sein, sich von den herkömmlichen, fest verankerten SEO-Paradigmen zu lösen. KI-gesteuerte Generation Engines priorisieren semantische Relevanz, zuverlässige Quellen und aktuelle, kanalübergreifende Narrative. Die begrenzte Transparenz hinsichtlich der Art und Weise, wie LLMs Antworten generieren, macht die Optimierung zusätzlich komplex. Über SEO herrscht weitgehend Klarheit, während wir uns in der Welt der GEO erst noch zurechtfinden müssen.

Wie helfen Generative Engine Optimierungstools mit Echtzeitanalysen Unternehmen bei der effektiveren Messung der Kampagnen-Performance?

LLM-Tracking-Tools wie Meltwaters GenAI Lens bieten Echtzeit-Einblick in die Darstellung von Marken und Mitbewerbern in den wichtigsten LLMs und erfassen dabei das Sentiment, die Emotionen und aufkommende Narrative. So können Falschinformationen rasch erkannt, Content-Strategien optimiert und die Sichtbarkeit in LLMs mit Leistungskennzahlen verknüpft werden, um die Markenreputation im Zeitalter der KI proaktiv zu steuern.

Welche Erfolgskennzahlen sollten Unternehmen erfassen, um die Auswirkungen der generativen KI-gestützten Suchmaschinenoptimierung auszuwerten?

Zu den wichtigsten GEO-Erfolgskennzahlen gehören:

• AI-Sichtbarkeitsanteil: Wie oft eine Marke in LLM-generierten Antworten auftaucht.
• Sentiment und Genauigkeit der Narrative: Der Ton und Kontext von Markenerwähnungen.
• Engagement-Ergebnisse: Downstream-Traffic, Conversions oder Anfragen im Zusammenhang mit KI-gestützter Entdeckung.
• Reputationsindikatoren: Häufigkeit von Fehlinformationen oder veralteten Inhalten.
• Geschwindigkeit der Insight-Gewinnung: Wie schnell Veränderungen der Narrative erkannt werden und Maßnahmen ergriffen werden.

Eine Kombination dieser Kennzahlen zeigt, wie effektiv eine Marke ihre Identität im Zeitalter der generativen Suche gestaltet.

Wie können Unternehmen GEO nutzen, um ihre Sichtbarkeit bei lokalen Suchanfragen und beim Targeting ihrer Zielgruppe zu verbessern?

Unternehmen können mithilfe von GEO sicherstellen, dass ihre Markeninformationen, Inhalte und Zusammenhänge in KI-generierten Antworten, die mit bestimmten Standorten verknüpft sind, übersichtlich dargestellt werden. Achte darauf, dass eure Website ausreichend klare, GEO-freundliche Inhalte enthält, die ausdrücklich die Standorte eures Unternehmens nennen.

Durch die Optimierung eigener Inhalte mit strukturierten Daten, lokalem Kontext und einheitlichen Zitaten können Marken dazu beitragen, dass LLMs genaue, lokalisierte Einblicke liefern. Dadurch wird die Auffindbarkeit für regionsspezifische Suchanfragen verbessert und die Relevanz in der dialogorientierten Suche erhöht.

Wie erscheinen Marken dank GEO auf KI-Plattformen wie ChatGPT?

GEO stellt sicher, dass KI-Plattformen klare, genaue und aktuelle Informationen haben, auf die sie bei der Generierung von Antworten zugreifen können. Weil LLMs sowohl auf Trainingsdaten als auch auf Echtzeit-Abfragen von vertrauenswürdigen Websites angewiesen sind, erhöht die Optimierung eurer eigenen Inhalte, Earned Media, strukturierten Daten und Community-Präsenz die Wahrscheinlichkeit, dass ChatGPT und andere KI-Engines eure Marke in relevanten Antworten berücksichtigen. GEO stärkt die narrativen Signale, die LLMs erkennen, und hilft ihnen zu verstehen, was eure Marke bietet, wo sie hingehört und warum sie glaubwürdig ist. Das alles führt letztendlich dazu, dass sie in KI-generierten Unterhaltungen leichter zu finden ist.

Welche Signale verwenden LLMs bei der Auswahl von Quellen?

Generative Engines priorisieren Quellen, die zuverlässig, aktuell und so strukturiert sind, dass die Bedeutung für die KI einfach zu extrahieren ist. Zu den gängigen Signalen gehören die Domain-Authority, die Häufigkeit von Verweisen, die Aktualität der Veröffentlichung, eine übersichtliche Formatierung (z. B. Überschriften, Tabellen, Aufzählungszeichen) und Glaubwürdigkeitsmerkmale wie Autorenangaben, Links zu vertrauenswürdigen Daten und transparente Quellenangaben. LLMs bevorzugen außerdem Quellen, auf die im Internet regelmäßig und von verschiedenen Kanälen verwiesen wird, darunter Nachrichtenseiten, angesehene Blogs, Community-Plattformen wie Reddit und strukturierte Referenzquellen wie Wikipedia.

Was ist der Unterschied zwischen Live-Webabrufen und Trainingsdaten?

Trainingsdaten sind sozusagen das Langzeitgedächtnis eines LLM, also der riesige Datensatz, aus dem das Modell während der Entwicklung gelernt hat. Sie enthalten grundlegendes Wissen, werden aber nicht kontinuierlich aktualisiert. Live-Webabruf hingegen ist das Kurzzeitgedächtnis des Modells: Er ermöglicht es KI-Engines, aktuelle Infos aus vertrauenswürdigen Online-Quellen abzurufen, wenn die Frage eines Nutzers aktuellere oder spezifischere Details erfordert, als in den Trainingsdaten verfügbar sind. GEO beeinflusst beide Ebenen: Es stärkt die Präsenz eurer Marke im Basiswissen des Modells und stellt sicher, dass aktuelle und zuverlässige Inhalte zum Abruf bereitstehen.

Wie kann PR GEO unterstützen?

GEO erhöht die Bedeutung von PR von einer Funktion zur Steigerung der Markenbekanntheit zu einem zentralen Einflussfaktor, der bestimmt, wie KI-Engines ein Unternehmen beschreiben. LLMs beziehen ihre Informationen hauptsächlich aus Earned Media, vertrauenswürdigen Nachrichtenquellen, Expertenkommentaren, Produktbewertungen und Interviews. Damit wird PR zu einem wesentlichen Faktor, der beeinflusst, welche Narrative KI-Systeme aufgreifen. PR-Teams müssen sich auf einheitliche Botschaften, kompetente Sprecher und hochwertige Berichterstattung konzentrieren, damit LLMs korrekte und aktuelle Informationen verwenden. GEO gibt PR-Teams zudem eine neue Feedback-Schleife: Durch die Beobachtung der KI-Sichtbarkeit können Fehlinformationen, narrative Lücken und aufkommende Risiken erkannt werden, bevor sie sich auf die Reputation auswirken.

Verbessert GEO das Google-Ranking?

Das traditionelle Google-Ranking wird durch GEO nicht direkt verbessert, aber die beiden Bereiche unterstützen sich gegenseitig. Eine starke SEO-Performance kann dazu beitragen, dass deine Inhalte in den Google AI Overviews erscheinen, denn diese stammen oft aus den Top-Suchergebnissen. Gleichzeitig sorgt GEO für eine klarere Struktur, aktuellere Inhalte und eine höhere Autorität, Faktoren, die sich positiv auf die organische Suchperformance auswirken können. GEO ist zwar kein Ersatz für SEO, aber Marken, die in beiden Bereichen glänzen, werden eher in Googles kombiniertem Ökosystem aus Suchergebnissen, KI-Zusammenfassungen und kontextbezogenen Antworten angezeigt.

Was sind die häufigsten Fehler bei der GEO?

Zu den häufigen Fehlern gehören die gleichartige Behandlung von GEO und traditionellem SEO, die übermäßige Konzentration auf Keywords anstelle der Beantwortung realer Nutzerfragen und die mangelnde Beobachtung der Markenpräsentation in LLMs. Weitere Stolpersteine sind veraltete oder uneinheitliche Botschaften auf verschiedenen Kanälen, qualitativ schlechte Medienberichterstattung und die Nichtbeachtung der Quellen, auf die KI-Plattformen zurückgreifen. Viele Teams vernachlässigen zudem die Aktualität, LLMs bevorzugen eindeutig neue Inhalte, sowie die langfristige Überwachung der Genauigkeit von Narrativen. Dies führt zu einer unvollständigen Darstellung ihrer Marke in KI-generierten Antworten.

Wie oft sollten Marken ihre LLM-Sichtbarkeit überprüfen?

Marken sollten ihre GEO-Sichtbarkeit und KI-Narrative regelmäßig überprüfen, abhängig von der Dynamik ihrer Branche idealerweise wöchentlich oder monatlich. Die Abrufmuster von KI-Modellen werden kontinuierlich aktualisiert und neue Medienberichte, Social-Media-Unterhaltungen oder veränderte Narrative von Mitbewerbern können schnell beeinflussen, wie LLMs eine Marke beschreiben.

Durch regelmäßiges Monitoring mit Lösungen wie Meltwaters GenAI Lens lassen sich Fehlinformationen frühzeitig erkennen, Veränderungen in Narrativen besser verstehen und neue Chancen für Sichtbarkeit nutzen. So stellst du sicher, dass deine Marke auch bei der fortlaufenden Weiterentwicklung von KI-Ökosystemen präzise und konsistent repräsentiert wird.

Fazit: GEO als Zukunft des digitalen Marketings

Generative Engine Optimization ist weit mehr als ein kurzfristiger Trend. GEO steht für die strategische Weiterentwicklung von SEO, PR und AI Intelligence und wird mit jeder neuen KI-Plattform relevanter. Während klassische Suchmodelle an Bedeutung verlieren, bestimmen generative Antworten zunehmend, wie Marken entdeckt, verstanden und bewertet werden.

Für Marketing- und Kommunikationsteams bedeutet das: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur über Rankings und Klicks, sondern über vertrauenswürdige Inhalte, konsistente Narrative und messbare Autorität in KI-generierten Antworten. Wer jetzt in GEO investiert, verschafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil in einer Suchlandschaft, die sich rasant verändert.

Meltwater unterstützt dich dabei mit datengetriebenen Lösungen für AI Visibility, Monitoring und Brand Governance. So behältst du nicht nur den Überblick darüber, wie deine Marke von Generative Engines dargestellt wird, sondern kannst aktiv steuern, wie sie wahrgenommen wird, heute und in Zukunft.