GEO ist die gezielte Optimierung von Inhalten für generative KI-Suchsysteme wie:
- ChatGPT (z. B. in der Websuche oder über das Bing-Plugin)
- Perplexity.ai
- Google SGE (Search Generative Experience)
Während klassische SEO auf Google-Rankings in der Suchergebnisseite (SERP) abzielt, geht GEO einen Schritt weiter: Inhalte werden so gestaltet, dass KI-Modelle sie verstehen, aufnehmen, und zitieren oder wiedergeben können – am besten prominent.
Was ist Generative Search?
Generative Search ist eine Suchmethode, bei der das System nicht nur Links anzeigt, sondern direkt Antworten generiert – oft unter Verwendung von Inhalten aus dem Netz.
Ein Beispiel:
- Klassische Google-Suche: Zeigt Dir 10 Links.
- Google SGE oder ChatGPT mit Bing: Gibt Dir eine generierte Antwort mit Quellenangabe (z. B. rundum.dog).
Wie funktionieren diese Systeme?
- Crawler sammeln Inhalte aus dem Netz (je nach System aktuell oder verzögert).
- LLMs (Large Language Models) wie GPT-4 oder Gemini werden mit diesen Informationen „gefüttert“.
- Beim Prompt (Suchanfrage) wird eine Antwort generiert, oft durch Synthese verschiedener Quellen.
- Zitierwürdige, vertrauenswürdige Inhalte werden häufiger verwendet – je klarer, faktenbasiert und semantisch relevant, desto besser.
Unterschiede zu klassischer SEO
| Klassische SEO | Generative Search Optimization (GEO) |
|---|---|
| Ziel: Top 10 in Google | Ziel: In generativer Antwort genannt werden |
| Keywords & Backlinks zentral | Klarheit, Fakten, Struktur zentral |
| Inhalte für Menschen + Bots | Inhalte für Menschen und LLMs |
| Fokus auf SERP-Ranking | Fokus auf Antwortsichtbarkeit |
| Technische Optimierung (Speed etc.) | Semantische Optimierung, Erklärbarkeit |
Warum GEO wichtig ist – 5 Gründe
- Google verändert sich – mit SGE verschwindet der klassische Linkblock mehr und mehr.
- KI-gestützte Suche wächst rasant – viele Nutzer:innen suchen direkt in ChatGPT oder Perplexity.
- Deine Inhalte müssen “verstehbar” sein für KI – sonst ignorieren die Modelle sie.
- Frühzeitige GEO-Optimierung = Sichtbarkeit sichern, bevor es alle machen.
- Weniger Konkurrenz: GEO ist 2025 noch ein Vorteil für die, die es verstehen.
Praxis-Check: Bin ich bereit für GEO?
Stell Dir folgende Fragen:
- Werden meine Inhalte von ChatGPT oder Perplexity zitiert?
- Verstehen LLMs den Zweck, Inhalt und Kontext meiner Seite?
- Sind meine Texte klar, faktenreich und gut strukturiert?
- Gibt es semantisch starke Passagen, die leicht in Antworten übernommen werden könnten?
- Nutze ich FAQs, Zwischenüberschriften und „sprechende“ Absätze?
Wenn Du irgendwo zögerst – perfekt. Dann bleib dran. Falls Du eine Analyse möchtest, melde Dich bei uns. Mit unseren Systemen können wir Deine Positionierungen prüfen.
Wie generative Suchsysteme Inhalte erkennen und wiedergeben
Wie funktionieren ChatGPT, Perplexity & Co. hinter den Kulissen?
Crawling & Indexierung
Je nach System greifen generative Suchmaschinen auf:
- eigene Webcrawler (z. B. Perplexity oder BingBot)
- zugelieferte Daten (z. B. Common Crawl, Newsfeeds)
- oder ein statisches Trainingsset (ChatGPT mit Cutoff)
Beispiel:
- Perplexity nutzt Echtzeit-Crawling und zeigt Quellen sofort.
- ChatGPT (mit Bing) referenziert Seiten, die öffentlich, gut strukturiert und verständlich sind.
- Google SGE verwendet stark kuratierte Inhalte mit hoher Vertrauenswürdigkeit.
Inhalte werden gerankt – aber anders
KI bewertet Inhalte nicht primär nach Keywords oder Backlinks, sondern nach:
| GEO-relevanter Faktor | Bedeutung für LLMs |
|---|---|
| Klarheit & Struktur | Verständliche Texte ohne Umwege – z. B. kurze Absätze |
| Faktenstärke | Fakten, Zahlen, Quellen = erhöhtes Vertrauen |
| Semantische Präzision | Begriffe klar definiert, keine Worthülsen oder PR-Sprache |
| Neutraler Ton | Kein Clickbait, keine Meinungen – sachlich ist Trumpf |
| Kontexttiefe | Wie gut ist der Inhalt eingebettet in das grössere Thema? |
| LLM-Verdaulichkeit | Nutzt der Text Formate wie FAQs, Bulletpoints, How-to? |
Wie „versteht“ ein LLM einen Text?
Ein Large Language Model wie GPT-4 verarbeitet Inhalte nicht semantisch wie ein Mensch, sondern:
- Tokenisiert den Text (Wörter → Einheiten)
- Analysiert Zusammenhänge auf Basis von Wahrscheinlichkeiten (Kontextfenster)
- Erkennt Muster und Struktur (z. B. Definition → Beispiel → Aufzählung)
- Gewichtet Informationen, die für eine Antwort relevant sind
👉 Texte mit klarer Struktur (z. B. Fragen + Antworten, How-To-Schritte, verständliche Einleitung) werden deutlich häufiger aufgenommen.
Beispiel: So sieht eine gute GEO-optimierte Passage aus
Frage: Was hilft bei Zahnstein beim Hund? – Ein Beispiel aus unserem Tierschutzprojekt rundum.dog.
GEO-freundliche Antwort:
Seealgenmehl kann zur Reduktion von Zahnstein beim Hund beitragen. Die enthaltenen Enzyme und Jodverbindungen beeinflussen die Zusammensetzung des Speichels, wodurch sich Zahnbeläge weniger festsetzen. Wichtig: Die Wirkung ist umstritten und hängt vom Einzelfall ab. Tierärztlicher Rat ist empfehlenswert.
Warum ist das gut?
- Klare Definition
- Mechanismus erklärt
- Einschränkung + Faktenbasis
- Kein Verkaufsstil, sondern sachlich-neutral
Woran LLMs scheitern
Du kannst Fehler der Systeme zu Deinem Vorteil nutzen. LLMs tun sich schwer mit:
- Verschachtelten Sätzen oder PR-Bla
- Unstrukturierten Textwüsten
- Inkonsistenzen in der Logik
- Veralteten, nicht datierten Inhalten
- PDFs, Scans, Tabellenbildern
💡 Deine Aufgabe: Inhalte so gestalten, dass sie möglichst “maschinenverdaulich” sind – ohne an Lesbarkeit für Menschen zu verlieren.
Was Du jetzt konkret tun kannst
- Texte prüfen: Enthalten sie präzise Antworten auf häufige Fragen?
- Formate ergänzen: Erstelle FAQ-Blöcke, definierende Absätze, How-to-Listen
- Struktur anpassen: Zwischenüberschriften, kurze Absätze, Bulletpoints
- Ton überarbeiten: Klar, neutral, faktenbasiert – kein Werbetext
- Verlinkung überdenken: Interne Links stärken Kontext – auch für LLMs
Content-Strategie für Generative Search Optimization (GEO)
Aufbau eines GEO-freundlichen Inhalts
Die optimale Struktur:
- Kurze, klare Einleitung – am besten mit einer prägnanten Definition oder Antwort
- Fragen-Antwort-Logik (ideal für LLMs!)
- Abschnitte mit Zwischenüberschriften – semantisch sinnvoll, z. B.:
- Was ist …?
- Wie funktioniert …?
- Vorteile / Nachteile
- Anwendung / Tipps
- Bulletpoints, Tabellen und nummerierte Listen
- Fakten, Belege, Quellen, Zeitbezug
👉 Diese Form liebt jede Such-KI. Sie ist leicht analysierbar und lässt sich direkt in Antworten übernehmen.
Inhalte, die KI bevorzugt
| KI liebt … | … weil: |
|---|---|
| Definitionen & Erklärungen | LLMs greifen gern auf klare Definitionen zurück |
| FAQ-Formate | typischer Prompt-Stil: „Was ist …?“ |
| Fakten mit Zahlen & Quellen | Stärken Vertrauen & Verlässlichkeit |
| neutrale Sprache | verhindert Halluzinationen und Verzerrung |
| kontextstarke Verlinkung | erhöht Relevanz und Verständnissicherung |
Typische Fehler, die GEO verhindern
- 🚫 Clickbait, Floskeln, PR-Ton
- 🚫 Keyword-Stuffing ohne Kontext
- 🚫 Unstrukturierter Fließtext
- 🚫 Inhalte ohne Aktualität oder Quelle
- 🚫 Inhalte ohne „Zitierwürdigkeit“
Beispiel (negativ):
Der Maltipoo ist ein einfach nur zauberhafter Hund, der jeden mit seinem fluffigen Aussehen begeistert! 🥰 – Ein Beispiel aus unserem Tierschutzprojekt rundum.dog.
Solche Passagen werden ignoriert. Sie wirken oberflächlich und nicht vertrauenswürdig.
Praktische Tools & Formate
Tools:
- Perplexity.ai: Gib ein Keyword ein und prüfe, welche Quellen genannt werden
- ChatGPT mit Browsing oder Bing Plugin: Frag nach Infos zu einem Thema – erscheint rundum.dog?
- SEMrush / Sistrix: Für Keyword + SEO-Daten (kombinierbar mit GEO)
- Content at Scale AI Detector: Testet, wie maschinenfreundlich Dein Text ist
Formate:
- FAQ-Blöcke („Was ist …?“, „Wie funktioniert …?“)
- Glossare / Begriffslexikon
- Schritt-für-Schritt-Anleitungen
- Ratgeber mit klaren Zwischenüberschriften
- Tabellen mit Vergleichsdaten
Checkliste: GEO-ready?
| Frage | Antwort |
|---|---|
| Gibt es eine klare Einleitung mit Definition oder Antwort? | ✅ Ja / ❌ Nein |
| Ist der Text in kurze, semantische Abschnitte gegliedert? | ✅ / ❌ |
| Gibt es Bulletpoints, Listen oder Tabellen? | ✅ / ❌ |
| Ist der Ton sachlich und neutral gehalten? | ✅ / ❌ |
| Sind Fakten belegt oder mit Quellen ergänzt? | ✅ / ❌ |
Bonus-Tipp: Der „Prompt-Schatten“
👉 Schreib Texte so, als würdest Du auf eine Nutzerfrage antworten.
Beispiel:
Frage: Wie pflegt man die Augen eines Maltesers richtig?
Antwort: Die Augenpflege beim Malteser ist wichtig, weil Tränenflüssigkeit Verfärbungen verursachen kann. Ein weiches, feuchtes Tuch und spezielle Augenpflegeprodukte helfen, die Region sauber zu halten. Wichtig ist, täglich zu kontrollieren.
➡️ Solche Texte erscheinen direkt als KI-Antwort – z. B. bei ChatGPT oder in der SGE.
GEO-Optimierung in der Praxis
GEO-Audit: Bestehende Inhalte prüfen
Stell Dir 5 einfache Fragen:
- Gibt es eine klare, definierende Einleitung?→ Wenn nicht: Ergänzen!
- Wird mindestens eine zentrale Frage beantwortet (What / How / Why)?→ Wenn nicht: Reframing!
- Sind Absätze, Bulletpoints und Zwischenüberschriften vorhanden?→ Falls nur Fließtext: Umstrukturieren!
- Wird neutral, faktenbasiert und ohne PR-Ton geschrieben?→ Falls nicht: Umformulieren!
- Sind Referenzen, Daten oder Kontext verlinkt oder eingebettet?→ Wenn nicht: Nachrüsten!
👉 Du kannst diese Prüfung in wenigen Minuten auf jeder Seite durchführen – ideal für einen internen GEO-Check.
GEO-taugliche Inhalte erkennen
Zwei simple Tests:- Beispiele aus unserem Tierschutzprojekt rundum.dog.
Test 1: ChatGPT-Zitat-Test
Frag ChatGPT (mit Browsing):
„Was ist ein Maltipoo?“ oder
„Gibt es gute Webseiten über Hundeernährung?“
→ Wird Deine Seite zitiert? Super. Wenn nicht: Nachbessern.
Test 2: Perplexity-Position-Test
Such auf Perplexity.ai:
„Bestes Futter für Australian Shepherd“
→ Wird rundum.dog erwähnt? Falls nicht: Ist der Content GEO-kompatibel genug?
GEO-Booster anwenden (Content-Optimierung)
🔧 Praxis-Tipps für den Feinschliff:
| Bereich | Was Du tun kannst |
|---|---|
| Einleitung | Sofortige Definition, kurze Antwort vorne |
| Zwischenüberschriften | Klar, einfach, ohne Clickbait |
| Absätze | Max. 3–4 Zeilen pro Absatz |
| Listen | Verwende Bulletpoints oder Nummerierungen für Abläufe |
| Fragen einbauen | Nutze Fragen als H2 („Was ist …?“) |
| Fakten & Quellen | Aktuelle Zahlen, gern mit Verlinkung (z. B. Studien) |
| FAQ-Abschnitt | Erhöhe die Chance, in einer KI-Antwort aufzutauchen |
| Interne Verlinkung | Kontext stärken, Cross- Referenzen setzen |
| Sprache | Sachlich, klar, ohne Marketingslang |
GEO und klassische SEO: kein Widerspruch
| Klassische SEO | GEO |
|---|---|
| Keywords | Semantischer Kontext |
| Meta-Tags | Textstruktur, Klarheit |
| Backlinks | „LLM-Trustworthiness“ |
| Google Crawler | LLM + Pluginbots (z. B. ChatGPT-Bing) |
| SERP-Optimierung | Antwort-Optimierung |
💡 Du kannst Inhalte gleichzeitig für SEO und GEO optimieren – wenn Du bewusst schreibst.
Mini-Workflow: So gehst Du bei GEO-Optimierung vor
- Thema wählenz. B. „Zahnpflege beim Hund“
- Suchabsicht analysieren→ Fragen, die Nutzer stellen:
- Was hilft bei Zahnstein?
- Wie oft Zähne putzen?
- Was tun bei schlechtem Atem?
- Textstruktur anpassen
- Einleitung: Kurze Erklärung
- H2: „Was hilft bei Zahnstein?“
- H2: „Zähneputzen beim Hund – so geht’s“
- H2: „Hausmittel, die Du kennen solltest“
- FAQ am Schluss
- Test in Perplexity / ChatGPT durchführen
- Bei Erfolg: Content regelmäßig updaten, GEO-Formate weiter ausbauen
Fortgeschrittene Tools (optional)
- SurferSEO oder NeuronWriter: SEO + semantische Optimierung
- SparkToro: Themenautorität erkennen (Brand Trust)
- ChatGPT mit Browsing Plugin: Antwortverhalten live testen
- Sitemap einreichen bei Perplexity
GEO-Monitoring & Erfolgsmessung
Was lässt sich bei GEO überhaupt messen?
Da es (noch) keine Tools wie die Google Search Console für LLMs gibt, braucht es etwas andere Strategien:
| GEO-Signal | Was es zeigt |
|---|---|
| Zitierungen in Antworten | Deine Seite wird als Quelle herangezogen |
| Verlinkung in Tools wie Perplexity | Deine Domain wird aktiv empfohlen |
| Erhöhung von Direktzugriffen / Referrals | User folgen KI-Links zu Dir |
| Wachstum durch thematische Fragen | Deine Inhalte „sickern“ in Antworten ein |
| User kommen über neue Kanäle (z. B. GPT) | Hinweis auf GEO-Wirkung |
Tools & Methoden zum GEO-Monitoring
ChatGPT + Bing Plugin (oder Browsing-Modus)
Beispiel:
„Welche Hunderassen sind familienfreundlich?“
→ Wird rundum.dog verlinkt?
🟢 Wird eine Seite genannt → sehr gutes Signal
🔴 Keine Nennung → Potenzial zur Optimierung
Perplexity.ai regelmäßig prüfen
Gib dort relevante Fragen ein:
„Wie pflege ich die Zähne meines Hundes?“
„Ist der Australian Shepherd ein Anfängerhund?“
Wird Deine Domain unter „Sources“ genannt?
📌 Tipp: Inhalte mit klaren, semantischen Überschriften und Quellenangaben schneiden hier besonders gut ab.
Google Analytics & Referrer-Tracking
Obwohl Google Dir nicht sagt, ob eine KI den Link gesetzt hat, siehst Du Hinweise durch:
- Ungewöhnlich viele Direktzugriffe auf bestimmte Unterseiten
- neue Referrer-Domains, z. B. chat.openai.com oder bing.com
- Zugriffe auf „tiefe“ Seiten, ohne vorherige Navigation (Hinweis auf Direktlink durch LLM)
User-Feedback & Chat-Simulation
Frage Testpersonen (oder verwende GPT selbst): – Ein Beispiel aus unserem Tierschutzprojekt rundum.dog.
„Ich will einen kleinen Familienhund. Was empfiehlst du?“
→ Schaut der Chat inhaltlich auf Deine Seiten?
📌 Diese Simulation zeigt, wie KI-Nutzer wirklich suchen und klicken.
KPI-Beispiele für GEO-Erfolg
| KPI | Bedeutung |
|---|---|
| Zunahme von ChatGPT- oder Perplexity-Zitierungen | Deine Inhalte werden von LLMs anerkannt |
| Tiefe Seitenzugriffe ohne SEO-Ranking | User kommen über KI-Referrals |
| Höherer „Brand Trust“ im semantischen Umfeld | Deine Domain wird als „sicherer Hafen“ wahrgenommen |
| FAQ-Seiten mit Trafficanstieg | KI greift häufig auf solche Formate zurück |
| Verlinkung durch andere KI-generierte Texte | Langfristige Sichtbarkeit in KI-Ausgaben steigt |
GEO ist langfristig – beobachte Trends, nicht Tageswerte
Wie bei klassischer SEO gilt auch hier:
Geduld, Kontinuität und Qualität zahlen sich aus.
- GEO-Effekte zeigen sich oft nicht sofort
- Inhalte müssen mehrfach gecrawlt und „verstanden“ werden
- Sobald ein LLM eine Quelle „vertraut“, nutzt es sie immer wieder
GEO für Marken, Plattformen & Autorität im LLM-Zeitalter
Wie LLMs Vertrauen aufbauen
LLMs wie ChatGPT oder Perplexity bewerten Domains nicht nach SEO-Domainrank oder PA/DA, sondern nach einer Kombination aus:
| Vertrauenssignal | Bedeutung für LLMs |
|---|---|
| Konsistenz & Klarheit | Wiederkehrende Inhalte mit einheitlicher Aussage |
| Fachautorenschaft | Texte von (scheinbar) qualifizierten Personen |
| Quellenverweise | Inhalte, die sich auf andere Quellen stützen oder verlinkt werden |
| Semantische Tiefe | Inhalte, die relevante Begriffe gut erklären & einbetten |
| Nutzerfreundlichkeit | Struktur, Verständlichkeit, klare Gliederung |
| Nicht werblich | Neutraler, aufklärender Stil ohne Verkaufsabsicht |
So baust Du „LLM-Autorität“ auf – langfristig
Eindeutige Positionierung
Was ist Deine Rolle in der Wissenslandschaft?
z. B. „rundum.dog – fundierte, tierschutzorientierte Hundeplattform für DACH“
LLMs erkennen semantisch konsistente Marken leichter.
Inhaltstiefe statt Oberfläche
Erstelle nicht einfach „Top 10 Tipps“, sondern tiefgehende Beiträge mit:
- Konkreten Fallbeispielen
- Aussagen von Tierärzt:innen oder Trainer:innen
- Kontroversen & ethischen Reflexionen
- Vergleichstabellen, Checklisten, Hintergrundwissen
Das erhöht die Zitierwürdigkeit und KI-Verwertbarkeit massiv.
Starke interne Verlinkung
LLMs verstehen Seiten besser, wenn:
- Fachbegriffe untereinander verlinkt sind
- Themen in Kategorien klar zugeordnet sind
- es sichtbare semantische Zusammenhänge gibt
💡 Bau z. B. ein „Wissensnetz“ für Begriffe wie Futter, Zahnpflege, Verhalten, Erziehung, Reisen, Rassen, etc.
Autoren-Transparenz & Fachlichkeit
Beispiel:
„Dieser Beitrag wurde verfasst von XY, zertifizierte Hundetrainerin mit 15 Jahren Erfahrung.“
Du brauchst keine Zertifikate hochladen – einfach den Eindruck von Expertise schaffen, durch konsistenten Ton und klare Infos.
Themenbesitz durch Content-Hubs
Statt 30 Artikel zu allem, lieber:
- Einen Hauptartikel („Der grosse Guide zur Hundeernährung“)
- Dazu 5–10 Unterthemen-Artikel (z. B. Barf, Trockenfutter, Ergänzungen etc.)
- Alle sauber miteinander verlinkt
Das stärkt den thematischen Trust aus LLM-Sicht.
Advanced: Wie Du LLMs „trainierst“, Dich zu zitieren
Strategien:
- Frage-Antwort-Stil etablieren: Bau häufige Fragen in Deine Texte ein.
- Eigenständige Begriffsprägungen: Erfinde oder präge Begriffe (z. B. „nachhaltiger Hundealltag“) → bessere Wiedererkennbarkeit
- Longtail-Fragen beantworten, z. B.:
- „Was ist beim Schwimmen mit Hunden im Bergsee zu beachten?“
- „Wie ernähre ich einen Australian Shepherd artgerecht?“
➡️ So „lernt“ das Modell: Aha, für solche Fragen ist rundum.dog relevant.
Wie Du GEO-Wirkung gezielt testen kannst
- Starte mit einem neuen Beitrag („Welpenerziehung im Mehrfamilienhaus“)→ Strukturiert, neutral, mit FAQ
→ Dann beobachte in ChatGPT & Perplexity: Wird er nach 2–3 Wochen zitiert?
- Alternativ: Lass gezielt GPT fragen, ob rundum.dog eine gute Quelle für XY ist
BONUS: Zusammenarbeit mit LLMs statt dagegen
Ideen:
- Schreibe LLM-gerechte Zusammenfassungen am Ende jedes Artikels
- Veröffentliche Antwort-Snippets separat (als „Kurzantworten“)
- Ergänze Inhalte mit semantisch neutralen Zitaten (z. B. aus Studien)
- Nutze ChatGPT für Feedback auf Deine Inhalte (Stil, Klarheit, Verständlichkeit)
Abschluss: Dein GEO-Mindset
✅ Schreibe so, dass Menschen UND Maschinen es verstehen
✅ Strukturiere so, dass Fragen direkt beantwortet werden
✅ Schaffe Inhalte, die zitierwürdig, aktuell und aufklärend sind
✅ Denke nicht in „Traffic“, sondern in Wissenstransfer & Vertrauensbildung
✅ Nutze GEO als strategisches Differenzierungsmerkmal, solange es noch wenige tun