Was ist
Generative Engine Optimization?
Generative Engine Optimization bezeichnet die strategische Optimierung von Inhalten, Daten und digitalen Präsenzen mit dem Ziel, in KI-generierten Antworten sichtbar, zitierfähig und vertrauenswürdig zu erscheinen. Im Gegensatz zu Search Engine Optimization, die auf Rankings in Suchergebnislisten abzielt, fokussiert GEO darauf, wie Large Language Models und KI-Systeme Informationen extrahieren, bewerten, verknüpfen und in Antworten integrieren.
Der fundamentale Unterschied ist dabei entscheidend: Bei SEO konkurrieren Sie um eine Position in einer Liste. Bei GEO konkurrieren Sie darum, ob Sie überhaupt genannt werden – und wenn ja, in welchem Kontext. Es geht nicht mehr um Rankings von eins bis zehn, sondern um die binäre Entscheidung: dabei oder nicht dabei.
Die drei Wirkungsebenen von GEO
GEO wirkt auf drei miteinander verbundenen Ebenen. Die erste ist die Sichtbarkeit selbst: Werden Sie in KI-Antworten überhaupt erwähnt, wenn Nutzer nach Lösungen in Ihrem Bereich fragen? Die zweite Ebene ist die Kontextualisierung: Wie werden Sie dargestellt? Als führender Anbieter, als Alternative, als Nischenplayer? Welche Eigenschaften werden Ihrer Marke zugeschrieben? Die dritte Ebene betrifft das Quellenvertrauen: Werden Sie mit Quellenverweis verlinkt? Gilt Ihre Information als vertrauenswürdig genug, um direkt zitiert zu werden?
Alle drei Ebenen bauen aufeinander auf. Sichtbarkeit ohne positive Kontextualisierung kann schädlich sein. Positive Kontextualisierung ohne Quellenverweise generiert kein Business. Und Quellenverweise ohne tatsächliche Expertise führen zu enttäuschten Nutzern.
Warum GEO jetzt
Business-kritisch ist
Die Verschiebung im Nutzerverhalten
Die Zahlen sind eindeutig: Über 40% aller Suchanfragen werden inzwischen an KI-basierte Systeme gestellt, Tendenz steigend. Bei bestimmten Zielgruppen – Digital Natives, Tech-affine B2B-Entscheider, jüngere Konsumenten – liegt die Quote bereits über 60%. Diese Nutzer erwarten keine Liste von Links. Sie erwarten eine präzise Antwort. Und sie vertrauen dieser Antwort, weil KI-Systeme als objektive Informationsfilter wahrgenommen werden.
Das Problem für Unternehmen ist fundamental: Wenn Sie in dieser Antwort nicht vorkommen, existieren Sie für diese Nutzer nicht. Es gibt keine zweite Chance, keine Seite 2, kein „vielleicht scrolle ich noch etwas“. Die KI hat entschieden, und der Nutzer übernimmt diese Einschätzung meist unhinterfragt. Im Gegensatz zur klassischen Suche, wo Nutzer skeptisch mehrere Ergebnisse vergleichen, wird die KI-Antwort als autoritative Zusammenfassung akzeptiert.
Die Qualität des Traffics verändert sich
Interessanterweise ist der Traffic aus KI-Quellen oft niedriger in der Menge, aber signifikant höher in der Qualität. Nutzer, die aus einer KI-Empfehlung kommen, bringen ein höheres Vorwissen über Ihre Lösung mit, haben eine durchschnittlich 35% geringere Absprungrate, eine 40-60% höhere Conversion-Rate und eine deutlich kürzere Time-to-Purchase. Der Grund ist nachvollziehbar: Die KI hat bereits eine Vorauswahl getroffen. Der Nutzer kommt mit der Erwartung, dass Sie eine relevante, vertrauenswürdige Lösung sind. Ein Teil der Überzeugungsarbeit ist bereits geleistet.
Diese Verschiebung hat tiefgreifende Auswirkungen auf Ihre Marketing-Strategie. Während Sie früher Besucher auf Ihrer Website überzeugen mussten, beginnt die Überzeugung jetzt in der KI-Antwort. Ihre Website wird vom Akquisitions- zum Konversions-Instrument. Das erfordert andere Inhalte, andere Strukturen, andere Metriken.
Reputation wird algorithmisch bestimmt
Das ist vielleicht die kritischste Entwicklung: KI-Systeme synthetisieren aus hunderten Quellen eine Narrative über Ihre Marke. Sie entscheiden selbst, welche Informationen relevant, welche veraltet und welche vertrauenswürdig sind. Dabei operieren sie nicht nach menschlicher Logik, sondern nach statistischen Mustern und trainierten Gewichtungen.
Ein reales Szenario verdeutlicht die Brisanz: Ein Unternehmen hatte 2021 einen Kundendienst-Vorfall, der in einigen Foren kritisch diskutiert wurde. Das Problem wurde längst gelöst, die Prozesse grundlegend verbessert, neue Mitarbeiter eingestellt. Aber in KI-Antworten zur Frage nach der Servicequalität des Unternehmens wird dieser Vorfall noch immer erwähnt –
weil er belegbar ist und von mehreren unabhängigen Quellen dokumentiert wurde, während die Verbesserungen nicht strukturiert dokumentiert und extern validiert wurden.
Klassisches Reputation Management kann hier nicht helfen. Sie können negative Inhalte nicht „auf Seite 3 verdrängen“. Die KI liest alles, gewichtet nach eigenen Kriterien und entscheidet selbst, was relevant ist. Das erfordert einen völlig neuen Ansatz: nicht Verdrängung, sondern überwältigendes Gegengewicht durch strukturierte, belegte, aktuelle Informationen.
GEO für Online Marketing:
Traffic, Conversion, Customer Journey
Das Ende des klassischen SEO-Funnels
Der traditionelle Marketing-Funnel begann mit Awareness – der Nutzer sucht, findet Sie in Google, klickt. Dann folgte Consideration: er vergleicht, liest Ihre Inhalte, durchläuft Ihre Website. Schließlich die Decision: er konvertiert oder nicht. Dieser Funnel war linear und kontrollierbar. Sie konnten jeden Schritt optimieren, A/B-Tests durchführen, Conversion-Raten verbessern.
In der KI-Ära kollabiert dieser Funnel. Der Nutzer stellt eine Frage, bekommt eine Antwort – mit Ihrer Lösung oder ohne. Awareness, Consideration und die erste Entscheidung passieren innerhalb der KI-Antwort, außerhalb Ihrer Kontrolle. Wenn Sie dort nicht präsent sind, werden Sie übersprungen. Der Nutzer betritt Ihren Funnel erst in einem späteren Stadium – oder gar nicht.
Das bedeutet nicht, dass der Funnel irrelevant wird. Aber der Einstiegspunkt verschiebt sich. Sie müssen bereits in der KI-Antwort präsent sein, um überhaupt eine Chance zu haben. Das erfordert eine völlig neue Content-Strategie.
Optimierung für Intent-basierte Antworten
Klassisches SEO optimierte für Keywords. Sie wollten für „Projektmanagement-Software“ auf Position 1 ranken. GEO optimiert für Antworten auf spezifische Fragen, die echte Intents repräsentieren. Statt „Projektmanagement-Software“ geht es um „Welches Projektmanagement-Tool eignet sich für remote Teams mit 10-20 Personen?“ oder „Projektmanagement mit integrierter Zeiterfassung und Budgetverfolgung“ oder „Wie verwalte ich kreative Projekte mit mehreren Freelancern?“ oder „Projektmanagement-Software mit DSGVO-konformen Servern in Deutschland“.
Jede dieser Fragen erfordert eine präzise, strukturierte Antwort mit konkreten Informationen: Teamgrößen, Features, geografische Anforderungen, Use Cases. Ein generischer SEO-Text mit 1.500 Wörtern und 3% Keyword-Dichte bringt nichts. KI-Systeme suchen nach konkreten Antworten auf konkrete Fragen. Wenn Ihre Inhalte diese Antworten nicht liefern, werden Sie nicht zitiert – selbst wenn Sie auf Google Seite 1 ranken.
Die Kunst besteht darin, die richtigen Fragen zu identifizieren. Nicht die Fragen, die Sie gerne beantworten würden, sondern die Fragen, die Ihre Zielgruppe tatsächlich stellt. Das erfordert tiefe Customer Research: Gespräche mit Sales, Analyse von Support-Tickets, Auswertung von Community-Foren, Tests mit echten KI-Systemen.
Answer Cards als zentrale Marketing-Assets
Eine Answer Card ist ein kurzer, strukturierter Content-Block, der eine spezifische Frage beantwortet – mit Daten, Belegen, konkreten Beispielen. Sie ist das Gegenteil eines SEO-Texts: keine Floskeln, kein Keyword-Stuffing, keine künstliche Länge. Stattdessen: Präzision, Klarheit, Belegbarkeit.
Eine gut strukturierte Answer Card beginnt mit der Frage als klare Headline. Dann folgt eine direkte Antwort in zwei bis drei Sätzen – das, was ein ungeduldiger Nutzer braucht. Danach kommt die detaillierte Erklärung mit konkreten Daten, nicht vagen Aussagen. Ein Beispiel oder Case macht die Antwort greifbar. Quellenangaben und Belege schaffen Vertrauen. Verwandte Fragen am Ende führen den Nutzer tiefer in Ihre Expertise.
Diese Karten werden von KI-Systemen bevorzugt, weil sie genau das liefern, was die KI sucht: präzise, belegbare Informationen zu spezifischen Fragen. Während ein 2.000-Wörter-Artikel möglicherweise die Antwort irgendwo in Absatz 7 versteckt, liefert die Answer Card sie sofort – und wird deshalb zitiert.
Strukturierte Produktdaten als Wettbewerbsvorteil
KI-Systeme lieben Daten. Wenn Ihre Produktseite sagt „Unser Tool ist schnell und intuitiv“, kann die KI damit nichts anfangen. Das sind subjektive Aussagen ohne Substanz. Wenn sie aber sagt „Durchschnittliche Einarbeitungszeit: 2 Stunden | Unterstützte Teamgröße: 5-500 | DSGVO-konform | Server-Standort: Deutschland | Preise: ab 9 Euro/User/Monat“, kann die KI das greifen, vergleichen, in Antworten integrieren.
Schema.org bietet dafür standardisierte Formate. Ein Produkt mit vollständigem Schema-Markup – inklusive Features, Preise, technische Spezifikationen, Kundenbewertungen – wird von KI-Systemen als „strukturierte Quelle“ erkannt und bevorzugt. Das ist kein technisches Gimmick, sondern ein fundamentaler Wettbewerbsvorteil. Wenn zwei Produkte ähnlich sind, aber nur eines strukturierte Daten hat, wird die KI dieses empfehlen – weil sie die Informationen zuverlässig extrahieren kann.
Die Implementierung ist nicht trivial, aber auch nicht prohibitiv komplex. JSON-LD-Blöcke im Head Ihrer Produktseiten, validiert mit dem Google Rich Results Test, sind ein guter Start. Darauf aufbauend können Sie Product, SoftwareApplication, Service oder andere relevante Schema-Typen nutzen.
Customer Journey im GEO-Kontext
Die Customer Journey muss neu gedacht werden. In der Awareness-Phase hat der Nutzer ein Problem und fragt eine KI. Sie müssen in dieser ersten Antwort auftauchen – mit einer präzisen, hilfreichen Information. Nicht mit Werbung, nicht mit Selbstlob, sondern mit Expertise. Die KI-Antwort ist Ihre erste Visitenkarte. Wenn sie generisch oder werblich wirkt, verlieren Sie Vertrauen, bevor der Nutzer Sie überhaupt besucht hat.
In der Consideration-Phase klickt der Nutzer auf Ihren Quellenverweis und erwartet Vertiefung. Ihre Landingpage muss genau die Frage beantworten, die in der KI-Antwort angerissen wurde – plus weiterführende Informationen. Keine generische Homepage, keine Produktübersicht mit allem und nichts. Sondern eine fokussierte Seite, die das Versprechen der KI-Antwort einlöst und erweitert.
In der Decision-Phase kommt der Nutzer mit hohem Vorwissen und bereits aufgebautem Vertrauen. Conversion-Optimierung funktioniert hier anders als bei kaltem Google-Traffic. Sie brauchen weniger Überzeugungsarbeit, dafür mehr Reibungsminimierung: klare Preise ohne versteckte Kosten, einfacher Prozess, direkte Kontaktmöglichkeit, keine unnötigen Formularfelder.
Nach dem Kauf in der Retention- und Advocacy-Phase werden zufriedene Kunden zu strukturierten Testimonials, detaillierten Case Studies und verifizierten Reviews – die wiederum von KI-Systemen als Belege für Ihre Claims herangezogen werden. Der Kreislauf schließt sich.
GEO für PR & Online Reputation:
Kontrolle über die Narrative
Die neue PR-Logik: Von Backlinks zu Zitaten
Klassische Online PR zielte primär auf Backlinks und Domain Authority. Ein Artikel in einem Fachmagazin war wertvoll, weil er einen Link brachte. Ob der Artikel tatsächlich Wirkung hatte, war schwer messbar. Hauptsache, der Link stand, die Domain Authority stieg, Google freute sich.
In der KI-Ära wird PR messbar und gefährlich zugleich. Jeder Artikel, jede Erwähnung, jede Bewertung wird von KI-Systemen gelesen, analysiert und in die Bewertung Ihrer Marke integriert. Ein schwammiger PR-Artikel mit Phrasen wie „innovatives Unternehmen präsentiert zukunftsweisende Lösung“ bringt nicht nur nichts – er kann schaden, weil er Ihre Glaubwürdigkeit verwässert. KI-Systeme erkennen inhaltsloses Marketing-Speak und gewichten es entsprechend niedrig.
Was jetzt zählt, sind konkrete, belegbare Aussagen in vertrauenswürdigen Publikationen. Ein Gastbeitrag in einem Fachmagazin mit spezifischen Zahlen, einem konkreten Projektbeispiel und zitierfähigen Insights ist Gold wert. Ein PR-Portal-Artikel mit generischen Aussagen ist wertlos oder schädlich.
Das Konsistenz-Problem
KI-Systeme sind extrem sensitiv für Widersprüche. Wenn Ihre Mitarbeiterzahl auf LinkedIn mit 50-200 angegeben ist, auf Ihrer Website „über 100“ steht, auf Kununu 85 erscheint und in einem Presseartikel 120 genannt wird, sinkt Ihre Vertrauenswürdigkeit dramatisch. Die KI kann nicht entscheiden, welche Zahl stimmt – also stuft sie alle als unsicher ein.
Das gleiche gilt für Gründungsjahr, Standorte, Produktbezeichnungen, Führungspersonal, Zahlen zu Umsatz oder Kunden, und vor allem für Ihre Positionierung. Wenn Sie auf LinkedIn als „führende KI-Plattform für Enterprise“ auftreten, auf Ihrer Website als „innovative SaaS-Lösung für mittelständische Unternehmen“ und in Fachartikeln als „Startup im Bereich Automatisierung“ beschrieben werden, entsteht kein klares Bild.
Die Lösung klingt trivial, ist aber in der Praxis aufwendig: Sie brauchen eine Single Source of Truth. Ein zentrales Dokument oder System, in dem alle relevanten Unternehmensdaten definiert sind – mit klaren, abgestimmten Formulierungen, die in allen Kanälen identisch verwendet werden. Das erfordert Disziplin über alle Abteilungen hinweg: Marketing, PR, HR, Sales müssen alle aus der gleichen Quelle schöpfen.
Drittquellen als Vertrauensmultiplikator
Eine Aussage von Ihrer Website wird von KI-Systemen kritisch bewertet. Sie haben ein offensichtliches Interesse daran, sich positiv darzustellen. Die gleiche Aussage, bestätigt von drei unabhängigen Quellen – einem Fachmedium, einer Studie, einem Branchenverband – wird zur akzeptierten Wahrheit.
Das macht strategische PR-Platzierungen unverzichtbar. Aber nicht jede Platzierung zählt gleich. KI-Systeme haben gelernt, zwischen vertrauenswürdigen und weniger vertrauenswürdigen Quellen zu unterscheiden. Fachmedien mit redaktionellem Standard, Peer-reviewed Publikationen, etablierte Branchenverbände und Gremien, offizielle Verzeichnisse und Register, Universitäten und Forschungseinrichtungen werden hoch gewichtet. PR-Portale, Content-Farmen und selbst publizierte Pressemitteilungen ohne redaktionelle Prüfung kaum.
Das bedeutet: Qualität schlägt Quantität radikal. Ein einziger, fundierter Gastbeitrag in einem anerkannten Fachmagazin – mit konkreten Daten, klaren Aussagen und belegbaren Claims – ist mehr wert als zehn generische Pressemitteilungen auf PR-Portalen. Und er ist messbar mehr wert: Sie können testen, ob und wie dieser Artikel in KI-Antworten zitiert wird.
Experten-Profile als Reputation-Anker
Ihre Geschäftsführerin ist nicht nur eine Person – sie ist eine potenzielle Entität in der Wahrnehmung von KI-Systemen. Aber nur wenn sie als solche erkennbar ist. Das erfordert ein vollständiges LinkedIn-Profil mit detailliertem CV, Skills, Empfehlungen und regelmäßigen Fachbeiträgen. Eine dedizierte Autor-Seite auf Ihrer Unternehmenswebsite mit ausführlicher Bio, definierten Expertise-Bereichen und einer Publikationsliste. Externe Profile auf XING, Speaker-Plattformen und in Podcast-Verzeichnissen. Und vor allem: Verknüpfungen.
Alle diese Profile sollten „SameAs“-Links zueinander enthalten – implementiert über Schema.org Markup. Wenn KI-Systeme diese Verknüpfungen erkennen, entsteht ein eindeutiges Bild: Diese Person ist eine anerkannte Expertin in ihrem Feld, mit nachweisbarer Expertise, dokumentierten Publikationen und Präsenz auf relevanten Plattformen. Das macht sie zitierfähig.
Der Effekt ist messbar: Wenn Ihre Geschäftsführerin als Entität etabliert ist, wird sie in KI-Antworten namentlich genannt. „Laut Maria Schmidt, Geschäftsführerin von Unternehmen X und Expertin für Thema Y…“ Das schafft nicht nur Vertrauen, sondern auch Markenwiedererkennung.
Krisenprävention durch GEO
Der größte Fehler im Reputation Management ist, erst zu reagieren, wenn das Problem sichtbar wird. Dann ist es meist zu spät – die negativen Informationen sind bereits von KI-Systemen indiziert, gewichtet und in die Bewertung Ihrer Marke integriert.
Präventive Maßnahmen sind entscheidend. Regelmäßige Tests, wie Ihre Marke in KI-Antworten dargestellt wird, sollten zur Routine werden. Welche Informationen werden herangezogen? Gibt es veraltete oder kritische Erwähnungen? Wie ist die Tonalität? Diese Tests kosten wenig Zeit, aber liefern frühzeitige Warnsignale.
Parallel dazu brauchen Sie eine kontinuierliche Pflege eines umfassenden, aktuellen, belegten Informationsfundaments über alle Kanäle. Das ist kein Projekt, sondern ein Prozess. Wenn sich Fakten ändern – neue Standorte, geänderte Preise, neue Führungskräfte – müssen alle Kanäle zeitnah aktualisiert werden. Eine Verzögerung von Wochen oder Monaten schafft die Widersprüche, die KI-Systeme abstrafen.
Strukturierte Testimonials, dokumentierte Case Studies, messbare Erfolge – alles mit Quellenangaben und Kontext – bilden ein positives Gegengewicht. Sie müssen nicht perfekt sein, aber sie müssen existieren und auffindbar sein.
Umgang mit negativer Reputation
Was tun, wenn bereits negative Informationen im Web existieren und in KI-Antworten auftauchen? Der erste Schritt ist eine ehrliche Analyse. Welche negativen Informationen erscheinen? Sind sie faktisch korrekt? Sind sie veraltet? Fehlt wichtiger Kontext?
Negative Informationen können meist nicht gelöscht werden – und sollten es auch nicht, wenn sie faktisch korrekt sind. Aber sie können kontextualisiert werden. Wenn ein Problem aus 2021 erwähnt wird, sollte es einen aktuellen, strukturierten Beitrag geben, der die Lösung und die implementierten Verbesserungen dokumentiert. Nicht defensiv, nicht entschuldigend, sondern sachlich und belegbar.
Der dritte Schritt ist der Aufbau eines überwältigenden Fundaments an positiven, aktuellen, belegten Informationen. KI-Systeme gewichten nach Aktualität, Quellenqualität und Häufigkeit. Wenn Sie zehn hochwertige, aktuelle Quellen gegen zwei veraltete negative haben, verschiebt sich die Narrative. Das ist kein Sprint, sondern ein Marathon – aber er ist gewinnbar.
Entscheidend ist dabei Kontinuität. Reputation ist kein Projekt mit Anfang und Ende. Es ist ein fortlaufender Prozess aus Pflege, Updates und neuen Belegen. Unternehmen, die das verstehen und entsprechend investieren, gewinnen die Kontrolle über ihre Narrative zurück.
GEO für Branding:
Wie KI Ihre Marke einordnet
Die unsichtbare Markenbildung
Branding war immer die Summe aller Berührungspunkte mit Ihrer Marke. Logo, Design, Tonalität, Kundenerlebnisse, Werbung – all das formte die Wahrnehmung. In der KI-Ära kommt eine neue, unsichtbare Dimension hinzu: Wie wird Ihre Marke von Systemen wahrgenommen, die Sie nie direkt erlebt haben?
KI-Systeme bilden sich ein „Verständnis“ Ihrer Marke aus hunderten Quellen. Ihre Website, Presseartikel, Social Media, Bewertungsplattformen, Produktverzeichnisse, Foren, Kommentare, LinkedIn-Posts. Sie extrahieren Eigenschaften, Assoziationen, Positionierungen. Und wenn diese Quellen inkonsistent sind, entsteht kein klares Bild. Die KI „weiß“ nicht genau, wofür Sie stehen – und erwähnt Sie entsprechend vage oder gar nicht.
Das ist die gefährlichste Form von Marken-Diffusion. Sie können die schönste Brand Identity haben, die klarste Positionierung intern definiert haben – aber wenn das Web ein anderes, widersprüchliches Bild zeichnet, ist das die Realität für KI-Systeme. Und zunehmend für Ihre potentiellen Kunden.
Positionierung für Maschinen
Klassisches Branding arbeitet mit Emotionen, Werten, Geschichten. „Wir sind innovativ, kundenorientiert, nachhaltig.“ Das funktioniert für Menschen, die Ihre TV-Werbung sehen oder Ihre Markengeschichte auf der Website lesen. Aber nicht für KI-Systeme. Diese brauchen präzise, konsistente, maschinenlesbare Informationen.
Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied. Zwei HR-Software-Anbieter mit ähnlichen Lösungen positionieren sich unterschiedlich. Anbieter A sagt: „Wir sind die moderne, agile HR-Lösung für zukunftsorientierte Unternehmen.“ Anbieter B sagt: „HR-Software für mittelständische Produktionsunternehmen mit 50-500 Mitarbeitern, Fokus auf Schichtplanung und Zeiterfassung.“
Bei der Frage „Welche HR-Software für Maschinenbau-Unternehmen mit 200 Mitarbeitern?“ wird die KI Anbieter B nennen. Nicht weil die Software technisch besser ist, sondern weil die Positionierung präzise und maschinenverständlich ist. Anbieter A spricht in abstrakten Begriffen, die für Menschen emotional ansprechend sein mögen, aber für KI-Systeme keine greifbaren Eigenschaften bieten.
Das heißt nicht, dass emotionales Branding tot ist. Aber es muss ergänzt werden durch eine präzise, faktische Positionierung, die KI-Systeme greifen können. Beides kann koexistieren – das emotionale Branding für menschliche Touchpoints, das präzise Branding für KI-Systeme.
Attribute-Mapping
GEO-orientiertes Branding bedeutet, Ihre Marke mit klaren, konsistenten Attributen zu verknüpfen, die KI-Systeme greifen und kontextualisieren können. In welchen Branchen sind Sie spezialisiert? Nicht „alle Branchen“, sondern konkret: Automotive, Logistik, Healthcare. Für welche Unternehmensgrößen ist Ihre Lösung optimal? Startups mit 5-20 Mitarbeitern, KMU mit 50-500, Enterprise ab 1.000?
Welche spezifischen Problemstellungen lösen Sie? Nicht „Effizienzsteigerung“, sondern „Reduktion manueller Dateneingabe in Lieferketten um durchschnittlich 60%“. Was unterscheidet Sie konkret von Wettbewerbern? Nicht „innovativ“, sondern „Einziger Anbieter mit nativer SAP-Integration ohne Middleware“.
Diese Attribute müssen über alle Kanäle konsistent sein. Wenn Sie auf Ihrer Website von „Fokus auf Healthcare“ sprechen, auf LinkedIn aber Automotive-Cases zeigen und in Fachartikeln über Retail schreiben, entsteht Verwirrung. KI-Systeme können Sie nicht klar einordnen – und erwähnen Sie deshalb seltener oder in falschem Kontext.
Die Kunst liegt darin, spezifisch genug zu sein, um greifbar zu werden, aber nicht so eng, dass Sie potentielle Kunden ausschließen. Eine Projektmanagement-Software kann „spezialisiert auf kreative Agenturen“ sein, aber zusätzlich erwähnen, dass sie auch für Marketing-Teams und Design-Studios funktioniert. Die Kernpositionierung bleibt klar, aber die Flexibilität bleibt erhalten.
Brand Entity Optimization
Ihre Marke ist mehr als ein Name – sie ist eine Entität mit Beziehungen. KI-Systeme verstehen Ihre Marke besser, wenn sie Verbindungen erkennen. Geografisch: Wo sind Sie aktiv? Nicht nur Hauptsitz Berlin, sondern auch Niederlassungen in München und Hamburg, aktiv in DACH-Region, expandierend nach Benelux. Personell: Wer sind Ihre Experten? Geschäftsführerin mit 15 Jahren Branchenerfahrung, CTO ehemals bei Google, Head of Product mit PhD in Machine Learning.
Partnerschaften machen Ihre Marke greifbarer. Technologie-Partner wie AWS oder Microsoft Azure, Zertifizierungen wie ISO 27001, Mitgliedschaften in Branchenverbänden. Kunden – soweit Sie deren Erlaubnis haben – als Logo-Showcases oder anonymisierte Case Studies. Kategorien: In welche Software-Kategorien gehören Sie auf Plattformen wie G2, Capterra, GetApp?
All diese Verbindungen sollten strukturiert dargestellt sein. Schema.org bietet dafür Formate wie Organization mit Attributen für Adresse, Mitarbeiter, Partner, Zertifikate. Wenn KI-Systeme diese strukturierten Daten finden, entsteht ein mehrdimensionales Bild Ihrer Marke. Sie werden nicht nur als isolierter Name wahrgenommen, sondern als Entität mit Kontext, Beziehungen, Glaubwürdigkeit.
Tonalität und Markensprache im GEO-Kontext
KI-Systeme übernehmen oft Ihre Formulierungen – wenn diese präzise und zitierfähig sind. Das bedeutet: Ihre Markensprache wird Teil der KI-Antwort. Das schafft eine subtile, aber wirkungsvolle Form von Markenwiedererkennung.
Wenn Sie konsequent von „automatisierter Rechnungsverarbeitung mit KI-gestützter Beleglesung“ sprechen, statt generisch „Rechnungsmanagement“, wird genau diese Formulierung von KI-Systemen übernommen. Nutzer sehen Ihre spezifische Wortwahl in der KI-Antwort. Wenn sie dann auf Ihre Website kommen und die gleiche Formulierung wiederfinden, entsteht Wiedererkennung und Vertrauen.
Das erfordert Disziplin. Alle Inhalte – Website, Produktbeschreibungen, Fachartikel, Pressemitteilungen, Social Media – sollten die gleiche Terminologie verwenden. Nicht aus SEO-Gründen (verschiedene Keywords abdecken), sondern aus GEO-Gründen (klare, konsistente Sprache für KI-Systeme).
Gleichzeitig sollte diese Sprache natürlich und menschlich bleiben. KI-Systeme sind gut darin, künstliches Keyword-Stuffing zu erkennen. Aber eine klare, präzise, fachlich korrekte Sprache – die gleichzeitig für Menschen lesbar ist – wird bevorzugt.
Visuelle Identität in einer textbasierten Welt
KI-Antworten sind aktuell primär textbasiert. Ihre visuelle Markenidentität – Farben, Logo, Design – spielt in der KI-Antwort selbst keine Rolle. Aber sie spielt eine entscheidende Rolle im nächsten Schritt.
Wenn Nutzer aus einer KI-Empfehlung auf Ihre Website kommen, muss die Übereinstimmung sofort erkennbar sein. Die Botschaft, die Positionierung, die Versprechen aus der KI-Antwort müssen visuell und inhaltlich auf Ihrer Landingpage gespiegelt werden. Wenn die KI Sie als „spezialisiert auf Healthcare mit Fokus auf Patientensicherheit“ beschrieben hat, sollte Ihre Landingpage genau das visuell und inhaltlich kommunizieren – nicht eine generische B2B-Software-Startseite.
Best Practice ist, spezifische Landing Pages für KI-Referral-Traffic zu erstellen. Seiten, die genau die Themen und Fragen vertiefen, für die Sie in KI-Antworten auftauchen. Das reduziert Reibung und erhöht Conversion-Raten signifikant.
Zufriedene Kunden
„BrandSimpli und GS1 Germany arbeiten partnerschaftlich in den Themen Shopper Experience, Online Category Management und digitaler Suchstrategien zusammen. Im Rahmen des Lehrgangs zum Zertifizierten GS1 Online Category Manager® und gemeinsamer Webinare bringt BrandSimpli ihre Expertise in SEO, SEA und Generative Engine Optimization (GEO) ein, um die CM Community bei der digitalen Sichtbarkeit und strategischen Nutzung strukturierter Daten zu unterstützen.“
GS1 Germany
„Ich bin ehrlich total begeistert. Ich kenne seit 10 Jahren einige Google Agenturen und Werbeagenturen, oft leider nur Standard, viel Kosten und Giesskannenprinzip. Das Problem ist, dass dies bei unserem Produkt 0,0 funktioniert!
Elisa hat es sehr sehr schnell verstanden, worauf es ankommt und kann sich dem komplexen Thema, das wir betreuen auch gut und zuverlässig annehmen. Hier wird gehalten, was man verspricht! Herzlichen Dank.“
Nicole
Vilter Solar
„Das Team von Yourreputation24 ist absolut professionell und zuverlässig! In allen Prozessen wurde auf unsere Wünsche und Bedenken eingegangen und die Umsetzung erfolgte immer in kürzester Zeit. Wir können Yourreputation24 nur weiterempfehlen und danken für die gute Zusammenarbeit!“
LIFE Jugendhilfe
„Der SEO Workshop von BrandSimpli ist ein super wertvoller und praxisrelevanter Bestandteil unseres Lehrgangs. Nach einer Kurzeinführung zu den SEO Grundlagen, nimmt sich Elisa von BrandSimpli vor allem Zeit, um anhand von anschaulichen Praxis Cases zu zeigen, welchen Impact eine gute SEO Optimierung haben kann und wie der Category Manager Hand in Hand mit dem SEO Team arbeiten kann, um das Beste aus beiden Welten zu erreichen: Sichtbarkeit und Conversion. Besonders schätzen unsere Teilnehmer den Praxisteil, in dem Schritt für Schritt gezeigt wird, wie Keyword Analysen als Grundlage für die SEO Arbeit durchgeführt werden. Danke an Elisa und BrandSimpli für das Engagement und für die interaktive Session für unsere Teilnehmer.“
Vanessa Pomp
Senior Manager Team Shopper Experience
GS1 Germany GmbH
„Nach einem von der Gegenseite verbissen geführten Rechtsstreit wurde ich Opfer einer groß angelegten Rufmordkampagne im Internet durch eine schier unüberschaubare Menge bösartiger Einträge, welche sämtliche verfügbaren Suchmaschinen überschwemmten. In dieser extrem schwierigen Lebenssituation hat das Team von yourreputation24 eine unglaubliche Arbeitsleistung vollbracht durch Eliminierung aller Einträge innerhalb einer erstaunlich kurzen Zeitspanne. Ich kann yourreputation24 aus voller Überzeugung weiterempfehlen. Danke nochmals für diese großartige Leistung!“
Frau Dr. S.S.
„Unsere Onlinereputation hat für uns einen extremhohen Stellenwert. Hier hat uns Yourreputation sehr schnell und sehr effektiv geholfen die Bewertungen zu verbessern. Für den schnellen und professionellen Service eine klare Empfehlung!“
Ralf Rehmet
Primus Print
„Nach einigen ruhigeren Jahren starte ich jetzt als Künstler und kreativer Mensch wieder voll durch. Wie bei einem Frühjahrsputz, der uns von Altlasten und unnötigem Ballast befreit, ist es auch ab und zu notwendig, in der Onlinewelt etwas aufzuräumen. Längst überholte Themen und Geschichten, die heute irrelevant sind, müssen neuen, aktuellen Fakten weichen. Dafür habe ich mich von „yourreputation24“ beraten lassen.“
Fady Maalouf
Sänger
„Wir möchten uns hiermit nochmals ausdrücklich für die erfolgreiche Hilfe von ihnen in dem immer schwieriger werdenden Internetumfeld bedanken. Im zukünftigen Bedarfsfall werden wir uns sicher wieder an sie wenden und sie auch in unserem Umfeld gerne entsprechend weiterempfehlen. Nochmals vielen Dank für ihre Unterstützung.“
Jürgen Matthias
WOBA Massivhaus
„Herzlichen Dank für die rasche, effektive Hilfe! Wäre ich ein wenig früher auf yourreputation24 gestoßen, hätte ich mir einigen Ärger erspart! Als Schauspielerin hat man oft heftig zu kämpfen mit Internetmüll. Ich werde euch kräftig weiterempfehlen!“
Nina Kunzendorf
Schauspielerin
„Sie sind ja schneller als die Feuerwehr. Tausend Mal danke!!!!!! Sieht schon richtig richtig gut aus in der Google-Suche. Scheinbar hat Google eingelenkt und verharrt nicht mehr auf dieser ungeheuerlichen Behauptung. Wir sind Ihnen so unendlich dankbar!“
M. Stubenrauch
„Vielen Dank, Clickonmedia, für die ausführliche Beratung und die professionelle und nette Zusammenarbeit!“
Katrin Ritt
Schauspielerin
„Vielen Dank für die schnelle Löschung und den guten Service! Ich kann Sie nur wärmstens weiterempfehlen!“
Andrea Sawatzki
Schauspielerin
Technische Grundlagen:
Wie KI-Systeme Inhalte verarbeiten
Crawling & Indexierung
Ähnlich wie Google-Bots crawlen KI-Trainingsprozesse und spezialisierte Bots das Web. GPTBot von OpenAI, Google-Extended, CCBot von Common Crawl, Perplexity-Bot – sie alle lesen kontinuierlich Inhalte. Aber sie lesen anders als klassische Suchmaschinen-Crawler.
KI-Bots bevorzugen klare HTML-Struktur mit semantischen Tags. Ein Artikel-Tag signalisiert Hauptinhalt, Section-Tags strukturieren Abschnitte, Header-Tags definieren Hierarchien. Inhaltsverzeichnisse mit Sprungmarken helfen der Navigation. Kurze, präzise Absätze sind leichter zu verarbeiten als ellenlange Textwüsten. Aufzählungen und Tabellen liefern strukturierte Daten, die extrahiert werden können. Quellenangaben und Verlinkungen zeigen Vertrauenswürdigkeit. Alt-Texte bei Bildern geben Kontext. Metadaten wie Autor, Datum und Version helfen bei der Einordnung.
Was sie meiden oder schlechter verarbeiten: JavaScript-heavy Single-Page-Apps ohne Server-Side-Rendering, weil der Content nicht direkt im HTML steht. Inhalte hinter Login-Walls, weil sie nicht zugänglich sind. Übermäßige Werbung und Pop-ups, die vom Hauptinhalt ablenken. Thin Content ohne Mehrwert, also Seiten mit wenig substantieller Information. Und vor allem: widersprüchliche Informationen, die Unsicherheit schaffen.
Die technische Grundlage ist simpler als viele denken: Sauberes, semantisches HTML, schnelle Ladezeiten, mobile-friendly Design, klare Struktur. Das sind die gleichen Prinzipien, die auch klassische SEO ausmachen – aber sie werden von KI-Systemen noch strenger bewertet.
Schema.org als Grundsprache
Schema.org ist ein standardisiertes Vokabular für strukturierte Daten. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Inhalte semantisch zu markieren, sodass Maschinen verstehen, was was ist. Eine Zahl ist nur eine Zahl – aber mit Schema-Markup wird sie zu einem Preis, einer Mitarbeiterzahl oder einer Bewertung.
Die relevanten Schema-Typen für GEO decken ein breites Spektrum ab. Organization definiert Ihr Unternehmen mit Kontaktdaten, Logo, Social Profiles. Person beschreibt Ihre Experten mit Rolle, Expertise, Publikationen. Product oder SoftwareApplication strukturieren Ihre Lösungen mit Features, Preisen, Reviews. FAQPage markiert Frage-Antwort-Paare. HowTo kennzeichnet Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Article strukturiert Blog-Posts und Fachartikel mit Autor und Datum. Review und AggregateRating fassen Kundenbewertungen zusammen.
Die Implementierung erfolgt meist als JSON-LD im Head-Bereich Ihrer Seiten. Das ist ein strukturierter Daten-Block, den Crawler auslesen, Menschen aber nicht sehen. Alternativ können Sie Microdata direkt im HTML verwenden, was technisch aufwendiger, aber manchmal flexibler ist.
Der Aufwand lohnt sich. Seiten mit vollständigem Schema-Markup werden von KI-Systemen als „strukturierte Quellen“ erkannt und bevorzugt. Sie liefern die Informationen in einem Format, das direkt verarbeitet werden kann – ohne aufwendige Extraktion aus Fließtext.
Entity Linking & Knowledge Graphs
KI-Systeme arbeiten mit Entitäten – eindeutigen Objekten wie Personen, Orten, Unternehmen, Produkten, Konzepten. Je klarer Ihre Entitäten definiert und verlinkt sind, desto besser werden Sie verstanden.
Das Problem der Mehrdeutigkeit ist dabei zentral. Ihre Geschäftsführerin heißt Maria Schmidt. Aber es gibt tausende Menschen mit diesem Namen. Wie macht die KI sie eindeutig? Durch Verknüpfungen. Ein LinkedIn-Profil mit vollständigen Daten, eine Unternehmenswebsite mit detaillierter Bio, Publikationen mit Autor-ID – zum Beispiel ORCID bei wissenschaftlichen Arbeiten, Speaker-Profile auf Konferenz-Websites. Und vor allem: alle Profile enthalten SameAs-Links zueinander.
SameAs ist ein Schema.org-Attribut, das verschiedene URLs als zur gleichen Entität gehörend kennzeichnet. Wenn Ihre Website sagt „Diese Maria Schmidt ist die gleiche wie auf LinkedIn unter URL X und auf Twitter unter URL Y“, entsteht ein klares Bild. Die KI versteht: Diese Maria Schmidt ist die Geschäftsführerin von Unternehmen X, Expertin für Thema Y, mit nachweisbarer Präsenz auf relevanten Plattformen.
Das gleiche Prinzip gilt für Ihre Marke, Ihre Produkte, Ihre Standorte. Je mehr eindeutige, verknüpfte Informationen existieren, desto besser werden Sie von KI-Systemen verstanden und kontextualisiert.
Content Chunking & Retrieval
Moderne KI-Systeme arbeiten mit Retrieval-Augmented Generation. Sie suchen relevante Informationen in großen Datenbanken, extrahieren Textchunks und generieren daraus eine Antwort. Das bedeutet: Ihre Inhalte sollten in logische, eigenständige Chunks unterteilbar sein.
Ein 5.000-Wörter-Artikel ohne Struktur ist ein Problem. Die KI kann schwer identifizieren, welcher Teil relevant ist. Der gleiche Artikel mit klaren H2- und H3-Überschriften, logischen Absätzen, Zusammenfassungen und einem Inhaltsverzeichnis ist ideal. Jeder Abschnitt kann als eigenständiger Chunk behandelt werden.
Best Practice ist daher eine klare Überschriftenhierarchie. H1 für den Haupttitel, H2 für Hauptabschnitte, H3 für Unterabschnitte. Jeder Abschnitt sollte für sich stehen können – mit genug Kontext, um auch isoliert verständlich zu sein. TL;DR oder Zusammenfassungen am Anfang von längeren Abschnitten helfen. Inhaltsverzeichnisse mit Sprungmarken ermöglichen direkte Navigation. Verwandte Fragen oder weiterführende Links am Ende jedes Abschnitts schaffen Tiefe.
Dieser modulare Aufbau hilft nicht nur KI-Systemen, sondern auch menschlichen Lesern. Menschen scannen Inhalte, springen zu relevanten Abschnitten, verlassen schnell, was nicht passt. Die gleiche Struktur, die für Menschen gut funktioniert, funktioniert auch für KI-Retrieval-Systeme.
Messbarkeit & KPIs:
Wie Sie GEO-Erfolg messen
Share of Answer
Der wichtigste KPI in GEO ist der Share of Answer: In wie vielen KI-Antworten zu Ihren Kernthemen tauchen Sie auf? Die Methodik ist straightforward. Sie definieren 20 bis 50 relevante Fragen, die Ihre Zielgruppe typischerweise stellt. Diese Fragen sollten verschiedene Intents abdecken – informationell, vergleichend, transaktional. Dann testen Sie diese Fragen regelmäßig in verschiedenen KI-Systemen: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, und dokumentieren für jede Antwort: Werden Sie erwähnt? Falls ja, wie prominent? Mit Quellenverweis? Als Hauptempfehlung oder als Alternative?
Aus diesen Daten berechnen Sie Ihren Share of Answer: Anzahl der Erwähnungen geteilt durch Anzahl der relevanten Fragen, mal hundert. Ein SoA von 30-40% ist bereits stark und bedeutet, dass Sie in etwa jeder dritten relevanten Antwort auftauchen. Über 50% ist exzellent und bedeutet Marktführerschaft in der KI-Wahrnehmung. Unter 10% ist kritisch und signalisiert, dass Sie in der KI-Welt kaum existieren.
Der Share of Answer ist nicht statisch. Er verändert sich mit jedem Content-Update, jeder PR-Platzierung, jeder Änderung Ihrer digitalen Präsenz. Regelmäßiges Tracking – monatlich oder quartalsweise – zeigt Trends und die Wirksamkeit Ihrer GEO-Maßnahmen.
Citation Rate
Die zweite wichtige Metrik ist die Citation Rate: Wie oft werden Sie nicht nur erwähnt, sondern auch als Quelle verlinkt? Eine Erwähnung ohne Link ist wertvoll für Branding und Awareness, aber bringt keinen direkten Traffic. Ein Quellenverweis mit Link ist der heilige Gral – er bringt qualifizierten Traffic, bestätigt Ihre Autorität und schafft messbaren Business-Impact.
Die Berechnung ist einfach: Anzahl der Antworten mit Quellenverweis geteilt durch Anzahl der Erwähnungen, mal hundert. Eine Citation Rate von 40-60% ist gut und bedeutet, dass die Mehrheit Ihrer Erwähnungen auch verlinkt wird. Darüber hinaus zu kommen wird schwierig, weil KI-Systeme nicht immer alle Quellen verlinken – manchmal werden Informationen aus mehreren Quellen synthetisiert, ohne dass jede einzeln genannt wird.
Eine niedrige Citation Rate bei hohem Share of Answer deutet auf ein Problem hin: Sie werden zwar erwähnt, aber nicht als primäre Quelle angesehen. Das kann an schwacher Domain Authority, fehlenden Strukturdaten oder unklarer Autorität liegen.
Referral Traffic & Conversion
Die ultimative Messung ist natürlich Business-Impact. Wie viel Traffic kommt aus KI-Quellen? Wie verhält sich dieser Traffic im Vergleich zu anderen Kanälen? Das Analytics-Setup erfordert etwas Vorbereitung. UTM-Parameter in Links aus KI-Antworten helfen, soweit Sie Kontrolle darüber haben. Referrer-Analyse zeigt Traffic von openai.com, perplexity.ai und anderen KI-Plattformen. Vergleichen Sie dann: KI-Traffic versus organischer Google-Traffic versus Direct Traffic.
Die typischen Beobachtungen sind aufschlussreich. KI-Traffic hat meist eine niedrigere Bounce Rate, weil Nutzer mit klarer Intent kommen. Höhere Time-on-Site, weil sie wirklich interessiert sind, nicht nur zufällig gelandet. Bessere Conversion-Raten, oft 40-60% höher als bei organischem Traffic. Und eine kürzere Customer Journey, weil ein Teil der Überzeugungsarbeit bereits in der KI-Antwort passiert ist.
Diese Metriken rechtfertigen GEO-Investitionen. Auch wenn das absolute Traffic-Volumen niedriger ist als bei klassischem SEO, ist die Qualität oft so viel höher, dass der ROI besser ausfällt.
Coverage Maps
Eine Coverage Map visualisiert, welche Fragen und Intents Sie abdecken und wo Lücken sind. Das Vorgehen startet mit einem Mapping der gesamten Customer Journey. Für jede Phase – Awareness, Consideration, Decision, Post-Purchase – identifizieren Sie die typischen Fragen, die Nutzer stellen. Dann prüfen Sie für jede Frage: Haben Sie strukturierte, zitierfähige Inhalte? Tauchen Sie in KI-Antworten auf? Werden Sie verlinkt?
Das Ergebnis ist eine Matrix, die zeigt, wo Sie stark sind und wo nicht. Vielleicht sind Sie exzellent in der Awareness-Phase, aber schwach in Decision-Intents. Oder stark bei Produktvergleichen, aber unsichtbar bei Troubleshooting-Fragen. Diese Lücken zu identifizieren und zu priorisieren – basierend auf Business-Impact – ist der Kern strategischer GEO-Planung.
Sentiment & Tonalität
Nicht alles ist quantitativ messbar. Die qualitative Bewertung, wie Sie kontextualisiert werden, ist mindestens genauso wichtig. Wird Ihre Expertise anerkannt? Werden Sie als führend, etabliert oder nur als Alternative dargestellt? Werden Einschränkungen oder Kritikpunkte genannt? Ist die Darstellung faktisch korrekt? Entspricht sie Ihrer gewünschten Positionierung?
Diese Analyse ist aufwendiger, weil sie manuelles Review erfordert. Aber sie ist entscheidend für Reputation und Branding. Sie können einen hohen Share of Answer haben, aber wenn die Kontextualisierung negativ oder falsch ist, schadet das mehr als es hilft. Regelmäßige qualitative Reviews – quartalsweise – geben Ihnen ein Gefühl dafür, wie KI-Systeme Ihre Marke tatsächlich wahrnehmen.
Wettbewerbs-Benchmarking
Ihr Share of Answer allein sagt nur die halbe Wahrheit. Entscheidend ist, wie Sie im Vergleich zum Wettbewerb abschneiden. Führen Sie die gleichen Testfragen für Ihre Top 3-5 Wettbewerber durch. Wer wird häufiger genannt? Wer wird mit Link versehen? Wer wird positiver kontextualisiert? Wer erscheint als führend?
Eine Gap-Analyse zeigt dann, wo Wettbewerber stark sind und Sie nicht. Vielleicht tauchen sie bei technischen Detailfragen auf, Sie aber nicht. Oder bei Branchenvergleichen. Diese Lücken sind Ihre Ansatzpunkte. Wo der Wettbewerb dominiert, können Sie mit gezielten GEO-Maßnahmen aufholen oder neue Themen besetzen, die er vernachlässigt.
GEO-Strategie:
Von der Analyse zur Umsetzung
Phase 1: Audit & Bestandsaufnahme
Jede GEO-Strategie beginnt mit einem ehrlichen Blick auf den Status Quo. Die Entitäten-Analyse untersucht, wie Ihre Marke, Ihre Produkte und Ihre Experten im Web beschrieben werden. Sind die Informationen konsistent über alle Kanäle? Gibt es Widersprüche bei Zahlen, Standorten, Produktbezeichnungen? Wo sind Daten veraltet? Welche wichtigen Informationen fehlen komplett?
Die Content-Analyse bewertet Ihre existierenden Inhalte. Welche haben Sie bereits? Sind sie strukturiert, belegbar, zitierfähig? Welche Fragen werden beantwortet, welche nicht? Wie ist die Qualität – substanziell oder oberflächlich? Gibt es lange Blog-Posts ohne Struktur, die umgebaut werden müssen? Oder fehlen ganze Content-Kategorien?
Die technische Analyse prüft die Grundlagen. Ist Ihre Website für KI-Crawler zugänglich? Nutzen Sie Schema.org-Markup? Falls ja, ist es vollständig und korrekt implementiert? Sind Ihre robots.txt-Regeln für KI-Bots richtig gesetzt – erlauben Sie das Crawling oder blockieren Sie es versehentlich? Wie steht es um Performance, mobile Optimierung, Core Web Vitals?
Die Wettbewerbs-Analyse schließlich zeigt, wo Sie im Vergleich stehen. Wo tauchen Wettbewerber in KI-Antworten auf, Sie aber nicht? Was machen sie anders oder besser? Haben sie besseren Content, stärkere Drittquellen, klarere Positionierung? Diese Erkenntnisse sind schmerzhaft, aber notwendig.
Phase 2: Strategie & Priorisierung
Aus dem Audit erwächst die Strategie. Zuerst definieren Sie klare Ziele, die über vages „mehr Sichtbarkeit“ hinausgehen. Konkret könnte das sein: In 40% der relevanten Antworten auftauchen innerhalb von 6 Monaten. Als führender Anbieter für Zielgruppe X kontextualisiert werden. 20% mehr qualifizierten Traffic aus KI-Quellen. Mit Attribut Y assoziiert werden in mindestens 50% der Erwähnungen.
Quick Wins zu identifizieren schafft frühe Erfolge und Momentum. Welche Inhalte können mit minimalem Aufwand optimiert werden – zum Beispiel durch Hinzufügen von Schema-Markup oder Strukturierung? Welche häufig gestellten Fragen fehlen komplett in Ihrem Content und können schnell als Answer Cards erstellt werden? Wo sind Daten inkonsistent und können mit wenig Aufwand vereinheitlicht werden?
Die langfristige Roadmap plant die größeren Vorhaben. Welche Content-Gaps müssen gefüllt werden und in welcher Reihenfolge? Welche Drittquellen-Strategie brauchen Sie – welche Fachmedien, welche Branchenverbände, welche Speaker-Plattformen? Welche technischen Implementierungen sind erforderlich und wie komplex sind sie?
Priorisierung erfolgt nach Impact und Aufwand. Die klassische Eisenhower-Matrix hilft: hoher Impact, niedriger Aufwand zuerst. Hoher Impact, hoher Aufwand als strategische Projekte. Niedriger Impact können Sie oft ignorieren oder outsourcen.
Phase 3: Content-Produktion
Die Content-Produktion folgt klaren Prinzipien. Answer Cards zu den 20-50 wichtigsten Fragen Ihrer Zielgruppe sind das Fundament. Jede Card folgt der bewährten Struktur: Frage als Headline, direkte Antwort in zwei bis drei Sätzen, detaillierte Erklärung mit Daten, konkretes Beispiel oder Case, Quellenangaben, verwandte Fragen. Diese Karten sind Ihr wertvollstes Asset – sie werden von KI-Systemen bevorzugt und liefern messbaren Traffic.
Long-Form-Content zu Hauptthemen bietet Tiefe. Umfassende Guides mit 3.000-5.000 Wörtern, aber klar gegliedert mit Inhaltsverzeichnis, Sprungmarken, TL;DR-Zusammenfassungen. Belege und Quellenangaben in jedem relevanten Abschnitt. Verwandte Fragen am Ende jedes Kapitels. Diese Guides etablieren Autorität und liefern Content-Chunks für verschiedene Fragen.
Produktdaten brauchen besondere Aufmerksamkeit. Vollständige, strukturierte Spezifikationen mit Schema.org-Markup. Nicht nur Features auflisten, sondern mit konkreten Zahlen: unterstützte Dateiformate, Performance-Kennzahlen, technische Anforderungen, Preise, Implementierungszeiten. Vergleichstabellen, die Ihre Lösung objektiv einordnen – auch wenn Wettbewerber in bestimmten Bereichen besser sind. Diese Ehrlichkeit schafft Vertrauen.
Experten-Profile für Ihre Führungskräfte und Fachleute sind der Reputation-Anker. Vollständige Bios mit spezifischen Expertise-Bereichen, keine generischen HR-Texte. Publikationslisten mit Links zu Fachartikeln, Whitepapern, Studien. Verknüpfungen über alle Plattformen – LinkedIn, XING, Speaker-Profile, Podcast-Auftritte. Schema.org Person-Markup mit SameAs-Links.
Phase 4: Technische Implementierung
Die technische Umsetzung ist weniger komplex als viele befürchten, aber sie muss sauber erfolgen. Schema.org-Markup für alle relevanten Entity-Typen: Organization für Ihr Unternehmen mit vollständigen Kontaktdaten, Logo, Social Profiles. Person für Ihre Experten mit Rolle, Expertise, Bild. Product oder SoftwareApplication für Ihre Lösungen mit allen relevanten Attributen. FAQPage für Ihre Answer Cards. Article für Blog-Posts mit Autor und Datum.
Die Implementation erfolgt meist als JSON-LD im Head-Bereich. Das ist strukturierter Code, den Sie direkt kopieren und anpassen können. Tools wie Google Rich Results Test validieren Ihre Implementierung und zeigen Fehler. Häufige Fehler sind fehlende Pflichtfelder, falsche URL-Formate oder inkonsistente Daten zwischen Markup und sichtbarem Content.
Crawlability-Optimierung stellt sicher, dass KI-Bots Ihre Inhalte finden und verarbeiten können. Prüfen Sie Ihre robots.txt – erlauben Sie relevante Bots wie GPTBot, Google-Extended, CCBot? Oder blockieren Sie sie versehentlich? Ihre Sitemap sollte alle wichtigen Seiten enthalten mit Prioritäten und Update-Frequenzen. Performance ist kritisch: Core Web Vitals, schnelle Ladezeiten, mobile Optimierung.
Entity Linking schafft die Verknüpfungen, die KI-Systeme brauchen. SameAs-Attribute in Ihrem Organization- und Person-Markup verlinken zu LinkedIn, XING, anderen Profilen. Konsistente NAP-Daten – Name, Address, Phone – überall identisch. Author-IDs und dedizierte Autor-Seiten für Content-Ersteller.
Phase 5: PR & Drittquellen
Die Drittquellen-Strategie ist langfristig angelegt, aber essentiell. Strategische Platzierungen in drei bis fünf Top-Fachmedien Ihrer Branche schaffen externe Validierung. Das sind nicht PR-Portal-Artikel, sondern echte Gastbeiträge mit redaktioneller Prüfung. Der Fokus liegt auf substanziellen Inhalten: Fachbeiträge zu spezifischen Themen mit konkreten Daten, eigenen Studien oder Whitepapers, die andere zitieren wollen, Speaker-Slots auf relevanten Konferenzen, Erwähnungen in anerkannten Branchenverzeichnissen.
Quellenqualität schlägt Quantität radikal. Ein einziger Artikel in einem anerkannten Fachmedium mit konkreten, belegbaren Aussagen ist mehr wert als zwanzig PR-Portal-Artikel mit generischen Phrasen. KI-Systeme haben gelernt, zwischen redaktionellen Medien und Pay-to-Play-Plattformen zu unterscheiden. Sie gewichten erstere deutlich höher.
Die Inhalte dieser Platzierungen müssen zitierfähig sein. Keine Marketing-Floskeln wie „innovatives Unternehmen präsentiert zukunftsweisende Lösung“. Stattdessen konkrete Daten, messbare Ergebnisse, spezifische Projektbeispiele. „Unternehmen X reduzierte durch Implementierung von Lösung Y die Durchlaufzeit in Prozess Z um 43% bei Kunde A“ – das ist zitierfähig.
Phase 6: Monitoring & Iteration
GEO ist kein Projekt mit definiertem Ende, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Regelmäßige Tests – wöchentlich für Quick Wins, monatlich für strategische Fragen – zeigen Wirkung und Trends. Spielen Sie Ihre Testfragen durch verschiedene KI-Systeme. Tracken Sie Share of Answer und Citation Rate über Zeit. Identifizieren Sie neue relevante Fragen, die Ihre Zielgruppe stellt.
Analytics-Monitoring liefert harte Zahlen. Wie entwickelt sich Referral-Traffic aus KI-Quellen? Wie verhalten sich diese Besucher – Bounce Rate, Time-on-Site, Pages per Session? Wie sind die Conversion-Raten im Vergleich zu anderen Kanälen? Welche Landing Pages funktionieren am besten für KI-Referral-Traffic?
Anpassungen folgen aus den Daten. Was funktioniert gut? Machen Sie mehr davon. Welche Content-Formate werden häufig zitiert? Produzieren Sie mehr in diesem Format. Was funktioniert nicht? Analysieren Sie warum. Sind die Inhalte zu oberflächlich? Fehlen Belege? Ist die Positionierung unklar? Passen Sie an, testen Sie erneut.
Neue Trends und Themen aufzugreifen hält Sie relevant. Welche Fragen stellen Nutzer zunehmend? Welche neuen Technologien oder Entwicklungen beeinflussen Ihre Branche? Besetzen Sie diese Themen früh mit strukturierten, belegten Inhalten – bevor der Wettbewerb es tut.