Wie Generative Engine Optimization die Regeln der Such­maschinen­optimierung neu schreibt.

Das Ende der traditionellen Suche

Nach über zwei Jahrzehnten, in denen SEO (Search Engine Optimization) das dominierende System für Online-Sichtbarkeit war, steht 2025 ein fundamentaler Wandel bevor. Die traditionelle Suchmaschinenoptimierung, die einen 80+ Milliarden Dollar Markt geschaffen hat, wird durch eine neue Ära abgelöst: die Generative Engine Optimization (GEO). Dieser Paradigmenwechsel wird durch den Aufstieg von KI-gestützten Suchmaschinen wie Perplexity und Claude vorangetrieben, die in Plattformen wie Safari integriert werden und Googles Marktdominanz in Frage stellen.

Von Links zu Sprache: Der fundamentale Unterschied

Während traditionelle SEO auf Verlinkungen und PageRank basierte, ist GEO sprachmodellbasiert. In der SEO-Ära bedeutete Sichtbarkeit, auf den Suchergebnisseiten hoch zu ranken. Heute, mit Large-Language-Models wie Chat-GPT, Gemini und Claude als primäre Schnittstelle für die Informationssuche, bedeutet Sichtbarkeit, direkt in der generierten Antwort zu erscheinen, anstatt nur hoch in den Suchergebnissen zu stehen.

Das Suchverhalten selbst verändert sich dramatisch: KI-native Suchanfragen sind deutlich länger (durchschnittlich 23 Wörter gegenüber 4 bei traditioneller Suche), Sessions dauern länger (etwa 6 Minuten) und sind über verschiedene Plattformen wie Instagram, Amazon und Siri fragmentiert. LLMs können sich erinnern, logisch denken und personalisierte, multi-source Synthesen liefern, was die Art der Inhaltsentdeckung und -optimierung grundlegend verändert.

Neue Optimierungsansätze und Geschäftsmodelle

Während traditionelle SEO Präzision und Wiederholung belohnte, priorisieren generative Engines gut strukturierte, leicht interpretierbare und bedeutungsreiche Inhalte. Formulierungen wie "zusammenfassend" oder Aufzählungsformate helfen LLMs dabei, Inhalte effektiv zu extrahieren und zu reproduzieren.

Ein wesentlicher Unterschied liegt auch in den Geschäftsmodellen: Traditionelle Suchmaschinen wie Google monetarisierten den Nutzerverkehr über Werbung, während die meisten LLMs abonnementbasierte, kostenpflichtige Services sind. Diese strukturelle Verschiebung beeinflusst, wie Inhalte referenziert werden – es gibt weniger Anreize für Modellanbieter, Drittinhalte zu präsentieren, es sei denn, sie verbessern die Nutzererfahrung oder stärken den Produktwert.

Neue Metriken: Von Click-Through zu Reference Rates

Der Erfolg wird nicht mehr nur an Klickraten gemessen, sondern an Referenzraten – wie oft eine Marke oder Inhalte in modell-generierten Antworten zitiert werden. Dieser Wandel revolutioniert die Definition und Messung von Markensichtbarkeit und -performance. Bereits jetzt entstehen neue Plattformen wie Profound, Goodie und Daydream, die Marken dabei helfen, ihre Erscheinung in KI-generierten Antworten zu analysieren, Sentiment über Model-Outputs zu verfolgen und zu verstehen, welche Publisher das Modellverhalten beeinflussen.

Etablierte SEO-Tools wie Ahrefs und Semrush erweitern ihre Angebote um GEO-Funktionen, um Markenerwähnungen in AI Overviews zu verfolgen und Unternehmen dabei zu helfen, ihre Wahrnehmung durch generative Engines zu verstehen und zu optimieren.

Experimentelle Phase und Plattform-Chancen

GEO befindet sich noch in der experimentellen Phase, ähnlich den frühen SEO-Tagen. Mit jedem größeren Modell-Update müssen die Interaktionsregeln neu erlernt werden. Verschiedene Denkschulen entwickeln sich: Einige GEO-Taktiken sind gut verstanden (wie die Erwähnung in Quelldokumenten, die LLMs zitieren), während andere Annahmen spekulativer sind: Sind journalistische Quellen relevanter als Social-Media? Wie beeinflussen unterschiedliche Trainingsdaten die Rankings?

Im Gegensatz zu SEO, das nie einen monopolistischen Gewinner hervorbrachte und stets fragmentiert blieb, bietet GEO das Potenzial für eine zentralisierte, API-getriebene Plattform. Die erfolgreichsten GEO-Unternehmen werden über reine Messung hinausgehen, eigene Modelle feinabstimmen und den gesamten Kreislauf von Erkenntnis, kreativem Input, Feedback und Iteration kontrollieren.

Fazit: Der Kampf um das Gedächtnis der KI

In einer Welt, in der KI die Eingangsschnittstelle zu Commerce und Discovery wird, lautet die entscheidende Frage im Marketing: Wird sich das Modell an Sie erinnern? GEO stellt den Wettbewerb dar, in das "Gedächtnis" des Modells zu gelangen und dort präsent zu bleiben. Timing ist dabei entscheidend – die Suche beginnt gerade erst sich zu verändern, aber Werbebudgets bewegen sich schnell, besonders wenn neue Chancen entstehen und alte Mechanismen an Wirksamkeit verlieren.

Sie wollen sich auch für GEO vorbereiten?

Damit Sie nicht nur jetzt gelistet, sondern auch morgen von AI genannt werden.

jetzt informieren