Glossareintrag
Wir denken. KI tippt mit.
GEO (englisch Generative Engine Optimization) ist die Summe aller Maßnahmen, mit denen eine Firma oder Website in den Antworten von KI-Systemen genannt oder als Quelle verlinkt werden soll. Gemeint sind Systeme wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder die Übersicht mit KI in der Google-Suche. Klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) will eine gute Position in der Trefferliste erreichen. GEO will erreichen, dass die KI eine Seite zitiert und ihre Inhalte in die fertige Antwort übernimmt. Viele Suchen enden inzwischen ganz ohne Klick auf ein Ergebnis, also als Zero-Click-Suche. Der GEO-Ratgeber der Agentur Evergreen Media unterscheidet vier Stufen der Sichtbarkeit. Sie reichen von der Nennung als Marke in der Antwort über die Verlinkung als Quelle und den unsichtbaren Abruf bei der Hintergrundrecherche der KI bis zur langfristigen Aufnahme in die Trainingsdaten des KI-Modells. Daneben kursieren weitgehend gleichbedeutende Begriffe wie AEO (Answer Engine Optimization) und LLMO (Large Language Model Optimization). Eine feste Abgrenzung hat sich bisher nicht durchgesetzt.
Geprägt hat den Begriff ein Entwicklerteam der Princeton University und des IIT Delhi um Pranjal Aggarwal im November 2023 in der Studie „GEO: Generative Engine Optimization“. Sie erschien 2024 auf der Datenkonferenz KDD. Google widerspricht der Idee eines neuen Fachgebiets. Nach dem offiziellen Leitfaden zur KI-Optimierung ist die Optimierung für die generative KI-Suche weiterhin normale Suchmaschinenoptimierung, ohne eigene Regeln, Dateien oder Markups.
KI-Suchsysteme beantworten Fragen nach dem Prinzip Retrieval-Augmented Generation. Sie holen zu einer Anfrage live Suchtreffer, weil das Sprachmodell allein nur Wissen bis zu seinem Wissens-Cutoff mitbringt, und formulieren daraus eine Antwort mit Quellen-Links. Evergreen Media teilt die KI-Engines nach diesem Prinzip in drei Typen ein. Rein trainingsbasierte Modelle antworten allein aus ihrem Modellwissen. Beeinflussen lässt sich das erst langfristig, über Erwähnungen auf Plattformen wie Wikipedia oder in Fachmedien. Suchbasierte Systeme wie Perplexity oder die Übersicht mit KI lesen live Webseiten. Hier zählt klassisches SEO. Hybride Systeme wie ChatGPT und Gemini kombinieren beides: Grundlagenwissen aus dem KI-Modell und aktuelle Empfehlungen aus dem Web. Google nutzt dafür seinen normalen Suchindex, Perplexity betreibt einen eigenen Index. ChatGPT stützte sich anfangs auf die Bing-Suche und baut seither einen eigenen Index mit dem Crawler OAI-SearchBot auf. Wer diesen in der robots.txt aussperrt, erscheint laut der offiziellen Bot-Dokumentation von OpenAI nicht in den Suchantworten von ChatGPT. Vergleichbare Such-Crawler betreiben Anthropic (Claude-SearchBot) und Perplexity (PerplexityBot). Die erste GEO-Voraussetzung ist also rein technisch. Alle gewünschten KI-Crawler müssen die Seite lesen dürfen.
Die Princeton-Studie hat neun Taktiken an 10.000 Suchanfragen getestet und ihre Wirkung gemessen. Am stärksten stieg die Sichtbarkeit, wenn Seiten wörtliche Zitate von Fachleuten einbauten (plus 41 %), gefolgt von konkreten Statistiken (plus 33 %) und benannten Quellen (plus 27 %). Gemessen wurde, wie viel Raum die Aussagen einer Seite in der KI-Antwort einnehmen. Klassisches Keyword-Stuffing, also das Wiederholen von Suchbegriffen, brachte dagegen so gut wie keine Verbesserung. Seiten auf Platz 5 der Quellenliste legten mit Quellenangaben um über 115 % zu, die Seite auf Platz 1 verlor dagegen an Sichtbarkeit. Die Autoren sehen darin eine Chance für kleinere Anbieter, die in der klassischen Trefferliste hinten stehen.
Eine Ahrefs-Auswertung von 75.000 Marken fand den stärksten Zusammenhang zwischen der Sichtbarkeit in Googles KI-Übersichten und Markennennungen im Web. Deren Korrelation fiel rund dreimal so hoch aus wie die der reinen Backlink-Zahl. Seer Interactive misst in einer Analyse zu Markennennungen in KI-Antworten eine Korrelation von rund 0,65 zwischen Platzierungen auf Seite 1 der Google-Suche und der Erwähnung einer Marke durch Sprachmodelle. Am häufigsten zitieren KI-Antworten laut einer Semrush-Analyse der meistzitierten Domains große Plattformen, bei ChatGPT Reddit und Wikipedia, beim KI-Modus von Google eher YouTube und LinkedIn. Nach einer Seer-Interactive-Studie zu Klickraten steigt die organische Klickrate einer Seite von 0,74 auf 1,02 %, sobald sie in der Übersicht mit KI als Quelle erscheint, am deutlichsten bei Suchen mit Markenbezug.
Google-Suchsprecher Danny Sullivan bekräftigte im Dezember 2025 mit dem Satz „SEO for AI is still SEO“, dass der Konzern GEO als Teilgebiet der Suchmaschinenoptimierung einordnet (Bericht von Search Engine Land zur Sullivan-Aussage). Auch die als KI-Leseliste vorgeschlagene Datei llms.txt spielt bislang keine messbare Rolle. Eine Ahrefs-Untersuchung von 137.000 Domains ergab, dass 97 % der dort gefundenen llms.txt-Dateien im Mai 2026 keinen einzigen Abruf erhielten. Die Bing Webmaster Tools zeigen seit Februar 2026 in einem eigenen KI-Bericht, wie oft eine Seite in Copilot-Antworten zitiert wird. Spezialisierte Dienste wie Peec AI aus Berlin oder Otterly.AI verfolgen Markennennungen quer über ChatGPT, Gemini und Perplexity.
Für lokale Unternehmen entscheiden andere Quellen über die KI-Sichtbarkeit als bei großen Marken. Eine BrightLocal-Untersuchung von KI-Suchen in zehn Branchen zeigt, dass alle getesteten KI-Systeme auf Verzeichnisse zurückgreifen. Yelp war in einem Drittel aller Suchen eine Quelle, Perplexity nutzte es in jeder untersuchten Branche. BrightLocal verweist daneben auf Berichte, wonach ChatGPT besonders in kleineren Städten 60 bis 70 % seiner lokalen Empfehlungen aus den Daten des Verzeichnisdienstes Foursquare bezieht. In einer früheren BrightLocal-Auswertung war die Firmenwebsite in 58 % der ChatGPT-Suchen eine Quelle. Wer in KI-Antworten empfohlen werden will, benötigt deshalb konsistente Einträge in Branchenverzeichnissen, ein gepflegtes Google-Unternehmensprofil samt Local SEO und eine Website, die Leistungen und Einzugsgebiet benennt.
Die Gewichte verschieben sich gegenüber der klassischen lokalen Suche. Die Whitespark-Umfrage zu lokalen Rankingfaktoren führt für die KI-Sichtbarkeit erstmals eine eigene Faktorenliste. Ganz oben stehen die Aufnahme in redaktionelle „Beste Anbieter“-Listen, eigene Unterseiten je Leistung und Erwähnungen der Firma in Artikeln und Branchenmedien. Drei der fünf wichtigsten Faktoren sind laut Studienautor Darren Shaw solche Erwähnungen außerhalb der eigenen Website. Aktuelle Kundenbewertungen zu sammeln und auf der Firmenwebsite typische Kundenfragen direkt zu beantworten, zahlt also doppelt ein. Nämlich in die klassische lokale Suche und in die KI-Antworten.
Welche Inhalte überhaupt eine Chance auf Zitierung haben, zeigt der im Mai 2025 geleakte Systemprompt von Claude, den Evergreen Media ausgewertet hat. Bei stabilem Lexikonwissen antwortet das KI-Modell aus seinem Trainingswissen, ohne eine Websuche auszulösen, und nennt dann auch keine Quelle. Gesucht, zitiert und verlinkt wird nur, wenn eine Antwort aktuell, spezifisch oder komplex sein muss. Für ein Handwerksunternehmen sind das laufend gepflegte Preisübersichten, Referenzprojekte mit Zahlen, Erfahrungsberichte und regionale Marktvergleiche, nicht die allgemeine Erklärung, was eine Wärmepumpe ist.
Beim Schreiben dieser Inhalte helfen die gemessenen Taktiken aus der Princeton-Studie auch im Kleinen. Ein Ratgebertext zur Badsanierung wird eher zitiert, wenn er konkrete Zahlen zu Dauer, Ablauf, Kosten und Gewerken nennt, eine Fachaussage des Meisters als wörtliches Zitat enthält und seine Angaben mit benannten Quellen belegt. Als Faustregel für das Budget empfiehlt Evergreen Media Unternehmen mit funktionierender SEO-Strategie, 20 bis 25 % des SEO-Budgets zusätzlich in GEO zu stecken, und allen anderen, zuerst die SEO-Basis aufzubauen. Ob das wirkt, zeigt ein Selbsttest ohne Werkzeuge. Wer die wichtigsten Kundenfragen des Gewerks („Dachdecker in Essen empfehlen“, „Was kostet eine neue Heizung?“) regelmäßig selbst in ChatGPT, Gemini und dem KI-Modus der Google-Suche stellt, sieht sofort, ob die eigene Firma genannt wird. Und mit welcher Quelle.
