GEO: Warum Google allein nicht mehr reicht

Lange war die Sache einfach: Wer etwas suchte, tippte ein paar Stichworte in Google und klickte sich durch die Ergebnisse. Wer dort oben stand, wurde gefunden. Heute beginnt ein wachsender Teil dieser Recherchen an einem anderen Ort, nämlich im Chatfenster eines KI-Assistenten. Damit verschiebt sich auch die Frage, was Sichtbarkeit für ein Unternehmen bedeutet.

Von der Trefferliste zur fertigen Antwort

Eine Suchmaschine liefert eine Liste von Links. Die Auswahl, das Vergleichen und das Urteil bleiben beim Menschen. Ein KI-Assistent wie ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity geht einen Schritt weiter: Er formuliert eine fertige Antwort. Auf die Frage nach einer guten Steuerberatung in Graz, einem Schreiner in der Region Zürich oder einem Softwarepartner in München nennt er oft direkt einige Namen, beschreibt sie kurz und gibt eine Empfehlung.

Für die Nutzerin ist das bequem. Für Unternehmen bedeutet es eine neue Situation. Wer in dieser Antwort nicht vorkommt, wird gar nicht erst in Betracht gezogen. Und wer vorkommt, wird so dargestellt, wie das Modell ihn beschreibt, mit allen Lücken und Fehlern, die darin stecken können.

Was GEO ist

GEO steht für Generative Engine Optimization. Gemeint ist die Arbeit daran, dass generative KI-Systeme ein Unternehmen kennen, richtig beschreiben und bei passenden Fragen nennen. Im Englischen begegnen dafür auch die Begriffe AI Visibility, LLMO oder GAIO. Gemeint ist im Kern dasselbe: Sichtbarkeit in KI-Antworten statt nur in Suchergebnissen.

GEO ersetzt die klassische Suchmaschinenoptimierung nicht. Es ergänzt sie um eine Ebene, die bisher kaum beachtet wurde.

Wo sich GEO von SEO unterscheidet

Bei SEO geht es um Positionen in einer Trefferliste. Man optimiert Seiten für Suchbegriffe, sammelt Verweise von anderen Websites und misst Rankings und Klicks. Das Ergebnis ist überprüfbar: Man sieht, auf welchem Platz man steht.

Bei GEO ist das Ergebnis eine Antwort in natürlicher Sprache. Daraus ergeben sich einige grundlegende Unterschiede:

• Es gibt keine feste Rangliste. Dieselbe Frage kann je nach Modell, Formulierung und Zeitpunkt unterschiedlich beantwortet werden.
• Es zählt nicht nur, ob ein Unternehmen genannt wird, sondern auch, was über es gesagt wird: Leistungen, Standort, Preise, Abgrenzung zu anderen.
• Viele Modelle antworten aus ihrem Trainingsstand und nicht aus einer aktuellen Suche. Was sie über ein Unternehmen wissen, kann Monate alt sein.
• Modelle mit Websuche greifen zwar auf aktuelle Quellen zurück, wählen aber selbst aus, welche sie verwenden und wie sie die Inhalte zusammenfassen.
• Ein Klick auf die eigene Website ist nicht mehr selbstverständlich. Oft endet die Recherche bereits bei der Antwort.

Warum ein gutes Google-Ranking keine Nennung garantiert

Viele Unternehmen gehen davon aus, dass ein gutes Ranking bei Google automatisch auch in KI-Antworten sichtbar macht. Das ist ein naheliegender, aber unsicherer Schluss.

Erstens arbeiten KI-Modelle anders als eine Suchmaschine. Sie gewichten nicht einzelne Seiten nach Suchbegriffen, sondern bilden sich aus vielen Quellen ein Gesamtbild. Ein Unternehmen, das auf der eigenen Website hervorragend optimiert ist, aber ausserhalb davon kaum erwähnt wird, kann in diesem Gesamtbild blass bleiben.

Zweitens müssen KI-Systeme die Inhalte überhaupt lesen können. Websites, deren Texte erst per JavaScript geladen werden, oder Seiten, die KI-Crawler aussperren, sind für manche Systeme schwer oder gar nicht zugänglich. Für Google mag die Seite gut funktionieren, für einen KI-Crawler nicht.

Drittens kommt es auf Eindeutigkeit an. Wenn Name, Adresse, Leistungen und Preise an verschiedenen Stellen unterschiedlich angegeben sind, setzt ein Modell daraus ein widersprüchliches Bild zusammen. Wie schnell das zu einer Verwechslung mit anderen Firmen führen kann, haben wir in der ersten Folge dieser Reihe am eigenen Beispiel beschrieben.

Viertens ist die Konkurrenz eine andere. In einer Trefferliste ist Platz für viele. In einer KI-Antwort werden oft nur wenige Anbieter genannt. Wer nicht dazugehört, ist in diesem Moment unsichtbar, auch wenn er bei Google weit oben steht.

Was das für Firmen im DACH-Raum bedeutet

Für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz kommen einige Besonderheiten hinzu. Viele Modelle sind stark von englischsprachigen Quellen geprägt. Deutschsprachige Angebote, regionale Anbieter und kleinere Firmen sind in den Trainingsdaten oft weniger präsent als internationale Marken. Hinzu kommen Feinheiten, die Modelle leicht durcheinanderbringen: unterschiedliche Rechtsformen, Währungen in Euro oder Franken, gleichnamige Orte in verschiedenen Ländern.

Das heisst nicht, dass kleinere Firmen chancenlos sind. Im Gegenteil: Wer seine Informationen klar, konsistent und maschinenlesbar bereitstellt, hebt sich gerade dort ab, wo viele Mitbewerber das Thema noch nicht auf dem Schirm haben.

Erste Schritte, die sich lohnen

• Fragen Sie verschiedene KI-Assistenten, wer in Ihrer Branche und Region empfohlen wird, und prüfen Sie, ob Ihr Unternehmen genannt wird.
• Fragen Sie direkt nach Ihrem Unternehmen und vergleichen Sie die Antwort mit Ihren tatsächlichen Angaben.
• Prüfen Sie, ob Ihre Website KI-Crawler zulässt und ob die wichtigsten Inhalte ohne JavaScript lesbar sind.
• Halten Sie Name, Adresse, Kontakt, Leistungen und Preise überall einheitlich: auf der Website, in Verzeichnissen und in Profilen.
• Stellen Sie Ihre Kernfakten zusätzlich maschinenlesbar bereit, etwa mit strukturierten Daten und einer LLM-Datei.
• Betrachten Sie GEO als Ergänzung zu Ihrer bestehenden SEO-Arbeit, nicht als Ersatz.

Wie steht Ihr Unternehmen da?

Ob KI-Crawler Ihre Website lesen können und ob LLM-Datei und strukturierte Daten vorhanden sind, zeigt Ihnen unser kostenloser Quick-Check in wenigen Augenblicken. Zusätzlich sehen Sie eine kurze Stichprobe, was ein KI-Modell über Ihr Unternehmen weiss.

In der nächsten Folge dieser Reihe erklären wir, was eine LLM-Datei ist, was hineingehört und welche Wirkung man realistisch erwarten kann.