GEO-Optimierung in sieben Schritten.
GEO-Optimierung ist die Arbeit daran, dass KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews deine Marke nennen und deine Seiten als Quelle verwenden. Sie beginnt mit einer Messung, und sie endet nie ganz, weil sich die Antworten der Systeme laufend ändern. Diese Anleitung führt durch die Schritte in der Reihenfolge, in der sie in der Praxis Sinn ergeben.
Worum es geht.
Klassische Suchmaschinenoptimierung zielt auf einen Platz in der Trefferliste. GEO zielt auf die Antwort selbst: Wer dort genannt wird, landet beim Nutzer, auch wenn er nie auf einen Link klickt. Die Grundlagen und den Unterschied zu SEO erklärt der Beitrag Was ist GEO?. Hier geht es um das Vorgehen.
Eine Vorbemerkung: Niemand kann eine Nennung durch eine KI garantieren. Welche Marke ein Sprachmodell nennt, entscheidet das System, und die Antworten schwanken von Abruf zu Abruf. GEO-Optimierung erhöht die Wahrscheinlichkeit, und gute Arbeit lässt sich an Messreihen ablesen.
1. Die Ausgangslage messen.
Bevor du etwas änderst, brauchst du einen Ausgangswert. Lege dafür eine feste Liste von Fragen an, die deine Kunden einer KI stellen würden, und frag sie auf den Plattformen ab, die für dich zählen.
- Ohne deinen Markennamen. „Welche Steuerberatung in Hamburg kennt sich mit Start-ups aus?“ zeigt, ob du von selbst genannt wirst. „Was bietet Kanzlei Müller an?“ zeigt das nicht.
- Mit Kaufabsicht. Fragen nach Anbietern, Empfehlungen, Vergleichen und Alternativen bringen Antworten, in denen Marken vorkommen. Reine Ratgeberfragen („Wie funktioniert X?“) nennen oft gar keine Anbieter.
- Im richtigen Markt. Antworten unterscheiden sich nach Land und Sprache. Miss dort, wo deine Kunden suchen.
- Mehr als einmal. Ein einzelner Abruf ist eine Momentaufnahme. Erst die Wiederholung über mehrere Tage zeigt, wo du stehst.
Als Größenordnung reichen für den Anfang 20 bis 50 Fragen. Wichtiger als die Menge ist, dass sie die Situationen abdecken, in denen sich jemand für einen Anbieter entscheidet.
2. Die Fragen deiner Kunden finden.
Gute Fragen kommen selten vom Schreibtisch. Drei Quellen liefern sie verlässlicher:
- Vertrieb und Kundenservice. Welche Fragen stellen Interessenten vor dem Kauf? Welche Wettbewerber nennen sie?
- Google Search Console. Die Suchanfragen, über die Menschen heute schon auf deine Seite kommen, sind ein guter Ausgangspunkt. Formuliere sie als ganze Frage.
- Die KI-Antworten selbst. ChatGPT und andere Systeme zerlegen eine Frage intern in mehrere Suchanfragen. Wer misst, sieht diese Folge-Suchen und erfährt, wonach das System tatsächlich sucht.
3. Die Technik prüfen.
Eine KI kann nur zitieren, was ihr Abrufdienst lesen darf. Prüfe drei Dinge:
- robots.txt. Die Crawler der Anbieter (zum Beispiel GPTBot und OAI-SearchBot von OpenAI oder PerplexityBot) dürfen nicht ausgesperrt sein, wenn du in deren Antworten vorkommen willst. Manche Website sperrt sie aus Versehen mit einer pauschalen Regel.
- Lesbarer Text. Inhalte, die erst per Skript nachgeladen werden, sind für manche Crawler unsichtbar. Der wichtige Text sollte im HTML stehen.
- Strukturierte Daten. Organization, Product und FAQPage nach Schema.org helfen Systemen, deine Marke und ihre Angebote richtig einzuordnen.
Eine llms.txt kann zusätzlich helfen, ist aber kein Ersatz für die drei Punkte oben. Was die Datei bringt und was nicht, steht im eigenen Beitrag.
4. Zitierfähig schreiben.
Ein Sprachmodell übernimmt am liebsten Absätze, die eine Frage für sich allein beantworten. Das Forschungsteam um Pranjal Aggarwal hat 2023 in der Arbeit „GEO: Generative Engine Optimization“ gemessen, welche Änderungen an einem Text seinen Anteil an generativen Antworten erhöhen:
Die Werte stammen aus einem Forschungsaufbau. Im Gegentest mit Perplexity fielen die Effekte kleiner aus. Sie zeigen eine Richtung und sind keine Zusage für deine Seite.
Daraus folgen einfache Regeln: Stell die Antwort an den Anfang des Absatzes und die Begründung dahinter. Nenne zu jeder Zahl Herausgeber und Jahr. Schreib so konkret, dass ein Absatz auch ohne den Rest der Seite verständlich ist.
5. Seiten für die entscheidenden Fragen bauen.
Wenn jemand fragt, welcher Anbieter für einen bestimmten Fall der richtige ist, braucht die KI eine Seite, die genau das beantwortet. Drei Arten von Seiten fehlen auf vielen Websites:
- Vergleichsseiten mit Wettbewerbern, ehrlich und mit belegbaren Unterschieden
- Seiten je Anwendungsfall, etwa für eine Branche, eine Unternehmensgröße oder eine Region
- Fragen und Antworten zu Preisen, Einführung und typischen Bedenken
Welche Seiten du brauchst, zeigt die Messung aus Schritt 1: Dort, wo Wettbewerber genannt werden und du nicht, fehlt meist eine passende Seite.
6. Drittquellen pflegen.
KI-Antworten stützen sich oft weniger auf die Website einer Marke als auf das, was andere über sie schreiben: Vergleichsportale, Fachmedien, Foren, Videos. Ein Beispiel aus unserer eigenen Messung: Bei 21 Fragen rund um die Messung von KI-Sichtbarkeit stützten sich 286 Antworten von fünf Plattformen im Oktober 2026 auf 1.902 Quellen von 444 Domains. Am häufigsten zitiert wurden eine Plattform für Medienbeobachtung, YouTube und Bewertungsportale für Software.
Für dich heißt das: Finde heraus, welche Domains in deinem Thema zitiert werden, und sorge dafür, dass dort Richtiges über deine Marke steht. Ein Eintrag in einem Bewertungsportal, ein Fachbeitrag oder eine Erwähnung in einer Vergleichsliste kann mehr bewirken als eine weitere Seite auf der eigenen Website.
7. Die Wirkung über Wochen verfolgen.
Die Antworten der KI-Systeme ändern sich ständig. SISTRIX hat über 17 Wochen mehr als 82.000 Prompts ausgewertet: Bei ChatGPT Search wechselten von Woche zu Woche 74 % der zitierten Domains. Ob eine Änderung gewirkt hat, siehst du deshalb nur im Verlauf, nicht in einem einzelnen Abruf.
Wiederhole die Messung aus Schritt 1 regelmäßig mit denselben Fragen und vergleiche die Werte über mehrere Wochen. Mehr zu den Schwankungen steht im Beitrag AI Citation Drift.
Häufige Fehler.
- Einmal in ChatGPT nachsehen und daraus Schlüsse ziehen. Die Antwort hängt von Formulierung, Verlauf und Zeitpunkt ab.
- Den Markennamen in die Testfragen schreiben. Dann misst du, ob die KI deine Marke kennt, und nicht, ob sie sie empfiehlt.
- Nur die eigene Website bearbeiten. Ohne Drittquellen bleibt ein großer Teil der Antworten unerreicht.
- Suchbegriffe wiederholen. Im Test hat das den Anteil an den Antworten verringert.
Kraaw stellt deine Fragen jeden Tag auf ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Google AI Mode und Mistral, im Land und in der Sprache deiner Marke, und zeigt dir, wer genannt wird, welche Quellen zitiert werden und wie sich das über die Wochen entwickelt.
Häufige Fragen.
Wie lange dauert GEO-Optimierung, bis sie wirkt?
Das lässt sich nicht pauschal sagen. Plattformen, die für ihre Antworten live im Web suchen, können neue oder geänderte Seiten schnell aufgreifen. Wissen, das ein Modell aus seinen Trainingsdaten hat, ändert sich erst mit einer neuen Modellversion. Deshalb gehört die regelmäßige Messung zu jeder GEO-Arbeit.
Brauche ich für GEO eine Agentur?
Nicht unbedingt. Die Schritte in dieser Anleitung kann ein Marketing-Team selbst umsetzen. Hilfe lohnt sich vor allem bei Drittquellen und Pressearbeit, wo Kontakte zählen.
Ist GEO-Optimierung dasselbe wie SEO?
Nein, aber beides hängt zusammen. Viele KI-Systeme holen ihre Quellen aus einem Suchindex. Saubere technische SEO bleibt deshalb die Grundlage, GEO kommt als zweite Aufgabe dazu.
Welche Plattformen sollte ich zuerst angehen?
Die, auf denen deine Kunden suchen. Für die meisten Marken in Deutschland sind das ChatGPT und die KI-Antworten in der Google-Suche. Die Messung aus Schritt 1 zeigt, wo die Lücke am größten ist.
Quellen.
- Aggarwal et al.: GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024. arxiv.org/abs/2311.09735
- Johannes Beus, SISTRIX: AI Citation Drift, 1. Mai 2026. sistrix.com/blog/ai-citation-drift
- Kraaw: eigene Messung, 21 Fragen auf fünf Plattformen, 13. und 14. Oktober 2026.