Von SEO zu GEO: Was Content-Profis jetzt über AI-Visibility wissen müssen

Wir können derzeit live die Wandlung der Suchmaschine zur Antwortmaschine miterleben. Dieser Artikel von Marco Peter zeigt dir den aktuellen Wissenstand zu Generative Engine Optimization GEO auf, hält drei empirisch nachgewiesen wirksame Maßnahmen bereit und entlarvt die drei gängigsten Mythen.

Zusammenfassung

• Veränderte Nutzung: Die Klickraten auf Webseiten sinken durch KI-Antworten deutlich, wobei ChatGPT und Google meist parallel und nicht alternativ genutzt werden.
• GEO-Vokabular: Begriffe wie AIO (AI Overviews) und Citation (Zitierung) werden essenziell, um die neue Suchlandschaft zu verstehen.
• Content-Struktur: Inhalte müssen „häppchenweise“ serviert werden – Listen, FAQs und Anleitungen sind für LLMs einfacher zu verarbeiten als Textwüsten.
• Technisches Fundament: Semantisches HTML, Schema Markup und Inhaltsverzeichnisse sind Pflicht, um Maschinenlesbarkeit zu garantieren.
• Keine Magie: GEO erfordert keine obskuren Tricks, sondern basiert auf sauberem Handwerk, Autorität (Autorenboxen) und exzellentem SEO-Basiswissen.

5 Fakten zum Übergang von SEO zu GEO

Die großen und bekannten Anbieter von Suchmaschinenoptimierungstools machen zurzeit viele Experimente, Befragungen und Messungen. Das sind sehr spannende Quellen, die harte Fakten zur Veränderung liefern. Hier meine Auswahl:

1. Googles KI-Antworten senken die Klickrate um 30 bis 50%: Verschiedene Studien und Tests zeigen starke Rückgänge der Klicks, sobald KI generierte Antworten angezeigt werden. Das bedeutet weniger Besucher auf Webseiten (Quellen: ahrefs, Seer Interactive, Semrush). Siehe dazu auch: „Google ist jetzt dein schärfster Konkurrent“
2. 16% sämtlicher Google Suchanfragen lösen eine KI-Antwort aus: Insbesondere Suchen, die mit „was“ oder „wie“ starten, lösen inzwischen fast immer eine KI-Übersicht aus (Quelle: Semrush). Mehrere Quellen berichten übereinstimmend, dass Google die Anzahl KI-Antworten per Ende 2025 wieder etwas zurückgefahren hat.
3. 95% der ChatGPT User nutzen zusätzlich auch Google: Aber nur 14% der Google-User nutzen zusätzlich auch ChatGPT. Das zeigt, dass ChatGPT Google keineswegs ersetzt, sondern parallel dazu genutzt wird (Quelle: SimilarWeb).
4. In Google wird 11 bis 25 Mal mehr gesucht als mit ChatGPT: Während ChatGPT täglich zwischen 0,6 und 1,3 Mrd. Suchanfragen erhält, sind es bei Google jeden Tag 15 Mrd. (Quelle: Sistrix).
5. Alle zwei Tage verändern sich Google KI-Antworten zu 70%: Die Kernaussage der KI-Antwort bleibt dabei erhalten, es verändern sich jedoch Formulierungen und auch zitierte Links (Quelle: Semrush).

3 konkrete GEO-Maßnahmen zum Nachmachen

Sistrix hat die 100 meistzitierten URLs untersucht und erkannt, dass alle diese Seiten diese drei Dinge gemeinsam haben:

1. Antwort-zentriertes Content Design

Der Inhalt muss so aufgebaut werden, dass LLMs konkrete Antworten direkt extrahieren können. Solche KI-freundlichen Bauweisen sind Listen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder FAQ-Segmente. Idealerweise sind sie mit klaren Überschriften betitelt.

• Listen: Listen strukturieren Wissen in klar abgegrenzte, eigenständige Einheiten. Jede Position beantwortet eine Teilfrage und kann von einer KI isoliert herausgezogen werden. In HTML werden unnummerierte Listen mit dem <ul> Element formatiert, jedes Listenelement ist ein <li>. Dazu können die Listenelemente als Titel der Stufe <h2> oder <h3> formatiert werden und darunter befindet sich die Beschreibung des Listeninhaltes als normaler Absatz <p>.
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen: Anleitungen zerlegen komplexe Sachverhalte in eine lineare Abfolge von Aktionen. Genau solche Sequenzierungen kommen LLMs entgegen. Anleitungen sind in HTML ebenfalls als Listen formatiert, jedoch als „ordered List“ mit dem Element <ol>. Jede Stufe sollte inhaltlich abgeschlossen sein, ist durchnummeriert und und trägt eine klare Überschrift. Auch hier kann das Listenelement als Überschrift mit dem jeweiligen h-Element formatiert werden.
• Frequently Asked Questions (FAQs): FAQ-Sektionen liefern explizite Frage-Antwort-Paare. FAQs sind seit jeher ein etabliertes Mittel aus der klassischen Suchmaschinenoptimierung. Wichtig ist, dass die Fragen realistisch formuliert sind und möglichst exakt so gestellt werden, wie Nutzer sie auch eingeben würden. Die Antwort sollte direkt, präzise und ohne Einleitung erfolgen. Jedes Frage-Antwort-Paar sollte sich auf genau eine Frage beschränken. 

Die Rechenpower für KIs kostet viel Geld. Content mit kleinen logisch abgeschlossenen Wissenshäppchen wie Listen, Anleitungen und FAQs sind viel günstiger zu verarbeiten, als lange Absatzwände zu lesen und interpretieren zu müssen.

2. Strikte Maschinenlesbarkeit

Technische Lesbarkeit ist eine Grundvoraussetzung, damit LLMs Inhalte sauber verarbeiten und als Quelle heranziehen. Wichtig sind ein sauberer semantischer HTML-Aufbau, ein Inhaltsverzeichnis und der Einsatz von Schema Markup.

• Sauberer semantischer HTML-Aufbau: Diese Regel besagt, dass alle Inhalte die für sie vorgesehenen HTML-Elemente tragen sollen. Überschriften müssen korrekt mit H1, H2, H3 formatiert und korrekt hierarchisiert sein. Abschnitte sollten klar voneinander getrennt sein. Semantisch sauberes HTML bildet die inhaltliche Logik direkt im Quellcode ab und reduziert Interpretationsspielraum.
• Inhaltsverzeichnis: Ein Inhaltsverzeichnis ist nicht nur ein Komfortelement für Menschen. Es liefert KIs eine explizite Übersicht über Themen, Reihenfolge und Gewichtung der Inhalte. Besonders bei langen Artikeln dient es als Einstiegspunkt für gezielte Extraktion einzelner Abschnitte.
• Schema Markup: Schema Markup ist eine standardisierte Klassifizierungssprache, mit der implizite Informationen explizit gemacht werden. Es signalisiert Maschinen, was ein Inhalt ist, wer ihn erstellt hat, wann er publiziert wurde und wie er strukturiert ist. In der Praxis wird Schema Markup heute fast ausschließlich über JSON-LD implementiert. Diese maschinenlesbare Datenstruktur wird getrennt vom sichtbaren HTML im Quellcode eingebettet und ermöglicht es Systemen wie Google, Inhalte eindeutig zu interpretieren, ohne die visuelle Darstellung zu beeinflussen. FAQ-, Article- oder How-to-Markups erhöhen so die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte korrekt klassifiziert, extrahiert und in Such- sowie KI-Antwortsystemen wiederverwendet werden. Siehe ergänzend dazu: „LLMO: Wie optimiert man für die Antworten generativer KI-Systeme?“ und „SEO: So funktionieren strukturierte Daten für die Suchmaschinenoptimierung“

3. Autorität und Aktualität belegen

LLMs ziehen Quellen bevorzugt heran, deren Glaubwürdigkeit eindeutig erkennbar ist. Dies kann durch Autoritäts- und Aktualitätssignale unterstützt werden. Drei konkrete Maßnahmen dafür sind die Autorenbox, das Publikationsdatum und Backlinks.

• Autorenbox: Eine Autorenbox macht sichtbar, wer hinter einem Inhalt steht. Name, Rolle, Fachgebiet und idealerweise ein externer Bezug (z.B. LinkedIn-Profil oder Unternehmensseite) helfen KI-Systemen, Expertise einzuordnen. Anonyme Inhalte schneiden hier deutlich schlechter ab.
• Publikationsdatum: Das Publikations- oder Aktualisierungsdatum liefert ein klares Frische-Signal. Gerade bei sich schnell verändernden Themen ist es für LLMs entscheidend zu erkennen, ob ein Inhalt aktuell oder veraltet ist. Fehlende Datumsangaben wirken wie ein Vertrauensabzug.
• Backlinks: Verlinkungen von anderen thematisch relevanten Seiten fungieren weiterhin als Autoritätssignal. Sie zeigen, dass ein Inhalt im öffentlichen Diskurs verankert ist. Für LLMs sind Backlinks ein indirekter Hinweis darauf, dass eine Quelle von anderen als zitierwürdig erachtet wird.

Im nachfolgenden Screenshot zeige ich, wie ich jetzt das Standardlayout der Blogbeiträge auf meiner Webseite aktualisiert habe:

• H1-Haupttitel
• Kurzzusammenfassung des Inhaltes
• Daten der Publikation und der letzten Aktualisierung
• Klickbares und mitscrollendes Inhaltsverzeichnis
• Autorenbox mit Betonung des Fachwissens

3 GEO-Mythen entlarvt

Das Thema GEO wird heiß diskutiert und es lässt sich viel Sichtbarkeit und Aufmerksamkeit generieren damit. Das habe ich selbst erlebt, als diese Infografik mit dem Direktvergleich von SEO und GEO auf LinkedIn rund 37.000 Impressions erreicht hat.

Das hat leider auch zur Folge, dass viel Halbwissen herumgereicht wird. Die drei gängigsten Mythen werden hier entlarvt.

Mythos 1: „ChatGPT ersetzt Google“

Je nach Schätzung (siehe GEO-Facts oben) ist das Suchvolumen auf Google 11 bis 25 Mal größer als in ChatGPT. Und auch die Userüberlappung zeigt, dass ChatGPT ergänzend zu Google genutzt wird. Google geht nirgendwohin.

Google selbst wird seine klassische Suche ersetzen, sobald sie den AI-Mode als standardmäßige Oberfläche für die Websuche festlegen. 

Mythos 2: „GEO verlangt komplett neue Taktiken“

So mancher Scharlatan hausiert mit vermeintlich komplett neuen Taktiken, um Content in den LLMs zitiert zu bekommen. Die Wahrheit ist: Alles, was jetzt unter dem GEO-Hut gemacht wird, sind etablierte Techniken aus der Suchmaschinenoptimierung. FAQs, Inhaltsverzeichnisse, Schema Markup sind nichts Neues. „Gutes SEO ist automatisch auch gutes GEO“, sagte Google selbst in Zürich im November 2025.

Mythos 3: „Auf diesen einen Technik-Trick kommt es an“

Insbesondere auf LinkedIn ist von technischen Dingen die Rede wie bspw. LLMs.txt oder JSON-LD. Es entsteht der Eindruck, GEO bestünde aus einem einzigen oder einigen wenigen technischen Kniffen und wenn diese umgesetzt sind, kämen die Zitierungen und Erwähnungen automatisch.

In Tat und Wahrheit sind es einzelne Teile, die zum Gesamtbild dazugehören. Es gibt keinen Geheimtrick, den nur die GEO-Gurus kennen. 

Fazit

Das Rezept für Sichtbarkeit in Google und in den LLM-Chats besteht aus den folgenden Zutaten: Zielgruppenspezifischer Content mit echtem Mehrwert, aufgebaut gemäß den aktuellen GEO (und SEO!) Best Practices sowie kontinuierliches Beobachten, Experimentieren und Dazulernen durch uns Marketingleute, Publishers und Content-Profis.

P.S.: Wie du in 5 Schritten vorgehen kannst, um auf dem Thema GEO/SEO fit zu werden und laufend dazuzulernen, dafür habe ich hier eine einfach umsetzbare Idee für dich.

Dieser Artikel gehört zu: UPLOAD Magazin 124

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Marco Peter

Marco Peter ist als Marketing Freelancer in der Zentralschweiz tätig und ist spezialisiert auf IT-Firmen. Zusätzlich ist er Marketingleiter und Mitinhaber eines Technologie-KMUs. Auf LinkedIn postet er laufend über seine Experimente, Erkenntnisse und die Höhen und Tiefen im Digital Marketing.  

www.marketingmarco.com