Die Suche im Internet verändert sich radikal. Während vor wenigen Jahren noch klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) das Maß aller Dinge war, gewinnen heute neue Systeme an Bedeutung. Nutzerinnen und Nutzer erwarten keine langen Ergebnislisten mehr, sondern direkte, präzise Antworten – oft generiert von Künstlicher Intelligenz.
Mit Google AI Overviews, ChatGPT oder Perplexity betreten Technologien die Bühne, die Inhalte nicht einfach verlinken, sondern verdichten und aufbereiten. Damit wird die Frage entscheidend: Wie schaffen Sie es, dass Ihre Website nicht nur bei Google rankt, sondern auch in KI-generierten Antworten auftaucht?
Die Antwort darauf liefern zwei Konzepte: GEO (Generative Engine Optimization) und LLMO (Large Language Model Optimization). Beide sind die logische Weiterentwicklung klassischer SEO-Strategien – und sie entscheiden zunehmend darüber, ob Inhalte überhaupt noch sichtbar sind.
SEO, GEO und LLMO – drei Evolutionsstufen der Sichtbarkeit
SEO bleibt die Basis, wird aber durch GEO und LLMO entscheidend erweitert. Die folgende Tabelle zeigt, wie sich die Anforderungen in den letzten Jahren entwickelt haben:
| Phase | Beschreibung |
|---|---|
| Klassisches SEO (bis 2022) | Fokus auf Keywords, On-Page-Optimierung und Backlinks. Ziel: auf Seite 1 bei Google erscheinen. |
| KI & Content-Flut (ab 2023) | Immer mehr Nutzer stellen Fragen direkt an Chatbots. Inhalte ohne klare Struktur verlieren an Sichtbarkeit. |
| LLM Visibility (ab 2024) | Relevanz entsteht durch GEO & LLMO. Inhalte müssen so gestaltet sein, dass KI-Modelle diese verstehen, bewerten und in Antworten einbinden können. |
Wie KI-Suchen Inhalte analysieren
Der entscheidende Unterschied zwischen klassischer Suche und KI-Suche liegt im Verständnis von Kontext. Während Google früher vor allem Schlagwörter und Backlinks auswertete, interpretieren moderne Sprachmodelle Bedeutungen, Zusammenhänge und Nutzerintentionen.
Klassische Suche vs. KI-Suche im Überblick
| Klassische Suche | KI-Suche |
|---|---|
| Ergebnis: Linkliste | Ergebnis: direkte Antwort |
| Bewertet Keywords und Backlinks | Bewertet Kontext, Klarheit und Vertrauenssignale |
| Jede Suchanfrage isoliert | Gesprächsverlauf und Folgefragen berücksichtigt |
| Text dominiert | Multimodale Ergebnisse (Text, Bild, Video, Tabellen) |
| Nutzer muss klicken | Nutzer erhält Antwort sofort |
Warum GEO und LLMO unverzichtbar werden
Viele Unternehmen investieren noch immer ausschließlich in klassisches SEO. Doch Sichtbarkeit in den Antworten von KI-Systemen wird in Zukunft mindestens ebenso wichtig sein.
Beispiel: Eine Steuerberatung optimiert ihre Website auf „Steuerberater Wien Einkommensteuer“. Bei Google mag sie eine gute Position erreichen. Doch wenn ChatGPT oder Perplexity die Frage „Wer bietet gute Steuerberatung in Wien?“ beantworten, werden möglicherweise ganz andere Quellen genannt – je nachdem, welche Inhalte die KI für vertrauenswürdig hält.
Das bedeutet: Wer seine Inhalte nicht KI-gerecht strukturiert, läuft Gefahr, unsichtbar zu werden, selbst wenn die Google-Rankings stimmen.
Die vier Grundprinzipien von GEO & LLMO
- Klarheit vor Länge: Antworten müssen präzise formuliert sein. Sprachmodelle bevorzugen klare Aussagen statt aufgeblähter Texte.
- Expertise nachweisen: Kompetenz wird durch Studien, Fallbeispiele, Zertifikate oder Referenzen belegt.
- Struktur sichtbar machen: Klare Überschriften, Bulletpoints, Tabellen und kurze Absätze erleichtern Maschinen die Analyse.
- Nutzerintention treffen: Hinter jeder Suchanfrage steht ein Problem. Inhalte sollten genau diese Fragen beantworten.
GEO & LLMO im Vergleich zu klassischer SEO
| Klassische SEO | GEO & LLMO |
|---|---|
| Optimierung auf Keywords, Meta-Tags, Backlinks | Optimierung auf semantische Relevanz und maschinenlesbare Struktur |
| Ziel: hohe Rankings in den SERPs | Ziel: Erwähnung in KI-generierten Antworten |
| Erfolgsmessung: Klicks, Verweildauer | Erfolgsmessung: Erwähnungen, Zitate, Position in Antworten |
| Inhalte für Menschen optimiert | Inhalte für Menschen und Maschinen optimiert |
Strukturierte Daten: Das Fundament der KI-Sichtbarkeit
Neben Inhalten spielen strukturierte Daten eine Schlüsselrolle. Sie liefern Maschinen eine Art Inhaltsverzeichnis und helfen, Informationen einzuordnen.
Wichtige Schema.org-Typen
- Organization: Name, Logo, Kontaktinfos
- Service: Beschreibung der Dienstleistung, Zielregion
- Product: Produkteigenschaften, Preis, Bewertungen
- CreativeWork: Projekte, Artikel, Publikationen
- Review: Kundenmeinungen und Sternebewertungen
Warum das wichtig ist: Stellen Sie sich Ihre Website wie einen Roman vor. Ohne Markierungen muss die KI mühsam erraten, was wichtig ist. Mit strukturierten Daten liefern Sie eine klare Erklärung – das spart der Maschine Arbeit und erhöht die Chance, dass Ihre Inhalte verwendet werden.
Praxis: Wie Sie Inhalte GEO- und LLMO-gerecht gestalten
1. Long-Tail-Fragen beantworten
Formulieren Sie Inhalte so, dass sie typische Nutzerfragen direkt beantworten. Beispiel:
- ❌ „15-Minuten-Workout“
- ✅ „Welches 15-Minuten-Workout kann ich zuhause ohne Geräte durchführen?“
2. Fallstudien statt Projektlisten
Präsentieren Sie Projekte nicht nur mit Bildern, sondern wie kleine Fallstudien:
- Kunde: Café Bohne & Seele, Hamburg
- Ziel: Sichtbarkeit vor Ort, Online-Shop für Kaffeebohnen
- Leistungen: Screendesign, WooCommerce, lokales SEO, Fotografie
- Ergebnis: Top-3-Ranking für „Kaffeerösterei Hamburg“, 25 % Umsatz über den Shop
3. E-E-A-T stärken
- Experience: Erfahrungsberichte, eigene Screenshots statt Stockfotos
- Expertise: Zertifikate, Auszeichnungen, Fachartikel
- Authoritativeness: Erwähnungen in Fachmedien, Netzwerken
- Trust: Transparente Kontaktinformationen, Impressum, Datenschutz
4. KI-Crawler zulassen
Wer in KI-Antworten auftauchen will, sollte KI-Bots gezielt den Zugriff erlauben – zumindest auf Inhalte, die Sichtbarkeit erzeugen sollen.
Neue Metriken für Erfolgsmessung
Klicks und Rankings reichen nicht mehr aus. Folgende Kennzahlen sollten Sie künftig beachten:
| Klassische Kennzahl | Neue GEO/LLMO-Kennzahl |
|---|---|
| Ranking-Position | Erwähnungen in AI Overviews |
| Klickrate (CTR) | AI Share of Voice (Anteil an Antworten) |
| Backlinks | Zitate in Chatbots (mit oder ohne Link) |
| Verweildauer | Position innerhalb einer KI-Antwort |
Fallstudie: Wie GEO Sichtbarkeit schafft
Ein mittelständisches Bauunternehmen veröffentlichte einen Blogbeitrag über nachhaltige Baustoffe.
- SEO-Ergebnis: Seite 3 bei Google.
- KI-Ergebnis: ChatGPT zitierte den Beitrag in einer Antwort zur Frage „Welche ökologischen Baustoffe sind in Österreich verbreitet?“.
- Auswirkung: Mehrere konkrete Anfragen von Interessenten, die das Unternehmen über den KI-Hinweis gefunden hatten.
GEO-Checkliste für Ihre Website
- Inhalte beantworten konkrete Nutzerfragen.
- Überschriftenstruktur (H1–H3) ist klar erkennbar.
- Texte sind in kurzen Absätzen formuliert.
- Tabellen und Listen ergänzen den Fließtext.
- Schema.org-Markup ist integriert.
- E-E-A-T-Signale sind sichtbar (Referenzen, Auszeichnungen, Fallstudien).
- Long-Tail-Keywords sind berücksichtigt.
- KI-Crawler sind gezielt zugelassen.
Fazit: GEO & LLMO sind kein Zusatz, sondern Standard
Die digitale Suche verschiebt sich von Links zu Antworten. Wer künftig sichtbar bleiben will, muss Inhalte nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen verständlich aufbereiten.
SEO bleibt wichtig, doch GEO und LLMO sind der nächste Schritt. Unternehmen, die frühzeitig handeln, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil – nicht nur in den Suchergebnissen, sondern auch in den Antworten von ChatGPT, Gemini oder Perplexity.
Das neue Erfolgsrezept lautet: Klarheit, Struktur, Belege und Nutzerorientierung.
Nur wer diese Kriterien erfüllt, wird auch in Zukunft gefunden – von Menschen ebenso wie von Maschinen.
