Generative Engine Optimization

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Folgendes muss noch verbessert werden: 0 blaue Links, dafür mindestens 1 Weblink im Fließtext. Also: Textwüste urbar machen! -- Olaf Studt (Diskussion) 23:13, 30. Jun. 2025 (CEST)

Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet Strategien und Techniken zur Optimierung digitaler Inhalte für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder Gemini. Im Gegensatz zur klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO), die auf Indexierung und Ranking durch Google basiert, zielt GEO darauf ab, Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Modellen verstanden, verarbeitet und in generierten Antworten verwendet werden. GEO gilt als Reaktion auf den wachsenden Einfluss generativer KI auf die Informationsvermittlung im Internet.

Geschichte / Hintergrund

Der Begriff GEO tauchte erstmals 2023 in Fachartikeln und Techblogs im Umfeld von LLMs (Large Language Models) auf. In Reaktion auf Googles Einführung der Search Generative Experience (SGE) sowie den breiten Einsatz von OpenAI’s ChatGPT erkannten SEO- und Content-Spezialisten, dass klassische Rankingstrategien zunehmend an Bedeutung verlieren könnten.^[1] GEO entwickelte sich aus der Notwendigkeit, Inhalte nicht nur für Suchmaschinen, sondern auch für KI-Modelle lesbar und interpretierbar zu machen. Früh diskutiert wurde das Konzept in Blogs wie Search Engine Journal, Moz, Aleyda Solis und Backlinko.

Bedeutung und Rezeption

Mit dem Übergang von „10 blauen Links“ hin zu direkten Antworten in Such- und Assistenzsystemen verändert sich die Sichtbarkeit im Netz grundlegend. GEO adressiert diese Verschiebung, indem es Content-Produzenten ermöglicht, auch in KI-generierten Antworttexten präsent zu sein. Besonders in den Bereichen E-Commerce, Journalismus, Bildung und Marketing findet GEO Anwendung, da hier Inhalte oft direkt als Quelle von Sprachmodellen genutzt werden. Erste Monitoring-Tools und Analysen wie von Perplexity.ai oder You.com zeigen, welche Seiten in KI-Antworten zitiert werden – eine neue Form von „Top-Ranking“.

Kritiken oder Diskussionen

Kritiker weisen darauf hin, dass GEO-Strategien neue Formen der Unsichtbarkeit für kleinere Anbieter schaffen könnten, da LLMs oft stark auf dominante Quellen wie Wikipedia, Reddit oder etablierte Verlage trainiert sind.^[2] Zudem ist unklar, wie transparent die Quellenangabe in generativen Antworten erfolgen muss oder wird. Manche Experten warnen vor „KI-Zitaten ohne Attribution“, die Copyright- und Fair-Use-Fragen aufwerfen.^[3]

Literatur

Danny Goodwin: Generative Engine Optimization: The Next Evolution of SEO, Search Engine Journal, 2023
Rand Fishkin: Search is Changing Forever. Are You Ready?, SparkToro, 2023
Aleyda Solis: From SEO to GEO – How to Stay Visible in AI-driven Search, 2024
Ann Smarty: How to Optimize for AI Answers, SEJ, 2023

Weblinks

Search Engine Journal: What is GEO? EN
Perplexity AI – Beispiel für ein KI-System mit GEO-Relevanz
https://northitgroup.com/de/blog/52-GEO - Erklärung einer deutschen Softwarefirma

Einzelnachweise

[1] ttps://www.searchenginejournal.com/what-is-generative-engine-optimization-geo/503999/

[2] ttps://www.axios.com/2024/02/01/google-ai-search-seo-impact

[3] ttps://www.niemanlab.org/2023/06/what-does-it-mean-if-chatgpt-uses-your-article-but-doesnt-name-you/

[1]

[2]

[3]