Es beginnt selten mit einem großen Knall. Meist ist es ein leises Unbehagen. Der Traffic sinkt nicht dramatisch, aber stetig. Inhalte, die über Jahre zuverlässig Leads geliefert haben, verlieren an Wirkung. Rankings sind noch vorhanden – doch sie fühlen sich weniger relevant an als früher. Viele Marketingverantwortliche erleben aktuell genau diesen Moment. Und fast immer liegt die Ursache nicht in schlechter Arbeit, sondern in einer tiefgreifenden Veränderung: Entscheidungen entstehen zunehmend vor dem Besuch einer Website. Und oft in einem Dialog mit einem Large Language Model (LLM).  

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Wer heute eine komplexe Frage hat, sucht nicht mehr zwingend nach Links. Stattdessen wird gefragt, wie man mit einem Berater sprechen würde:

„Welche Lösung passt zu meinem Use Case?“

„Welche Software ist für mein Unternehmen geeignet?“

„Was empfehlen andere in meiner Situation?“

Die Antwort ist kein Suchergebnis, sondern eine Einordnung. Abwägend. Kontextualisiert. Oft mit einer Empfehlung.

Und das Entscheidende dabei: Diese Antwort entsteht häufig ohne einen einzigen Klick. Damit verschiebt sich die Customer Journey. Die eigentliche Vorauswahl passiert in einem System, das Informationen bündelt, bewertet und neu zusammensetzt. Marken erscheinen dort nicht mehr als Treffer, sondern als Referenzen – oder sie tauchen überhaupt nicht auf.  

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GEO beginnt mit einer anderen Frage als SEO

In der klassischen Suchmaschinenoptimierung lautete der Einstieg fast immer: „Für welche Keywords wollen wir ranken?“

In der Welt von Generative Engine Optimization (GEO) lautet die Frage anders: „Für welche Fragen wollen wir empfohlen werden?“

Diese Fragen sind keine abstrahierten Suchbegriffe, sondern reale Entscheidungssituationen. Sie unterscheiden sich je nach Persona, Kontext und Reifegrad. Wer hier sichtbar sein möchte, muss verstehen, wie Menschen denken, wenn sie Entscheidungen vorbereiten, nicht nur, wie sie suchen.  

Erst wenn diese Prompts definiert sind, wird sichtbar, ob eine Marke überhaupt Teil der Antwort ist. Und genau hier folgt häufig das nächste Aha-Erlebnis.

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Sichtbarkeit ist von Modell zu Modell – und von System zu System – unterschiedlich

Eine Marke kann in einem LLM sehr präsent sein – und im nächsten kaum eine Rolle spielen.  

Um das einzuordnen, hilft ein kurzer Perspektivwechsel: Was wir im Alltag als „KI-System“ wahrnehmen, besteht meist aus mehreren Ebenen:

1. Das LLM (Large Language Model): Das eigentliche Sprachmodell, das formuliert, strukturiert und zusammenfasst.

2. Die Answer-Engine-Schicht: Das „Drumherum“, das Quellen sucht, auswählt, gewichtet und teils Links/Belege anzeigt.

3. Die Oberfläche (Produkt): Das, was Nutzer sehen – Chat, Antwortbox, Quellenliste, Such-Ansicht.

Wenn du feststellst, dass deine Marke in einer Umgebung häufig auftaucht und in einer anderen kaum, liegt das nicht nur am Modell. Häufig entscheidet die Answer-Engine-Schicht: Welche Quellen werden überhaupt durchsucht? Wie werden sie bewertet? Welche Formate werden bevorzugt? Welche Merkmale sorgen dafür, dass eine Quelle als seriös, aktuell und hilfreich eingeordnet wird?

Das erklärt auch, warum Sichtbarkeit heute nicht einfach „da“ ist. Sie ist kontextabhängig. Und sie hängt davon ab, ob du an den Stellen präsent bist, an denen die Systeme ihre Antworten „zusammenbauen“.

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Zwei Schubladen, aus denen Antworten entstehen: Training und Grounding

Viele Missverständnisse rund um GEO entstehen, weil wir „das LLM“ wie eine einzige Wissensquelle behandeln. In Wirklichkeit kommen Antworten oft aus zwei sehr unterschiedlichen Schubladen – und die verhalten sich komplett verschieden.  

Schublade 1: Trainingswissen.

Ein LLM wurde mit sehr großen Datenmengen trainiert. Das ist wie ein riesiges Gedächtnis: hilfreich für allgemeines Wissen, typische Erklärungen, Zusammenhänge. Nur: Dieses Wissen ist nicht ständig aktuell. Wenn sich Dinge im Markt verändern, ist das Trainingswissen oft „von gestern“.

Schublade 2: Retrieval/Grounding (oft auch RAG genannt).

Wenn ein System merkt, dass es für eine Frage aktuelle oder belegbare Informationen braucht, holt es sich Inhalte nachträglich aus Quellen (z. B. Webseiten, Dokumente, Plattformen) und „verankert“ die Antwort daran. Das nennt man Grounding. RAG steht für „Retrieval-Augmented Generation“ – auf Deutsch: Das Modell generiert eine Antwort, aber mit zusätzlicher Recherche.

Warum das für Marken so wichtig ist:

• Trainingswissen beeinflusst du eher langfristig (wenn künftige Modellversionen erneut trainiert werden).

• Retrieval/Grounding kannst du deutlich schneller beeinflussen – weil hier die aktuellen Quellen zählen, die ein System findet, versteht und für zitierwürdig hält.  

Genau deshalb sind „Quick Wins“ im GEO-Kontext möglich – allerdings nur dann, wenn du weißt, welche Prompts tatsächlich über Quellen gezogen werden, und welche eher aus dem Trainingsgedächtnis beantwortet werden.

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„Genannt“ ist nicht „empfohlen“: zwei Ebenen der Sichtbarkeit

In der GEO-Welt lohnt sich eine Unterscheidung, weil sie über Erfolg oder Enttäuschung entscheidet:

Ebene 1: Zitiert oder referenziert werden.

Das System nutzt eine Quelle, um etwas zu erklären. Das ist Sichtbarkeit, aber noch keine Empfehlung. Man ist „Material“ für die Antwort.

Ebene 2: Als Option vorgeschlagen werden.

Hier passiert das, was Marken wirklich wollen: Das System sagt sinngemäß „Wenn du X brauchst, ist Anbieter Y eine passende Wahl“ – manchmal sogar mit Gründen.  

Diese beiden Ebenen folgen unterschiedlichen Regeln. Du kannst zitiert werden, weil du einen präzisen Definitionsabschnitt hast. Du wirst empfohlen, wenn die Systeme genügend Anhaltspunkte finden, dass du:

• wirklich zum Anwendungsfall passt,

• vertrauenswürdig bist,

• typische Einwände vorwegnimmst,

• und im Vergleich zu Alternativen eine nachvollziehbare Wahl bist.

GEO bedeutet damit nicht nur „irgendwo erwähnt werden“, sondern die eigenen Inhalte und Quellen so aufzubauen, dass sie entscheidungsfähig machen – und Empfehlung wahrscheinlicher wird.

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Die Website verliert ihre Exklusivität – und bekommt eine neue Funktion

Lange Zeit war die Website der zentrale Anker jeder digitalen Strategie. Sie war Informationsquelle, Argumentationsfläche und Conversion-Ort zugleich.

In der GEO-Welt verändert sich diese Rolle. Die Website bleibt wichtig, aber sie ist nicht mehr automatisch der wichtigste Bezugspunkt. Systeme aggregieren Informationen aus einem breiten Ökosystem: Fachmedien, Foren, Produktdatenbanken, Videos, Diskussionen.

Die Konsequenz ist unbequem, aber notwendig: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr ausschließlich auf eigenen Kanälen. Marken müssen dort präsent sein, wo ihre Expertise ohnehin diskutiert wird. GEO bedeutet weniger Content-Masse und mehr strategische Platzierung von Wissen.  

Die Website wird dabei zunehmend zur strukturierten Datenbasis: Sie liefert verlässliche Fakten, Spezifikationen, Anwendungsfälle, Einwände, Belege – damit andere Systeme sie als stabile Quelle nutzen können.

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Neue Metriken für eine neue Entscheidungslogik

Spätestens wenn das Thema intern priorisiert werden soll, kommt die Frage: „Wie messen wir das – ohne uns etwas schönzureden?“

Hier hilft ein pragmatisches Modell mit Frühindikatoren (zeigen, ob du auf Kurs bist) und Spätindikatoren (zeigen, ob es am Ende wirtschaftlich wirkt).  

Frühindikatoren (Leading):

• Prompt-Sichtbarkeit: Taucht die Marke bei relevanten Fragen auf – ja/nein?

• Share of Voice in Antworten: Wie groß ist der Anteil im Vergleich zu Wettbewerbern?

• Qualität der Nennung: Wird nur neutral erwähnt oder als passende Option eingeordnet?

• Quellenabdeckung: In welchen Quellen, die das System nutzt, bist du vertreten – und wo fehlt dir Präsenz?

Spätindikatoren (Lagging):

• Referral-Traffic aus KI-Umgebungen (wenn Links vorhanden sind) und dessen Conversion-Qualität

• Anstieg von Brand-Suchen (Menschen suchen gezielt nach dir, statt generisch)

• Pipeline-/Lead-Qualität (mehr „gut passende“ Anfragen statt nur mehr Anfragen)

• Verkürzte Sales-Zyklen (weil Vorqualifizierung schon in der Antwort passiert)

So wird GEO intern anschlussfähig: Du kannst zeigen, dass Sichtbarkeit nicht Selbstzweck ist, sondern ein messbarer Vorläufer von Nachfrage und Umsatz. Und du verhinderst, dass einzelne „Erfolgsscreenshots“ als Strategie missverstanden werden.

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Geschwindigkeit wird zum strategischen Vorteil – wenn Tracking vorher steht

Ein oft unterschätzter Aspekt von GEO ist die Geschwindigkeit. Wenn Systeme bei vielen Fragen „live“ nachschlagen, können gute Quellen kurzfristig in Antworten gezogen werden. Das eröffnet Möglichkeiten für Experimente, Iteration und schnelle Lernkurven.

Voraussetzung dafür ist Disziplin: Ohne definierte Prompts, wiederholbare Tests und Messung bleibt jede Maßnahme ein Gefühl statt einer Erkenntnis. Genau deshalb steht im professionellen Vorgehen erst das Tracking – und dann die Optimierung.  

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Realitätscheck: Vertrauen, Fehler und Manipulation gehören zum Spielfeld

Ein ehrlicher Blick auf die Realität gehört dazu: Antwortsysteme wirken souverän – können aber trotzdem danebenliegen. Und weil die Antworten so „fertig“ klingen, werden Fehler schneller geglaubt als bei einer klassischen Linkliste.  

Drei Dinge sollte man deshalb von Beginn an mitdenken:

1. Halluzinationen und Vereinfachungen: LLMs können Fakten verwechseln, Dinge zu stark vereinfachen oder Details ergänzen, die so nicht belegt sind.

2. Quelle ist nicht gleich Qualität: Wenn ein System Quellen zieht, heißt das nicht automatisch, dass diese Quellen die besten sind. Gerade bei Themen, die viel Meinung enthalten, kann das zu verzerrten Antworten führen.

3. Manipulationsversuche (Grooming / Prompt-Injection): Es gibt Versuche, Systeme gezielt in eine Richtung zu schubsen – etwa über Texte, die wie neutrale Inhalte aussehen, aber in Wahrheit Steuerungsanweisungen enthalten.

Die Konsequenz ist nicht „Angst vor GEO“, sondern professionelles Arbeiten: Wer sichtbar sein will, muss nicht nur auffindbar sein, sondern nachweisbar vertrauenswürdig – mit belastbaren Quellen, nachvollziehbaren Aussagen, Transparenz und Monitoring, das Fehlzuordnungen erkennt.  

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GEO ersetzt SEO nicht – aber es verschiebt Prioritäten

Die Frage „SEO oder GEO?“ greift zu kurz. In vielen Unternehmen wird es eine Mischung bleiben. Entscheidend ist die Gewichtung.

Dort, wo Kaufentscheidungen früh in LLM-gestützten Antworten vorbereitet werden, wird GEO zur strategischen Leitdisziplin. SEO bleibt relevant, verliert aber seine alleinige Steuerungsfunktion. Marketing verschiebt sich von Reichweitenlogik hin zu Relevanzlogik: weniger „gefunden werden“, mehr „empfohlen werden“.  

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Vom Ranking zur Referenzfähigkeit – und weiter zur Empfehlung

In meinem Artikel Vom Ranking zur Referenzfähigkeit ging es um den entscheidenden Perspektivwechsel: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur dadurch, dass eine Seite auf Position 1 steht, sondern dadurch, dass eine Marke in Antworten als vertrauenswürdige Quelle vorkommt. Dieser Gedanke bleibt richtig – aber er ist erst die halbe Geschichte.

Denn Referenzfähigkeit ist das neue Eintrittsticket. Der eigentliche Wettbewerb beginnt danach: Wer wird nicht nur erwähnt, sondern als passende Option eingeordnet und am Ende empfohlen? Genau hier setzt GEO als Disziplin an. Es übersetzt die Idee der Referenzfähigkeit in ein operatives System aus Prompt-Verständnis, Quellenstrategie, zitierfähigen Inhalten und sauberer Messbarkeit.

Wenn Rankings früher das Ziel waren, dann ist GEO heute der Weg, um in einer Welt der Antworten dauerhaft im Relevant-Set zu bleiben. Nicht, weil Algorithmen sich geändert haben, sondern weil Entscheidungen sich verlagert haben: vom Suchergebnis zur Antwort, von der Website zum Ökosystem, von der Klicklogik zur Vertrauenslogik.

Die gute Nachricht: Wer jetzt beginnt, seine Marke so aufzubauen, dass sie in diesen Antworten nicht nur vorkommt, sondern Orientierung gibt, schafft einen Vorsprung, der schwer aufzuholen ist. Denn in den kommenden Jahren wird nicht die Marke gewinnen, die am lautesten ist – sondern die, die für die entscheidenden Fragen als verlässlichste gilt.

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