Generative Engine Optimization (GEO)

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) ist die Optimierung der Sichtbarkeit von Inhalten, Marken und Personen, um in den Antworten von KI-gestützten Antwort- und Suchmaschinen (wie ChatGPT, Perplexity, Google Gemini) genannt oder verlinkt zu werden. GEO ist eine Weiterentwicklung der SEO (Suchmaschinenoptimierung).

Ziel von GEO

Das Ziel von GEO ist es die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Inhalte, Marken und Personen in KI-generierten Inhalten zitiert oder erwähnt werden.

Konkret geht es um folgende Ziele:

• Als Antwortquelle genannt zu werden
• Nennung der Marke oder des Unternehmens
• Empfehlung der Produkte oder Dienstleistungen

Wie funktioniert GEO?

GEO (Generative Engine Optimization) ist die Methode, um in der KI-Suche sichtbar zu sein. Dazu gibt es eine Studie die ich hier im Folgenden vorstellen möchte.

Studie zu GEO (Generative Engine Optimization) von Pranjal Aggarwal

In der Studie von Pranjal Aggarwal zu GEO wurden die folgenden Methoden genannt:

• Leicht verständliche (Sprache)
• Fundiert
• Fachbegriffe
• Optimierung des Leseflusses
• Quellenangaben
• Hinzufügen von Zitaten
• Hinzufügen von Statistiken

„To study the performance improvements achieved by combining GEO strategies, we consider all pairs of combinations of the top 4 performing GEO methods, namely Cite Sources, Fluency Optimization, Statistics Addition, and Quotation Addition.“

Quelle: Pranjal Aggarwal https://arxiv.org/pdf/2311.09735.pdf

In der Studie wurden die folgenden vier leistungsstärksten GEO-Methoden herausgestellt:

• Quellenangaben
• Optimierung der Leseflüssigkeit
• Hinzufügen von Statistiken
• Hinzufügen von Zitaten

Die genannten Methoden decken sich mit den bewährten GEO Methoden:

• Zitierfähigkeit (Citations)
• Fachterminologie
• Strukturierte Daten
• Kurze Absätze
• Direkte Beantwortung
• Wissenschaftlich saubere Arbeit
• Quellenangaben

Wie funktioniert die KI-Suche technisch?

1. Vektorisierung (Embeddings): Wörter, Sätze und Dokumente werden in Vektoren umgewandelt. Hier kommen Transformer-Modelle (wie BERT oder GPT-Architekturen) zum Einsatz.
2. Speicherung in Vektorendatenbanken: Die Eingabe wird nicht mit exakten Treffern verglichen, sondern nach den nächsten Vektoren im mathematischen Raum gesucht.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation), um Halluzinationen zu vermeiden: Relevante Dokumente werden gesucht und mit der Nutzerfrage an ein LLM gesendet, damit dieses eine Antwort formuliert.

Bedeutung von GEO

• KI-Antwort- und Suchmaschinen (wie Google Gemini, ChatGPT oder Perplexity), werden von Nutzern bevorzugt, um schnelle Antworten zu erhalten.
• Die Anzahl der klassischen Klicks geht runter (Zero-Click-Searches).
• Das Nutzerverhalten hat sich verändert und an die neuen Möglichkeiten der KI-Antwort- und Suchmaschinen angepasst. Statt nur Keywords einzugeben, stellen sie Fragen, um Produkte oder Dienstleistungen zu finden.
• GEO bietet einen Wettbewerbsvorteil, wer früher aktiv ist, wird schneller in die Trainingsdaten aufgenommen.
• Erfolg in GEO setzt sehr hohe Qualität und saubere Technik voraus und trägt indirekt dazu bei, dass die Qualität der Inhalte angehoben wird.

Unterschied zwischen GEO und SEO

Da die KI nicht mehr nur auf Keywords achtet, sondern auf Entitäten und Themencluster, verschiebt sich der Fokus in der Optimierung:

• Kontext statt Keywords: Es reicht nicht mehr, ein Wort oft zu wiederholen. Der Inhalt muss ein Thema ganzheitlich und fachlich korrekt abdecken.
• Strukturierte Daten: Damit KI-Crawler Informationen besser verstehen, helfen technische Markups (Schema.org) enorm.
• Direkte Antworten: Die KI versucht, das Problem des Nutzers direkt auf der Ergebnisseite zu lösen, was die Klickraten auf klassische Links verändern kann.

Praxisbeispiel

Vorgehensweise bei GEO-Optimierung

• Content-Audit, um festzustellen wie der Stand ist. Es ist wichtig, dass Inhalte direkte Antworten in kurzen Absätzen liefern, die auch zitierfähig sind. SEO-Best-Practices sollten eingehalten werden wie Überschriften (H1, H2, H3), Listen, klare Sprache, Fakten und Quellenangaben.
• Strategie-Entwicklung: Eine gute GEO-Strategie berücksichtigt die Buyer-Journey der Zielgruppe und baut relavante Kontaktpunkte auf.
• Umsetzung: Inhaltliche und technische Optimierung, Berücksichtigung von SEO-Best-Practices und ein sauberer Einsatz von strukturierten Daten.
• Überprüfung: Entwicklung von relevanten Prompts zur Überprüfung der Nennungen in den KI-Antworten.

Fazit

Wer bereits SEO für seine Website macht, ist in der Regel gut vorbereitet, allerdings gilt es jetzt einige zusätzliche Regeln zu beachten, damit die Ergebnisse besser ausfallen.