Generative Engine Optimization

LLMs analysieren riesige Mengen an Textdaten (z. B. Bücher, Websites, Fachartikel) und lernen daraus statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern. Sie berechnen auf dieser Basis, welches Wort wahrscheinlich als Nächstes kommt – und generieren so Texte.

Dabei gilt:

• Kein echtes Verständnis: Das Modell „versteht“ Inhalte nicht im menschlichen Sinn, sondern erkennt Muster und Wahrscheinlichkeiten.

• Training durch „Next Word Prediction“: LLMs wurden trainiert, aus einem gegebenen Textabschnitt das logisch nächste Wort vorherzusagen.

• Kontextverarbeitung: Moderne LLMs (ab GPT-3/GPT-4) verarbeiten lange Kontexte, erkennen Themen, Stimmungen, semantische Zusammenhänge.

• Keine Datenbank, sondern Mustervervollständiger: LLMs speichern keine Fakten wie ein Lexikon, sondern „ahnen“, was passen könnte – auf Basis ihres Trainings.

Zusätzliche Funktionen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglichen den Modellen, bei Bedarf auf aktuelle Webquellen zuzugreifen, um fundiertere und aktuellere Antworten zu liefern.

Drei Typen von Generative Engines

Es gibt dabei grundsätzlich 3 verschiedene Arten von Generative Engines:

1. Trainingsbasierte Systeme (z. B. Claude, Llama)

   • Antworten rein aus Modellwissen.

   • Einfluss nur über langfristige digitale Präsenz (z. B. Wikipedia, Fachportale).

2. Suchbasierte Systeme (z. B. Perplexity, Google AI Overviews)

   • Echtzeit-Indexierung.

   • Klassische SEO wirkt: Wer rankt, kann zitiert werden.

3. Hybride Systeme (z. B. ChatGPT Search, Google Gemini)

   • Kombination aus Trainingsdaten und aktuellen Webquellen.

   • GEO braucht hier sowohl starke Inhalte als auch strategische Präsenz.

Wie GEO in der Praxis funktioniert

Das zentrale Ziel von GEO ist es, mit der eigenen Marke, den Produkten oder Inhalten in den Antwortkontext generativer KI-Systeme zu gelangen. Anders als bei klassischer SEO geht es dabei nicht nur um gute Rankings oder Keyword-Matches, sondern darum, vom Sprachmodell selbst als zitier- oder empfehlenswert erkannt und eingebunden zu werden.

Erste Schritte zur GEO-Strategie

1. KI-Antworten analysieren: Welche Marken werden genannt? Warum?

2. Eigene Inhalte evaluieren: Sind sie strukturstark, vertrauenswürdig, einzigartig?

3. Plattformpräsenz ausbauen: Ziel: zitiert werden – nicht nur ranken.

4. Content aktualisieren und spezialisieren: Besonders geeignet: Preisvergleiche, Marktanalysen, Studien, interaktive Tools.

5. Monitoring etablieren: Sichtbarkeit in AI-Antworten regelmäßig prüfen.

3 Tipps für mehr Sichtbarkeit mit GEO

Tipp 1: Identifiziere die „KI-Zitationsquellen“ deiner Branche

Beobachte regelmäßig, welche Websites, Marken oder Formate in den Antworten von ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini genannt werden. Nutze gezielte Prompts wie:

„Welche Anbieter sind die besten für [dein Thema]?“
„Was sind die häufigsten Fehler bei [dein Thema]?“
Das zeigt dir, wer aktuell Sichtbarkeit hat – und auf welchen Plattformen diese Sichtbarkeit entsteht.