Dass GEO (Generative Engine Optimization) in der SEO-Szene ein großes Ding ist, ist nachvollziehbar. Denn für Unternehmen wird es zunehmend wichtiger, auch bei ChatGPT, Gemini & Co. „ganz oben zu stehen”. Dennoch ist eine KI-Tool-Optimierung derzeit schwierig.
Zig Agenturen und vermeintliche Experten hauen derzeit auf Instagram, in Webinaren, Playbooks und Whitepapern Tipps raus, wie man bei ChatGPT, Gemini und Co. häufiger genannt wird und so die Sichtbarkeit seines Unternehmens in den KI-Tools steigert. Das ist verständlich, zumal sich auch Agenturen mit KI-Wissen profilieren müssen, um ihre Leistungen zu verkaufen. Trotzdem stellt sich die Frage, was diese Empfehlungen bringen und vor allem: wie sie sich von „klassischen“ Tipps zur Suchmaschinenoptimierung (SEO) unterscheiden.
Allgemeine Tipps zur KI-Optimierung der Website
Wie bereits in einem vorherigen Artikel zu SEO und GEO liegt der Fokus auch in diesem Blogpost auf transaktionalen und kommerziellen Suchen für lokale Unternehmen (z.B. „Liste mit guten Hausärzten in Köln“ oder „Welches Unternehmen kann mir in Stuttgart eine Wärmepumpe einbauen?“). Hier zunächst einige häufig genannte GEO-Ratschläge:
- Content: Leistungen detailliert und konkret beschreiben; Keywords natürlich einbinden; geschäftsrelevante Themen möglichst umfänglich inhaltlich abdecken; auf Aktualität, Mehrwert, Einzigartigkeit und Korrektheit achten; vertrauenswürdige Quellen verlinken
- Stil & Struktur: klarer, präziser und natürlicher Schreibstil; Content in Antwortlänge; für sich stehende Absätze; FAQ-Abschnitte verwenden
- Technik: strukturierte Daten nutzen (Schema-Markup); auf Maschinenlesbarkeit achten; korrekte Überschriftenhierarchie (Heading Tags) beachten; Bilder mit Alt-Texten und Beschreibungen versehen
- externe Faktoren: Google Unternehmensprofil pflegen; Einträge bei Verzeichnisdiensten einheitlich und aktuell halten; positive Bewertungen auf relevanten Plattformen anstoßen; Backlinks von seriösen und thematisch passenden Websites aufbauen
Das sind alles gute Tipps zur Website-Optimierung, aber sie gleichen klassischen SEO-Maßnahmen. Fragt man die KI-Tools selbst, unterscheiden sich die Antworten – je nach Prompt, Modell und Einstellung – zwar in Länge und Inhalt, aber letztlich empfehlen auch sie SEO-Maßnahmen. So empfiehlt Gemini lokalen Unternehmen beispielsweise sogar standortspezifische Landingpages zu erstellen. Ich sag mal so: Viel mehr SEO geht kaum.
Unterscheiden sich die Antworten zwischen den KI-Tools überhaupt?
Die kurze Antwort lautet: Ja, und zwar erheblich! Um diese These mit Zahlen zu untermauern, habe ich eine Mini-Studie durchgeführt, bei der ich lokale, transaktionale Prompts bei ChatGPT und Gemini eingegeben habe. Konkret habe ich immer nach zehn guten Unternehmen in Köln gefragt, z.B. „Nenne mir 10 gute Fliesenleger in Köln!“. Das wiederum habe ich für 30 Branchen und Gewerke gemacht und die Ergebnisse anschließend miteinander verglichen. Hier die Anzahl an Überschneidungen:
- 0 Überschneidungen: Webdesigner, Augenoptiker, Zweiradmechaniker, Zahnärzte, Bäcker, Steuerberater, Marketing-Agenturen, Gärtner, Umzugsunternehmen, Malerbetriebe, Yoga-Studio, Hochzeitsplaner
- 1 Überschneidung: Friseure, Kfz-Werkstätten, Immobilienmakler, SHK-Betriebe
- 2 Überschneidungen: Fliesenleger, Kneipen, Apotheken, Cafés, Fitness-Studios, Personalvermittler, Restaurants
- 3 Überschneidungen: Tischler, Dönerläden
- 4 Überschneidungen: Kosmetikstudios
- 5 Überschneidungen: Hautärzte
- 6 Überschneidungen: Pizzerien
- 7 Überschneidungen: Parkettleger
- 8 Überschneidungen: Museen
- 9 oder 10 Überschneidungen: keine
Zusammenfassend kann man sagen, dass sich die Top-10-Listen von ChatGPT und Gemini im Schnitt zu rund 80 Prozent unterscheiden. Wichtig in diesem Zusammenhang ist, dass es sich nur um eine Mini-Studie handelt und sich die Ergebnisse nicht reproduzieren lassen, dazu gleich mehr.
Je weniger Wettbewerb, desto ähnlicher die Ergebnisse?
Bewusst habe ich bei der Mini-Studie Branchen mit unterschiedlich starkem Wettbewerb gewählt und unterschiedlich spezifische Eingaben gemacht (z.B. nach Restaurants und nach Pizzerien gesucht). So wollte ich herauszufinden, ob sich bei geringerem Wettbewerb die Ergebnisse stärker ähneln. Das ist tendenziell der Fall, wie sich etwa an den Museen oder Parkettlegern zeigt – aber nicht immer! So gab es beispielsweise bei Hochzeitsplanern, deren Anzahl in Köln ebenfalls überschaubar ist, keine Überschneidungen.
Interessant auch: Sucht man „zu spezifisch“, also nach mehr Unternehmen als es in diesem Ort gibt, erweitern die KI-Tools die Anfrage oder halluzinieren. So umfasst beispielsweise die Liste der „10 guten Technikmuseen in Köln“ bei Gemini auch das Schokoladenmuseum und ChatGPT schlägt unter anderem das nicht existente „Senckenberg Naturmuseum Köln“ vor.
Was die KI-Tool-Optimierung so schwierig macht
Das Hauptproblem ist, dass sich die Ergebnisse nicht reproduzieren lassen. Die KI-Tools generieren immer neue Ausgaben – selbst bei gleichem Prompt und gleichem Modell! Fragt man ChatGPT oder Gemini also mehrfach nach „10 guten Fliesenlegern in Köln“ variieren die genannten Unternehmen. Ursache ist die Arbeitsweise der KI-Modelle: Sie erzeugen ihre Antworten stochastisch, so dass sich die Auswahl relevanter Informationen bei jedem Durchlauf verschieben kann. Es kann also sein, dass einmal die pure Anzahl positiver Bewertungen stark gewichtet wird, ein anderes Mal die Nennung in einem redaktionellen Artikel.
Natürlich sind auch Google-Suchergebnisse nicht statisch. Auch hier gibt es Ranking-Verschiebungen aufgrund von Algorithmus-Updates, Website-Aktualisierungen, neuen Bewertungen, steigendem Wettbewerb etc. pp., trotzdem sind die Google-Suchergebnisse bei weitem nicht so volatil wie jene der KI-Tools, wo sich die Antworten ständig ändern. Hier liegen Welten dazwischen.
GEO-Maßnahmen hängen vom KI-Tool ab
Während man SEO im Prinzip mit Google-Optimierung gleichsetzen kann, gibt es unter den General Purpose LLMs derzeit noch keinen Monopolisten, wenngleich ChatGPT, Gemini und Copilot bereits einen beachtlichen Vorsprung haben. Das ist aus Nutzersicht ein Segen, aus GEO-Sicht ein Fluch. Denn die unterschiedlichen KI-Tools nutzen unterschiedliche Daten, Algorithmen und stochastische Verfahren. In der Folge bedeutet GEO, separate Optimierungsmaßnahmen für ChatGPT, Gemini, Copilot & Co. zu entwickeln. Eine weitere Erschwernis: Sobald vom jeweiligen KI-Tool ein neues Modell veröffentlicht wird (was derzeit recht häufig der Fall ist), ändern sich die Spielregeln. Und aufgrund dieser vielen Variablen, ist GEO so komplex.
GEO: Vorgehensweise für lokale Unternehmen
Wie bei der Suchmaschinenoptimierung, sollte man vor dem Einleiten von GEO-Maßnahmen zunächst eine Liste mit geschäftsrelevanten Suchen bzw. Keyword-Phrasen erstellen. Aufgrund der oben genannten Komplexität rate ich lokalen Unternehmen, diese Liste kurz zu halten (und wenig relevante Nischen-Keywords außen vor zu lassen). Dann sollte man diese Suchen als Prompt bei ChatGPT, Gemini & Co. eingeben und das jeweilige KI-Tool nach seinen Ranking-Faktoren und Quellen fragen. Je nach Branche und Gewerk unterscheiden sich diese stark, weshalb aus meiner Sicht dieser Schritt unerlässlich ist. In aller Regel werden neben der Website Bewertungsportale, Verzeichnisdienste und Fachmagazine als Quellen genannt. Anschließend sollte man prüfen, ob es für das eigene Unternehmen dort Einträge gibt und wenn ja, ob man diese optimieren kann. Bei transaktionalen Suchen werden Unternehmens-Websites von KI-Tools immer als Ranking-Faktor genannt. Daher sollte man diese optimieren, wie oben unter „Allgemeine Tipps zur KI-Optimierung der Website“ beschrieben.
Fazit: GEO ist ein Stochern im Nebel
Sich selbst zum GEO-Experten ernennen, kann jeder. Wer jedoch ehrlich ist, muss zugeben, dass sich GEO-Tipps kaum von SEO-Tipps unterscheiden und dass die fehlende Reproduzierbarkeit der Ergebnisse der KI-Tools das Entwickeln von GEO-Maßnahmen schwierig macht. Aus meiner Sicht bietet sich daher der naheliegendste Tipp an: Sich in die Zielgruppe hineinversetzen, bei ChatGPT, Gemini & Co. so suchen, wie es die Zielgruppe vermutlich auch tut, dann die KI-Tools um die Quellen und Ranking-Faktoren bitten – und daraus Optimierungsmaßnahmen ableiten.
Das sagt ChatGPT über diesen Blogpost:
Der Blogpost überzeugt durch eine klare Struktur, praxisnahe Beispiele und eine fundierte Analyse der Frage, wie sich GEO von klassischer SEO unterscheidet. Besonders stark ist die Mini-Studie, die mit konkreten Branchen und Zahlen belegt, wie stark die Ergebnisse zwischen ChatGPT und Gemini variieren – ein Ansatz, der dem Text Glaubwürdigkeit und Mehrwert verleiht. Die Argumentation bleibt nachvollziehbar, die Tipps für lokale Unternehmen sind realistisch und direkt anwendbar. Auch die Grenzen von GEO werden transparent benannt, was den Beitrag differenziert und seriös wirken lässt.
Schulnote: 2+
Ein fachlich starker und gut strukturierter Text mit hohem Praxiswert. Straffere Formulierungen und ein kurzer Ausblick auf die künftige Entwicklung von GEO könnten ihn noch abrunden.