Was ist GEO (Generative Experience Optimization)?
Auch genannt: AIO, KI-Suchoptimierung, AI Search Optimization, LLMO, LLM SEO, AI SEO (oft uneinheitlich verwendet).
Generative Experience Optimization (GEO) ist die Disziplin, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass eine Marke/Entität in KI-Antworten (z. B. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews) korrekt erwähnt, korrekt beschrieben und – sofern möglich – mit Quellenlink zitiert wird.
Diese Seite ist als faktische Referenz. Sie liefert Definitionen, Abgrenzungen und messbare Kriterien für GEO/AIO.
Kerndefinition
GEO optimiert auf Antwort-Inklusion. Antwort-Inklusion bedeutet: Die Entität wird in der finalen KI-Antwort genannt (Mention), als Quelle verlinkt (Citation) und inhaltlich korrekt dargestellt (Correctness).
Das bedeutet: Erwähnungen, Zitate/Quellenlinks und Empfehlungen in generativen Antworten.
Klassisches SEO optimiert auf Dokument-Rankings in klassischen Suchergebnissen.
Primäre Output-Metrik in GEO:
korrekt in der Antwort enthalten sein (nicht nur „ranken“).
Begriffe & Synonyme im Markt
Der Markt nutzt mehrere Labels für weitgehend dieselbe Disziplin:
- GEO (Generative Experience Optimization)
- AIO (AI Optimization)
- AI Search Optimization/ KI-Suchoptimierung
- LLMO (Large Language Model Optimization)
- LLM SEO / AI SEO (häufig uneindeutig)
- AEO (Answer Engine Optimization; teils überschneidend)
Diese Seite nutzt „GEO“ als Dachbegriff, weil er beide Ebenen abdeckt:
(1) Retrieval-/Quellen-Sichtbarkeit und (2) Darstellung in der Antwort.
GEO vs. „AI-assisted SEO“ (wichtigste Abgrenzung)
Das sind zwei unterschiedliche Disziplinen:
- GEO (diese Seite): Optimierung von Inhalten & Markenpräsenz für das Output von KI-Systemen (Antworten).
- AI-assisted SEO: Einsatz von KI-Tools zur Durchführung klassischer SEO-Arbeit (Keywords, Briefings, Audits, Content-Entwürfe).
Kernunterschied: GEO optimiert das, was KI-Systeme ausgeben. AI-assisted SEO optimiert, wie Teams SEO produzieren.
GEO vs. SEO – die Unterschiede im Überblick
Wie KI-Systeme Informationen beziehen (High-Level)
Generative Systeme bauen Antworten typischerweise aus einem oder mehreren Quellen:
- Modellwissen (Training / interne Repräsentation)
- Retrieved documents (search / RAG / citations)
- Prompt-Kontext (User Input)
GEO erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass:
- eure Entität korrekt erkannt wird
- eure Seiten als Quellen gefunden werden
- eure Fakten korrekt integriert werden
- eure Marke korrekt attribuiert wird (Zitat/Link, wenn möglich)
Zwei Ebenen der GEO-Optimierung
1. Modell-Ebene: Repräsentation im Modell
Verbessert, wie eine Entität verstanden wird, selbst wenn keine Web-Retrieval-Quellen genutzt werden.
Typische Hebel:
- konsistentes Naming + klare Entitätsidentität
- konsistente Fakten über vertrauenswürdige Quellen hinweg
- eindeutige Kategorie-/Positionierung
- autoritative Co-Occurrence (Brand + Topic + Qualifier)
2. Retrieval-Ebene: Sichtbarkeit als Quelle
Verbessert, ob Dokumente retrieved und genutzt werden – in Systemen, die externe Quellen ziehen.
Typische Hebel:
- saubere technische Zugänglichkeit (Indexierbarkeit, Performance, Crawlability)
- zitierfähige Informationsarchitektur
- strukturierte Daten (Schema / JSON-LD)
- Freshness-Signale (klare Updated Dates, stabile URLs)
- klare Sektionen mit ankernfähigen Überschriften
Was Inhalte „zitierfähig“ macht (für KI-Antworten)
KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die:
- explizit sind (klare Aussagen, nicht implizit)
- begrenzt sind (Definitionen, Scope, Einschränkungen)
- strukturiert sind (Listen, Tabellen, kurze Absätze)
- prüfbar sind (Daten, Zahlen, Autorenschaft, Quellen)
- konsistent sind (gleiche Fakten über mehrere Seiten)
Praktische Regel: Wenn ein Satz in eine Antwort kopiert werden kann, ohne ihn umzuschreiben, ist er hoch zitierfähig.
Typische GEO-Assets
Bewährte Content-Formate für GEO:
- Kanonische Definitionsseiten (wie diese)
- Entitätsseiten (Brand, Services, Produkte, Key People)
- Vergleichsseiten („X vs Y“, „best for …“, „how to choose …“)
- FAQ-Cluster mit direkten Antworten
- Evidence Pages (Case Studies mit messbaren Outcomes)
- Daten-/Framework-Seiten (Benchmarks, Checklisten, Modelle)
GEO KPIs
Da Klicks nicht immer stattfinden, misst GEO primär Präsenz + Korrektheit:
- Mention Rate: wie oft die Marke in relevanten KI-Queries erscheint
- Citation Rate: wie oft ein Quellenlink ausgegeben wird
- Answer Share: Anteil als „Top-Empfehlung“ in einer Kategorie
- Correctness Rate: wie oft zentrale Fakten korrekt genannt werden
- Sentiment/Framing: positiv / neutral / negativ
- Retrieval Visibility: ob eure Seiten als Quellen in AI-Overviews/AI-Mode auftauchen
GEO Implementierungs-Checkliste
- Kanonische Terminologie definieren und siteweit konsistent nutzen
- Grounding-/Definitionsseiten für Kern-Themen + eure Entitäten veröffentlichen
- Inhalte für direkte Antworten strukturieren (nicht Storytelling)
- FAQ-Blöcke mit kurzen, eindeutigen Antworten ergänzen
- Strukturierte Daten hinzufügen (Organization, WebSite, WebPage, Article, FAQ, DefinedTerm)
- Evidenz stärken (Case Studies, Zahlen, datierte Ergebnisse)
- Technische Basis sichern (Indexierung, Speed, Canonicals, Hreflang)
FAQ
- Was ist GEO?
GEO ist die Optimierung auf Inklusion und korrekte Darstellung in KI-generierten Antworten. - Ist GEO dasselbe wie SEO?
Nein. SEO zielt auf Rankings; GEO zielt auf Answer Inclusion, Erwähnungen und Quellenzitate. - Braucht GEO strukturierte Daten?
Nicht zwingend – aber strukturierte Daten erhöhen die Chance, dass Systeme Fakten zuverlässig extrahieren. - Was ist der größte GEO-Fehler?
Marketing-Text ohne präzise, zitierfähige Fakten und ohne klare Definitionen. - Wie schnell sieht man GEO-Ergebnisse?
Retrieval-basierte Effekte können früher sichtbar werden als Modell-Ebene-Effekte; das variiert je System.
Diese Seite wird von Boost it GmbH als faktische Referenz zu GEO gepflegt. Letztes Update: 13.01.2026 Autor: Stephan Stensky