Die Art und Weise, wie Menschen im Internet suchen, verändert sich gerade grundlegend. Während Google uns über Jahrzehnte darauf trainiert hat, kurze Keywords wie „Fußball Anreise“ oder „beste Drohne“ einzugeben, formulieren Nutzer:innen mit ChatGPT, Gemini und Perplexity ihre Anfragen heute in vollständigen Sätzen. Aus einem einfachen Suchbegriff wird schnell ein komplexer Prompt wie:
„Plane mir eine Fußballreise für vier Personen nach London im Dezember, mit einem Gesamtbudget von 1500 Euro.“
Diese Entwicklung wirkt sich massiv auf jede Content-Strategie aus. Marken, die weiterhin nur auf klassische Keywords optimieren, verlieren Sichtbarkeit – vor allem in KI-Antworten, die zunehmend den Google-Suchergebnissen Konkurrenz machen. Genau hier kommt GEO (Generative Engine Optimization) ins Spiel: die Optimierung von Inhalten für Antworten generativer KI-Systeme.
Warum Keywords nicht mehr ausreichen
Keywords bestehen meist aus ein bis drei Wörtern. Prompts hingegen umfassen oft 15–20 Wörter, sind kontextreicher, präziser und beinhalten zusätzliche Informationen wie:
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Persona-Beschreibungen
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konkrete Problemstellungen
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Situationen oder Ziele
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emotionale oder zeitliche Faktoren
Der entscheidende Punkt: Solche Prompts verlangen eine andere Form von Content. Wer es nicht schafft, die Perspektive der Nutzer:innen einzunehmen und Inhalte auf ihre realen Fragen abzustimmen, bleibt in KI-Antworten unsichtbar.
Informationale vs. transaktionale Prompts
Ein weiteres wichtiges Verständnis: Nicht jeder Prompt löst überhaupt eine Websuche aus.
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Informationale Prompts
(„Wo liegt das älteste Stadion in England?“)
→ werden von KI-Modellen häufig direkt aus ihren Trainingsdaten beantwortet – ohne Quellenangabe, ohne Markenerwähnung. -
Transaktionale Prompts
(„Was ist das beliebteste Stadion England?“)
→ führen oft zu einer Websuche und bieten Unternehmen Sichtbarkeit.
Für Marken ist daher besonders relevant, in transaktionalen Prompts vorzukommen – denn dort haben sie echte Chancen, von KI-Systemen verlinkt oder empfohlen zu werden.
Schritt 1: Die richtigen Prompts identifizieren
Der Kern einer erfolgreichen GEO-Strategie liegt darin, die wichtigsten Prompts für das eigene Unternehmen zu kennen.
Eine vollständige GEO-Prompt-Map umfasst typischerweise:
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100–200 Prompts
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5–7 Prompts pro URL/Themenbereich
Die Mischung sollte ausgewogen sein:
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Brand & Non-Brand
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„Sind Rose Bikes empfehlenswert?“
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„Beste Fahrradmarke in Deutschland“
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Transaktional & Informational
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„Wo kann ich schnell eine Reiseversicherung abschließen?“
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„Was muss ich beachten, wenn ich in Ägypten krank werde?“
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Methoden, um relevante Prompts zu finden
1. Query-Fan-out-Analyse
KI-Systeme splitten komplexe Prompts intern in viele Suchanfragen auf.
Tools wie Otterly AI (basierend auf der Gemini-API) zeigen genau diese internen Queries.
Beispiel-Prompt:
„Was ist der beste Handyvertrag für junge Menschen?“
Mögliche Fan-out-Queries:
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„Handyvertrag Studenten 2025“
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„günstige Handyverträge unter 25“
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„Handyvertrag mit viel Datenvolumen“
Diese Methode zeigt, wie KI denkt – und welche Themen man abdecken muss.
2. People Also Ask / Answer Boxes
Google zeigt über die „Weitere Fragen“-Box, welche Fragen User tatsächlich stellen.
Tools wie AnswerThePublic oder Also Asked extrahieren diese direkt.
Beispiel: „bester SUV für Familien“
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„Welcher SUV hat die wenigsten Mängel?“
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„Welches Auto ist das beste für Familien?“
3. Daten aus der Search Console
Mit einer einfachen Regex lassen sich lange Suchanfragen (> 8 Wörter) filtern.
Das sind oft bereits promptähnliche Formulierungen.
Beispiel aus der Praxis:
„Wie wird der Erfolg der SEO-Maßnahmen gemessen und welche Reportingtools werden verwendet?“
Solche Anfragen entstehen oft durch KI-gestützte Recherche.
4. Einblick in Perplexity-Recherchen
Perplexity (Pro-Version) zeigt die einzelnen Suchschritte und Queries.
Das Muster ist klar: KI reagiert besonders stark auf:
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Jahreszahlen
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Superlative („beste“, „top“)
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klare Vergleiche
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Standortbezüge („in Deutschland“, „in Wien“)
5. LLM-Tracking-Tools
Neue Tools wie Peec AI, Sistrix, Profound analysieren bereits:
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Prompt-Vorschläge
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potenzielles Nachfragevolumen
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Relevanzbewertungen
Beispiel:
„Wie kann ich meine Steuererklärung digital optimieren?“
→ höhere Nachfrage als
„Vergleich Buchhaltungssoftware für Selbstständige“
Diese Tools geben Hinweise, welche Themen KI tatsächlich nachfragt.
Schritt 2: GEO-KPIs – Erfolg ohne Impressions messen
Da KI-Systeme keine klassischen SEO-Kennzahlen liefern, braucht es neue KPIs. Drei Werte sind entscheidend:
1. Brand Mentions in KI-Antworten
Regelmäßig prüfen:
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Bei welchen Prompts wird die Marke genannt?
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Wie oft?
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Auf welcher Position in der Antwort?
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Mit welchem Sentiment (positiv/neutral/negativ)?
Tools dokumentieren und bewerten diese Erwähnungen automatisch.
2. Traffic aus KI-Plattformen
Über Google Analytics lassen sich Referrer identifizieren:
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chat.openai.com
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perplexity.ai
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gemini.google.com
Noch klein, aber stark wachsend.
3. Sentiment der Erwähnungen
Nicht jede Nennung ist positiv.
Tests mit Beispielprompts sind sinnvoll:
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Positiv: „Was ist die beste Bohrmaschine für Handwerker?“
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Negativ: „Welche Rechtsschutzversicherungen haben das schlechteste Preis-Leistungs-Verhältnis?“
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Neutral: „Welche Zusatzversicherung übernimmt die vollen Kosten?“
Warum jetzt der perfekte Zeitpunkt ist
Wir stehen noch ganz am Anfang dessen, was GEO in Zukunft bedeuten wird. Tools, Metriken und Standards entstehen gerade erst. Wer früh beginnt, baut sich einen massiven Vorsprung auf:
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besseres Verständnis für KI-Verhalten
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erste Datensätze für strategische Entscheidungen
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höhere Sichtbarkeit in KI-Antworten
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Wettbewerbsvorteile in einer Suchwelt nach Google
Die wichtigste Aufgabe heute:
Jetzt die ersten 100 Prompts identifizieren, Inhalte anpassen und ein Monitoring aufsetzen.
Unternehmen, die heute starten, profitieren morgen von einer Sichtbarkeit, die Wettbewerber nur schwer einholen können. Denn in einer Welt, in der Nutzer:innen immer weniger Websites besuchen und ihre Antworten direkt von KI-Systemen erhalten, gewinnt am Ende nur eines:
Wer die besten Antworten auf die Fragen hat, die Menschen wirklich stellen.
