GEO: SEO für ChatGPT, Gemini, Claude & Perplexity

Generative Engine Optimization (GEO) ist die logische Weiterentwicklung klassischer Suchmaschinenoptimierung. Statt nur für Google zu ranken, optimierst du deine Marke dafür, von ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity aktiv zitiert und empfohlen zu werden. Für B2B-Unternehmen bedeutet das: Sichtbarkeit dort aufbauen, wo Entscheider immer häufiger ihre Recherche beginnen – in KI-Assistenten, nicht mehr nur in der Google-Suche.

In diesem Leitfaden zeigen wir dir praxisnah, wie GEO funktioniert, wie es sich von SEO unterscheidet, und wie du deine Website so aufbaust, dass generative Engines deine Inhalte bevorzugt nutzen.

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

GEO beschreibt die Optimierung deiner Inhalte für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity. Ziel ist nicht primär ein Ranking, sondern zitiert und als Quelle genannt zu werden. Die Engines nutzen deine Inhalte, um Antworten zu erzeugen, und verlinken im Idealfall auf deine Website, deinen Case oder deine Studie.

Es unterscheidet sich damit vom klassischen SEO-Fokus auf Suchresultaten (SERPs). Es geht um strukturierte, zitierfähige Content-Blöcke, starke Marken- und Vertrauenssignale und technische Signale, die KI-Crawler gezielt zulassen. GEO ergänzt SEO, ersetzt es aber nicht – erfolgreiche Marken werden künftig in beiden Welten sichtbar sein müssen.

Warum GEO jetzt relevant ist

Nutzer stellen ihre Fragen zunehmend direkt an ChatGPT & Co: Von “welche CRM-Anbieter gibt es?” bis “beste Agenturen für Leadgenerierung in Deutschland”. Generative Engines antworten dialogisch, reduzieren die Zahl der Klicks und nennen nur wenige, ausgewählte Quellen. Wer hier nicht stattfindet, verliert Touchpoints in frühen und mittleren Funnel-Phasen.

Für B2B-Unternehmen verschiebt sich damit die digitale Customer Journey. KI-Empfehlungen wirken wie “neutrale” Drittmeinungen und können deine Brand in Shortlists katapultieren – oder komplett ausblenden. GEO ist also kein Hype, sondern eine strategische Absicherung zukünftiger Sichtbarkeit und Lead-Pipelines.

GEO vs. SEO vs. AEO: Die Unterschiede

• Klassisches SEO optimiert Seiten für Suchmaschinen-SERPs.
• AEO (Answer Engine Optimization) fokussiert sich auf direkte Antworten in Suchergebnissen, etwa Featured Snippets.
• GEO geht einen Schritt weiter: Du optimierst für generative Systeme, die Inhalte verstehen, neu kombinieren und im Dialog ausspielen.

Praktisch heißt das: Keywords bleiben relevant, aber Entitäten, Themenabdeckung, E-E-A-T und strukturiertes Wissen werden noch wichtiger. GEO-optimierte Inhalte sind so gebaut, dass eine KI daraus in sich geschlossene Antwortblöcke extrahieren kann – mit klarer Aussage, sauberer Formulierung und belegbaren Daten. Wer SEO, AEO und GEO integriert denkt, deckt die gesamte Spannbreite von Google-SERPs bis ChatGPT-Empfehlungen ab.

Drei Engine-Typen: Trainingsbasiert, suchbasiert, hybrid

Trainingsbasierte Engines nutzen hauptsächlich ihr vortrainiertes Modell. Deine Domain-Authority und historische Reputation fließen indirekt über Trainingsdaten ein. Hier zahlt sich langfristiger Markenaufbau, PR und hochwertige Evergreen-Inhalte aus, die in Datensätzen vorkommen. Da die Basis-Modelle (Pre-Training) oft Jahre alt sind, profitieren Marken heute noch von Autorität, die sie vor über 2 Jahren aufgebaut haben.

Schauen wir uns dieses Thema genauer an bevor es weiter geht:

Unterschied: Pre-Training vs. Post-Training (Knowledge Cutoff)

Es ist wichtig, zwei Phasen strikt zu trennen, da sie erklären, warum “neue” Modelle oft “altes” Wissen haben:

1. Pre-Training (Das “Basis Weltmodell”)

• Was es ist: Dies ist der eigentliche Lernprozess. Das jeweilige KI-Modell liest Billionen von Textzeilen (Bücher, Wikipedia, Common Crawl, Youtube Videos, ..). Hier entstehen das Weltverständnis, die Logik und das Faktenwissen.

• Aufwand: Extrem teuer (Monate Rechenzeit auf tausenden H100-GPUs). Deswegen werden Basis-Modelle selten aktualisiert.

• Resultat: Ein statischer “Schnappschuss” des Internets zu einem bestimmten Zeitpunkt (der Knowledge Cutoff). Nach diesem Datum existieren für das Modell keine neuen Fakten im Langzeitgedächtnis. Deine Marke muss in diesem Zeitraum relevant gewesen sein, um “gelernt” zu werden.

2. Post-Training (Fine-Tuning, RLHF & Continued Pre-Training)

• Was es ist: Nach dem Pre-Training folgen mehrere Phasen. Zuerst das eigentliche Post-Training: Menschen bewerten Antworten (RLHF) und das Modell lernt Formate wie “Antworte als hilfreicher Assistent”. Dies passiert häufig (monatlich) und ist vergleichsweise günstig.

• Wichtig: Dieses klassische Post-Training fügt in der Regel kein neues Faktenwissen hinzu. Es lehrt nur bessere Handhabung des vorhandenen Wissens oder Sicherheitsregeln.

• Die “versteckte” dritte Phase: Wenn Knowledge Cutoff-Daten dennoch nachrücken, geschieht dies durch Continued Pre-Training – ein kurzes Nachtrainieren mit neuen Daten. Dies ist teurer als Post-Training, aber deutlich günstiger als ein vollständiges Neutraining vom Grundmodell. Das resultierende Wissen ist jedoch oft weniger tief verankert als das ursprüngliche Basis-Wissen.

Dieser doppelte Mechanismus schafft nun eine einzigartige strategische Chance für GEO: Langfristige Autorität und kurzfristige Sichtbarkeit verstärken sich gegenseitig.

Wenn deine Marke bereits durch Pre-Training als vertrauenswürdige Quelle im Langzeitgedächtnis verankert ist, profitierst du doppelt: Zum einen fließt diese Reputation in die Bewertung deiner aktuellen Inhalte ein (selbst bei Live-Suche). Zum anderen bist du automatisch prädestiniert, in die nächste Continued Pre-Training-Runde aufgenommen zu werden, wenn deine Inhalte im Internet prominent und strukturiert verfügbar sind.

Das bedeutet: Je besser deine Inhalte auf deiner Webseite und deine Präsenz im Internet, desto wahrscheinlicher landen deine aktuellen Inhalte im nächsten Knowledge-Cutoff-Update des Modells.

3. Suchbasierte & Hybride Engines: Die organische Live-Suche  

Während trainingsbasierte Engines primär auf ihr vortrainiertes Wissen setzen, greifen suchbasierte und hybride Engines in Echtzeit auf das Web zu – meist über Bing, Google oder eigene Crawler. Hier zählt nicht deine historische Reputation in den Weltmodellen der KI’s, sondern deine aktuelle SEO Positionierung und eine klare, lesbare Struktur.

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Wie RAG (Retrieval Augmented Generation) Quellen auswählt

RAG ist der Prozess, bei dem generative Modelle aktuelle Webinhalte abrufen, bevor sie eine Antwort formulieren. Die Engine durchläuft mehrere Schritte:

• Crawling & Retrieval: Die Anfrage wird in Suchbegriffe übersetzt und relevante Dokumente abgerufen
• Ranking: Dokumente werden nach Relevanz, Qualität und Vertrauenswürdigkeit bewertet
• Grounding: Die Engine “verankert” ihre Antwort in diesen Quellen und zitiert sie explizit

Nur ein Bruchteil der gecrawlten Seiten taucht schließlich als Referenz oder Empfehlung in der finalen Antwort auf.

GEO-Optimierung für die RAG-Pipeline

Deine Inhalte müssen für diese Retrieval-Phase strukturell und semantisch optimiert sein:

• Technische Basis:
  • Saubere URL-Strukturen
  • Schnelle Ladezeiten
  • Korrekte XML-Sitemaps
• Semantische Klarheit:
  • Thematisches Clustering
  • Logische H2/H3-Hierarchie
  • Schema-Markup zur eindeutigen Zuordnung
• Inhaltliche Präzision: Prägnante Kernabsätze mit eindeutigen Aussagen und konkreten Zahlen erhöhen zitierfähigen ContentE-E-A-T (Erfahrung, Expertise, Autorität, Trust) ist für generative Engines genauso relevant wie für Google. KI-Systeme bevorzugen Inhalte von klar identifizierbaren Expertinnen und Experten, mit nachvollziehbaren Quellen und konsistenter Qualität. Gerade im B2B-Kontext beeinflussen Studien, Whitepaper, Use Cases und Fachartikel massiv, ob du als vertrauenswürdige Quelle wahrgenommen wirst.GEO-orientierter Content folgt drei Prinzipien:
  • Erstens klare, extrahierbare Textblöcke, die eine Frage direkt beantworten.
  • Zweitens sichtbare Fachautorinnen und Fachautoren mit Profil, Funktion und Referenzen.
  • Drittens belastbare Belege – Zahlen, Beispiele, Zitate, die deine Aussagen objektivierbar machen.

So werden deine Inhalte für KI-Systeme attraktiver, um darauf Antworten aufzubauen.

Content-Formate mit hoher Zitationschance

Generative Engines lieben klar strukturierte Content-Elemente. Für B2B-Websites eignen sich besonders: FAQ-Blöcke mit präzisen Fragen und Antworten, Tabellen mit Vergleichen (z. B. GEO vs. SEO vs. AEO), komprimierte Abschnitte und kurze Zusammenfassungen am Anfang eines Kapitels. All das erleichtert es KI-Systemen, definierte Textstücke zu extrahieren.

Gestalte deine Inhalte konsequent nach dem BLUF-Prinzip: Bottom Line Up Front. Beantworte die Kernfrage immer direkt zu Beginn eines Abschnitts, nicht erst nach langer Einleitung. Anschließend kannst du in die Tiefe gehen, Beispiele liefern und Anwendungsfälle beschreiben. So schlägst du zwei Fliegen mit einer Klappe: bessere Usability für Menschen und höhere Wahrscheinlichkeit, von ChatGPT oder Gemini zitiert zu werden.

Technische GEO-Checkliste: Crawler, Bing, Schema

Ohne technische Basis greift GEO zu kurz. Prüfe zuerst deine robots.txt: Relevante AI-Crawler wie OAI-SearchBot (OpenAI) oder PerplexityBot sollten nicht blockiert sein, sofern du deine Inhalte für KI freigeben willst. Stelle sicher, dass diese Bots auf deine relevanten Verzeichnisse zugreifen dürfen und keine generellen Disallow-Regeln greifen, die sie unintendiert ausschließen.

Zweitens: Reiche deine XML-Sitemaps bei Bing Webmaster Tools ein, da viele generative Engines über Bing indexierte Inhalte nutzen. Drittens: Setze strukturiertes Daten-Markup (Schema.org) für Article, FAQPage, Organization, Person und Breadcrumbs ein. Das macht deine Seiten für KI besser interpretierbar, stärkt E-E-A-T und hilft beim sauberen Clustering deiner Themenbereiche. Ergänzend sollten Core Web Vitals, Mobilfreundlichkeit und HTTPS als Basis selbstverständlich sein.

Website-Struktur und interne Verlinkung

Eine klare, hierarchische Informationsarchitektur ist für GEO genauso wichtig wie für SEO. B2B-Websites sollten Themencluster aufbauen, etwa rund um  „B2B Leadgenerierung“, „Marketing Automatisierung“ und diese intern logisch verbinden. So erkennen generative Engines, wofür deine Domain steht und welche Inhalte zu einem Themengebiet gehören.

Vermeide tiefe Klickpfade zu wichtigen Inhalten. Strategische Pillar Pages wie dieser GEO-Guide sollten maximal zwei bis drei Klicks von der Startseite entfernt sein und prominent verlinkt werden. Interne Links mit sprechenden Ankertexten („Guide zu Generative Engine Optimization“) helfen sowohl Crawlern als auch Modellen, inhaltliche Zusammenhänge richtig einzuordnen und deinen Themenfokus zu verstärken.

About-Page und Brand-Signale für KI-Empfehlungen

Viele GEO-Empfehlungen basieren auf Brand-Fragen wie „beste B2B-Agenturen für SEO in Erfurt“ oder „führende GEO-Agenturen in Deutschland“. Hier entscheidet deine Brand- und Entitätswahrnehmung darüber, ob du in Listen und Empfehlungen auftauchst. Deine About-Page ist dafür ein zentraler Ankerpunkt, den auch KI-Modelle zur Bewertung heranziehen.

Positioniere dort klar, wofür du stehst: Branche, Leistungsportfolio, Zielgruppen, Standorte, Referenzkunden, Auszeichnungen. Baue strukturierte Abschnitte mit kurzen, prägnanten Beschreibungen ein, hinterlegt mit belastbaren Kennzahlen und Cases. Diese Entitätssignale helfen generativen Engines, deine Marke sauber einzuordnen und dich leichter mit relevanten Suchanfragen zu verknüpfen – insbesondere im regionalen Kontext wie etwa SEO-Küche Erfurt oder vergleichbaren Suchmustern.

Offpage-Authority, PR und Erwähnungen

GEO ist ohne Offpage-Signale nur halb wirksam. Generative Engines stützen sich stark auf Domains, die häufig zitiert, verlinkt oder in vertrauenswürdigen Kontexten erwähnt werden. Fachportale, Branchenmedien, Konferenzauftritte, Podcasts, Studienkooperationen und Gastbeiträge erhöhen nicht nur klassische Domain-Authority, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, als „Trusted Source“ in Trainings- und Retrieval-Daten zu landen.

Für B2B-Unternehmen lohnt ein strukturierter PR- und Outreach-Plan. Priorisiere Plattformen, die von KI-Systemen überdurchschnittlich oft herangezogen werden, etwa Wikipedia-ähnliche Wissensseiten, renommierte Fachmedien und größere SaaS-Blogs mit starkem SEO-Footprint. Jede hochwertige Erwähnung deiner Marke oder deines Fachpersonals wirkt als GEO-Signal, das dir mittel- und langfristig Vorteile in generativen Antworten verschaffen kann.

KPIs und GEO-Monitoring

GEO-Erfolg lässt sich nicht mit klassischen Rankings allein messen. Stattdessen brauchst du eigene Metriken: Zum Beispiel AI-Presence (wie oft deine Marke in Antworten von ChatGPT, Gemini oder Perplexity erscheint), Citation-Rate (Anteil der Antworten mit expliziter Quellenangabe) und Entity-Visibility (Häufigkeit, mit der bestimmte Produkte, Marken oder Personen genannt werden).

Operativ helfen kombinierte Ansätze aus Tools und manuellen Tests. Nutze spezialisierte GEO-Tools wie Peec.ai, PIKAI oder Quaro, um Präsenz und Zitationen auszuwerten, und ergänze sie durch wiederkehrende Prompt-Tests mit deinen wichtigsten Use Cases. Dokumentiere, wie sich Erwähnungen nach Content-Launches, PR-Aktionen oder technischen Anpassungen entwickeln, und optimiere gezielt nach. So wird GEO zu einem steuerbaren Kanal statt einem reinen Black-Box-Phänomen.

Operativer 30/60/90-Tage-GEO-Plan

So etablierst du GEO schrittweise als festen Baustein deiner B2B-Digitalstrategie

In den ersten 30 Tagen legst du die Basis: Technischer Check von robots.txt, Sitemaps und Bing-Indexierung, Audit deiner bestehenden Inhalte auf GEO-Tauglichkeit und Identifikation von 3 bis 5 strategischen Themenclustern, für die du in KI-Antworten präsent sein willst. Ergänzend definierst du deine GEO-KPIs und richtest ein einfaches Monitoring-Setup ein.

In den nächsten 60 Tagen erstellst und überarbeitest du zentrale Säulenseiten (Pillar Pages) und dazugehörige FAQs, implementierst strukturiertes Daten-Markup und optimierst deine About- und Kontaktseiten für klare Brand-Signale.

Parallel startest du erste PR- und Offpage-Maßnahmen, um Entitäts-Authority aufzubauen.

Ab Tag 90 gehst du in den iterativen Betrieb über: Kontinuierliche Content-Updates, systematische Prompt-Tests in den wichtigsten Engines und gezielte Erweiterung deiner Themencluster auf Basis der beobachteten AI-Presence.

Interessante Referenzen:

Du et al. (2025): How Post-Training Reshapes LLMs…, arXiv.
https://arxiv.org/abs/2504.02904

Mecklenburg et al. (2024), Injecting New Knowledge into LLMs…, arXiv.
https://arxiv.org/abs/2404.00213