Generative Engine Optimization praxisnah erklärt

Fragst du dich, wie du deine Marke in einer Welt sichtbar machst, in der KI-Modelle wie ChatGPT, Perplexity und Google Gemini den Ton angeben? Oder möchtest du wissen, ob diese Technologien wirklich relevant für dich sind?

In diesem Ratgeber erfährst du, was hinter dem Begriff Generative Engine Optimization steckt, lernst, welche Arten von KI-Engines es gibt, und bekommst konkrete Tipps, ob und wie du dich mit diesem Thema auseinandersetzen solltest.

Was sind Generative AI Engines?

Generative AI Engines (auch Generative Engines oder generative KI-Systeme) sind Systeme auf Basis großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die in der Lage sind, aus Nutzereingaben (Prompts) eigenständig sprachliche Inhalte zu generieren – darunter Antworten, Texte, Empfehlungen oder Problemlösungen.

Diese Systeme wurden mit Milliarden von Textbausteinen aus dem Internet, Fachquellen und strukturierten Daten trainiert. Sie verarbeiten natürliche Sprache, erkennen semantische Zusammenhänge und kombinieren Informationen dynamisch, um kontextgerechte Ausgaben zu erzeugen.

Beispiele: ChatGPT (OpenAI), Google Gemini, Claude (Anthropic), Perplexity, Meta LLaMA.

Beispielausgaben von Generative Engines

Eine Beispiel-Antwort bei ChatGPT aus dem B2B-Energiebereich:

Wer kann mir dauerhaft einen niedrigen Industriestrom-Preis garantieren?

Eine Beispiel-Antwort bei Gemini aus dem B2C-Bereich:

Welche Marke produziert die besten Fenster im Premium-Segment?

Eine Beispiel-Antwort bei Perplexity aus dem B2B-Dienstleistungsbereich:

Was ist die beste SEO-Agentur?

Eine Beispiel-Antwort im Google AI Mode aus dem B2C-Bereich:

Die drei Arten von generativen KI-Engines 

Welche Arten von generativen KI-Engines gibt es?

Trainingsbasierte Systeme (z. B. Claude, Llama)

Diese Modelle basieren rein auf ihren Trainingsdaten.

Einfluss nehmen? Nur durch langfristige Maßnahmen wie digitale PR und einen erweiterten digitalen Fußabdruck.

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

Diese Engines nutzen Echtzeit-Indexierung von Webseiten.

Hier kannst du mit klassischer SEO punkten: Sorge dafür, dass deine Inhalte zu den referenzierten Quellen gehören.

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

Kombiniert Trainingsdaten mit aktuellen Webinhalten.

Zum Beispiel: Grundlagenwissen kommt aus dem Modell, aktuelle Empfehlungen aus dem Web.

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) ist der strategische Prozess, Inhalte, Markenpräsenz und digitale Assets so zu gestalten, dass sie von generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini bevorzugt verarbeitet, zitiert oder direkt eingebunden werden.

Das Ziel von GEO ist es, dass Unternehmen, Marken, Produkte, Services oder Inhalte in den Ausgaben dieser Systeme sichtbar werden – sei es in Form von:

• Nennung als Marke oder Lösung in Antworten,
• Verlinkung oder Zitat bei Systemen mit Webzugriff,
• (unsichtbarem) Abruf bei Hintergrundrecherchen durch die KI,
• oder Integration in die Trainingsdaten bei langfristig stabiler Präsenz auf hochwertigen Plattformen.

GEO-Maßnahmen

GEO geht über klassische SEO hinaus, da es nicht nur darum geht, in Suchergebnissen aufzutauchen, sondern direkt Teil der Antwortlogik von KI-Systemen zu werden.

Kernmaßnahmen sind:

• Veröffentlichung hochwertiger, strukturierter, einzigartiger Informationen auf vertrauenswürdigen Quellen.
• Positionierung auf Plattformen, die aktiv in LLM-Trainings einfließen (z. B. Wikipedia, Reddit, Top-Tier-Medien).
• Autoritätsaufbau durch strategische PR, Datenführerschaft und Thought Leadership.
• Technische und semantische Optimierung für maschinelle Erfassbarkeit.

LLM + RAG = Genau und verlässlich

Sprachmodelle wie ChatGPT oder Google Gemini liefern mal präzise Antworten, mal verwirrende oder falsche Informationen.

Der Grund ist, dass sie Inhalte nicht verstehen, sondern analysieren, wie Wörter zueinander stehen.

Dafür hat man eine Lösung gefunden:

Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?

RAG verbessert die Qualität von KI-Antworten, indem es auf externe Quellen zugreift. So kombiniert das Modell eigenes Wissen mit aktuellen Informationen.

Vorteile von RAG:

• Zugriff auf aktuelle, verlässliche Fakten.
• Transparenz: Nutzer sehen die Quellen der Antworten.

Das reduziert die Notwendigkeit, ein Modell ständig neu zu trainieren, und sorgt für vertrauenswürdigere Antworten.

Was RAG für dich bedeutet

Systeme wie ChatGPT und Google Gemini mit Internetzugriff nutzen RAG, um aktuelle Inhalte aus Suchmaschinenindizes zu ziehen.

So funktioniert’s:

• Interne Daten: Das LLM nutzt sein Trainingswissen. Dies ist für dich kaum beeinflussbar.
• Externe Quellen: Aktuelle Inhalte aus dem Web werden hinzugefügt. Hier kannst du durch SEO mehr Sichtbarkeit generieren

Das Ergebnis ist eine kuratierte Antwort aus relevanten Informationen und Fakten, die in ihrer Kombination einzigartig sind.

Welche Suchmaschinenindizes nutzen unterschiedliche Generative Engines?

• ChatGPT = Bing
• Gemini = Google
• Perplexity hat seinen eigenen Index

Was wir aus dem Claude-Leak gelernt haben (Update vom 22. Mai 2025)

Der geleakte Claude-Systemprompt zeigt erstmals im Detail, wann ein Sprachmodell wie Claude überhaupt auf externe Inhalte zugreift – und wann nicht.

Standardmäßig antwortet Claude aus dem internen Modellwissen, ohne eine Websuche auszulösen. Nur wenn Informationen entweder aktuell, mehrdimensional oder außerhalb des Trainingskorpus liegen, wird aktiv nachgeschlagen – und nur dann besteht überhaupt die Chance auf eine Quellennennung.

Das heißt:

Wer zu stabilen, „lexikonartigen“ Themen Inhalte anbietet, hat in der Regel keine Chance auf Traffic, weil das Modell die Antwort intern liefert und keine Quelle nennt.

Sichtbarkeit entsteht nur dort, wo das Modell externe Inhalte wirklich braucht. Entscheidend ist also, in den Kategorien „single_search“ (aktuelle Fakten) oder „research“ (komplexe Aufgaben) stattzufinden – nur dort wird überhaupt gesucht, zitiert oder verlinkt. Inhalte müssen nicht nur korrekt und hochwertig sein, sondern so strukturiert, aktuell oder unersetzbar, dass das Modell gar nicht anders kann, als sie zu referenzieren.

Für GEO heißt das: Inhalte müssen so spezifisch oder aktuell sein, dass das Modell sie nicht intern beantworten oder einfach umformulieren kann. Das gilt z. B. für interaktive Tools, aktuelle Marktvergleiche, laufend aktualisierte Preislisten, Studienergebnisse oder Erfahrungsberichte. Nur dann werden Inhalte überhaupt gesucht, genannt oder verlinkt.

Verändert generative KI den Suchtraffic – weniger oder mehr?

Viele glauben, dass Tools wie ChatGPT und Perplexity klassische Suchmaschinen verdrängen. Tatsächlich verändert generative KI nicht die Nachfrage – sondern den Weg zur Antwort. Kunden gelangen schneller zum Ziel: weniger Klicks, weniger Kontaktpunkte, aber gleich viele potenzielle Conversions.

Warum ich glaube, dass genau das passiert:

Traditionelle Suchanfragen waren meist einfach, direkt und kontextarm – mit dem Ergebnis, dass über 97 % des Traffics auf den meisten Websites nicht konvertierte.

Doch KI-Tools wie ChatGPT, Google Gemini, AI Overviews und Perplexity öffnen eine völlig neue Möglichkeiten an komplexeren Fragen – solche, die vorher gar nicht beantwortet werden konnten.

Anstatt einfach „beste Laptops 2025“ zu suchen, fragt man bei generativen Engines:

„Welche Laptops unter 1.500 € eignen sich am besten für Videobearbeitung, Gaming und haben eine lange Akkulaufzeit?“

Jetzt, durch KI-gestützte Chatbots und Suchmaschinen, kann hierfür eine hilfreiche Antwort, aus vielen Quellen kuratiert, geliefert werden.

Generative KI wird einfache, generische Suchanfragen ersetzen – doch die waren ohnehin selten konversionsstark. Die Frage ist nicht, was wegfällt, sondern welche Suchintentionen für Unternehmen wirklich wertvoll sind.

Schon vor Jahren haben wir unseren Kunden empfohlen, weiter unten im Marketing-Funnel anzusetzen, da dort der Umsatz generiert wird und alles andere von KI weggefressen werden könnte.

Laut Gartner wird das Suchvolumen über klassische Suchmaschinen bis 2026 um 25 % sinken. Generative KI wird zur Antwortmaschine – und zwingt Unternehmen dazu, ihre Channel-Strategie neu zu denken.

Organic and paid search are vital channels for tech marketers seeking to reach awareness and demand generation goals. Generative AI (GenAI) solutions are becoming substitute answer engines, replacing user queries that previously may have been executed in traditional search engines. This will force companies to rethink their marketing channels strategy as GenAI becomes more embedded across all aspects of the enterprise.

Alan Antin, Vice President Analyst bei Gartner

Diese Entwicklung halten wir inzwischen für äußerst wahrscheinlich:

Aktuelle Studien – etwa von Ahrefs – zeigen bereits einen deutlichen Rückgang der Klicks durch AI Overviews (KI-Übersichten). Mit dem Google AI Mode, einer konversationsbasierten Sucherfahrung, dürfte sich dieser Trend weiter verstärken. Der neue Modus wurde im Mai 2025 in den USA bereits vollständig als separates Tab ausgerollt.

Wir stehen noch relativ am Anfang von diesem Paradigmenwechsel. Trotzdem empfehlen wir unseren Kunden, den Verweis-Traffic im Auge zu behalten und das Potenzial in ihrer Branche gründlich zu prüfen. Mehr dazu am Ende des Ratgebers.

Unsere Einschätzung:

• Generative KI verändert, wie gesucht wird – nicht ob.
• Klassische, kurzformatige Suchanfragen (z. B. „beste Laptops“) nehmen ab, dafür entstehen mehr komplexe Suchdialoge.
• Die Gesamtzahl der Suchvorgänge steigt – aber sie verlaufen anders: schneller, dialogischer, oft ohne Klick.
• Sichtbarkeit verschiebt sich in Richtung Antwortfläche – nicht auf die Website, sondern in das Modell. Wer relevant bleiben will, muss in diesen neuen Antwortumgebungen vorkommen.

Solltest du eure Marke für Generative Engines optimieren?

Ja, denn wir stehen zwar noch am Anfang, aber diese Technologie ist bereits heute relevant:

• Der Google AI Mode ist in den USA bereits live (Quelle: The Verge).
• ChatGPT hat über 3,8 Milliarden monatliche Besuche (Quelle: SimilarWeb).
• Der ausgehende Traffic wächst (Quelle: Growth Memo).
• Perplexity verarbeitet mehr als 100 Millionen Anfragen pro Woche (Quelle: X).

Die Bedeutung von Generative Engines wächst also rapide. 

Unsere Empfehlung zur Budgetallokation:

• Wenn eure SEO-Strategie bereits stark ist, investiert 15-20 % eures SEO-Budgets zusätzlich in GEO.
• Falls SEO noch ausgebaut werden muss, priorisiert diesen Bereich. GEO baut auf diesen Ergebnissen auf.

Laut einer aktuellen Analyse von Seer Interactive gibt es eine starke Korrelation (ca. 0,65) zwischen den Google Seite-1-Rankings einer digitalen Marke und der Erwähnung bei LLMs (Disclaimer: Korrelation impliziert nicht Kausalität).

Generative Engines werden klassische SEO, Content-Marketing und digitale PR also nicht überflüssig machen, sondern diese Maßnahmen sind das Fundament für den Erfolg auf diesen KI-Plattformen.

Mein persönlicher Blickwinkel:

Generative Engines sind ein überlegenes Interface, wie auf Informationen zugegriffen werden kann.

Die alten Suchsysteme haben uns dazu gezwungen, alles so generisch wie möglich zu machen und alles für jeden zu sein. Das war nie gut. Die neuen Systeme werden sich darum drehen, Inhalte und Informationen genau für die Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen.

Wie kannst du eure Marke für Generative Engines optimieren?

1. Was wird in deiner Nische zitiert?

Im ersten Schritt ist eine detaillierte Recherche und Analyse der KI-Zitationen und Markenerwähnungen in eurer Branche nötig, um zu verstehen, wo, wie und warum bestimmte Marken in Antworten von KI-Modellen wie ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini hervorgehoben werden.

Vorgehensweise:

1. Branchen- und Themenanalyse: Definition relevanter Themen, Fragen und Einwände entlang der Kundenreise.
2. Identifikation von Schlüsselakteuren: Analyse wichtiger Influencer, Quellen und Wettbewerber.
3. Erfolgreiche Content-Formate: Untersuchung von Content-Typen, die hohe Zitationsraten erzielen.
4. Mustererkennung: Identifikation von Faktoren, die die Sichtbarkeit in KI-Antworten erhöhen.
5. Handlungsempfehlungen: Ableitung umsetzbarer High-Impact-Maßnahmen.

Ein entsprechendes AI-Visibility-Audit kannst du selbst durchführen oder bei uns buchen.

2. Warum werden diese Inhalte zitiert?

In diesem Video lernst du, welche Inhalte von KI-Suchmaschinen zitiert werden und warum:

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Inhalt entsperren Erforderlichen Service akzeptieren und Inhalte entsperren

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3. Wie kann eure Marke häufiger zitiert werden?

Die typischen GEO-Maßnahmen lassen sich grob wie folgt unterteilen:

• Inhaltliche Optimierung: z. B. Format und Relevanz von Antworten, optimierter Seitenaufbau.
• Strukturelle Anpassungen: z. B. verbesserte Website-Struktur, zielgerichtete Content-Segmentierung.
• Externe Maßnahmen: z. B. digitale PR, Nutzung von Wissensplattformen und Aggregatoren, Vergrößerung des digitalen Fußabdrucks.

In diesem Video zeige ich dir, wie man Inhalte für AI Overviews optimiert bzw. dafür sorgt, dass die eigene Website zitiert wird. Alle Empfehlungen sind auch auf andere generative Engines anwendbar.

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Bitte glaube nicht, dass grundlegende SEO-Taktiken und Content-Optimierung ausreichen. Dieses Zitat von Tom Critchlow beschreibt den Paradigmenwechsel am besten:

The future of AI-search isn’t about rankings, it’s about recommendations. I think all of the talk about vector embeddings and passage indexation misses the forest for the trees.

Indexation and so on will continue to be important but if you’re not giving the LLM a reason to recommend your page/product/brand then you’re going to get left behind.