SEO vs. GEO ist ein Denkfehler

Sollten wir weiterhin SEO machen? Oder müssen wir jetzt nur noch für Google KI-Modus und für ChatGPT optimieren?

Das Problem ist: Diese Fragen basieren auf einem falschen Verständnis davon, wie moderne Suche funktioniert.

Suche besteht heute vereinfacht ausgedrückt aus drei Schichten.

In diesem Ratgeber zeige ich dir, wie diese Schichten zusammenspielen und warum SEO und GEO keine Gegensätze sind.

Lieber als Video?

Das grundlegende Missverständnis 

Viele Marketing-Teams gehen davon aus, dass generative Antworten — egal ob von Copilot, Gemini oder ChatGPT — eine komplett neue Welt sind, die mit klassischer Suche kaum noch etwas zu tun hat, aber das stimmt so nicht.

Generative Modelle wie beispielsweise GPT-5 speichern bewusst weniger Weltwissen direkt in ihren Gewichten und werden mehr auf komplexes Schlussfolgern trainiert. Laut Dejan Petrovic macht diese Entwicklung Suchmaschinenoptimierung noch bedeutsamer.

Dadurch sind diese Systeme deutlich stärker darauf angewiesen, aktuelles oder spezialisiertes Wissen bei Bedarf extern abzurufen.

Die folgenden drei Schichten sind mehr als mentales Modell als technische Realität zu sehen. 

Die drei Schichten der modernen Suche 

Schicht 1: Information Retrieval (IR) 

Der wichtigste Layer ist das Information Retrieval. Hier wird entschieden, was die Systeme überhaupt wahrnehmen können:

• Was wird gecrawlt?
• Was wird indexiert?
• Wie wird es gerankt?
• Welche Informationen lassen sich extrahieren?

Diese Schicht bildet die faktische Grundlage für alles.

Das bedeutet:

Je klarer, strukturierter und besser auffindbar eure Inhalte im IR-Layer sind, desto größer die Wahrscheinlichkeit, überhaupt in generativen Antworten aufzutauchen.

Hier ist das Reich von klassischer Suchmaschinenoptimierung (SEO).

Schicht 2: LLM Reasoning & Presentation Layer

Sprachmodelle interpretieren die Abfrage, verbinden Suchergebnisse miteinander, vergleichen Informationen, ziehen Schlussfolgerungen und formulieren daraus eine Antwort.

Sie arbeiten mit dem, was ihnen der IR-Layer liefert, ergänzt durch das Wissen aus ihren Trainingsdaten. Sie denken über vorhandene Informationen nach und strukturieren sie sprachlich.

Das heißt für Marketing-Entscheider:

Wie du in generativen Antworten dargestellt werdet, hängt davon ab, wie gut der Retrieval-Layer eure Informationen bereitstellt und wie gut das Modell sie interpretieren und einordnen kann.

Schicht 3: Agentic Layer

Der dritte Layer ist die KI-Agenten-Ebene. Der strategische Entscheider.

Systeme wie GPT-5 entscheiden dynamisch, wie sie eine Anfrage erfüllen:

• eine Antwort formulieren,
• Tools nutzen,
• eine komplexe Recherche (Deep Research) durchführen,
• oder sogar eine vollständige Aufgabe, z. B. Produktkauf, ausführen.

Auch hier gilt:

Sobald Agenten Informationen benötigen, greifen sie wieder auf Informationen Retrieval, Tools oder andere externe Datenquellen zurück.

Die Struktur bleibt dieselbe:

Schlussfolgerung in den Modellen. Wissen aus Retrieval.

Was GEO ist und was nicht 

Generative Engine Optimization (GEO) stellt die Frage:

Wie erhöhe ich die Wahrscheinlichkeit, dass generative Systeme meine Marke, Produkte und Inhalte korrekt und bevorzugt in Antworten verwenden?

Aber — und das ist entscheidend — GEO funktioniert nur, wenn das Information-Retrieval-Fundament stimmt.

Moderne generative Modelle speichern einen kleineren Teil des Weltwissens direkt und holen sich vieles on-the-fly über Information Retrieval, wenn sie es brauchen.

Wenn ein Unternehmen im IR-Layer schwach aufgestellt ist, gibt es wenig Chancen auf KI-Sichtbarkeit — egal wie gut die GEO ist.

Strategische Ableitungen für Marketing-Entscheider

Was heißt das?

1. SEO wird nicht unwichtiger. SEO wird systemrelevant.

Es bildet das Auffindbarkeits- und Extraktions-Fundament mit dem Sprachmodelle arbeiten.

2. Content muss extrahierbar werden.

Maschinen müssen Inhalte zerlegen, einordnen und zuordnen können. 

Worauf konkret bei der Content-Erstellung zu achten ist, lernst du in dieser Folge:

3. Entitäten und Marken gewinnen enorm an Bedeutung.

Je klarer eure Marke maschinell verstanden wird, desto stabiler werdet ihr in Antworten berücksichtigt.

4. Eigene Daten, Studien und PR werden strategische Sichtbarkeitshebel.

Generative Systeme nutzen bevorzugt einzigartige Informationen und verlässliche Quellen.

5. GEO baut auf SEO auf. Es ist keine Alternative.

Das Fundament entscheidet, ob ihr vorkommen könnt. GEO entscheidet, wie ihr vorkommt.

Es gibt kein SEO vs. GEO.

Es gibt auch keine GEO-Agenturen.

KI-Suche wirkt auf den ersten Blick wie ein radikaler Paradigmenwechsel und das ist sie auch.

Sie baut aber auf dem alten auf (eine wenig so wie die Evolution des menschlichen Gehirns). Die Modelle denken, aber die belastbaren Informationen kommen aus Information Retrieval und externen Datenquellen.

Damit löst sich der vermeintliche Gegensatz SEO vs. GEO vollständig auf.

Für Marketing-Entscheider bedeutet das:

Eure Marke, euer Inhalte bzw. eure Daten müssen im IR-Layer stark und klar sein, damit generative Systeme überhaupt etwas haben, womit sie sinnvoll arbeiten können. Durch generative Engines ändert sich die Kundenreise grundlegend und wird alles zu einem Thema der Markenklarheit und Markenstärke.

Heute geht es um Selektion. Wir wollen, dass unsere Informationen verwendet werden, um Fragen des Nutzers zu beantworten. 

Moderne KI-Suche verbindet zwei Welten:

1. Information Retrieval liefert die Fakten: Inhalte werden gecrawlt, indexiert, abgerufen und gerankt.
2. Sprachmodelle ordnen und formulieren: Sie interpretieren Anfragen neu, fassen Informationen zusammen und ziehen Schlussfolgerungen.