Die digitale Landschaft befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der die Art und Weise, wie wir Informationen suchen und finden, nachhaltig verändern wird. Längst ist das klassische Konzept der Suchmaschinenoptimierung (SEO), geprägt von Rankings und Keywords, nicht mehr die alleinige Strategie, um im Internet sichtbar zu bleiben. Im Jahr 2025 erleben wir den Aufstieg einer neuen Disziplin: Generative Engine Optimization, kurz GEO. GEO definiert die Regeln der Suche neu, indem es sich auf die Relevanz in Künstlichen Intelligenzen und großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) konzentriert. Diese Entwicklung stellt nicht nur technologische Veränderungen dar, sondern nimmt auch tiefgreifenden Einfluss auf Marketingstrategien, die Kundenansprache und die Markenführung.
Über zwei Jahrzehnte hinweg dominierte SEO das Online-Marketing und war der Schlüssel zu Sichtbarkeit und Reichweite. Die Mechanismen basierten hauptsächlich auf Keyword-Stuffing, Backlink-Aufbau, technischer Optimierung und dem Erzielen von guten Platzierungen auf Suchergebnisseiten großer Suchmaschinen wie Google. Millionen von Unternehmen investierten in diese Techniken, um organischen Traffic zu generieren. Doch mit dem Aufkommen von KI-gestützten Suchsystemen verändert sich das Spielfeld dramatisch. Die Einführung von AI-nativen Suchtools, zum Beispiel integriert in Browser wie Safari durch Partnerschaften mit Perplexity und Claude, signalisiert ein Ende der Suchmaschinen, wie wir sie bisher kannten.
Im Zentrum dieser Veränderung stehen große Sprachmodelle wie GPT-4o, Gemini und Claude, die kontextbasierte, personalisierte und ausführliche Antworten generieren. Suchanfragen sind heute deutlich länger und komplexer, die Nutzererfahrung wird vertieft durch längere Sessions mit mehreren Interaktionen, und Antworten werden dynamisch auf Basis der individuellen Nutzerintention und des Kontexts erstellt. Anders als klassische Suchmaschinen, die Ergebnisse in Form von Listen anzeigen, liefern diese KI-Systeme affirmative Antworten, die Informationen direkt zusammenfassen und interpretieren. Für Unternehmen bedeutet das, dass allein ein hohes Ranking auf einer Suchergebnisseite nicht mehr ausreicht. Sichtbarkeit wird nun definiert über die Frequenz und Qualität, mit der ein Unternehmen oder eine Marke in den Antworten der KI erwähnt wird.
GEO fordert eine neues Verständnis von Optimierung, das wegführt von bloßer Keyword-Dichte hin zu gut strukturiertem Content, der inhaltlich tiefgründig und klar gegliedert ist. Ausdrücke wie "zusammenfassend" oder übersichtliche Gliederungen helfen den Sprachmodellen, Inhalte besser zu erfassen und in Antworten zu verwenden. Eine weitere fundamentale Veränderung im Vergleich zur SEO-Ära ist das Geschäftsmodell der LLM-Plattformen. Während klassische Suchmaschinen durch Werbung und Monetarisierung von Nutzerdaten finanziert wurden, setzen die meisten großen KI-Modelle heute auf Abonnements oder Paywalls. Dies reduziert die Anreize, Inhalte Dritter prominent zu referenzieren, wenn diese nicht den Mehrwert des Produkts steigern.
Entsprechend müssen Marken noch strategischer vorgehen, um im Gedächtnis der Modelle präsent zu bleiben und in den generierten Antworten berücksichtigt zu werden. Der Wandel von klassischen Klickzahlen zu Referenzierungsraten ist eine Schlüsselkomponente von GEO. Es geht darum, wie häufig eine Marke in Antworten genannt oder als Quelle genutzt wird. Diese Art von Sichtbarkeit, die als "Model Relevance" bezeichnet wird, ist entscheidend in der neuen KI-getriebenen Suchlandschaft. Tools wie Profound, Goodie oder Daydream ermöglichen es Unternehmen bereits heute, ihre Präsenz in generativen KI-Antworten zu analysieren, die Stimmung der Erwähnungen zu messen und den Einfluss anderer Content-Anbieter im Modell zu verfolgen.
Solche Plattformen nutzen künstliche Feinabstimmungen der Sprachmodelle, synthetische Abfragen und datengetriebene Dashboards, um Marketern detaillierte Einblicke zu liefern. Ein Beispiel aus der Praxis ist der Einsatz eines solchen Tools durch die Marke Canada Goose. Die Analysen gingen über die Produktmerkmale hinaus und untersuchten, wie oft und in welchem Kontext die Marke selbst von KI-Systemen erkannt und erwähnt wurde. Diese „unaided awareness“ – also die Fähigkeit einer Marke, ohne direkte Aufforderung im Gedächtnis der KI präsent zu sein – gewinnt zunehmend an Bedeutung. Die Verschiebung in der Optimierung erfordert auch ein neues Markenverständnis.
Es genügt nicht mehr nur, wie potenzielle Kunden eine Marke wahrnehmen, sondern auch, wie diese im sensorischen Speicher der Sprachmodelle kodiert ist. Unternehmen müssen die Art ihrer Inhalte anpassen, damit sie für die KI-Systeme hochwertige Bezugsquellen darstellen. Bereits etablierte SEO-Plattformen wie Ahrefs oder Semrush reagieren darauf mit speziellen Features, die Marken die Möglichkeit geben, KI-Erwähnungen zu überwachen und schnell auf Veränderungen zu reagieren. Die Entwicklung von GEO ist vergleichbar mit den Anfängen der klassischen SEO, die ebenfalls durch kontinuierliche Updates und neue Algorithmen geprägt war. Jedes größere Update von Google zwang Unternehmen, ihre SEO-Strategien anzupassen und neue Taktiken zu entwickeln.
Analog experimentieren derzeit Anbieter und Marken mit verschiedenen GEO-Techniken. Es ist unklar, welche Praktiken sich langfristig durchsetzen werden, da sich die KI-Modelle ständig weiterentwickeln. Fragen wie die Priorisierung von journalistischen gegenüber sozialen Medieninhalten oder das unterschiedliche Gewicht verschiedener Trainingsdaten bleiben Gegenstand intensiver Forschung und Diskussion. Ein markanter Unterschied zur SEO-Ära ist die Fragmentierung der Such- und KI-Plattformen. LLM-basierte Suchsysteme sind in diverse Ökosysteme wie Instagram, Amazon oder Sprachassistenten eingebettet, was unterschiedliche Nutzerintentionen und somit auch verschiedene Anforderungen an Content-Optimierung mit sich bringt.
Darüber hinaus entsteht in der GEO-Welt zunehmend eine Zentralisierung der Datenkontrolle und Modellsteuerung. Die erfolgreichsten GEO-Anbieter werden nicht nur analysieren, sondern auch Einfluss auf die Funktionsweise der Sprachmodelle nehmen, eigene Feinabstimmungen durchführen und Kunden dabei unterstützen, mit KI in Echtzeit zu interagieren und Kampagnen dynamisch anzupassen. Die Verbindung von GEO mit Performance-Marketing eröffnet langfristig enorme Potenziale. Marken können durch die Optimierung ihrer Präsenz in Sprachmodellen gleichzeitig ihre Wachstumsstrategien treiben. So entstehen autonome Marketingprozesse, die auf Basis von KI-Analysen selbstständig Kampagnen entwerfen, testen und optimieren.
Diese Automatisierung trifft auf eine wachsende Investitionsbereitschaft, die sich vom klassischen Google-AdWords-Budget hin zu neuartigen KI-Plattformen verschiebt. Am Ende steht eine grundsätzliche Frage: Wird die KI-Engine Ihre Marke im Gedächtnis behalten? In einer Ära, in der KI-Systeme das Tor zur digitalen Welt und zum Online-Kauf werden, entscheidet sich darüber die künftige Marktposition. GEO ist damit mehr als technologische Neuerung – es wird zum Wettbewerbsfaktor und zur zentralen Säule moderner Markenführung und Online-Marketingstrategien. Generative Engine Optimization ist nicht nur der nächste Schritt der Suchmaschinenoptimierung, sondern der Beginn einer neuen Ära für Unternehmen, die ihre Relevanz im KI-Zeitalter sichern wollen. Durch zeitgemäße Anpassungen in Content-Struktur, Markenkommunikation und Technologieeinsatz können Markenhersteller heute dafür sorgen, dass sie nicht nur gefunden, sondern auch nachhaltig im Gedächtnis der KI-Systeme verankert werden.
Die Automatisierung und Zentralisierung der GEO-Infrastruktur ermöglichen es, schneller und effektiver auf Marktveränderungen zu reagieren, womit GEO ein entscheidender Treiber für künftigen wirtschaftlichen Erfolg im digitalen Raum wird.
