Von SEO zu GEO: Was Suchmaschinen von LLMs unterscheidet – und was sie verbindet

Mit der zunehmenden Integration generativer KI in Suchsysteme entsteht neben SEO eine zweite Disziplin, die von einigen US-SEOs GEO (Generative Engine Optimization) getauft wurde. Gemeint ist damit die Optimierung von Inhalten für die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, etwa in Chatbots, Assistenten oder direkt eingebetteten LLM-Ausgaben in der Google-Suche (SGE).

SEO und GEO verfolgen dasselbe Ziel – Sichtbarkeit von Informationen – richten sich aber an unterschiedliche technische Systeme. Während SEO auf klassische Suchalgorithmen und deren Indexierung ausgerichtet ist, optimiert GEO Inhalte für Sprachmodelle, die Inhalte nicht verlinken, sondern direkt in synthetisierte Antworten einbauen. Beide Optimierungsformen sind deshalb als zwei Seiten derselben Medaille zu verstehen: Die eine bedient die Suchlogik, bei der direkt auf die Quellen verwiesen wird, die andere setzt vorhandene Informationen neu und individuell auf Basis von Prompts zusammen.

Ich halte den Begriff GEO weiterhin für schwer vermittelbar. In vielen Sprachen hat er ganz andere Bedeutungen, lässt sich daher nicht googlen und eignet sich nicht, um eine ganz neue Marketingdisziplin verständlich zu machen. Der Begriff AIO (für AI Optimiziation) wurde inzwischen von Google für seine AI Overviews besetzt, AEO hat auf Deutsch ebenfalls eine andere Bedeutung. Spezifischere Begriffe wie LLMO haben sich bisher noch nicht durchgesetzt. Ich verwende daher bis auf Weiteres den verständlicheren, wenngleich auch schwammigen Begriff KI-SEO.

Ein LLM ist keine Suchmaschine

Eine Suchmaschine (z. B. Google, Bing) durchsucht das Internet nach Webseiten und speichert deren Inhalte in einem Index. Gibt man einen Suchbegriff ein, durchsucht die Suchmaschine diesen Index und liefert Links zu Seiten, die wahrscheinlich relevant sind. Die Auswahl basiert auf verschiedenen Faktoren wie Keywords, Aktualität, Verlinkung oder Nutzerverhalten. Die Seitenbetreiber müssen erheblichen Aufwand betreiben, um diese Inhalte zu erstellen und für deren Qualität und Nützlichkeit zu sorgen, im Gegenzug werden die top rankenden Seiten von Suchmaschinen mit Sichtbarkeit und Reichweite belohnt.

Ein LLM (Large Language Model) wie ChatGPT ist hingegen ein statistisches Sprachmodell, das mit riesigen Textmengen gefüttert (“trainiert”) wurde. Der Urpsrung dieser Daten ist nicht bekannt. Es durchsucht nicht das Internet und speichert keine konkreten Webseiten. Stattdessen „lernt“ es Sprachmuster und verwendet diese, um auf Texteingaben passende Texte zu erzeugen, also keine Links, sondern direkt formulierte Antworten. Diese Antworten können, müssen aber nicht korrekt sein, es gibt niemanden der diese Inhalte kontrolliert. Das Risiko bleibt beim Nutzer. LLMs zeigen – wenn überhaupt – nur noch Quellenlinks, produzieren dadurch im Vergleich wesentlich weniger Klicks als eine Suchmaschine.

Suchmaschine und LLM im Vergleich

Kriterium	Suchmaschine	LLM (Large Language Model)
Funktionsweise	Durchsucht und indexiert Webseiten	Erzeugt Text auf Basis von Wahrscheinlichkeiten
Ergebnis	Liste von Webseiten	Direkte Antwort
Datenbasis	Aktuelle Webseiten (Index)	Trainingsdaten (statisch)
Ziel	Webseiten vermitteln	Texte generieren

Auch Sprachmodelle “googlen”

Während klassische LLMs wie GPT-3.5 ausschließlich auf ihren Trainingsdaten basierten und damit statisch waren, verfügen moderne Modelle (z. B. GPT-4.1, GPT-4o, ChatGPT-5) über integrierten Internetzugriff. Das bedeutet: Das Modell nutzt weiterhin sein trainiertes Sprachwissen, kann aber bei Bedarf aktuelle Informationen aus dem Web abrufen, wählt die verwendeten Quellen aber selbst aus.

Über integrierte Browser-Module oder API-Anbindungen werden Suchmaschinen (z. B. Bing, Google) oder spezialisierte Datenquellen abgefragt. Die Ergebnisse fließen in die Antwort ein, häufig zusammen mit Quellenangaben.

Der Internetzugriff ist nicht permanent aktiv, sondern wird gezielt eingesetzt, etwa bei Wissensfragen mit aktuellem Bezug. Dadurch sollen Kosten und Rechenlast kontrolliert werden.

Plattformunterschiede:

• ChatGPT durchsucht das Web über Bing- oder Google-Schnittstellen, abhängig von der Version.
• Perplexity seine zeigt Quellen konsequent an, die den Google Suchergebnissen stark ähneln. Manche SEOs sprechen deshalb davon, dass Perplexity nur eine andere Benutzeroberfläche für Google sei.
• Anthropic Claude bietet API-Zugriff auf ausgewählte Datenbanken und kann mit „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) externe Wissensbestände einbinden.

Damit hat sich der Charakter von LLMs deutlich verändert: Sie sind keine rein statischen Sprachgeneratoren mehr, sondern hybride Systeme, die ihr Sprachmodell mit Live-Informationen anreichern. Für Unternehmen bedeutet das, dass klassisches SEO-Ranking auch die Chancen auf Sichtbarkeit in LLM-Antworten beeinflusst, denn die Modelle greifen häufig auf Suchmaschinen-Ergebnisse als Rohstoff zurück.

Unterschiedliche SEO-Strategien

Da Suchmaschinen und LLMs zwar technisch grundlegend verschiedene Konzepte sind, aber immer mehr zusammenspielen, ist klassisches SEO auch für KI-Optimierung die Basis.

SEO für Suchmaschinen:

SEO hier bedeutet: Inhalte so gestalten, dass sie von Suchmaschinen als relevant erkannt und möglichst weit oben in den Suchergebnissen angezeigt werden.

Typische Maßnahmen:

• Relevante Keywords verwenden
• Saubere technische Struktur der Website
• Meta-Daten optimieren (z. B. Title, Description)
• Backlinks aufbauen
• Inhalte regelmäßig aktualisieren

Ziel: Sichtbarkeit in den Suchergebnissen – und damit auch in Sprachmodellen steigern.

SEO für LLMs (sog. GEO oder „LLMO“):

LLMs greifen auf öffentlich verfügbare Inhalte zurück, die möglicherweise in Trainingsdaten eingeflossen sind oder aktuell über z. B. Plugin-Schnittstellen, APIs oder Webcrawler erreichbar sind.

Suchmaschinenbetreiber wie Google kombinieren mittlerweile beide Ansätze: Sie zeigen bei Suchanfragen teils direkt LLM-generierte Antworten über den Suchergebnissen (Google AI Overviews).

Für SEO ergibt sich daraus:

• Inhalte müssen nicht nur gut auffindbar, sondern verständlich und kontextstark formuliert sein
• Informationen sollten klar, präzise und vertrauenswürdig sein
• Inhalte sollten auf strukturierten Daten basieren (z. B. Schema.org), damit sie maschinell interpretierbar sind

Klingt bekannt? Ja, all das sind seit Jahren etablierte SEO-Standards.

Wichtig: Es gibt keinen Magic Button, mit dem man plötzlich in LLM sichtbar wird. Es ist das Ergebnis jahrenlangen Markenaufbaus und intensiver Content-Arbeit, nur dass man am Ende keinen Klick dafür bekommt. Trotzdem ist es wichtig, sich darum zu kümmern und die Sichtbarkeit in LLM fortlaufend zu messen, um herauszufinden, welchen Impact diese Systeme aufs eigene Business haben. Alle SEOs beschäftigen sich aktuell mit diesem Thema. Es gibt keine Quereinsteiger, die ohne SEO-Vorwissen kompetent zum Thema GEO beraten können.

Besonders geeignete Content-Formate

• FAQs und How-to-Guides: werden von LLMs oft direkt in Antworten eingebunden.
• Tabellen und Datenblätter: erleichtern die klare Extraktion durch Modelle.
• Studien, Whitepaper und Originaldaten: steigern die Wahrscheinlichkeit, als zitierfähige Quelle aufgenommen zu werden.
• Glossare und strukturierte Definitionen: werden überproportional häufig für erklärende Antworten genutzt.
  Wer seine Inhalte in diesen Formaten anbietet, hat bessere Chancen, in LLM-Antworten aufzutauchen.

Wie hängen LLM und Suchmaschine zusammen?

Die Systeme nähern sich an:

• Suchmaschinen verwenden zunehmend LLMs, um Nutzeranfragen besser zu verstehen und “einfache” Antworten direkt zu generieren. Google zeigt nicht bei jeder Suchanfrage eine KI-Antwort an, sondern nur bei rund 10%.
• LLMs benötigen Quellen, um aktuelle Informationen liefern zu können, hier greifen sie auf Suchmaschinen oder APIs zurück, ChatGPT und Perplexity vermutlich auf Google. Google bringt mit dem AI Mode sogar ein eigenes Produkt heraus, dass die Suche im Stil von ChatGPT ermöglicht. D.h. gute SEO Rankings sind dann auch für LLMs ein wichtiges Signal.

Die Informationsverwertung verlagert sich

Wo früher der Nutzer selbst entscheiden musste, auf welchen Link er klickt, trifft diese Entscheidung jetzt zunehmend die KI. Sie wählt, verarbeitet und präsentiert Informationen in verdichteter Form. Problem: Menschen können nicht mehr genau beurteilen, wer der Urheber der Information ist und ob die verwendeten Quellen vertrauenswürdig sind. Letztlich entscheiden die Anbieter selbst, welche Information ausgespielt und welche zensiert werden. Wenn man sich vor Augen führt, dass die wichtigsten Sprachmodelle aus den USA und China kommen, ist das ganze Thema auch politisch aufgeladen und birgt erhebliche Gefahren.

Rechtliche Dimension
Parallel laufen in den USA und Europa zahlreiche Verfahren gegen KI-Anbieter wegen Urheberrechtsverletzungen. Die EU-KI-Verordnung (AI Act) verlangt künftig mehr Transparenz über Trainingsdaten und Quellen. Unternehmen sollten prüfen, ob und wie ihre Inhalte in LLMs genutzt werden dürfen, und abwägen, ob sie Inhalte für KI-Crawler sperren oder gezielt öffnen. In den USA wird OpenAI derzeit verklagt, weil ein Teenager seine dunklen Gedanken mit ChatGPT diskutiert und anschließend das Leben genommen hat. GEO bewegt sich damit immer auch in einem brisanten juristischen Spannungsfeld. Zudem sorgen Prompt Injections bei öffentlich zugänglichen Chatbots für eine Sicherheitslücke, die nicht ohne Weiteres zu schließen ist.

Anforderungen für Sichtbarkeit in LLMs

Um in LLMs zitiert zu werden müssen Unternehmen ihre Inhalte technisch und inhaltlich so aufbereiten, dass sie sowohl von klassischen Suchmaschinen als auch von LLMs erkannt, verstanden und genutzt werden können. Das bedeutet: Struktur, Klarheit, Vertrauenswürdigkeit und maschinelle Lesbarkeit müssen zusammenspielen.

1. Maschinenverständliche Inhalte
   • Strukturierte Daten (z. B. FAQ-Markup, Product, Organization)
   • Klar formulierte Aussagen, keine unnötige Füllsprache
   • Semantisch eindeutige Formulierungen (z. B. „X ist Y“, nicht „X könnte vielleicht Y sein“)
2. Faktenbasierte Inhalte mit Quellenbezug
   • Nachprüfbare Informationen, idealerweise mit referenzierten Datenquellen
   • Studien, Whitepaper oder Branchendaten als Grundlage
   • Klare Trennung zwischen Fakten und Meinungen
3. Domain-Autorität im Themenbereich aufbauen
   • Inhalte zu einem Themencluster bündeln („Topic Authority“)
   • Wiedererkennbare redaktionelle Linie
   • Zitierwürdigkeit durch saubere Darstellung und hohe Qualität
4. Datenbereitstellung für LLM-Zugriff
   • Offene APIs oder maschinenlesbare Dokumente bereitstellen
   • Kein Blockieren durch robots.txt, wenn Inhalte verbreitet werden sollen
   • Integration in Wissensdatenbanken (z. B. Wikidata, Google Knowledge Graph)

Schnittmenge SEO und GEO: Inhalte, die für beide Systeme funktionieren

Maßnahme	Wirkung auf SEO	Wirkung auf GEO
Strukturierte Daten	Bessere Darstellung	Erleichtert maschinelles Erfassen
Eindeutige Aussagen	Höhere Relevanz	Klare Antwortgenerierung
Themenautorität (Topic Depth)	Rankingvorteile	Wahrscheinlichkeit für KI-Zitierung
Qualitative Backlinks	Trust- und Domainwert	Einfluss auf Auswahl durch KI
Aktualisierte Inhalte	Frische-Signal	Höhere Relevanz bei KI-Auswertung

Operative Maßnahmen: Wie Unternehmen sich vorbereiten können auf GEO

1. Content-Audit: Bestehende Inhalte auf maschinelle Verständlichkeit und SEO-Tauglichkeit prüfen
2. Markup-Strategie: Strukturierte Daten gezielt einsetzen
3. Redaktionsleitfaden anpassen: Texte klar, sachlich und faktenbasiert formulieren
4. Monitoring: Tools nutzen, um Sichtbarkeit in LLM-Antworten zu beobachten
5. Legal: Rechtliche Prüfung, ob und wie Inhalte in KI-Systemen verwertet werden dürfen oder sollen

GEO unterscheidet sich von klassischem SEO auch wirtschaftlich: LLM-Antworten liefern signifikant weniger Klicks, können aber die Markenbekanntheit und Informationshoheit stärken. Für Unternehmen wird es entscheidend sein, die Balance zwischen Sichtbarkeit (Brand Mentions in LLMs) und messbarem Traffic (klassische SEO-Rankings) zu finden. Ein reines ROI-Denken wie bei SEO greift hier zu kurz – GEO dient stärker der Positionierung als Thought Leader und ist insofern vor allem für große Marken relevant, während kleinere Anbieter mit überschaubarem SEO-Budget sich weiterhin auf die SEO-Basics fokussieren sollten. Reichweite bleibt auch künftig die Währung für Erfolg.

Unternehmen, die künftig sichtbar bleiben wollen, müssen jetzt redaktionelle Qualität mit technischer Optimierung kombinieren und ein Monitoring aufsetzen. Vieles ist derzeit noch unklar und experimentell, es gibt niemanden, der einfache Lösungen anbieten kann.

Lassen Sie sich also nicht auf selbsternannte KI-Experten ein, die sie von heute auf morgen auf 1 bringen wollen, so einfach wird es nicht funktionieren (zumindest für alles, was nicht die Marke selbst betrifft).