Die zentrale Frage lautet nicht mehr: „Finden Nutzer:innen die Website?“ Sondern: „Findet die KI die Inhalte?“

AI Search funktioniert grundlegend anders als klassische Suchmaschinen. Anstelle von Rankings und Klicks geht es bei der Optimierung darum, von KI-Modellen als verlässliche Quelle erkannt, zitiert und erwähnt zu werden. Unternehmen müssen ihre Content-Strategie entsprechend anpassen – nicht als Ersatz für SEO, sondern als wichtige Ergänzung.

Die wichtigsten Begriffe verstehen

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Suchsysteme wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews. Der Begriff hat sich als Standard in der Branche etabliert.

GEO basiert auf zwei komplementären Ansätzen:

• Kurzfristig: Einzelne Inhalte werden so aufbereitet, dass sie von KI-Modellen als Antwort ausgespielt werden. Inhalte müssen präzise Fragen beantworten, klar strukturiert sein und belastbare Quellen einbinden.
• Langfristig: Marken werden als Autorität verankert. Je häufiger und qualitativ hochwertiger ein Unternehmen in vertrauenswürdigen Quellen erwähnt wird – etwa in Fachmedien, Datenbanken, auf Verbandsseiten, in hochwertigen Blogs –, desto wahrscheinlicher wird es von KI-Modellen als relevante Quelle erkannt.

Was ist Large Language Model Optimization (LLMO)?

Large Language Model Optimization (LLMO) fokussiert sich auf die Optimierung der eigenen Website und deren Inhalte, damit Large Language Models wie ChatGPT, Claude oder Gemini diese besser verstehen, verarbeiten und in ihren Antworten verwenden können.

Während GEO den übergeordneten strategischen Rahmen bildet, konzentriert sich LLMO auf die konkrete Optimierung der eigenen digitalen Assets, damit KI-Modelle diese Inhalte optimal erfassen und verwenden können.

LLMO ist besonders relevant für kurzfristige Maßnahmen. Um Kommunikationsverantwortliche bei dieser Herausforderung zu begleiten, haben wir den LLMO Readiness Checker entwickelt. Er hilft dabei, den eigenen Webauftritt systematisch zu analysieren und zu verstehen.

Citations vs. Mentions: Die zwei KI-Signale

KI-Modelle unterscheiden zwischen zwei Arten von Nennungen, die beide für die Sichtbarkeit entscheidend sind:

Citations (Zitierungen): Die eigene Website wird als Quelle explizit genannt oder verlinkt. Citations entstehen besonders durch:

• Originäre Daten und Studien
• Klare Methodiken und Quellenangaben
• Fachartikel mit journalistischem Anspruch
• Unique Content mit nachweisbarem Mehrwert

Mentions (Erwähnungen): Die eigene Marke wird in einer KI-Antwort genannt, ohne dass die Quelle direkt verlinkt wird. Mentions stärken die Markenbekanntheit und Autorität in der Wahrnehmung der KI-Modelle. Sie entstehen durch konsistente Nennungen über vertrauenswürdige Quellen hinweg.

Wichtig: Beide Signale sind wertvoll und sollten strategisch aufgebaut werden.

Vertrauenswürdige Quellen als Erfolgsfaktor (E-E-A-T)

KI-Modelle bevorzugen Marken, die konsistent über verschiedene vertrauenswürdige Plattformen hinweg erwähnt werden. Je konsistenter eine Marke in relevanten Kontexten erscheint, desto eher stuft die KI das Unternehmen als Autorität ein.

Folgende Content-Arten werden von KI-Modellen als besonders vertrauenswürdig eingestuft:

• Unique Content: Qualitativ hochwertig, einzigartig und authentisch
• User Generated Content: Bewertungen, Erfahrungsberichte
• Expert Voices: Gastbeiträge, Fallstudien, Referenzen
• Online-PR: Inhalte mit journalistischem Anspruch in Fachmedien
• Rich Media: Infografiken, Videos, Podcasts
• Unique Data: Eigene Studien, Umfragen oder Datenanalysen
• Über-Uns-Seiten und Autor:innenbiografien: Kurze Abstracts, die alle W-Fragen beantworten

5 konkrete Handlungsempfehlungen für AI Search Optimierung

1. Inhalte klar strukturieren für maximale Zitierfähigkeit

KI-Modelle bevorzugen klar strukturierte Inhalte, die sich leicht verarbeiten lassen. Die Struktur entscheidet maßgeblich darüber, ob ein Inhalt als Antwort ausgespielt wird.

Was konkret zu tun ist:

• Klare H1- bis H3-Überschriften verwenden, die die Hierarchie der Informationen abbilden
• Prägnante Absätze erstellen, die jeweils einen Aspekt behandeln
• Kurze Zusammenfassung am Anfang platzieren (TL;DR)
• Inhaltsverzeichnis, FAQs, Listen und Tabellen nutzen
• Wichtige Begriffe fetten, um die Scanbarkeit zu verbessern
• Quellenangaben konsequent einbinden – sie erhöhen die Glaubwürdigkeit erheblich

Bevorzugte Formate:

• FAQs, die häufige Fragen direkt beantworten
• How-To-Guides mit klaren Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• Glossare, die Fachbegriffe verständlich erklären
• Strukturierte Artikel mit logischer Hierarchie

2. Überschriften als natürliche Fragen formulieren

KI-Modelle nutzen Natural Language Processing (NLP), um Anfragen zu interpretieren. Überschriften, die sich wie natürliche Fragen lesen, erhöhen erheblich die Chance, dass der Inhalt als Antwort ausgespielt wird.

Was konkret zu tun ist:

• Überschriften als Fragen formulieren, die Nutzer:innen tatsächlich stellen
• Konkrete, spezifische Fragen bevorzugen statt allgemeiner Themenüberschriften
• W-Fragen nutzen: Wie, Was, Warum, Wann, Wo, Welche

• Beispiele:

• ❌ Statt: "SEO-Tipps für 2025"
• ✅ Besser: "Wie optimiere ich meine Website für Suchmaschinen?"
• ❌ Statt: "Content-Marketing-Strategie"
• ✅ Besser: "Welche Content-Formate funktionieren am besten für B2B?"

3. Qualität durch Einzigartigkeit und Expertise sichern

Mit GenAI sinken die Kosten für die Content-Produktion drastisch. Search-Algorithmen werden daher die Qualität von Inhalten noch stärker bewerten, um die schiere Menge an KI-generiertem Content auszugleichen.

Was konkret zu tun ist:

• Eigene Daten und Insights entwickeln, z. B. durch originäre Forschung, Studien, Umfragen
• E-E-A-T demonstrieren: Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness
• Themen aus verschiedenen Perspektiven beleuchten
• Sauber belegte Aussagen mit Quellenangaben versehen
• Verständliche Sprache verwenden, ohne auf Fachkompetenz zu verzichten
• Klare Autor:innenprofile mit nachweisbarer Expertise etablieren

Besonders wertvoll:

• Eigene Studien und Datenanalysen
• Fallstudien mit konkreten Ergebnissen
• Expert:innen-Interviews mit O-Tönen
• Praxisberichte mit messbaren Learnings

4. Konsistente Präsenz über Kanäle hinweg aufbauen

Inhalte sollten über verschiedene Kanäle strategisch abgestimmt werden. Ein Blogbeitrag, ergänzt durch einen Gastbeitrag in einem Fachmedium und auf LinkedIn geteilt, schafft Synergien. Jeder Kanal verstärkt den anderen und trägt zur langfristigen Verankerung der Marke bei.

Was konkret zu tun ist:

• Markennamen, Fakten und Daten konsistent über alle Kanäle verwenden
• Gastbeiträge in hochwertigen Fachmedien platzieren
• Regelmäßige Präsenz in Branchenportalen und auf Verbandsseiten aufbauen
• Expert:innenstatus durch Vorträge, Webinare, Podcasts etablieren
• User Generated Content (Bewertungen, Testimonials) aktiv fördern
• Rich Media (Infografiken, Videos) auf verschiedenen Plattformen distribuieren

• Ziel: Ein Netzwerk aus übereinstimmenden, qualitativ hochwertigen Erwähnungen über verschiedene vertrauenswürdige Quellen aufbauen.

5. Technische Grundlagen für KI-Crawlbarkeit schaffen

Auch wenn LLMO und GEO neue Anforderungen stellen, bleiben die technischen SEO-Grundlagen wichtig. KI-Modelle müssen Inhalte crawlen, verstehen und verarbeiten können.

Was konkret zu tun ist:

• Strukturierte Daten (Schema.org Markup) implementieren, insbesondere für FAQs, How-Tos und Artikel
• Saubere Website-Architektur mit klarer Navigation und interner Verlinkung
• Accessibility-Features wie Alt-Texte für Bilder und Videos, semantisches HTML
• Mobile Optimierung und schnelle Ladezeiten sicherstellen
• XML-Sitemap aktuell halten
• Robots.txt korrekt konfigurieren, damit KI-Crawler Zugriff haben

Zusätzlich wichtig:

• Klare URL-Strukturen
• Canonical Tags bei Duplicate Content
• Breadcrumb-Navigation für eine bessere Orientierung

Fazit: Jetzt handeln, langfristig profitieren

AI Search Optimierung verbindet kurzfristige und langfristige Strategien:

Kurzfristig geht es darum, einzelne Inhalte zitierfähig zu machen durch klare Strukturen, präzise Antworten und belegbare Quellen.

Langfristig verankern Unternehmen ihre Marke als Autorität durch konsistente Präsenz in vertrauenswürdigen Quellen, qualitativ hochwertige Erwähnungen und Reichweite über verschiedene Plattformen.

Das Ergebnis: Die Marke wird von KI-Systemen als verlässliche Quelle erkannt – entweder als Citation mit direktem Traffic-Potenzial oder als Mention, die die Autorität stärkt.

AI Search Optimierung ersetzt klassisches SEO nicht, sondern ergänzt es. Während Milliarden Menschen weiterhin traditionelle Suchmaschinen nutzen, wächst parallel dazu die KI-gestützte Suche. Unternehmen, die jetzt ihre Content-Strategie anpassen, schaffen die Grundlage für Sichtbarkeit in einer Welt, in der die KI-gestützte Suche zunehmend zur Normalität wird.