GEO ist das neue SEO für KI-Systeme: So optimierst du mit Generative Engine Optimization Websites für ChatGPT, Claude, Gemini und andere LLMs.
Generative Engine Optimization – GEO
Generative Engine Optimization (GEO): Inhalte für KI-Systeme optimieren
Generative Engine Optimization (GEO) ist eine neue Disziplin innerhalb der Suchmaschinenoptimierung. Ziel ist es, Inhalte, Datenstrukturen und Webseiten so aufzubereiten, dass generative KI-Systeme wie ChatGPT, Google Gemini, Claude, Grok oder Perplexity die Informationen korrekt interpretieren, einordnen und wiedergeben können. GEO richtet sich also nicht an menschliche Leser oder klassische Suchmaschinen – sondern direkt an Large Language Models (LLMs).
Was bedeutet Generative Engine Optimization?
Das neue SEO für KI: GEO bedeutet, Websites so zu gestalten, dass sie für Sprachmodelle und KI-gestützte Such- und Antwortsysteme besonders verständlich und verwertbar sind. Klassisches SEO berücksichtigt vor allem Keywords, Backlinks und strukturierte Daten für Google. GEO geht weiter: Es sorgt dafür, dass KI-Systeme aus Texten, Metadaten und Strukturinformationen möglichst exakte, markenkonforme Antworten erzeugen können.
Beispiel: Wenn ein Nutzer Google Gemini fragt, welche Agentur in Hamburg auf Shopware SEO spezialisiert ist, soll im Idealfall die eigene Website als Antwortquelle dienen – mitsamt korrekten Leistungsangeboten, Standorten oder Referenzen.
In der Google AI Overview auftauchen mit GEO
Warum GEO immer wichtiger wird
Immer mehr Nutzer stellen ihre Fragen nicht mehr bei Google, sondern direkt an KI-Systeme. Antworten kommen in Form von Fließtexten, nicht als Linklisten. Wer hier nicht genannt wird, verliert Sichtbarkeit. Generative Engine Optimization hilft dabei, diese neuen Kanäle zu erschließen. Es verbessert nicht nur die Präsenz in Chatbots, sondern auch in Browser-Erweiterungen, Voice Assistants oder KI-gestützten Recherchediensten.
Bausteine der Generative Engine Optimization
- Klare Informationsstruktur:
Inhalte sollten logisch aufgebaut und leicht verständlich sein. Tabellen, Bulletpoints und Zwischenüberschriften helfen Sprachmodellen beim Verstehen. - Strukturierte Daten:
Schema.org-Markup, Open Graph, JSON-LD oder FAQPage-Formate liefern KI-Systemen zusätzliche Kontextinformationen. - Eindeutige Begrifflichkeiten:
Markennamen, Dienstleistungen und Fachbegriffe sollten konsistent verwendet werden, damit sie korrekt zugeordnet werden können. - Aktualität und Datenqualität:
LLMs arbeiten mit Trainingsdaten und aktuellen Webdaten. Veraltete Inhalte oder inkonsistente Informationen führen zu fehlerhaften Antworten. - Maschinenfreundliches Copywriting:
Kurze Abschnitte, präzise Aussagen, keine Füllsätze. Je klarer der Text, desto besser kann er von KIs verarbeitet werden.
Die llms.txt – strukturierte Informationen für KI
Ein zentrales Werkzeug für Generative Engine Optimization ist die llms.txt. Diese Datei im Markdown-Format stellt eine klare, textbasierte Übersicht über die wichtigsten Seiten und Inhalte einer Website zur Verfügung – explizit für KI-Crawler und Sprachmodelle.
Sie wird im Root-Verzeichnis einer Website abgelegt und kann zusätzlich in der robots.txt referenziert werden.
Fazit: GEO als Zukunft der Sichtbarkeit
Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI-Systeme verändert sich das Suchverhalten grundlegend. GEO bietet die Chance, auch in KI-Antworten präsent zu sein – dort, wo klassische Suchmaschinen keinen Zugriff mehr bieten. Unternehmen, die frühzeitig auf GEO setzen, sichern sich Wettbewerbsvorteile in einer Welt, in der LLMs zum neuen Gatekeeper für digitale Informationen werden.
Wer keine internen Ressourcen für die Umsetzung hat, sollte einen erfahrenen SEO-Experten beauftragen, der sich auch mit Generative Engine Optimization (GEO) auskennt. So lässt sich sicherstellen, dass Inhalte, Datenstrukturen und Tools wie die llms.txt gezielt und professionell auf LLMs abgestimmt werden.