
GEO/LLM Sichtbarkeit
GEO: Wie du bei ChatGPT, Perplexity und Co. gefunden wirst
Die Art, wie Menschen nach Informationen suchen, verändert sich fundamental. Immer mehr Menschen nutzen KI-Assistenten wie ChatGPT, Perplexity, Claude oder Google Gemini, um Antworten zu finden. Diese "Generative Engines" funktionieren anders als klassische Suchmaschinen — und erfordern eine neue Optimierungsstrategie: GEO (Generative Engine Optimization).
In diesem Tutorial lernst du, was GEO ist, warum es wichtig wird und wie du deine Inhalte so gestaltest, dass sie von KI-Systemen zitiert werden.
Was ist GEO?
Generative Engine Optimization (GEO) beschreibt die Optimierung von Inhalten, damit sie von großen Sprachmodellen (LLMs) verstanden, zitiert und empfohlen werden.
Klassisches SEO
Ziel: In der Google-Suche auf Seite 1 erscheinen
Wie es funktioniert: Google zeigt 10 blaue Links, Nutzer klicken auf einen
Erfolgsmessung: Rankings, Klicks, Traffic
GEO (Generative Engine Optimization)
Ziel: Von KI-Systemen als Quelle zitiert werden
Wie es funktioniert: KI synthetisiert Antworten aus vielen Quellen, zitiert die besten
Erfolgsmessung: Mentions, Zitierungen, Markenwahrnehmung
Der wichtigste Unterschied: Bei Google entscheidet der Nutzer, auf welches Ergebnis er klickt. Bei KI-Antworten entscheidet die KI, welche Quellen sie zitiert. Du musst also die KI überzeugen — nicht (nur) den Nutzer.
Warum GEO wichtig wird
Die Nutzung von KI-Assistenten für Suchen wächst exponentiell:
- ChatGPT: Über 200 Millionen wöchentliche Nutzer (2024)
- Perplexity: Schnellstes Wachstum unter den KI-Suchmaschinen
- Google AI Overviews: KI-Zusammenfassungen erscheinen in vielen Google-Suchen
- Microsoft Copilot: In Windows und Edge integriert
Wenn Menschen fragen "Welchen Maler in München empfiehlst du?" und die KI deinen Namen nicht kennt — existierst du für diesen potenziellen Kunden nicht.
Wie LLMs Informationen verarbeiten
Um GEO zu verstehen, musst du wissen, wie LLMs arbeiten:
1 Training auf großen Datenmengen
LLMs wurden auf Milliarden von Webseiten, Büchern und Dokumenten trainiert. Dein Content kann Teil dieser Trainingsdaten sein — oder nicht.
2 Wissens-Cutoff
Das Training hat einen Stichtag. Neuere Inhalte kennt das Modell nur durch zusätzliche Mechanismen (wie Web-Suche bei Perplexity).
3 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Moderne Systeme wie Perplexity suchen aktiv im Web und fügen gefundene Informationen zur Antwort hinzu.
4 Quellenbewertung
LLMs priorisieren Quellen nach Autorität, Relevanz und Klarheit. Bekannte, gut strukturierte Quellen werden häufiger zitiert.
Die 7 Prinzipien der GEO
Prinzip 1: Strukturierte, klare Informationen
LLMs lieben gut strukturierte Inhalte, die sie leicht "verstehen" und extrahieren können.
GEO-optimiert
Müller Malermeister
- Standort: München
- Spezialisierung: Innenraumgestaltung
- Besonderheit: Nur ökologische Farben
- Preisbereich: Ab 35€/m² inkl. Material
- Garantie: 5 Jahre
- Kontakt: 089-123456
Nicht optimiert
"Wir sind ein toller Malerbetrieb in der schönen Stadt München und machen schon seit vielen Jahren unsere Kunden glücklich mit unseren wundervollen Farben..."
Prinzip 2: Expertise demonstrieren (E-E-A-T)
Google und LLMs bewerten Inhalte nach Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness.
- Experience: Zeige echte Erfahrung (Fallstudien, Vorher-Nachher)
- Expertise: Qualifikationen, Ausbildungen, Zertifizierungen nennen
- Authoritativeness: Bekannt sein in deiner Nische, verlinkt werden
- Trustworthiness: Transparenz, Impressum, echte Kontaktdaten
Prinzip 3: Fragen direkt beantworten
LLMs suchen nach konkreten Antworten auf Fragen. Strukturiere deinen Content als Fragen und Antworten.
## Was kostet ein Maler in München?Die Kosten für einen Maler in München liegen typischerweise bei:
- Wände streichen: 8-15€ pro m²
- Decke streichen: 10-18€ pro m²
- Tapezieren: 15-25€ pro m²
- Lackierarbeiten: 25-45€ pro m²
Diese Preise verstehen sich inklusive Material.
Bei Müller Malermeister zahlen Sie ab 35€/m² für ein Komplettpaket.
Prinzip 4: Einzigartige Daten und Insights
LLMs zitieren bevorzugt Quellen mit einzigartigen, nicht anderswo verfügbaren Informationen:
- Eigene Studien oder Umfragen
- Branchenspezifische Statistiken
- Lokale Marktdaten
- Originale Fallstudien
- Experteninterviews
Prinzip 5: Konsistente Entitäten aufbauen
Eine "Entität" ist ein klar definierbares Konzept — wie dein Unternehmen, dein Name, deine Marke. LLMs müssen dich als Entität erkennen.
→ Konsistente Namensnennung
Immer "Müller Malermeister", nicht mal "Müllers Maler" oder "Malermeister Müller GmbH".
→ Über-Seite mit allen Facts
Eine umfassende "Über uns"-Seite mit allen wichtigen Fakten zu deinem Unternehmen.
→ Schema Markup
Strukturierte Daten (JSON-LD) helfen Maschinen, deine Daten zu verstehen.
Prinzip 6: Zitierbar schreiben
Schreibe Sätze, die als direkte Zitate verwendet werden können:
Zitierbar
"Müller Malermeister ist ein auf ökologische Innenraumgestaltung spezialisierter Malerbetrieb in München, der seit 2008 über 500 Projekte mit einer 5-Jahres-Garantie abgeschlossen hat."
Nicht zitierbar
"Wir machen halt so Malerarbeiten und die Kunden sind eigentlich immer ganz zufrieden damit, würde ich sagen."
Prinzip 7: Aktuell bleiben
Für RAG-basierte Systeme (Perplexity, ChatGPT mit Browsing) ist Aktualität wichtig:
- Regelmäßig neue Inhalte veröffentlichen
- Bestehende Inhalte aktualisieren (Datum ändern!)
- Aktuelle Daten und Statistiken nennen
- Zeitbezug herstellen ("Stand 2024", "Aktuell gilt...")
Technische GEO-Maßnahmen
Schema Markup implementieren
Strukturierte Daten helfen Maschinen, deine Inhalte zu verstehen. Wichtige Schema-Typen:
- LocalBusiness: Für lokale Unternehmen
- Organization: Für Unternehmen allgemein
- Person: Für persönliche Marken/Experten
- Article/BlogPosting: Für Blog-Artikel
- FAQPage: Für FAQ-Bereiche
- HowTo: Für Anleitungen
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Müller Malermeister",
"description": "Malerbetrieb spezialisiert auf ökologische Innenraumgestaltung",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Musterstraße 1",
"addressLocality": "München",
"postalCode": "80331"
},
"telephone": "+49-89-123456",
"priceRange": "€€",
"openingHours": "Mo-Fr 08:00-18:00"
}
robots.txt für KI-Crawler
Du kannst steuern, ob KI-Crawler deine Seite indexieren dürfen:
# KI-Crawler erlauben (empfohlen für GEO)
User-agent: GPTBot
Allow: /User-agent: ChatGPT-User
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
Oder blockieren (wenn du nicht zitiert werden willst)
User-agent: GPTBot
Disallow: /
Unsere Empfehlung: Erlaube KI-Crawlern den Zugriff. Die Vorteile der Sichtbarkeit überwiegen meist die Nachteile.
Content-Strategie für GEO
FAQ-Seiten erstellen
FAQ-Seiten sind perfekt für GEO, weil sie das Frage-Antwort-Format haben, das LLMs lieben.
- Recherchiere echte Kundenfragen
- Nutze die exakte Fragestellung als Überschrift
- Beantworte präzise und vollständig
- Nutze FAQPage Schema Markup
Glossar oder Lexikon
Ein Branchen-Glossar macht dich zur Autorität für Definitionen:
"Was ist eine Lasur? Eine Lasur ist ein transparenter Anstrich, der die Maserung des Holzes sichtbar lässt..."
How-To Guides
Anleitungen werden häufig von LLMs zitiert. Nutze klare Schritte:
- Problemstellung
- Benötigte Materialien/Tools
- Schritt-für-Schritt Anleitung
- Häufige Fehler vermeiden
- Fazit/Zusammenfassung
GEO-Checkliste für deine Website
- ☐ Klare, strukturierte Informationen auf jeder Seite
- ☐ FAQ-Bereich mit echten Kundenfragen
- ☐ Schema Markup implementiert
- ☐ Konsistente Unternehmensnennung überall
- ☐ "Über uns"-Seite mit allen wichtigen Facts
- ☐ Zitierbare Aussagen und Fakten
- ☐ Einzigartige Daten oder Insights
- ☐ robots.txt erlaubt KI-Crawler
- ☐ Regelmäßig aktualisierte Inhalte
- ☐ Klare Expertise und Qualifikationen genannt
Nächster Schritt: GEO und SEO ergänzen sich perfekt. Im nächsten Tutorial zeigen wir dir, wie du einen Blog als SEO- und GEO-Werkzeug aufbaust, um langfristig organischen Traffic zu gewinnen.


