AI KI GEO Sichtbarkeit Strategie marketing
Lieber Leser, liebe Leserin,
vor ein paar Wochen habe ich nach einer Definition von „Generative Engine Optimization“ gesucht. Nicht in Google, sondern direkt in ChatGPT. Ich bekam eine erstaunlich gute Antwort. Präzise, klar, mit Beispielen. Kein einziger Link. Kein Hinweis auf den Autor. Kein Klick. Nur Worte, von irgendwoher – und doch irgendwie von niemandem.
Und ich habe die Antwort einfach übernommen. Weitergemacht. Nicht weiter darüber nachgedacht.
Aber genau da beginnt die Geschichte: Denn was passiert mit Sichtbarkeit, wenn die Suchmaschine selbst zur Quelle wird – und dabei keine echte Quelle mehr nennt?
Willkommen im Zeitalter der Generative Engines.
Während viele noch über SEO und Google-Rankings diskutieren, hat sich längst eine neue Realität eingeschlichen: Immer mehr Menschen fragen zuerst ChatGPT, Gemini oder Perplexity – nicht mehr Google. In der Altersgruppe der Digital Professionals unter 40 gibt mittlerweile über ein Drittel an, KI-Systeme regelmäßig als erste Anlaufstelle zu nutzen.
Was dabei übersehen wird: Wer bei Google nicht auftaucht, kann immerhin noch auf SEO setzen. Wer bei GPT nicht erwähnt wird, existiert einfach nicht.
Denn Generative Engines antworten nicht mit Links – sie antworten mit Sprache. Sie paraphrasieren, re-komponieren, filtern Inhalte nach Vertrauenswürdigkeit, Klarheit und Struktur. Was nicht „maschinen freundlich" geschrieben ist, wird ignoriert. Oder falsch wiedergegeben. Oder nie gefunden.
Und genau hier setzt GEO an: Generative Engine Optimization – der Versuch, Inhalte so zu gestalten, dass sie in den Gedächtnissen dieser neuen Maschinen überhaupt stattfinden dürfen.
GEO funktioniert nicht über Keywords oder Backlinks. Es funktioniert über semantische Dichte, nachvollziehbare Argumentationen, KI-freundliche Sprache. Wer sichtbar sein will, muss lesbar für Maschinen schreiben – in klaren Absätzen, präzisen Formulierungen, mit transparenten Quellen und überprüfbaren Fakten.
Das mag banal klingen. Doch es verändert, wie wir schreiben. Und vor allem: für wen.
Nicht mehr für Menschen mit Suchabsicht. Sondern für Maschinen mit Antwortauftrag.
Verlage wie Forbes experimentieren bereits mit „GEO-kompatiblen“ Artikeln. Unternehmen wie Notion schreiben ihre Hilfe Artikel so, dass ChatGPT daraus direkt und korrekt zitieren kann. Plattformen wie Perplexity verlinken zunehmend auf die „Antwortfähigsten“, nicht auf die Originalsten.
Das hat Konsequenzen – für Sichtbarkeit, für Wahrnehmung, für digitale Identität.
Die Risiken sind dabei offensichtlich – und trotzdem kaum diskutiert. Kleine Blogs, freie Autor:innen, lokale Medien oder nicht-englischsprachige Quellen haben kaum eine Chance, von Large Language Models (LLMs) berücksichtigt zu werden. Selbst fundierte Inhalte können verschwinden, wenn sie nicht maschinengerecht formuliert sind.
Noch beunruhigender: Wer kontrolliert, was Maschinen für zitierfähig halten? Wo endet journalistische Qualität – und wo beginnt algorithmisches Wohlgefallen?
Denn was LLMs besonders gut können, ist: glätten. Nuancen werden verworfen, Perspektiven nivelliert, Autor:innen entkoppelt. Was bleibt, ist ein Echo – nicht die Quelle.
Und das ist nicht nur ein technisches, sondern auch ein demokratisches Problem.
GEO ist längst kein Nerdthema mehr. Der weltweite Markt für „LLM-compatible Content“ wird auf über 20 Milliarden US-Dollar bis 2027 geschätzt. Unternehmen experimentieren mit Content-Strategien, die auf Promptfähigkeit und Zitatstabilität optimiert sind. Agenturen bieten bereits GEO-Audits an. Und in den Kommunikationsabteilungen großer Konzerne entsteht ein neues Berufsbild: der Content Engineer.
Auch Plattformen rüsten auf: ChatGPTs Custom GPTs oder Perplexitys Wissensquellen basieren zunehmend auf geprüften Dokumenten – mit strikten Qualitätsanforderungen an Format, Transparenz und Konsistenz.
Wer heute nicht investiert, verliert morgen seine Sichtbarkeit.
Aber: GEO ist voraussetzungsreich. Wer nicht die Mittel hat, seine Inhalte in strukturierte Dokumente zu verwandeln, in Vektorformate zu überführen oder Retrieval-Strategien zu entwickeln, bleibt zurück. GEO verstärkt bestehende Ungleichheiten – in der Sichtbarkeit, im Zugang zu Öffentlichkeit, im Einfluss.
Hinzu kommt die ethische Frage: Wenn Inhalte paraphrasiert statt zitiert werden, wem gehört die Erkenntnis? Wenn Maschinen Meinungen glätten, was passiert mit Kontroversen, mit kritischer Reibung?
Und wenn wir anfangen, für Maschinen zu schreiben – schreiben wir dann irgendwann nur noch für sie?
GEO ist keine Antwort auf alle Fragen. Es ist ein technischer Reflex auf eine veränderte Informationslogik. Es hilft, Inhalte auffindbar zu machen – aber nicht unbedingt besser. GEO optimiert für Wiederverwendung, nicht für Tiefe. Für Format, nicht für Haltung.
Doch genau hier liegt die Chance: GEO kann genutzt werden, ohne sich ihm zu unterwerfen. Wer Inhalte schafft, die strukturiert, verständlich und überprüfbar sind, stärkt nicht nur seine KI-Sichtbarkeit, sondern auch seine Relevanz – für Menschen.
Es geht nicht darum, Maschinen zu gefallen. Es geht darum, ihnen etwas zu geben, das sie nicht verfälschen müssen.
Wir stehen an der Schwelle zu einer Welt, in der Inhalte nicht mehr gefunden, sondern verteilt werden. Nicht mehr gegoogelt, sondern generiert. Nicht mehr gelesen, sondern zusammengefasst.
Wenn wir als Autor:innen, Unternehmen, Medien oder Institutionen relevant bleiben wollen, müssen wir verstehen: Die neue Leserschaft sind Maschinen.
Aber wir schreiben weiterhin für Menschen. Und genau deshalb ist GEO kein Tool der Anpassung – sondern ein Werkzeug der Klarheit.
Nutzen wir es. Aber verlieren wir nicht, worum es eigentlich geht: Vertrauen, Tiefe, Verantwortung.
Denn wenn die Maschinen entscheiden, was wir lesen – dann ist es umso wichtiger, dass sie das Richtige finden.
GEO verändert, wie Inhalte sichtbar werden – und für wen. Wer heute Relevanz will, muss Klartext sprechen: maschinenfreundlich, strukturiert, zitierfähig. Wir zeigen euch, wie ihr Content schafft, der von KI erkannt – und von Menschen erinnert wird.