GEO vs. SEO: Warum Generative Engine Optimization im KI-Zeitalter wirklich zählt
Generative KI-Suche greift heute vor allem auf Antworten von wenigen vertrauenswürdigen Marken zurück. In diesem Beitrag teilen wir Amantrus eigene Erfahrungen und unsere Sicht darauf, wie man von bloßen SERP-Rankings zu der Marke wird, die KI-Copilots als erstes zitieren.
GEO ist das, was passiert, wenn Antworten blaue Links ersetzen
Aus AMANTRUs Perspektive fassen KI-native Sucherlebnisse wie Googles AI Overviews, ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity heute Antworten zusammen, statt einfach zehn blaue Links untereinander aufzulisten. Semrush berichtet, dass Googles AI Overviews bereits bei Milliarden von Suchanfragen pro Monat erscheinen und dass ChatGPT die Marke von 100 Millionen Nutzern schneller erreicht hat als jede andere App in der Geschichte, was bedeutet, dass eine Kaufentscheidung komplett innerhalb einer KI-Oberfläche beginnen und enden kann, bevor überhaupt jemand auf deine Website kommt (Semrush, 2025). Wenn AMANTRU in diesen zusammengefassten Antworten nicht vorkommt, sind wir genau im Moment der Kaufabsicht unsichtbar.
Dieser Beitrag spiegelt AMANTRUs aktuelle Erfahrungen und unseren Blick darauf, wie wir uns an diese Realität anpassen.
GEO vs. SEO: Die Ziele gehen auseinander
| Dimension | Traditionelles SEO | Generative Engine Optimization |
|---|---|---|
| Hauptziel | Eine Seite für ein Keyword möglichst weit oben ranken | Eine Erwähnung oder ein Zitat in KI-generierten Antworten bekommen |
| Optimierungsziel | Web-Crawler und SERP-Algorithmen | Multi-Modell-Assistenten (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, AI Overviews) |
| Signalmix | Strukturierte Daten, Crawlability, Backlinks, Onpage-Relevanz | Alle SEO-Grundlagen plus klare Entitäten, Autorität, Aktualität, Zitate und saubere Quellenangaben |
| Messung | Rankings, organischer Traffic, Klickrate | Anteil der KI-Stimme, Anteil der Prompts, die uns zitieren, Stimmung in KI-Zusammenfassungen |
| Feedback-Schleife | Search Console + Analytics | KI-Visibility-Dashboards, Tests auf Prompt-Ebene, Monitoring der Zitate |
Nach unserer Erfahrung bleibt SEO-Arbeit wichtig – GEO baut auf derselben Nachfrage nach hilfreichem, gut verlinktem Content auf –, aber die Erfolgskennzahl verschiebt sich von „Ranken wir?“ zu „Werden wir von KI-Guides zitiert und empfohlen?“
So beschreiben wir diesen Wandel inzwischen intern bei AMANTRU.
KI-Modelle haben ihre eigenen redaktionellen Vorlieben
In unseren Tests und in der entstehenden GEO-Forschung sehen wir, dass generative Engines bestimmten Mustern folgen: Seiten, die frische Statistiken zitieren, direkte Zitate enthalten, serverseitig gerendert sind, in anerkannten Wissensgraphen wie Wikipedia auftauchen und Marken- bzw. Namensnennungen auf UGC-Plattformen bekommen, erhalten überproportional viel Sichtbarkeit (Semrush, 2025). Für AMANTRU heißt das:
- Entity-reiches Storytelling. Hinterlege jeden Launch und jede Kundengeschichte mit strukturierten Daten, kleinen, prägnanten Kennzahlen und zitierfähigen Soundbites, die KI-Systeme 1:1 übernehmen können.
- Technische Zugänglichkeit. Setze bei kritischen Inhalten standardmäßig auf Server-Side-Rendering oder statische Exporte, damit Crawler, die kein JavaScript ausführen, unseren Text und unsere Metadaten trotzdem verarbeiten.
- Verteilte Autorität. Sorge für glaubwürdige Erwähnungen in Analysten-Reports, GitHub-Repos, Wikipedia, Reddit, YouTube-Erklärvideos und Community-Foren, damit KI-Modelle Signale über unsere eigene Domain hinaus sehen.
- Aktualität als Feature. Veröffentliche monatlich Changelog-artige Beiträge und neue Datenauswertungen, damit LLMs die Frische erkennen und unsere Seite häufiger erneut crawlen.
Auf diese Muster optimieren wir AMANTRUs eigenen Content ganz bewusst.
Messen fühlt sich eher wie Radar an als wie klassisches Rank-Tracking
Alex Birketts GEO-Tooling-Review zeigt, dass Teams „Visibility-Radar“-Plattformen wie Peec AI, Goodie AI, Profound und Semrushs AI Visibility Toolkit nutzen, um zu messen, wie oft verschiedene KI-Modelle ihre Marke zeigen, welche Wettbewerber einzelne Prompts gewinnen und aus welchen Quellen die Zitate stammen (Birkett, 2025).
In unseren GEO-Experimenten bei AMANTRU schließt genau diese Art von Instrumentierung den Kreis: Wir können unsere Outreach gezielt auf Quellen ausrichten, die KI bereits zitiert, die Stimmung einschätzen und blinde Flecken erkennen, bevor sie sich auf unsere Pipeline auswirken.
Ein GEO-Playbook für AMANTRU
So gehen wir GEO bei AMANTRU aktuell an:
- Unseren KI-Footprint prüfen. Nutze Semrush AI Visibility plus einen Multi-Modell-Tracker (Peec AI oder Goodie AI), um zu messen, wie oft AMANTRU bei den 25 wichtigsten Buyer-Prompts auftaucht und welche URLs zitiert werden.
- Zitierfähige Assets bauen. Starte einen vierteljährlichen „Agent Readiness Index“ mit Statistiken, downloadbaren Tabellen und Executive-Quotes, die KI-Agenten übernehmen können. Ergänze jeden Launch um eine Wikipedia-taugliche Zusammenfassung und ein Community-AMA.
- Entity-Klarheit schaffen. Erweitere Schema-Markup, Autorenseiten und interne Verlinkung, sodass jede Flaggschiff-Lösung eine kanonische Beschreibung, einen klaren Preispunkt und eine überzeugende Proof-Story hat, an der sich Modelle orientieren können.
- Zitationslücken schnell schließen. Wenn KI-Antworten AMANTRU auslassen, analysiere die Quellen, die sie stattdessen zitieren, liefere dort Expertenkommentare oder Co-Marketing und beobachte, ob wir anschließend aufgenommen werden.
- Über Traffic hinaus reporten. Ergänze unser Growth-Dashboard um „Share of AI Voice“, „Anzahl der Prompts, die AMANTRU zitieren“ und einen „AI Sentiment Score“, damit das Leadership-Team GEO-Fortschritte neben klassischem SEO und Pipeline-KPIs sieht.
Dieses Playbook wird sich weiterentwickeln, beschreibt aber, wie wir GEO heute in die Praxis bringen.
Fazit
Klassisches SEO zahlt weiterhin langfristig ein, aber nach unserer Erfahrung ist GEO heute der schnellste Weg zur Sichtbarkeit in einer KI-vermittelten Welt. Marken, die ihren Content, ihre Messung und ihre Outreach so umbauen, dass sie generative Engines aktiv füttern, sind die, an die sich KI-Copilots zuerst erinnern – und die sie zuerst empfehlen.
Dieser Beitrag spiegelt AMANTRUs aktuelle Perspektive; wir gehen davon aus, dass sich unser Ansatz weiter verändern wird, je reifer KI-native Suche wird.
