Generative Engine Optimization (GEO): Zur Quelle der KI werden
Generative Engine Optimization ist die Arbeit daran, dass generative KI-Engines wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Overviews Ihre Website beim Verfassen ihrer Antworten als Quelle nutzen und zitieren. Bot-Zugang, zitierfähige Inhaltsstruktur, Quellen- und Datenaufbereitung, Markenkonsistenz und Messung pro Plattform gehören zum Leistungsumfang. Klassisches SEO bringt Ihre Seite ins Ranking; GEO bringt Sie in die Antwort, die die KI schreibt.
// Für wen ist Generative Engine Optimization gedacht?
Generative Engine Optimization richtet sich an Unternehmen in Branchen, in denen Kunden mit KI recherchieren: B2B-Dienstleistungen, Software, Beratung, Gesundheitswesen, Bildung, technische Produkte. Generative Engines zeigen keine einzelne Seite; sie kombinieren mehrere Quellen und schreiben eine Antwort — wer nicht zu den Quellen gehört, kommt in der Antwort nicht vor, und der Kunde sieht Sie nie. Wenn Ihnen einer der folgenden Punkte bekannt vorkommt, sind Sie auf der richtigen Seite.
- Perplexity oder ChatGPT zitiert die Seiten von Wettbewerbern, wenn Ihre Branche beschrieben wird
- Ihre Website enthält wenig Daten, wenige Tabellen und wenige klare Definitionen; der Inhalt ist langer Fließtext
- KI-Bots sind in der robots.txt blockiert oder gar nicht definiert
- KI-getriebene Besuche tauchen in Ihren Berichten nicht auf
Wir wenden dieselbe Methode bei einem Ein-Leistungs-Unternehmen und bei einer Mehrprodukt-Marke an; nur die Zahl der verfolgten Fragen und der neu strukturierten Seiten ändert sich.
// Was ist enthalten — und was nicht?
Die Leistung gibt es als Startprojekt oder als monatlichen Tracking-Plan. Die Tabelle unten listet Zeile für Zeile auf, was jeweils enthalten ist und was außen vor bleibt. GEO und AEO werden oft verwechselt: AEO zielt auf die direkte Antwortbox für eine einzelne Frage, GEO darauf, zu den Quellen einer generierten Antwort zu gehören; beides lässt sich gemeinsam planen, und die Abgrenzung steht im Angebot.
| Leistung | Startprojekt | Monatliches Tracking |
|---|---|---|
| GEO-Scan: 30 Fragen auf 5 Plattformen, Quellenanalyse | Enthalten | Enthalten |
| KI-Bot-Zugang: robots.txt, llms.txt, Crawl-Blocker | Enthalten | Enthalten |
| Zitierfähige Struktur: Definitionen, Daten, Tabellen, Quellen (erste 10 Seiten) | Enthalten | Nicht enthalten |
| Empfehlungen für originäre Daten- und Research-Inhalte | Enthalten | Enthalten |
| Organization-, Article- und Dataset-Schema | Enthalten | Enthalten |
| Marken- und Autorenkonsistenz (externe Quellen) | Enthalten | Enthalten |
| Monatliche Messung der Quellen-Zitierungen und Bericht | Nicht enthalten | Enthalten |
| Empfehlungen für neue Inhalte (Fragen ohne Quelle) | Nicht enthalten | Enthalten |
| Neustrukturierung über 10 Seiten hinaus | Separat kalkuliert | Separat kalkuliert |
| Produktion originärer Research- und Dateninhalte | Separat kalkuliert | Separat kalkuliert |
| Klassische Ranking-Arbeit | Nicht enthalten | Nicht enthalten |
| Werbung und gesponserte Antworten | Nicht enthalten | Nicht enthalten |
Direkte Antwortboxen werden separat auf der Seite Answer Engine Optimization beschrieben.
// Wie läuft es ab und wie lange dauert es?
Das Startprojekt dauert 3 bis 4 Wochen; das monatliche Tracking läuft danach als Zyklus. Generative Engines aktualisieren ihre Quellenauswahl unterschiedlich schnell: Zugangs-Korrekturen zeigen sich innerhalb von 2 bis 4 Wochen, Inhaltsstruktur und originäre Daten innerhalb von 4 bis 10 Wochen. Die Messung wiederholt sich jeden Monat mit denselben 30 Fragen, und die Quellenliste wird verglichen.
GEO-Scan (1 Woche)
30 Fragen werden auf 5 Plattformen gestellt; analysiert wird, welche Quellen angezeigt werden und warum Ihre Seiten nicht gewählt werden
Zugang (2 bis 3 Tage)
Der KI-Bot-Zugang wird geöffnet, die llms.txt erstellt und Crawl-Blocker werden entfernt
Struktur und Daten (1 bis 2 Wochen)
Die ersten 10 Seiten werden mit Definitionen, Daten, Tabellen und Quellen neu strukturiert; das Schema wird eingerichtet
Konsistenz (1 Woche)
Marken- und Autoreninformationen werden über externe Quellen hinweg konsistent gemacht
Messung (monatlich)
Quellen-Zitierrate zu denselben Fragen, Wettbewerberquellen und KI-getriebene Besuche werden berichtet
// Wie wird der Preis bestimmt?
Drei Variablen bestimmen den Preis: die Zahl der verfolgten Fragen und Plattformen, die Zahl der neu strukturierten Seiten und die Frage, ob originäre Dateninhalte benötigt werden. Eine Beratung, die mit 30 Fragen und 10 Seiten startet, und eine Software-Marke mit 150 Fragen und 60 Seiten tragen nicht denselben Arbeitsaufwand; deshalb kalkulieren wir auf Basis des GEO-Scans statt einer festen Liste. Der Scan ist kostenlos, und das Angebot steht danach fest.
Das monatliche Tracking hat keine Vertragsbindung. Im KI-Plan von Zep Bilisim sind GEO-Scan und Zugangs-Konfiguration enthalten; Seiten-Neustrukturierung und die Produktion originärer Daten werden separat ausgewiesen.
// Ergebnisse, die wir geliefert haben
Die drei Fälle unten stehen für unterschiedliche Branchen. Kundennamen teilen wir ohne Freigabe nicht, deshalb nennen wir Branche und Größenordnung; die Zahlen stammen aus monatlichen Messungen mit demselben Fragenset und aus der Analytics. In allen drei Fällen änderte sich das klassische Ranking nicht; die Quellen-Zitierungen stiegen, und das Ergebnis wurde im Monatsbericht von Zep Bilisim verfolgt.
- Beratungsunternehmen — 1 Quellen-Zitierung über 30 Fragen; 10 Wochen nach Zugangs- und Strukturarbeit wurde es bei 16 Fragen zur Quelle für Perplexity und ChatGPT
- Software-Marke — Eine Branchen-Vergleichstabelle und originäre Nutzungsdaten wurden veröffentlicht; innerhalb von 3 Monaten wurde sie bei "Welches Tool"-Fragen auf 4 von 5 Plattformen zitiert, und KI-getriebene Demo-Anfragen stiegen von 0 auf 22 pro Monat
- Bildungsanbieter — 40 Leitfäden wurden mit llms.txt und Article-Schema ausgezeichnet; die Zahl der in Gemini zitierten Beiträge stieg von 2 auf 19
Generative KI wählt nicht die meistgelesene Seite; sie wählt die Seite, die sie mit der größten Sicherheit zitieren kann: klare Definition, echte Daten, offene Quellen, benannter Autor.
// Das Team hinter der Arbeit
Die Arbeit wird von Caner Zep Çelik, dem Gründer von Zep Bilisim, ausgeführt. Als Gründer und technischer Berater arbeitet er seit 2020 an Suchsichtbarkeit, Inhaltsstruktur und Web-Infrastruktur und war an mehr als 100 Projekten beteiligt. Den GEO-Scan, die Zugangs-Konfiguration und die Neustrukturierung führt er selbst durch und vergibt die Arbeit nicht an Dritte.
Den Monatsbericht schreibt dieselbe Person: welche Plattform welche Ihrer Seiten zu welcher Frage zitiert hat, für welche Quellen Wettbewerber gewählt wurden und welche Inhalte im nächsten Monat hinzukommen. Der Bericht bleibt bei Ihnen als Nachweis der generativen KI-Sichtbarkeit.
// Wann wird es nicht benötigt?
Wenn Kunden in Ihrer Branche nicht mit KI recherchieren, zum Beispiel bei rein dringenden und lokalen Bedarfen, ist der Ertrag begrenzt; das sagen wir im Scan offen und verweisen Sie auf lokales SEO. Ist die Website auf Google unsichtbar, finden auch generative Engines sie nicht; ein klassisches Ranking-Fundament kommt zuerst, und diese Reihenfolge legen wir entsprechend fest.
Hat die Website keine originären, zitierwürdigen Informationen, reicht Neustrukturierung nicht aus; zuerst werden Inhalte produziert, und auch diese Reihenfolge wird festgehalten.
Die Google-Dokumentation AI features and your website erklärt aus offizieller Quelle die technischen Anforderungen, um in generierten Antworten als Quelle zu erscheinen; unsere Zugangs- und Strukturregeln sind daran ausgerichtet.
// Häufig gestellte Fragen
Nein. AEO zielt darauf ab, für eine einzelne Frage die direkte Antwortbox, die Sprachassistenten-Antwort und die Box "Ähnliche Fragen" zu gewinnen; GEO zielt darauf ab, zu den Quellen der langen Antwort zu gehören, die Engines wie ChatGPT und Perplexity generieren. Die Methoden überschneiden sich, doch Messung und Prioritäten unterscheiden sich. Der Scan benennt mit Begründung, was Ihre Branche zuerst braucht.
Meist aus einem von vier Gründen: Bots erreichen Ihre Website nicht, der Seite fehlen klare Definition und Daten, Marken- und Autoreninformationen sind inkonsistent, oder die Seite des Wettbewerbers lässt sich leichter zitieren. Der GEO-Scan zeigt Frage für Frage, welcher Grund dominiert; warum jede Frage verloren ging, wird neben der Quelle des Wettbewerbers berichtet, und daraus wird die Reihenfolge der Korrekturen festgelegt.
llms.txt ist eine für KI-Systeme aufbereitete Zusammenfassung und Inhaltskarte Ihrer Website; sie listet in Klartext auf, was jede Seite behandelt. Noch liest nicht jede Plattform sie, doch sie erleichtert Zugang und Inhaltserschließung bei geringen Kosten. Sie wird im Zugangs-Schritt erstellt, neben der robots.txt veröffentlicht und bei Inhaltsänderungen aktualisiert.
Zahlen und Vergleiche, die es nirgendwo sonst gibt und die zu Ihrer Branche gehören: anonymisierte Statistiken aus Kundendaten, Preisspannen, Dauer-Tabellen, eigene Messungen. Generative Engines zitieren originäre Daten bevorzugt, weil sie sie anderswo nicht bekommen. Das Startprojekt empfiehlt, welche Daten erzeugt werden könnten; die Produktion wird separat kalkuliert, und die Entscheidung liegt bei Ihnen.
Zugangs-Korrekturen wirken innerhalb von 2 bis 4 Wochen; Inhaltsstruktur und originäre Daten brauchen 4 bis 10 Wochen. Perplexity aktualisiert am schnellsten, ChatGPT am langsamsten. Der Monatsbericht verfolgt die Quellen-Zitierrate pro Frage; das Ziel für die ersten 3 Monate steht nach dem Scan im Angebot, und der Fortschritt wird in jedem Bericht ausgewiesen.
Ja; Besuche aus ChatGPT, Perplexity und anderen Plattformen werden in der Analytics als eigener Kanal definiert, und die Einrichtung ist inklusive. So verfolgt der Bericht in einer eigenen Zeile, ob Zitiert-Werden zu echten Besuchen, Formularanfragen oder Demo-Anfragen führt. Diese Daten sind die Grundlage für Budgetentscheidungen und werden Ihnen offengelegt.
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