GEO (Generative Engine Optimization)
Was ist GEO?
GEO (Generative Engine Optimization oder SEO für KI) ist die Praxis, (Marken-)Inhalte so zu gestalten und zu optimieren, dass sie von KI-basierten Suchmaschinen, sogenannten generativen Engines, erkannt und bevorzugt werden. Dafür müssen die Inhalte gut strukturiert sein, sowie inhaltlich mit hoher Expertise und semantischer Tiefe aufgeladen werden, um als vertrauenswürdige Quelle für KI-Antworten zu gelten.
Verwandte Begriffe:
- AIO (AI Optimization)
- AEO (Answer Engine Optimization)
- GAIO (Generative AI Optimization)
- LLMO (Large Language Model Optimization)
- AISO (AI Search Optimization)
SEO & GEO
GEO ist ein neuer Ansatz im Bereich der professionellen Suchmaschinenoptimierung, der sich auf die Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Suchmaschinen und generative KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini (Google AI Overviews, Google AI Mode) konzentriert. Während klassische SEO darauf abzielt, die Sichtbarkeit in traditionellen Suchmaschinen wie Google und Bing zu verbessern, geht es bei GEO darum, dass eigene Inhalte von KI-Systemen als verlässliche Quellen zitiert oder in generierte Antworten eingebunden werden.
Laut Gary Illyes von Google: “To get your content to appear in AI Overview, simply use normal SEO practices. You don’t need GEO, LLMO or anything else.”
Die Standards hinter SEO sind daher hier zumindest die beste Wahl!
Auch wenn sich der neue Begriff GEO sicherlich super anhört, ist die offizielle Bestätigung von Google einfacher zu verstehen und umzusetzen: Auf die bisher geltenden SEO-Standards zu setzen, bleibt nach wie vor die beste Wahl für alle, die in den AI Overviews erscheinen wollen!
Definition AIO, AEO, LLMO, GAIO, etc.
AIO, AEO, LLMO, GAIO und andere, mit GEO verwandte Abkürzungen, beziehen sich allesamt auf Optimierungs-Strategien hinsichtlich der Informationssuche und Informationsbereitstellung in KI-Systemen. Die Begriffe unterscheiden sich nur marginal und in ihrer jeweiligen Fokussierung auf das Thema.
Die wichtigsten Begriffe und deren Unterschiede in Kürze erklärt:
Was ist AIO (AI Optimization / KI-Optimierung)?
AIO ist der Oberbegriff aller Strategien, digitale Inhalte speziell für KI-gestützte Suchsysteme und AI-Chatbots aufzubereiten und zu optimieren. Die Optimierung der Inhalte sorgt dafür, dass KI-Systeme diese besser verstehen und bewerten können. Im besten Fall werden die bereitgestellten Inhalte als zitierfähig und als relevante Antwort-Quelle eingestuft, was zu einer erhöhten Sichtbarkeit der eigenen Inhalte in der KI-Suche, bzw. KI-Chats führt. Genau wie bei klassischer SEO spielen dabei Werte wie Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit eine große Rolle. Neben diesen als EEAT bezeichneten Faktoren gelten auch die technische Aufbereitung, Aufbau und Struktur der Inhalte sowie sprachliche Präzision als wichtige Eckpfeiler, um in den Antworten von generativen KI-Systemen Beachtung zu finden.
Was ist AEO (Answer Engine Optimization)?
AEO hat zum Ziel, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von KI-Systemen wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity extrahiert und als direkte Antwort ausgespielt werden können. AEO orientiert sich an der Nutzerintention und nicht so stark an einzelnen Keywords, d.h. für AEO optimierte Inhalte sollten so erstellt werden, dass sie eine möglichst prägnante Antwort auf eine bestimmte Frage geben. Der Einsatz von strukturierten Daten, einer klaren und für KI-Systeme leicht verständlichen Sprache sowie die Bereitstellung von FAQs zu einem bestimmten Thema erhöhen die Chancen für Webseitenbetreiber, dass ihre Inhalte von KI-Systemen zitiert werden.
Was ist LLMO (Large Language Model Optimization)?
Bei LLMO geht es um die Optimierung der eigenen Markeninhalte für die großen Sprachmodelle, auf die ChatGPT und Co. zur Ermittlung ihrer Antworten zugreifen. Diese sogenannten LLMs (Large Language Model) sind mit einer gigantischen Menge an Daten trainiert. Dadurch lassen sie sich jedoch nur bedingt oder nur mit enormem Aufwand beeinflussen. Für kleine und mittlere Unternehmen sind die Erfolgsaussichten daher minimal. Doch es gibt auch hier einen Weg, sich bei den KI-Bots bemerkbar zu machen. Denn LLMs greifen nicht nur auf eingespeiste Daten zurück, sondern suchen auch aktuelle, faktisch genaue Informationen aus dem Netz (via KI-Framework RAG), um die bestmögliche Antwort auf eine User-Anfrage geben zu können. Und diese aktuellen Daten und Informationen sind natürlich beeinflussbar - durch gute SEO/GEO. Auch hier entscheidend für den Erfolg: klare, strukturierte und semantisch hochwertige Inhalte sowie eine hohe EEAT-Qualität.
Was ist GAIO (Generative AI Optimization)?
GAIO und GEO unterscheiden sich als Begriffe meiner Meinung nach nicht wirklich und können als Synonyme angesehen werden. Googles AI Overviews ist übrigens derselben Meinung und fasst die beiden Begriffe in einer Antwort zusammen, wie man im Screenshot sehen kann.
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