Was bedeutet das Buzzword Generative Engine Optimization?

Suchmaschinenmarketing ist ein nie endender Tanz, für den Online-Markter die richtigen Schritte kennen müssen: Auf der einen Seite schraubt Google kontinuierlich an seinen Algorithmen, um die Suchintention der Nutzer:innen noch besser zu verstehen. Auf der anderen Seite hat sich das Nutzerverhalten durch die Veränderungen der Google-Suchergebnisseiten (SERPs) stark verändert. Ein Beispiel: Zero-Click-Suchen.

Dass Online-Marketing sehr dynamisch sein kann, steht daher kaum zur Debatte. Als 2023 dann ein wissenschaftlicher Artikel von Forschenden des IIT Delhi und der Princeton University herauskam, schlugen die Wellen so hoch wie selten zuvor. Es ging darum, wie KI-gestützte Suchmaschinen die Online-Suche revolutionieren könnten – also kurz gesagt um Generative Engine Optimization (GEO).

Seitdem ist GEO ein heiß diskutiertes Thema und noch immer streiten Marketers und Data Scientists darüber, was GEO in der Praxis wirklich bedeutet. Wir wollen (und können) diese Frage nicht endgültig klären. Allerdings zeigen wir in diesem Blogartikel, wie du deine SEO-Strategie auf die KI-gestützte Suche am besten vorbereiten kannst.

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Klassische Suchmaschinen wie Google, Bing oder Yahoo durchforsten das Web, indexieren Seiten und ranken diese in den Suchergebnissen. Webseiten, die als besonders relevant für eine Suchanfrage gelten, erscheinen dann weiter oben.

Generative Engines (GEs) wie Perplexity AI, SearchGPT oder Brave wiederum nutzen künstliche Intelligenz (KI), um personalisierte Antworten zu erstellen. Statt einzelne Webseiten aufzulisten, fassen sie Informationen aus verschiedenen Quellen zusammen und erstellen daraus einen eigenen Text. Google AI Overviews und Microsoft Copilot arbeiten mit ähnlichen Technologien.

Ein Konzept, mehrere Begrifflichkeiten

Die Bezeichnung für diese neue Art des Suchens ist noch nicht einheitlich: Das Forschungsteam des IIT Delhi und der Princeton University nennt es "Generative Engine Optimization" (GEO), die Harvard Business Review spricht von "Large Language Model Optimization" (LLMO) und ein Forbes-Artikel verwendet den Begriff "Generative AI Optimization" (GAIO). Doch was steckt hinter diesen Begriffen?

Generative Engine Optimization (GEO)

Bei GEO geht darum, Inhalte für Suchmaschinen zu optimieren, die generative KI-Modelle nutzen, wie zum Beispiel ChatGPT oder Googles Bard, um Inhalte zusammenzufassen. Marketer müssen sich deshalb darauf einstellen, dass traditionelle Web-Links weniger wichtig werden bzw. weniger Sichtbarkeit und Conversions generieren.

Large Language Model Optimization (LLMO)

LLMO fokussiert sich auf große Sprachmodelle (LLMs), wie GPT-4 oder Googles PaLM. Hier geht es darum, Inhalte und Strategien so zu optimieren, dass sie mit den Fähigkeiten dieser Modelle zusammenarbeiten. Das bedeutet z. B., dass Unternehmensdaten für die Lesbarkeit gut strukturiert sein sollten.

Generative AI Optimization (GAIO)

GAIO umfasst alle Strategien zur Optimierung von generativen KI-Anwendungen. Das schließt nicht nur textbasierte Modelle wie LLMs ein, sondern auch Bildgeneratoren und KI-Videotools. Deshalb wird dieser Begriff am häufigsten genutzt

Obwohl es klare Unterschiede zwischen diesen Begriffen gibt, bleibt das grundlegende Prinzip – eine bessere Nutzererfahrung – konstant. Zur Vereinfachung und Fokussierung verwenden wir in dieser Einführung GEO als Referenz.

Vorteile von GEO

Der Hauptvorteil einer effektiven GEO-Strategie ist die Steigerung der Sichtbarkeit deiner Marke. Durch die Optimierung deiner Inhalte für KI-gesteuerte Engines erhöhst du die Chancen, in deren Antworten erwähnt zu werden, was deine Reichweite vergrößert und ein breiteres Online-Publikum anspricht.

Doch das ist noch nicht alles. Die Planung, die für wirkungsvolle GEO-Strategien notwendig ist, gibt dir ein umfassenderes Verständnis der Bedürfnisse, Motivationen und Absichten deiner Kund:innen. Damit kannst du deine gesamte digitale Marketingstrategie gezielt anpassen und letztlich ein besseres Nutzererlebnis bieten.

Zu guter Letzt kannst du als Innovator – wenn du GEO als eine:r der ersten implementierst – den Takt vorgeben. Wenn du dich frühzeitig mit dieser aufkommenden Technologie auseinandersetzt, verschaffst du dir einen Wettbewerbsvorteil.

SEO und GEO im Vergleich

Auf gewisse Weise teilen konventionelle Suchmaschinen und generative AI-Engines das gleiche grundlegende Ziel: Sie sollen so effektiv wie möglich auf die Anfragen der Nutzer reagieren. Deshalb haben auch SEO und GEO dasselbe Ziel: die Sichtbarkeit von Online-Inhalten in den Suchergebnissen zu verbessern.

Wichtige Gemeinsamkeiten zwischen SEO und GEO

Obwohl KI – was etwas paradox ist – für mehr Komplexität in der Online-Suche sorgt, bleiben viele grundlegende SEO-Praktiken nach wie vor hoch relevant.

• Keywords: Effektives Keyword-Management bleibt für erfolgreiche GEO unerlässlich, obwohl wir eine noch tiefere Analyse empfehlen. Je besser dein Inhalte zu der genauen Suchabsicht passt, desto eher wird es von KI-Suchmaschinen vorgeschlagen.

• E-E-A-T: Googles Richtlinien zur Erstellung hilfreicher, vertrauenswürdiger Inhalte sind weiterhin relevant. Inhalte, die Fachwissen, Erfahrung, Autorität und Vertrauen demonstrieren, werden sowohl von konventionellen als auch von KI-gesteuerten Suchmaschinen bevorzugt.

• Strukturierte Daten: Schema-Markup ermöglicht es sowohl konventionellen als auch generativen Search Engines, eindetige Daten in leicht verarbeitbaren Formaten abzurufen. Das heißt für dich: Markup-Tags hinzufügen, um Produkte oder Angebote hervorzuheben.

• Technische Genauigkeit: Ähnlich wie konventionelle Suchmaschinen berücksichtigen auch KI-gesteuerte Suchmaschinen Faktoren wie die Ladegeschwindigkeit einer Website, ihre Crawlability und die Optimierung für Mobilgeräte. All das beeinflusst die Gesamtqualität deiner Inhalte.

Wichtige Unterschiede zwischen SEO und GEO

Während traditionelle SEO darauf abzielt, Inhalte vor allem in Sachen Relevanz zu optimieren, erfordert GEO einen noch stärkeren Fokus auf die technischen Fähigkeitender Suchmaschinen.

• Synthese statt Katalogisierung: Konventionelle Suchmaschinen crawlen und katalogisieren jede Webseite, bevor sie sie basierend auf der Qualität ihrer Antwort auf spezifische Anfragen bewerten. Generative Engines hingegen durchsuchen und ziehen Inhalte von verschiedenen Seiten heran, um eine personalisierte Antwort zu synthetisieren, die auf die Anfrage des Nutzers zugeschnitten ist.

• Fokus auf Kontext: Generative Engines nutzen Natural Language Processing (NLP), um den Kontext eines Satzes oder einer Aussage zu bewerten. Während konventionelle Suchmaschinen dies bis zu einem gewissen Grad tun, liegt der Schwerpunkt ihrer Fähigkeiten weit weniger auf der Interpretation von Sprache.

• Gesprochene Sprache: Der Einsatz von NLP bedeutet, dass generative Engines geschriebene menschliche Sprache viel präziser interpretieren und manipulieren können. Dies ermöglicht es ihnen, Bedeutungen zu erschließen und so besser zu bewerten, ob spezifische Inhalte eine gegebene Nutzeranfrage beantworten.

Auffällig ist zudem, dass Keywords und konventionelles E-E-A-T generative Suchmaschinen weniger stark beeinflussen. Obwohl Keywords die Auswahl der Inhalte, die GEs bei der Synthese von Antworten verwenden, beeinflussen, fließen in diese komplexen Prozesse viele andere Faktoren ein.

Eine integrierte Strategie für SEO und GEO

Angesichts der Unterschiede zwischen diesen beiden Marketingmaßnahmen sollten digitale Marketer GEO nicht als Ableger von SEO betrachten – aber auch nicht als Konkurrenz. Obwohl beide einige gemeinsame Merkmale haben, die Marketer nutzen sollten, erfordert GEO spezifische Maßnahmen und taktische Anpassungen.

Kurz gesagt sollten kluge digitale Marketer auf eine integrierte Strategie abzielen, indem sie Inhalte sowohl für konventionelle Suchmaschinen als auch für generative Engines optimieren. Und das gelingt so:

1. Passe deine Keyword-Strategie an

Generative Engines wie konventionelle Suchmaschinen verlassen sich auf Keywords, um Inhalte zu identifizieren, die für eine Suchanfrage relevant sind. Allerdings liegt der Fokus bei generativen Engines noch stärker auf der Nutzerabsicht. Du solltest daher deine Forschung ausweiten und konversationale Anfragen sowie semantische Keywords priorisieren.

2. Berücksichtige den Kontext

Generative Engines nutzen eine Vielzahl von Metriken, um die E-E-A-T-Parameter zu bewerten, wozu auch die Prüfung gehört, wie Inhalte in den breiteren Kontext integriert sind. Deshalb solltest du deine Inhalte genau prüfen.

• Beantworten deine Inhalte die spezifische Frage deiner Zielgruppe?

• Sind deine Inhalte sowohl kohärent als auch umfassend (genug)?

Wenn deine Inhalte nur Teile wichtiger Fragen beantworten oder nicht genügend Details liefern, werden GEs bei der Zusammenstellung einer Antwort woanders suchen; was deiner Konkurrenz Raum verschafft.

3. Zeig dich menschlich und nahbar

Language Processing (NLP)-Funktionen ermöglichen es generativen Engines, menschliche Sprache in einem konversationaleren Format zu interpretieren, zu manipulieren und zu produzieren. Du solltest daher darauf achten, deine Online-Inhalte so einfach wie möglich zu gestalten, damit generative Engines sie gut interpretieren können.

Tipp: Teste deinen Text mit Schreibtools wie dem Hemingway Editor, um einfachere und natürlichere Formulierungen zu finden. Die Integration von konversationellen Anfragen – statt nur isolierter Short-Tail-Keywords – wird ebenfalls KI-gesteuerte Suchmaschinen eher ansprechen.

4. Gib immer deine Quellen an

Im bahnbrechenden GEO-Papers werden drei Faktoren als am wirkungsvollsten identifiziert: Quellen, Statistiken und Autorität.

Das Zitieren von Quellen mag auf den ersten Blick etwas abstrakt wirken, besonders aus einer Marketingperspektive. Doch besonders Backlinks zu Bewertungsplattformen werden die Aufmerksamkeit der generativen Engines auf dich ziehen.

5. Nutze Schema Markups

Trotz ihrer Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten, greifen generative Engines auch auf strukturierte Daten zurück, um Website-Inhalte zu verstehen. Dieser eindeutige Code erleichtert es Suchmaschinen, deine Website und deren Inhalte zu kennzeichnen und zu kategorisieren.

Verschiedene Arten von Schema-Markup heben unterschiedliche Aspekte hervor – von Bewertungen bis hin zu Produktinformationen. Integriere diese Code-Snippets, um Suchmaschinen bei der Bereitstellung relevanter und genauer Informationen zu unterstützen.

6. Testen, Ausprobieren und Experimentieren

GEO ist erst kürzlich zu einem wichtigen Thema für Online Marketers geworden, weshalb du mit weiteren – und sehr schnellen – Veränderungen rechnen musst. Genau wie bei SEO entwickeln sich auch die Werkzeuge und das Nutzerverhalten ständig weiter, weshalb du eine flexible Strategie verfolgen solltest.

Veröffentliche am besten unterschiedliche Formate wie Text, Bilder und Videos, um sowohl dein menschliches als auch technisches Publikum anzusprechen. Durch A/B-Tests verschiedener Formulierungen und Phrasen findest du heraus, welche bei generativen Engines am meisten Anklang finden.

Dein erster Schritt: Grundlagen schaffen

Viele praktische Aspekte von GEO sind noch unklar, weshalb digitale Marketers einen iterativen Ansatz verfolgen sollten. Was jedoch bereits klar ist, ist, dass viele (!) SEO-Grundlagen auch für GEO von Bedeutung sind. Bevor du also eine ausgeklügelte Strategie für diese neue Art des Suchmaschinenmarketings entwickelst, solltest du sicherstellen, dass du eine solide Grundlage hast.

Für Unternehmen mit mehreren Filialen bedeutet SEO, dass sie Unternehmensprofile auf den wichtigsten Plattformen pflegen und auf Kundenbewertungen sowie -nachrichten reagieren. Gleichzeitig sollten sie auch Filialfinder und lokale Landingpages erstellen, und natürlich auch in den sozialen Netzwerken aktiv sein, um dort von Kund:innen gefunden zu werden.

Der effizienteste und effektivste Weg, um all das zu bewerkstelligen? Eine Plattform für lokales digitales Marketing, auf der sich alle Aktivitäten zentral steuern lassen – und dabei sogar noch die Vorteile künstlicher Intelligenz nutzt.

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