Kaum ein Thema sorgt derzeit im Online-Marketing für so viel Wirbel wie GEO (Generative Engine Optimization) und LLMO (Large Language Model Optimization). Plötzlich tauchen überall „GEO-Spezialisten“ auf – sehr zum Ärger der Geologen, die nun ungefragt Konkurrenz bei Google bekommen.Und auf einmal ist Google SEO Schnee von gestern?Teilweise wirkt der Hype fast panikartig: Hatten wir früher 80 Millionen Bundestrainer, scheinen es heute ebenso viele selbsternannte GEO-Experten zu sein. Und wie schon im klassischen SEO mischen auch hier schwarze Schafe mit, die Unsicherheit schüren oder schnelle Versprechen verkaufen.
Die eigentliche Frage für seriöse Unternehmen lautet daher: Sind GEO und LLMO wirklich die Zukunft der Suchmaschinenoptimierung – oder nur ein weiterer Buzzword-Hype? Genau dieser Frage geht dieser Artikel nach, erklärt die Begriffe und zeigt, wie viel „neues KI-SEO“ tatsächlich auf klassischem SEO basiert.
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GEO, LMO und AIO – was steckt hinter den neuen Buzzwords?
Zunächst lohnt sich ein Blick auf die neuen Begriffe, die derzeit in der Marketingwelt für Verwirrung sorgen. Immer häufiger tauchen Abkürzungen wie GEO, LLMO und AIO auf – alle eng verknüpft mit der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und modernen Suchsystemen.
- GEO (Generative Engine Optimization) beschreibt die Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Suchmaschinen wie Google SGE, Bing Copilot oder Perplexity. Ziel ist es, in den automatisch generierten Antwortboxen dieser Systeme aufzutauchen. Wichtige Faktoren sind EEAT-Signale, strukturierte Daten und prägnante Formulierungen.
- LLMO (Large Language Model Optimization) richtet sich speziell an Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude. Inhalte werden so aufbereitet, dass die KI sie korrekt versteht, zitiert und weiterverarbeiten kann. Hier zählen vor allem Quellenangaben, klare Struktur und semantische Tiefe.
- AIO (AI Optimization) ist der übergeordnete Ansatz. Er verbindet klassische SEO-Grundlagen mit den neuen Anforderungen von KI-Systemen – von Suchmaschinen über Sprachmodelle bis hin zu Empfehlungssystemen.
| Begriff | Fokus | Beispiele | Wichtige Faktoren | Ziel |
| GEO (Generative Engine Optimization) | Optimierung für KI-Suchmaschinen | Google SGE, Bing Copilot, Perplexity | EEAT-Signale, strukturierte Daten, prägnante Formulierungen | Inhalte in KI-Antwortboxen sichtbar machen |
| LLMO (Large Language Model Optimization) | Optimierung für Sprachmodelle | ChatGPT, Gemini, Claude | Quellenangaben, saubere Struktur, semantische Tiefe | Inhalte werden korrekt verstanden, zitiert und verarbeitet |
| AIO (AI Optimization) | Übergeordnete Optimierung für alle KI-Anwendungen | KI-Suche, Sprachmodelle, Empfehlungssysteme | Kombination aus SEO-Basics + KI-spezifische Stellschrauben | Ganzheitliche KI-Sichtbarkeit und Content-Strategie |
Wie wird man in der KI-Suche eigentlich gefunden?
Die zentrale Frage lautet: Wie schafft man es, mit seinen Texten in der KI-Suche sichtbar zu werden? Was ist dabei anders als Google SEO? Zwar kann sich heute selbst ein Einsteiger mithilfe von KI-Tools viele der relevanten Faktoren herausfiltern. Doch bleibt die Herausforderung, ob diese Optimierungen wirklich präzise genug sind – oder ob es am Ende nicht doch das Know-how von Profis braucht, um nachhaltig Erfolge zu erzielen.
Sichtbarkeit in den KI Overviews
Nehmen wir ein Beispiel aus den Google Overviews: Gibt man die Frage ein, wo man in München Singles treffen kann, erscheint dort plötzlich einer meiner Blogartikel – geschrieben vor über zehn Jahren. Damals habe ich weder eine Keyword-Recherche betrieben noch Suchphrasen analysiert oder strukturierte Markups eingesetzt. Entscheidend war allein die kreative Vorstellungskraft, wie ein Text Aufmerksamkeit erzeugen kann. Ein kleiner Rückblick auf eine Zeit, in der Brainstorming und pures Schreiben zählten – und hoffentlich auch heute noch ihren Wert behalten.
Wer auf Nummer sicher gehen möchte, kann für die KI-Overviews W-Fragen gezielt berücksichtigen. Ob strukturierte Markups dabei tatsächlich einen spürbaren Unterschied machen, ist fraglich. Mehrere Stichproben zeigen: Bei reinen Informationsseiten wurden sie entweder gar nicht genutzt oder hatten keine erkennbare Auswirkung.
Sichtbarkeit auf ChatGPT erhöhen
Schauen wir uns einmal die Linkbuilding-Experten in München an. Und tatsächlich – ich tauche dort sogar gleich zweimal in den Listings auf, unter anderem hier:
Schauen wir uns das Ergebnis genauer an: Laut ChatGPT werde ich als „Experte für nachhaltigen Linkaufbau mit Fokus auf Black-Hat-Vermeidung und langfristige Strategien“ bezeichnet. Interessant daran ist, dass diese Formulierungen auf meiner Website so gar nicht vorkommen. ChatGPT hat also den Inhalt semantisch interpretiert und daraus die richtige Bedeutung abgeleitet.
Die ChatGPT-Suche funktioniert damit anders als klassisches Google-SEO. Statt reiner Keywords, Backlinks und Nutzerinteraktionen zählen hier Struktur, Autorität und Zitierfähigkeit. Sichtbarkeit entsteht durch klar gegliederte, verständliche und zitierbare Inhalte. Autorennennung, Quellen und Aktualität verstärken das Vertrauen.
Weil KI-Systeme eher Entitäten als Keywords verstehen, ist semantische Klarheit entscheidender als das Kopieren von W-Fragen oder das Aufblähen mit Phrasen. KI-Suchen wie ChatGPT, Perplexity oder Googles SGE bevorzugen Inhalte, die echten Mehrwert liefern. Bevor ihr also Seiten mit tausenden FAQs und Markups überladet, prüft die Praxis: Welche Inhalte ranken, was fassen die Overviews auf, und wo fehlen noch klare Antworten?
Sichtbarkeit bei Perplexity
Perplexity ist deshalb spannend, weil es mehr als nur eine klassische Suchmaschine bietet. Neben den Suchergebnissen integriert die Plattform zusätzliche Elemente wie Karten und eingebettete Videos, die den Nutzern einen direkteren Mehrwert liefern. Auffällig ist außerdem der starke Fokus auf vertrauenswürdige Quellen, die bevorzugt angezeigt werden. Besonders interessant: Auch meine eigene Agentur wurde dort gelistet – inklusive ergänzender Informationen und einer Standortdarstellung über Mapbox anstelle von Google Maps.
Bei Perplexity, ähnlich wie bei ChatGPT, zählen nicht klassische SEO-Signale wie reine Keywords, sondern Inhalte mit Struktur, Klarheit und Vertrauenswürdigkeit. Entscheidend sind die EEAT-Faktoren: erkennbare Expertise, klare Autorennennung, nachvollziehbare Quellen und Aktualität. Texte sollten verständlich, semantisch präzise und in natürlicher Sprache verfasst sein, da die KI eher Entitäten als einzelne Keywords verarbeitet.
Besonders gut funktionieren direkt beantwortbare Fragen sowie eine klare Gliederung mit H2- und H3-Struktur. Auch Multimedia-Elemente wie Tabellen oder Infografiken erhöhen die Zitierfähigkeit. Ergänzend tragen Backlinks, Brand Mentions und externe Erwähnungen dazu bei, die Relevanz und Autorität einer Seite im KI-Ökosystem zu stärken.
Gemeinsame technische Grundlagen
Und damit zurück zur eigentlichen Frage: Sind Begriffe wie GEO, AI-SEO, AIO oder LLMO wirklich eigenständige Disziplinen – oder handelt es sich im Kern einfach um saubere SEO-Arbeit für Google, bei der man sich nicht unnötig von „KI-Optimierung“ verunsichern lassen sollte?
Ob klassische Suche oder KI-Plattformen wie Perplexity, CoPilot, SGE oder SearchGPT – ohne eine stabile technische Basis ist Sichtbarkeit nicht möglich. Dazu gehören valide HTML-Strukturen mit semantischen Tags, schnelle Ladezeiten im Sinne der Core Web Vitals, eine sichere HTTPS-Verschlüsselung sowie Mobile Optimierung und eine problemlose Crawlbarkeit. Ergänzend sorgen strukturierte Daten wie FAQ-, Article- oder Breadcrumb-Markups dafür, dass Inhalte maschinell besser verstanden und verarbeitet werden können.
OnPage-Faktoren für Nutzer und Maschinen
Bei beiden Welten gilt: Inhalte müssen klar gegliedert und verständlich sein. Dazu gehören optimierte Meta-Tags, eine saubere H-Struktur mit nur einer H1 sowie thematische Tiefe durch semantisch relevante Begriffe. Frage-Antwort-Formate funktionieren hervorragend, weil sie sowohl für Featured Snippets in Google als auch für KI-Overviews gut nutzbar sind. Interne Verlinkungen sorgen zudem für logische Themencluster und bessere Orientierung.
OffPage und Reputation
Sichtbarkeit entsteht nicht nur OnPage, sondern auch durch Vertrauen und Autorität. Google wie auch KI-Systeme werten hochwertige Backlinks, Brand Mentions und Social Signals als Relevanz-Indikatoren. Ebenso wichtig sind sichtbare Autorenprofile, EEAT-Faktoren und eine klare Zitierfähigkeit mit Quellenangaben und Aktualität.
Gemeinsamkeiten und Unterschiede
Meiner Erfahrung nach beruhen die meisten Maßnahmen für Sichtbarkeit in KI-Suchen auf klassischer SEO-Optimierung. Je nach Plattform variieren die Schwerpunkte zwar leicht, doch rund 90 bis 95 Prozent der relevanten Faktoren stammen direkt aus bewährten Grundlagen: eine valide HTML-Struktur, optimierte Core Web Vitals, HTTPS, Mobile Optimierung sowie zentrale OnPage-Elemente wie präzise Meta-Tags, eine saubere H-Struktur und interne Verlinkungen.
Auf der Inhaltsebene sind vor allem EEAT-Signale, Aktualität und die Beantwortung von W-Fragen entscheidend. Ergänzend tragen Backlinks, Brand Mentions und Social Signals zur Autorität bei.
Lediglich ein kleiner Teil ist wirklich KI-spezifisch – etwa llmo.txt-Dateien, bewusst auf zitierfähige Abschnitte ausgerichtete Content-Formate oder Entitäten-Mapping-Strategien, die in KI-Overviews stärker gewichtet werden als in klassischen SERPs.
Monitoring und Tracking im Wandel
Das Monitoring- und Tracking-Verhalten hat sich in den letzten Jahren deutlich verändert. Viele SEO- und Analyse-Tools haben inzwischen KI-Features integriert, etwa um Erwähnungen, Zitationen oder Brand Signals in KI-Suchen zu messen. Was jedoch auffällt: Diese Tools liefern meist reine Beobachtungen, ohne konkrete Handlungsempfehlungen, welche Stellschrauben speziell für die KI-Sichtbarkeit angepasst werden sollten. Das solltet ihr auch testen und für eure Content Strategie einbauen.
In der Praxis zeigt sich aber bislang, dass fast alle vorgeschlagenen Maßnahmen bereits aus dem klassischen Google-SEO bekannt sind – von Technik und OnPage-Optimierung bis hin zu EEAT und Backlinks. Eine klare Abgrenzung, welche zusätzlichen Optimierungen ausschließlich für KI-Suchen relevant sind, fehlt bislang. Das bedeutet: Wer sauberes SEO betreibt, deckt automatisch den größten Teil auch für die KI-Overviews ab.