Wer heute eine Empfehlung sucht, tippt längst nicht mehr nur einen Suchbegriff in Google. Immer öfter wird stattdessen ChatGPT, Perplexity oder die KI-Zusammenfassung direkt in der Google-Suche gefragt, und die Antwort kommt fertig formuliert, meist mit nur wenigen zitierten Quellen. GEO und LLMO beschäftigen sich genau damit: dafür zu sorgen, dass die eigene Marke zu diesen wenigen zitierten Quellen gehört.
- ChatGPT hatte 2026 zeitweise über eine Milliarde aktive Nutzer weltweit, Google AI Overviews rund 1,5 Milliarden monatliche Nutzer in über 200 Ländern.
- Der Anteil der Google-Suchanfragen mit KI-Zusammenfassung verdoppelte sich von Januar auf März 2025 von rund 6,5 % auf gut 13 %, Tendenz seither weiter steigend.
- GEO ersetzt SEO nicht, sondern ergänzt es um Anforderungen wie klare Struktur, eindeutige Fakten und Zitierfähigkeit für KI-Systeme.
Was GEO und LLMO bedeuten
GEO steht für Generative Engine Optimization: die gezielte Aufbereitung von Inhalten, damit generative KI-Systeme sie bei der Beantwortung von Nutzerfragen tatsächlich heranziehen. LLMO steht für Large Language Model Optimization und beschreibt den Aufbau einer digitalen Autorität, die dazu führt, dass Sprachmodelle eine Marke oder Website als vertrauenswürdige Quelle bevorzugt zitieren.
In der Praxis überschneiden sich beide Begriffe stark und werden meist gemeinsam verwendet. Der Kerngedanke dahinter: Während klassisches SEO Websites für Suchmaschinen-Crawler und Ranking-Algorithmen optimiert, optimiert GEO/LLMO Inhalte zusätzlich dafür, von einem Sprachmodell verstanden, korrekt eingeordnet und im richtigen Kontext zitiert zu werden.
Warum klassisches SEO allein nicht mehr reicht
Wie schnell sich die Suche verändert, zeigen aktuelle Zahlen deutlich: Im Januar 2025 lösten rund 6,5 Prozent aller Google-Suchanfragen eine KI-Zusammenfassung aus, im März 2025 waren es bereits gut 13 Prozent, eine Verdopplung innerhalb von nur zwei Monaten. Google AI Overviews erreichen inzwischen schätzungsweise 1,5 Milliarden monatliche Nutzerinnen und Nutzer in mehr als 200 Ländern, direkt eingebettet in die gewohnte Google-Suche.
Parallel dazu ist ChatGPT längst kein Nischenprodukt mehr: 2026 vermeldete OpenAI zeitweise über eine Milliarde aktive Nutzerinnen und Nutzer, mit Website-Besuchen im mehrstelligen Milliardenbereich pro Monat. Für Unternehmen bedeutet das: Ein wachsender Teil der Menschen, die früher bei Google nach einem Anbieter gesucht hätten, bekommt heute stattdessen eine direkte, KI-generierte Antwort, oft ohne jemals eine klassische Trefferliste zu sehen.
Quellen: Marktanalysen zu KI-Suche und Sprachmodell-Nutzung 2026, eigene Zusammenfassung.
SEO und GEO im Vergleich
SEO und GEO verfolgen ein ähnliches Ziel, nämlich gefunden zu werden, unterscheiden sich aber deutlich darin, wie Erfolg entsteht und wie er sich messen lässt.
| Merkmal | Klassisches SEO | GEO / LLM-Optimierung |
|---|---|---|
| Zielsystem | Google-Trefferliste (SERPs) | Antworten von ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews & Co. |
| Was zählt | Backlinks, Keyword-Relevanz, Ladezeit | Klare Sprache, eindeutige Fakten, zitierfähige Struktur |
| Erfolg messen | Position, Klickrate, Sichtbarkeitsindex | Häufigkeit und Kontext der Nennung in KI-Antworten |
| Typischer Inhalt | Landingpages, Blogartikel für Suchbegriffe | Kurze, eindeutige Antworten, Definitionen, FAQ-Abschnitte |
Wie sich organische Sichtbarkeit über klassisches SEO grundsätzlich aufbaut, beschreibt der Artikel zu SEO für Unternehmen in Österreich. GEO baut darauf auf, ersetzt diese Grundlagen aber nicht.
Wie Sprachmodelle Inhalte auswählen und zitieren
Sprachmodelle bevorzugen Inhalte, die eine Frage möglichst direkt und eindeutig beantworten, statt sie in langen, verschachtelten Sätzen zu umschreiben. Eine klare Struktur mit aussagekräftigen Überschriften, kurzen Absätzen und, wo sinnvoll, Aufzählungen oder Tabellen erleichtert es einem Modell, den relevanten Teil eines Textes zu erkennen und korrekt wiederzugeben.
Technisch spielt zusätzlich strukturierte Auszeichnung wie Schema.org-Daten eine Rolle, etwa für Artikel, FAQ-Abschnitte oder Unternehmensinformationen, weil sie Maschinen zusätzlichen, eindeutigen Kontext liefern. Auch eine llms.txt-Datei, wie sie diese Website unter drozd.at/llms.txt bereitstellt, kann dabei helfen: Sie listet in einfacher Textform auf, welche Seiten und Themen eine Website behandelt, und macht es KI-Systemen leichter, den Inhalt einer Website schnell zu erfassen.
Ein weiterer, oft unterschätzter Faktor ist Nachvollziehbarkeit: Wer als Autorin oder Autor eines Inhalts erkennbar ist, wann ein Beitrag veröffentlicht und zuletzt aktualisiert wurde, und auf welche Quellen sich Aussagen stützen, wirkt für ein Sprachmodell vertrauenswürdiger als anonyme, undatierte Texte ohne erkennbaren Ursprung. Genau diese Signale, oft unter dem verwandten Begriff AEO, Answer Engine Optimization, zusammengefasst, entscheiden häufig darüber, ob ein Modell eine Quelle überhaupt in Betracht zieht.
Wichtig ist außerdem, dass Sichtbarkeit in einem KI-System nicht automatisch Sichtbarkeit in einem anderen bedeutet: ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity greifen auf unterschiedliche Datenquellen zurück und gewichten Signale unterschiedlich. Wer die eigene Sichtbarkeit ernsthaft verbessern will, sollte deshalb regelmäßig in mehreren Systemen testen, nicht nur in einem.
Konkrete Maßnahmen für mehr KI-Sichtbarkeit
- Zentrale Fragen der eigenen Zielgruppe klar und direkt beantworten, statt sie nur beiläufig zu erwähnen.
- FAQ-Abschnitte mit strukturierten Daten (Schema.org) auf wichtigen Seiten ergänzen.
- Eine llms.txt-Datei bereitstellen, die KI-Systemen die Inhalte der Website zusammenfasst.
- Fakten, Zahlen und Aussagen mit nachvollziehbaren Quellen belegen, statt unbelegte Behauptungen aufzustellen.
- Regelmäßig testen, ob und wie die eigene Marke in ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews genannt wird.
SEO, GEO und Google Ads aus einer Hand: Ioan Drozd unterstützt Unternehmen in Österreich dabei, in klassischer und KI-gestützter Suche sichtbar zu werden.
Kostenloses Erstgespräch buchen →Häufige Fehler bei GEO und LLMO
Ein häufiger Fehler ist, GEO als vollständigen Ersatz für SEO misszuverstehen und technische SEO-Grundlagen deshalb zu vernachlässigen. Tatsächlich bauen beide Ansätze aufeinander auf: Eine Website ohne solide technische Basis wird auch von Sprachmodellen kaum als vertrauenswürdige Quelle eingestuft.
Ein zweiter Fehler ist fehlende Geduld: Da GEO ein junges Feld ist, gibt es noch keine etablierten, sofort wirksamen Standardrezepte. Wer nach wenigen Testfragen in ChatGPT keine Verbesserung sieht, sollte die eigenen Inhalte weiter verfeinern, statt das Thema vorschnell abzuschreiben.
Was das für Unternehmen in St. Pölten bedeutet
Für Unternehmen in St. Pölten und Niederösterreich gilt dieselbe Logik wie bei lokalem SEO: Je klarer die eigene Website beschreibt, wer man ist, was man anbietet und wo man tätig ist, desto eher wird eine KI-Antwort auf eine regionale Frage, etwa nach einer Werbeagentur oder Webagentur in St. Pölten, die eigene Marke überhaupt als mögliche Quelle in Betracht ziehen. Gerade weil GEO für die meisten regionalen Branchen noch neu ist, können auch kleinere Unternehmen hier frühzeitig eine Position aufbauen, die später schwerer aufzuholen ist.
