Von SEO zu GEO: Ihr Marketing-Leitfaden für LLMO
- Aphrodite Rantou
- 29. Juli
- 10 Min. Lesezeit
Die digitale Suche befindet sich im größten Wandel seit Google – und wir sind längst mittendrin. Immer häufiger bekommen Nutzer ihre Antworten direkt von KI-Systemen, oft ohne je Ihre Website zu besuchen. Für Ihr Online Marketing bedeutet das: Es braucht mehr als klassisches SEO. Generative Engine Optimization (GEO) bringt die entscheidende neue Dimension ins Spiel – nämlich die Frage: Wie werden Sie zur vertrauenswürdigen Quelle, die von KI primär zitiert wird? Die Antwort: LLMO.
Inhaltsverzeichnis:
LLMO und die neue Realität im digitalen Marketing
LLM SEO oder LLMO, kurz für Large Language Model Optimization, bezeichnet Strategien und Maßnahmen, mit denen Inhalte gezielt für Large Language Models wie ChatGPT oder Gemini optimiert werden, damit diese Ihre Informationen bevorzugt aufgreifen, verarbeiten und als vertrauenswürdige Quelle ausspielen – und so die Sichtbarkeit Ihrer Marke auch im KI-Zeitalter sichern. Wie relevant diese Entwicklung bereits ist, zeigt ein Blick auf die Nutzerzahlen.
ChatGPT zählt inzwischen über 800 Millionen wöchentlich aktive Nutzer weltweit – das entspricht etwa jedem zehnten Menschen auf diesem Planeten. An der Spitze stehen die USA, Indien, Brasilien, Deutschland und Frankreich.
Quelle: digitalsilk.com
Dabei machen Direktzugriffe mit 73,6% den Großteil des ChatGPT-Traffics aus, gefolgt von organischer Suche (19,7%) und Referrals (4,6%), während E-Mail, Social Media und bezahlte Anzeigen nur eine untergeordnete Rolle spielen.
Quelle: doit.software
Perplexity AI hat die Marke von 400 Millionen Suchanfragen pro Monat geknackt; mit einem Marktanteil von 6,12% im Bereich der KI-basierten Suche steuert das Unternehmen dieses Jahr auf 100 Millionen Dollar Jahresumsatz zu.
Quelle: taptwicedigital.com
Und: Bereits bei mehr als 13% aller Google-Suchanfragen erscheinen AI Overviews – Tendenz stark steigend. Aktuell erscheinen AI Overviews vor allem bei spezifischen, leicht zu beantwortenden Informationsanfragen – ganz ähnlich wie bei früheren Google-Updates, bei denen neue Suchfunktionen zunächst für klare Wissensfragen eingeführt wurden, bevor sie auf komplexere Themen ausgeweitet wurden.
Quelle: semrush.com
Gerade für den deutschsprachigen Markt sind diese Entwicklungen extrem relevant: Deutschland hat nicht nur die höchste ChatGPT-Nutzerzahl in Europa, sondern zählt auch global zu den Top 3 Ländern bei zahlenden ChatGPT-Abonnenten. Parallel dazu nutzen schon 92% der Fortune-500-Unternehmen ChatGPT.
„Deutschland ist weltweit für technische Exzellenz und industrielle Innovation bekannt – es ist daher nur folgerichtig, dass das Land eine führende Rolle bei der Einführung von KI einnimmt. Mit der Eröffnung unseres ersten deutschen Büros in München wollen wir diese Führungsposition weiter stärken und es noch mehr Menschen, Unternehmen und Institutionen in Deutschland ermöglichen, von dieser transformativen Technologie zu profitieren.“
Brad Lightcap, COO von OpenAI
Diese Zahlen sind eindeutig: KI-basierte Suche ist längst kein Zukunftsszenario mehr, sondern Realität. OpenAI-CEO Sam Altman hat bestätigt: Jeden Tag werden 2,5 Milliarden Prompts an ChatGPT geschickt. Das Unternehmen will bis Ende 2025 die Marke von einer Milliarde Nutzern knacken. Perplexity AI verzeichnete mehr als 500 Millionen Suchanfragen im Jahr 2024 und verarbeitet 2025 bereits über 100 Millionen Anfragen pro Woche - ein beeindruckendes Wachstum. Der Traffic von KI-Suchmaschinen wird voraussichtlich im Jahr 2028 den Traffic aus der organischen Suche überholen.
Quelle: semrush.com
Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?
User geben nicht mehr einfach einzelne Keywords ins Suchfeld ein – sie führen echte Gespräche mit KI-Systemen. Ihre klassische SEO-Strategie? Sie greift hier oft nur noch bedingt. Und der Wandel ist längst messbar.
Der Referral-Traffic aus ChatGPT ist von Januar bis April 2025 um satte 98% gestiegen. Im April 2025 verzeichneten große Medien wie die BBC, Fox News und The Independent laut Similarweb jeweils über 150% mehr Referral-Traffic von ChatGPT als noch im Januar.
Quelle: digiday.com
Besonders spannend: AI-Search-Besucher sind laut Daten 4,4-mal wertvoller als traditioneller organischer Traffic. Der Grund: Sie kommen informierter, mit klarer Kaufabsicht und einer deutlich höheren Abschlusswahrscheinlichkeit.
Quelle: semrush.com
Gleichzeitig zeigen sich neue Herausforderungen: Die Zahl der AI Overviews auf Google ist von 6,49% aller Suchanfragen im Januar auf 13,14% im März 2025 gestiegen – ein Plus von 102%. Die Auswertung von SEMRUSH verdeutlicht: AI Overviews konzentrieren sich bislang nicht auf besonders conversionstarke Inhalte. Allerdings ist für AI SEO der Anteil der Keywords mit kommerzieller, transaktionaler oder navigationaler Suchintention, die eine AI Overview auslösen, seit Januar leicht gestiegen.
Quelle: semrush.com
Stark betroffen sind laut einer Studie von Search Engine Land Branchen wie Entertainment (+528%), Restaurants (+387%) und Travel (+381%).
Fazit: Websites, die in KI-Antworten zitiert werden, erhalten seltener, aber dafür hochqualifizierten Traffic mit spürbar besseren Conversion Rates. Ihre Besucher sind besser informiert und entscheidungsfreudiger. Diese Veränderungen bei der Traffic-Qualität bleiben nicht ohne technische Spuren – insbesondere in Ihren Server-Logs machen sich neue Muster bemerkbar.
Neue Bot-Aktivitäten – Was in Ihren Server-Logs passiert
Vielleicht hat Ihre IT-Abteilung es schon bemerkt: Die Zahl der neuen Besucher in den Server-Logs nimmt zu – und viele davon sind Bots. Die Aktivitäten des GPTBots sind zwischen Mai 2024 und Mai 2025 um 305% gestiegen. Insgesamt verzeichnen Websites einen 18% höheren Anteil an Crawler-Traffic als noch vor einem Jahr.
Quelle: cloudfare.com
Doch diese neuen Bots unterscheiden sich deutlich von den klassischen Suchmaschinen-Crawlern: Sie legen mehr Wert auf Aktualität, Quellenqualität und saubere Struktur.
Besonders auffällig: Viele wissenschaftliche Datenbanken und Verlage berichten bereits von Bot-Traffic, der den echten Nutzerverkehr übersteigt. Unternehmen, die jetzt in LLM SEO investieren, sichern sich einen Vorsprung, solange die Spielregeln noch geschrieben werden. Um den Wandel erfolgreich zu meistern, ist es entscheidend, zunächst zu verstehen, wie LLMs Inhalte tatsächlich verarbeiten.
Wie KI-Systeme Inhalte wirklich verarbeiten
Stellen Sie sich ChatGPT & Co. wie extrem effiziente Researcher vor:
Query-Analyse: Das System zerlegt komplexe Fragen in Einzelteile
Source-Retrieval: Es sucht gezielt nach relevanten, vertrauenswürdigen Quellen
Content-Bewertung: Es bewertet Aktualität, Expertise und Faktentreue
Answer-Generation: Es synthetisiert Antworten und entscheidet, wen es zitiert
Die neuen KI-Crawler: Was sie anders machen
Verschiedene KI-Crawler verfolgen dabei jeweils eigene Strategien und Schwerpunkte:
GPTBot: Fokussiert auf aktuelle Inhalte, crawlt besonders oft bei schnelllebigen Themen
PerplexityBot: Speziell für Fact-Checking und Quellenverifikation
Claude-Web: Zeigt eine Übereinstimmung von 86,7% mit hochwertigen Suchergebnissen
Warum bestimmte Websites bevorzugt werden
Jeder Abschnitt sollte für sich allein verständlich und zitierfähig sein – denn KI-Systeme extrahieren oft nur 200–300 Wörter aus dem Kontext. Maßgeblich sind dabei eine stringente Struktur und eine exzellente inhaltliche Substanz.
Strukturierte Expertise gewinnt:
Klare Autorenprofile mit nachweisbarer Fachkompetenz
Aktuelle Publikationsdaten & regelmäßige Updates
Quellenangaben und Verlinkungen zu hochwertigen Inhalten
Schema.org-Markup für Entitäten (Personen, Organisationen, Artikel)
Content-Qualität entscheidet:
Informationen in logischen, 150–300 Wörter umfassenden Abschnitten
FAQ-Strukturen mit natürlich formulierten Fragen
Faktische Korrektheit, belegt durch Studien und Quellen
Mobile-optimierte, schnelle Seiten
KI-Systeme bevorzugen strukturierte, aktualisierte und nachweislich fachkundige Inhalte. Wer diese Mechanik versteht, kann sie gezielt für sich nutzen. Damit verändert sich auch das Spielfeld der Suchmaschinenoptimierung grundlegend.
SEO vs. GEO – Was sich grundlegend mit LLM SEO ändert
Vergessen Sie den alten SEO-Reflex „Wie komme ich auf Platz 1 bei Google? “Im Zeitalter von GEO lautet die entscheidende Frage: „Wie werde ich zur Quelle, der KI-Systeme vertrauen und die von ihnen zitiert wird?“
Was bleibt bestehen – und was nicht?
Weiterhin wichtig:
Technisch saubere, schnell ladende Websites
Mobile Optimierung und Core Web Vitals
Hochwertige, korrekte Inhalte
Klare Seitenstruktur und interne Verlinkung
Außerdem: Alle E-E-A-T-Prinzipien (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) von Google sind für LLMO sogar noch wichtiger geworden:
KI-Systeme bewerten Expertise: LLMs sind darauf programmiert, faktisch korrekte und vertrauenswürdige Quellen zu bevorzugen. Websites mit nachweislicher Expertise werden häufiger zitiert.
Experience wird noch wichtiger: Persönliche Erfahrungen und Case Studies werden von KI-Systemen als besonders wertvoll eingestuft - sie können nicht "halluziniert" werden.
Authoritativeness durch Citations: Eine ahrefs-Studie zeigt, dass Brand Mentions die höchste Korrelation mit AI-Aufnahme haben – das ist pure Autorität.
Trust-Signale: KI-Systeme prüfen Quellenangaben, Aktualisierungsdaten und Autor-Credentials noch intensiver als Google-Algorithmen.
Was sich verändert:
Content-Format: Von keyword-optimierten Artikeln zu strukturierten, chunk-freundlichen Antworten
Keyword-Strategie: Von einzelnen Begriffen zu kompletten, natürlich formulierten Fragen
Erfolgsmessung: Von Rankings zu Attributionen und Erwähnungen
Autorität: Von Backlinks zu nachweislicher Expertise und Quellenqualität
Die wichtigsten GEO-Strategien für Ihr Unternehmen
Die Basis
Cross-Platform-Konsistenz sicherstellen:
Gleiche Expertise-Claims auf Website, LinkedIn & Co.
Konsistente Autorenprofile mit identischen Qualifikationen
Einheitliche Unternehmensdarstellung über alle Kanäle hinweg
Technische Grundlagen
1. AI-Bot-Zugriff richtig konfigurieren:
Prüfen Sie Ihre robots.txt – viele Unternehmen blockieren versehentlich wichtige KI-Crawler.
2. Schema.org-Markup erweitern:
Strukturierte Daten für Artikel, Autoren, Publikationsdatum & letzte Aktualisierung
Personen-Entitäten für Experten und Autoren
Organisationsdaten fürs Unternehmen
FAQ-Seiten als strukturierte Frage-Antwort-Paare
3. Mobile UX & Core Web Vitals optimieren:
Optimale Ladezeiten: KI-Bots bevorzugen schnell ladende Seiten – Google empfiehlt unter 3 Sekunden.
Mobile First & Responsive Design: Die Mehrheit der KI-Suchanfragen erfolgt mobil – Inhalte müssen auf allen Geräten perfekt lesbar sein, mit Touch-optimierte Navigation (besonders wichtig für FAQ-Bereiche)
Core Web Vitals: Largest Contentful Paint (LCP unter 2.5 Sekunden), Interaction To Next Paint (INP unter 200 Millisekunden), Cumulative Layout Shift (CLS-Wert unter 0,1)
Content-Optimierung für KI-Systeme
1. FAQ-First-Ansatz
Entwickeln Sie umfangreiche FAQ-Bereiche, die echte Nutzerfragen beantworten.
2. Authority-Content systematisch aufbauen
Eigene Studien und Umfragen veröffentlichen
Interviews mit anerkannten Branchenexperten führen
Case Studies mit konkreten Zahlen erstellen
Regelmäßige Marktanalysen und Trend-Reports publizieren
3. Chunk-Optimierung – Lesefreundlich & KI-tauglich
Überschriftenstruktur mit H2/H3
Kurze Abschnitte (150–300 Wörter)
Bullet Points für komplexe Themen
Statistiken und Quellenangaben integrieren
Brand Authority gezielt aufbauen
1. Brand Mentions strategisch fördern:
Aktive PR-Arbeit für Erwähnungen in Branchenpublikationen
Thought Leadership durch fundierte und ggf. auch kontroverse Standpunkte
Community-Engagement in relevanten Fach-Foren und -Gruppen
Influencer-Relations mit Branchenexperten pflegen
2. Backlink-Strategie für GEO optimieren:
Qualität vor Quantität: Links von Autoritäten in Ihrem Fachbereich
Primärquellen-Content erstellen, der natürlich verlinkt wird
Broken-Link-Building mit hochwertigen Inhalten als Ersatz
3. Expert-Content-Strategie entwickeln:
Gastbeiträge in relevanten Branchenmedien
Konferenz-Auftritte mit Aufzeichnungen
Podcast-Gastspiele als Branchenexperte
Whitepaper und Research-Reports als Primärquellen
GEO-Erfolg ist kein Zufall: Er erfordert systematische Content-Optimierung, technische Exzellenz und strategischen Authority-Aufbau – mit langfristiger Wirkung auf Sichtbarkeit und Zitationsquote in KI-Systemen.
LLM SEO Reports: Neue KPIs & Messmethoden:
Warum klassische Metriken nicht mehr ausreichen
Die gewohnten Digital Marketing KPIs und SEO-Metriken stoßen in der KI-Welt an ihre Grenzen:
Impressions werden irrelevant, wenn KI direkt antwortet
Click-Through-Rate sinkt automatisch durch Zero-Click-Answers
Average Position verliert an Aussagekraft, wenn AI Overviews über klassischen Rankings stehen
Bounce Rate wird durch neue Customer Journeys verzerrt
Die Herausforderung: Klassische Metriken messen Sichtbarkeit in Suchmaschinen – aber nicht den Impact auf KI-generierte Antworten.
Die neuen Performance-KPIs für GEO
Sofort umsetzbare Basis-Metriken
Hinweis: Laut ahrefs korrelieren Brand Mentions am stärksten mit AI-Zitationen (0,664). Da Benchmarks momentan noch fehlen, empfiehlt sich der Aufbau eigener Baselines.
Erweiterte Metriken
Achtung: Diese Metriken sind noch experimentell. 95% der AI-Zitations-Logik lassen sich nicht mit klassischen Website-Daten erklären – es braucht neue Bewertungsmaßstäbe.
Zukunftsausblick & strategische Empfehlungen
Technologische Entwicklungen
Multimodale KI-Integration:
KI-Systeme integrieren bereits heute multimediale Inhalte und diese Entwicklung beschleunigt sich dramatisch. Das verändert Ihr gesamtes Marketing-Portfolio fundamental:
Bereits heute verfügbar:
Googles Gemini verarbeitet Text, Bilder und Video gleichzeitig.
OpenAIs GPT-4 Vision analysiert und beschreibt Bilder in Suchantworten.
Perplexity AI indexiert YouTube-Videos und nutzt Transkripte für Antworten.
Google Lens ist vollständig in die Suche integriert.
Auswirkungen auf Ihre Marketing-Channels:
Paid Social & Display: Visuelle Assets werden bereits von KI-Systemen analysiert und in Antworten referenziert. Instagram-Posts und Display-Creatives mit hochwertigen Infografiken haben messbar höhere Chancen auf KI-Zitationen.
SEA: Google testet derzeit AI-Enhanced-Campaigns mit multimodalen Asset-Optimierungen. Performance Max nutzt bereits KI für die automatische Erstellung von Video- und Bildvarianten basierend auf Ihren Text-Inputs.
Content Marketing: Video-Transcripts und Podcast-Transkripte sind bereits heute wichtige Ranking-Faktoren für KI-Systeme. YouTube-Videos erscheinen verstärkt in ChatGPT-Antworten, wenn die Transkripte strukturiert und suchmaschinenfreundlich sind.
CRM/E-Mail: KI-Personalisierung basierend auf multimodalen User-Präferenzen entwickelt sich zum Standard. E-Mail-Content mit integrierten Videos und interaktiven Elementen wird zunehmend in KI-Empfehlungen berücksichtigt.
Real-Time Retrieval:
KI-Systeme arbeiten bereits heute mit Live-Web-Suche statt statischen Datensätze. Aktuelle, zeitsensible Inhalte erhalten dadurch noch mehr Gewicht:
Organic Social: Real-Time-Posts landen bereits in KI-Antworten.
PR/Content: Breaking News & Trend-Content bekommen messbar höhere Attribution-Chancen.
SEA: Googles neue KI-Features wie "Search Max" und "AI Max for Search" optimieren Dynamic Search Ads automatisch auf aktuelle Suchtrends.
Personalisierte KI-Antworten:
KI-Systeme lernen bereits heute aus Nutzerpräferenzen und personalisieren Antworten entsprechend. Generic Content verliert messbar an Relevanz zugunsten zielgruppenspezifischer Inhalte:
CRM/E-Mail: First-Party-Data wird zur Goldmine für KI-Personalisierung – 75% der Unternehmen nutzen bereits AI für Customer Experience und 65% für Sales & Marketing
Paid Social: Targeting wird durch KI-Präferenzen verfeinert - Meta und LinkedIn integrieren bereits KI-Engagement-Patterns in ihre Algorithmen.
Affiliate: Partner-Content muss zielgruppenspezifisch differenziert werden, da KI-Systeme generische Reviews zunehmend als minderwertiger bewerten.
Zusätzliche Entwicklungen, die Sie kennen sollten:
Contextual AI: KI-Systeme berücksichtigen bereits Tageszeit, Standort und Device für Personalisierung – ChatGPT liefert abends andere Empfehlungen als morgens.
Cross-Platform-Learning: KI-Systeme verknüpfen Daten aus verschiedenen Touchpoints für bessere Personalisierung – Ihre LinkedIn-Aktivität beeinflusst Google AI-Antworten.
Predictive Content: KI sagt voraus, welcher Content-Typ bei welcher Zielgruppe zu welcher Zeit am besten funktioniert – bereits bei 77% der Marketer Standard, die AI-powered Automation für personalized Content nutzen.
Strategische Handlungsempfehlungen
Für B2B-Software:
Detaillierte Technical Guides und Implementation-Tutorials
Expert Authorship für Thought Leadership etablieren
API-Dokumentation & Developer Resources für KI-Systeme optimieren
Video-Tutorials und Screencasts werden verstärkt von KI-Systemen indexiert
Integration Guides und Use Cases – KI liebt spezifische Anwendungsbeispiele
Community-Building – Foren und Q&A-Bereiche als Content-Goldminen
Für E-Commerce:
Umfassende Produkt-FAQs und Vergleichstabellen erstellen
Local SEO für „Near Me"-KI-Suchen optimieren
Kundenbewertungen als Trust-Signale systematisch nutzen
Produktdaten strukturieren – Schema.org für Product-Markup wird für KI-Shopping entscheidend
Größentabellen und Spezifikationen – KI-Systeme ziehen diese Daten häufig für Vergleiche
Return-Policies und Shipping-Infos – wichtige Trust-Signale für KI-Empfehlungen
Für Content-Publisher:
Research-basierte, tiefe Artikel als Primärquellen entwickeln
Breaking News Optimization für Real-Time Retrieval
Author Entities & Expertise-Nachweise systematisch ausbauen
Fact-Checking und Quellenangaben – wird für KI-Zitationen immer wichtiger
Update-Zyklen etablieren – "Last updated"-Timestamps sind KI-Ranking-Faktoren
Newsletter und E-Mail-Content – oft übersehene Quelle für KI-indexierbaren Content
Für lokale Dienstleister:
Google My Business für KI optimieren – Local-Entities werden verstärkt in KI-Antworten eingebunden
Service-FAQs mit lokalen Bezügen – "Sanitär Hamburg" vs. "Sanitär allgemein"
Bewertungsmanagement – KI-Systeme ziehen lokale Reviews für Empfehlungen
Risiken proaktiv managen:
Over-Optimization kann zu De-Attribution führen
Platform-Dependency vermeiden, Diversifikation stärken
Klassische SEO-Strukturen schrittweise modernisieren
Halluzination-Risiko managen – Monitoring, ob KI-Systeme Ihre Inhalte korrekt wiedergeben
ROI-Messung wird komplexer – neue KPIs etablieren
Team-Kompetenzen kontinuierlich weiterentwickeln
Fazit: GEO als evolutionärer Schritt Ihrer Marketing-Strategie
Die Einbindung von Large Language Models in die SEO- und Marketing-Strategie ist kein kurzfristiges Phänomen. Vielmehr markiert sie einen dauerhaften Wandel der digitalen Aufmerksamkeit: Mit 800 Millionen ChatGPT-Nutzern pro Woche, 13% aller Suchanfragen mit AI Overviews und 305% Wachstum bei GPTBot-Aktivitäten ist klar: Die Transformation ist längst Realität.
Die drei wichtigsten Paradigmenwechsel:
Von Traffic-Volumen zu Attribution-Qualität: AI-Attribution-Rate ersetzt CTR.
Von Keyword-Optimierung zu Expertise-Aufbau: Entitäts-Autorität schlägt Keyword-Dichte.
Von Rankings zu Cross-Channel-Authority: Konsistente Expertise über alle Kanäle hinweg zählt.
Die wohl interessanteste "good news" in der ganzen Transformation: AI-Search-Besucher sind 4,4-mal wertvoller als klassischer organischer Traffic – ein zusätzlicher Business-Case für GEO als Umsatztreiber.
GEO ist keine SEO-Ergänzung, sondern eine eigenständige Marketing-Disziplin, die Paid Search, Content, Social Media und CRM gleichermaßen verändert. KI-Systeme legen heute die bevorzugten Quellen fest – wer jetzt Autorität aufbaut, sichert sich nachhaltige Zitationsvorteile.
Sie möchten Ihre GEO-Potenziale jetzt nutzen? Wir unterstützen Sie gerne – von der ersten Potenzialanalyse bis zur operativen LLMO Umsetzung. Kontaktieren Sie uns.
