AI Search & GEO (Generative Engine Optimization)

Zusammenfassung

• AI Search verschiebt Sichtbarkeit von Rankings hin zu KI-Antworten, Mentions und Citations

• Zero-Click-Suchen nehmen stark zu, insbesondere mobil und durch AI Overviews

• GEO ist die Weiterentwicklung von SEO für KI-basierte Suchsysteme und LLMs

• Relevanz entsteht durch strukturierte, faktenbasierte und maschinenlesbare Inhalte

• Grundlage sind saubere Technik, hohe Informationsdichte, E-E-A-T und Unique Content

• Der Artikel basiert auf kuratierten externen Quellen (am Ende verlinkt) sowie eigenen Erkenntnissen seit 2024

• Enthält eine fortlaufend aktualisierte Best-Practice-Liste und ein Glossar zentraler Fachbegriffe

Nutzerzahlen – Wie nutzen Menschen KI? (Stand 2026)

• ChatGPT hat derzeit 800 Millionen wöchentlich aktive Nutzer und verdoppelte seine Nutzerbasis von 400 Millionen im Februar 2025 in nur wenigen Wochen. Die Plattform hält 62,5% des Marktanteils bei KI-Assistenten und verarbeitet täglich über 1 Milliarde Anfragen.
• Gemini erreichte 650 Millionen aktive Nutzer mit etwa 35 Millionen täglich aktiven Nutzern. Im November wuchs Gemini um 30%, während ChatGPT nur um 5% zulegte.
• Claude hatte 18,9 Millionen monatlich aktive Nutzer weltweit Anfang 2025.
• Perplexity hat über 22 Millionen monatlich aktive Nutzer und positioniert sich als KI-Suchmaschine mit Fokus auf Research.

 

Fakten zur Nutzung von KI in der Suche:

• In 2025 machen AI-Plattformen nur 0,15% des globalen Internet-Traffics aus, verglichen mit 48,5% von organischer Suche aber der AI-Traffic wuchs 7x seit 2024
• Auf Mobilgeräten enden 77% der Anfragen ohne Website-Besuch, verglichen mit 46,5% auf Desktop. Vor allem bei Nachrichten sind nahezu 70 % der Klicks weggefallen.
• AI Overviews (Google) erscheinen bereits bei etwa 29% aller Google-Suchen. Nur 1% der Nutzer klicken auf Links innerhalb eines AI Overviews.
• 70% der Gen Z nutzen generative AI wie ChatGPT wöchentlich Thunderbit. 93% der Gen Z Knowledge Worker (22-27 Jahre) nutzen zwei oder mehr AI-Tools wöchentlich.
• Kunden, die über ein KI-Ergebniss kommen, haben 158% mehr Empfehlungen und 73% niedrigere Kündigungsraten.

GEO = Generative Engine Optimization

GEO ist das Gegenstück zu SEO für „KI-Suchmaschinen/LLMs“. Es ist eine Optimierungsstrategie für Content-Ersteller, um ihre Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten zu verbessern.

Die primären Ziele von GEO sind:

• Mentions = wenn die KI, die Marke in den Antworten einsetzt
• Citations = wenn die KI, deinen Content als Quelle für die Antwort nutzt

 

Auf welche Quellen beziehen sich die LLMs?

• Websites sind die dominierende Zitierquelle in allen drei Modellen und machen über 40 % der Zitate für Gemini, OpenAI und Perplexity aus.
• Gemini zeigt eine starke Präferenz für Websites von Erstanbietern und bezieht 52,15 % seiner Zitate aus diesen vollständig kontrollierten Quellen.
• Bei OpenAI hingegen sind die Ergebnisse stark von Einträgen abhängig, wobei 48,73 % seiner Zitate von diesen kontrollierbaren Drittanbieter-Plattformen stammen.
• Perplexity hingegen diversifiziert seine Quellen und bevorzugt MapQuest für Einträge (über 364.000 Zitate) und TripAdvisor für Bewertungen (über 239.000 Zitate).

Trainingsdaten vs. Grounding

Trainingsdaten: Die Daten, auf denen ein KI-Modell trainiert wurde. Das sind Texte, Bilder oder Code aus dem Internet, bis zu einem bestimmten Zeitpunkt (Knowledge Cutoff). Diese Informationen sind fest im Modell „eingebrannt“ und können nicht aktualisiert werden, ohne das Modell neu zu trainieren.
Beispiel: ChatGPT wurde auf Texten bis Januar 2025 trainiert. Alles, was danach passierte, kennt es aus den Trainingsdaten nicht.

Grounding: Der Prozess, bei dem ein KI-Modell seine Antworten mit aktuellen, externen Quellen verknüpft und verifiziert. Statt nur auf Trainingsdaten zu vertrauen, sucht das System aktiv nach aktuellen Informationen und verankert seine Antworten darin.

 

Wie läuft der Suchprozess im Google AI Mode ab?

1. Query Fan-Out / Prompteingabe
Die KI analysiert deine Frage und zerlegt sie intelligent in mehrere präzisere Sub-Suchen.
Beispiel: Deine Frage „Bluetooth-Kopfhörer mit Over-Ear-Design und langer Akkulaufzeit“ wird aufgefächert in:

• Beste Bluetooth Over-Ear-Kopfhörer
• Over-Ear-Kopfhörer mit längster Akkulaufzeit
• Komfortabelste Over-Ear-Kopfhörer
• Welche Bluetooth Over-Ear-Kopfhörer laden am schnellsten?

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation – die Internetsuche)
Für jede Sub-Query durchsucht Google aktiv das Internet nach den relevantesten und aktuellsten Informationen. Anders als bei klassischer Suche werden hier nicht nur ganze Websites zurückgegeben, sondern gezielt nach Informationen gesucht, die die verschiedenen Aspekte deiner Frage beantworten.

3. Chunk Extraction
Statt dir ganze Webseiten zu präsentieren, extrahiert das System die relevantesten Informationsstücke aus verschiedenen Quellen:

• Absätze mit spezifischen Produkteigenschaften
• Tabellen mit technischen Spezifikationen
• Vergleichsdaten zur Akkulaufzeit
• Nutzerrezensionen zum Tragekomfort
• Bilder der Produkte

Diese „Chunks“ sind die Bausteine für die finale Antwort.

4. Synthesis
Die KI kombiniert alle extrahierten Informationsstücke zu einer kohärenten, flüssigen Antwort. Dabei werden redundante Informationen entfernt, widersprüchliche Aussagen abgewogen und die Inhalte logisch strukturiert. Das Ergebnis ist eine umfassende Antwort, die alle Aspekte deiner Frage abdeckt. Als hätte ein Experte mehrere Quellen studiert und für dich zusammengefasst.

5. Grounding
Im letzten Schritt verknüpft das System jeden Teil der generierten Antwort mit den Originalquellen. Jede Aussage erhält eine Citation (Quellenangabe), sodass du nachvollziehen kannst, woher die Information stammt und sie bei Bedarf verifizieren kannst.

Wann nutzen LLMs Web-Suche?

KI-Chatbots greifen in folgenden Situationen auf Web-Suche zurück:

• Aktualität ist gefragt: Wenn deine Frage aktuelle Informationen benötigt – etwa zu kürzlichen Ereignissen, heutigen Preisen, aktuellen Nachrichten oder zeitkritischen Themen. Hier reichen die Trainingsdaten nicht aus.
• Unbekannte Themen: Bei Nischenthemen, neuen Produkten oder spezialisierten Brancheninformationen, die nicht in den Trainingsdaten enthalten sind. Je spezieller das Thema, desto wahrscheinlicher die Web-Suche.
• Zahlen und Daten werden benötigt: Wenn du konkrete Statistiken, Forschungsergebnisse oder Umfragezahlen anfragst. LLMs sollten keine Zahlen aus dem Gedächtnis erfinden – hier ist Grounding essentiell.
• YMYL-Themen (Your Money or Your Life): Bei Themen, die dein Geld oder deine Gesundheit betreffen – medizinische Ratschläge, Finanzberatung oder rechtliche Informationen. Hier ist Genauigkeit kritisch. Die meisten LLMs nutzen bei Fragen zu Gesundheit, Finanzen oder Recht automatisch Web-Suche, um keine falschen oder veralteten Informationen zu liefern.
• Explizite Aufforderung: Wenn du ausdrücklich danach fragst. Formulierungen wie „suche im Web“, „was ist aktuell“ oder „finde die neuesten Informationen“ lösen sofort eine Suche aus.

Best Practices: So optimierst du deine Website für GEO

Damit deine Inhalte nicht nur im klassischen Google-Ranking steigen, sondern aktiv von KI-Modellen wie Gemini, ChatGPT oder Perplexity als Quelle genutzt werden, solltest du die folgenden Erkenntnisse umsetzen:

1. Die Groundingpage: Deine eigene Fakten-Zentrale
Erstelle eine dedizierte Groundingpage. Dies ist eine Seite, die speziell darauf ausgelegt ist, KI-Modellen eine verifizierte Faktenbasis über dein Thema oder dein Unternehmen zu liefern. Folge dabei technischen Standards wie dem Groundingpage Spec, um sicherzustellen, dass die Daten für Bots eindeutig identifizierbar und korrekt verknüpft sind.

2. SEO als technisches Fundament
Ohne klassisches SEO funktioniert auch GEO nicht. Die KI-Bots müssen deine Seite effizient auslesen können:

• Klare Hierarchie: Korrekt gesetzte H-Überschriften (H1, H2, H3).
• Crawlbarkeit: Stelle sicher, dass KI-Crawler (wie GPTBot) nicht blockiert werden.
• Performance: Ein schneller Pagespeed sorgt dafür, dass die KI-Dienste deine Daten zeitnah abrufen können.

3. Unique Content & Marken-Autorität
KI-Modelle suchen nach Informationen, die sie nicht schon tausendfach in ihrem Trainingsset haben.

Eigene Erfahrungen: Teile exklusive Insights, Fallstudien oder persönliche Learnings. Dies erhöht die Chance auf Mentions (Nennungen).

Brand Voice: Erstelle prägnante Zusammenfassungen in deiner eigenen Markenstimme. Wenn deine Definitionen „zitierwürdig“ sind, steigt die Chance auf wertvolle Citations (Quellenangaben).

4. „AI-Snackable“ Content
KI-Suchmaschinen bevorzugen Texte, die sie leicht verarbeiten können.

• Präzision statt Werbesprache: Vermeide blumige Adjektive und Marketing-Floskeln.
• Sachlichkeit: Formuliere klare, faktenbasierte Antworten auf potenzielle Nutzerfragen.
• Struktur: Nutze Listen und kurze Absätze, um Informationen schnell erfassbar zu machen.

5. Autorität durch E-E-A-T & Strukturierte Daten
Die KI muss wissen, wer spricht und schreibt.

• Autoren-Verknüpfung: Verknüpfe Blogbeiträge mit detaillierten Autorenprofilen, um Expertise nachzuweisen.
• Schema Markup: Hinterlege konsequent strukturierte Daten (z.B. Article, Author, Organization), damit die KI die Zusammenhänge zwischen Inhalten und Urhebern versteht.

6. Transparenz durch Quellenangaben
Gute Recherche zahlt sich aus. Erwähne am Ende deiner Beiträge explizit deine Quellen im APA-Stil. Dies signalisiert der KI, dass dein Content auf fundierten Daten basiert und Teil eines vertrauenswürdigen Informationsnetzwerks ist.

Grundbegriffe

AI (Artificial Intelligence) / KI (Künstliche Intelligenz): Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern – wie Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Sprachverarbeitung. AI und KI sind identisch, nur unterschiedliche Sprachen (Englisch vs. Deutsch).

LLM (Large Language Model): Ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und menschliche Sprache verstehen und generieren kann. Beispiele: GPT-4, Claude, Gemini. LLMs sind die Technologie hinter ChatGPT und anderen konversationellen AI-Tools.

Generative AI: KI-Systeme, die neue Inhalte erstellen können, also Texte, Bilder, Code oder Audio. ChatGPT ist generative AI, weil es Antworten generiert statt nur vorhandene Informationen abzurufen.

Prompt / Prompten: Die Eingabe oder Frage, die du einem KI-System stellst. „Prompten“ ist das neue „Googlen“ – statt Keywords gibst du vollständige Fragen oder Anweisungen ein.

AI Search: Suchsysteme, die KI nutzen, um Fragen zu verstehen und direkte Antworten zu generieren, statt nur Links anzuzeigen. Beispiele: ChatGPT, Perplexity, Google mit AI Overviews.

AI Overview / GEO (Generative Engine Optimization): Googles KI-generierte Zusammenfassungen, die oberhalb der traditionellen Suchergebnisse erscheinen. Sie fassen Informationen aus mehreren Quellen zusammen und beantworten Fragen direkt. Früher auch „SGE“ (Search Generative Experience) genannt.

Zero-Click Search: Suchanfragen, bei denen der Nutzer seine Antwort direkt auf der Suchseite oder in der KI-Oberfläche erhält, ohne auf eine Website zu klicken.

Konversationelle Suche: Suche in natürlicher Sprache, als würdest du mit einem Menschen sprechen. Statt „Wetter Berlin“ fragst du „Wie wird das Wetter morgen in Berlin?“ und kannst Folgefragen stellen.

Training / Trainieren: Der Prozess, bei dem ein KI-Modell auf großen Datenmengen lernt, Muster zu erkennen und Aufgaben auszuführen.

Knowledge Cutoff / Wissensstichtag: Der Zeitpunkt, bis zu dem ein KI-Modell trainiert wurde. ChatGPT-4 hat beispielsweise einen Cutoff und kennt keine Ereignisse danach – außer es nutzt Web-Suche.

Halluzination: Wenn ein KI-System überzeugende, aber falsche oder erfundene Informationen generiert. Ein großes Problem bei der Vertrauenswürdigkeit von AI Search.

Token: Die kleinste Einheit, die ein LLM verarbeitet – ungefähr 0,75 Wörter. LLMs haben Token-Limits für ihre Eingabe und Ausgabe.

KI-Modelle:

ChatGPT: Der bekannteste AI-Chatbot von OpenAI, basierend auf GPT-Modellen. Marktführer mit 800 Millionen wöchentlich aktiven Nutzern.

Google Gemini: Googles KI-Assistent und LLM, integriert in Google-Produkte. Früher „Bard“ genannt.

Claude: KI-Assistent von Anthropic, besonders stark im Enterprise-Bereich und bekannt für längere, komplexere Konversationen.

Perplexity: Spezialisierte AI-Suchmaschine mit Fokus auf Quellenangaben und Recherche. Kombiniert Suche mit KI-Antworten.

Microsoft Copilot: Microsofts KI-Assistent, integriert in Windows, Office und Bing. Basiert auf OpenAI-Technologie.

Grundbegriffe GEO:

GEO (Generative Engine Optimization): Die Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Suchsysteme. Das neue SEO für AI-Plattformen.

AI Citation / KI-Zitierung: Wenn eine KI-Plattform deine Website als Quelle nennt oder verlinkt. Das neue „Ranking“ in der AI-Ära.

Organic Search / Organische Suche: Unbezahlte Suchergebnisse in traditionellen Suchmaschinen wie Google, im Gegensatz zu bezahlten Anzeigen.

CTR (Click-Through-Rate): Der Prozentsatz der Nutzer, die auf ein Suchergebnis klicken. Sinkt dramatisch durch AI Overviews.

Conversion Rate: Der Prozentsatz der Website-Besucher, die eine gewünschte Aktion ausführen (Kauf, Anmeldung, etc.). AI-Traffic hat typischerweise höhere Conversion Rates.

Quellen:

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Indig, K. (o. D.). Growth Memo: SEO & AI Search Strategy Insights. Growth Memo. https://www.growth-memo.com/

Kronberg, H. (2025a). Grounding Page Specification (v1.0): Maschinenteilbare Fakten für KI-Systeme. https://groundingpage.com/spec/

Kronberg, H. (2025b). LLM Visibility Reports & Insights. GPT-Insights. https://gpt-insights.de/reports/

Nerdynav. (2025). ChatGPT Statistics: User Growth and Market Share 2025. https://nerdynav.com/chatgpt-statistics/

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Thunderbit Research. (2025). Gen Z and Generative AI: A Study on Weekly Usage and Knowledge Worker Adoption. https://thunderbit.com/gen-z-ai-report/