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GEO Optimierung (LLM / KI Optimierung) – Ratgeber 2025

Christian Schütz
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Aktualisiert am 31.10.2025

Wichtigste Erkenntnisse in Kürze

  • dasf

Large Language Model Optimization (LLMO), Generative Engine Optimization (GEO) oder einfach SEO für KI?

Die eine „richtige“ Begrifflichkeit hat sich derzeit noch nicht durchgesetzt.

Aber eines ist bereits klar: Die Optimierung für KI-Systeme wie ChatGPT / Perplexity / Gemini & Co wird uns die nächsten Jahre intensiv beschäftigen. 

Bereits jetzt (und wir stehen bestimmt erst am Anfang) gibt es große Veränderungen. Wie wir in Zukunft im Internet suchen oder einkaufen, wird sich für immer verändern.

Aber was müssen wir dafür beachten?

In diesem Ratgeber haben wir unsere ersten Erkenntnisse zusammengefasst.

Google Suchergebnisseite (SERP) mit Google AI Overview Auszug zur Suchanfrage "Was ist eine gute Digitalagentur in Wels" am Beispiel SuS.digital

Warum LLMO / GEO jetzt relevant ist

Die Suchwelt verändert sich – und zwar schneller, als es die meisten Marketer wahrhaben wollen. Während klassische SEO seit Jahren darauf ausgerichtet ist, in den Google-SERPs ganz oben zu stehen, schiebt sich eine neue Ebene dazwischen: KI-Suchmaschinen und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Claude.

Wer heute eine Frage stellt, bekommt immer öfter direkt eine Antwort, statt eine Liste von zehn blauen Links. Damit verändert sich das Spielfeld grundlegend: Es geht nicht mehr nur darum, für Google sichtbar zu sein – sondern auch dafür, dass KI-Modelle deine Marke, dein Produkt oder deine Inhalte verstehen, zitieren und weitergeben.

Genau hier setzt LLMO (Large Language Model Optimization) bzw. GEO (Generative Engine Optimization) an.

Ziel ist es, Inhalte so zu gestalten, dass sie von generativen KIs nicht nur gelesen, sondern auch korrekt verstanden, eingeordnet und in Antworten genutzt werden.

Das bedeutet:

  • Inhalte müssen klar, kontextreich und vertrauenswürdig formuliert sein.

  • Marken brauchen digitale Autorität über verschiedene Kanäle hinweg.

  • SEO wird zu einem ganzheitlichen Sichtbarkeits-Game – über Google hinaus.

Für Unternehmen eröffnet sich damit eine riesige Chance: Wer früh in GEO / LLMO investiert, hat die Möglichkeit, in einem neuen Kanal sichtbar zu werden, der in den nächsten Jahren so normal sein wird wie heute die klassische Suche.

GEO Guide - Infografik zu aktuellen Trends & Statistiken zum Thema Optimierung für LLM und KI

Zahlen & Fakten (Stand: Oktober 2025)

Perplexity AI

  • verzeichnete im Mai 2025 rund 780 M Anfragen (Queries) pro Monat

  • hatte im 1. Halbjahr 2025 etwa 22 M aktive Nutzer (MAU)

  • laut Drittquellen (Index.dev, Business of Apps, Exploding Topics)
    → Zahlen schwanken je nach Messmethode zwischen 600 M und 800 M Queries.

Google AI Overviews / AI Mode

  • 13,14 % der Suchanfragen im März 2025 zeigten ein AI Overview
    (Quelle: Semrush, Analyse von 10 M Keywords)

  • > 50 % der SERPs im Juni 2025 enthielten AI Overviews
    (Quelle: Advanced Web Ranking / Xponent21)

  • Seit Mai 2025 globaler Roll-out, seit Oktober 2025 auch breit in Europa (> 200 Länder, > 40 Sprachen)

Nutzung von KI-Tools

  • Laut mehreren DACH-Befragungen (2024/2025) nutzen über 70 % der Befragten KI-Tools zumindest gelegentlich, ca. 14 % täglich

  • Quelle je nach Studie variabel (z. B. Bitkom, HubSpot State of AI 2025)
    → Wichtig: Trends zeigen stark steigende Nutzung in KMU-Marketing-Teams.

Quellen:

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Begriffsklärung – LLMO vs. GEO

In den letzten Monaten tauchen immer mehr Begriffe rund um KI-optimierte Sichtbarkeit auf: LLMO (Large Language Model Optimization) und GEO (Generative Engine Optimization) sind die beiden, die am häufigsten fallen.

Doch was steckt eigentlich dahinter – und wo liegen die Unterschiede?

  • LLMO richtet sich direkt an die Funktionsweise von Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.

  • Ziel ist es, Inhalte so zu erstellen, dass ein Modell sie einfach versteht, korrekt interpretiert und bei Antworten wiedergeben kann.

  • Fokus liegt auf Struktur, Klarheit und semantischem Kontext. Beispiel: FAQs, klare Headings, saubere Erklärungen.

  • Kurz gesagt: Wie kann ich meine Inhalte so gestalten, dass ein Sprachmodell sie liebt und sicher verwendet?

  • GEO geht noch einen Schritt weiter: Es schaut nicht nur auf das Modell selbst, sondern auf die gesamte Antwortmaschine – also Systeme, die Suchergebnisse mit generativer KI kombinieren.

  • Beispiele: Google AI Overviews, Microsoft Copilot in Bing, Perplexity, ChatGPT etc.

  • Hier zählt nicht nur Content, sondern auch Autorität, Quellenverknüpfung, Markensignale und Vertrauensfaktoren.

  • GEO fragt also: Wie schaffe ich es, dass meine Marke in KI-Antworten als Quelle genannt oder verlinkt wird?

Das Zusammenspiel

  • LLMO ist sozusagen das Handwerk (Inhalte modellfreundlich gestalten).

  • GEO ist die Strategie (Sichtbarkeit in generativen Such-Ökosystemen).

  • Beides gehört zusammen: Ohne LLMO keine gute Grundlage – ohne GEO keine Reichweite.

Wie LLMs Informationen konsumieren und verarbeiten

Damit wir Inhalte gezielt für KI optimieren können, müssen wir zuerst verstehen, wie Large Language Models (LLMs) überhaupt an ihre Antworten kommen. Denn: Sie funktionieren ganz anders als klassische Suchmaschinen.

  • LLMs werden mit gigantischen Datenmengen trainiert – Büchern, Websites, Foren, Dokumentationen.

  • Alles, was einmal im Training landet, prägt das Modell langfristig.

  • Aber: Dieses Wissen ist statisch – ein Modell weiß nur, was es bis zu einem bestimmten Stichtag „gelernt“ hat. Beispiel: GPT-4.0 hat einen Wissensstand bis Anfang 2023.

  • Für Unternehmen heißt das: Inhalte, die dauerhaft sichtbar sein sollen, müssen frühzeitig in diese Datenströme einfließen – und möglichst oft, damit sie Gewicht bekommen.

  • Um nicht nur veraltetes Wissen wiederzugeben, binden viele Anbieter ihre Modelle an aktuelle Datenquellen an.

  • Beispiele:

    • Perplexity durchsucht in Echtzeit das Web und blendet Quellen direkt ein.

    • ChatGPT (Plus-User) kann per Bing-Suche aktuelle Infos einholen.

    • Google AI Overviews greifen auf den Live-Index von Google zurück.

  • Das nennt sich Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell kombiniert sein internes Wissen mit frischen Daten aus externen Quellen.

  • Für LLMO/GEO bedeutet das: aktuelle Inhalte werden besonders oft in Antworten gezogen.

  • Nicht jede Website landet gleich oft in KI-Antworten. Modelle und Engines bevorzugen:

    • Autoritative Quellen (z. B. Wikipedia, Fachportale, große News-Seiten).

    • Gut strukturierte Inhalte mit klaren Absätzen, Fragen & Antworten.

    • Entities, die eindeutig identifizierbar sind (z. B. Firmen mit LinkedIn-Profil, Wikipedia-Seite, Knowledge Graph-Eintrag).

  • Vertrauen & Reputation sind entscheidend: Wenn deine Marke auch außerhalb deiner Website sichtbar ist (z. B. Erwähnungen, Presse, Social Proof), steigt die Wahrscheinlichkeit, in Antworten aufzutauchen.

  • Anders als Google früher liefert ein LLM nicht „eine Liste mit Optionen“, sondern eine fertige Antwort in natürlicher Sprache.

  • Quellen werden – wenn überhaupt – dezent verlinkt (wie bei Perplexity) oder nur als Fußnote genannt.

  • Bedeutet: Der Kampf um Klicks verschiebt sich → Statt auf Position 1 in den SERPs musst du dafür sorgen, dass du überhaupt im Antworttext vorkommst.

👉 Wichtig für die Praxis:

  • Statisches Wissen (Training) → baue langfristige Autorität auf.

  • Aktuelles Wissen (RAG) → halte Content frisch, regelmäßig aktualisieren.

  • Quellengewichtung → baue Trust & Reputation auf, nicht nur Content.

  • Antwort-Logik → denke in „Antworten“, nicht nur in Keywords.

Neue Ranking-Faktoren für LLMO

Die klassischen SEO-Signale wie Keywords, Backlinks und technische Performance bleiben zwar relevant – aber wenn es um KI-Antworten geht, kommen neue Faktoren ins Spiel. LLMs gewichten Inhalte nicht wie ein Crawler, sondern wie ein menschlicher Leser mit Gedächtnis und Kontextverständnis.

  • KIs „lieben“ Inhalte, die klar strukturiert und einfach zu verarbeiten sind.

  • Lange, verschachtelte Texte ohne klare Gliederung funktionieren schlechter.

  • Best Practice: Arbeite mit präzisen Überschriften, kurzen Absätzen und eindeutigen Formulierungen.

  • Extra-Power: Frage-Antwort-Formate (FAQs), weil LLMs genau darauf trainiert sind.

 

  • Suchmaschinen optimieren für Keywords – KIs optimieren für Entities (eindeutige „Dinge“, wie Personen, Marken, Orte, Produkte).

  • Beispiel: Wenn „SuS.digital“ in Google Knowledge Graph, LinkedIn, Wikipedia und in Fachartikeln konsistent auftaucht, versteht eine KI klar: Das ist eine Autorität.

  • Best Practice: Baue deine Marke als eindeutige Entität auf → konsistentes Wording, Profile in Fachverzeichnissen, strukturierte Daten (Schema.org). Positionierung & Branding bleiben wichtiger denn je.

  • KIs zitieren lieber Marken, die vertrauenswürdig und etabliert wirken.

  • Signale: Presseberichte, Erwähnungen in Fachblogs, starke LinkedIn-Präsenz, positive Rezensionen.

  • Bedeutet: SEO wird stärker zum PR- und Branding-Spiel.

  • Da viele Engines wie Perplexity oder Google AI Overviews live crawlen, werden aktuelle Inhalte überproportional bevorzugt.

  • Alte, veraltete Texte verlieren schneller an Relevanz.

  • Best Practice: Evergreen-Content regelmäßig aktualisieren und mit Datum sichtbar machen.

  • Sprachmodelle können nicht nur Text, sondern auch Bilder, Videos, Tabellen und Codesnippets verarbeiten.

  • Inhalte mit klaren Visuals oder Infografiken haben Vorteile – besonders, wenn Engines sie direkt einbetten können.

  • Beispiel: Tutorials mit Screenshots oder kurze How-To-Videos.

  • LLMs orientieren sich an Reputation: Wer mehrfach auf seriösen Seiten erwähnt wird, hat höhere Chancen.

  • Signale können sein: Unternehmensbewertungen, Zitate, Autorennamen, LinkedIn-Profilstärke.

  • Kurz: Digitales Vertrauen wird zum Rankingfaktor.

  • LLMs „destillieren“ deine Inhalte → wenn deine Kernbotschaft klar erkennbar ist, steigt die Chance, dass sie in der Antwort landet.

  • Best Practice: Starke Headlines, klare USPs, eindeutige Antworten auf zentrale Fragen.

Praktische Optimierungsmaßnahmen

Theorie ist gut – aber wie setzt man LLMO/GEO konkret um? Hier findest du die wichtigsten Hebel für deine Content-Strategie.

  • Von Keywords zu Fragen: Statt nur auf Suchbegriffe zu optimieren, sollten Inhalte explizit Fragen beantworten, die Nutzer stellen („Wie funktioniert…?“, „Was kostet…?“, „Welche Vorteile hat…?“).

  • Q&A-Formate nutzen: FAQ-Boxen, Glossare, „Was ist …?“-Texte – perfekt für KIs, weil sie auf solche Strukturen trainiert sind.

  • Kurze, prägnante Definitionen: KIs bevorzugen klare Antworten, die sie ohne Umwege in Texte einbauen können.

💡 Praxis-Tipp: Starte jedes Kapitel oder Thema mit einer Kernaussage in 1–2 Sätzen, bevor du ins Detail gehst.

  • Nutze saubere HTML-Struktur: <h1> bis <h3> sinnvoll setzen, keine Keyword-Spam-Headlines. (sollte eigentlich schon immer so sein 😅)

  • Ergänze Schema.org-Markup (FAQ, How-To, Product, Organization) → hilft Maschinen, Inhalte besser zu verstehen.

  • Listen, Tabellen, Bulletpoints funktionieren hervorragend, weil KIs diese Infos leicht extrahieren können. (und auch User sie leicht und schneller erfassen können)

💡 Praxis-Tipp: Erstelle für wichtige Themen strukturierte Daten + FAQ-Snippets – das erhöht die Chance, direkt in KI-Antworten aufzutauchen.

  • Markensignale aufbauen: Konsistente Erwähnungen auf LinkedIn, Fachportalen, Presse, Interviews.

  • Eigene Autorenseiten mit Foto, Vita, LinkedIn-Link → Autorität signalisieren.

  • Third-Party-Trust: Bewertungen (Google, Trustpilot, ProvenExpert) wirken auch auf KI-Signale.

💡 Praxis-Tipp: Baue dir einen digitalen Footprint über deine Website hinaus – LLMs erkennen und bevorzugen Marken, die auch anderswo vorkommen.

  • Performance: Schnelle Ladezeiten und klare Strukturen erleichtern es, dass Inhalte in RAG-Suchen auftauchen.

  • Robots.txt & Sitemap: Alles crawlbar halten, keine wichtigen Inhalte blockieren.

  • Sauberes Wording: Einheitliche Schreibweise deiner Marke, Produkte und Begriffe – für eindeutige Entity-Zuordnung.

  • Schreibe nicht nur für Menschen, sondern auch für maschinenlesbare Klarheit.

  • Beispiel:

    • Mensch: „Unser Produkt überzeugt mit vielen Vorteilen.“

    • KI-gerecht: „Unser Produkt XY reduziert Kosten um 30 %, verbessert die Liefergeschwindigkeit und ist seit 2022 ISO-zertifiziert.“

  • Fakten, Zahlen und klare Aussagen haben höhere Chancen, in Antworten übernommen zu werden.

  • Problemorientierte Inhalte: „Wie kann ich…?“ → extrem hohe Sichtbarkeit in AI Overviews.

  • Vergleichsartikel: „X vs. Y“ → oft in Perplexity und ChatGPT-Antworten genannt.

  • Anwendungsbeispiele: Praxisnah zeigen, wie etwas funktioniert.

💡 Praxis-Tipp: Lege dir eine Liste mit 50 typischen Kundenfragen an und beantworte sie als kurzen, klaren Artikel oder FAQ.

Risiken & Herausforderungen

So viel Potenzial LLMO und GEO auch bieten – die neue Suchwelt hat ihre Schattenseiten. Wer sich blind auf KI-Sichtbarkeit verlässt, riskiert böse Überraschungen.

  • KIs erfinden Fakten („Halluzinationen“), wenn sie keine sicheren Daten haben.

  • Das kann dazu führen, dass dein Unternehmen falsch dargestellt wird – von falschen Preisen bis hin zu erfundenen Referenzen.

  • Problem: Du hast keine direkte Kontrolle, welche Inhalte in einer Antwort landen.

  • In den SERPs konntest du deine Snippets noch beeinflussen – in KI-Antworten bestimmt das Modell, wie deine Marke dargestellt wird.

  • Heißt: Selbst mit guten Inhalten kann deine Positionierung verzerrt wirken.

  • Modelle bevorzugen bekannte, große Quellen. Kleinere Unternehmen haben es schwerer, in Antworten berücksichtigt zu werden.

  • Wer keine digitale Autorität aufgebaut hat, läuft Gefahr, übersehen zu werden – egal wie gut die Inhalte sind.

  • Wenn eine KI Inhalte aus deiner Website zieht und ohne klaren Link wiedergibt: Ist das noch fair?

  • Noch gibt es kaum Rechtsprechung – Urheberrecht, Quellenangaben und Zitationspflichten sind ein offenes Feld.

  • Der Drang, „KI-optimierten Content“ zu produzieren, führt schnell zu Masse statt Klasse.

  • Gefahr: Inhalte werden beliebig, Nutzer verlieren Vertrauen – und KIs erkennen irgendwann minderwertige Inhalte.

  • Suchmaschinen verändern sich gerade rasant. Was heute funktioniert, kann in sechs Monaten schon wieder anders sein.

  • Strategien müssen also flexibel bleiben und dürfen nicht nur auf eine Plattform (z. B. Perplexity oder Google Overviews) setzen.

Ausblick – Die Zukunft von LLMO & GEO

Eines ist klar: Die Suche, wie wir sie kennen, steht vor einem Umbruch.
Was heute noch als „neues Feature“ wahrgenommen wird, wird in wenigen Jahren Standard sein – genauso, wie sich die mobilen Suchergebnisse damals in kürzester Zeit durchgesetzt haben.

  • Klassische SERPs mit zehn blauen Links verschwinden Schritt für Schritt.

  • Nutzer erwarten direkte, klare Antworten – ob in Google AI Overviews, Perplexity oder Bing Copilot.

  • Webseiten werden dadurch nicht obsolet, aber ihre Rolle ändert sich: Sie liefern die Basisinformationen, die in KI-Antworten einfließen.

  • Keywords allein verlieren an Gewicht.

  • KI denkt in Entitäten: Marken, Produkte, Personen, Orte.

  • Wer es schafft, seine Marke digital als „eindeutiges Ding“ zu verankern, gewinnt Sichtbarkeit – unabhängig vom Keyword-Dichte-Spiel.

  • Antworten werden nicht nur aus Text bestehen, sondern aus Videos, Bildern, Tabellen und sogar interaktiven Elementen.

  • Unternehmen, die schon heute auf vielseitigen Content setzen, haben morgen die Nase vorn.

  • Sichtbarkeit wird nicht mehr nur über „Ranking auf Position 1“ gemessen.

  • KPIs verschieben sich zu: „Werde ich in AI Overviews genannt?“, „Wie oft zitiert Perplexity meine Marke?“, „Wo tauche ich in ChatGPT-Antworten auf?“

  • Das erfordert neue Tools und Monitoring-Strategien.

  • Je mehr generative KIs den Markt prägen, desto mehr werden Autorität, Trust und Reputation zum entscheidenden Hebel.

  • Ein „No-Name-Contentprojekt“ hat es schwer – starke Marken werden bevorzugt.

  • Wer jetzt in Brand-Building investiert, schafft die Basis für langfristige KI-Sichtbarkeit.

  • SEO wird nicht verschwinden, aber es wird sich neu definieren.

  • Content, PR, Branding, Technik und KI-Know-how verschmelzen stärker.

  • Erfolgreiche Unternehmen werden jene sein, die diese Disziplinen zusammenbringen – statt sie isoliert zu betrachten.

👉 Fazit des Ausblicks:
Die Zukunft gehört nicht mehr nur dem „Ranking“, sondern dem Relevanz-Faktor: Wird deine Marke von KIs als vertrauenswürdige Quelle erkannt?
LLMO & GEO sind der Schlüssel, um genau das sicherzustellen – und damit nicht nur sichtbar, sondern auch relevant in der nächsten Suchgeneration zu bleiben.

Praxis-Checkliste für LLMO & GEO

Schritt für Schritt zur KI-Sichtbarkeit – von heute bis in die Zukunft.

Quick Wins (sofort umsetzbar)

  • Inhalte in Frage-Antwort-Form aufbereiten (FAQs, „Was ist …?“-Texte).

  • Klare Kernaussagen in 1–2 Sätzen am Anfang jedes Artikels.

  • FAQ- & How-To-Schema-Markup implementieren.

  • Inhalte regelmäßig aktualisieren und mit sichtbarem Datum versehen.

  • Einheitliche Schreibweise für Marke, Produkte und Begriffe sicherstellen.

Mittelfristige Maßnahmen (1–6 Monate)

  • Content-Audit: Bestehende Inhalte prüfen, auf Klarheit und KI-Tauglichkeit optimieren.

  • Entitäten stärken: Organisation- und Personendaten mit Schema.org markieren, Knowledge Graph-Einträge prüfen.

  • Brand-Building: Erwähnungen in Fachportalen, Interviews, PR-Maßnahmen, LinkedIn-Präsenz.

  • Trust-Signale ausbauen: Kundenbewertungen, Fallstudien, Testimonials.

  • Multimodaler Content: Infografiken, Videos, Tabellen einbinden.

Langfristige Roadmap (6–24 Monate)

  • Themen-Cluster entwickeln (Pillar Pages + Cluster Content), die Fragen umfassend abdecken.

  • Digitale Autorität aufbauen → Ziel: als feste Quelle von KIs erkannt werden.

  • Monitoring-Setup etablieren (z. B. Nennungen in Perplexity, Google AI Overviews, Social Listening).

  • Team weiterbilden: SEO, Content, PR & KI-Strategien verzahnen.

  • Experimentieren mit KI-Formaten: eigene Bots, personalisierte KI-Assistenten, API-Anbindungen.

👉 Merksatz:

LLMO optimiert Inhalte für Maschinenlesbarkeit – GEO sorgt für die Sichtbarkeit der Marke in der neuen Suchrealität.
Wer heute investiert, wird morgen nicht nur gefunden, sondern auch zitiert.

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