GEO – die neue Disziplin, einfach erklärt

Drei von vier Menschen in der Schweiz nutzen inzwischen KI-Helfer wie ChatGPT. Von diesen Nutzenden sagen vier von zehn, sie suchten damit Informationen statt bei Google oder Bing. Das sind keine Hochrechnungen aus dem Silicon Valley, sondern Zahlen aus einer repräsentativen Befragung von Comparis und Innofact im März 2026, 1'035 Befragte, Deutschschweiz und Romandie getrennt ausgewiesen.

Damit stellt sich eine Frage, die vor zwei Jahren noch niemand stellte: Wie kommt man in eine Antwort hinein, die gar keine Trefferliste mehr ist?

Die Disziplin, die das versucht, heisst Generative Engine Optimization – kurz GEO. Am Ende geht es um genau eine Situation:

Und weil «GEO» im Marketing gerade zu ziemlich allem gesagt wird, fangen wir mit dem an, was es nicht ist.

Was GEO ist – und was es nicht ist

GEO ist nicht ein zweiter Kanal neben Google, den man separat bespielt. Es gibt keinen Anmeldeknopf bei ChatGPT und keine Schnittstelle, über die man Inhalte einreicht.

GEO ist nicht SEO mit neuem Etikett. Es teilt viel Handwerk mit SEO, hat aber ein anderes Ziel: nicht der Klick auf Platz eins, sondern die Nennung in einem Fliesstext, den ein Mensch liest, ohne je auf einen Link zu klicken.

GEO ist die Arbeit an drei Dingen gleichzeitig: dass deine Seiten von Maschinen überhaupt gelesen werden können, dass sie eine Frage abschliessend beantworten, und dass über dich ausserhalb deiner Website gesprochen wird. Das dritte ist das, was am meisten unterschätzt wird – dazu weiter unten die interessanteste Zahl dieses Artikels.

Woher der Begriff kommt – und was die Studie wirklich gemessen hat

Der Begriff stammt aus einer Arbeit von Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan und Deshpande, veröffentlicht an der KDD-Konferenz 2024. Erstautor Pranjal Aggarwal forscht am IIT Delhi, mehrere Koautoren an der Princeton University – als «Princeton-Studie» wird sie also verkürzt zitiert.

Der Aufbau: 10'000 Suchanfragen, für jede wurden die fünf besten Google-Ergebnisse in einen Prompt geladen, aus dem GPT-3.5-turbo die Antwort erzeugte. Getestet wurden neun Methoden. Wirksam waren drei: Quellen zitieren, Zitate einbauen, Statistiken ergänzen – je nach Messung 30 bis 41 Prozent relative Verbesserung. Wirkungslos war Keyword-Stuffing.

Und jetzt der Teil, der fast überall wegfällt: Gemessen wurde, wie viel Raum eine Quelle innerhalb einer Antwort bekommt – bei Quellen, die ohnehin schon im Kontext lagen. Die Studie zeigt nicht, wie man überhaupt in die Auswahl hineinkommt. Ein kritischer Preprint vom Juli 2026 formuliert es so: Die Gewinne seien im Versuchsaufbau gültig, aber daran gebunden, dass eine Quelle bereits vorhanden ist.

Ich könnte dir hier «bis zu 40 Prozent mehr Sichtbarkeit» hinschreiben und weglassen, worauf sich das bezieht. Genau so wandert diese Zahl seit zwei Jahren durch die Branche.

Wie KI-Systeme ihre Quellen auswählen

Hier hilft ein Blick auf die Messungen – mit einer Vorwarnung: Die Zahlen sind untereinander nicht vergleichbar, weil sie verschiedene Dinge zählen.

Zwei Dinge folgen daraus.

Erstens: AI Overviews und AI Mode sind nicht dasselbe. Eine Untersuchung von Victorious über 1'540 Anfragen fand nur 30 bis 35 Prozent Überschneidung zwischen den beiden Oberflächen; 77 Prozent der zitierten Domains erschienen nur in einer von beiden. Wer «KI-Sichtbarkeit» sagt, muss sagen, welche.

Zweitens: Gute Google-Rankings sind der halbe Weg. Bei Perplexity und den AI Overviews notwendig, bei ChatGPT deutlich weniger. Wer nur auf Rankings setzt, deckt einen Teil ab. Wer Rankings ignoriert, keinen.

Was belegbar zählt – und was Branchenmeinung ist

Die einzige grosse Korrelationsstudie zu diesem Thema stammt von Ahrefs: 75'000 Marken, verglichen wurde die Rangkorrelation verschiedener Signale mit Markennennungen in AI Overviews.

Das ist die interessanteste Zahl der letzten zwei Jahre: Erwähnungen ohne Link hängen deutlich stärker mit KI-Nennungen zusammen als Backlinks. Ahrefs schreibt selbst dazu, Korrelation sei keine Ursache – und stuft die Werte als moderat bis sehr schwach ein. Es heisst also nicht: Sammle Erwähnungen, dann wirst du zitiert. Es heisst: Marken, über die geredet wird, kommen häufiger vor.

Und was nicht belegt ist, gehört genauso hierher. Zu Aktualität, Autorenangaben und strukturierten Daten habe ich keine belastbare Untersuchung gefunden, die einen Effekt auf KI-Nennungen zeigt. Google selbst schreibt in der offiziellen Dokumentation, es gebe für AI Overviews und AI Mode keine zusätzlichen Anforderungen und kein spezielles Schema-Markup.

Und llms.txt, die Datei, die als GEO-Wundermittel herumgereicht wird: Eine Auswertung von Serverprotokollen über 137'000 Domains ergab, dass 97 Prozent aller llms.txt-Dateien im Mai 2026 null Anfragen erhielten. Googles John Mueller hat sie öffentlich mit dem Keywords-Meta-Tag verglichen – jenem Feld, das seit fünfzehn Jahren nichts mehr tut.

Dranbleiben ist der eigentliche Unterschied

Suchmaschinen-Rankings sind träge. KI-Nennungen sind es nicht.

Eine Semrush-Auswertung über 230'000 Prompts und mehr als 100 Millionen Zitate zeigt, wie stark das schwankt: Reddit fiel in ChatGPT-Antworten innerhalb von drei Monaten von rund 60 auf rund 10 Prozent, Wikipedia von rund 55 auf unter 20 Prozent. Wenn selbst Reddit und Wikipedia so schwanken, dann ist eine einmalige Optimierung keine Strategie, sondern ein Schnappschuss.

Praktisch heisst das: Du brauchst zehn bis fünfundzwanzig Fragen, so formuliert, wie deine Kundschaft sie tippen würde. Die stellst du monatlich denselben Systemen und schreibst auf, ob du vorkommst und wer stattdessen zitiert wird. Der Wert liegt im Verlauf, nicht in der einzelnen Messung – genau wie bei einer Blutdruckmessung.

Strategie nach Betriebsgrösse und Branche

Es gibt nicht eine GEO-Strategie. Es gibt drei Ausgangslagen.

Der lokale Betrieb – Handwerk, Praxis, Gastronomie, Detailhandel

Hier entscheidet das Umfeld mehr als die eigene Website. Whitespark hat 540 lokale Anfragen ausgewertet: In 68 Prozent erschien eine KI-Übersicht. In einem der Datensätze stammten 60 Prozent der zitierten Quellen von Dritten – Verzeichnissen, Bewertungsportalen, Foren – und nur 40 Prozent von einzelnen Betrieben. Bemerkenswert: Zwischen Sichtbarkeit im lokalen Kartenblock und Prominenz in der KI-Übersicht fand die Untersuchung keinen erkennbaren Zusammenhang. Das eine folgt nicht aus dem anderen.

Reihenfolge für dich: Google-Unternehmensprofil vollständig und aktuell, Einträge auf local.ch und search.ch mit identischen Angaben, Bewertungen aktiv einholen, Verbands- und Branchenverzeichnisse. Erst danach die eigene Website. Mehr dazu im Ratgeber Local SEO Zürich.

Ich habe neunzehn Jahre lang ein Zürcher KMU geführt, mit Ausstellung und Kundschaft in der ganzen Schweiz. Unsere Anfragen kamen über Empfehlung, über die Ausstellung und über Google. Wäre ich heute noch dort, wäre der erste Handgriff nicht die Website – sondern zu prüfen, was ChatGPT antwortet, wenn jemand nach Büroeinrichtung in Zürich fragt.

Das KMU mit Fachthema – Zulieferer, Beratung, Spezialhandel

Hier zählt die eigene Substanz. Deine Chance ist, dass du etwas weisst, das im Netz schlecht dokumentiert ist. Genau solche Inhalte werden zitiert, weil es kaum Alternativen gibt.

Konkret: pro Kundenfrage eine Seite, die sie abschliessend beantwortet. Antwort im ersten Absatz, nicht nach dem dritten Zwischentitel. Zahlen nur mit Herkunft. Und ruhig Sätze, die dich Geld kosten könnten – «in diesem Fall lohnt es sich für Sie nicht» ist ein starkes Signal für Menschen und ein gut zitierbarer Absatz für Maschinen.

Das erklärungsbedürftige B2B-Unternehmen

Hier ist der Hebel ausserhalb der eigenen Domain. Fachmedien, Verbandspublikationen, Branchenveranstaltungen, LinkedIn – und zwar sowohl die Firmenseite als auch das Personenprofil der Fachleute. Was du willst, sind Erwähnungen an Orten, die Modelle ohnehin lesen.

Profile: wo dich die Modelle sowieso schon lesen

Eine Auswertung von Peec AI über 30 Millionen Quellen aus ChatGPT, AI Mode, Gemini, Perplexity und AI Overviews zeigt, welche Seiten am häufigsten zitiert werden: Reddit, YouTube, LinkedIn, Wikipedia, Forbes. Die Semrush-Auswertung relativiert: Im Google AI Mode taucht LinkedIn in rund 15 Prozent der Antworten auf, Wikipedia nur in rund 2 Prozent. Die Verteilung ist je nach System völlig anders.

Was daraus für dich folgt, in dieser Reihenfolge:

1. Google-Unternehmensprofil – die einzige Quelle, in der du Name, Adresse, Öffnungszeiten und Leistungen selbst diktierst.
2. LinkedIn, Firmenseite und Personenprofil. Beides mit demselben Wortschatz, den deine Kundschaft benutzt.
3. local.ch und search.ch – die Schweizer Verzeichnisse, in denen internationale Anbieter dünn sind.
4. Branchen- und Verbandsverzeichnisse, in denen du ohnehin Mitglied bist. Meist gratis und meist ungenutzt.
5. Bewertungsportale mit echten Bewertungen. Bezahlte oder erfundene Bewertungen sind seit Juli 2026 auch nach Googles Richtlinien ausdrücklich verboten.
6. YouTube, wenn du etwas zeigen kannst, das man schlecht beschreibt.
7. Fachforen und Reddit – aber als Teilnehmer, nicht als Werbetreibender. Reddit erkennt Verkäufer schneller als jeder Algorithmus.

Und was ich weglasse, obwohl es überall empfohlen wird: Wikipedia und Wikidata anlegen. Für Wikidata habe ich keine belastbare Grundlage gefunden, dass es KI-Nennungen beeinflusst. Für Wikipedia gilt: Wer die Relevanzkriterien nicht erfüllt, verliert dort nur Zeit – und wer sie erfüllt, bekommt den Eintrag meist ohnehin.

Digital PR und Erwähnungen aus dem Umfeld

Hier muss ich dich enttäuschen: Für den Satz «eigene Studien bringen ein Vielfaches an Verlinkungen», den die Branche gerne mit einer konkreten Zahl versieht, habe ich keine kontrollierte Untersuchung gefunden. Die meistzitierte Quelle liefert Einzelbeispiele, keine Messung.

Was es gibt: Backlinko und BuzzSumo haben 912 Millionen Blogbeiträge ausgewertet. Ergebnis: 94 Prozent haben null externe Verlinkungen. Das sagt nichts über Studien – aber viel darüber, wie chancenlos beliebiger Inhalt ist.

Plausibel und in meiner Arbeit wirksam, ohne dass ich es dir als belegt verkaufe: eigene Zahlen aus der eigenen Region, Kooperationen mit benachbarten Betrieben, Verbandsarbeit, Fachbeiträge in Branchenmedien, Podcast-Auftritte. Alles Wege, auf denen dein Name an Orten auftaucht, die du nicht selbst kontrollierst. Und genau das misst die Ahrefs-Korrelation oben.

Was du diese Woche tun kannst

1. Stell die Frage. Frag ChatGPT und Perplexity, wer in deiner Region das anbietet, was du anbietest. Schreib auf, wer genannt wird.
2. Prüf, ob dich eine Maschine überhaupt lesen kann. Viele KI-Crawler führen kein JavaScript aus. Der Gratis-Website-Check zeigt dir das in unter einer Minute.
3. Räum das Google-Unternehmensprofil auf. Eine Stunde Arbeit, sofort wirksam.
4. Schreib eine Seite, die eine Frage abschliessend beantwortet. Antwort zuerst, Beleg dazu, Herkunft der Zahlen im Satz.
5. Leg zehn Prüffragen an und wiederhol sie in einem Monat. Ohne Verlauf weisst du nicht, ob etwas wirkt.

Was ich dir nicht verspreche

Ich kann dir nicht sagen, wie stark ein einzelnes Signal wirkt. Niemand kann das: Google veröffentlicht keine Gewichtungen, und die Anbieter der Sprachmodelle erst recht nicht. Wer dir eine Prozentzahl für ein «Ranking-Gewicht» nennt, hat sie erfunden.

Was ich dir sagen kann: Die Arbeit, die in KI-Antworten hilft, ist zum grössten Teil dieselbe, die auch in Google hilft – nur strenger. Lesbar für Maschinen. Antwort zuerst. Belege statt Behauptungen. Und ein Umfeld, das über dich redet.

Das ist unbequemer als ein Werkzeug zu kaufen. Es hält dafür länger.

Wenn du wissen willst, wo du heute stehst: Der Website-Check ist gratis und dauert eine Minute. Und wenn du den Unterschied zwischen GEO und klassischem SEO im Detail willst, steht er im Ratgeber GEO gegen SEO.