Generative Engine Optimization (GEO): Was belegt ist und was Spekulation bleibt

Woher der Begriff kommt

„Generative Engine Optimization" wurde durch die Arbeit „GEO: Generative Engine Optimization" von Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan und Ameet Deshpande bekannt. Sie erschien am 16. November 2023 auf arXiv (2311.09735), wurde zuletzt am 28. Juni 2024 überarbeitet und ist bei der Konferenz KDD 2024 angenommen worden.

Die Autoren beschreiben, dass LLM-basierte Suchmaschinen Antworten aus mehreren Quellen zusammensetzen und Inhaltsersteller wenig Kontrolle darüber haben, wie ihre Inhalte darin auftauchen. Sie führen GEO als Verfahren ein, um die Sichtbarkeit von Inhalten in solchen Antworten zu verbessern. Die zentrale Zahl im Abstract: GEO könne die Sichtbarkeit „um bis zu 40 %" in den Antworten generativer Suchmaschinen steigern. Die Wirksamkeit der Strategien variiere je nach Fachgebiet.

Was die Studie gemessen hat

Die Details stehen in der Arbeit selbst, nicht im Abstract:

• Benchmark: GEO-bench mit 10.000 Suchanfragen aus verschiedenen Bereichen, aufgeteilt in 8.000 Trainings-, 1.000 Validierungs- und 1.000 Testanfragen.
• Getestete Methoden (neun): Authoritative, Statistics Addition, Keyword Stuffing, Cite Sources, Quotation Addition, Easy-to-Understand, Fluency Optimization, Unique Words und Technical Terms.
• Versuchsaufbau: Eine eigens gebaute Zwei-Schritt-Suchmaschine, die die fünf besten Google-Ergebnisse je Anfrage abrief und die Antwort mit gpt-3.5-turbo erzeugte. Zusätzlich wurde Perplexity.ai als reales System getestet.
• Kennzahlen: Position-Adjusted Word Count (wie viel Text einer Quelle in der Antwort steht, gewichtet nach Position) und Subjective Impression.

Berichtete Ergebnisse, wie in der Arbeit angegeben:

Die Arbeit nennt an verschiedenen Stellen leicht abweichende Spannen (im Text etwa 30–40 % beim Position-Adjusted Word Count). Wer zitiert, sollte deshalb die konkrete Tabelle angeben, nicht „bis zu 40 %" als pauschalen Wert.

Grenzen der Studie

Die Autoren benennen selbst Einschränkungen:

• Es wurden nur zwei generative Systeme getestet, und die Methoden müssten sich laut Arbeit mit der Entwicklung dieser Systeme anpassen.
• Suchanfragen ändern sich, deshalb braucht der Benchmark laufende Aktualisierung.
• Die Auswirkung auf klassische Suchrankings wurde nicht untersucht, weil Suchalgorithmen Black Boxes seien.
• Die automatisch vergebenen Anfrage-Tags können Fehler enthalten.

Daraus folgt für dich: Die Ergebnisse gelten für einen Laboraufbau von 2023 mit einem bestimmten Modell und für Perplexity.ai zum damaligen Zeitpunkt. Sie sind keine Aussage über Google AI Overviews, ChatGPT oder deine Website. Dass „Zitate, Statistiken und Quellen hinzufügen" in dieser Umgebung geholfen hat, belegt nicht, dass es heute bei anderen Systemen dasselbe tut.

Was plausibel ist und was spekulativ

Gut gestützt ist, was Google für seine eigenen KI-Funktionen dokumentiert: Sie stützen sich auf Googles Kernsysteme für Ranking und Qualität und nutzen Retrieval (Grounding) und Query Fan-out. Der Leitfaden empfiehlt:

• wertvolle, nicht austauschbare Inhalte, etwa mit eigener Erfahrung, statt Wiederholung bekannter Aussagen
• eine klare technische Struktur: indexierbar, crawlbar, gute Seitenerfahrung, wenig doppelte Inhalte
• aktuelle Merchant-Center- und Unternehmensprofil-Daten bei lokalen und Shop-Angeboten

Ausdrücklich nicht nötig ist laut demselben Leitfaden: llms.txt und andere Spezialdateien, das Zerlegen von Inhalten in winzige Häppchen, das Schreiben speziell für KI und das Einholen unechter Erwähnungen. Auch strukturierte Daten sind für die KI-Suche nicht erforderlich, Google empfiehlt sie aber weiter für Rich Results; Details im Artikel zu strukturierten Daten. Zu llms.txt gibt es einen eigenen Beitrag: llms.txt: Was die Datei kann.

Spekulativ bleibt alles, was für andere Systeme als „Ranking-Faktor" gehandelt wird: bestimmte Satzlängen, Absatzformate oder Schema-Typen. Die Anbieter von ChatGPT, Claude oder Perplexity veröffentlichen in den von uns geprüften Seiten keine Ranking-Kriterien für Zitate.

Wichtig: Es gibt keine Garantie, in generierten Antworten genannt zu werden. Auch Google schreibt, dass Inhalte nicht zwingend als Quelle erscheinen, wenn sie alle Anforderungen erfüllen. Misstraue Versprechen mit festen Zahlen.

Crawlbarkeit für KI-Systeme

Damit ein System deine Inhalte verwenden kann, muss es sie abrufen können. Die Anbieter trennen dafür ihre Zugriffe nach Zweck. Stand: 28.10.2026, nach den jeweiligen Dokumentationen:

Zwei Dinge sind wichtig. Erstens sind die Einstellungen bei OpenAI laut Dokumentation unabhängig voneinander: Du kannst OAI-SearchBot erlauben und GPTBot sperren. Wirkt eine Änderung der robots.txt, kann das laut OpenAI für die Suche etwa 24 Stunden dauern. Zweitens regelt Google-Extended nicht, ob du in der Google-Suche oder in AI Overviews erscheinst; mehr dazu im Beitrag zu AI Overviews.

Eine Konfiguration, die dem Training widerspricht, aber die Suche erlaubt:

User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: Google-Extended
Disallow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

Für nutzerinitiierte Abrufe (ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User) unterscheiden sich die Aussagen: OpenAI und Perplexity weisen darauf hin, dass robots.txt dort nicht oder in der Regel nicht greift; Anthropic schreibt allgemein, seine Bots hielten sich an robots.txt-Direktiven, und nennt Claude-User als Zugriff bei Nutzerfragen. Prüfe die Seiten der Anbieter vor jeder Entscheidung erneut, da sich Namen und Verhalten ändern.

Anthropic rät zudem vom Blockieren per IP-Adresse ab, weil die Bots dann die robots.txt womöglich nicht mehr lesen können. Auch JavaScript ist ein Punkt: Ob ein KI-Crawler Inhalte rendert, solltest du nicht voraussetzen; liefere wichtige Inhalte im ausgelieferten HTML aus, wie im Artikel zu JavaScript-SEO beschrieben.

Sichtbarkeit in KI-Antworten prüfen

Es gibt keine offizielle Statistik, die für alle Anbieter zeigt, wie oft deine Seite zitiert wird. Praktikabel sind:

1. Manuelle Stichproben: Stelle 10 bis 20 typische Fragen deiner Zielgruppe in den Systemen, die dich interessieren, und notiere, ob deine Seite als Quelle erscheint. Wiederhole das in festen Abständen und dokumentiere Datum, Formulierung und Systemversion.
2. Search Console für Google: Die Dokumentation verweist auf die Auswertung von Auftritten in KI-Funktionen im Leistungsbericht; der neuere Leitfaden nennt einen Generative-AI-Bericht.
3. Server-Logs: Hier siehst du, welche der oben genannten User-Agents deine Seite tatsächlich abrufen.

Antworten generativer Systeme sind nicht deterministisch und können je nach Nutzer, Ort und Zeitpunkt variieren. Einzelne Treffer sind deshalb Hinweise, keine Messwerte.

Praktische Maßnahmen, die ohnehin gutes SEO sind

Aus der Quellenlage lässt sich eine kurze Liste ableiten, die du nicht an einen bestimmten KI-Anbieter binden musst. Sie ist keine Erfolgsgarantie, sondern senkt das Risiko, aus technischen Gründen gar nicht erst infrage zu kommen:

• Direkte Antworten: Beantworte die Kernfrage einer Seite früh und in klaren Sätzen. Das hilft Lesern, und ein System kann den Absatz leichter als Beleg verwenden.
• Belegte Aussagen: Nenne Quellen für Zahlen und Fakten im Text. Die GEO-Studie fand für Quellenangaben in ihrem Aufbau positive Effekte; unabhängig davon macht es Inhalte überprüfbar.
• Eigener Beitrag: Google nennt eigene Erfahrung und einen eigenen Blickwinkel ausdrücklich als Merkmal wertvoller Inhalte. Reine Zusammenfassungen anderer Seiten sind austauschbar.
• Saubere Struktur: Überschriften, kurze Absätze und Tabellen, wo sie den Inhalt tatsächlich ordnen. Das ist gute Lesbarkeit und kein KI-Trick.
• Auslieferung im HTML: Wichtige Inhalte sollten ohne Skriptausführung im Quelltext stehen.
• Aktualität: Veraltete Angaben mit Datum versehen oder überarbeiten.

Was du dagegen lassen solltest: Seiten in Masse erzeugen, die vor allem KI-Antworten beeinflussen sollen. Google führt das als Gegenbeispiel auf, und die GEO-Studie selbst fand für Keyword Stuffing keinen Nutzen.

Vorsicht bei „GEO-Tools" und Versprechen

Googles Leitfaden hält fest: Kein Drittanbieter-Tool habe Zugriff auf Googles interne Ranking- oder KI-Systeme. Das gilt für jede Zahl, die ein Tool für Google als „KI-Sichtbarkeit" ausweist: Es handelt sich um Näherungen aus Stichproben-Abfragen. Stelle bei jedem Angebot diese Fragen:

• Welche Anfragen, wie oft, in welchem Land und welcher Sprache wurden abgefragt?
• Wird die Methodik offengelegt, und lässt sich ein Wert reproduzieren?
• Wird eine Platzierung oder Erwähnung „garantiert"? Dann ist Vorsicht angebracht.
• Wird auf die Studie von 2023 verwiesen, ohne zu erwähnen, dass sie nur zwei Systeme und keine Rankings untersuchte?

Dein nächster Schritt

Öffne heute deine robots.txt und entscheide bewusst, welche der oben genannten Agents du für Training und welche du für Suche zulassen willst. Prüfe danach mit dem Leitfaden zum technischen SEO, ob deine wichtigsten Seiten indexierbar und im HTML vollständig sind, und lege eine Liste mit zehn Fragen an, die du in vier Wochen erneut stellst.