GEO ist nicht SEO 2.0: Wenn Inhalte sichtbar sind – aber falsch verstanden oder nicht zugeordnet werden
„Content is King!“ – Wer guten Content anbietet, wird gesehen, geteilt, zitiert. Doch dieser Grundsatz verliert seine Gültigkeit. Denn es sind nicht mehr menschenzentrierte Algorithmen der Suchmaschinen allein, die entscheiden, was sichtbar ist – sondern generative KIs wie ChatGPT, Perplexity oder Google SGE. Und die arbeite nach ganz eigenen Regeln. Such- und Informationslogik ändern sich. Eine neue Herausforderung für alle, die Inhalte gestalten, auf Sichtbarkeit angewiesen sind und Verantwortung für ihre Aussage tragen.
SPIEGEL Online und andere fragten kürzlich: Hat Google ausgedient? Wenige Sätze eines Apple Managers zur Zukunft der Suche und einer möglichen Integration von KI in Safari – und die Google-Aktie rauschte nach unten.
Zero-Click-Suchen nehmen zu & KI wird immer mehr zur primären Informationsquelle – die klassische Sichtbarkeit schwindet. Was wir gerade erleben, ist kein kurzfristiger Trend. Es ist ein Strukturwandel: Immer mehr Informationen werden nicht mehr gesucht, sondern generiert. Nicht mehr geklickt, sondern direkt beantwortet. [Weitere Infos hier.]
Das sorgt für berechtigte Unruhe – vor allem bei Unternehmen, die auf Sichtbarkeit angewiesen.
GEO (Generative Engine Optimization) setzt genau hier an. Was sich technisch anhört, betrifft tatsächlich jeden, der Fachwissen digital vermittelt: Pharmaunternehmen, Krankenversicherungen, Behörden, Start-ups oder Anbieter digitaler Versorgungslösungen: Sichtbarkeitsoptimierung in KI-Antworten.
Warum Sichtbarkeit alleine nicht reicht. Und warum Warum GEO für Fachkommunikation neu gedacht werden muss
Eine nachhaltige GEO-Strategie für die eigene Marke zu entwickeln – mit Vorschlägen für relevante Prompts, Wettbewerbsanalyse und Maßnahmen zur Verbesserung der KI-Sichtbarkeit – macht es notwendig, die neue Such- und Informationslogik ganzheitlich zu erfassen.
Die LLM-Modelle als Such- und Informationsplattform funktionieren anders als klassische Suchmaschinen. Sie verlinken nicht – sie synthetisieren. Sie fassen zusammen, kombinieren, abstrahieren. Und sie zitieren nicht einfach – sie wählen aus, was sie als Antwort würdig empfinden und wie diese Antwort lautet.
Das bedeutet zum einen: Wenn Inhalte nicht maschinenverständlich, gut strukturiert und kontextklar geschrieben sind – dann werden sie nicht Teil dieser Antwort. Für die KI existieren sie nicht.
Aber auch wenn Inhalte gefunden und in eine Antwort eingebaut werden, ist nicht garantiert, dass sie richtig verstanden oder korrekt wiedergegeben werden. Denn generative KIs paraphrasieren – sie zitieren nicht direkt. Selbst wenn Tools wie Perplexity oder ChatGPT mit aktiviertem Webzugriff Quellen angeben, bleibt oft unklar, welcher Teil einer Antwort sich auf welche Quelle bezieht. Die Inhalte werden kombiniert, gekürzt, sprachlich geglättet – und dabei potenziell aus dem Kontext gerissen oder falsch interpretiert.
Möchte man da ohne Klarstellung als Quelle benannt sein? – Was zunächst nach einer harmlosen Abweichung klingt, kann schnell weitreichende Folgen haben – von leichten Bedeutungsverschiebungen bis hin zu ernsthaften Reputationsrisiken.
Welche Risiken entstehen, wenn Fachinhalte nicht ganzheitlich GEO-optimiert sind?
Gerade in stark regulierten Bereichen wie der medizinischen, juristischen oder gesundheitsökonomischen Kommunikation ist inhaltliche Präzision nicht verhandelbar. Schon kleine Abweichungen durch KI-generierte Antworten können weitreichende Folgen haben:
- Bedeutungsverschiebung durch Vereinfachung
Fachbegriffe und Formulierungen werden leicht abgewandelt oder in einen anderen Kontext gestellt: Was in einem medizinischen, juristischen oder technischen Zusammenhang eine präzise Bedeutung hat, wird von der KI möglicherweise umformuliert, da sie es für eine harmlose sprachliche Anpassung erachtet.
Beispiel: Aus „nur unter bestimmten Voraussetzungen empfohlen“ wird ein „empfohlen“.
- Verwässerung durch Vereinfachung
Komplexe Inhalte werden gekürzt oder stark vereinfacht wiedergegeben. Differenzierte Einschätzungen verschwinden, Zusammenhänge gehen verloren.
Beispiel: Ein rechtlicher Text, der bestimmte Ausnahmen nennt, wird als generelle Regel dargestellt – was bei Nutzern falsche Erwartungen wecken kann.
- Vermischung mit anderen Quellen
Die KI kombiniert Aussagen aus mehreren Texten, oft ohne klar ersichtliche Trennung. So entstehen Inhalte, die zwar plausibel klingen, aber in dieser Form nie veröffentlicht wurden.
Beispiel: Ein Absatz aus Ihrem Fachbeitrag zur Interoperabilität wird in eine KI-Antwort eingefügt, zusammen mit Formulierungen aus einer Stellungnahme eines anderen Unternehmens – ohne Kennzeichnung. Das Ergebnis: ein inhaltlich plausibler, aber faktisch nie so formulierter Text, in dem Ihre Aussagen in einen fremden Kontext gestellt werden.
- Fehlende Sichtbarkeit der Quelle
Selbst wenn Ihre Inhalte Grundlage der Antwort waren, wird Ihr Name oft nicht genannt oder geht im Fließtext unter. Ihre Expertise bleibt unsichtbar.
Beispiel: Ein Fachartikel, in dem Sie eine neue Methodik vorstellen, fließt in eine umfassende KI-Antwort ein – ohne Hinweis auf Sie oder Ihre Institution. Ihr Know-how wirkt – aber Ihre Marke bleibt unsichtbar.
- Falsche Zuschreibung und potenzielle Reputationsschäden
Im schlimmsten Fall entstehen Aussagen, die Ihnen zugeschrieben werden, obwohl sie von der KI stammen – und falsch sind.
Beispiel: Eine KI-generierte Antwort nennt Sie als Quelle: „Die XYZ GmbH empfiehlt den Einsatz von App XY bei chronischen Rückenschmerzen.“ Tatsächlich haben Sie aber nur auf eine Versorgungsstudie hingewiesen – ohne Empfehlung. Nun aber wird Ihr Name mit einer Aussage verbunden, die weder medizinisch abgesichert noch inhaltlich von Ihnen getragen ist. Im besten Fall müssen Sie das klarstellen. Im schlimmsten Fall leidet Ihre Glaubwürdigkeit – intern wie extern.
Gesehen heißt nicht verstanden – und verstanden noch lange nicht richtig wiedergegeben
Sichtbarkeit ist daher nur ein Teil der Herausforderung. Und deshalb greifen die GEO-Ansätze, die GEO als SEO für KI begreifen, zu kurz.
Inhalte, die von generativer KI gefunden und verarbeitet werden, müssen heute mehr können als nur fachlich korrekt und such-optimiert und somit auffindbar sein. Sie müssen so geschrieben, strukturiert und bereitgestellt sein, dass sie auch maschinell verständlich, kontextklar und robust gegenüber Verkürzung und Paraphrasierung sind. Nur dann können sie die von der Autorin, dem Autor beabsichtigte Wirkung entfalten – auch in der Welt der KI-generierten Antworten.
Was nicht verstanden wird, kann falsch wiedergegeben werden. Und was nicht klar zuordbar ist, bringt Expertise nicht zur Geltung. Genau hier setzen wir an – mit GEO in Kombination mit unserem ContextKeeper.
Wie hilft GEO & ContextKeeper dabei, Inhalte KI-sicher zu machen?
GEO & ContextKeeper: Mit der Aufbereitung von Wissen für KI unterstützen wir Organisationen dabei, ihre Inhalte so zu gestalten, dass sie eine deutlich höhere Chance haben, nicht nur in den Antworten von ChatGPT & Co. sichtbar zu werden, sondern auch korrekt verarbeitet, sinngemäß wiedergegeben und möglichst eindeutig zugeordnet zu werden.
Ob Fachtexte, Inhalte für Informationsportale oder komplexe Erklärformate – wir helfen Ihnen, die Kontrolle über Ihre Kommunikation zu stärken und im KI-generierten Raum sichtbar und verständlich zu bleiben.
Ob es um Fachtexte, Texte in Informationsportale oder komplexe Erklärinhalte geht – wir helfen Ihnen sichtbar und verständlich zu bleiben.
Im nächsten Teil unserer Artikelserie zeigen wir, wie GEO-optimierte Inhalte konkret aussehen können – und mit welchen einfachen Mitteln Sie bereits bestehende Inhalte fit für die KI-Welt machen können.
FAQ
Der Artikel beleuchtet GEO als notwendige Anpassung an veränderte Such- und Informationslogiken im Zeitalter von KI.
Die 5 häufigsten Fragen zeigen nochmal kompakt, warum GEO weitergedacht werden muss.
So wird es oft verstanden – aber das greift zu kurz. Klassisches GEO zielt auf Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten ab – ähnlich wie SEO für Suchmaschinen.
Der _fbeta-Ansatz geht weiter: Wir fragen nicht nur, ob Inhalte erscheinen, sondern wie sie verstanden und zugeordnet werden. Dafür braucht es Kontext, Attribution und strukturelle Robustheit – und genau hier setzt unser ContextKeeper an.
Weil Sichtbarkeit ohne Kontrolle der Darstellung die gewünschte Wirkung des Contents ggf. nicht erreicht – und im Zweifel sogar schadet. Generative KIs paraphrasieren, kombinieren und glätten Inhalte. Wer dann nicht klar formuliert, nicht als Absender erkennbar ist oder nicht maschinell nachvollziehbar differenziert, läuft Gefahr, verkürzt oder verzerrt wiedergegeben zu werden.
GEO sichert nur einen Teil der Wirkung – in Kombination mit dem _fbeta ContextKeeper lassen sich Inhalte so gestalten, dass deren Darstellung im KI-generierten Raum nachvollziehbarer, stabiler und besser steuerbar wird.
Nicht vollständig.
Aber: Mit klarer Struktur, semantischer Trennschärfe und eindeutiger Attribution steigern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte richtig verarbeitet und zugeordnet werden.
Genau dafür wurde der ContextKeeper entwickelt: als Ergänzung zu klassischem GEO – für mehr Wirkung bei weniger Kontrollverlust.
Klassisches GEO konzentriert sich auf Auffindbarkeit und Struktur – ähnlich wie SEO.
Wir ergänzen das um drei entscheidende Dimensionen:
Kontextklarheit (Wie eindeutig ist die Aussage auch im Fragment?)
Robustheit (Wie sinnvoll bleibt die Aussage auch außerhalb ihres ursprünglichen Umfelds?)
Attribution (Wird klar, von wem die Aussage stammt?)
Diese drei Dimensionen adressieren Risiken, die reines „Auffindbarkeits-GEO“ nicht abdeckt.
Sie erhöhen die Chance, dass Ihre Inhalte auch in KI-generierten Kontexten sichtbar, verständlich und richtig eingeordnet werden – selbst wenn Sie die Ausspielung nicht kontrollieren können.
Durch klare Struktur, kontextstabile Formulierungen und gezielte Attribution können Sie:
die Wahrscheinlichkeit für korrekte Verarbeitung steigern,
das Risiko von Missverständnissen oder Verzerrungen verringern,
und die Rückverfolgbarkeit Ihrer Expertise verbessern.
Kurz: Sie gewinnen Orientierung und Einfluss – in einer Umgebung, die sich nicht mehr vollständig steuern lässt.
