Von SEO zu GEO - Teil 3

Nachdem wir im ersten Teil dieser Serie GEO als Weiterentwicklung von SEO beschrieben haben – mit der Reference Rate als neuer Kennzahl – und in Teil 2 gesehen haben, wie sich GEO-Sichtbarkeit mit Kennzahlen wie Frequenz, Position, Sentiment und Attribution messen lässt, widmen wir uns nun der praktischen Seite: Wie können Unternehmen diese Erkenntnisse konkret nutzen? Welche Strategien lassen sich daraus ableiten, und wie müssen Inhalte künftig aufbereitet sein, damit KI-Systeme sie bevorzugt zitieren? In diesem dritten Teil der Serie beleuchten wir, wie Content neu strukturiert oder ergänzt werden sollte und wie die systematische Arbeit mit Prompt-Clustern funktioniert.

Von der Analyse zur GEO-Strategie

Die neuen Metriken der KI-Sichtbarkeit sind kein Selbstzweck – sie liefern handfeste Ansatzpunkte für die Content-Strategie. Wird ein Wettbewerber in AI-Answers häufiger genannt als die eigene Marke (wie es z.B. Profound per Alert meldet), ist das ein klares Signal zum Handeln. Vielleicht fehlen zu bestimmten Fragen schlicht eigene Inhalte, oder bestehender Content ist nicht KI-gerecht aufbereitet. GEO-Strategie bedeutet, aus solchen Analysen konkrete Maßnahmen abzuleiten: Wenn meine Marke in den Antworten der KI kaum vorkommt, muss ich herausfinden, bei welchen typischen Nutzerfragen (Prompts) ich unterrepräsentiert bin – und genau dort ansetzen. Teil 2 hat gezeigt, dass neben der Häufigkeit auch Kontext und Tonalität zählen: Erwähnt mich die KI fast nur negativ, hilft auch hohe Frequenz wenig. Ihr solltet daher zunächst Themenfelder und Stimmungsbilder identifizieren, in denen Optimierungsbedarf besteht. Aus dieser Bestandsaufnahme entsteht dann die GEO-Roadmap: Wo neue Inhalte nötig sind, welche bestehenden Beiträge ein Update brauchen und wo externe Signale (Erwähnungen auf anderen Plattformen) verstärkt werden sollten.

Kurz gesagt: Messen, verstehen, handeln. GEO erfolgreich zu nutzen heißt, die neuen Metriken und Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen. Im Folgenden schauen wir uns die wichtigsten Hebel dafür an – vom Content-Remodeling bis zur Nutzung spezialisierter Tools.

Content optimieren: KI-gerecht schreiben und strukturieren

Ein zentrales Learning der GEO-Ära ist, dass Content anders aufgebaut sein muss, damit ihn Sprachmodelle verstehen und verwerten können. KI-Systeme lieben klare Strukturen, präzise Aussagen und maschinenlesbare Aufbereitung. Ein bestehender Text, der für klassische SEO geschrieben wurde, ist oft zu langatmig oder unstrukturiert für die neuen Ansprüche. Was ist also zu tun?

• Klare Struktur und Formatierung: Inhalte sollten in logischer Hierarchie mit aussagekräftigen Überschriften gegliedert sein. Kurze Absätze, jeder mit einer Hauptaussage, erhöhen die Lesbarkeit – auch für KI. Listen und Tabellen sind nicht mehr nur schmückendes Beiwerk, sondern hilfreiche Elemente, um Informationen schnell erfassbar zu machen. Generative KI pickt sich gerne strukturierte Informationen heraus. Das Startup Scrunch AI etwa analysiert Texte bis auf Satzebene und bewertet ihre AI-Lesbarkeit. Die Software empfiehlt, Beiträge mit einer Zwei-Satz-Zusammenfassung einzuleiten, Bullet-Points für wichtige Fakten zu nutzen und sogar Sätze in Listen oder FAQs umzuwandeln, damit Sprachmodelle die Kernaussagen leichter extrahieren können. Außerdem rät Scrunch, Quellen zu verlinken – ein Indiz für Vertrauenswürdigkeit, das auch KI-Systeme registrieren dürften. Insgesamt gilt: Präzise, faktische Formulierungen schlagen blumigen Marketing-Jargon. Ein knackiger Satz mit hoher „Semantik-Dichte“ (viel Aussage in wenigen Worten) hat bessere Chancen, direkt in einer KI-Antwort zitiert zu werden, als ein langer Absatz voller Füllwörter.
• Inhaltliche Vollständigkeit: Generative Engines versuchen, ganzheitliche Antworten zu geben. Sie ziehen dafür verschiedene Quellen heran. Wenn der Content also nur einen Teilaspekt einer Frage abdeckt, liefert er der KI womöglich nicht genug Gründe, genau diese Seite zu zitieren. Die Devise lautet daher: Lücken schließen. Was einfach klingt, ist es oft nicht. Denn dieser Schritt benötigt einen Plan, wie bestehender Content auf solche Lücken abgeklopft und gezielt erweitert werden kann. In der Praxis heißt das: zusätzliche Abschnitte für häufige Rückfragen hinzufügen oder verwandte Unterthemen mit abdecken. Ein Ratgeber-Text, der viele Folgefragen antizipiert und beantwortet, ist ideal für GEO. Hier kommt der Ansatz der Prompt-Cluster ins Spiel.

Themen umfassend abdecken mit Prompt-Clustern

Anstelle klassischer Keyword-Listen arbeitet GEO mit Prompt-Clustern. Dahinter steckt die Idee, alle relevanten Fragen und Formulierungen zu einem Thema zu sammeln und gebündelt abzudecken. Nutzer*innen fragen heute oft detaillierter und in Varianten („Welche spiegellose Kamera unter 1000 Euro eignet sich für Landschaftsfotografie?“ anstatt nur „beste Kamera“). Ein einzelnes Stück Content soll idealerweise Antworten auf mehrere solcher Varianten liefern. Unternehmen sollten daher recherchieren, welche Fragen im Kontext ihrer Produkte/Dienstleistungen gestellt werden – in Suchmaschinen, auf Plattformen oder direkt an Chatbots. Diese verwandten Fragen lassen sich thematisch clustern. Für jeden solchen Cluster wird dann ein umfassender Inhalt erstellt, der alle Facetten beleuchtet.

Spezialisierte GEO-Tools nutzen teils tausende von KI-Anfragen, um solche Cluster zu identifizieren. So werden z.B. automatisiert hunderte Varianten einer Produktfrage an ChatGPT, Perplexity und Co geschickt, die Antworten analysiert und daraus ein Themen-Index gebaut. Das zeigt, in welchen Kontexten welche Marke genannt wird – und wo nicht. Auch ohne High-Tech-Plattform könnt ihr mit gesundem Menschenverstand vorgehen: Team-Brainstormings oder das Auswerten von Community-Foren und Kundenanfragen liefern oft schon ein gutes Bild häufiger Fragen. Diese dann zu bündeln und systematisch im Content abzudecken, zahlt sich aus.

In der Praxis könnte ein Herstellerblog z.B. einen ausführlichen FAQ-Artikel bereitstellen, der die 10 bis 15 häufigsten Detailfragen zu einem Produkt beantwortet – statt zehn einzelne Blogposts zu schreiben. Für die KI entsteht so eine One-Stop-Quelle, aus der sie bei vielfältigen Anfragen zitieren kann.

Wichtig: Diese Breite darf nicht zulasten der Tiefe gehen. Jeder beantwortete Aspekt sollte fundiert und aktuell sein. Lieber wenige Cluster wählen und diese dafür mit exzellentem Content füllen, als überall an der Oberfläche zu kratzen.

Wie es weiter geht

Mit den richtigen Strukturen und einer systematischen Arbeit an Prompt-Clustern legt ihr den Grundstein dafür, in KI-Antworten sichtbar zu werden. GEO heißt: Inhalte so gestalten, dass sie sowohl für Nutzer*innen als auch für Sprachmodelle attraktiv sind.

Im kommenden Teil 4 schauen wir uns an, wie ihr GEO weiter operationalisieren könnt: Welche Tools euch dabei unterstützen, welche Praxisbeispiele bereits Erfolge zeigen und welche Rolle Plattformen wie Wikipedia, Reddit oder Vergleichsportale für GEO spielen.