Einleitung: Neue und „klassische“ Online-Sichtbarkeit
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Kommunikation im Internet. Damit steigen die Anforderungen an die Suchmaschinenoptimierung. SEO und GEO werden immer häufiger in einem Atemzug genannt: Zur "traditionellen" Suchmaschinenoptimierung gesellt sich die Generative Search Engine Optimization, die in Aussicht stellt, Inhalte für KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Microsoft Copilot und Google Gemini sichtbar zu machen. Wenn Sie sich fragen, was SEO und GEO ausmacht, finden Sie in diesem Blogbeitrag einen Vergleich der wichtigsten Unterschiede zwischen beiden Optimierungsstrategien.
Definitionen
Was ist SEO?
SEO (Search Engine Optimization) umfasst Maßnahmen zur Verbesserung des Rankings einer Website in den unbezahlten Suchergebnissen, der organischen Suche. Die Strategie entstand mit dem Aufkommen der ersten Suchmaschinen Anfang der 1990er Jahre.
SEO reicht von der Keyword-Recherche und -Optimierung über Backlinks bis zur technischen Ausrichtung der Seite. Der Erfolg von SEO-Maßnahmen lässt sich anhand von Kennzahlen messen.
Was ist GEO?
GEO steht für Generative Engine Optimization und bezeichnet die Optimierung von Content für KI-Suchmaschinen und generative Systeme. Der Begriff wurde 2023 von Wissenschaftlern in einem Paper vorgeschlagen.
GEO zielt darauf, Inhalte für KI-basierte Anwendungen verständlich, zitierbar und als vertrauenswürdige Quellen wahrnehmbar zu machen. Zentrale Maßnahmen zur Optimierung von Content für KI-Suchtechnologien sind die Maschinenlesbarkeit und der Qualität der Inhalte.
| Hintergrund: Klassische Suchmaschinen und KI-Suchtechnologien Eine klassische Suchmaschine erstellt einen eigene Datenbank über Websites, den Index. Dieser Index funktioniert wie eine digitale Bibliothek. Mithilfe von Algorithmen bestimmen Suchmaschinen das Ranking der Ergebnisse, um die relevantesten Seiten anzuzeigen. Generative Engines erzeugen Antworten auf Anfragen, indem sie Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen und mithilfe von Large Language Models (LLM) aufbereiten. Mittlerweile integrieren klassische Suchmaschinen vielfach Optionen zur KI-Suche. |
Wie unterscheiden sich SEO und GEO?
SEO und GEO setzen an unterschiedlichen Suchsystemen an. Aus den Funktionsweisen klassischer Suchmaschinen und KI-basierter Suchsysteme ergeben sich unterschiedliche Merkmale der Optimierungsstrategien:
# 1: Objekte der Optimierung
Im Mittelpunkt der klassischen Suchmaschinenoptimierung stehen Websites. Die GEO bezieht sich auf Web-Inhalte von Content Creatoren.
# 2: Adressaten der Suche
Die SEO ist auf das Suchverhalten von Menschen ausgerichtet. Die GEO zielt auf die Auffindbarkeit durch Maschinen.
# 3: Standards bei der Optimierung
SEO – Google-Optimierung als bewährter Maßstab
SEO-Maßnahmen sind in der Regel auf den Algorithmus vom Google ausgerichtet. Aufgrund der hohen Verbreitung – Google wird in Deutschland bei 90 Prozent der Suchanfragen genutzt – setzt der Anbieter gewissermaßen seit Jahren die Standards sowohl bei technischen wie inhaltlichen Anforderungen an Websites. Das Unternehmen bietet selbst zahlreiche Informationen und Hilfestellungen für zum Thema SEO wie zum Beispiel den Startleitfaden für die Suchmaschinenoptimierung.
GEO – auf dem Weg vom Entwicklungsstadium zu Best Practices
Bei der jungen Strategie der GEO liegt bislang kein Standard für GEO-Maßnahmen erkennbar, da der Ansatz vergleichsweise neu ist. Unter den KI-basierten Suchmaschinen zeichnet sich bislang kein eindeutiger Marktführer ab. Erst wenige Studien beschreiben die wirksame Optimierung von Content für die KI-Suche. Vor allem Marketing- und Kommunikationsagenturen testen wirksame Maßnahmen, wobei das Erreichen der digitalen Autorität einer Marke von großer Bedeutung ist. KI-Systeme greifen auf weitreichende Datenquellen zurück. Neben Daten auf Websites können dazu auch Online-Nachschlagewerke, Datenbanken, Nachrichten- und Medienquellen, Social-Media-Beiträge oder Nutzerfeedback gehören.
# 4: Ansetzen an der Suchfunktion
Bei SEO bildet die Keyword-Optimierung eine zentrale Maßnahme, da traditionelle Suchmaschinen ihre Ergebnisse anhand von Keywords bestimmen. Für die Ermittlung von Suchbegriffen existieren Recherchetools wie der Google Keyword-Planner.
GEO zielt auf das Auftauchen von Inhalten in den Antworten von KI-Suchmaschinen. Grundsätzlich empfiehlt es sich, aus kleinen Informationseinheiten bestehenden Content zu erstellen, damit Sprachmodelle kurze Textteile einfach extrahieren können. Maßnahmen für mehr Online-Sichtbarkeit für KI reichen vom Vorbereiten von FAQ (Frequently Asked Questions) zum Thema bis hin zur Demonstration der hohen Kennerschaft in dem Bereich (Thought Leadership).
# 5: Technische Strukturierung von Inhalten
Bei SEO und GEO sollten die Inhalte technisch optimal auf die jeweilige Datenerhebung der Suchmaschinen ausgerichtet werden. Die Suchtechnologien ermitteln relevante Quellen auf unterschiedliche Weise.
SEO: Websites für Crawler erfassbar machen
Bei SEO ist es essentiell, Websites inhaltlich gut zu strukturieren und systematisch durchsuchbar zu machen. Denn klassische Suchmaschinen scannen das Internet mithilfe von Crawlern. Diese Bots entdecken fortlaufend neue Websites und aktualisierte Website-Informationen erfassen und fügen sie zum Index der Suchmaschine hinzu.
GEO: Content für KI-Antworten strukturieren (RAG)
Bei GEO nimmt die Strukturierung von Content einen noch größeren Stellenwert an als bei der traditionellen Suchmaschinenoptimierung. KI-Suchtechnologien arbeiten mit der Retrieval-Augmented Generation (RAG), um externe aktuelle Informationen abzurufen und sofort zu verarbeiten. Daher ist der Einsatz von strukturierten Daten relevant, um die Inhalte sozusagen etikettieren. Diese Zusatzinformationen sind kleine Code-Stücke, die den HTML-Code der Website ergänzen. Sie machen Inhalte maschinenlesbar.
Fazit: SEO und GEO ergänzen sich in ihrer Wirkung
SEO und GEO weisen Unterschiede auf: Die klassische Suchmaschinenoptimierung setzt bei der Website an, zielt auf das menschliche Suchinteresse ab und arbeitet mit der Keyword-Optimierung. Inhalte werden übersichtlich strukturiert, damit Websites vorne im Ranking der Suchergebnisse auftauchen.
Die GEO zielt über die Website hinaus auf den Content eines Anbieters im Allgemeinen, verfolgt daher einen breiteren Ansatz. Die Inhalte sollten maschinenlesbar sein und sich als Antworten auf häufige KI-Antworten eignen. Die GEO steht großen Herausforderungen gegenüber: Der Intransparenz von KI-Suchtechnologien, der unterschiedlichen LLMs und einem weiten Grunddatenspektrum.
Bewährter Optimierungsstandard und Sichtbarkeit der Marke
Was folgt aus den Unterschieden? Die GEO ersetzt die SEO nicht, sondern ergänzt sie. Mit der SEO besteht ein Standard an Maßnahmen und Techniken, der über Jahre gewachsen ist. Die GEO ist ein junger Ansatz, das Inhalte über die Website hinaus erfasst und daher ein weites Feld betrifft. Bei allen Unterschieden gibt es eine wichtige Gemeinsamkeit: die Qualität der Inhalte.
Ansätze zur Verbesserung der Online-Sichtbarkeit sind dementsprechend umfangreich. Möglicherweise kann hier einem Hype gesprochen werden. Angesichts der Verbreitung von KI-Tools ist es jedoch elementar, Instrumente weiterzuentwickeln, um Inhalte im Internet sichtbar zu machen.
Wollen Sie mehr über die Möglichkeiten der Online-Sichtbarkeit Ihrer Inhalte erfahren?
Für Fragen rund um das Erstellen und Optimieren von Inhalten stehe ich gerne zur Verfügung. Nehmen Sie Kontakt auf.
FAQ
Was ist GEO im Marketing?
GEO ist eine Strategie im Marketing, Inhalte einer Marke so zu gestalten, dass sie durch KI-Suchtools zitiert werden oder als Quelle genannt werden. Damit unterstützt GEO die Ausrichtung einer Marke auf die Bedürfnisse des Marktes.
Was ist ein Algorithmus?
Ein Algorithmus ist eine Anleitung für einen Computer, um eine Aufgabe zu lösen. Diese Anleitung gibt die Handlungen eindeutig Schritt für Schritt vor. Die Bezeichnung "Algorithmus" leitet sich vom Namen des persischen Universalgelehrten und Mathematikers Mohammed Al-Khwarizmi ab, der im 9. Jahrhundert lebte.
Was sind KI-Algorithmen?
Technologien der künstlichen Intelligenz verwenden Algorithmen in Verbindung mit einem Vorrat an erlerntem Wissen, um vorgegebene Probleme zu lösen. Auf Basis von KI-Algorithmen sind KI-Technologien in der Lage, Daten auszuwerten und Empfehlungen für Entscheidungen zu geben.