KI auf der Überholspur:
Warum klassisches SEO Ihr Unternehmen unsichtbar macht? Und was bedeutet GEO?
Ein Unternehmen kann heute an erster Stelle der Google Linkliste stehen und wird für potentielle Kundschaft dennoch unsichtbar bleiben. Denn heutzutage entscheidet die KI, wer zum Marktführer wird. Fast ein Drittel der jungen Menschen googeln nicht mehr, sie holen sich ihre Antworten bei der künstlichen Intelligenz ein (Quelle: hubspot.de/state-of-marketing). Und die liefert Antworten, in denen Ihr Unternehmen entweder die Hauptrolle spielt oder gar nicht erst vorkommt. Wer die Bühne also nicht kampflos der Konkurrenz überlassen möchte, sollte jetzt die neuen Spielregeln des digitalen Marketings verstehen.
Was sind Large Language Modelle?
In der Unternehmenswelt sind Systeme wie der automatisierte Kundensupport in vielen Bereichen bereits heute unverzichtbar. Unternehmer:innen sind mehr oder weniger täglich vor die Aufgabe gestellt, ihre KI-Nutzung weiter auszubauen und zu optimieren, um mit der Konkurrenz mithalten zu können. Doch künstliche Intelligenz bietet nicht nur Automatisierung und Prozessbeschleunigung. Künstliche Intelligenz und sogenannte Large Language Modelle (LLM) entscheiden zunehmend über die Sichtbarkeit von Unternehmen.
Large Language Modelle sind erst einmal genau das; große Sprachmodelle, die das System hinter einer KI-Anwendung, etwa einem Antwortgenerator wie ChatGPT, bilden. Mithilfe eines LLM können Suchanfragen inhaltlich erfasst und unter Rückbezug auf bereits bestehende digitale Quellen mit einer generativen KI beantwortet werden. Anders als eine klassische Google-Suche, die lediglich eine Liste an relevanten Links ausspuckt, können LLM den gesamten Rechercheprozess automatisieren. Suchen potentielle Kund:innen also nach einem geeigneten Dienstleister, müssen sie sich nun nicht mehr eigenhändig durch eine Liste an Kandidaten arbeiten. Stattdessen wird womöglich einer Chat-Anwendung das Bedürfnis geschildert.
Beispiele: GPT-4 von OpenAI (Chat GPT), Gemini von Google, Llama von Meta
Wie beeinflussen Large Language Modelle Ihre digitale Sichtbarkeit?
Während klassische Suchmaschinen besonders per Stichwortsuche funktionieren, ist ein LLM im Stande, den Kontext und Zweck einer Suchanfrage zu erfassen, selbst wenn kein konkreter Suchbegriff verwendet wird. Dafür rekonstruiert das LLM in einem ersten Schritt den inhaltlichen Sinn der Suche und fasst in einem zweiten Schritt ausgewählte relevante Inhalte zusammen, die online zugänglich sind. Neben sprachlichen Inhalten können viele LLM inzwischen auch Tabellen, Grafiken oder Bilder verwerten. Wie wählt eine künstliche Intelligenz aber nun die einzelnen Quellen aus, auf die sie sich bezieht? Oder anders gefragt, wie bleibt eine Website relevant, wenn statt einem Menschen, dessen Aufmerksamkeit von leuchtenden Farben und lebendiger Sprache angezogen wird, ein komplexes technisches System entscheidet, welche Inhalte letztlich bei potentieller Kundschaft ankommen? Und noch entscheidender, wie kann ein Unternehmen darauf Einfluss nehmen? Hier kommt GEO ins Spiel, Generative Engine Optimization.
Was ist GEO und wie unterscheidet sie sich von klassischer SEO?
GEO, oder auch Generative Engine Optimization, zielt wie die klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) darauf ab, eine Webseite so zu gestalten, dass diese möglichst viele Menschen erreicht. Search Engine Optimization, kurz SEO, soll die Listen-Platzierung einer Webseite im Ergebnis der Suchanfrage potentieller Kunden verbessern. Dazu dienen etwa Tags und die Verwendung bestimmter Stichworte. Auch hierfür wird heute KI genutzt, etwa um standortbezogene Inhalte zu optimieren und lokale Sprachsuche zu verbessern. Generative Engine Optimization (GEO) hingegen bereitet Inhalte so auf, dass ein LLM sie als relevante Quelle anerkennt und für generative Antworten nutzt. Im Idealfall verweist sie Kund:innen durch eine namentliche Nennung der Domain oder Firma an diese weiter. So entsteht heute digitale Sichtbarkeit. Für die erfolgreiche KI-Optimierung einer Webseite ist es daher besonders wichtig, zunächst die Sprache der LLM zu verstehen.
Welche Sprache sprechen LLM?
Das Verfahren, mit dem Large Language Modelle Informationen aus dem Netz für eine Antwortgeneration auswählen, nennt sich „RAG“ (Retrieval-Augmented Generation).
Damit eine Webseite als relevant anerkannt wird, sollte sie folgende Kriterien erfüllen:
Extractability / Extrahierbarkeit
Die relevanten Informationen sind präsent platziert und der Webseite schnell zu entnehmen.
EEAT - Expertise, Experience, Authoritativeness, Trust
Die Informationen sind vertrauenswürdig und fachlich fundiert. Expertenwissen wird mit hochwertigen Quellen belegt.
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Semantic Match
Die sprachliche Darstellung passt zur Absicht und Fragestellung in der Suchanfrage der Kund:innen.
Wie muss die sprachliche Gestaltung einer Website für KI angepasst werden?
1. Die Antwort zuerst.
Künstliche Intelligenz zielt auf Effizienz ab. Statt eine Antwort lange einzuleiten, asollte eine Webseite die Kernaussage priorisieren und im Nachhinein die Hintergründe erläutern.
2. Keine Stichwortsuche.
Die inhaltliche Relevanz und Struktur gewinnen gegenüber einzelnen Stichworten an Bedeutung. Im Optimalfall vermeidet eine Webseite langatmige Ausschweifungen und gliedert sich entlang einzelner Frage-Antwort Absätze.
3. Fakten statt Rhetorik
Ausschmückende Adjektive sind für die KI nutzlos. Stattdessen zählen konkrete Daten, Fakten und die Kernaussage der Informationen.
Wie muss die strukturelle Gestaltung einer Website für KI angepasst werden?
1. Listen und Tabellen
Die KI kann Daten aus <ul> und <table> Tags besonders gut extrahieren und in ihre Antworten einbauen.
2. Klare Hierarchie
Überschriften der zweiten und dritten Ebene bilden logische Sinneinheiten. Jeder Abschnitt sollte für sich Sinn ergeben.
3. Zitate und Quellen
Fakten sollten auf offiziellen Stellen oder Studien beruhen. Das erhöht Autorität
(E-E-A-T).
4. Aktualität
Veraltete Informationen werden von KI oftmals abgestraft. Ein „Last Updated“-Datum signalisiert Relevanz.
Welche Vorteile hat ein Unternehmen durch eine KI-orientierte Anpassung von Inhalten?
Die Generative Engine Optimization gilt als eine zentrale Ergänzung zur klassischen Suchmaschinenoptimierung. Ergänzung deshalb, weil auch die SEO weiterhin relevant bleibt und die Grundlage für eine funktionsfähige GEO bildet. Ohne die nötige Sichtbarkeit einer Webseite werden auch LLM sie nicht berücksichtigen.
Doch auf Basis KI-basierter Suchanfragen klicken Nutzerinnen und Nutzer kaum noch auf Links. Sie lassen sich die Antworten zusammenfassen. Wird ein Unternehmen in der Antwortgeneration der LLM nicht berücksichtigt oder erwähnt, wird es für potentielle Kunden quasi unsichtbar.
Nicht nur, aber vor allem junge Generationen greifen zum Teil bereits heute am häufigsten auf KI-Anwendungen zurück, um Informationen zu finden. Wenn dieser Trend sich wie erwartet fortsetzt, wird ein KI-optimierter Online-Auftritt zukünftig nur noch größeren Einfluss auf die Sichtbarkeit und Relevanz von Unternehmen haben.
Wichtig ist dabei, das nicht nur passieren zu lassen, sondern mit dem Zeitgeist zu gehen, um die Qualität und Folgen dieses Einflusses weiterhin selbst zu gestalten.
Sie möchten mehr darüber erfahren, wie Sie Ihre Website auf KI-Systeme anpassen können?
Wir unterstützen Sie gerne dabei.
Ihre Ansprechpartnerin:
Conny Steuerwald
Expertin für Marke und Strategie
