GEO
Generative Engine Optimization ist die Disziplin, in KI-Antworten erwähnt, zitiert und empfohlen zu werden. Sie verändert, wie Entscheider recherchieren – und welche Marken überhaupt noch in deren Vorauswahl auftauchen.
Guides in GEO
4 EinträgeSichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity & AI Overviews: Was sich ändert
Die Mechanik hinter KI-Antworten und welche strukturellen Hebel Entscheidersuche dort gewinnen.
Wenn Käufer ChatGPT statt Google fragen: Buying Journeys im B2B-Mittelstand verschieben sich
Wie sich die Top-Funnel-Recherche von Suchergebnissen in KI-Antworten verlagert – und was das für die Themen-Auswahl im Mandantenmarkt bedeutet.
AI Overviews und der Verlust von Klicks: Was vom organischen Traffic bleibt
Welche Suchanfragen Klicks verlieren, welche gewinnen – und welche Content-Architektur AI-Overview-resistent ist.
GEO Audit: Wie sichtbar ist Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity und AI Overviews
Wie eine seriöse Generative-Engine-Optimization-Diagnose aufgebaut ist – und welche Hebel sich aus ihr typischerweise ableiten lassen.
llms.txt erstellen: Aufbau, Beispiel und was der Standard wirklich bringt
llms.txt praktisch erklärt: Aufbau der Datei, vollständiges Beispiel, Auslieferung und Pflege – plus eine nüchterne Einordnung, was der Standard leistet.
Google AI Mode: Was der KI-Modus für Websites verändert
Google AI Mode erklärt: Unterschied zu den AI Overviews, wie Quellen ausgewählt werden, was sich an Klickraten verschiebt und welche Maßnahmen jetzt tragen.
ChatGPT SEO: Wie Inhalte in ChatGPT-Antworten auftauchen
ChatGPT SEO erklärt: Trainingswissen gegen Live-Suche, OAI-SearchBot und GPTBot in der robots.txt, Merkmale zitierfähiger Quellen und was davon messbar ist.
Answer Engine Optimization: Optimieren für Antworten statt Links
Answer Engine Optimization erklärt: Was AEO von GEO und SEO unterscheidet, welche Formate belegbar wirken und warum die klassische Basis trägt.
KI-Sichtbarkeit im Gesundheitswesen: Zitierfähigkeit unter YMYL-Bedingungen
Warum KI-Systeme bei Gesundheitsfragen konservativer zitieren, welche Quellen sie bevorzugen und wie Zitierfähigkeit unter HWG-Bedingungen entsteht.
KI-Sichtbarkeit messen: Kennzahlen, Grenzen und ein belastbares Setup
KI-Sichtbarkeit messen: welche Kennzahlen belastbar sind, wie ein Prompt-Set aufgebaut wird und warum nur Zeitreihen eine Aussage zulassen.