Google bleibt ein zentraler Zugang zu digitalen Inhalten – gleichzeitig verändern KI-Systeme wie ChatGPT und Google AI Overviews die Art und Weise, wie Nutzer:innen nach Informationen suchen. Für (Affiliate-)Unternehmen stellt sich damit eine entscheidende Frage: Wie lassen sich Inhalte so gestalten, dass sie sowohl in klassischen Suchergebnissen als auch in KI-generierten Antworten sichtbar und relevant bleiben?
In dieser Ausgabe von #AskTheExpert verlassen wir die reine Theorie und schauen auf die Praxis. Gemeinsam mit unserer Expertin Olga Dytynko (Senior SEO Consultant bei der MAIGroup in Augsburg) sprechen wir darüber, welche Rolle SEO und GEO im Arbeitsalltag spielen, welche Ansätze sich bewähren und wie Unternehmen ihre Inhalte für die neue Suchlandschaft weiterentwickeln können.
Was macht Dich zur Expertin?
Ich arbeite seit über acht Jahren im SEO, sowohl inhouse als auch im Bereich Consulting, und habe Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen bei der Entwicklung und Umsetzung ihrer Suchstrategien begleitet. Seit einiger Zeit liegt mein Fokus auf GEO und somit auf der Frage, wie generative KI die Suche verändert und wie Unternehmen strategisch darauf reagieren können.
Bei der MAI Group verantworte ich dieses Thema gemeinsam mit meinem fünfköpfigen Team. Wir übersetzen Unternehmensziele in ganzheitliche nutzerzentrierte SEO/GEO-Strategien und konkrete Maßnahmen, die auf messbaren Business Impact ausgerichtet sind.
In meinem neuen Whitepaper zu GEO & Branding habe ich dafür ein Framework entwickelt, das zeigt, warum Branding für GEO eine Schlüsselrolle spielt: Je klarer eine Marke positioniert und mit relevanten Themen, Eigenschaften und Expertise verknüpft ist, desto besser können KI-Systeme sie als starke Entität einordnen und in passenden Kontexten berücksichtigen. Diesen Ansatz vermittle ich regelmäßig in Vorträgen und Kundenworkshops und möchte das Framework künftig noch stärker anhand realer Cases validieren.
Welche konkreten Maßnahmen setzt Du um, um Inhalte sowohl für Google als auch für KI-Systeme zu optimieren?
Ich starte immer mit der Zielsetzung und dem gewünschten Unternehmenserfolg meiner Kund:innen. Denn, Spoiler: „In ChatGPT & Co. sichtbarer werden“ ist noch kein Business-Ziel. Klingt banal, wird aber erstaunlich oft vergessen – und dann wundert man sich, warum am Ende kein zufriedenstellendes Ergebnis herauskommt.
Dann überlegen wir uns die relevanten Prompts und Entscheidungssituationen, bei denen das Unternehmen in der KI-Suche sichtbar sein möchte, und analysieren, wer dort aktuell genannt oder zitiert wird und welche Quellen diese Sichtbarkeit prägen. Daraus lassen sich konkrete Content-, Brand- und Authority-Maßnahmen ableiten.
Eine saubere technische Basis setze ich dabei voraus. Dazu gehören unter anderem eine zuverlässige Crawlbarkeit und Indexierbarkeit, sinnvoll eingesetzte strukturierte Daten und – je nach technologischem Setup – eine für Suchmaschinen und relevante Bots gut zugängliche Auslieferung der Inhalte (z.B. Server-Side Rendering) und eine bewusste Steuerung der KI-Crawler. Das sind für mich zunehmend Hygienefaktoren statt Differenzierungsmerkmale.
Die eigentlichen Hebel liegen in Content und Marke. Inhalte strukturieren wir so, dass sie sich leicht erfassen und zitieren lassen: Die Kernaussage steht am Anfang eines Abschnitts, Begriffe werden klar definiert und Vergleiche in Tabellen aufbereitet. Entscheidend ist aber, was drinsteht.
Genauso wichtig ist, dass KI-Systeme eine Marke eindeutig verstehen und einordnen können. Dafür sorgen konsistente Entitätsdaten auf der eigenen Website, in Unternehmensprofilen und in Wissensdatenbanken wie Wikidata. Dazu kommt Präsenz dort, wo KI-Systeme ihre Informationen häufig beziehen: in Fachmedien, Branchenportalen, Studien und Reviews, aber auch durch echte Beteiligung statt reiner Platzierung in Communities wie Reddit, Fachforen oder auf YouTube.
Je konsistenter eine Marke in glaubwürdigen, thematisch relevanten Kontexten auftaucht, desto mehr Signale entstehen, anhand derer Such- und KI-Systeme sie einem Thema, einer Expertise oder einer Kategorie zuordnen können.
Mein Vorgehen lässt sich so zusammenfassen:
Unternehmensziel → Zielgruppe & Nachfrage → Sichtbarkeit in Suche & KI → relevante Quellen → Gaps → Maßnahmen → kontinuierliche Messung
Woran erkennst Du, ob Deine Inhalte in KI-generierten Antworten erfolgreich berücksichtigt werden?
Die Messung von KI-Sichtbarkeit hat klare Grenzen – vor allem, weil wir es mit völlig unterschiedlichen Systemen zu tun haben. Die klassische Google-Suche ist weitgehend deterministisch geprägt: Unter vergleichbaren Bedingungen erhalten wir relativ stabile Rankings, die wir über Positionen, Impressionen und Klicks beobachten können. Generative KI-Systeme funktionieren dagegen probabilistisch. Derselbe Prompt kann bei mehreren Abfragen unterschiedliche Antworten, Marken und Quellen hervorbringen. Zudem zeigen weder die Search Console noch die Bing Webmaster Tools die tatsächlichen Prompts oder KI-Zusammenfassungen separat an, und es gibt kein klassisches Suchvolumen als Orientierung. Bing weist immerhin Zitate in Copilot aus.
Deshalb ist eine einzelne KI-Antwort kein belastbarer KPI, sondern nur eine Momentaufnahme. Erst viele systematische Abfragen über ein definiertes Prompt-Set machen daraus ein verlässliches Messsystem. Wir arbeiten dafür mit verschiedenen KI-Tracking-Tools und kombinieren die Daten für genauere Beobachtung und belegbare Aussagen.
Dabei betrachten wir konkrete Metriken:
- Wie häufig wird eine Marke genannt (Brand Mentions)?
- Werden eigene Inhalte als Quelle verlinkt (Citations)?
- In welchem Kontext und mit welcher Tonalität erscheint die Marke (Brand Sentiment)?
- Und wird sie bei Kaufentscheidungen aktiv empfohlen (Recommendations)?
Auch der AI Share of Voice im Vergleich zu Wettbewerbern ist interessant – also beispielsweise, welchen Anteil der Markennennungen eine Marke innerhalb eines definierten Prompt-Sets erreicht.
Dazu kommt die klassische Webanalyse: Entsteht tatsächlich Traffic aus KI-Systemen – beispielsweise über Referrer wie ChatGPT oder Perplexity? Wie groß ist sein Anteil im Vergleich zu anderen Kanälen? Und führt dieser Traffic zu relevanten Interaktionen oder Conversions? Langfristig sollte GEO deshalb nicht nur reine KI-Sichtbarkeit betrachten, sondern diese mit dem tatsächlichen Business Impact verbinden.
Welche Rolle spielen hochwertige, relevante Inhalte im Vergleich zur reinen Optimierung für Suchmaschinen und KI?
Eine absolut entscheidende Rolle! Ich rate davon ab, Inhalte primär „für die KI“ zu produzieren. Gute SEO- und GEO-Arbeit beginnt weiterhin beim Menschen und seinem Informations- oder Entscheidungsbedürfnis.
Der Grund ist simpel: Austauschbarer Content gewinnt durch KI nicht plötzlich an Wert. Wer nur Keywords aneinanderreiht oder bereits vorhandene Informationen leicht umformuliert, liefert weder Nutzer:innen noch KI-Systemen einen guten Grund, gerade diesen Inhalt bzw. diese Marke als Quelle heranzuziehen. Auch Google nennt erkennbaren Aufwand und Originalität ausdrücklich als Qualitätsmerkmale.
Die entscheidende Frage lautet: Ist mein Content für meine Zielgruppe in dieser Situation wirklich hilfreich, und zeigt er echte Erfahrung und Expertise – also klassische E-E-A-T-Signale? Schaffe ich damit Mehrwert, den ein LLM nicht einfach aus bereits vorhandenem Wissen reproduzieren kann? Eigene Erfahrung, originäre Daten und nachweisbare Expertise werden deshalb aus meiner Sicht immer wertvoller.
Gerade durch generative Suche wird das aus meiner Sicht noch wichtiger. Es reicht nicht mehr aus, für ein Keyword nur eine passende Seite zu erstellen, ohne das Thema ganzheitlich abzudecken. Unternehmen müssen echte thematische Expertise zeigen, Fragen umfassend beantworten, Aussagen nachvollziehbar belegen und deutlich machen, wofür ihre Marke oder ihr Angebot steht.
Welche SEO- und GEO-Strategien sollten (Affiliate-)Unternehmen jetzt priorisieren, um langfristig sichtbar zu bleiben?
SEO und GEO sind für mich keine getrennten Strategien. Diese künstliche Trennung mag in der frühen Phase geholfen haben, GEO als neues Thema greifbar zu machen – langfristig ergibt sie für mich wenig Sinn. Eine saubere technische Basis, eine durchdachte Informationsarchitektur und die Abdeckung relevanter Suchbedürfnisse bleiben Pflicht.
Für Affiliate-Unternehmen ändern sich dabei die Spielregeln besonders stark: Wenn AI Overviews oder ChatGPT Produktfragen direkt beantworten, kann ein Teil der Informations- und Vergleichsreise stattfinden, bevor überhaupt ein Klick auf eine Affiliate-Seite entsteht.
Die entscheidende Frage lautet deshalb: Welchen Wert bietet mein Content, den eine KI-Antwort nicht ersetzen kann? Reine Zusammenfassungen von Herstellerangaben haben keine Zukunft. Das haben schon die Helpful-Content- und Reviews-Updates von Google gezeigt. Zukunftsfähig sind hochwertige Inhalte, die auf eigener Prüfung beruhen: echte Produkttests mit eigenen Fotos, Videos und Messwerten, Testlabore mit transparenter Bewertungsmethodik, Langzeiterfahrungen, Experten-Rankings und eigene Daten. Genau solche Inhalte machen den Unterschied – und genau sie ziehen KI-Systeme bei Kaufentscheidungen als Quelle heran.
Außerdem müssen Affiliates selbst zur vertrauenswürdigen Marke werden. Ein austauschbares Vergleichsportal taucht in KI-Antworten kaum auf. Wer dagegen für eine Nische steht, mit erkennbaren Autor:innen und Spezialist:innen, einer klaren Haltung und nachvollziehbarer Expertise, wird als vertrauenswürdige Instanz genannt. Das ist auch der Kern meines Frameworks: smarte Brand-Positionierung entscheidet darüber, ob eine KI eine Marke einordnen und empfehlen kann.
Und schließlich: Abhängigkeit reduzieren. Newsletter, Community, YouTube und Social Media schaffen eine direkte Beziehung zur Zielgruppe, die kein Algorithmus-Update wegnehmen kann. Gleichzeitig lohnt der Blick nach vorn: Mit Shopping-Funktionen in KI-Systemen werden saubere, maschinenlesbare Produktdaten, Preise und Bewertungen zum neuen Wettbewerbsfaktor.
Mein Fazit: In einer Welt, in der KI vorhandenes Wissen in Sekunden zusammenfassen kann, verliert austauschbarer Content an Wert. Google betont immer wieder selbst, dass Inhalte unter anderem nach erbrachtem Aufwand (Content Effort) bewertet werden. Der Wettbewerbsvorteil entsteht daher dort, wo Unternehmen etwas beitragen, das nicht beliebig reproduzierbar ist: eigene Tests, Erfahrungen, Daten, Expertise und eine vertrauenswürdige Marke. Wer selbst testet, bewertet und echte Orientierung bietet, schafft Mehrwert für Nutzer:innen – und wird genau dadurch bei Kaufentscheidungen zur relevanten Quelle für Such- und KI-Systeme.“
