Wie taucht mein Unternehmen in KI-Antworten auf?

Mit GEO-optimierten Texten von LLMs zitiert werden – so geht’s

Gesa Iwan
13.01.2026

SEO war gestern, heute geht es auch um GEO – Generative Engine Optimization. Denn es reicht nicht mehr aus, in den Ergebnislisten der Suchmaschinen aufzutauchen. Auch von künstlicher Intelligenz wahrgenommen und erwähnt zu werden, zahlt sich aus. Wie das geht? Kurz gesagt: mit richtig guten Texten, die das beantworten, was Menschen in Prompts erfragen.

Was prompten meine Kund:innen?

Fragen identifizieren

Bei GEO geht es nicht darum, einzelne Stichwörter möglichst oft und präsent auf der Website zu verteilen. Es geht vielmehr darum, Antworten zu liefern. GEO-optimierte Inhalte bieten fundierte Antworten auf das, was KI-Agenten gefragt werden. Ich muss also überlegen, was für Fragen meine Zielgruppe hat. Im Fall von Typix würde das heißen: Was könnten potentielle Kund:innen einer Werbeagentur prompten? Vielleicht möchten sie von Chat GPT wissen, wie GEO funktioniert und prompten: „Wie taucht mein Unternehmen in KI-Antworten auf?“ Hat man für die Zielgruppe relevante Fragen identifiziert, geht es darum, diese Fragen in den eigenen Inhalten aufzugreifen, am besten direkt in der Überschrift.

Klare und fundierte Antworten bieten

Um von generativen Suchsystemen als relevante Quelle eingestuft zu werden, gilt es, auch die passende Antwort auf die Frage zu geben – optimalerweise als H2. Ein Satz reicht natürlich nicht aus – folgen sollte auch eine qualitativ hochwertige Ausführung. Dabei bevorzugen KI-Modelle klare, gut strukturierte Texte, die die gestellte Fragen möglichst direkt und umfassend beantworten. Dabei lohnt es sich, mehr Hintergründe oder Details zu bieten als die Konkurrenz. Referenzformate, Leitfäden und Ratgeberartikel sind Textformen, die sich besonders gut für die GEO-Optimierung eignen.

Vertrauenswürdigkeit vermitteln

Chat GPT, Gemini und Co. versuchen, möglichst zuverlässige Quellen zu finden, um Nutzenden relevante Antworten zu liefern. Darum ist es wichtig, Fachkompetenz zu demonstrieren. Ist die Autorin eines Textes über Generative Engine Optimization Werbetexterin, wird der Inhalt besser bewertet als ein Text zum gleichen Thema, der von einem Metzgermeister verfasst wurde. Andersherum wird ein Text über traditionelle Zerlegetechniken aus der Feder eines Metzgers als glaubwürdiger eingestuft. Auch das Einbinden von Studienergebnissen und zitierbaren Quellen ist eine lohnende GEO-Strategie.

So zeigt eine Studie von Forschenden der Princeton University, der Georgia Tech, des Allen Institute for AI und des IIT Delhi, dass Large Language Models (LLMs) Inhalte mit folgenden Merkmalen bevorzugen:

Zitate und Quellen:
Aussagen, die durch Daten oder Expertenmeinungen belegt sind, werden häufiger in die generierte Antwort übernommen

Statistiken:
Konkrete Zahlen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten aufzutauchen

Fachsprache am richtigen Platz:
Die korrekte Nutzung von Branchenterminologie hilft der KI, den Kontext thematisch richtig einzuordnen

Hat GEO was mit Geographie zu tun?

Geografische GEO-Optimierung

Die Abkürzung GEO steht im Content-Marketing-Umfeld für Generative Engine Optimization, hat also nichts mit Geografie zu tun. Aber den geografischen Standort des eigenen Unternehmens hervorzuheben, ist eine gute GEO-Taktik für regionales Business. Wenn potentielle Kund:innen zum Beispiel „eine zuverlässige Werbeagentur am Bodensee“ suchen, wird die KI Agenturen empfehlen, die Inhalte mit lokalem Bezug zum Bodensee veröffentlicht haben. Berichte über regionale Referenzprojekte bieten beispielsweise eine gute Möglichkeit, Lokalbezug herzustellen. Aber auch maschinenlesbare Standortdaten (JSON-LD) können dazu beitragen, dass man in der KI-generierten Antwort erscheint.

Zusammenfassend lässt sich also sagen: Bei GEO kommt es darauf an, fundierte Antworten auf Fragen potentieller Kund:innen zu bieten. Dabei punktet man mit kenntnisreichen und gut strukturierten Texten.