Wenn man in den letzten Monaten die SEO-Diskussionen verfolgt hat, stolpert man zwangsläufig über zwei Begriffe, die fast über Nacht zu Schlagwörtern geworden sind: AEO (Answer Engine Optimization) und GEO (Generative Engine Optimization). Beides klingt nach einer neuen Disziplin – irgendwie wichtig, vielleicht sogar revolutionär –, und doch ist noch niemand so richtig einig, was davon zu halten ist. Ist es einfach nur alter SEO-Wein in neuen Schläuchen oder erleben wir tatsächlich den Beginn eines eigenen, neuen Kapitels?
Ich habe mir diese Diskussion genauer angesehen, zwischen den überhitzten Threads, den praxisnahen Stimmen und den ersten echten Forschungsergebnissen. Hier mein Versuch, das Ganze zu sortieren – mit ein bisschen Bodenhaftung, aber auch der Offenheit, dass sich die Dinge gerade in Bewegung befinden.
Warum so viel Diskussion über AEO und GEO?
Der Kern des Streits ist eigentlich einfach: Einige sagen, AEO und GEO seien bloß Unterkategorien der SEO, andere wiederum sehen sie als den logischen Nachfolger, weil Nutzer heute über KI‑gestützte Antwortsysteme wie Google SGE, Perplexity oder ChatGPT suchen – also nicht mehr mit klassischen Suchergebnislisten, sondern mit generierten Antworten zu tun haben. Und dann gibt es jene, die überzeugt sind: Das ist gar nichts Neues, es ist halt einfach gutes SEO, nur anders präsentiert.
Ehrlich gesagt, ich verstehe beide Seiten. Wenn du schon lange im SEO arbeitest, kommt dir vieles bekannt vor. Wenn du hingegen gerade mit KI‑basierten Suchsystemen experimentierst, merkst du schnell: Da ändert sich wirklich etwas Grundsätzliches – in der Art, wie Inhalte gefunden, interpretiert und ausgespielt werden.
Was die Skeptiker sagen: „Das ist doch alles SEO“
Viele erfahrene SEOs halten AEO und GEO für Hype. Ihr Argument: Wer Inhalte klar strukturiert, verständlich schreibt und technisch saubere Websites betreibt, tut ohnehin all das, was KI‑Suchmaschinen brauchen. Vom korrekten Einsatz von Schema.org über gute Überschriftenstruktur bis hin zu interner Logik – das war immer schon Grundlage, egal ob Google ein Ranking vergibt oder eine Antwort generiert.
Manche kritisieren auch den Wildwuchs an „neuen Experten“, die mit Buzzwords um sich werfen, aber inhaltlich kaum mehr bieten als altbekannte SEO-Tipps in neuem Gewand: „Chunk Optimization“, „LLMs.txt“, „AI-ready Pages“ – klingt modern, ist aber oft nur Marketingsprech. Und ehrlich, vieles davon wäre ohne Substanz gar nicht gefährlich, wenn es nicht zum Durcheinander beitragen würde.
Ein erfahrener SEO sagte einmal: Wir müssen nicht alles neu benennen, nur weil sich das Interface ändert.
Ich fand das ziemlich treffend. Denn ja, Suchsysteme entwickeln sich, aber das Ziel bleibt: Menschen wollen Antworten. Egal, ob die über zehn blaue Links oder einen Chatbot kommen.
Wo AEO und GEO trotzdem etwas Neues bringen
Doch abtun sollte man die Idee auch nicht. Denn die technische Grundlage der KI-basierten Antwortsysteme unterscheidet sich tatsächlich. Klassische Suchmaschinen bewerten ganze Seiten. Generative Systeme hingegen verarbeiten und zitieren Textabschnitte – sogenannte „Snippets“ oder in der Forschung „Sub‑Documents“ genannt. Das bedeutet: Inhalte müssen nicht nur als Ganzes gut sein, sondern auf Satz‑ oder Abschnittsebene Sinn ergeben, eigenständig verständlich und zitierfähig sein.
Manche bezeichnen das schon als Paradigmenwechsel: Statt sich zu fragen, „Wie bringe ich meine Seite in die Top‑10?“, geht es künftig darum, „Wie bringe ich den relevanten Absatz in die generierte Antwort?“ Das ist subtil, aber entscheidend.
Microsoft etwa spricht davon, dass ihre KI‑Systeme „nicht Seiten, sondern Informationen“ priorisieren. Das ist logisch, wenn man bedenkt, dass ein Bot Nutzern nicht alle Quellen zeigt, sondern eine synthetisierte Antwort liefert – und dafür entscheidet, welche Textstellen überhaupt in die Antwort eingehen.
Was das für Inhalte bedeutet
Für mich heißt das: „Chunking“ ist keine Mode, sondern schlicht logische Strukturierung. Statt lange, verschachtelte Absätze zu schreiben, sollten Themen in selbstständige, semantisch klare Einheiten unterteilt werden. Das hilft nicht nur dem Leser, sondern auch Modellen beim Verstehen. Besonders hilfreich sind außerdem:
- explizite Fragestellungen – also Inhalte, die direkt auf typische Prompt‑Formulierungen reagieren („Wie geht…“, „Was ist…“)
- semantische Konsistenz – verwandte Begriffe gehören erkennbar zusammen, Synonyme werden gezielt integriert
- klare Kontextrahmen – wer schreibt, warum, mit welcher Autorität
- strukturierte Datenauszeichnung – Schema, FAQs, Entity‑Verlinkung bleiben Goldwert
Das ist freilich nichts Revolutionäres – aber die Gewichtung ändert sich. In einer Listen‑Suche konnte schlechte Textstruktur oft noch durch starke Backlinks oder Autorität abgefedert werden. In einer KI‑Antwort, die Text stückelt, funktioniert das nicht mehr. Hier gewinnt Klarheit vor Popularität.
Das Problem mit der Abgrenzung
Woran viele derzeit scheitern, ist der Versuch, AEO oder GEO definitorisch sauber vom klassischen SEO abzugrenzen. Und solange diese Systeme so dynamisch bleiben, wird das wohl auch nicht gelingen. Besonders irritierend ist, dass manche Anbieter „GEO‑Tools“ verkaufen, die im Grunde nichts anderes tun, als Keywords neu zu clustern oder Promptvorschläge liefern – das ist bestenfalls eine Teilmenge, sicher aber keine neue Wissenschaft.
Trotzdem hilft das Nachdenken darüber, denn es zwingt uns, alte SEO‑Routinen zu hinterfragen. Nur weil etwas „funktionierte“, heißt das nicht, dass es morgen noch Sinn ergibt. Wer sich mit Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Query Expansion oder mit der Frage beschäftigt, wie KI Vertrauen und Autorität gewichtet, merkt: Das Spielfeld wird breiter und komplexer.
Was Suchmaschinenriesen sagen
Interessanterweise betonen Googler wie Danny Sullivan oder John Mueller, dass SEO weiterhin gleichbleibend wichtig bleibt. Selbst unter der Haube ihrer KI‑Modelle stecken klassische Rankingmechanismen – nur in anderer Form. Die Systeme greifen auf indizierte, bewertete Quellen zurück. Wer also bislang saubere Arbeit geleistet hat, ist nicht plötzlich raus aus dem Spiel.
Trotzdem merkt man, dass Google selbst an der Begriffslandschaft arbeitet. „Search Engine Experience“, so ein Vorschlag, würde vieles besser beschreiben: Es geht letztlich um Nutzererlebnis, nicht mehr nur um Ranking.
Zwischen Anpassung und Übertreibung
Realistisch gesehen werden Agenturen dem Begriff GEO nicht entkommen. Kunden fragen danach, Budgets orientieren sich daran – wer es ignoriert, verliert Gespräche. Die Kunst liegt darin, diesen Hype zu übersetzen: Ja, die Technik ändert sich, aber die Prinzipien bleiben. So kann man beraten, ohne etwas zu versprechen, was es noch gar nicht gibt.
Was nicht funktionieren wird, ist Schaumschlägerei. Wer heute sagt, er könne mit „GEO‑Optimierung“ garantieren, dass eigene Inhalte in ChatGPT oder SGE zitiert werden, versteht das System nicht. KI‑Antworten entstehen probabilistisch, das heißt: keine stabile Position, keine direkte Einflussnahme. Nur Qualität, Relevanz und Autorität erhöhen die Wahrscheinlichkeit, aufgenommen zu werden.
Wo es Chancen gibt
Es gibt aber auch eine spannende neue Dimension: zitierwürdige Autorität. Wenn generative Systeme Passagen einbeziehen, achten sie – vereinfacht gesagt – auf „Citations“. Besonders in Fachbereichen können Erwähnungen durch andere Quellen den Ausschlag geben, ob der eigene Inhalt auftaucht. Das erinnert an Linkbuilding, ist aber feiner – es geht nicht um Hyperlinks, sondern um semantische Referenzen. Ein völlig neues Feld, das noch wenig verstanden, aber sehr spannend ist.
Was bleibt gleich – und was nicht
Wenn du Content erstellst oder strategisch arbeitest, hilft dir diese simple Einteilung:
- Alles, was technische Zugänglichkeit betrifft (Crawlability, Metadaten, interne Links), bleibt unverändert relevant.
- Alles, was sprachliche Klarheit und semantische Struktur betrifft, gewinnt an Bedeutung.
- Das Ziel, intelligente Antworten zu liefern, ersetzt nicht den Bedarf an menschlichem Mehrwert. Selbst KI‑Modelle bewerten Tonalität und Kontextualisierung.
Insofern: AEO und GEO sind nicht die Abschaffung des alten SEO, sondern vielleicht sein Reifeprozess. Machine Learning zwingt uns, die Disziplin zu ihrem eigentlichen Ursprung zurückzuführen – Verstehen und Vermitteln von Wissen.
Was mir persönlich auffällt
Ich habe über die Jahre unzählige SEO‑Trends gesehen, von „LSI‑Keywords“ bis „RankBrain‑Optimierung“. Die meisten kamen und gingen, einige setzten sich auf subtile Weise fest. GEO/AEO fühlt sich anders an – weniger Buzzword, mehr Paradigmenwechsel im Untergrund. Es zwingt uns, Content wirklich modular zu denken und Informationsarchitektur von der Maschine her zu betrachten.
Aber ich bin vorsichtig: Noch ist das alles fließend. Es gibt keine stabilen Benchmarks, keine „Top‑Faktoren für AI‑Visibility“. Wer jetzt schon absolute Gewissheiten vorgibt, verkauft Wunschdenken. Echte Klarheit wird erst kommen, wenn sich die Systeme selbst stabilisieren – und das dauert.
Mein Zwischenfazit
Vielleicht liegt die Wahrheit schlicht in der Mitte: AEO/GEO ist weder Hokuspokus noch Revolution. Es ist die Antwort auf eine neue Ausgabefläche für Suchabsichten. Und diese reagiert etwas anders – aber nicht unlogisch. Die Herausforderung für uns ist, den Mechanismus zu verstehen, ohne den Blick für den Nutzer zu verlieren.
Am Ende bleibt, worum es immer ging: Wenn du willst, dass Maschinen deine Inhalte verstehen, musst du zuerst dafür sorgen, dass Menschen sie verstehen. Und vielleicht ist genau das der Punkt, an dem sich SEO, AEO und GEO tatsächlich treffen.
Aus meiner Sicht ist das die eigentliche Klarheit, die wir gerade entdecken – kein neuer Name, keine neue Zauberformel, sondern die Rückkehr zu klugem, ehrlichem Informationsdesign in einer Zeit, in der Maschinen lernen, eigenständig zu antworten.
