In den letzten Jahren hat sich das Suchverhalten grundlegend verändert. Früher ging es darum, bei Google möglichst weit oben zu ranken. Heute zählt etwas anderes: von künstlicher Intelligenz verstanden, zitiert oder sogar empfohlen zu werden.
Und genau hier setzt Microsoft mit seinem Leitfaden zu AEO (Agentic Engine Optimization) und GEO (Generative Engine Optimization) an. Das Unternehmen erklärt, wie diese neuen Optimierungsformen funktionieren, warum sie über klassische SEO‑Strategien hinausgehen und was Unternehmen tun müssen, um in einer Welt der KI‑Assistenten sichtbar zu bleiben.
Vom Klick zur Empfehlung – die neue Denkrichtung
Microsoft beschreibt die aktuelle Entwicklung als Wandel vom „Ranking für Klicks“ hin zu „verstanden und empfohlen werden“. Eine Suchmaschine soll nicht mehr nur eine Ergebnisliste anzeigen, sondern eine intelligente Agentin sein, die Kontext erkennt, Inhalte versteht und die besten Entscheidungen für ihre Nutzer trifft.
Das heißt: Du optimierst nicht länger nur für Google, sondern für KI‑gestützte Systeme – von Copilot über ChatGPT bis hin zu Shopping‑Assistenten im E‑Commerce.
Der Unterschied zwischen AEO und GEO
AEO (Agentic oder Answer Engine Optimization) sorgt dafür, dass Informationen so bereitgestellt werden, dass KI‑Assistenten sie klar verstehen, korrekt wiedergeben und als Antwort präsentieren können. Es geht um Struktur, Präzision und Abrufbarkeit.
GEO (Generative Engine Optimization) zielt auf das Vertrauen der KI ab. Dein Inhalt soll nicht nur gefunden werden, sondern glaubwürdig genug sein, um in generierten Antworten als Empfehlung oder Quelle erwähnt zu werden.
Beide Disziplinen greifen ineinander – der eine Teil strukturiert, der andere überzeugt. Ohne AEO kann ein System deine Daten vielleicht nicht lesen; ohne GEO fehlt das Vertrauen, sie zu nutzen.
Warum das nicht nur Marketing betrifft
Aus Sicht von Microsoft betrifft dieser Wandel das gesamte Unternehmen. Marketing, IT, Datenanalyse, Kundenservice – alle müssen zusammenarbeiten, um eine KI‑freundliche Datenlandschaft zu schaffen.
Wenn ich daran denke, wie viele Firmen heute noch ihre Produktfeeds unregelmäßig pflegen oder widersprüchliche Angaben zwischen Website und Plattformen haben, wird klar, warum AI‑Assistenten oft an der Realität vorbeigreifen. Nur wer seine Informationen sauber, einheitlich und transparent hält, kann überhaupt „verstanden“ werden.
Das neue Spielfeld: AI‑gestütztes Shopping
Microsoft unterscheidet drei Berührungspunkte, an denen Nutzer heute mit KI‑Systemen im Einkaufskontext interagieren:
- AI‑Browser, die Webseiten kontextuell analysieren und relevante Infos hervorheben, während der Nutzer surft.
- AI‑Assistenten, die Fragen beantworten und Entscheidungshilfe leisten („Welches Smartphone passt zu mir?“).
- AI‑Agenten, die eigenständig handeln – also Produkte auswählen, Optionen abwägen und sogar Käufe tätigen.
In der Praxis verschwimmen diese Ebenen. Wichtig ist, dass das zugrundeliegende System – egal wo – auf akkurate, strukturierte und vertrauenswürdige Daten zugreifen kann.
SEO bleibt Basis, ist aber nicht mehr das Ziel
Auch Microsoft betont: Klassische Suchmaschinenoptimierung bleibt die Basis, aber sie reicht nicht mehr aus. Früher lautete das Ziel „entdeckt werden“, jetzt heißt es „überzeugend empfohlen werden“.
- SEO sorgt dafür, dass Inhalte gefunden werden.
- AEO stellt sicher, dass die KI diese Inhalte versteht.
- GEO hilft, dass sie ihnen vertraut und sie aktiv empfiehlt.
Ich finde dieses dreistufige Modell erstaunlich treffend. Es spiegelt genau wider, was wir im Alltag beobachten: Gute Rankings sind wertlos, wenn KI‑Systeme denselben Inhalt nicht korrekt „lesen“ oder in ihren Ergebnissen berücksichtigen können.
Wie KI ihre Entscheidungen trifft
Laut Microsoft laufen AI‑Systeme in mehreren Schritten:
Zuerst analysiert der Assistent – zum Beispiel Copilot – die Nutzeranfrage und ruft dazu sowohl Webdaten als auch strukturierte Feeds ab.
Das Web liefert Kenntnisse über Marken, Produktkategorien und den allgemeinen Kontext – also „Wer ist das Unternehmen, was macht es?“
Die Feeds versorgen den Assistenten mit aktuellen Fakten: Preis, Verfügbarkeit, technische Daten.
Danach wägt das System ab: Niedrigster Preis, beste Bewertung, geringste Lieferzeit – und trifft anhand dieser Faktoren Empfehlungen.
Der zusätzliche Kontext zählt
Wenn der Nutzer auf eine Website klickt, prüft der Assistent, ob die Seite weitere Kontextinformationen enthält, die für eine Entscheidung relevant sind – etwa Bewertungen, Videos, Angebote oder Versandzeiten.
Je mehr solcher Hinweise klar strukturiert und maschinenlesbar vorliegen, desto präziser kann eine KI antworten.
Microsoft empfiehlt daher, drei Datenebenen aktiv zu pflegen:
- Crawled Data: Das, was Suchmaschinen beim Training und Indexieren lernen – also Inhalte, Reputation, Themenzuordnung.
- Produktfeeds & APIs: Kontrollierte, strukturierte Daten, die aktiv an Plattformen übermittelt werden.
- Live‑Daten auf der Seite: Alles, was Echtzeit‑Kontext bietet – Videos, Bewertungen, Preisänderungen, Transaktionen.
Für mich ist das einer der spannendsten Punkte: Microsoft betont, wie stark KI in Echtzeit auf das Web zugreift. Das heißt, du kannst dich nicht darauf verlassen, dass frühere Indexierungen reichen – die Systeme schauen ständig neu.
Microsofts Dreistufenplan: So bereitest du dich vor
1. Technische Grundlage schaffen
Dein gesamter Produkt‑ oder Inhaltskatalog muss konsistent, strukturiert und maschinenlesbar sein.
Die wichtigsten Schritte:
- Implementiere umfangreiche Schema.org‑Daten für Produkte, Angebote, Bewertungen, FAQs, Marken etc.
- Binde dynamische Felder wie Preis und Verfügbarkeit ein – am besten per API.
- Halte Datenfeeds und sichtbare Website‑Inhalte synchron.
- Vermeide Diskrepanzen zwischen dem, was Nutzer sehen, und dem, was Crawler erhalten.
Das klingt banal, ist aber ein häufiger Fehler. Selbst große Shops servieren KI‑Systemen strukturierte Daten, die nicht zum sichtbaren Inhalt passen – ein Sicherheitsrisiko für die Glaubwürdigkeit.
2. Inhalte für Menschen & KI optimieren
Hier geht es um Klarheit und Nutzwert. Produkttexte sollten nicht nur Fakten aufzählen, sondern den Nutzen und die typischen Fragen der Nutzer widerspiegeln.
Einige praktische Ansätze:
- Beschreibungen beginnen mit konkreten Vorteilen („Ideal für…“).
- Überschriften und Textsegmente formulieren, wie Menschen wirklich fragen („Wie lange hält…?“).
- Inhalt modular aufbauen – FAQ‑Blöcke, Feature‑Listen, Vergleichstabellen.
- Multimediale Infos verständlich kennzeichnen: Alt‑Texte, Bildmetadaten, Video‑Transkripte.
- Ergänzende Kontexte hinzufügen („passt zu…“, „kombinierbar mit…“).
Je einfacher ein KI‑System die Bedeutung einzelner Elemente entschlüsseln kann, desto besser die Chancen, dass dein Produkt in einer Antwort auftaucht. Ich würde sagen: Content‑Design ist heute fast so wichtig wie Content‑Qualität.
3. Vertrauenssignale aufbauen
AI‑Assistenten wählen lieber Inhalte, denen sie trauen können. Das Vertrauen kommt aus klaren Signalen:
- Echte, verifizierte Kundenbewertungen mit nachvollziehbarer Herkunft.
- Positive, nachvollziehbare Erwähnungen in Presse oder Fachportalen.
- Offiziell geprüfte Qualitätssiegel, Zertifikate oder Partnerschaften.
- Stimmige Unternehmensidentität über alle Plattformen hinweg (Name, Domain, Logo, Adresse).
Widersprüchliche Angaben oder übertriebene Werbeaussagen senken laut Microsoft die Sichtbarkeit. Eine KI bewertet Quellen ähnlich wie Menschen – sie misstraut Übertreibung und bevorzugt belegbare Aussagen.
Das große Ganze: Vom Suchen zum Vertrauen
Was ich aus dem Microsoft‑Leitfaden mitnehme, ist dieser Paradigmenwechsel:
Ranking ist nicht mehr das Ziel, sondern Vertrauen die Währung.
Die besten Chancen auf Sichtbarkeit hast du, wenn dein Unternehmen Daten, Inhalte und Signale wie Zahnräder verzahnt:
- Strukturierte Daten sagen der Maschine, was etwas ist.
- Inhaltliche Klarheit zeigt, warum es relevant ist.
- Vertrauenssignale bestätigen, dass es zuverlässig ist.
KI‑gestützte Suche – ob bei Google, Microsoft Copilot oder wo auch immer – ist im Kern keine Suchmaschine mehr, sondern ein Entscheidungsassistent.
Wenn du dafür sorgen willst, dass deine Marke dort vorkommt, musst du über SEO hinausdenken.
Aus meiner Erfahrung lohnt es sich, schon jetzt AEO‑ und GEO‑Denkweisen einzuführen. Wer wartet, bis diese Systeme den Markt dominieren, wird mühsam aufholen müssen.
Fazit
AI‑Sucherlebnisse verändern unseren Umgang mit Sichtbarkeit. Früher wollten wir Traffic, heute wollen wir Vertrauen – und das Vertrauen bekommen die, deren Daten korrekt, deren Inhalte verständlich und deren Marke glaubwürdig ist.
Ob du Produkte verkaufst oder Inhalte publizierst: Baue deine Website so, dass KI sie klar lesen, richtig verstehen und guten Gewissens empfehlen kann.
Das ist keine kurzfristige Mode, sondern die nächste Evolutionsstufe der digitalen Sichtbarkeit.
