Wenn Leute in meiner Branche heute sagen, man solle „nicht optimieren“, höre ich vor allem eines: Die Angst vor Veränderung. Doch gerade jetzt, wo generative Suchsysteme wie LLMs (Large Language Models) beginnen, den klassischen Klick zu ersetzen, wird klar – wer klug ist, experimentiert. Und wer misst, versteht.
Warum einfache Antworten gefährlich werden
In den letzten Monaten wiederholt sich eine Botschaft, fast schon wie ein Mantra: „SEO bleibt gleich. Gute Inhalte genügen.“
Klingt beruhigend, oder? Doch wenn du tiefer einsteigst, merkst du, wie gefährlich diese Beruhigung ist.
Denn natürlich, qualitativ hochwertige Inhalte sind weiterhin entscheidend. Aber sie reichen allein nicht mehr aus.
„Notwendig“ ist eben nicht gleich „ausreichend“.
Ich erinnere mich an ähnliche Szenarien früher – als Mobile SEO kam, als Sprachsuche aufstieg, als Schema Markup wichtig wurde. Immer ging es darum, ob man alte Regeln einfach fortsetzen kann. Meistens stellte sich heraus: Nein.
Auch jetzt verändert sich wieder der Kontext. Die Suchmaschine wird zunehmend zur Antwortmaschine. Und dein schön optimierter Text? Der wird von einem LLM zitiert, transformiert oder gar ausgelassen.
Das Spielfeld hat sich verschoben.
Der neue Filter zwischen Kunde und Inhalt
Stell dir vor: Deine Inhalte laufen durch einen Zwischenfilter – ein Modell, das „entscheidet“, welche Passagen relevant sind, welche zitiert, welche ignoriert werden. Das ist Realität, keine Zukunftsversion.
Ob ChatGPT, Perplexity, Gemini oder OpenAI Search: Alle arbeiten mit Variationen dieses Prinzips.
Das bedeutet: Deine Inhalte müssen maschinell verständlich und auswählbar sein.
Nicht, weil du Maschinen gefallen willst, sondern weil sie das Vehikel sind, über das Menschen ihre Antworten bekommen.
Ohne Struktur, ohne klare Kontextangaben, ohne eindeutige Signale für Zweck und Relevanz – wirst du schlicht übersehen.
Viele große Plattformen raten davon ab, „technisch zu optimieren“. Das klingt nett, aber entspricht mehr deren Risikoabwägung als deinem Geschäftsziel.
Ihre Aufgabe ist, skalierbare und stabile Ökosysteme zu sichern. Deine Aufgabe ist, Ergebnisse zu erzielen – Klicks, Leads, Umsatz.
Diese Interessen sind oft nicht deckungsgleich.
Was hinter den „beruhigenden“ Aussagen steckt
Wenn Plattformen öffentlich davon sprechen, sich „nicht anpassen zu müssen“, steckt meist ein Kommunikationsziel dahinter:
Man will Panik vermeiden, Märkte beruhigen, Zeit gewinnen.
Solche Botschaften entstehen selten zufällig; sie stehen oft in enger Abstimmung ganzer PR- und Produktteams.
Und wie gesagt – ich wertend das nicht als böse Absicht. Es ist schlicht strategisch.
Aber du solltest das wissen, bevor du deinem Team sagst: „Wir machen erst mal gar nichts.“
Führungskräfte, die Ruhe mit Sicherheit verwechseln, treffen meist die teuersten Entscheidungen.
Die Wettkampfformel ändert sich
Früher galt: Wer auf Seite eins war, gewann. Jetzt gewinnt, wer vom Modell zitiert wird.
Das bedeutet, Optimierung ist keine Keyword-Frage mehr – sie ist eine Auswahlfrage.
Was wird gewählt, zitiert, empfohlen?
Ein einfaches Beispiel:
Zwei Shops verkaufen denselben Rucksack. Beide ranken ähnlich gut. Doch nur einer wird vom LLM als „beste Option für Vielreisende“ genannt. Warum?
Weil sein Text die Nutzungsbedingungen präziser beschreibt, Materialeigenschaften klar benennt und sogar Einsatzgrenzen („nicht für Klettertouren“) offenlegt.
Das Modell kann dadurch besser „entscheiden“ – und dieser Shop taucht im generativen Antwortfeld auf.
Gleiches Produkt, anderer Outcome.
Wenn das Ziel nicht mehr der Klick ist
Viele Unternehmen analysieren nach wie vor nur ihren organischen Traffic. Aber das ist rückwärtsgewandt.
Die wichtigere Kennzahl der Zukunft lautet: Wie oft wird meine Marke oder mein Produkt in einer Antwort erwähnt?
Zero-Click-Suchen, also Suchanfragen, die im Ergebnis enden, steigen seit Jahren.
Das ist kein Weltuntergang, sondern eine klare Botschaft: Die Metriken der alten Welt taugen nicht mehr allein.
Plattformen ändern sich – und monetarisieren Antworten
Man muss kein Zyniker sein, um es zu sehen: Wo sich Nutzer aufhalten, dort entstehen Anzeigen.
AI Overviews, AI Mode, Assistants – überall dort werden bald Placement-Modelle getestet.
Google hat begonnen, Anzeigen direkt in die generativen Ergebnisse zu integrieren.
Das zeigt: Diese Flächen sind nicht Testballons, sie sind Zukunft.
Also verlagert sich auch das Spiel um Sichtbarkeit – vom Ranking hin zur Relevanz des Antwortsegments.
GEO vs. SEO – Warum der Unterschied zählt
Die Debatte, ob „Generative Engine Optimization“ nur ein Marketingbegriff ist, wird wohl noch eine Weile weitergehen.
Aber aus praktischer Sicht erkenne ich klare Differenzen.
SEO bringt dich ins Index; GEO bringt dich in die Auswahl.
SEO misst Klicks; GEO misst Erwähnungen und Auswahlhäufigkeit.
SEO spricht Menschen an; GEO spricht Systeme an, damit sie wiederum Menschen bedienen können.
Genau hier hilft der Ansatz, den ein neues Forschungspapier vorgestellt hat – eine Studie, die Produktbeschreibungen im E-Commerce Umfeld testet.
Dort wurden verschiedene Schreibtechniken verglichen: klassische Marketingtexte vs. durch algorithmische Optimierung veränderte Beschreibungen.
Das Ergebnis war eindeutig – strukturiert optimierte Texte wurden häufiger ausgewählt.
Und das Entscheidende: Das System konvergierte bei wiederholtem Testen immer auf ähnliche Muster.
Es gibt also erkennbare, wiederholbare Signale.
Was erfolgreiche Strukturen gemeinsam haben
Diese optimierten Varianten zeichneten sich durch Klarheit und Explizitheit aus.
Sie definierten, wofür ein Produkt geeignet ist – und wofür nicht.
Sie legten Bedingungen, Einschränkungen und Vergleiche offen. Sie waren maschinenlesbar, also leicht zu verarbeiten, ohne poetische Ausschweifung.
Kurz gesagt: Sie schrieben weniger für Emotion, mehr für präzise Entscheidungshilfe.
Aus meiner Praxis kann ich das nur bestätigen: Ein Text, der strukturiert aufgebaut ist – Zweck, Merkmale, Einschränkungen, Nutzen, Alternativen – funktioniert auch beim Menschen besser.
Er ist transparenter, glaubwürdiger, verständlicher. Und genau diese Elemente lieben auch Modelle, die Fakten extrahieren.
Ein Template, das hilft, im LLM-Zeitalter sichtbar zu bleiben
Ich benutze selbst ein Grundgerüst, das sich an diesen Erkenntnissen orientiert. Es lässt sich auf Produkttexte, Service-Seiten oder Landingpages anwenden:
- Schritt 1: Klare Zweckdefinition – Für wen und wofür wurde das Produkt entwickelt?
- Schritt 2: Zentrale Entscheidungskriterien offen benennen – technische, funktionale, emotionale Merkmale.
- Schritt 3: Einschränkungen nicht verstecken – besser am Anfang nennen.
- Schritt 4: „Ist/ist nicht“-Formulierung nutzen – hilft Modellen und Lesern gleichermaßen.
- Schritt 5: Vorteile zu überprüfbaren Aussagen umwandeln – messbarer, verständlicher.
- Schritt 6: Vergleichspunkte anbieten – auf welchen Unterschied kommt es an?
- Schritt 7: Vertrauensanker nennen – Zertifikate, Garantien, Quellen.
- Schritt 8: Entscheidungssatz als Fazit: „Wähle dieses Produkt, wenn…“
Folgst du diesem Raster, schreibst du nicht nur besser für Maschinen. Du schreibst auch fairer für Nutzer – weil du ihre Entscheidungen unterstützt, statt sie zu überreden.
Das ist in meinen Augen echtes modernes Marketing.
Wie du damit experimentierst
Mein Rat: Fang klein an. Nimm zehn bis zwanzig Seiten mit ähnlichem Inhalt und Ziel.
Überarbeite die Hälfte nach dieser Struktur, lass die andere Hälfte unverändert.
Miss dann über einige Wochen, welche häufiger ausgewählt, zitiert oder über Assistant-Interfaces referenziert werden.
Dabei zählt nicht nur klassischer Traffic, sondern:
- Sichtbarkeit in AI Overviews oder CoPilot-ähnlichen Oberflächen
- Zuweisbare Erwähnungen in referenzierenden Antworten
- Qualitative Signale – etwa höhere CTRs, wenn die Seite doch erscheint
Selbst wenn das Ergebnis „keine klare Veränderung“ lautet – du lernst, was dein Datensatz sagt. Und genau das ist Fortschritt.
Experimentkultur statt Glaubenskampf
Wir brauchen in dieser Branche weniger Dogma und mehr Neugier.
Ob SEO, GEO oder AEO – die Zukunft gehört den Teams, die messen, nicht denen, die am lautesten twittern.
Ich würde mir wünschen, dass mehr Agenturen ihre Tests offen legen. Nicht die Geschäftsgeheimnisse, aber die Strukturen der Erkenntnis: Welche Parameter getestet werden, wie Erfolg bemessen wird, welche Variablen Einfluss hatten.
Denn am Ende ist genau das die neue Form von Suchkompetenz – nicht „beste Keywords“, sondern die Fähigkeit, hypothesenorientiert zu denken.
Was Entscheider verstehen sollten
Wer Unternehmensstrategien steuert, darf sich nicht von Marketingaussagen der Plattformen einlullen lassen.
Diese Aussagen sind für die Masse gemacht – du aber spielst im konkreten Business-Umfeld.
Rund 20 % Abweichung in Sichtbarkeit können bei hohen Volumina über Gewinn oder Verlust entscheiden.
Was also tun?
1. Messen statt glauben.
2. Replizieren statt zitieren.
3. Eigene Daten über externe Narrative stellen.
Und vielleicht der wichtigste Punkt: Sieh „Optimierung“ nicht als Manipulation, sondern als Lernprozess über die Funktionsweise neuer Systeme.
Wer heute noch wartet, um „erst mal zu beobachten“, startet morgen bereits verspätet.
Am Ende zählt: Lernen im laufenden Betrieb
Ich habe in über zwanzig Jahren Suchmaschinenveränderungen erlebt – von einfachen Algorithmen bis zu KI-Systemen, die Text nicht nur bewerten, sondern verstehen.
Was sich nie verändert hat: Der Fortschritt belohnt die, die testen.
Aber diesmal geht es nicht mehr um ein paar Title-Tags oder interne Links, sondern um das Verständnis, wie Inhalt zu Entscheidung veredelt wird.
Also, wenn dir jemand rät, „nicht zu optimieren“ – frag dich: Für wen ist diese Empfehlung vorteilhaft?
Für dein Unternehmen? Oder für die Plattform, die die Spielregeln vorgibt?
Vielleicht ist die klügere Antwort ganz simpel: Frag nicht, ob du optimieren sollst – frag, wie du experimentierst.
Denn aus Versuch entsteht Wissen. Und Wissen gewinnt.
