In den letzten Jahren hat die rasante Weiterentwicklung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) nicht nur das Content-Marketing verändert, sondern zunehmend auch das Kaufverhalten von Konsument:innen.

"Dieses neue Umfeld stellt Unternehmen vor die strategische Herausforderung: GEO (Generative Engine Optimization), also die Optimierung für KI-gesteuerte Antwortsysteme wird relevant."

1. Wie KI das Kaufverhalten verändert

1.1 Neue Suchgewohnheiten

Generative KI verändert die Art der Suchanfragen: Nutzer:innen formulieren immer häufiger längere, konversationsartige Fragen statt kurzer Keywords. Viele Konsument:innen planen, generative KI für Einkaufsrecherchen zu nutzen. Das hat direkte Auswirkungen auf die Customer Journey: Anstelle einer klassischen Suchergebnisliste erhalten User:innen zunehmend synthetisierte, KI-generierte Antworten, was das Klickverhalten verändert.

1.2 Vertrauens- und Entscheidungsdynamik

KI-Systeme zitieren Quellen, bieten Kontext und fassen Informationen zusammen das kann das Vertrauen der Nutzer:innen in bestimmte Inhalte oder Marken steigern. Gleichzeitig verändert sich die Erwartung: Käufer:innen erwarten klar strukturierte, vertrauenswürdige und gut belegte Informationen. Durch Hyper-Personalisierung dank KI wird es möglich, Kaufentscheidungen individueller zu beeinflussen, da Vorlieben, vergangenes Verhalten oder Trends berücksichtigt werden können.

1.3 Höhere Effizienz im Marketing

Unternehmen nutzen generative KI bereits, um Inhalte schneller zu erstellen, Kampagnen zu personalisieren und erste Insights aus Nutzerdaten zu gewinnen. Auch die Lead Generierung wird effizienter: KI-gesteuerte Prozesse können Vorqualifizierung beschleunigen und Marketing-Workflows optimieren.

2. Implikationen für GEO

2.1 GEO vs. klassische SEO

GEO optimiert Inhalte gezielt für KI-Antwortsysteme, sodass sie in generativen KI-Antworten zitiert oder referenziert werden können. Klassische SEO bleibt weiterhin relevant: Sie bildet das Fundament, denn viele KI-Systeme ziehen Informationen aus Inhalten, die gute SEO-Signale haben (Autorität, Struktur, Glaubwürdigkeit). SEO und GEO ergänzen sich also ideal, da GEO die Sichtbarkeit über klassische Rankings hinaus erweitert.

2.2 Neue Erfolgsmetriken

Traditionelle SEO-KPIs wie Klicks oder Ranking verlieren im GEO-Kontext an Dominanz. Stattdessen gewinnen neue Metriken an Bedeutung:

• Wie oft wird eine Marke in KI-Antworten zitiert („AI Mentions / Citation Rate“)?

• Share of Voice in generativen Antworten: Wie groß ist der Anteil der eigenen Nennungen im Vergleich zur Konkurrenz?

Zudem empfiehlt sich ein GA4-Setup, um Referral-Traffic von LLMs zu messen und die Wirkung von GEO-Maßnahmen zu prüfen.

2.3 Technische und inhaltliche Empfehlungen

• Strukturierter Content: Inhalte sollten modular, klar und leicht extrahierbar sein, z. B. durch FAQ-Sektionen, Listen oder klar definierte Abschnitte.

• Strukturierte Daten / Schema Markup: Hilft KI-Systemen, Inhalte korrekt zu interpretieren.

• Vertrauenssignale: E‑A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind zentral, z. B. durch externe Quellen, starke Domain-Autorität und konsistente Profilinformationen.

• llms.txt: Das Einführen einer llms.txt-Datei auf der Domain kann strategisch sinnvoll sein, auch wenn aktuell keine dedizierten GEO-Tools genutzt werden.

  • Sidenote: Es gibt derzeit keine Beweise dafür, dass LLMs die llms.txt tatsächlich auslesen oder nutzen. Dennoch kann sie als Signal für zukünftige Entwicklungen dienen.

3. Strategische Handlungsempfehlungen

1. GA4-Tracking für LLM-Referrals einrichten: Traffic von LLM/AI-Quellen segmentieren und regelmäßig screenen.

2. SEO-Analyse & Optimierung prüfen: Basis-SEO sicherstellen und GEO-spezifische Anforderungen berücksichtigen (strukturierte Daten, Modularität, Quellen).

3. llms.txt implementieren: Auch ohne aktive GEO-Tools kann die Datei als strategisches Signal dienen.

4. Content-Strategie neu ausrichten: Inhalte klar strukturieren, zitierfähig gestalten, externe Erwähnungen fördern und regelmäßig aktualisieren.

5. Monitoring & Iteration: Monatliche Reviews, um zu analysieren, welche Inhalte in KI-Antworten erscheinen und wo Optimierungen nötig sind.

Fazit

KI verändert das Kaufverhalten tiefgreifend: Suchgewohnheiten, Entscheidungsprozesse und die Erwartungen an personalisierte Informationen entwickeln sich neu. GEO ist mehr als ein Buzzword – es ist eine strategische Notwendigkeit, um in einem KI-dominierten Informations- und Kauf-Ökosystem sichtbar zu bleiben. Durch die Kombination von klassischer SEO und GEO-Maßnahmen können Unternehmen als vertrauenswürdige Quelle in KI-Antworten auftreten und so aktiv Kaufentscheidungen beeinflussen.

Quellen:

 

• Aggarwal, Pranjal; Murahari, Vishvak; Rajpurohit, Tanmay; Kalyan, Ashwin; Narasimhan, Karthik; Deshpande, Ameet: GEO: Generative Engine Optimization. arXiv. (arxiv.org)

• Chen, Mahe; Wang, Xiaoxuan; Chen, Kaiwen; Koudas, Nick: Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search. arXiv. (arxiv.org)

• Jirpongopas, Lynna; Lutz, Bernhard; Ebner, Jörg; Vahidov, Rustam; Neumann, Dirk: Persuasive or Neutral? A Field Experiment on Generative AI in Online Travel Planning. arXiv. (arxiv.org)

• Fang, Lu; Yuan, Zhe; Zhang, Kaifu; Donati, Dante; Sarvary, Miklos: Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail. arXiv. (arxiv.org)

• SEO‑Küche: „Generative Engine Optimization (GEO) – SEO mit KI erklärt“. (seo-kueche.de)

• WebSeo: „Was ist GEO (Generative Engine Optimization)“. (webseo.de)

• Economy.Marketing: „Was ist Generative Suchmaschinenoptimierung (GEO)“. (economy.marketing)

• SEOCON: „Generative Engine Optimization (GEO) – dort, wo KI entscheidet“. (seocon.at)

• IT‑Schulungen.com: „Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?“. (it-schulungen.com)

• Generative‑Engine‑Optimization.ch: „Was ist Generative Engine Optimization?“ (generative-engine-optimization.ch)