3 Tipps, wie du SEO mit GEO verbindest

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SEO und GEO haben viele Unterschiede – aber auch Parallelen. Für KI-Optimierung kann man sich in der Vorgehensweise viel von SEO abschauen. Was genau – das besprechen wir in dieser Folge. Wir geben drei Tipps, die sich bei uns in der GEO-Beratung bewährt haben.

Das Ganze zeigen wir an einem konkreten Beispiel, um es anschaulich zu machen. Im Video gehen wir außerdem in mehrere SEO- und GEO-Tools. Das Beispiel haben wir in einem Academy-Workshop in der Tiefe besprochen.

Welche Parallelen siehst du zwischen SEO und GEO? Wir freuen uns über Feedback!

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Tipp 1: Auf Keyword-Daten zurückgreifen

Derzeit versuchen mehrere Tool-Anbieter, Suchvolumen für Prompts anzuzeigen. Das Problem: Es gibt keine offiziell zugänglichen Daten dafür. Denn die Anbieter der KI-Systeme geben nicht Preis, welche Prompts wie oft gesucht werden. Im Gegensatz zu Google, das im Keyword Planner Suchvolumen der Keywords hinterlegt hat (damit Unternehmen darauf Werbung schalten).

Suchvolumen auf Prompts ist also eine Datengrundlage, die sehr angreifbar ist. Daher benutzen wir dies nicht in unserer Beratung. Was wir aber stattdessen machen: Wir prüfen klassische Keyword-Daten ab, um die richtigen Prompt-Begrifflichkeiten auszuwählen. Denn Keyword-Daten sind definitiv valide und geben einen klaren Eindruck davon, wie hoch die Nachfrage zu welchem Begriff ist.

In unserem Beispiel geht es um „Lüftungssteuerungen“ bzw. „Lüftungsanlagen“. Die Grenzen sind hier fließend. Es gibt Anlagen mit Steuerungen. Und es gibt Steuerungen mit Anlagen. Ein typisches Problem in B2B, dass die Begrifflichkeiten nicht ganz klar sind. Erst recht nicht bei den Kunden, die oft einfache Begriffe nehmen – während die Unternehmen dazu neigen, komplexe Begriffe zu nutzen.

Das zeigt sich auch in unserem Keyword-Research-Tool: Zu Lüftungsanlagen gibt es rund 8.000 Suchen in Deutschland pro Monat. Während bei „Lüftungssystemen“ nur rund 600 Suchen vorhanden sind. Das hat Folgen für unseren Haupt-Prompt. Wir nehmen „Ich suche eine Lüftungsanlage…“ und kombinieren dies mit kaufentscheidenden Kriterien (Hier eine Einführung zu Prompt Recherche).

Parallel prüfen wir auch „Ich suche ein Lüftungssystem…“ – auch um die Unterschiede in der KI-Sichtbarkeit zu ermitteln (Marken, Quellen).

Tipp 2: AI Response Page analysieren

Ein gängiges Vorgehen in SEO ist die sogenannte SERP-Analyse. Hierbei wird die Suchergebnisseite (engl. Search Engine Result Page, kurz SERP) analysiert. Und zwar im Hinblick auf Integrationen wie Product Grid, YouTube Karussell, Featured Snippet und viele weitere Elemente, aus denen ein Suchergebnis besteht. Ziel der Analyse: Man versteht seine Chancen auf SEO-Traffic besser.

Das gleiche Vorgehen eignet sich auch für GEO. Hier analysieren wir die KI-Antwort, die aus den Prompts heraus entsteht. Also die Struktur und die Elemente in dem jeweiligen System.

So erkennt man zum Beispiel bei informationellen Prompts in ChatGPT, dass keine Marken und auch keine Quellen genannt werden. Damit rücken die jeweiligen Prompts für uns als Marketing-Ziel in den Hintergrund. Denn wir können hier nicht mehr sichtbar sein.

In unserem Beispiel ist das zum Beispiel der Prompt: „Wie lüfte ich am besten meinen Keller?“ Hier generiert ChatGPT Grafiken und gibt konkrete Tipps – ohne Produkte, Marken oder Quellen zu nennen.

Ganz anders bei transaktionalen Prompts, wie in unserem Beispiel „Ich suche eine Lüftungsanlage“. Hier ist die gesamte Struktur komplett anders. Es werden Marken und Quellen genannt. Es werden klare Favoriten genannt und eine Vergleichstabelle aus Produkten generiert. Es werden Preise genannt, Shops verlinkt und Reviews angezeigt. In diese KI-Antworten sollten Hersteller von solchen Anlagen das Ziel haben, zu erscheinen.

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Tipp 3: Muster in Fan-out Queries erkennen

Wenn User transaktionale Prompts eingeben – also konkret nach Produkten suchen – dann greifen KI-Systeme verstärkt auf Internetquellen zu. Dieser Prozess nennt sich Query Fan-out. Dabei zerlegen KI-Systeme den Prompt in Keywords und suchen danach in Suchmaschinen. Websites, die dort vorne stehen, werden zur Antwortgenerierung genutzt.

Daher ist die Analyse der Suchanfragen der KI-Systeme ein entscheidender Punkt. Man erkennt hier Muster – und kann das für die Contentproduktion nutzen.

In der Analyse sehen wir immer wieder: Rund die Hälfte aller Fan-out Queries sind auf englisch. Entsprechend wird in den Suchmaschinen englischer Content angezeigt. Für Unternehmen heißt das: Ihr Content sollte mindestens immer auch auf englisch verfügbar sein. Eine saubere Sprachauszeichnung (SEO-Handwerk!) ist Pflicht.

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Wir beraten Marketing-Verantwortliche in SEO & GEO

Für alle, die einen SEO-Sparringspartner suchen oder eine umfassende SEO-Beratung benötigen, sind Fabian und Benjamin die perfekte Wahl. Als Inhouse-SEO-Expertin suchte ich nach kompetenter Unterstützung in Sachen SEO und wurde bei ihnen fündig. In einem äußerst angenehmen Kennenlerngespräch entwickelten wir gemeinsam ein Vorgehen, um das Thema SEO bei den einzelnen Stakeholdern zu etablieren und dadurch mehr interne Sichtbarkeit für das Thema zu gewinnen. Basierend auf diesem Erstgespräch und einem gemeinsamen Kick-Off mit den Stakeholdern wurde von den beiden eine fundierte SEO- und Content-Strategie für einen Produktbereich entwickelt. Seitdem begleiten mich beide als Sparringspartner bei der Umsetzung.

Die Zusammenarbeit mit Fabian und Benjamin bereitet mir und allen Projektbeteiligten große Freude, da sie ihr Handwerk verstehen und eine immense Leidenschaft für SEO mitbringen. Diese Kombination ist ansteckend und motiviert alle zu Höchstleistungen.

Regina Biskop
Search Engine Optimization Expert, Deutsche Kreditbank AG

Mit großer Zufriedenheit blicke ich auf das SEO-Projekt zurück, dass wir mit Benjamin und Fabian durchgeführt haben. Zum einen war die Zusammenarbeit auf einer sehr sympathischen, zielorientierten Ebene. Zum anderen war die Beratung so ausgerichtet, dass wir direkt mit der Umsetzung loslegen konnten. Wir haben ganz konkrete Optimierungsvorschläge bekommen, die auf unsere internen Kapazitäten abgestimmt waren und daher auch realistisch umsetzbar waren. Auch wenn erst ein paar Monate vergangen sind, können wir jetzt schon erste Früchte unserer Arbeit in den Google-Rankings sehen. Der Traffic bei den für uns relevanten Keywords nimmt stetig zu und wir haben noch genug konkrete Arbeitspakete von Benjamin in der Pipeline, mit denen wir unsere Site boosten können. Außerdem haben wir durch die Beratung intern so viel SEO-Know-how erworben, dass wir inzwischen selbständig unsere Site optimieren können. Und das Wichtigste: Die Besucherzahlen haben sich verdoppelt – mit entsprechend positiven Auswirkungen auf den Umsatz.

Mark Mauderer
Digital Marketing Manager, Bierbaum Proenen

Neu in unserer GEO & LLMO Academy

KI im Content nutzen

KI in der Content-Produktion: Effizienz steigern ohne Qualität zu senken

Wie kannst du KI sinnvoll in deine Content-Produktion integrieren? Wir legen unser Playbook offen. Unser Ziel ist immer: Wir wollen unsere Effizienz steigern – ohne unseren Qualitätsanspruch zu senken. Im Workshop gehen wir durch unseren Content-Prozess – von der Podcast-Produktion über Magazinartikel und Newsletter bis hin zu LinkedIn-Postings. Wir zeigen, wo und wie wir im jeweiligen Prozess-Schritt KI einsetzen. Keine Technik-Hacks. Eine Diskussion aus Content-Perspektive.

Academy Workshop 1 Prompt Challenge

Die 1-Prompt Challenge

Wir laden ein zur 1-Prompt-Challenge: Unsere Academy-Mitglieder recherchieren mit unserem Tool relevante Prompts für einen Geschäftsbereich, wählen einen Prompt aus und erstellen dazu Content (Landingpage oder Blogartikel). Anschließend senden sie uns ihre Arbeit zu mit ihren Gedanken. Im Workshop besprechen wir ausgewählte Beispiele live. Ein Workshop für alle, die ins Umsetzen kommen wollen!

Quellen: Digital PR für KI-Sichtbarkeit

Wie schafft man es, in Google AI Overviews, AI Mode und ChatGPT sichtbar zu werden? In dieser Case Study analysieren Benjamin und Fabian die Offpage-Maßnahmen hinter dem AI-Visibility-Tool Joe. Im Fokus stehen YouTube, Gastartikel, externe Publisher und weitere Quellen, die von KI-Systemen zur Beantwortung von Nutzeranfragen herangezogen werden. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede zwischen Google- und ChatGPT-Ökosystemen. Außerdem wird anhand realer Daten sichtbar, welche Maßnahmen tatsächlich Wirkung entfalten.

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