GEO Optimierung in 2026: In fünf Bausteinen zur Quelle für KI-Antworten

Warum KI-Systeme euren Wettbewerber nennen

Was nicht geschrieben steht, kann keine KI zitieren. Ein Käufer fragt ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude oder den AI Mode von Google nach einem Anbieter. Das System stützt seine Antwort oft auf Seiten aus dem Web und nennt sie als Quelle. Stehen eure Verkaufsargumente nirgends, nennt es eher den Wettbewerber, der seine aufgeschrieben hat. Genau dort setzt GEO Optimierung an.

Generative Engine Optimization (GEO) richtet Inhalte darauf aus, dass KI-Systeme sie in ihren Antworten nennen und als Quelle verlinken. Klassische SEO zielt auf Rankings in den Suchergebnissen. GEO berücksichtigt zusätzlich, dass ein Sprachmodell aus mehreren Quellen direkt eine Antwort erzeugt. Die Grundlagen, also was GEO ist und wie es sich von SEO unterscheidet, stehen in unserer GEO-Übersicht. Hier geht es um das Vorgehen.

Für die Suche zerlegen viele Systeme eine Frage in mehrere Suchanfragen. Google nennt das in seinem Leitfaden zur KI-Suche Query Fan-out. ChatGPT formuliert eine Frage in eine oder mehrere gezielte Suchanfragen um, wenn es Suchpartner nutzt. Wie Large Language Models ihre Quellen auswählen, beschreibt unser Beitrag zur LLM-Suche.

Das technische Fundament kommt zuerst

Zitiert wird nur, was ein Crawler lesen darf. Jedes KI-System holt seine Quellen aus einem Suchindex oder über eigene Such-Crawler. Googles AI Overviews und Gemini nutzen den Google-Index, Copilot das Fundament der Bing-Suche. ChatGPT, Perplexity und Claude schicken eigene Such-Crawler los.

Google und Microsoft beschreiben die Grundlagen ähnlich. Die robots.txt und das CDN lassen die Crawler durch. Unterseiten sind intern verlinkt, und wichtige Inhalte stehen als Text im HTML. Die abhakbare Prüfliste dafür liefert unsere GEO-Readiness-Checkliste für das technische Fundament.

KI-Crawlern den Zugang geben

Eine Sperre wirkt nur für den jeweiligen Bot. Prüft deshalb jedes System einzeln:

• ChatGPT: OAI-SearchBot ist weder in der robots.txt noch per Firewall ausgesperrt, sonst fehlt die Seite laut der Crawler-Übersicht von OpenAI in den Suchantworten.
• Perplexity: PerplexityBot ist nicht gesperrt. Hinter einer Web Application Firewall kann laut der Crawler-Dokumentation von Perplexity eine ausdrückliche Freigabe nötig sein.
• Claude: Claude-SearchBot und Claude-User sind nicht gesperrt, sonst sinkt laut der Hilfeseite von Anthropic zu den Crawlern die Sichtbarkeit in Claude.
• Copilot: Eure Seiten sind in Bing indexiert, und Bingbot ist in der robots.txt nicht gesperrt. Laut den Webmaster-Richtlinien von Bing beruht Copilot auf demselben Crawling und Index wie die Bing-Suche.
• Google und Gemini: Eure Seiten sind indexiert, und weder noindex noch nosnippet blockieren das Snippet. Eine Garantie für AI Overviews und AI Mode gibt es auch dann nicht.
• Google Search Console: Unter Einstellungen steht bei Search generative AI nicht der Ausschluss. Standard ist seit 31. August 2026 die Einbeziehung, einschalten müsst ihr nichts.

GPTBot lässt sich davon unabhängig für das Training sperren. Anthropic trennt ebenso zwischen dem Trainings-Crawler ClaudeBot und den Such-Crawlern. Google-Extended steuert die KI-Funktionen der Google Suche nicht. Ein Disallow für Google-Extended nimmt eure Inhalte aber aus dem Grounding von Gemini.

Die llms.txt wird nicht aufgerufen (und bringt nichts)

Kein großer KI-Anbieter nennt die llms.txt in seiner Crawler- oder Webmaster-Doku. OpenAI, Anthropic und Perplexity erwähnen sie dort Stand November 2026 nicht (ihre eigene Entwickler-Doku liegt sogar als llms.txt vor). Dasselbe gilt für Googles Crawler-Doku und die Bing-Richtlinien, die auch für Copilot gelten.

Die Google Suche ignoriert die Datei, sie schadet dort nicht und nützt nicht. John Mueller aus Googles Search-Relations-Team hält sie als Weg zur Auffindbarkeit in KI-Systemen für untauglich. Einer Selbstauskunft der Website könne ein KI-System nicht trauen, sagte er im Juni 2026 im Podcast von Google. Das Chrome-Team prüft die Datei in Lighthouse, aber nur experimentell und als optional.

Laut einer Analyse von Ahrefs über 137.000 Websites wurden im Mai 2026 rund 97 Prozent der gefundenen llms.txt-Dateien kein einziges Mal abgerufen. Die wenigen Abrufe kamen zu 96 Prozent von Bots. Auf die Such-Crawler von ChatGPT, Perplexity und Claude entfielen nur 1,1 Prozent aller Abrufe (selbst Slackbot war fleißiger als PerplexityBot).

SE Ranking hat im Oktober 2026 eine Korrelationsstudie über rund 300.000 Domains aktualisiert. Das Ergebnis: kein Zusammenhang zwischen einer llms.txt und der Zahl der KI-Zitate. Bei Google verliert ihr mit der Datei nichts. Einen Nutzen für KI-Zitate hat bisher aber keine dieser Auswertungen gezeigt. Aufbau und Beispiele findet ihr in unserem Beitrag zur llms.txt.

Schema Markups haben keinen direkten Einfluss auf KI Sichtbarkeit

Wichtige Angaben gehören sichtbar ins HTML. In einer Logauswertung von Vercel aus dem Jahr 2024 führten die Crawler von OpenAI und ClaudeBot von Anthropic kein JavaScript aus. Was erst im Browser nachgeladen wurde, sahen sie nicht. Gemini nutzte dagegen das Rendering der Google-Infrastruktur.

Ähnlich erging es Angaben im JSON-LD. In einem Test von searchVIU aus dem Jahr 2025 fand keines von fünf KI-Systemen eine Angabe, die nur im JSON-LD stand. Getestet wurde allerdings nur eine eigens gebaute Seite.

Laut einer Studie von Ahrefs vom Mai 2026 brachte nachgerüstetes JSON-LD auch keine zusätzlichen Zitate. Die 1.885 untersuchten Seiten wurden danach in ChatGPT und AI Mode nicht messbar häufiger zitiert, in AI Overviews sogar etwas seltener. Dass zitierte Seiten öfter Schema tragen, führt Ahrefs auf insgesamt besser gepflegte Websites zurück.

Ganz nutzlos ist Schema trotzdem nicht. Laut den Bing-Richtlinien können strukturierte Daten das Grounding in Bing und Copilot unterstützen, garantieren aber keine Sichtbarkeit. Google kennt kein spezielles KI-Schema und empfiehlt strukturierte Daten weiter für Rich Results. Wie ihr sie sauber auszeichnet, zeigt unser Beitrag zu strukturierten Daten für Rich Results.

Für eure Seiten heißt das: Kennwerte und Einsatzgrenzen stehen als Text im HTML und werden nicht erst per JavaScript nachgeladen. Das Markup muss zu diesem Text passen. JSON-LD wiederholt die Angaben für Maschinen, den sichtbaren Text ersetzt es nicht.

GEO Optimierung in fünf Bausteinen

Noch wichtiger als die Technik, ist der Inhalt. Sichtbar wird in KI-Antworten das Wissen, das kein Wettbewerber aufgeschrieben hat. Unsere GEO-Strategie ordnet die GEO-Maßnahmen deshalb in fünf Bausteine, die aufeinander aufbauen. Die Messung am Ende liefert neue Kauffragen für den Anfang.

Positionierung auf der Website

Unserer Erfahrung nach gilt: Eine KI empfiehlt, wen sie klar einordnen kann. Sie muss verstehen, was euer Unternehmen, euer Produkt oder euer Service leistet. Sie muss wissen, für wen es gedacht ist. Und sie muss erkennen, worin ihr euch vom Wettbewerber unterscheidet. Fehlt diese Klarheit, erreicht ihr über KI-Antworten seltener genau die Käufer, die zu euch passen.

Eine saubere Positionierung ist deshalb die Grundlage für alle fünf Bausteine. Sie gehört auch auf die Website, mit denselben Kernaussagen auf Startseite, Leistungsseiten und Antwortseiten. Dann finden KI-Systeme überall dasselbe Bild von euch. Darum starten wir unsere Betreuung immer mit einem Positionierungsinterview. Darin schärfen wir gemeinsam, wofür ihr steht und für wen.

Baustein	Leitfrage	Ergebnis	Vertiefung
1 Kauffragen sammeln	Was fragen Käufer vor der Anfrage?	Liste der Kauffragen aus GSC, Vertrieb und Prompt-Tests	Kundenprofile für die KI-Suche
2 Vertriebswissen heben	Wer im Haus kennt die Antworten?	Interviews mit euren Vertrieblern, freigegebene Texte	KI und E-E-A-T
3 Antwortseiten bauen	Wo steht die Antwort zitierfähig?	Eine Seite je Kauffrage, ergänzt oder neu, jede Zahl mit Quelle und Stand	Content für AI Search optimieren
4 Verkaufspsychologisch führen	Was bringt den Leser zur Anfrage?	Einwände beantwortet, Beweis gezeigt, kleiner nächster Schritt	Vertrauen im B2B-Einkauf
5 Nennungen messen	Wie oft nennen KI-Systeme euch und den Wettbewerber?	Share of Voice gegen benannte Wettbewerber	GEO-KPIs für KI-Suchsysteme

Baustein 1: Kauffragen sammeln

Kauffragen findet ihr dort, wo Käufer fragen. Viele Fragen, die Einkäufer vor einer Anfrage klären, haben im Keyword-Tool kein messbares Suchvolumen. Dafür sind sie zu speziell. Drei Quellen ergänzen sich:

• Search Console: lange Suchanfragen in Frageform, für die eure Seiten schon Impressionen bekommen.
• Vertrieb und Messestand: Fragen, die Interessenten am Telefon und am Stand stellen.
• Prompt-Tests: Fragen, die Käufer in ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Copilot eingeben, samt den heutigen Antworten.

Im AI Mode fragen Nutzer ausführlicher. Eine Suchanfrage ist dort in den USA laut Google im Schnitt dreimal so lang wie eine klassische, Stand Mai 2026.

Auch Teilfragen zählen. Weil KI-Systeme eine Frage oft in mehrere Suchanfragen aufteilen, kann auch eine Seite zitiert werden, die nur einen Teilaspekt beantwortet.

Sammeln heißt nicht, jede Formulierung zu bebauen. Eigene Unterseiten für jede Fan-out-Variante können laut Google gegen die Richtlinie zu massenhaft erzeugten Inhalten verstoßen. Synonyme und Long-Tail-Varianten versteht das Modell selbst. Werkzeuge dafür beschreiben unsere Beiträge zu Longtail-Keywords in der KI-Suche und zur automatisierten Keyword-Recherche.

Baustein 2: Wissen der Vertriebler heben

Die Antworten auf eure Kauffragen kennt euer Vertrieb. Meist steckt dieses Wissen in wenigen Köpfen. Einen Einwand hören wir dazu oft: Das Produkt sei zu kompliziert für eine Webseite. Dabei erklären eure Vertriebler es jeden Tag am Telefon. Genau dieses Gespräch schreibt ihr auf.

Aus unserer Projektarbeit wissen wir: KI-Modelle brauchen spezifische Daten mit Kontext zu euren Entitäten, also zu Unternehmen, Produkten und Einsatzgebieten. In unseren Projekten läuft ein Interview mit dem Vertrieb so ab:

1. Ihr legt dem Vertriebler die gesammelten Kauffragen vor, je Gespräch ein Themenblock.
2. Er beantwortet sie so, wie er es einem Kunden erklärt, mit Beispielen und Einsatzgrenzen.
3. Ihr schreibt das Gespräch auf und lasst den Text fachlich freigeben.
4. Aus jeder Antwort entsteht eine Antwortseite oder ein Abschnitt darin.

Wer den Text freigibt, steht mit Namen und Funktion auf der Seite. Der Vertriebler oder Fachexperte ist dort der fachliche Ansprechpartner für Käufer. So sieht der Käufer, wessen Erfahrung in der Antwort steckt.

Vereinfacht wird dabei nichts. Das Wissen wird nur zum ersten Mal schriftlich.

Merke: Ihr habt kein Sichtbarkeitsproblem. Ihr habt ein Aufschreibeproblem.

Google und Microsoft stützen diesen Weg. Googles Leitfaden zur KI-Suche verlangt eine eigene Perspektive und Erfahrung aus erster Hand. Inhalte sollen nicht wiederholen, was andere sagen oder ein KI-Modell leicht erzeugen könnte.

Nach Googles eigener Einschätzung prägen einzigartige Inhalte mit Expertenwissen die Präsenz in KI-Suchergebnissen auf lange Sicht wahrscheinlich stärker als alle übrigen Empfehlungen des Leitfadens. Laut Microsoft behandeln Inhalte, die Copilot und Bing zitieren, ihr Thema oft fokussiert und mit erkennbarer Fachkompetenz, Stand Februar 2026. Wie Fachwissen in die Trainingsdaten der KI-Modelle gelangt, erklärt unser Beitrag zu LLM-Trainingsdaten.

Baustein 3: Antwortseiten bauen

Eine Antwortseite beantwortet die Kauffrage im ersten Satz. Danach folgen Begründung und Beleg, am Ende die Grenzen des Produkts. So steht jeder Satz für sich und lässt sich einzeln zitieren.

In unseren Projekten gibt es die passende Seite oft bereits. Wir prüfen deshalb zuerst eure vorhandenen Produkt-, Leistungs- und Anwendungsseiten. Vorrang haben Seiten, die in der Search Console schon Impressionen für eine Kauffrage bekommen. Dort ergänzen wir die Antwort aus dem Interview. Eine neue Seite bauen wir nur, wenn keine bestehende die Kauffrage tragen kann.

Für präzise, strukturierte Inhalte nutzen wir dabei fünf Bauregeln:

• Antwort zuerst, ein Thema je Seite
• Vergleichswerte und Spezifikationen als Tabelle
• jede Zahl mit Quelle und Stand, bei Änderung nachgezogen
• Einsatzgrenzen und Bedingungen offen benannt
• FAQ mit kurzen, eigenständigen Antworten

Microsoft empfiehlt dasselbe Muster, damit KI-Systeme eure Website leichter zitieren: klare Überschriften, Tabellen, FAQ-Abschnitte und Aussagen mit Daten und Quellen. Dazu kommt der Rat, Inhalte aktuell zu halten und Änderungen per IndexNow zu melden. Ob KI-Antworten noch veraltete Kennwerte wiedergeben, prüft ihr bei der Messung in Baustein 5.

Eine ideale Seitenlänge gibt es laut Google nicht, und Texte eigens für KI in Häppchen zu zerlegen, ist unnötig.

Eine Laborstudie von Aggarwal und Kollegen, vorgestellt auf der KDD 2024, kommt zu einem ähnlichen Ergebnis. Zitate, Statistiken und Quellenangaben steigerten die Sichtbarkeit von Quellen in KI-generierten Antworten um bis zu rund 40 Prozent. Keyword Stuffing senkte sie. Getestet wurde allerdings mit gpt-3.5-turbo und den fünf ersten Google-Ergebnissen, nicht an heutigen Systemen.

Masse ersetzt keine Antwort. Massenhaft erzeugte Inhalte ohne Mehrwert verstoßen gegen Googles Spamrichtlinien, egal wie sie entstanden sind. Auch den Versuch, KI-Antworten zu manipulieren, zählt Google ausdrücklich zu Spam.

Wie ihr solche Texte schreibt, zeigen unsere Beiträge zur Answer Engine Optimization und zur Sichtbarkeit in ChatGPT.

Baustein 4: Verkaufspsychologisch führen

Zur Anfrage führt erst die Seite. Die KI-Nennung bringt den Käufer zu euch. Ob er anfragt, entscheidet die Seite, auf der er landet.

Der Besuch ist wertvoll. Google beschreibt in seinem Leitfaden von 2026 Besucher aus KI-Funktionen als Nutzer, die eher bleiben und eher konvertieren. Das ist eine Herstellerangabe ohne offengelegte Methodik. Messt Conversions und Verweildauer deshalb selbst, wie es Google auch empfiehlt.

In unseren Projekten führt eine Antwortseite den Leser in dieser Reihenfolge:

1. Bei der Lage beginnen, die der Käufer selbst sieht.
2. Seine Erklärung ernst nehmen, etwa den Einwand, das Produkt sei zu kompliziert.
3. Die Umkehrung zeigen: Euer Vertrieb erklärt es täglich.
4. Den Beweis mit einem Fall aus einer vergleichbaren Anwendung führen.
5. Einen kleinen nächsten Schritt anbieten.

Dabei spricht die Seite zwei Leser an. Die Marketingleitung sucht Vorgehen und Zwischenschritte. Der Inhaber sucht Auftragseingang und Beweis. Traffic ist Mittel, das Ziel ist die Anfrage. Wie Käufer im Mittelstand Vertrauen fassen, beschreibt unser Beitrag zum Vertrauen im B2B-Einkauf.

Baustein 5: Nennungen gegen Wettbewerber messen

Den Erfolg messt ihr an euren Nennungen. Die Leitgröße ist Share of Voice, also euer Anteil an allen Markennennungen in den Antworten zu euren Kauffragen. Eine einzelne Abfrage sagt dabei wenig (ein Screenshot ist noch keine Messung).

Microsoft beschreibt Zitate in KI-Antworten als von Natur aus schwankend. In einem unserer Projekte schwankt die Nennungsrate von Tag zu Tag zwischen rund 16 und 29 Prozent, bei gleichem Prompt-Set.

Unser TRYSEO AI Visibility Tracker fragt deshalb täglich ein festgelegtes Prompt-Set in sechs Systemen ab: ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, AI Mode und Copilot. Er zählt, wie oft unsere Kunden und namentlich angelegte Wettbewerber genannt oder als Quelle zitiert werden. Er wertet Antworten von außen aus, denn auf Googles interne Ranking- und KI-Systeme hat kein Drittanbieter-Tool Zugriff.

Der Tracker zeigt auch, wie die Antworten euch und eure Wettbewerber beschreiben: mit welchen Eigenschaften und ob positiv oder negativ. Einwände gegen euer Angebot sammelt er mit der Belegstelle aus der Antwort.

Ein Beispiel aus einem anderen Projekt: Etwa jede zwölfte Antwort, die den Anbieter nennt, beschreibt ihn als teuer. Solche Einwände gehen als Kauffrage zurück in Baustein 1 und bekommen in Baustein 4 eine Antwort auf der Seite.

Zwei Werkzeuge der Suchmaschinen ergänzen die Messung. Die Search Console zeigt seit 31. August 2026 allen Websites einen eigenen Leistungsbericht für generative KI-Funktionen, mit Impressionen, Seiten, Ländern und Geräten. In den Bing Webmaster Tools zeigt Citation Share euren Anteil an den Zitaten, aber bewusst ohne Wettbewerber. Den namentlichen Vergleich liefert nur eigene Messung.

Euren Ausgangswert gegen den Hauptwettbewerber liefert unser GEO-Readiness Test für B2B-Unternehmen.

Welche Kennzahlen dazugehören, zeigen unsere Beiträge zum Prompt Tracking und zur Zero-Click-Messung. Wie eine Tracker-Auswertung über sechs Systeme aussieht, zeigt unsere Case Study zu Poseidon Expeditions.

Wo KI außerhalb eurer Website liest

Eure Website ist nur eine von vielen Quellen. KI-Systeme stützen ihre Antworten auf Seiten aus dem ganzen Web, dazu gehören auch Fachpresse und Foren. Google beobachtete 2025 zudem, dass Nutzer gezielter Foren, Videos und Podcasts ansteuern, in denen Menschen aus eigener Erfahrung sprechen. Für technische B2B-Märkte lohnen sich nach unserer Erfahrung vor allem:

• Fachpresse eurer Branche mit belegten Beiträgen
• Verbände und Branchenverzeichnisse
• Foren wie Reddit, in denen Anwender Fragen stellen
• YouTube mit Anwendungs- und Erklärvideos

Wir raten zu einheitlichen Namen auf allen Kanälen. Firmen-, Produkt- und Typbezeichnungen stehen auf der Website genauso wie in Datenblättern, Verzeichnissen und auf LinkedIn. Das gilt auch für Kennwerte samt Einheit. Hat ein Produkt früher anders geheißen, erklärt ihr den Altnamen einmal.

Unechte Erwähnungen helfen nicht, Google zählt solche Manipulationsversuche zu Spam. Wie Erwähnungen und Backlinks als Markensignale wirken, beschreibt unser Beitrag zu Markensignalen für die KI-Sichtbarkeit. Zur Rolle von Videos gibt es unsere YouTube-Studie zur KI-Suche.

Wie Content und Drittquellen zusammenarbeiten, zeigt unsere Spreadshop-Fallstudie.

Der Fahrplan für 90 Tage

Zuerst der Ausgangswert, dann die Inhalte. Der Fahrplan ordnet die Bausteine in drei Phasen. Jede Phase hat eine Verantwortung und ein Zwischenergebnis, das ihr intern vorlegen könnt.

1. Woche 1 bis 2: Ausgangswert messen und Technik prüfen. Verantwortlich ist die Marketingleitung mit der IT. Ergebnis sind die Nennungsrate gegen den Hauptwettbewerber und ein abgearbeiteter Prüfplan.
2. Monat 1: Kauffragen sammeln und Interviews führen. Verantwortlich ist die Marketingleitung mit dem Vertrieb. Ergebnis sind eine priorisierte Liste der Kauffragen und freigegebene Interviewtexte.
3. Monat 2 bis 3: Antwortseiten überarbeiten oder veröffentlichen und Drittquellen bespielen. Verantwortlich ist das Marketing-Team mit Redaktion oder Agentur. Ergebnis sind die ersten überarbeiteten oder neuen Antwortseiten und erste Beiträge außerhalb der Website.

Die Messung läuft über alle drei Phasen täglich mit. Der erste Schritt bleibt klein: Ihr messt den Ausgangswert, etwa mit unserem GEO-Readiness Test.

Laut unserer Fallstudie zu Tenios stieg die KI-Sichtbarkeit 2025 in drei Monaten von 7 auf über 50 Prozent. Wie euer Markt reagiert, zeigt erst die eigene Messung.

Häufige Fragen zur GEO-Optimierung

Ersetzt GEO-Optimierung die klassische SEO?

Nein, GEO baut auf SEO auf. Google nutzt für AI Overviews und AI Mode dieselben Ranking- und Qualitätssysteme wie für die klassische Suche. Die Optimierung für generative KI-Suche nennt Google weiterhin SEO. Bei Microsoft beruht Copilot auf demselben Fundament wie die Bing-Suche. Mehr dazu steht im Beitrag Ist SEO noch relevant?.

Wie schnell wirkt GEO-Optimierung?

Das hängt vom Ausgangswert ab. Laut unserer Tenios-Fallstudie reichten 2025 drei Monate, um die KI-Sichtbarkeit von 7 auf über 50 Prozent zu bringen. Technische Sperren lösen sich schneller. Änderungen an der robots.txt greifen bei OpenAI nach rund 24 Stunden, bei Perplexity nach bis zu 24 Stunden.

Was kostet GEO-Optimierung?

Der Aufwand steckt in Interviews, Seiten und Messung. Der Umfang hängt davon ab, wie viel eures Wissens schon veröffentlicht ist. Eine erfahrene Agentur weiß, wo ihr ansetzt, und spart euch damit Zeit.

Brauchen wir eine llms.txt für GEO?

Ein Nutzen ist bisher nicht belegt. Kein großer KI-Anbieter nennt die Datei in seiner Crawler- oder Webmaster-Doku, Stand November 2026. Laut Ahrefs wurden im Mai 2026 rund 97 Prozent der untersuchten Dateien kein einziges Mal abgerufen. Bei Google schadet sie nicht. Aufbau und Beispiele zeigt unser Beitrag zur llms.txt.

Funktioniert GEO auch für erklärungsbedürftige Produkte?

Ja, erklärungsbedürftig ist euer Vorteil. Euer Käufer recherchiert gerade deshalb gründlich, bevor er anruft. In unseren Projekten fehlt in den KI-Antworten oft genau das, was euer Vertrieb täglich erklärt. Es ist nirgends aufgeschrieben.

Können wir GEO-Optimierung selbst umsetzen?

Ja, mit Search Console, Interviews und Prompt-Tests. Damit kommt ihr von den Kauffragen bis zu ersten Antwortseiten. Die Grenze liegt bei der täglichen Messung gegen benannte Wettbewerber, weil Antworten von Tag zu Tag schwanken.

Fazit: Erst aufschreiben, dann messen

GEO-Optimierung beginnt beim Wissen eures Vertriebs. Am Ende steht die Zahl, wie oft KI-Systeme euch neben dem Wettbewerber nennen. Wenn ihr dabei Unterstützung wollt, begleiten wir euch als GEO-Agentur für B2B-Unternehmen vom ersten Interview bis zur täglichen Messung.

Wie oft ChatGPT euch nennt und wie oft den Wettbewerber, zeigt unser GEO-Readiness Test, bevor ihr einen Euro ausgebt. Oder ihr schreibt uns: Wir schauen auf eure Zahlen und sagen euch, welcher Baustein zuerst dran ist.