AI-Search Optimization vs. GEO & AEO: Warum wir keine neuen Akronyme für RAG-Systeme brauchen

Die Optimierung für KI-gestützte Suche ist keine Revolution, sondern die logische Evolution des klassischen SEO.

Schluss mit dem Akronym-Bingo: Warum wir "AI-Search Optimization" brauchen und GEO vergessen können

Von Senior zu Senior: Wir haben das doch alle schon erlebt. Voice Search kam, und plötzlich verkauften Agenturen "VSO". Dann kam Visual Search. Jetzt, mit dem Aufstieg von LLMs, Perplexity und Google AI Overviews, wird die nächste Sau durchs SEO-Dorf getrieben.

Die neuen Buzzwords der Stunde lauten GEO (Generative Engine Optimization) und AEO (Answer Engine Optimization).

Als SEOs, die seit Jahren Algorithmen analysieren, müssen wir uns fragen: Brauchen wir wirklich eine neue Schublade für unsere Arbeit? Oder ist das nur der Versuch, alten Wein in neuen Schläuchen zu verkaufen?

Ich plädiere dafür, den Hype zu ignorieren und stattdessen den Begriff AI-Search Optimization (oder einfach: modernes SEO) zu verwenden.

Hier ist die fachliche Herleitung, warum GEO und AEO als Begriffe in die Irre führen und warum wir einen holistischen Ansatz brauchen.

Das technische Missverständnis hinter GEO und AEO

Die Begriffe GEO und AEO implizieren, dass die Optimierung für generative KI etwas fundamental anderes sei als die Optimierung für eine Suchmaschine. Das ignoriert jedoch die technische Realität der aktuellen Systeme.

RAG ist der Schlüssel, nicht die "Engine"

Die meisten aktuellen "Answer Engines" (Google AI Overviews, Perplexity, Bing Chat) basieren auf Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Bevor das LLM eine Antwort generiert, findet ein klassischer Information Retrieval Step statt. Das System sucht in seinem (oder einem) Index (oder Vektor-Datenbanken) nach relevanten Dokumenten, Chunks oder Passagen. Die Gleichung ist simpel:

Kein Retrieval --> Kein Kontext für das LLM --> Keine Erwähnung!

Wer "GEO" als separate Disziplin verkauft, tut so, als könnten wir das LLM direkt optimieren.

In der Realität optimieren wir aber immer noch primär für den Retrieval-Layer.

Wenn dein Content nicht indexierbar, nicht strukturiert und nicht autoritär genug für das Retrieval ist, wird er nie Teil des Prompts, der an das LLM geht.

Warum die Begriffe strategisch gefährlich sind

Die Einführung von Begriffen wie AEO/GEO fördert das Silo-Denken, das wir seit Jahren versuchen abzubauen.

Die Gefahr der Fragmentierung

Wenn wir anfangen, "SEO-Strategien" von "GEO-Strategien" zu trennen, riskieren wir Kannibalisierung.

• SEO zielt oft auf den Klick ("Besuche die Seite").
  
  
• AEO zielt angeblich auf die Null-Klick-Antwort ("Beantworte es direkt").

In der Praxis ist das Nutzerbedürfnis aber hybrid. Ein Nutzer will vielleicht eine schnelle Antwort (AEO?), klickt aber zur Verifizierung auf die Quelle (SEO?). Wenn wir Inhalte nur für das eine oder das andere optimieren, verlieren wir die synergetischen Effekte.

"AI-Search" vereint die Disziplinen

Der Begriff AI-Search Optimization ist präziser, weil er anerkennt, dass KI ein Feature der Suche ist, nicht ein komplett neues Medium. Google ist immer noch eine Suchmaschine, nur dass die Ranking-Signale und die Ausspielung (SERP-Layout) jetzt stark durch KI-Modelle beeinflusst werden.

Es geht nicht darum, die "Generative Engine" zu manipulieren, sondern die eigene Marke und Inhalte so aufzustellen, dass sie in einer KI-gestützten Suche (AI Search) als die valideste Antwort erkannt werden.

Was sich wirklich ändert (und was gleich bleibt)

Lassen wir die Buzzwords weg und schauen auf die operativen Implikationen für uns als Inhouse-SEOs oder Freelancer. Was müssen wir bei AI-Search Optimization anders machen?

Das bleibt: Das Fundament

• Crawlability & Indexing: Ohne im Index zu sein, existierst du für das RAG-Modell nicht.
• Technische Exzellenz: Ladezeiten und Rendering sind weiterhin wichtig für das Crawl-Budget.
• Backlinks / PR: Autorität (PageRank-Erben) bleibt ein Proxy für Vertrauenswürdigkeit, den auch LLMs nutzen, um Halluzinationen zu vermeiden.

Das ändert sich: Die Struktur der Information

Hier liegt der eigentliche Hebel der AI-Search Optimization. Wir müssen weg vom "Text für Keywords" hin zu "Daten für Maschinen".

1. Entitäten statt Keywords: LLMs denken in semantischen Zusammenhängen. Wir müssen sicherstellen, dass unsere Marke und unsere Produkte als klare Entitäten im Knowledge Graph verankert sind.
2. Strukturierte Daten (Schema.org): Das ist keine "Nice-to-have" Empfehlung mehr. Es ist die Sprache, die sicherstellt, dass das LLM die Fakten (Preis, Verfügbarkeit, Autor) fehlerfrei extrahieren kann.
3. Information Gain: Inhalte, die nur wiederkäuen, was auf Position 1-10 steht, werden von der KI zusammengefasst. Um zitiert zu werden, brauchen wir Information Gain - also neue Daten, einzigartige Perspektiven oder exklusive Analysen, die das LLM sonst nirgendwo findet.
4. Formatierung für Extraction: Direkte Antworten, Listen und Tabellen helfen dem System, relevante Passagen ("Chunks") leichter zu identifizieren und in die Antwort zu integrieren.

Fazit: Evolution statt Revolution

Wir müssen uns nicht neu erfinden, und wir brauchen keine neuen Jobtitel. Wer solides, technisches SEO mit einem tiefen Verständnis für semantische Suche und Entitäten verbindet, betreibt bereits AI-Search Optimization.

Begriffe wie GEO und AEO sind Marketing-Vehikel. Sie suggerieren eine Komplexität, die oft nur dazu dient, Budgets freizumachen oder Audits zu verkaufen.

Mein Rat an alle Kollegen: Bleibt bei den Basics, vertieft euer Wissen über Information Retrieval und LLMs, und lasst euch nicht von jedem neuen Akronym nervös machen.

Am Ende des Tages gewinnt immer noch derjenige, der die beste Antwort auf die Frage des Nutzers liefert - egal, ob diese Antwort über 10 blaue Links oder eine generierte Textbox ausgespielt wird.