Sichtbarkeit in der KI-Suche wird für Unternehmen zu einem Thema, das sich in klassischen Analytics-Dashboards kaum ablesen lässt und trotzdem längst über Anfragen und Aufträge mitentscheidet. Matthäus Michalik ist GEO- und SEO-Experte und Mitautor des ersten deutschsprachigen Fachbuchs zu Generative Engine Optimization. Im schriftlichen Interview mit innovationimunternehmen.de erklärt er, warum die eigene Website nur ein kleiner Teil der Rechnung ist, wie sich GEO von klassischem SEO unterscheidet und welche vier Fehler er in der Praxis am häufigsten sieht, wenn Unternehmen versuchen, in Antworten von ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Mode sichtbar zu werden. Das Gespräch richtet sich an Geschäftsführer und Marketingverantwortliche im Mittelstand, die verstehen wollen, wie sich Sichtbarkeit in der KI-Suche von klassischer Suchmaschinenoptimierung unterscheidet und wo der schnellste erste Schritt liegt.
Warum Unternehmen ihre Sichtbarkeit in der KI-Suche unterschätzen
Du sagst, KI verändert die Suche so stark wie kaum etwas zuvor. Was unterschätzen Unternehmen aktuell am meisten, wenn es um Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und Co. geht?
Dass es nicht um Klicks geht, sondern um Erwähnungen. Die meisten schauen ins Analytics, sehen ein bis zwei Prozent Traffic aus KI-Systemen und legen das Thema wieder weg. Bei uns ist es genauso, ein bis zwei Prozent Traffic. Aber acht bis zehn Prozent der Anfragen, die reinkommen, geben im Kontaktformular an, uns über ChatGPT gefunden zu haben. Der Effekt ist also da, er landet nur nicht in der Statistik.
Das Zweite: Die eigene Website ist nur ein kleiner Teil der Rechnung. Rund 85 Prozent der Quellen, aus denen KI-Antworten gebaut werden, sind fremde Domains, etwa Branchenmagazine, Vergleichsportale oder Foren. Nur rund 13 Prozent sind die Seiten der Marken selbst. Wer ausschließlich an der eigenen Website schraubt, arbeitet am kleineren Teil des Problems.
GEO versus klassisches SEO: gemeinsame Basis, unterschiedliches Ziel
Was unterscheidet GEO ganz konkret von klassischem SEO, und wo hört die Ähnlichkeit auf?
Die Basis ist dieselbe. Wenn ein KI-System eine Frage nicht aus seinen Trainingsdaten beantworten kann, startet es im Hintergrund eine Websuche, und die läuft in aller Regel über den Google-Index. Wer bei Google nicht auftaucht, taucht auch in der KI-Antwort nicht auf. Technisch ist das fast deckungsgleich, mit zwei Ausnahmen: Die meisten KI-Crawler rendern kein JavaScript, und ziemlich viele Unternehmen sperren die Bots aus, ohne es zu wissen.
Die Ähnlichkeit hört beim Ziel auf. In SEO will man den Klick, in GEO will man genannt werden, und der Klick kommt oft gar nicht, weil in der Antwort schlicht nichts verlinkt ist.
| Merkmal | Klassisches SEO | Generative Engine Optimization |
|---|---|---|
| Ziel | Klick auf das eigene Suchergebnis | Erwähnung/Zitierung in der KI-Antwort |
| Wichtigste Quelle | Eigene Website im Vordergrund | Externe Domains wichtiger als eigene Seite (ca. 85 %) |
| Erfolgsmessung | Suchvolumen, Rankings, Klickrate | Kein Suchvolumen verfügbar, Zitierhäufigkeit im Monitoring |
| Reaktionszeit | Veränderungen über 6 bis 12 Monate | Veränderungen teils innerhalb von 24 bis 48 Stunden |
Das erste deutschsprachige Fachbuch zu GEO
Ihr habt das erste deutschsprachige Fachbuch zu GEO geschrieben. Was war der Auslöser, dieses Wissen in Buchform zu bringen?
Zwei Dinge. Wir haben in Kundenprojekten sehr viel getestet und irgendwann gemerkt, dass wir dieselben Erkenntnisse ständig neu erklären, in Workshops, in Calls, auf Bühnen. Und parallel war LinkedIn voll mit Behauptungen, die niemand belegt. „Ihr müsst alle Reddit machen“ ist so ein Satz. Für manche Branchen stimmt das, für andere ist Reddit komplett irrelevant.
Wir wollten einmal sauber aufschreiben, was sich messen lässt und was nicht, mit Zahlen aus echten Projekten statt mit Meinungen. Geschrieben habe ich es mit Andre Alpar, Magdalena Mues, Martin Grahl und Franziska Schneider, 330 Seiten, erschienen bei Rheinwerk.
Die vier häufigsten Fehler bei der Optimierung für KI-Antworten
Welche Fehler siehst du in der Praxis am häufigsten, wenn Unternehmen versuchen, in KI-Antworten sichtbar zu werden?
Studien eins zu eins übernehmen
Welche Quellen die KI heranzieht, unterscheidet sich massiv von Branche zu Branche. Wir hatten zwei Softwareunternehmen im Haus, ERP und Repricing, und es gab keine einzige gemeinsame Quelle.
Die falschen Prompts messen
„Was ist der Unterschied zwischen Voll- und Teilkasko“ beantwortet die KI aus den Trainingsdaten, ohne ins Netz zu gehen. Da lässt sich nichts optimieren, im Monitoring kostet der Prompt trotzdem jeden Monat Geld.
Technik übersehen
Alles, was per JavaScript nachgeladen wird, existiert für die meisten KI-Systeme nicht. Ein Fall aus der Praxis: Ein Fehler in der robots.txt hat sämtliche Crawler ausgesperrt. Die Zitierungen sind innerhalb weniger Tage abgestürzt, gemerkt hat es zuerst niemand.
Auf Traffic statt auf Erwähnungen optimieren
Wer KI-Sichtbarkeit an Sessions misst, stampft das Projekt nach einem Quartal wieder ein, weil die Kennzahl das eigentliche Ergebnis systematisch unterschätzt.
„Wer KI-Sichtbarkeit an Sessions misst, stampft das Projekt nach einem Quartal wieder ein.“ Mit diesem Satz bringt Matthäus Michalik den wohl teuersten Messfehler in der GEO-Praxis auf den Punkt.
Wie wichtig Generative Engine Optimization für den Mittelstand wird
Wie wichtig wird Generative Engine Optimization in den nächsten zwei bis drei Jahren für den Mittelstand?
Wichtig, aber ohne Weltuntergang. Google verschwindet nicht: 95 Prozent der Leute, die ChatGPT nutzen, sind in derselben Sitzung auch bei Google unterwegs. Und Googles AI Mode hat nach gut einem Jahr rund eine Milliarde Nutzende im Monat. Die meisten Menschen kommen also über Google mit KI in Berührung, nicht über einen eigenständigen Chatbot.
Für den Mittelstand liegt der entscheidende Punkt im Einkauf. Dort wird zunehmend mit Copilot oder ChatGPT vorselektiert, welche drei Anbieter überhaupt angefragt werden. Wer da nicht vorkommt, bekommt keine Absage, sondern gar keine Anfrage. Das ist das Unangenehme daran, man merkt nicht, dass man verliert. Auch das gehört zur Sichtbarkeit in der KI-Suche: Sie entscheidet zunehmend schon vor dem ersten Kontakt mit, wer überhaupt in die engere Auswahl kommt. Ein praktischer Hinweis noch: auf Deutsch arbeiten. Bei uns laufen rund 70 Prozent der Websuchen, die die KI im Hintergrund auslöst, auf Deutsch. Eine rein englische Website bringt im deutschen Mittelstand wenig.
Der erste Schritt für Unternehmen, die bei GEO bei null anfangen
Was würdest du einem Unternehmen raten, das bei GEO bei null anfängt?
Erst messen, dann optimieren. Das ist genau andersherum als in SEO. Man nimmt 20 bis 25 Fragen, die Kundinnen und Kunden wirklich stellen würden, und packt sie in ein Monitoring-Tool, das gibt es ab rund 30 Euro im Monat. Nach vier Wochen weiß man, welche Quellen in der eigenen Branche zitiert werden und ob man selbst darin vorkommt. Wenn nicht, die Redaktion anschreiben und fragen, wie man dort hineinkommt. Unspektakulär, aber der schnellste Hebel, den es gerade gibt.
Dazu zwei Dinge, die nichts kosten: prüfen, ob die wichtigsten Seiten ohne JavaScript lesbar sind und ob KI-Crawler versehentlich in der robots.txt blockiert werden. Und in das Kontaktformular die Frage „Woher kennst du uns?“ einbauen. Nach ein paar hundert Anfragen weiß man mehr über den Einfluss von KI auf das eigene Geschäft, als jedes Tool sagen kann.
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Zur Person: Matthäus Michalik
Matthäus Michalik arbeitet als GEO- und SEO-Experte und hat gemeinsam mit Andre Alpar, Magdalena Mues, Martin Grahl und Franziska Schneider das nach eigener Einschätzung erste deutschsprachige Fachbuch zu Generative Engine Optimization geschrieben, erschienen im Rheinwerk Verlag auf 330 Seiten. Grundlage des Buches sind Erkenntnisse aus zahlreichen Kundenprojekten, in denen gemessen statt vermutet wurde, welche Quellen KI-Systeme tatsächlich heranziehen. Sein Ansatz stellt durchgehend die Messbarkeit in den Mittelpunkt, nicht unbelegte Behauptungen aus Social-Media-Diskussionen rund um GEO.
FAQ
Warum reicht es nicht, nur den eigenen Website-Traffic aus KI-Systemen zu betrachten?
Weil rund 85 Prozent der von KI-Systemen genutzten Quellen externe Domains sind, nicht die eigene Website. Sichtbarkeit in der KI-Suche entsteht deshalb überwiegend über fremde Fachmedien und Vergleichsportale.
Ist GEO ein Ersatz für klassisches SEO?
Nein. Die technische Basis, insbesondere die Auffindbarkeit über den Google-Index, ist weitgehend identisch. GEO unterscheidet sich vor allem im Ziel: Erwähnung statt Klick.
Wie schnell reagieren KI-Systeme auf Optimierungsmaßnahmen?
Teilweise deutlich schneller als klassisches SEO, Veränderungen zeigen sich mitunter bereits innerhalb von 24 bis 48 Stunden statt erst nach mehreren Monaten.
Was ist der größte Messfehler beim Thema KI-Sichtbarkeit?
Die Optimierung anhand von Website-Traffic statt anhand von Erwähnungen zu bewerten, da der eigentliche Effekt sich häufig nicht im klassischen Analytics zeigt.
Wie fängt ein Unternehmen mit GEO an, das noch nichts dazu gemacht hat?
Mit einem Monitoring von 20 bis 25 typischen Kundenfragen über mehrere Wochen, um zu sehen, welche Quellen zitiert werden und ob das eigene Unternehmen darin vorkommt.
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