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Generative Engine Optimization (GEO)

Tag 1: Grundlagen, Content & Strategie | 15. Oktober 2025
👋 Ihr Trainer
Christian Alber MSc
Christian Alber
Christian Alber MSc
36 Jahre • Tirol, Österreich

Professioneller Hintergrund

  • Selbstständig: Agentur für WordPress & SEO-Seminare (Alber Marketing e.K.)
  • Online-Marketing Manager bei Invictus Lead Generation GmbH
  • Trainer bei New Elements GmbH

Erfahrung & Qualifikation

14
Jahre SEO-Erfahrung
2025
Master-Abschluss
Master-Abschluss: Digitale Kommunikation und Marketing
FH Wien der WKW • Juni 2025

Persönliches

Vater einer 3-jährigen Tochter • Lebt und arbeitet in Tirol • Leidenschaft für SEO und digitales Marketing seit über einem Jahrzehnt

Warum dieses Seminar?

Mit 14 Jahren Erfahrung im SEO-Bereich habe ich den Wandel von klassischem SEO zu GEO hautnah miterlebt. In diesem Seminar teile ich nicht nur theoretisches Wissen, sondern vor allem praktische Erfahrungen aus hunderten von Projekten. Mein Ziel: Euch fit machen für die KI-gestützte Suche der Zukunft!

📋 Agenda: Tag 1 & Tag 2
Seminarüberblick
📅 Tag 1 - Mittwoch, 15. Oktober 2025

Grundlagen, Content & Strategie

09:00 - 10:30
Block 1: Kick-off & GEO-Grundlagen

Einführung in GEO/GSO • Die neue KI-Suchlandschaft • Wie KI-Systeme Inhalte auswählen • Live-Demo verschiedener KI-Suchtools

10:30 - 10:30
✏️ Übung 1: Mitbewerber-Recherche

Mit KI-Tools eigene Branche analysieren

10:30 - 11:00
☕ Kaffeepause
11:00 - 12:30
Block 2: GEO-Content-Prinzipien

7 Prinzipien zitierfähiger Inhalte • Content-Formate (FAQ, How-To) • Textbeispiele: Was funktioniert?

12:15 - 12:30
✏️ Übung 2: Textanalyse

Texte auf GEO-Tauglichkeit prüfen

12:30 - 13:30
🍽️ Mittagspause
13:30 - 15:00
Block 3: Content-Erstellung mit KI

Prompting für GEO-Inhalte • Die 5 Prompt-Prinzipien • Live-Demos: GPT/Claude • Prompt-Vorlagen

14:45 - 15:00
✏️ Übung 3: Content Umschreiben

Eigene Texte mit KI GEO-optimieren

15:00 - 15:30
☕ Kaffeepause
15:30 - 17:00
Block 4: Digital PR & EEAT

Von Backlinks zu Zitationen • 8 Faktoren für KI-Zitationen • GEO-PR-Strategien • EEAT für KI-Systeme • Case Studies • Q&A

📅 Tag 2 - Donnerstag, 16. Oktober 2025

Technik, Tools & Umsetzung

09:00 - 10:30
Block 5: Technische GEO-Grundlagen

Recap Tag 1 • Strukturierte Daten (Schema.org) • llms.txt - Die neue Steuerungsdatei • EEAT-Signale technisch umsetzen

10:30 - 11:00
☕ Kaffeepause
11:00 - 12:30
Block 6: GEO-Tools & Analyse

Verfügbare Tools • Sichtbarkeit messen • Praxis: Live Website-Analyse (60 Min.) • Team-Präsentationen

12:30 - 13:30
🍽️ Mittagspause
13:30 - 15:00
Block 7: Content-Übung & Umsetzung

Übung: Neuen GEO-Artikel erstellen (60 Min.) • Mit KI-Tools arbeiten • Review & Feedback

15:00 - 15:30
☕ Kaffeepause
15:30 - 17:00
Block 8: Strategie, Roadmap & Abschluss

Integration in SEO-Strategie • 100-Tage-Roadmap erstellen • Legal & Ethik • Typische Fehler • Zertifikate & Verabschiedung

🎯 Was ihr mitnehmt:

  • ✅ Komplettes GEO-Wissen für sofortige Umsetzung
  • ✅ Praktische Erfahrung mit allen wichtigen Tools
  • ✅ Persönliche 100-Tage-Roadmap
  • ✅ Prompt-Vorlagen und Checklisten
  • ✅ Open Badge Zertifikat
  • ✅ Zugang zur Seminar-Community
💬 Interaktives Seminar
Eure Teilnahme ist gefragt!
💬

Dieses Seminar lebt von eurer Teilnahme!

GEO und SEO sind Themen im ständigen Wandel. Es gibt nicht DIE eine richtige Antwort. Deshalb ist eure aktive Beteiligung nicht nur willkommen - sie ist erwünscht!

✅ Jederzeit Fragen stellen

Es gibt keine dummen Fragen! Ob Verständnisfragen, technische Details oder Praxisbeispiele - fragt einfach drauf los. Eure Fragen helfen auch den anderen Teilnehmern.

Tipp: Online-Teilnehmer können jederzeit den Chat nutzen oder sich melden. Vor-Ort-Teilnehmer einfach Handzeichen geben!
💡 Individuelle Vorschläge einbringen

Ihr habt eine Idee, wie man etwas anders/besser machen könnte? Einen interessanten Ansatz aus eurer Praxis? Teilt es mit der Gruppe! Oft entstehen die besten Insights aus dem Austausch.

🔥 Kontrovers diskutieren

SEO und GEO sind keine exakten Wissenschaften. Verschiedene Meinungen und Ansätze sind nicht nur okay - sie sind wichtig! Respektvolle Diskussionen über verschiedene Strategien bereichern das Seminar.

🤝 Erfahrungen teilen

Jeder von euch bringt eigene Erfahrungen mit. Was hat bei euch funktioniert? Was nicht? Diese praktischen Insights sind Gold wert für die Gruppe!

Warum ist das so wichtig?

1
GEO ist noch jung

Generative Engine Optimization gibt es erst seit 2023. Best Practices entwickeln sich gerade erst. Niemand hat alle Antworten - wir lernen gemeinsam.

2
Branchenunterschiede

Was in der einen Branche funktioniert, muss in einer anderen nicht klappen. Durch eure verschiedenen Hintergründe bekommen wir ein breiteres Bild.

3
KI-Systeme ändern sich ständig

Google SGE, Perplexity, ChatGPT - alle Updates kommen regelmäßig. Was heute gilt, kann morgen anders sein. Verschiedene Perspektiven helfen, flexibel zu bleiben.

4
Networking-Effekt

Die besten Erkenntnisse entstehen oft im Austausch. Nach dem Seminar habt ihr ein Netzwerk von Praktikern, mit denen ihr euch weiter austauschen könnt.

🎯 Meine Bitte an euch:

  • Seid aktiv dabei - nicht nur passiv konsumieren
  • Teilt eure Perspektive, auch wenn sie von meiner abweicht
  • Stellt Fragen, auch wenn sie euch "zu einfach" erscheinen
  • Nutzt die Übungen, um wirklich auszuprobieren
  • Bleibt offen für neue Ansätze und Experimente

💪 Zusammen sind wir stärker!

Dieses Seminar soll keine Einbahnstraße sein. Ihr seid Experten in euren Bereichen, ich bringe SEO/GEO-Know-how mit. Gemeinsam erstellen wir ein Lernumfeld, von dem alle profitieren!

Bereit?

Dann lasst uns gemeinsam in die Welt der Generative Engine Optimization eintauchen! 🚀

Block 1: Kick-off & GEO-Grundlagen
09:00 - 10:30 Uhr (90 Minuten) | Pause: 10:30 - 11:00 Uhr

🎯 Was ist GEO/GSO?

Definition: Generative Engine Optimization (GEO) bzw. Generative Search Optimization (GSO) bezeichnet Methoden zur Optimierung von Webinhalten, damit diese von KI-gestützten Suchsystemen besser erkannt, ausgewählt und in generierten Antworten zitiert werden.

Begriffsentstehung

Kernunterschied zu klassischem SEO

Aspekt SEO (klassisch) GEO (neu)
Ziel Top-Rankings in Suchergebnissen Zitation in KI-generierten Antworten
Fokus Keywords, Backlinks, PageRank Zitierfähigkeit, Klarheit, Autorität
Metrik Position 1-10, CTR Erwähnungsrate, Zitationsqualität
User Journey Nutzer klickt auf Link Nutzer erhält Antwort direkt (Zero-Click)
Transparenz Ranking-Algorithmus bekannt (~200 Faktoren) KI-Auswahlkriterien teils intransparent

Warum jetzt? Die Zeitenwende

50%
aller Suchanfragen werden bis 2026 von KI beantwortet
65%
der Google-Suchen enden bereits ohne Klick (2024)

🔍 Die neue KI-Suchlandschaft

1. Google SGE

Was ist es? KI-generierte Antwortbox über klassischen Suchergebnissen

Modell: PaLM 2 / Gemini (Large Language Model von Google)

Besonderheit: Zeigt Quellenangaben, kombiniert mit klassischer Suche

Status: Rollout in USA gestartet, Deutschland folgt schrittweise

2. Bing Chat / Copilot

Was ist es? In Bing-Suche integrierter ChatGPT-4

Modell: GPT-4 von OpenAI, speziell für Suche trainiert

Besonderheit: Konversationaler Ansatz, kann Nachfragen stellen

Zitierweise: Nummerierte Quellenverweise [1], [2] etc.

3. Perplexity AI

Was ist es? Spezialisierte KI-Suchmaschine, reines Antwort-Interface

Modell: Verwendet mehrere Modelle (GPT-4, Claude, eigene)

Besonderheit: Keine klassischen 10 blauen Links, nur generierte Antwort mit Quellenangaben

Stärke: Sehr präzise Quellenzuordnung, akademischer Zitationsstil

4. ChatGPT Search

Was ist es? ChatGPT mit Echtzeit-Web-Zugriff

Modell: GPT-4o mit Browsing-Capability

Status: Für Plus-Nutzer verfügbar

Problem: Zitiert nicht immer Quellen transparent

🤖 Wie KI-Systeme Inhalte auswählen & zitieren

Der KI-Auswahlprozess

1. RETRIEVAL
Websuche durchführen
2. EXTRACTION
Content crawlen
3. BEWERTUNG
Relevanz prüfen
4. SYNTHESE
Antwort + Zitation
1
Retrieval (Informationsbeschaffung)

System führt klassische Websuche durch (oft via Bing API, Google API, Brave). Erhält 10-30 Suchergebnisse mit Snippets.

Wichtig: Ohne gutes klassisches SEO → keine GEO-Chance!
2
Content Extraction

KI crawlt die Top-Ergebnisse, extrahiert Text, Struktur, Metadaten. Zeitlimit: Oft nur 5-10 Sekunden pro Seite.

3
Relevanz-Bewertung

Das KI-Modell bewertet nach:

  • Thematische Relevanz: Beantwortet der Text die Frage?
  • Informationsdichte: Wie viel nutzbare Info pro Absatz?
  • Klarheit: Ist die Antwort eindeutig oder schwammig?
  • Aktualität: Wann wurde publiziert/aktualisiert?
  • Autorität: Wer schreibt? (EEAT-Signale)
  • Struktur: Sind Infos leicht extrahierbar?
4
Synthese & Zitation

KI erstellt Antwort aus mehreren Quellen und entscheidet, welche Quellen zitiert werden.

Was erhöht Zitier-Wahrscheinlichkeit?

✓ Direkte Antwortformate: "Was ist X? X ist..."
✓ Klare Attribution: Fakten mit Quellen ("Laut Studie Y...")
✓ Strukturierte Daten: Schema.org FAQ, HowTo
✓ Unique Content: Exklusive Insights, Primärquellen
✓ Hohe EEAT-Werte: Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness
✓ Aktuelle Inhalte: Regelmäßig aktualisiert

🎬 Live-Demo: Gleiche Frage in verschiedenen Systemen

Praktische Vorführung - Beispielfrage:
"Wie schütze ich meine Website vor DDoS-Angriffen?"

Durchführung:
  • Google (klassisch): 10 blaue Links, Featured Snippet
  • Google SGE: KI-Box oben - Welche Quellen werden zitiert?
  • Perplexity: Direkte Antwort mit Zitaten, Follow-up möglich
  • Bing Chat: Konversationaler Ton, nummerierte Quellen

Erkenntnisse sammeln: Welche Seiten wurden zitiert? Warum gerade diese? Was haben sie gemeinsam?

➡️ Weiter geht's mit Übung 1

Jetzt seid ihr dran! Klickt auf den Tab "✏️ Übung 1: Mitbewerber-Recherche" um eure eigene Mitbewerberanalyse mit KI-Tools durchzuführen.

✏️ Übung 1: Mitbewerber-Recherche mit KI
Teil von Block 1 | ca. 20 Minuten

🎯 Ziel dieser Übung

Findet heraus, welche eurer Mitbewerber bereits in KI-Suchsystemen gut sichtbar sind und analysiert, warum sie zitiert werden.

📋 Aufgabenstellung

1
Projekt wählen (2 Min.)

Entscheidet euch für ein Projekt:

  • Option A: Eure eigene Website
  • Option B: Website eines Kunden
  • Option C: Ein fiktives Projekt in eurer Branche
2
Suchanfragen definieren (3 Min.)

Definiert 2-3 konkrete Suchanfragen, die zu eurem Projekt passen:

Beispiele:
  • "Wie optimiere ich eine WordPress-Website für Geschwindigkeit?"
  • "Was kostet SEO für kleine Unternehmen?"
  • "Beste CRM-Software für B2B Vertrieb"
Wichtig: Wählt Fragen, die eure Zielgruppe wirklich stellt und bei denen ihr normalerweise gefunden werden wollt!
3
KI-Tool wählen (1 Min.)

Wählt mindestens ein KI-Suchtool (gerne auch mehrere zum Vergleich):

✅ Perplexity.ai

Empfohlen! Zeigt Quellen sehr transparent

→ perplexity.ai
Bing Chat / Copilot

Gut für Microsoft-Ökosystem

→ bing.com/chat
ChatGPT (mit Browsing)

Plus-Abo nötig

→ chat.openai.com
Google SGE

Falls verfügbar in eurem Land

4
Recherche durchführen (10 Min.)

Gebt eure definierten Suchanfragen in die KI-Tools ein und notiert:

Analysiere-Checkliste:
  • Welche Websites/Unternehmen werden zitiert?
  • Wie oft wird jeder Mitbewerber erwähnt?
  • An welcher Position in der Antwort? (Anfang, Mitte, Ende)
  • Wird eure eigene Website erwähnt? Ja/Nein
  • Was haben die zitierten Websites gemeinsam?
Tipp: Macht Screenshots der Ergebnisse für spätere Analyse!
5
Analyse & Erkenntnisse (4 Min.)

Beantwortet für euch:

  • Top-Mitbewerber: Wer wird am häufigsten zitiert?
  • Warum? Was machen diese Websites richtig?
    • Haben sie FAQ-Seiten?
    • Sind die Inhalte gut strukturiert?
    • Gibt es klare, direkte Antworten?
    • Sind sie bekannte Brands/Autoritäten?
  • Eure Position: Wo steht ihr im Vergleich?
  • Quick Win: Was könntet ihr sofort anders machen?

📊 Ergebnis-Template

Nutzt diese Vorlage für eure Notizen:
MITBEWERBER-RECHERCHE - [Projektname] SUCHANFRAGE 1: "[Eure Frage]" Tool: [Perplexity/Bing/ChatGPT/...] Zitierte Websites: 1. [Website-Name] - Position: [Anfang/Mitte/Ende] → Was gut ist: [Notizen] 2. [Website-Name] - Position: [Anfang/Mitte/Ende] → Was gut ist: [Notizen] 3. ... Eigene Website erwähnt? [Ja/Nein] --- SUCHANFRAGE 2: "[Eure Frage]" [Gleiche Struktur] --- ERKENNTNISSE: - Top-Mitbewerber: - Gemeinsamkeiten der zitierten Sites: - Was fehlt uns noch: - Quick Win Idee:

💡 Austausch (Optional)

Wenn Zeit ist:
  • 2-3 Freiwillige teilen ihre interessantesten Erkenntnisse
  • Welche überraschenden Mitbewerber wurden zitiert?
  • Welche Muster sind euch aufgefallen?

✅ Gut gemacht!

Ihr habt jetzt einen ersten Eindruck, wer in eurem Markt bereits GEO-optimiert ist. Diese Erkenntnisse werden uns im weiteren Verlauf helfen!

☕ Pause bis 11:00 Uhr

Danach geht es weiter mit Block 2: Content-Prinzipien

Block 2: GEO-Content-Prinzipien
11:00 - 12:30 Uhr (90 Minuten) | Mittagspause: 12:30 - 13:30 Uhr

📋 Die 7 Prinzipien zitierfähiger Inhalte

1
Direktheit

KIs lieben eindeutige, prägnante Aussagen

Gut

"Die DSGVO gilt seit dem 25. Mai 2018 in allen EU-Mitgliedsstaaten."

Schlecht

"Im Frühjahr 2018, genauer gesagt Ende Mai, wurde eine wichtige Datenschutzverordnung aktiv..."

2
Faktendichte

Viele konkrete Informationen pro Absatz - Zahlen, Daten, spezifische Details

Beispiel: "Ein DDR4-RAM-Riegel mit 16 GB und 3200 MHz kostet durchschnittlich 45-60 Euro (Stand: Okt. 2025)."
3
Quellenattribution

Fakten mit Quellen belegen erhöht Vertrauen. KI-Systeme zitieren gerne Inhalte, die selbst zitieren.

Beispiel: "Laut Bitkom-Studie 2024 nutzen 67% der deutschen Unternehmen KI-Tools."
4
Strukturierbarkeit
  • Klare Hierarchie (H1, H2, H3)
  • Listen und Aufzählungen
  • Kurze Absätze (3-5 Zeilen max.)
  • Zwischenüberschriften alle 150-200 Wörter
5
Fragenorientierung

Beginne Absätze mit der Frage, die beantwortet wird

Beispiel-Struktur:
H2: "Wie funktioniert Generative Engine Optimization?"
Erster Satz: "Generative Engine Optimization funktioniert durch..."
6
Definitorische Klarheit

Begriffe eindeutig definieren mit "X ist Y"-Sätzen, Synonyme erwähnen

Beispiel: "Generative Engine Optimization (GEO), auch bekannt als Generative Search Optimization (GSO), bezeichnet..."
7
Aktualität & Pflege
  • Datumsstempel sichtbar
  • Regelmäßige Updates
  • "Stand: [Datum]" bei zeitkritischen Infos

📝 Content-Formate für GEO

1. FAQ-Format (Frage-Antwort-Struktur)

Warum so wichtig?

  • Matcht perfekt mit "Question Answering" der KIs
  • Strukturierbar als Schema.org FAQ
  • Google SGE liebt FAQs
Best Practice Aufbau:
H2: Wie lange dauert eine GEO-Optimierung?

Eine GEO-Optimierung dauert typischerweise 3-6 Monate bis erste Ergebnisse in KI-Suchsystemen sichtbar werden. Die Dauer hängt ab von:
  • Umfang der Website (10-1000+ Seiten)
  • Qualität der Ausgangsinhalte
  • Technische Umsetzungsgeschwindigkeit
  • Wettbewerbsintensität der Branche
2. How-To / Anleitungen

Struktur:

  • Nummerierte Schritte
  • Jeder Schritt: 1-2 Sätze
  • Optional: Zeitangaben pro Schritt
  • Schema.org HowTo nutzen
3. Definitionsartikel

Optimaler Aufbau:

  1. H1: "Was ist [Begriff]?"
  2. Erste Zeile: Klare Definition (1-2 Sätze)
  3. Dann: Ausführliche Erklärung
  4. Dann: Abgrenzung zu verwandten Begriffen
  5. Dann: Praktische Beispiele

📊 Textbeispiele: Was funktioniert - was nicht?

❌ BEISPIEL 1: SCHLECHTER TEXT (nicht GEO-optimiert)

"In der heutigen digitalen Welt ist es wichtiger denn je, dass Unternehmen ihre Online-Präsenz optimieren. Viele Firmen fragen sich, wie sie in der neuen Ära der KI-gestützten Suche besser gefunden werden können. Es gibt verschiedene Ansätze und Methoden, die man hierfür anwenden kann. Die Landschaft verändert sich ständig, und was gestern noch funktioniert hat, muss heute nicht mehr gelten. Deshalb ist es wichtig, am Ball zu bleiben und neue Entwicklungen zu verfolgen."

Was ist schlecht?
  • Keine konkreten Informationen
  • Schwammige Formulierungen ("wichtiger denn je", "verschiedene Ansätze")
  • Keine Fakten, keine Zahlen
  • Keine klare Antwort auf eine Frage
  • Kein zitierfähiger Content
✓ BEISPIEL 2: GUTER TEXT (GEO-optimiert)

Wie funktioniert Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) funktioniert durch die Strukturierung von Webinhalten, sodass KI-Suchsysteme wie Google SGE, Bing Chat oder Perplexity sie leichter erkennen und in generierten Antworten zitieren können.

Die drei Kerntechniken von GEO sind:

1. Content-Strukturierung: Klare Überschriften, kurze Absätze und FAQ-Formate erhöhen die Zitierfähigkeit um bis zu 40% (Quelle: Princeton GEO Study 2023).

2. Technische Optimierung: Schema.org Markup (FAQ, HowTo, Article) hilft KI-Systemen beim Parsen der Inhalte.

3. Autoritätssignale: EEAT-Faktoren (Expertise, Experience, Authoritativeness, Trust) beeinflussen, welche Quellen KI-Modelle bevorzugen.

Im Unterschied zu klassischem SEO zielt GEO nicht auf Rankings, sondern auf Zitationen in KI-generierten Antworten ab.

Was ist gut?
  • ✓ Direkte Antwort im ersten Satz
  • ✓ Konkrete, strukturierte Liste
  • ✓ Zahlen und Quellenangabe
  • ✓ Klare Abgrenzung (GEO vs SEO)
  • ✓ Jeder Absatz hat klaren Fokus

💻 Mit Schema.org noch besser

<div itemscope itemtype="https://schema.org/FAQPage"> <div itemscope itemprop="mainEntity" itemtype="https://schema.org/Question"> <h3 itemprop="name">Wie lange dauert GEO-Optimierung?</h3> <div itemscope itemprop="acceptedAnswer" itemtype="https://schema.org/Answer"> <div itemprop="text"> <p>Eine vollständige GEO-Optimierung dauert durchschnittlich 3-6 Monate. Die ersten Zitationen in KI-Suchsystemen erscheinen meist nach 6-8 Wochen, wenn diese Maßnahmen umgesetzt wurden:</p> <ul> <li>Technische Optimierung: 2-4 Wochen</li> <li>Content-Überarbeitung: 4-8 Wochen</li> <li>Indexierung & Sichtbarkeit: 4-12 Wochen</li> </ul> </div> </div> </div> </div>
Zusätzliche Vorteile:
  • Maschinenlesbar durch Schema.org
  • Google kann als Rich Result anzeigen
  • KIs können Struktur besser parsen

🎯 Praktische Übung: Textanalyse

Aufgabe für Teams (20 Minuten):

Bildet 2er-Teams (online + vor Ort gemischt wenn möglich)

Analysiert die bereitgestellten Texte nach:

  • Ist die Kernaussage im ersten Absatz?
  • Gibt es konkrete Fakten/Zahlen?
  • Wie ist die Struktur? (Überschriften, Listen)
  • Würde eine KI das zitieren? Warum/warum nicht?
  • Was würdet ihr ändern?

Zeitplan: 10 Min. Analyse, 10 Min. Präsentation je Team

Block 3: Content-Erstellung mit KI
13:30 - 15:00 Uhr (90 Minuten)

🤖 Prompting für GEO-Inhalte

Warum mit KI arbeiten?
  • Zeitersparnis: 60-70% schneller als manuell
  • Konsistenz: Gleichbleibende Struktur
  • Ideengenerierung: Brainstorming für FAQs
⚠️ ABER: Immer nachbearbeiten! KI-Output ist Rohmaterial, kein Endprodukt!

Die 5 Prompt-Prinzipien für GEO

1
Rolle definieren
Prompt-Beispiel:
Du bist ein erfahrener Content-Stratege, spezialisiert auf Generative Engine Optimization (GEO). Dein Ziel ist es, Texte zu erstellen, die von KI-Suchsystemen wie Google SGE, Perplexity und Bing Chat gerne zitiert werden.
2
Format vorgeben
Prompt-Beispiel:
Erstelle den Text in folgendem Format: - H2-Überschrift als Frage - Erste 2 Sätze: Direkte, klare Antwort - Dann: 3-5 Bullet Points mit Details - Abschluss: Ein Satz zur Zusammenfassung - Länge: 150-200 Wörter
3
Stil festlegen
Prompt-Beispiel:
Schreibstil: - Sachlich und präzise - Kurze Sätze (max. 15-20 Wörter) - Aktiv statt Passiv - Keine Füllwörter - Faktenbasiert mit Quellenangaben
4
Kontext geben
Prompt-Beispiel:
Kontext: Zielgruppe sind B2B-Entscheider im Mittelstand, die wenig technisches Vorwissen haben. Thema: Cloud-Security. Vermeide Fachjargon oder erkläre ihn direkt.
5
Beispiel zeigen (Few-Shot)
Prompt-Beispiel:
Hier ein Beispiel für die gewünschte Struktur: H2: Wie funktioniert End-to-End-Verschlüsselung? End-to-End-Verschlüsselung (E2EE) bedeutet, dass Daten vom Sender bis zum Empfänger verschlüsselt bleiben. Nur die Kommunikationspartner können die Nachrichten lesen, nicht einmal der Dienstanbieter. So funktioniert E2EE: - Absender verschlüsselt Nachricht mit öffentlichem Schlüssel - Nachricht wird verschlüsselt übertragen - Nur Empfänger kann mit privatem Schlüssel entschlüsseln E2EE schützt vor unbefugtem Zugriff während Übertragung. Erstelle jetzt einen ähnlichen Text zum Thema: [DEIN THEMA]

🎯 Komplette Prompt-Vorlage für GEO-Content

Master-Prompt für GEO-optimierte Inhalte:
ROLLE: Du bist ein Content-Experte für Generative Engine Optimization (GEO). Dein Ziel: Texte erstellen, die von KI-Suchsystemen zitiert werden. AUFGABE: Erstelle einen GEO-optimierten Artikel zum Thema: [THEMA EINFÜGEN] FORMAT: 1. H1-Überschrift: "Was ist [Thema]?" oder "Wie funktioniert [Thema]?" 2. Einleitung (50-80 Wörter): - Satz 1-2: Klare Definition - Satz 3-4: Warum relevant? 3. Hauptteil (200-300 Wörter): - 2-3 H2-Überschriften als Fragen - Pro Abschnitt: Direktantwort + 3-5 Bullet Points - Konkrete Fakten, Zahlen, Beispiele einbauen 4. FAQ-Sektion (5 Fragen): - Kurze, präzise Antworten (je 2-3 Sätze) 5. Fazit (30-50 Wörter): - Zusammenfassung der Kernaussage STIL: - Sachlich, klar, präzise - Sätze: 12-18 Wörter im Schnitt - Keine Füllwörter, keine Floskeln - Aktiv statt Passiv - Fachbegriffe erklären ANFORDERUNGEN: - Zitierfähig: Jede Aussage muss eigenständig verständlich sein - Strukturiert: Klare Hierarchie, Listen, Absätze - Faktenbasiert: Zahlen, Daten (mit "[Quelle: ...]") - Aktuell: Datum erwähnen bei zeitkritischen Infos ZIELGRUPPE: [Hier Zielgruppe definieren, z.B.: "B2B-Marketers mit mittlerem SEO-Wissen"] Los geht's mit dem Thema: [THEMA]

🎬 Live-Demos mit KI-Tools

Szenario 1: Bestehenden Text GEO-optimieren

Situation: Wir haben einen schwammigen Marketing-Text

Verwendeter Prompt:
Ich habe folgenden Text, der nicht GEO-optimiert ist: [SCHLECHTEN TEXT EINFÜGEN] Bitte überarbeite ihn nach GEO-Prinzipien: 1. Stelle eine klare Frage als H2 2. Beantworte sie direkt in Satz 1-2 3. Strukturiere mit Bullet Points 4. Füge konkrete Fakten/Zahlen hinzu 5. Halte ihn bei 150-200 Wörtern 6. Mach ihn zitierfähig

→ Vorher-Nachher zeigen (Live-Demo)

Szenario 2: FAQ-Generator
Verwendeter Prompt:
Thema: "Photovoltaik für Einfamilienhäuser" Zielgruppe: Hausbesitzer, 40-60 Jahre, technisch wenig versiert Generiere 10 FAQs, die häufig in KI-Suchsystemen gefragt werden. Format pro FAQ: - Frage als H3 - Antwort: 3-5 Sätze, klar und direkt - Mindestens eine konkrete Zahl oder Fakt - Länge pro Antwort: 50-80 Wörter Priorisiere Fragen, die oft bei Perplexity/ChatGPT gestellt werden.

→ Ergebnis reviewen, anpassen (Live-Demo)

Szenario 3: Content-Lücken finden
Verwendeter Prompt:
Ich betreibe eine Website zum Thema "Digitales Marketing". Analysiere, welche GEO-relevanten Content-Lücken ich haben könnte. Welche Fragen werden in KI-Suchsystemen häufig gestellt, zu denen ich Inhalte erstellen sollte? Nenne 15 konkrete Fragen in folgenden Kategorien: - 5x Grundlagen ("Was ist...", "Wie funktioniert...") - 5x Anwendung ("Wie macht man...", "Welche Tools...") - 5x Vergleiche ("X vs Y", "Unterschied zwischen...") Format: Nur die Fragen als Liste, keine Erklärungen.

→ Liste als Content-Roadmap nutzen (Live-Demo)

✍️ ÜBUNG 1: GEO-gerechtes Umschreiben (45 Min.)

Aufgabenstellung für Teilnehmer:

Option A: Eigenen Content mitgebracht - Wählt einen Text aus eurer Website (200-400 Wörter)

Option B: Übungstext verwenden - Ich stelle euch 3 Beispieltexte zur Verfügung

Aufgabe:

  1. Analyse (5 Min.): Was ist aktuell schlecht?
  2. Umschreiben mit KI (20 Min.):
    • Nutzt ChatGPT/Claude/Copilot
    • Verwendet die vorgestellten Prompt-Techniken
    • Iteriert mehrfach wenn nötig
  3. Manuelle Nachbearbeitung (15 Min.):
    • Faktencheck
    • Persönlichen Stil hinzufügen
    • Zahlen/Quellen ergänzen
  4. Feedback-Runde (5 Min.): 2-3 Freiwillige präsentieren Vorher/Nachher

📋 Checkliste für die Übung

  • H2/H3-Überschrift als Frage formuliert?
  • Erste Antwort direkt und klar?
  • Listen/Bullet Points verwendet?
  • Fakten mit Zahlen/Daten?
  • Kurze Absätze (3-5 Zeilen)?
  • Fachbegriffe erklärt?
  • Aktive Sprache verwendet?
  • Keine Füllwörter?
  • Datum bei zeitkritischen Infos?
  • Insgesamt zitierfähig?
Block 4: Digital PR & EEAT
15:15 - 17:00 Uhr (105 Minuten)

🔗 Von Backlinks zu Zitationen

Aspekt Backlink (alt) Zitation (neu)
Sichtbarkeit Nur bei Klick Direkt in Antwort
Wert Link Juice / PageRank Brand Authority + Mentions
Messung Domain Authority, Backlink-Tools Citation Tracking (noch kaum Tools)
Manipulation Möglich (Linkkauf) Schwieriger (Inhalt muss echt gut sein)
Zeitaufwand Outreach, Gastbeiträge Content-Qualität + PR
ROI Mittelfristig Langfristig

Der Paradigmenwechsel

1. Visibility ohne Click

Marke/Expertise wird sichtbar, auch wenn niemand klickt. Brand Building passiert in der KI-Antwort selbst.

2. Zero-Click Realität

Google: 65% der Suchen enden ohne Klick (2024). Mit SGE: Prognose 80% Zero-Click bis 2026.

Frage: "Wie überleben wir ohne Traffic?"
Antwort: "Durch Zitationen als neuen Traffic!"
3. Qualität vor Quantität

Lieber 1x in Perplexity zitiert als 100 irrelevante Backlinks. 1 Zitation in ChatGPT = Millionen potenzielle Seher

4. Neue Metrik: Citation Rate

"In wie vielen KI-Antworten zu unserem Thema werden wir erwähnt?" Noch nicht standardisiert messbar, aber wird kommen.

🎯 Die 8 Faktoren für KI-Zitationen

1
Original Content & Research

Was funktioniert:

  • Eigene Studien, Umfragen, Datenanalysen
  • Exklusive Interviews mit Experten
  • Unique Insights aus eigener Praxis
  • Case Studies mit echten Zahlen
Warum: KIs bevorzugen Primärquellen gegenüber Sekundär-Content
2
Thought Leadership

Was bedeutet das:

  • Position als Vordenker in deiner Nische
  • Meinungen, Prognosen, Trends frühzeitig erkennen
  • Komplexe Themen verständlich erklären

Praktisch:

  • Regelmäßige Publikationen (Blog, LinkedIn)
  • Vorträge, Webinare, Podcasts
  • Bücher, Whitepapers
3
Expertenautoren & Credentials

Autor-Box mit:

  • Name, Foto, Biografie
  • Relevante Qualifikationen
  • LinkedIn-Profil verlinkt
  • Publikationshistorie
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4
Strukturierte Daten

Wichtigste Schema.org Types:

  • Article
  • FAQPage
  • HowTo
  • Person (Autor)
  • Organization
Tool-Tipp: Google Rich Results Test verwenden
5
Aktualität & Pflege
<meta property="article:modified_time" content="2025-10-14T09:00:00+00:00">

Content-Audit:

  • Alle 6-12 Monate wichtige Artikel aktualisieren
  • Neue Daten, Statistiken hinzufügen
  • Veraltete Infos entfernen
6
Multi-Channel Präsenz

Nicht nur Website:

  • LinkedIn Articles mit gleichen Inhalten
  • Medium, Substack
  • Fachforen (Reddit, Stack Overflow bei Tech-Themen)
  • YouTube (Transkripte werden von KIs gecrawlt)
7
Citations anderer Quellen

Paradox: Selbst zitieren = selbst zitiert werden

Praktisch:
  • Studien verlinken
  • Statistiken mit Quelle
  • "Laut [Experte/Organisation]..."
Warum: KIs sehen: "Diese Quelle ist akkurat, sie belegt Aussagen"
8
Technische Erreichbarkeit
  • Page Speed: < 2,5s Ladezeit
  • Mobile First: 100% mobile-optimiert
  • SSL: HTTPS ist Pflicht
  • Crawlbarkeit: robots.txt nicht zu restriktiv

📰 5 GEO-PR-Strategien

1. Data-Driven Content Marketing

Aktion: Eigene Umfrage/Studie durchführen

Veröffentlichen:

  • Auf eigener Website als Detailbericht
  • Infografik für Social Media
  • Pressemitteilung mit Key Findings
  • Daten-Download anbieten
Warum: Journalisten + KIs zitieren gerne Studiendaten
2. HARO / Expertenplattformen

Was ist das: Journalisten suchen Experten für Artikel

Plattformen:

  • HARO (helpareporter.com)
  • Qwoted
  • ResponseSource
  • ProfNet

Resultat: Zitation in journalistischen Artikeln → KI crawlt diese → Zitation in KI-Antworten

3. Thought Leadership Content

LinkedIn Publishing:

  • Wöchentlich 1 Longform-Artikel (800+ Wörter)
  • Eigene Insights, nicht nur News kommentieren
  • Kontroverse Meinungen (fundiert!)

Podcasts & Webinare:

  • Transkripte veröffentlichen
  • YouTube Auto-Transcripts sind crawlbar
4. Co-Marketing mit Brands

Partnerschaften:

  • Gemeinsame Studien
  • Co-Branded Content
  • Webinar-Serien

Vorteil: Beide Marken profitieren von gegenseitigen Zitationen

5. Community Building

Eigene Community:

  • Discord, Slack-Community
  • Forum auf Website
  • Reddit-Subreddit moderieren

Warum: Community-generierter Content = mehr zitierbarer Content

📊 Case Studies

Case Study 1: Moz (SEO-Tool-Anbieter)

Situation: Wollte in KI-Antworten zu SEO-Fragen zitiert werden. Klassische Backlinks hatten, aber wenig KI-Zitationen.

Maßnahme:

  1. "State of SEO" Studie 2024 mit 5.000 Befragten
  2. Daten frei downloadbar als PDF + API
  3. Key Findings als Blog-Serie
  4. Jeden Monat neue Daten-Insights
Ergebnis:
  • Perplexity zitiert Moz in 34% aller SEO-Anfragen
  • ChatGPT erwähnt "Moz Domain Authority" als Standard-Metrik
  • Brand Searches +45%

Learnings: Daten = Zitationsmagneten, Konsistenz zählt, Freier Zugang fördert Verbreitung

Case Study 2: HubSpot (Marketing-Software)

Situation: Bereits viel Content, aber nicht GEO-optimiert. Wollten "Marketing-Lexikon" werden für KI-Systeme.

Maßnahme:

  1. Content-Audit: 2.000+ Artikel überprüft
  2. 500 Top-Artikel umgeschrieben (FAQ-Format, kürzere Absätze)
  3. Schema.org FAQ auf allen Seiten
  4. Jeden Artikel mit Autor-Credentials + "Last Updated"
Ergebnis:
  • Bing Chat nennt HubSpot bei 20% der Marketing-Fragen
  • Google SGE: Top-3 Quelle für "Marketing Basics"
  • Organischer Traffic -15%, aber Brand Value stieg messbar

🎓 EEAT für KI-Systeme

Was ist EEAT?
  • Experience (neu seit 2022)
  • Expertise
  • Authoritativeness (Autorität)
  • Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit)

Ursprung: Google Quality Rater Guidelines
Relevanz: Viele KI-Systeme nutzen ähnliche Bewertungskriterien

1. Experience (Erfahrung)

Was: Persönliche, praktische Erfahrung mit dem Thema

Zeigen:

  • "Aus meiner 10-jährigen Praxis..."
  • Case Studies mit echten Zahlen
  • Screenshots, Fotos, Videos von Umsetzungen
  • Fehler und Learnings teilen (wirkt authentisch)
2. Expertise (Fachwissen)

Was: Qualifikationen, Ausbildung, Zertifizierungen

Zeigen:

  • Autor-Bio mit Credentials
  • Verlinkung zu LinkedIn/Xing
  • Publikationsliste
  • Vorträge/Konferenzen erwähnen
3. Authoritativeness (Autorität)

Was: Anerkennung in der Branche

Zeigen:

  • Erwähnungen in Fachmedien
  • Gastbeiträge in renommierten Publikationen
  • Awards, Auszeichnungen
  • Mitgliedschaften in Fachverbänden
  • Wikipedia-Eintrag (wenn möglich)
4. Trustworthiness (Vertrauen)

Was: Transparenz, Ehrlichkeit, Sicherheit

Zeigen:

  • Impressum vollständig und leicht findbar
  • Datenschutzerklärung (DSGVO-konform)
  • SSL-Zertifikat (HTTPS)
  • Kontaktdaten echt und erreichbar
  • Transparenz über Affiliate-Links
  • "Letzte Aktualisierung: [Datum]"
YMYL-Themen besonders kritisch:

YMYL = Your Money Your Life

Themen: Gesundheit, Finanzen, Recht, Nachrichten

Bei YMYL: EEAT 10x wichtiger! Medizinischer Rat sollte von Ärzten kommen, mit Quellenangaben.

💬 Diskussion: Auswirkungen auf klassisches SEO

Diskussionsfragen für die Gruppe:
  1. "Brauchen wir überhaupt noch klassisches SEO?"
  2. "Wie gehen wir mit Klickrückgängen um?"
  3. "Welche SEO-Taktiken werden obsolet?"
  4. "Wie messen wir GEO-Erfolg?"
Was bleibt wichtig?
  • ✓ Technisches SEO
  • ✓ Content-Qualität
  • ✓ User Experience
  • ✓ Page Speed
  • ✓ Mobile Optimization
Was verliert an Bedeutung?
  • ✗ Reines Keyword-Stuffing
  • ✗ Position 1-10 Fixierung
  • ✗ Reine Backlink-Strategie
  • ✗ Click-Through-Rate als Hauptmetrik

❓ Q&A & Zusammenfassung

Was haben wir heute gelernt?
  • ✓ Was ist GEO und wie unterscheidet es sich von SEO
  • ✓ Wie KI-Suchsysteme Inhalte auswählen und zitieren
  • ✓ Die 7 Prinzipien zitierfähiger Inhalte
  • ✓ Content-Formate für GEO (FAQ, How-To, Definitionen)
  • ✓ Prompting-Techniken für KI-gestützte Content-Erstellung
  • ✓ Von Backlinks zu Zitationen
  • ✓ GEO-PR-Strategien und EEAT-Faktoren
Morgen (Tag 2) erwarten uns:
  • Technische GEO-Grundlagen (Schema.org, llms.txt)
  • GEO-Tools & Analyse-Methoden
  • Praktische Website-Analyse
  • Strategie & Roadmap für die ersten 100 Tage
  • Legal, Ethik & Datenschutz
📚 Optionale Hausaufgabe:

Wer mag, kann heute Abend:

  1. Eigenen Content mit den gelernten Techniken überarbeiten
  2. 5 FAQs für die eigene Website erstellen
  3. Eigene Website auf GEO-Readiness checken

Vielen Dank für heute!

Bis morgen um 9:00 Uhr 👋

📅 Ausblick: Tag 2
16. Oktober 2025 | 09:00 - 17:00 Uhr

Willkommen zu Tag 2: Technik, Tools & Strategie

Morgen werden wir das Gelernte in die Praxis umsetzen und die technischen Grundlagen von GEO vertiefen.

🗓️ Tagesablauf Tag 2

5
Block 5: Technische GEO-Grundlagen

09:00 - 10:30 Uhr (90 Minuten)

  • Recap Tag 1 (10 Min.)
  • Strukturierte Daten für GEO (Schema.org: FAQ, HowTo, Article)
  • Mobile First, Ladezeiten, Indexierung
  • ⭐ llms.txt - Die neue Steuerungsdatei für KI-Crawler
    • Was ist llms.txt und wofür wird sie verwendet?
    • Syntax, Platzierung und typische Einträge
    • Aktuelle Unterstützung durch OpenAI, Anthropic, Google
    • Strategien: Blockieren, gezielt zulassen, differenzieren nach Modell
    • Risiken und Chancen für Sichtbarkeit in KI-Ergebnissen
Highlight: Live-Beispiele von llms.txt-Implementierungen großer Websites
6
Block 6: GEO-Tools & Analyse

11:00 - 12:30 Uhr (90 Minuten)

  • Welche Tools gibt es? (Perplexity, SGE-Simulatoren, KI-Crawls)
  • Prompt-Tools für strukturierte KI-Ausgaben
  • GEO-Checklisten, Visibility-Scans, Snippet-Tests
  • Sichtbarkeit messen - was geht heute?
  • Praxis (60 Min.): Website-Analyse
    • Teilnehmer bringen eigene Websites mit
    • GEO-Check mit Checkliste
    • Kleine Gruppen (je 2er-Teams, hybrid)
    • Präsentation Ergebnisse (je 5 Min.)
⚠️ Bitte mitbringen: Zugriff auf eigene Website (Admin/FTP) für Live-Analyse
7
Block 7: Content-Übung & Umsetzung

13:30 - 15:00 Uhr (90 Minuten)

  • Übung 2 (60 Min.): Neuen GEO-optimierten Artikel erstellen
    • Thema: FAQ oder Ratgeber aus eigenem Bereich
    • Mit KI-Tools arbeiten
    • Strukturierte Daten einplanen
  • Review & Feedback (30 Min.)
8
Block 8: Strategie, Roadmap & Legal

15:30 - 17:00 Uhr (90 Minuten)

  • Integration in bestehende SEO-Strategie
  • Zusammenarbeit von Redaktion, Technik & Marketing
  • Quick Wins vs. langfristige GEO-Maßnahmen
  • Priorisierung: Welche Seiten & Themen zuerst?
  • Gemeinsam erarbeiten: Erste 100 Tage Roadmap
  • Legal/Ethik: Urheberrecht, Halluzinationen, Markenrisiken
  • Typische Fehler & Stolperfallen

🎯 Schwerpunkte Tag 2

Technische Deep-Dives
  • Schema.org Markup richtig implementieren
  • llms.txt erstellen und optimieren
  • EEAT-Signale technisch umsetzen
  • Page Speed für KI-Crawler optimieren
Praktische Umsetzung
  • Eigene Website live analysieren
  • GEO-optimierten Content erstellen
  • Persönliche Roadmap entwickeln
  • Quick Wins identifizieren
Tools & Messung
  • GEO-Analyse-Tools kennenlernen
  • Sichtbarkeit in KI-Systemen messen
  • Testing-Strategien entwickeln
  • KPIs für GEO definieren
Strategie & Roadmap
  • 100-Tage-Plan erstellen
  • Team-Workflows definieren
  • Budget & Ressourcen planen
  • Erfolg messbar machen

🔍 Besonderer Focus: llms.txt

llms.txt ist eine der wichtigsten Neuerungen für GEO 2025!

Diese Datei ermöglicht es, den Zugriff von KI-Crawlern gezielt zu steuern - ähnlich wie robots.txt für klassische Suchmaschinen.

Was ihr über llms.txt lernen werdet:
  • Grundlagen: Was ist llms.txt und warum brauchen wir sie?
  • Syntax: Wie ist eine llms.txt-Datei aufgebaut?
  • Platzierung: Wo muss die Datei liegen? (Hint: Root-Verzeichnis)
  • Use Cases:
    • Bestimmte Seiten für KIs freigeben
    • Sensible Inhalte blockieren
    • Unterschiedliche Regeln für verschiedene KI-Modelle
  • Best Practices: Was sollte man erlauben, was blockieren?
  • Risiken: Kann man sich damit aus KI-Ergebnissen "aussperren"?
  • Chancen: Wie nutzt man llms.txt für mehr Sichtbarkeit?
Beispiel-Struktur einer llms.txt (Details morgen!):
# llms.txt - Steuerung für KI-Crawler # Version 1.0 User-agent: GPTBot Allow: /blog/ Allow: /resources/ Disallow: /admin/ User-agent: Claude-Web Allow: / Disallow: /private/ User-agent: * Disallow: /internal/

Morgen lernt ihr die komplette Syntax und wie ihr diese für eure Website nutzt!

📋 Vorbereitung für Tag 2

Bitte mitbringen/vorbereiten:
  • Laptop/Tablet mit Internetzugang
  • Zugriff auf eure eigene Website (Admin-Panel, FTP oder CMS-Login)
  • Google Search Console Zugriff (falls vorhanden)
  • Liste mit 3-5 Hauptthemen eurer Website
  • Optional: Bestehende SEO-Strategie/Dokumentation

🎁 Was nehmt ihr mit nach Tag 2?

Am Ende von Tag 2 habt ihr:
  • ✅ Eure Website technisch GEO-optimiert (oder Plan dafür)
  • ✅ Eine funktionierende llms.txt-Datei
  • ✅ 3-5 fertige GEO-optimierte Content-Stücke
  • ✅ Eine persönliche 100-Tage-Roadmap
  • ✅ Checklisten und Templates für euer Team
  • ✅ Messbare KPIs für GEO-Erfolg
  • ✅ Ein Netzwerk von GEO-Praktikern (eure Seminar-Kollegen)
  • ✅ Open Badge Zertifikat als digitaler Kompetenznachweis

Fragen zu Tag 2?

Wir freuen uns auf einen spannenden zweiten Tag mit viel Praxis!

🚀

Bis morgen um 09:00 Uhr!