Folge 2: Akronyme, Relevanz und Kategorisierung von AI-Systemen
In der ersten Folge unserer GEO Know How Academy haben wir die Grundlagen von Generative Engine Optimization (GEO) gelegt und erklärt, warum sich SEOs und Content-Marketer diesem neuen Kanal so verbunden fühlen. Jetzt ist es an der Zeit, tiefer einzutauchen: Welche Begriffe und Akronyme kursieren in der Branche? Warum wird GEO für Unternehmen immer wichtiger? Und wie lassen sich die verschiedenen AI-Systeme systematisch kategorisieren?
Der Akronym-Dschungel: GEO vs. AEO vs. AIO
Die noch junge Disziplin der AI-Optimierung kämpft mit einem typischen Problem neuer Technologien: Zu viele Begriffe für dasselbe Phänomen. Während sich in Deutschland GEO (Generative Engine Optimization) als Standard etabliert, kursieren international verschiedene Alternativen:
AEO (Answer Engine Optimization) wird vor allem in den USA gepusht, erfasst aber nur einen Teil dessen, was AI-Systeme leisten. Diese Systeme machen weit mehr als nur Antworten zu geben – sie erstellen, analysieren und kreieren Inhalte.
AIO (Artificial Intelligence Optimization) sorgt für Verwirrung mit Googles „AI Overviews“, die ebenfalls das Kürzel AIO verwenden. Eine klare Abgrenzung wird dadurch erschwert.
SEO (Search Everywhere Optimization) verwässert die wichtige Unterscheidung zwischen klassischer Suchmaschinenoptimierung und der Optimierung für AI-Systeme. Obwohl es Überschneidungen gibt, erfordern beide Kanäle teilweise unterschiedliche Maßnahmen.
LLMO (Large Language Model Optimization) und GAIO (Generative AI Optimization) waren frühe Begriffe, die sich nicht durchgesetzt haben – der erste greift zu kurz, der zweite klingt schlichtweg unaussprechlich.
Warum GEO die beste Wahl ist: Der Begriff erfasst präzise das Optimierungsziel – generative AI-Engines – ohne Verwirrung zu stiften. Zudem hat er sich bereits in der deutschsprachigen Marketing-Community etabliert.
Warum GEO für Unternehmen unverzichtbar wird
Die Relevanz von GEO lässt sich nicht von der Hand weisen. Claneos repräsentative State of Search Studie offenbart eine klare Entwicklung: AI-Systeme werden von einem Großteil der Menschen wöchentlich genutzt – und die Tendenz ist stark steigend.
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache
- 33% der Menschen nutzen AI-Chatbots bereits mehrmals wöchentlich
- AI-Chatbots zeigen das größte Wachstum aller untersuchten Plattformen von 2024 auf 2025
- ChatGPT dominiert mit Abstand die Web-Visits und App-Downloads
Die Konsequenz ist eindeutig: Wenn AI-Systeme für Nutzer wichtiger werden, wird GEO für Unternehmen wichtiger. Es besteht ein direkter Zusammenhang zwischen Nutzeradoption und Marketing-Relevanz.
Was das für Ihr Marketing bedeutet
Die steigenden Nutzerzahlen haben fünf zentrale Auswirkungen auf Ihre Marketingstrategie:
Bewusstsein schaffe
Verankere Verständnis für das Medium AI-System und den Marketingkanal GEO im Unternehmen
Breitere Verteilung
Marketingmaßnahmen müssen auf mehr Plattformen verteilt werden
Verantwortlichkeiten klären
Definiere, wer für GEO zuständig ist und wo Wissen aufgebaut werden muss
Kennzahlen definieren
Entwickele Erfolgsmetriken und Reportings für den neuen Kanal
Status-Quo analysieren
Führe eine Bestandsaufnahme durch, bevor du Maßnahmen ableitest
Die drei Kategorien von AI-Systemen
Nicht alle AI-Systeme funktionieren gleich. Für erfolgreiche GEO-Strategien ist es entscheidend, die drei Hauptkategorien zu verstehen:
Beispiele: GPT-4o, Gemini 2.5 Pro
- Basieren ausschließlich auf Trainingsdaten
- Keine Live-Websuche möglich
- Updates erfolgen in längeren Zyklen
- Herausforderung: Veraltete Informationen können lange bestehen bleiben
Beispiele: ChatGPT, Gemini, Claude
- Kombinieren Trainingsdaten mit optionaler Websuche
- Websuche wird nur bei Bedarf aktiviert (z.B. bei aktuellen Themen)
- Flexible Antwortgenerierung
- Vorteil: Können aktuelle Informationen einbeziehen
Beispiele: AI Overviews, Perplexity, AI Mode
- Nutzen aktuelle Webinhalte für AI-generierte Antworten
- Zitieren Quellen stets direkt
- Basieren auf aktuellen Suchindizes
- Vorteil: Höchste Aktualität und Quelltransparenz
Sichtbarkeit vs. Aufwand: Strategische Implikationen
Die verschiedenen AI-System-Kategorien unterscheiden sich erheblich in zwei kritischen Faktoren:
Sichtbarkeit von GEO-Maßnahmen
- Hoch: Suchmaschinen mit LLMs (schnelle Ergebnisse sichtbar)
- Mittel: KI-Chatbots mit Websuche (abhängig von Triggern)
-
Niedrig: Reine LLMs (lange Wartezeiten bis zu Updates)
Aufwand für Beeinflussung
- Niedrig: Suchmaschinen mit LLMs (ähnlich wie SEO)
- Mittel: KI-Chatbots mit Websuche (gemischter Ansatz)
-
Hoch: Reine LLMs (langfristige Strategien erforderlich)
Die strategische Erkenntnis: Beginne mit Suchmaschinen, die LLMs nutzen, um schnelle Erfolge zu erzielen, und entwickele parallel langfristige Strategien für reine LLMs.
Fazit: Die Weichen für die Zukunft stellen
Die Kategorisierung von AI-Systemen zeigt: GEO ist kein einheitlicher Kanal, sondern erfordert differenzierte Strategien. Während sich die Begrifflichkeiten noch sortieren, steht die Relevanz außer Frage – die Nutzerzahlen sprechen eine klare Sprache.
Unternehmen, die heute damit beginnen, ihre Inhalte systematisch für verschiedene AI-System-Kategorien zu optimieren, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Die Frage ist nicht mehr, ob GEO relevant wird, sondern wie schnell Sie sich positionieren.
Der nächste Schritt: Analysieren Sie, in welchen AI-Systemen Ihr Unternehmen bereits präsent ist, und entwickeln Sie eine kategorienspezifische GEO-Strategie. Die Zukunft der digitalen Sichtbarkeit hat bereits begonnen.
