Folge 33: GEO vs. SEO (Teil 1) – Wie sich die Nutzung von KI-Systemen und Suchmaschinen unterscheidet

„Good SEO is good GEO“ – diese Aussage von Danny Sullivan, Director within Google Search, hat im April 2026 für Diskussionen gesorgt. Doch stimmt das wirklich? Kann man SEO-Strategien einfach auf GEO übertragen?

In dieser Folge widerlegen Maggie Mues und Andre Alpar diese These und zeigen die fundamentalen Unterschiede zwischen der Nutzung von Suchmaschinen und KI-Systemen auf. Die Unterscheidung findet auf zwei Ebenen statt: der Nutzung der Systeme und dem Marketing für diese Kanäle. In Teil 1 konzentrieren wir uns auf die Nutzungsebene – denn nur wer versteht, wie sich die Systeme in ihrer Nutzung unterscheiden, kann auch das Marketing entsprechend anpassen.

Anhand von vier zentralen Bereichen – Markt, Input, Datenbasis und Ergebniserzeugung sowie Output – wird deutlich: SEO und GEO erfordern unterschiedliche Strategien, weil die zugrundeliegenden Systeme fundamental anders funktionieren.

Die zwei Ebenen der Unterscheidung

Bevor wir in die Details einsteigen, ist es wichtig zu verstehen, dass sich GEO und SEO auf zwei verschiedenen Ebenen unterscheiden:

1. Nutzung der Systeme: Wie unterscheiden sich Suchmaschinen und KI-Systeme in ihrer grundlegenden Funktionsweise und Nutzung? (Thema dieser Folge)
2. Marketing für die Kanäle: Welche Implikationen haben diese Unterschiede für die operative Umsetzung von Marketingmaßnahmen? (Thema der nächsten Folge)

Die Nutzung der Systeme ist die Vorbedingung, um gutes Marketing für diese Kanäle zu machen. Nur wer die Unterschiede in der Nutzung versteht, kann auch nachvollziehen, warum das Marketing unterschiedlich gestaltet werden muss.

Unterschied 1: Der Markt – Monopol vs. Fragmentierung

Der erste fundamentale Unterschied zeigt sich bereits in der Marktstruktur. Während der Suchmaschinenmarkt von einem klaren Monopolisten dominiert wird, präsentiert sich der KI-Markt deutlich fragmentierter.

Unterschied 2: Der Input – Keywords vs. Prompts

Wie Nutzende mit Suchmaschinen und KI-Systemen interagieren, unterscheidet sich fundamental. Dies zeigt sich bereits in der Bezeichnung des Inputs: Bei Suchmaschinen sprechen wir von Keywords, bei KI-Systemen von Prompts.

Länge und Komplexität der Abfrage

Keywords sind kurz und prägnant – durchschnittlich etwa 4 Wörter. Ein typisches Beispiel: „Handy kaufen“.

Prompts hingegen sind deutlich länger und detailreicher – im Durchschnitt 23 Wörter. Ein Beispiel: „Ich suche ein Handy unter 300 Euro. Was ist sinnvoll, wenn mir der Akku am wichtigsten ist?“

Zwar wächst die Länge sowohl bei Keywords als auch bei Prompts, doch die Systeme wachsen nicht aufeinander zu – der Unterschied bleibt bestehen.

Sitzungstiefe und Dauer

Bei Suchmaschinen halten sich Nutzende nur kurz auf. Das Ziel: schnell die richtige Webseite finden und die Plattform durch einen Klick wieder verlassen.

Bei KI-Systemen dauern Sitzungen deutlich länger – oft mehrere Minuten. Nutzende vertiefen Themen, stellen Rückfragen und führen einen dynamischen Dialog. Das KI-System selbst regt durch Nachfragen weitere Interaktionen an.

Stil der Interaktion

Suchmaschinen: Nutzende stellen eine Abfrage nach der anderen. Wenn das Ergebnis nicht passt, wird die Anfrage angepasst. Auf Desktop ändern Nutzende ihre Anfrage in ca. 18% der Fälle, auf Mobilgeräten sogar in 30% der Fälle.

KI-Systeme: Die Interaktion ist mehrstufig, konversationell und kontextbezogen. Es findet ein echter Dialog statt, bei dem das System auf vorherige Aussagen Bezug nimmt.

Themen und Nutzerintent

Suchmaschinen bedienen primär informationelle, navigationale und transaktionale Intents – oder eine Mischung daraus.

KI-Systeme decken eine größere Vielfalt ab: aufgabenbezogene, problemlösende und kreative Anfragen. Zwei zusätzliche Intent-Gruppen sind besonders relevant:

• Create: Das Schaffen von etwas Neuem (Texte, Ideen, Konzepte)
• Inspiration: Die Suche nach Anregungen, die Nutzende früher eher auf Social-Media-Plattformen gesucht hätten

Unterschied 3: Datenbasis und Ergebniserzeugung – Index vs. Training + Grounding

Unter der Haube arbeiten Suchmaschinen und KI-Systeme mit völlig unterschiedlichen Mechanismen. Diese Unterschiede sind entscheidend für das Verständnis, warum SEO-Strategien nicht einfach auf GEO übertragbar sind.

Leitfragen und Bedürfnisse

Hinweis: Mit dem Aufkommen von KI-Agenten wird sich dies weiterentwickeln zu „Do it for me“ – das System erfüllt Aufgaben eigenständig. Mehr dazu in den Folgen 30 und 31.

Wie Suchmaschinen arbeiten: Der klassische Dreierschritt

Der Prozess ist etabliert und gut verstanden:

1. Crawling: Das Netz wird durchkämmt
2. Indexierung: Dokumente werden für verschiedene Themen priorisiert und sortiert
3. Serving und Ranking: Bei einer Nutzeranfrage werden die Top-Ergebnisse für das jeweilige Thema ausgeliefert

Die Suchmaschine interagiert mit einem Index – einer strukturierten Datenbank, die als Wissensquelle dient.

Wie KI-Systeme arbeiten: Drei Typen, zwei Wissensquellen

Es ist wichtig, drei Typen von KI-Systemen zu unterscheiden:

1. Reine LLMs: Keine Interaktion mit der externen Welt
2. KI-Chatbots mit Websuche: Nutzen im Hintergrund eine Websuche zur Verifikation und Aktualisierung (Fokus dieser Folge)
3. Suchmaschinen mit LLM-Features: Klassische Suchmaschinen, die zusätzlich KI-generierte Inhalte anzeigen (z.B. Google AI Overviews)

Wenn Google von „Good SEO is good GEO“ spricht, bezieht sich das vor allem auf den dritten Typ – Suchmaschinen mit LLM-Features. Der eigentliche Innovationsbereich liegt jedoch bei KI-Chatbots mit Websuche, die das Nutzerverhalten weltweit in kürzester Zeit massiv verändert haben.

KI-Chatbots mit Websuche nutzen zwei Wissensquellen:

1. Trainingsdaten: Das „Gehirn“ des KI-Systems – grundlegendes Wissen, auf dem das Modell basiert
2. Grounding (Websuche): Aktuelle Informationen aus dem Internet, die zur Verifikation und Aktualisierung herangezogen werden

Die Ergebniserzeugung kombiniert beide Quellen: Das System schöpft aus seinen Trainingsdaten und ergänzt diese durch aktuelles Wissen aus dem Web.

Bewertung von Inhalten: Dokument vs. Chunks

Sowohl Suchmaschinen als auch KI-Systeme bewerten Inhalte hinsichtlich ihrer Relevanz – aber auf unterschiedliche Weise:

Suchmaschinen: Bewerten ein Dokument immer im Ganzen. Alle Elemente einer Landingpage fließen in die Bewertung ein.

KI-Systeme: Denken in Chunks – einzelnen Inhaltsblöcken. Sie bewerten und nutzen nur einzelne Abschnitte eines Dokuments für die Antwortgenerierung, nicht das gesamte Dokument.

Umgang mit veralteten Inhalten

Suchmaschinen: Veraltete Inhalte ranken schlechter oder gar nicht mehr. Das System erkennt Aktualitätsprobleme und passt die Rankings entsprechend an.

KI-Systeme: Veraltete Inhalte können zu fehlerhaften Antworten führen. Dies ist besonders problematisch, wenn nur auf Trainingsdaten zurückgegriffen wird. Beispiel: Einige KI-Systeme behaupteten noch lange nach der Amtsübernahme von Donald Trump, Joe Biden sei weiterhin US-Präsident.

Umgang mit neuen Inhalten

Suchmaschinen: Neue Inhalte müssen sich über Tage, Wochen oder sogar Monate einen Trust erarbeiten. Sie müssen beweisen, dass sie gut genug für ein Ranking sind.

KI-Systeme: Neue Inhalte können innerhalb weniger Tage zitiert werden. Eine Studie von Profound (Mai 2026) zeigt: Neue Inhalte erhalten nach durchschnittlich 7 Tagen erste Citations. In der Praxis beobachten wir bei betreuten Projekten teilweise sogar Zeitspannen von nur 24 Stunden.

Das klassische SEO-Sinnbild beschreibt die Beziehung zwischen Suchmaschine und Content wie eine Beziehung zwischen zwei Menschen: kennenlernen, Vertrauen aufbauen, ausliefern, Vertrauen bestätigen oder verlieren. Content steigt langsam in den Rankings und fällt langsam wieder, wenn er nicht aktualisiert wird.

Bei KI-Systemen ist der Ansatz anders: Das System hat sein Wissen (Trainingsdaten) und will primär sicherstellen, dass dieses Wissen nicht falsch oder veraltet ist. Frischer Input dient der Verifikation.

Unterschied 4: Der Output – Wegweiser vs. Antwort

Der Output – das, was Nutzende letztendlich sehen – unterscheidet sich fundamental zwischen Suchmaschinen und KI-Systemen.

Was Nutzende erhalten

Suchmaschinen: Eine Empfehlung von Webseiten, die besucht werden sollten. Im Wesentlichen Links plus unterstützender Content, der bei der Entscheidung hilft, auf welchen Link geklickt werden soll. Die Suchmaschine ist ein Wegweiser.

KI-Systeme: Die Antwort selbst. Das Ergebnis entspricht dem, was man bei einer Suchmaschine erst nach dem Klick auf einen Link erhalten würde: Text, Bilder, Querverweise, strukturierte Informationen. Das KI-System liefert das Ziel, nicht den Weg dorthin.

Stabilität der Ergebnisse

Suchmaschinen: Relativ stabil. Wenn ein Dokument Vertrauen gewonnen hat, bleibt es auf seiner Position oder schwankt nur leicht. Rankings sind eine etablierte KPI-Metrik in SEO, weil sie über Zeit nachvollziehbar sind. Bei großen Veränderungen schwanken vielleicht 5-10% der Ergebnisse.

KI-Systeme: Hochgradig volatil. Die zitierten Domains können sich von Woche zu Woche um bis zu 70% unterscheiden – je nach System. Dies wird als Citation Drift bezeichnet. Mentions und Citations sind deutlich instabiler als klassische SERP-Rankings.

Verantwortung für fehlerhaften Output

Suchmaschinen: Relativ frei von Verantwortung. Die Suchmaschine sagt: „Hier sind mögliche Webseiten, wo du die Antwort findest. Such dir aus, was du besuchst. Was dann passiert, ist deine Verantwortung – du hast den Klick gemacht.“

KI-Systeme: Höhere Verantwortung. Das System sagt: „Das ist die Antwort.“ Zwar werden Citations angegeben, die zeigen, welche Quellen genutzt wurden – doch oft werden viel mehr Webseiten im Hintergrund konsultiert, als tatsächlich zitiert werden. Die Vertrauensfrage bei KI-Output steht daher auf wackligeren Beinen. Zwar verbessert sich das Vertrauen mit der Zeit und Halluzinationen werden seltener, doch das Problem besteht weiterhin.

Fazit: Fundamentale Unterschiede erfordern unterschiedliche Strategien

Die Analyse der vier Bereiche – Markt, Input, Datenbasis und Ergebniserzeugung sowie Output – zeigt eindeutig: Suchmaschinen und KI-Systeme sind fundamental unterschiedliche Plattformen.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

• Markt: Google-Monopol bei Suchmaschinen vs. fragmentierter KI-Markt mit mehreren relevanten Playern
• Input: Kurze Keywords (4 Wörter) vs. lange, konversationelle Prompts (23 Wörter)
• Interaktion: Schnelle, sequenzielle Abfragen vs. längere, dialogische Sitzungen
• Datenbasis: Index vs. Trainingsdaten + Grounding durch Websuche
• Bewertung: Ganze Dokumente vs. einzelne Chunks
• Aktualität: Langsamer Trust-Aufbau vs. schnelle Citation-Möglichkeit
• Output: Wegweiser zu Webseiten vs. direkte Antworten
• Stabilität: Relativ stabile Rankings vs. hohe Citation-Volatilität

Diese fundamentalen Unterschiede in der Nutzung der Systeme haben direkte Konsequenzen für das Marketing. In der nächsten Folge zeigen wir, welche Implikationen sich daraus für die operative Umsetzung von SEO- und GEO-Maßnahmen ergeben und warum „Good SEO is good GEO“ zu kurz greift.

Hinweis: Die hier aufgeführten Unterschiede erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Es handelt sich um eine Auswahl relevanter Argumente, die je nach Kontext unterschiedlich gewichtet werden können.