SEO vs. GEO: Was wirklich anders ist – und was nicht
SEO-Expertin Aleyda Solis hat eine detaillierte Vergleichsmatrix zwischen klassischer Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Generative Engine Optimization (GEO) veröffentlicht. Die zentrale These: Die Optimierungsbereiche überlappen sich stärker als viele denken – was sich wirklich verändert, ist das Suchverhalten der Nutzer.
Konkret zeigt die Analyse, dass Suchanfragen in LLMs wie ChatGPT im Schnitt 23 Wörter lang sind, verglichen mit 4,2 Wörtern bei klassischen Suchmaschinen. Außerdem sind 70 % der ChatGPT-Anfragen einzigartig und tauchen bei Google kaum auf. Nutzer interagieren mit KI-Systemen konversationell und über mehrere Gesprächsrunden – ein fundamentaler Unterschied zur klassischen Einzelabfrage.
Bei den Optimierungsbereichen hingegen gilt: Semantisch relevanter Content, E-E-A-T-Signale, strukturierte Daten, Crawlbarkeit und Inhaltsqualität sind sowohl für Google als auch für LLMs relevant. Ein wesentlicher Unterschied: Page Experience (Core Web Vitals, Mobile-Friendliness) spielt für KI-Systeme keine direkte Rolle – wohl aber indirekt, wenn schlechtes Rendering das Crawling verhindert. Zudem unterstützen einige LLMs wie ChatGPT kein clientseitiges JavaScript-Rendering.
Bei den KPIs empfiehlt Solis, sowohl klassische SEO-Metriken als auch neue GEO-spezifische Kennzahlen zu tracken: Markennennungen in KI-Antworten, Sentiment in zitierten Quellen und Traffic aus LLM-Referrals. Die Schlussfolgerung ist pragmatisch: Wer solide SEO betreibt, ist bereits gut für GEO aufgestellt – muss aber gezielt nachschärfen.
Was das für deine Website bedeutet:
1. **JavaScript-Rendering prüfen:** Teste jetzt, ob deine wichtigsten Seiten ohne JavaScript-Rendering zugänglich sind. Tools wie Google Search Console (URL-Inspektion) oder ein einfacher curl-Request zeigen dir, was ein LLM-Bot wie ChatGPTBot tatsächlich sieht. Seiten, die rein auf Client-Side Rendering (CSR) setzen, riskieren, in KI-Antworten ignoriert zu werden.
2. **Content auf Konversationsformat prüfen:** Analysiere deine Top-10-Seiten: Beantwortet der Text auch längere, detaillierte Fragen (20+ Wörter)? Wenn nicht, ergänze FAQ-Sektionen oder strukturierte Antwortblöcke, die typische Mehrschritt-Anfragen abdecken – das erhöht die Wahrscheinlichkeit, als Quelle in LLM-Antworten zu erscheinen.
3. **LLM-Traffic in Analytics tracken:** Richte in Google Analytics 4 oder Matomo ein Segment für Referral-Traffic von ChatGPT, Perplexity, Copilot und Co. ein. Die Domains lauten u.a. chatgpt.com, perplexity.ai, bing.com/chat. So weißt du, ob und wie viel Traffic bereits aus KI-Quellen kommt – Basis für jede weitere GEO-Entscheidung.
4. **Structured Data auf RAG-Kompatibilität prüfen:** Falls du Schema.org-Markup nutzt, stelle sicher, dass Organization-, Article- und FAQPage-Schema korrekt implementiert sind. Google und Bing haben bestätigt, dass strukturierte Daten in RAG-Systemen genutzt werden. Validiere mit dem Rich Results Test und dem Schema Markup Validator.
Hinweis: Der Artikel liefert eine solide konzeptuelle Übersicht, aber keine neuen Daten oder bestätigten Algorithmus-Änderungen. Die Schritte oben sind Best Practices, keine Notfallmaßnahmen.
Original-Artikel auf Aleyda Solis — SEO:
SEO vs GEO: Optimizando para la búsqueda tradicional vs la búsqueda con IA ↗Mehr lesen
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