Ein GEO-Audit misst, wie eine Marke von generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude verstanden, zitiert und empfohlen wird. Damit die Ergebnisse aussagekräftig sind, reicht es nicht aus, lediglich Keywords zu testen: Vielmehr müssen die realen Situationen, Absichten und die tatsächliche Sprache der Kunden abgebildet werden.

Was ist ein GEO-Audit?
 

Wenn ein Kunde eine KI bittet, ihm ein Unternehmen zu empfehlen, formuliert er seine Anfrage nicht wie bei Google. Er beschreibt eine Situation, nennt seine Rahmenbedingungen, bringt mitunter einen konkreten Schmerzpunkt zum Ausdruck und erwartet eine unmittelbar nutzbare Antwort.

Dieser Wandel verändert die Art und Weise, wie Marken ihre Sichtbarkeit betrachten müssen. Es reicht nicht mehr aus, in einer Ergebnisliste weit oben zu stehen: Marken müssen von KI in den Situationen verstanden, zitiert und empfohlen werden, die für Kunden tatsächlich wichtig sind.

Generative Engine Optimization, kurz GEO, umfasst alle Maßnahmen, mit denen die Sichtbarkeit einer Marke in KI-generierten Antworten verbessert wird. Das GEO-Audit bildet den Ausgangspunkt: Es misst, wo, wie und bei wem eine Marke erscheint. Um ihre Präsenz korrekt zu erfassen, müssen jedoch zunächst die richtigen Fragen an die richtigen Modelle gestellt werden. Hier wird die Expertise im Bereich Customer Experience entscheidend.

GEO- und SEO-Audit: Warum GEO nicht einfach eine Übertragung von SEO ist

GEO und SEO sind eng miteinander verbunden. Eine gut strukturierte Website, hochwertige Inhalte und eine starke redaktionelle Autorität bleiben entscheidend dafür, als glaubwürdige Quelle erkannt zu werden. GEO ersetzt SEO daher nicht, sondern führt dessen Ziele weiter. Die Nutzung unterscheidet sich jedoch.

In einer herkömmlichen Suchmaschine gibt ein Nutzer möglicherweise einige Keywords wie „Palettentransport für KMU“ ein. Bei einer KI wird die Anfrage dialogorientiert:

„Welches Transportunternehmen empfehlen Sie einem mittelständischen Industrieunternehmen, das seine Lieferverzögerungen reduzieren möchte, ohne seine Abläufe komplexer zu machen?“

Bei der Anfrage geht es nicht mehr nur um ein Angebot. Sie umfasst einen Unternehmenstyp, einen Kontext, ein Ziel, einen Schmerzpunkt und Auswahlkriterien.

Ein Ansatz, der sich auf Suchvolumen oder Keyword-Varianten konzentriert, erfasst daher nur einen Teil des Gesamtbildes. Er zeigt, ob eine Marke bei bestimmten Suchanfragen erscheint, aber nicht, ob sie in den für ihre Kunden wichtigsten Entscheidungsmomenten empfohlen wird.

Mit Erfahrungsprofilen beginnen – nicht nur mit Keywords

Bevor wir auch nur einen einzigen Prompt formulieren, definieren wir die Kunden, die das Unternehmen erreichen möchte. Es geht nicht allein darum, Personas anhand ihres Alters, ihrer Funktion oder der Unternehmensgröße zu erstellen, sondern Erfahrungsprofile zu entwickeln: Menschen in einer konkreten Situation, mit einem bestimmten Wissensstand, individuellen Rahmenbedingungen und Zielen sowie einer eigenen Art, ihren Bedarf zu formulieren.

Kundenbeispiel: ein GEO-Audit für ein weltweit tätiges Logistikunternehmen

Bei einem kürzlich durchgeführten GEO-Audit für ein weltweit tätiges Logistikunternehmen haben wir mit drei Profilen gearbeitet:

• Eine Geschäftsführerin eines KMU, die eine einfache und verlässliche Lösung sucht und über kein eigenes Logistikteam verfügt;
•  Ein Logistikleiter eines mittelständischen Industrieunternehmens, der mit der Fachterminologie vertraut ist und konkrete Kennzahlen steuert;

• Ein Kfz-Werkstattinhaber mit einem gelegentlichen, dringenden Versandbedarf, der zugleich unter dem Druck seines eigenen Kunden steht.

   

Alle drei suchen eine Transportlösung, stellen einer KI jedoch unterschiedliche Fragen. Die Geschäftsführerin möchte den Stress reduzieren, der durch dringende Fälle entsteht. Der Logistikleiter beschäftigt sich mit OTIF, SLAs und den Gesamtkosten. Dem Werkstattinhaber geht es vor allem darum, die Standzeit eines Fahrzeugs zu begrenzen.

Eine allgemeine Formulierung wie „Welcher ist der beste B2B-Transportdienstleister?“ würde diese Unterschiede verwischen. Dabei bestimmen gerade diese Unterschiede, wie relevant eine Empfehlung ist.

Wie wählt man die zu auditierenden LLMs aus?

Die Definition geeigneter Profile hilft auch dabei, die Umgebungen auszuwählen, in denen die Sichtbarkeit gemessen werden soll. Nicht alle Nutzer haben dieselben digitalen Gewohnheiten, denselben Kenntnisstand im Umgang mit KI oder dieselben beruflichen Tools. Ein Kfz-Werkstattinhaber, der schnell über sein Smartphone sucht, nutzt KI anders als ein Journalist, ein Berater oder ein Logistikleiter.

Einige Profile nutzen vor allem ChatGPT als universellen Assistenten. Andere greifen innerhalb des Google-Ökosystems auf Gemini zurück, nutzen Perplexity für aktuelle Quellen, Claude zur Analyse von Dokumenten oder eine KI, die in ihre Arbeitsumgebung integriert ist. Die Auswahl hängt insbesondere ab von:

• dem Beruf und dem fachlichen Kenntnisstand;
• den Suchgewohnheiten;
• den vom Unternehmen bereitgestellten Tools;
• dem verwendeten Gerät und Ökosystem;
• dem Land, der Sprache und dem Nutzungskontext.

Allerdings sollte man einem Beruf nicht automatisch ein bestimmtes LLM zuordnen: Solche Annahmen müssen anhand von Daten, Umfragen oder Kundengesprächen überprüft werden. Eine hohe Sichtbarkeit in einem LLM, das von einer priorisierten Zielgruppe kaum genutzt wird, gleicht die fehlende Präsenz in deren bevorzugtem Tool nicht aus. Das Audit muss daher das Kundenprofil, die beschriebene Situation und das LLM miteinander verknüpfen, das tatsächlich zum Einsatz kommen dürfte.

Prompts wieder in die Customer Journey einordnen

Ein und dasselbe Profil stellt im Verlauf seiner Customer Journey nicht immer dieselben Fragen. Zunächst versucht die Person, ihr Problem zu verstehen. Anschließend vergleicht sie Lösungen, bewertet Risiken, sucht nach Belegen und bittet gegebenenfalls ausdrücklich um eine Empfehlung. Ein GEO-Audit muss diese unterschiedlichen Absichten abdecken:

• einen Bedarf verstehen oder einen Schmerzpunkt lösen;
• verfügbare Lösungen entdecken;
• Angebote oder Dienstleister vergleichen;
• Risiken und Vorteile bewerten;
• anerkannte Marktteilnehmer finden;
• eine Lösung auswählen.

Diese Kartierung zeigt die Themenfelder, in denen eine Marke zur Referenz werden kann, noch bevor Nutzer gezielt nach einem Dienstleister suchen. Dahinter steht dieselbe Intentionslogik, die auch eine wirksame Marketing-Orchestrierung strukturiert [URL_ARTICLE_ORCHESTRATION noch zu ergänzen]. Bei der Erstellung der Prompts sollten außerdem der fachliche Kenntnisstand, der Geschäftskontext, die Dringlichkeit, die Auswahlkriterien sowie rationale und emotionale Entscheidungsfaktoren variiert werden.

Für unser Logistik-Audit wurden auf Grundlage von drei Profilen 90 Prompts erstellt. Die Analyse ihrer semantischen Verzweigungen – des von Google für seinen KI-Modus beschriebenen Query Fan-out – ermöglichte es, 972 Suchanfragen auf ChatGPT, Gemini und Perplexity zu untersuchen.query fan-out décrit par Google pour son mode IA

Die Menge ist jedoch nur dann wertvoll, wenn der Ausgangspunkt stimmt. Hunderte Prompts zu automatisieren, die nicht zu den Kunden passen, macht das Audit nicht relevanter – es vervielfacht lediglich eine fehlerhafte Ausgangsdefinition.

Unsere GEO-Audit-Methodik in sechs Schritten

Bei T&S Digital Generated ist unsere GEO-Audit-Methodik in sechs Schritte gegliedert:

1.     Strategische Prioritäten definieren: Angebote, Zielgruppen, Märkte und Unternehmensziele präzisieren.

2.     Erfahrungsprofile erstellen: Situationen, Bedürfnisse, Schmerzpunkte und Entscheidungskriterien identifizieren.

3.     Die Customer Journey kartieren: Absichten rund um Entdeckung, Vergleich, Vertrauensbildung und Auswahl abdecken.

4.     Realistische Prompts erstellen: Sprache, Kontext, Rahmenbedingungen und fachlichen Kenntnisstand variieren.

5.     Sichtbarkeit messen und interpretieren: Präsenz, Position, Beständigkeit, Wettbewerber und herangezogene Quellen analysieren.

6.     Ergebnisse entsprechend der Nutzung gewichten: Die auf jedem LLM erzielte Sichtbarkeit in Bezug zu den Gewohnheiten der priorisierten Profile setzen.

So wird aus einer allgemeinen Sichtbarkeitsmessung eine strategische Diagnose: Bei welchen Profilen wird die Marke empfohlen? In welchen Situationen fehlt sie? Für welche Vorteile ist sie bekannt? Welche Akteure bestimmen die Erzählung?

Sichtbarkeit in KI messen – und auch ihre Relevanz

Ein Gesamtmittelwert kann eine zufriedenstellende Sichtbarkeit suggerieren und zugleich erhebliche Unterschiede verbergen. Eine Marke wird möglicherweise häufig gegenüber Experten erwähnt, fehlt jedoch in Antworten für Nicht-Experten. Sie erscheint vielleicht, wenn ein Kunde technische Leistungsfähigkeit sucht, nicht aber dann, wenn Einfachheit, Unterstützung oder Sicherheit im Vordergrund stehen.

Diese Unterschiede weisen weniger auf ein Rankingproblem hin als auf eine Diskrepanz zwischen der Darstellung der Marke und den Erwartungen ihrer unterschiedlichen Kunden.

Die Customer-Experience-Expertise übersetzt diese Ergebnisse in konkrete operative Entscheidungen. Bei mangelnder Sichtbarkeit reicht es nicht, einfach mehr Inhalte zu produzieren. Es muss geklärt werden, welches Profil in welcher Situation und in welcher Phase der Customer Journey angesprochen werden soll, welches Sprachniveau angemessen ist und welche Belege erforderlich sind.

Die Empfehlungen können Leitfäden, FAQs, Vergleichsseiten, Anwendungsfälle, Infografiken oder Videos umfassen. Sie können auch dazu führen, bestehende Inhalte zu vereinfachen oder die Präsenz der Marke in Medien, Vergleichsportalen und Branchenorganisationen zu stärken, die von KI als Quellen genutzt werden.

SEO und Customer Experience: zwei sich ergänzende Kompetenzen

SEO-Agenturen verfügen über unverzichtbare Kompetenzen, um die Struktur einer Website, ihre Autorität und ihre Interpretierbarkeit für Suchmaschinen zu analysieren. Diese Kompetenzen bleiben auch bei einem GEO-Ansatz wesentlich.

Die Customer-Experience-Expertise ergänzt eine weitere Dimension: zu verstehen, warum, wann und wie eine Person eine KI befragt, und anschließend zu prüfen, ob die generierte Antwort den Zielen der Marke entspricht. Genau darin liegt der Kern der Arbeit von Acemis, einer Beratung für Daten und KI im Bereich Customer Experience.

Wer bei den Suchmaschinen ansetzt, fragt: „Bei welchen Suchanfragen erscheint die Marke?“ Wer bei den Kunden ansetzt, stellt eine strategischere Frage:

„In welchen Situationen und bei welchen Kunden möchten wir verstanden, zitiert und empfohlen werden?“

Diese zweite Frage macht GEO nicht zu einer weiteren technischen Übung zur Sichtbarkeit, sondern zu einem echten Hebel für Differenzierung und Leistungsfähigkeit.

FAQ: GEO-Audit
 

Was ist ein GEO-Audit?

Ein GEO-Audit (Generative Engine Optimization) analysiert, wie eine Marke von generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude verstanden, zitiert und empfohlen wird. Es misst die Präsenz und Position der Marke, die genannten Wettbewerber und die von den Modellen herangezogenen Quellen.

Was ist der Unterschied zwischen einem GEO-Audit und einem SEO-Audit?

Ein SEO-Audit bewertet anhand von Keywords die Position einer Website in den Suchmaschinenergebnissen. Ein GEO-Audit bewertet die Präsenz einer Marke in generierten Antworten auf dialogorientierte Anfragen, die Kontext, Rahmenbedingungen und Auswahlkriterien enthalten. Beide Ansätze ergänzen sich.

Wie viele Prompts braucht man für ein zuverlässiges GEO-Audit?

Die Anzahl ist weniger wichtig als die Übereinstimmung der Prompts mit den tatsächlichen Kunden. Unser Logistik-Audit basierte beispielsweise auf 90 Prompts aus drei Profilen; unter Berücksichtigung ihrer Verzweigungen wurden 972 Suchanfragen analysiert.

Welche LLMs sollte ein GEO-Audit umfassen?

Diejenigen, die Ihre priorisierten Kunden tatsächlich nutzen. ChatGPT, Gemini und Perplexity decken einen großen Teil der Nutzung ab. Die Auswahl sollte jedoch anhand von Daten, Umfragen oder Kundengesprächen überprüft werden.

GEO als Hebel für die Kundenstrategie nutzen

Eine Marke, die in KI sichtbar ist, ist nicht automatisch gut positioniert. Sie ist es dann, wenn sie zum richtigen Zeitpunkt, beim passenden Profil und aus den richtigen Gründen erscheint.

Mit T&S Digital Generated haben wir einen GEO-Ansatz entwickelt, der digitale Expertise, fundierte Kenntnisse der KI-Umgebungen und ein tiefes Verständnis der Customer Journeys und des Kundenverhaltens verbindet. Von der Definition der Profile bis zur Messung der Sichtbarkeit unterstützen wir Unternehmen dabei, GEO als Instrument ihrer Strategie zu nutzen und in die Orchestrierung ihrer Marketingaktivitäten einzubinden.

Möchten Sie bewerten, wie Ihre Marke von KI verstanden, zitiert und empfohlen wird? Lassen Sie uns über Ihre Herausforderungen sprechen und gemeinsam ein GEO-Audit entwickeln, das auf Ihre Kunden, Angebote und Prioritäten zugeschnitten ist.

Von Gauthier Dessales-Quentin, Manager bei Acemis, Experte für digitale Strategie, SEO und GEO.