Zwanzig Wörter, die Ihnen begegnen, wenn Sie sich mit dem Thema beschäftigen. Erklärt, ohne dass Sie danach mehr Fragen haben als vorher.
Die KI-generierte Antwort, die Google seit 2024 über den klassischen Suchergebnissen anzeigt. Sie fasst mehrere Quellen zu einem Text zusammen und nennt darunter die verwendeten Seiten.
Für Unternehmen sind die AI Overviews der sichtbarste Beleg dafür, dass sich die Suche ändert. Wer dort zitiert wird, gewinnt Reichweite. Wer nicht, verliert Klicks, weil der Nutzer seine Antwort schon hat und nicht mehr scrollt.
Ein System, das auf eine Frage direkt antwortet, statt eine Liste von Links auszugeben. Perplexity ist das reinste Beispiel, ChatGPT mit Websuche ein weiteres.
Der Unterschied zur Suchmaschine ist nicht technisch, sondern strukturell: Es gibt kein Ergebnis Nummer sieben mehr. Es gibt eine Antwort, in der ein paar Namen vorkommen. Oder eben nicht vorkommen.
Das Zerteilen eines Textes in kleinere Abschnitte, damit ein KI-System sie einzeln verarbeiten und bewerten kann. Ein Sprachmodell liest selten eine ganze Seite am Stück.
Für Sie heißt das: Jeder Abschnitt muss allein verständlich sein. Ein Absatz, der nur Sinn ergibt, wenn man die drei davor gelesen hat, ist als einzelnes Stück wertlos. Deshalb funktionieren klare Überschriften mit direkter Antwort darunter so gut.
Die Nennung einer Quelle in einer KI-Antwort. Perplexity zeigt Zitate offen an, die AI Overviews verlinken die verwendeten Seiten, ChatGPT nennt bei Websuchen ebenfalls Quellen.
Eine Citation ist die klarste messbare Form von KI-Sichtbarkeit. Sie ist besser als eine bloße Erwähnung, weil sie einen Link mitbringt und damit tatsächlich Besucher liefern kann.
Die Übersetzung von Text in Zahlenreihen, mit denen ein KI-System rechnen kann. Texte mit ähnlicher Bedeutung liegen in diesem Zahlenraum nah beieinander, auch wenn sie andere Wörter benutzen.
Deshalb funktioniert die alte Keyword-Logik nicht mehr. Sie müssen nicht mehr exakt das Wort treffen, nach dem gesucht wird. Sie müssen das Thema treffen. Das ist eine Erleichterung und eine Hürde zugleich, denn Keyword-Stopfen wird wirkungslos.
Ein eindeutig identifizierbares Ding: ein Unternehmen, eine Person, ein Ort, ein Produkt. Suchmaschinen und KI-Systeme denken in Entitäten, nicht in Zeichenketten.
Ihr Ziel ist, als eigene Entität erkannt zu werden und nicht als zufällige Buchstabenfolge. Das gelingt über Konsistenz: Wenn Ihr Firmenname, Ihre Adresse und Ihre Leistungen überall gleich stehen, verfestigt sich daraus ein Eintrag. Wenn es Widersprüche gibt, bleibt es Rauschen.
Die Optimierung von Inhalten für generative Antwortsysteme. Der Begriff stammt aus einer Studie von 2023 und hat sich seitdem als Bezeichnung für das ganze Feld durchgesetzt.
GEO ist kein Ersatz für SEO, sondern eine Ebene darüber. SEO sorgt dafür, dass Sie gefunden werden. GEO sorgt dafür, dass Sie zitiert werden. Mehr dazu auf unserer GEO-Seite.
Das Verankern einer KI-Antwort in echten Quellen, statt sie allein aus dem Trainingswissen zu erzeugen. Das System sucht während des Gesprächs, liest Seiten und baut die Antwort darauf auf.
Grounding ist der Grund, warum klassisches SEO so wichtig bleibt: Was das System beim Suchen nicht findet, kann es nicht als Grundlage nehmen. Wer im Index fehlt, existiert für ein geerdetes System nicht.
Wenn ein Sprachmodell etwas behauptet, das nicht stimmt, aber überzeugend klingt. Erfundene Öffnungszeiten, falsche Preise, Leistungen, die es nie gab.
Für Unternehmen ist das ein reales Risiko und ärgerlicherweise kaum direkt zu beheben. Es gibt keinen Support, bei dem man anruft. Was hilft, ist eine eindeutige und konsistente Datenlage: Je klarer die Fakten, desto weniger Raum bleibt zum Erfinden.
Eine Datenbank, in der Dinge und ihre Beziehungen zueinander gespeichert sind: Diese Firma sitzt an diesem Ort, gehört zu diesem Konzern, bietet diese Leistung an.
Google nutzt einen solchen Graphen seit über zehn Jahren, sichtbar in den Infoboxen rechts neben den Suchergebnissen. Wer dort einen Eintrag hat, ist als Entität etabliert. Das zahlt auch auf KI-Systeme ein, die auf denselben Datenbeständen aufsetzen.
Das technische Herz von ChatGPT, Gemini, Claude und Co. Ein Modell, das aus riesigen Textmengen gelernt hat, welches Wort wahrscheinlich als nächstes kommt, und daraus flüssige Antworten erzeugt.
Wichtig zu verstehen: Ein LLM ist keine Datenbank. Es schlägt nichts nach, es rechnet Wahrscheinlichkeiten. Deshalb kann dieselbe Frage zweimal verschiedene Antworten ergeben, und deshalb gibt es keinen garantierten Platz in einer Antwort.
Ein weiterer Name für dasselbe wie GEO: die Optimierung von Inhalten für Sprachmodelle. Manche sagen auch AEO für Answer Engine Optimization.
Dass es drei Begriffe für eine Sache gibt, sagt Ihnen alles über das Alter des Feldes. Es hat sich noch keine Bezeichnung durchgesetzt, weil noch niemand lange genug dabei ist, um sie durchzusetzen. Lassen Sie sich von der Begriffsvielfalt nicht beeindrucken.
Eine Datei unter /llms.txt, die KI-Systemen in klarer Sprache erklärt, wer Sie sind, was Sie anbieten und wo die wichtigen Informationen auf Ihrer Website stehen.
Der Vorschlag ist jung und keine offizielle Norm. Kein System ist verpflichtet, die Datei zu lesen. Sie kostet allerdings fast nichts, schadet nicht, und wenn sie sich durchsetzt, sind Sie früh dabei. Mehr dazu in unserem Beitrag über llms.txt.
Die Frage oder Anweisung, die ein Nutzer einem KI-System stellt. Der Nachfolger des Suchbegriffs, nur viel länger und persönlicher.
Der Unterschied ist größer, als er klingt. Früher tippte jemand „Wärmepumpe Bonn“. Heute schreibt er drei Sätze über sein Haus, sein Budget und seine Bedenken. Diese Fragen kennt kein Keyword-Tool. Sie kennen nur Sie, aus Ihren Telefonaten.
Das Verfahren, mit dem ein KI-System während des Gesprächs Informationen sucht, ausgewählte Textstellen einliest und daraus die Antwort baut. Das technische Rückgrat hinter Grounding.
RAG ist der Grund, warum aktuelle Inhalte auf Ihrer Website relevant bleiben, auch wenn das Modell selbst vor einem Jahr trainiert wurde. Und es ist der Grund, warum Auffindbarkeit im Suchindex weiterhin die Eintrittskarte ist.
Ein gemeinsamer Standard von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex, mit dem sich Inhalte maschinenlesbar auszeichnen lassen: Das hier ist ein Preis, das eine Adresse, das eine Öffnungszeit.
Für Menschen unsichtbar, für Maschinen der Unterschied zwischen Raten und Wissen. Ohne Schema.org muss ein System aus dem Zusammenhang schließen, was eine Zahl auf Ihrer Seite bedeutet. Mit Schema.org steht es einfach da.
Eine Kennzahl von SEO-Tools, die versucht, die Gesamtsichtbarkeit einer Domain in einer Zahl auszudrücken. Für klassische Suchmaschinen etabliert, für KI-Systeme gibt es nichts Vergleichbares.
Genau das ist eines der größten Probleme in diesem Feld. Es gibt keine Search Console für ChatGPT. Was man messen kann, ist eine Tendenz über viele Abfragen. Mehr dazu in unserem Beitrag über Messbarkeit.
Der Oberbegriff für maschinenlesbare Zusätze im Quelltext einer Seite, meist umgesetzt mit Schema.org im Format JSON-LD.
Sie sind kein Ranking-Faktor im engeren Sinn, aber sie machen aus Text überprüfbare Fakten. Und überprüfbare Fakten sind das, woraus eine KI-Antwort gebaut wird. Wer sie weglaesst, zwingt die Maschine zum Raten.
Die Textmengen, aus denen ein Sprachmodell während seiner Entstehung gelernt hat. Was dort oft und konsistent genug vorkommt, verfestigt sich zu etwas, das man als Wissen bezeichnen könnte.
Trainingsdaten sind der langsame Weg zu KI-Sichtbarkeit: Sie werden in großen Abständen aktualisiert, nicht täglich. Wer heute anfängt, taucht dort frühestens in der nächsten Modellgeneration auf. Genau deshalb ist Geduld hier keine Tugend, sondern eine Rahmenbedingung.
Eine Suchanfrage, bei der der Nutzer seine Antwort direkt bekommt und auf kein Ergebnis mehr klickt. Früher durch Infoboxen und Snippets, heute massiv durch KI-Antworten.
Für Sie heißt das: Besucherzahlen taugen nicht mehr als alleiniger Erfolgsmaßstab. Sie können sichtbarer sein als je zuvor und trotzdem weniger Traffic haben. Was zählt, sind Anfragen. Mehr dazu auf unserer SEO-Seite.
Weil das Feld drei Jahre alt ist. GEO, LLMO, AEO: alle drei beschreiben ungefähr dasselbe, nämlich die Optimierung von Inhalten für KI-Antwortsysteme. Es hat sich noch keine Bezeichnung durchgesetzt, weil noch niemand lange genug dabei ist. Lassen Sie sich von Begriffsvielfalt nicht beeindrucken. Wer viele Fachwörter benutzt, hat nicht automatisch mehr verstanden.
Nein, kein einziges Wort davon. Das Glossar ist ein Angebot für alle, die verstehen wollen, was hinter den Kulissen passiert. Im Erstgespräch reden wir über Ihr Geschäft und nicht über Embeddings. Wenn wir Ihnen ein Fachwort um die Ohren hauen, ohne es zu erklären, machen wir unseren Job schlecht.
Gut möglich. Wir haben mit zwanzig angefangen, weil das die sind, die uns im Alltag am häufigsten begegnen. Wenn Ihnen etwas fehlt, schreiben Sie uns eine Mail. Wir ergänzen das gern, vorausgesetzt der Begriff bedeutet tatsächlich etwas und ist nicht nur eine Marketing-Erfindung.
Im Erstgespräch reden wir über Ihr Geschäft und nicht über Embeddings. Dreißig Minuten, kostenlos, ohne Fachchinesisch.