5 SEO-Fehler, die ich immer wieder auf Webseiten sehe

Jede Webseite hat eine einzige Aufgabe: In wenigen Sekunden erklären, wer hier ist, was angeboten wird und warum das relevant ist. Klingt einfach. Ist es aber nicht, denn die meisten Webseiten scheitern bereits im ersten Satz.
Hier sind fünf Fehler, die mir immer wieder begegnen, quer durch alle Branchen, quer durch alle Unternehmensgrößen.

1. Niemand weiß, was hier verkauft wird

Der erste Bildschirm, den Besucher:innen sehen, noch bevor sie scrollen, entscheidet über alles. Dieser Bereich heißt „above the fold“ und er hat eine klare Aufgabe: sofort erklären, was dieses Unternehmen ist und was es anbietet.

Ein Schreiner aus dem Bregenzerwald hat auf seiner Startseite: „Holz. Leben. Handwerk.“ Darunter ein Bild vom Wald. Was er genau macht, ob Innenausbau, Möbel, Türen oder Treppen, erschließt sich erst nach drei Klicks.

Dabei wäre die Lösung so konkret: „Individuelle Holzmöbel und Innenausbau für Privatkunden im Bregenzerwald.“ Ein Satz. Klar, spezifisch, verständlich für jemanden, der das Unternehmen noch nie gehört hat.

Philosophische Marketingtexte gehören nach unten, in den Teil der Seite, wo Interessierte bereits überzeugt sind. Oben zählt Klarheit.

2. Vorteile, die für alle gelten und deshalb niemanden überzeugen

„Hohe Qualität.“ „Zuverlässiger Service.“ „Langjährige Erfahrung.“ Diese Aussagen stehen auf Tausenden Webseiten gleichzeitig. Sie sind nicht falsch, aber sie sind austauschbar.

Eine Physiotherapiepraxis in Vaduz schreibt: „Wir behandeln Sie professionell und individuell.“ Das sagt jede Praxis über sich. Was sie nicht sagen: dass Termine innerhalb von 48 Stunden möglich sind, dass ein Hausbesuch angeboten wird oder dass eine Spezialisierung auf Sportverletzungen nach Skiunfällen besteht.

Konkrete Vorteile klingen anders. „Termine innerhalb von 48 Stunden“ anstatt „schnelle Verfügbarkeit“. „Spezialisiert auf Skiverletzungen und Rehabilitation“ anstatt „individuell und kompetent“. „Familienbetrieb seit 1987, heute in zweiter Generation“ anstatt „langjährige Erfahrung“.

Was macht dein Unternehmen spezifisch? Das ist der Vorteil, der auf die Seite gehört.

3. Seiten, die in eine Sackgasse führen

Eine Interessentin liest sich durch die Produktseite eines Sicherheitsunternehmens aus St. Gallen. Die Informationen sind gut, die Leistungen klar beschrieben. Am Ende der Seite: nichts. Kein Hinweis, was als nächstes zu tun ist. Kein Link zu verwandten Themen. Kein Kontaktangebot.

Sie schließt die Seite.

Nutzer:innen brauchen einen Pfad. Nicht weil sie es nicht selbst herausfinden könnten, sondern weil sie es nicht müssen, wenn der Mitbewerber es ihnen leichter macht.

Am Ende jeder Seite sollte mindestens eine der folgenden Fragen beantwortet sein: Was kann ich als nächstes lesen? Was kann ich als nächstes tun? Mit wem kann ich sprechen? Ein einfacher Satz wie „Mehr zu unseren Sicherheitslösungen für Gewerbeimmobilien“ oder „Jetzt unverbindlich anfragen“ reicht oft aus.

4. Fachlich korrekt, aber ohne Persönlichkeit

Texte, die korrekt sind, aber keinen Standpunkt haben, wirken heute wie generiert. Vielleicht sind sie es auch. Das Problem: Wenn Mitbewerber denselben Stil haben, entsteht kein Unterschied mehr.

Ein Steuerberatungsbüro aus Dornbirn beschreibt seine Leistungen präzise und vollständig. Aber nirgendwo zeigt sich, wie das Team auf Themen schaut, was die eigene Haltung zu digitaler Buchhaltung ist oder warum man gerade für Handwerksbetriebe besonders viel Erfahrung mitbringt.

Menschen machen lieber Geschäfte mit Menschen, die eine Meinung haben. Ein konkretes Beispiel aus der Praxis. Ein Satz, der zeigt, wie das Team denkt. Eine Besonderheit in Vorarlberger Dialekt ausgedrückt. Ein Bild, das nicht aus einer Stockfoto-Datenbank stammt.

Das muss kein Roman sein. Oft reicht ein einzelner Absatz, der zeigt: Hier steckt eine echte Person dahinter.

5. Der Kontakt hat kein Gesicht

Eine Unternehmerin aus Schaan hat Interesse an einer Softwarelösung. Sie sucht auf der Webseite nach einer Ansprechperson. Sie findet ein Kontaktformular ohne Namen, ohne Foto, ohne Hinweis, wer sich melden wird und wann.

Sie füllt es nicht aus.

Wer Kontakt aufnimmt, möchte wissen, mit wem. Ein Name, ein Gesicht, eine direkte E-Mail-Adresse oder Telefonnummer senkt die Hemmschwelle erheblich. Noch besser: ein kurzer Satz, der erklärt, bei welchen Fragen diese Person weiterhilft.

Und noch etwas: Nicht alle möchten ein Formular ausfüllen. Biete mehrere Möglichkeiten an. Formular, E-Mail, Telefon. Wer die Wahl hat, entscheidet sich öfter für irgendeine davon.


Fünf Fehler, fünf konkrete Lösungen. Keiner davon ist technisch, keiner davon braucht ein großes Budget.
Was fällt dir auf deiner eigenen Webseite auf?

Metriken für KI-Sichtbarkeit: Was wir anstatt Klicks zählen sollten

Eine KI-Antwort liest sich oft so, als hätte jemand fünfzehn Quellen gelesen und das Ergebnis zusammengefasst. Und genau so funktionieren LLMs. Gefragt, wer die beste TMS-Software für mittelständische Logistikbetriebe anbietet, nennt ChatGPT zwei oder drei Namen, erklärt kurz warum und liefert die Antwort zusätzlich mit einer Empfehlung vollständig innerhalb des Chatfensters. Wer möchte, kann noch in einem „Gespräch mit der KI“ die Wünsche und Anforderungen verfeinern. Die Antwort wird schnell und umfassend geliefert. Kein Besuch auf einzelnen Websites nötig. Und das ist kein Fehler. Das ist Das ist die Funktionslogik von LLMs.

Warum KI kein Interesse daran hat, Nutzer:innen weiterzuschicken

Google war jahrelang ein Weiterleitungssystem. Die Suchmaschine zeigte Links, Nutzer:innen klickten sich durch auf der Suche nach den für sie relevanten Informationen. KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot und Co. funktionieren anders. Sie sind darauf trainiert, Fragen zu beantworten, vollständig, direkt und im Dialog. Wer da eine zufriedenstellende Antwort erhält, hat keinen Grund, die Plattform zu verlassen.

Während sich die Rankings stabil halten, sterben Klicks. Google hält Nutzer:innen bewusst auf der Suchergebnisseite, statt sie – wie früher –  zu Websites weiterzuschicken. Bei eigenständigen KI-Assistenten ist das noch ausgeprägter: Es gibt keinen Werbeindex, keinen Link-Klick-Mechanismus, keine Monetarisierung über Weiterleitungen.

Wer sichtbar sein will, kämpft deshalb nicht mehr um Klicks. Er kämpft um Zitate. Wer also einzelne Keywords trackt und Besuche auf der eigenen Website, misst ein Spiel, das bereits beendet ist.

Die Metriken, die jetzt zählen

Klassisches SEO-Tracking misst, was in Google-SERPs passiert. Es sagt nichts darüber aus, wie Sprachmodelle ein Unternehmen verarbeiten.

Neue KPIs sind

  • Share of Voice entlang der Customer Journey
  • Zitierhäufigkeit in KI-Antworten
  • Markenerwähnungen im offenen Internet als Indikatoren für digitalen Einfluss.

Lass mich dir kurz die neuen Begriffe und Metriken erklären:

Citation Frequency: Wie oft taucht die eigene Marke in KI-Antworten auf? Einfachste Messmethode: 25 Fragen formulieren, die Zielgruppe einer KI stellen würde, und diese regelmäßig in ChatGPT, Gemini und Perplexity testen (Vorsicht: Nicht im eigenen Account, sondern in einem Temporary Chat, der nicht die eigene Historie miteinbezieht). Dies ist manuelle Arbeit, aber kann schnell und billig erste Einblicke liefern. Tools wie Otterly.ai oder Peec.ai automatisieren das für größere Setups.

Share of Voice: Diese Metric zählt nicht, ob man zitiert wird, sondern wie groß der eigene Anteil ist, verglichen mit dem Mitbewerb.

Sentiment: Erscheint man in KI-Antworten als Empfehlung oder nur als Erwähnung? Wird man positiv beschrieben oder neutral aufgeführt? Sichtbarkeit allein reicht nicht, entscheidend ist, wie die KI ein Unternehmen beschreibt, wenn Nutzer:innen danach fragen.

Branded Search und Direkt-Traffic: Steigen Suchanfragen nach dem eigenen Markennamen, obwohl organischer Traffic sinkt? Steigen die Direktzugriffe? Das sind Indizien für KI-Einfluss im Dark Funnel, wie im vorherigen Beitrag beschrieben.

Was das für Marketingmaßnahmen bedeutet

KI-Sichtbarkeit ist kein rein technisches Thema. Sie entsteht durch Inhalte, die echte Fragen beantworten, und durch Erwähnungen, die außerhalb der eigenen Website stattfinden.

Zwei Punkte werden dabei oft übersehen:

Erstens: KI-Empfehlungen sind hochgradig inkonsistent. Bei identischen Prompts liefern ChatGPT und Google AI in weniger als 1 von 100 Fällen dieselbe Markenliste (SparkToro, Januar 2026) – dies macht natürlich die manuelle Kontrolle der Citation Frequency schwierig. Wer nun glaubt, einmal in ChatGPT aufzutauchen und dauerhaft sichtbar zu sein, unterschätzt wie diese Systeme funktionieren.

Zweitens: Klassisches SEO bleibt das Fundament. Wer in Google nicht rankt, wird auch in KI-Antworten seltener zitiert. LLMs holen ihre Informationen aus dem Web, und was dort nicht auffindbar ist, wird nicht empfohlen. Die Grundlage ändert sich also nicht, nur die Art der Messung.

Was man nun tatsächlich messen sollte

Wie oben beschrieben, sind die neuen Metriken komplex, schwer zu erfassen und oft nur Momentaufnahmen für die Sichtbarkeit der eigenen Marke in KI-Antworten. Was jedoch weiterhin die harte Währung von Marketingmaßnahmen bleibt, sind die Conversions: Landen (mehr) Menschen auf meinen Verkaufsseiten? Werden meine Dienstleistungen über Sales-Kanäle öfter abgefragt? Und kaufen (mehr) Menschen bei mir ein?

Während der Verkaufs- und Beratungsprozess in den KI-Antworten mehr und mehr unsichtbar wird, zeigt sich der Erfolg jedoch deutlicher in anderen Zahlen: Mit einer höheren Verkaufsrate von bis zu 5x gegenüber organischem Traffic (Opollo AI Search Benchmark Report, 2026). Wer also wirklich tracken möchte, ob die KI das Unternehmen und die Produkte gut empfiehlt, sollte das in der Verkaufszahlen sehen.

Doch wie erreicht man nun diese guten Verkaufszahlen?

Kampagnen als erster GEO-Testballon

Wer nicht weiß, wo anfangen, dem empfehle ich eine Kampagne als Einstieg. Nicht weil Kampagnen besonders gut für GEO geeignet wären, sondern weil sie einen klaren Vorteil haben: Sie haben einen Anfang und ein Ende.

Eine Produkteinführung, ein Event, eine saisonale Aktion erzeugt in kurzer Zeit konzentrierte Inhalte, Erwähnungen in Medien und auf Plattformen, und eine natürliche Vorher-Nachher-Messung. Man kann testen, ob ChatGPT die Kampagnenbotschaft aufgreift, ob das Unternehmen bei relevanten Fragen erscheint, wie sich Branded Search und Direkt-Traffic verhalten.

Das Risiko ist überschaubar, der Erkenntnisgewinn jedoch hoch. Und von da kann man sich weiterhangeln: Zu der Überarbeitung der eigenen Webseite und Etablierung von langfristigen Maßnahmen.

Der Dark Funnel: Warum sinkende Klicks und Zugriffszahlen (noch) nicht alarmierend sind

Eine Person plant Urlaub in Österreich. Ruhig soll es sein, gutes Essen, kein Wellnesstempel und optimal für Kinder. Das über Google zu suchen, beansprucht sehr viel Zeit. Also kein Google, sondern ChatGPT: „Ich suche ein ruhiges Hotel im Österreich, familiär, gute Küche mit regionalen Produkten. Meine Kinder sollen sich wohl fühlen und es soll Unterhaltung für sie geben, damit wir ausspannen können.“ Die KI nennt vier Häuser, beschreibt diese kurz, eines klingt genau richtig. Die Person schließt den Chat, öffnet Google, tippt den Hotelnamen ein, klickt auf die Website, schaut sich die Bilder an und bucht.

Was steht in Google Analytics? Branded Search. Vielleicht auch Direct.

ChatGPT taucht selten auf. Und wenn, dann nur, wenn der Klick aus dem Chatfenster direkt kam und der Referrer-Header sauber übertragen wurde.

Was der Dark Funnel ist

Das ist der Dark Funnel: Der Teil der Customer Journey, der in klassischen Analytics-Tools kaum mehr sichtbar wird. KI empfiehlt, filtert, beeinflusst die Entscheidung, und wenn jemand schließlich klickt, fehlt oft der Zusammenhang im System. Die Entscheidung ist längst gefallen, bevor GA4 irgendetwas registriert hat.

Studien zeigen, dass nur 60 bis 80 Prozent aller KI-initiierten Besuche einen sauberen Referrer-Header mitbringen. Der Rest landet als Direct Traffic oder bleibt unkategorisiert. Deshalb ist auch der neue AI Assistant Channel in GA4 nur ein Anfang: Seit dem 13. Mai 2026 erkennt GA4 Traffic von ChatGPT, Gemini, Claude etc. automatisch als eigene Kanalgruppe namens AI Assistant (global ausgerollt seit Anfang Juni). Was er abbildet, ist jedoch nur die Untergrenze. Was er nicht sieht, sind In-App-Browser, mobile Apps, Copy-Paste-Links, und Google AI Overviews, die weiterhin unter Organic Traffic laufen.

Warum sinkende Klickzahlen trotzdem kein Alarmsignal sein müssen

Im ersten Blogpost haben wir gesehen, dass 70 % des B2B-Kaufprozesses abgeschlossen sind, bevor ein Anbieter das erste Mal kontaktiert wird. Der Dark Funnel ist genau der Ort, wo diese 70 % passieren. Unsichtbar für jedes Dashboard.
Was man stattdessen beobachten kann: steigender Direktzugriff, mehr Markennennungen, mehr eingehende Anfragen ohne klaren Tracking-Ursprung. Indizien zwar nur, keine Beweise. Aber sie zeigen in eine Richtung.

Die gute Nachricht: GA4 bleibt sinnvoll. Trends im User-Flow, welche Inhalte Interesse erzeugen, generelles Nutzerverhalten auf der Website, das lässt sich weiterhin gut ablesen. Was es alleine nicht mehr beantworten kann: Welche Rolle KI im Kaufprozess gespielt hat. Welche (Verkaufs)Argumente Kund:innen tatsächlich überzeugt hat und welchen Entscheidungsprozess sie gefolgt sind.

Höhere Qualität der Klicks, die ankommen

Wer durch den Dark Funnel auf der Website landet, verhält sich anders als ein durchschnittlicher Google-Besucher. Eine Analyse von 312 B2B-Technologieunternehmen zeigt eine durchschnittliche Konversionsrate von 14,2 % bei KI-Traffic, gegenüber 2,8 % bei organischem Google-Traffic, also rund 5x so hoch (Opollo AI Search Benchmark Report, 2026). Branchenübergreifend bestätigt Semrush den Faktor 4,4x (Semrush, 2026).

Der Grund: Wer über eine KI-Empfehlung kommt, hat die Recherche bereits hinter sich. Die KI hat gefiltert, erklärt, verglichen. Der Klick ist kein Zufall mehr, sondern ein nächster Schritt im Kaufprozess.

Was GA4 trotzdem zeigen kann

Ob AEO-Maßnahmen wirken, lässt sich auch ohne perfektes Attribution-Tracking beobachten. Denn GA4 kann zeigen, ob der Content näher an den echten Fragen der Nutzer:innen ist. Wenn ja, zeigt sich das: Längere Verweildauer, mehr besuchte Conversionseiten, niedrigere Absprungrate bei den Inhalten, die für spezifische Fragen optimiert wurden. Wer auf die richtigen Fragen antwortet, zieht die richtigen Besucher:innen an, und das lässt sich messen, auch wenn der genaue Weg dorthin im Dunkeln bleibt.

Welche Metriken dabei konkret Sinn machen und wie man Citations trackt, schauen wir uns im nächsten Beitrag an.

Neu: Social-Media-Inhalte in der Google Search Console

Google hatte lange einen blinden Fleck. Und dieser betraf Social-Media-Inhalte. Dabei sind Plattformen wie TikTok, Instagram und YouTube für viele Nutzer:innen längst eigene Suchmaschinen. Junge Menschen suchen Rezepte, Produktreviews, Anleitungen, hilfreiche Tipps und Lifehacks heute oft zuerst auf TikTok, nicht bei Google. Diese Inhalte existierten, waren für die klassische Suche aber kaum sichtbar.

Wer die Signale kannte, konnte schon nach der Google I/O im Mai 2025 erahnen, wohin die Reise geht. Ich habe meine Kund:innen damals darauf vorbereitet: Social-Media-Inhalte werden stärker in den Fokus der Suche rücken. Nicht irgendwann. Bald.

Vor wenigen Tagen hat Google einen nächsten konkreten Schritt gemacht.

Was neu ist

Google Search Console unterstützt ab sofort sogenannte „Platform Properties“: Eigene Property-Typen für Instagram, TikTok, X und YouTube. Aktuell sind ausschließlich diese vier Plattformen verfügbar. Wer seinen Kanal dort verifiziert, sieht künftig, wie die eigenen Social-Media-Inhalte in der Google-Suche und in Google Discover performen. Klicks, Impressionen, welche Inhalte besonders gut gefunden werden, nach welchen Begriffen Nutzer:innen gesucht haben, bevor sie auf ein Video oder einen Post gestoßen sind.

Die Daten fließen in den Performance-Report, den Insights-Report und den Achievements-Bereich ein.

Wichtiger Hinweis: Das Feature wird schrittweise ausgerollt. Wer es in seiner Search Console noch nicht sieht, muss noch etwas warten. Auch ich sehe die Funktion aktuell noch nicht in meinem Account. Dieser Beitrag wird aktualisiert, sobald ich eigene Erfahrungswerte habe.

Was das für Social-Media-Inhalte bedeutet

Wenn Google nun misst, wie Social-Media-Inhalte in der Suche performen, wird die Optimierung dieser Inhalte auf konkrete Themen und Suchintentionen deutlich interessanter. Was bisher eher ein Bauchgefühl war, lässt sich künftig mit echten Daten belegen.

Das betrifft vor allem Video-Content. KI-Systeme können heute nicht nur Texte lesen, sondern auch Audio transkribieren und Untertitel verarbeiten. Was gesprochen, untertitelt und beschrieben wird, fließt also alles in die Bewertung und damit der Sichtbarkeit eines Videos ein.

In meinen Workshops empfehle ich deshalb seit einiger Zeit einen einfachen Ansatz: Das wichtigste Thema eines Videos dreifach platzieren. Im gesprochenen Audio, in den Untertiteln und im Beschreibungstext. Ein konkretes Beispiel aus der Praxis: Viele Unternehmen im DACH-Raum nutzen Social Media derzeit für die Lehrlingssuche. Wer dafür ein Video produziert, sollte das Thema Ausbildung, Lehrplatz oder den konkreten Lehrberuf nicht nur im Titel nennen, sondern auch im gesprochenen Text, in den eingeblendeten Untertiteln und in der Beschreibung. Nicht als Keyword-Stuffing, sondern als konsequente inhaltliche Klarheit.

Mit der neuen Search Console-Integration wird dieser Ansatz endlich messbar.

Was als nächstes kommt

Dieser Schritt ist kein Abschluss, sondern ein weiterer in einer Reihe. Google schließt sukzessive die Lücke zwischen klassischer Websuche und den Orten, wo Menschen heute wirklich nach Informationen suchen. Social Media war lange ein blinder Fleck und der wird kleiner.

Welche Inhalte auf deinen Social-Media-Kanälen könnten relevant für SEO sein?

Von 3 Wörtern auf 26: Warum KI-Nutzer:innen anders fragen als Google-Nutzer:innen

Eine Google-Suche ist oft 3 Wörter lang. Ein KI-Prompt umfasst im Schnitt 25 Wörter. Das klingt nach einem technischen Detail, ist aber ein inhaltliches Problem: Wer auf seiner Website nur die kurzen Begriffe bedient, beantwortet nicht die Fragen, die heute gestellt werden. Und wer nicht diese aktuellen Fragen beantwortet, ist für KIs und damit für einen steigenden Channel nicht relevant.

Was ein Logistikmanager ChatGPT fragt

Ein Logistikleiter, mittelständisches Unternehmen, 40 Fahrzeuge, Frischelogistik. Er sitzt am Montag in der Früh vor seinem Rechner. Irgendwas stimmt nicht mit den Lieferzeiten. Die Zahlen aus dem aktuellen System passen nicht zur Realität auf der Straße, und er hat genug davon, Excel-Tabellen von drei verschiedenen Stellen zusammenzuführen. Also öffnet er ChatGPT.

Er tippt: „Welche TMS-Software eignet sich für einen mittelständischen Logistikbetrieb mit Frischetransporten. Ich brauche Echtzeit-Tracking, verlässliche Kennzahlen und eine einfache Integration in bestehende ERP-Systeme. Was schlägst du vor?“

Das sind 26 Wörter. Eine klassische Google-Suche wäre drei Wörter lang gewesen: „TMS Software KMU“.

Themen-Spezifizierung – aber an der richtigen Stelle

Ein Softwareanbieter für Transportmanagement war davon überzeugt, dass die Spezialisierung in den Keywords auf Branchen funktionieren muss. Wenn Logistiker spezifisch fragen, dann bestimmt auf ihre Branche spezialisiert. Der Gedanke war: Die Zielgruppe sind Unternehmen mit Lebensmitteltransporte und deshalb sollte man genau dort sichtbar sein. Eine Keyword-Recherche hat den Gedanken schnell korrigiert. Die Unterscheidung nach Branchen war intern wichtig, aber extern wird nicht danach gefragt.

Die AEO-Recherche hat dann gezeigt, wonach wirklich gesucht wird: Echtzeit-Tracking, verlässliche Zahlen, Transparenz in der Lieferkette. Das sind die echten Herausforderungen am Markt. Die Spezialisierung auf Lebensmittel war die Innensicht des Unternehmens, nicht die Sprache der Kunden.

Longtail ist nicht mehr Nische.

Früher war Longtail-Content eine Ergänzung. Man schrieb erst für die großen Keywords (z.B. Logistik-Software) und bediente dann noch ein paar spezifische Fragen. KI-Prompts drehen das um. Die spezifische, lange Anfrage ist heute der Normalfall.

Was das konkret bedeutet: Das Wissen, das bei Mitarbeitenden im Kopf steckt, muss nach draußen. Welche Fragen stellen Disponent:innen, Lagerleiter:innen, IT-Verantwortliche? Wonach fragen sie in Sales-Gesprächen? Was suchen diese Personen in Foren? Was sind typische Anwendungsfehler und wie kann man die Menschen dabei unterstützen, das Produkt oder Service längerfristig gut zu bewerten? Das sind Fragen, die man sich im SEO für KIs stellen sollte.

Dazu noch eine gute Nachricht: Moderne Suchmaschinen und KI-Systeme verstehen heute semantisch deutlich besser, worum es auf einer Seite geht. Man muss nicht mehr jeden Begriff exakt setzen, um gefunden zu werden. Was zählt, ist ob der Inhalt die Frage wirklich beantwortet.

Die klassische Keyword-Recherche verschwindet dadurch nicht. Sie zeigt klar die Themenfelder, die die Menschen interessieren.

Stellt sich aber noch die Frage: Beantwortest du auf deiner Website die tatsächlichen Fragen, die heute gestellt werden?

Warum gerade B2B-Unternehmen auf AEO (GEO) setzen sollten

Stell dir vor: Ein Ingenieur in einem Automobilzulieferer sitzt an seinem Schreibtisch. Er braucht eine neue Lösung für die Verarbeitung von Hochvoltkabeln in Kleinserien mit begrenztem Platz in der Halle. Früher hätte er drei Begriffe in Google getippt und sich durch zehn Tabs geklickt, die Suche verfeinert, weiter recherchiert, Anbieter kontaktiert und so eine Entscheidung getroffen.
Heute öffnet er ChatGPT und schreibt: „Welche vollautomatische Maschine mit Qualitätsüberwachung eignet sich für Kleinserienproduktion von Hochvoltkabeln mit häufigen Werkzeugwechseln?“
Die KI antwortet. Sie nennt zwei, drei Anbieter und erklärt, warum genau diese zur Auswahl stehen. Der Ingenieur öffnet die Seite des ersten Genannten.

Wenn dein Unternehmen jetzt in der KI-Antwort nicht auftaucht, weißt du nicht einmal, dass dieses „Gespräch“ stattgefunden hat.
Genau darum geht es bei AEO (Answer Engine Optimization), manchmal auch GEO (Generative Engine Optimization) genannt: Inhalte so aufzubereiten, dass KI-Systeme wie ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini oder Perplexity sie finden, verstehen und als Antwort zitieren.

Wer bei KI nicht vorkommt, verliert den Auftrag

Der Einkäufer nutzt immer noch auch klassische Suchmaschinen. Aber immer seltener fängt er dort an. 51 % der B2B-Käufer starten ihre Recherche heute öfter in einem KI-Chatbot als bei Google (G2, April 2026). Das ist kein Trend mehr. Das ist die neue Realität.

KI übernimmt die erste Runde im Verkaufsprozess

  • 94 % der B2B-Entscheider haben 2025 einen KI-Assistenten in ihren Kaufprozess eingebunden (Forrester, 2026 – zitiert in Getpassionfruit)
  • 73 % des Kaufprozesses sind abgeschlossen, bevor ein Anbieter das erste Mal kontaktiert wird (Yahoo Finance, 2026)
  • 69 % haben sich am Ende für einen anderen Anbieter entschieden als ursprünglich geplant, weil die KI etwas anderes empfohlen hat (G2, April 2026)

Was dabei passieren könnte: Dein Mitbewerber gewinnt den Auftrag, bevor dein Sales-Team überhaupt angerufen wird. Was die Zahlen konkret zeigen: KI kann dein neuer Sales-Mitarbeiter sein. Doch ist er auch richtig geschult?

Mit gezieltem AEO schaffst du jetzt noch einen Wettbewerbsvorteil

Die meisten Unternehmen wissen zwar, dass ihre Mitarbeitenden KI-Tools nutzen. Dass die eigenen Inhalte aber auch für genau diese Systeme aufbereitet sein müssen, ist noch nicht bei allen angekommen. Wer jetzt beginnt, hat einen echten Vorsprung, und der wird kleiner, je länger man wartet.

Und noch etwas: Google stirbt nicht. 61 % der B2B-Käufer nutzen KI-Tools irgendwo im Kaufprozess (G2, April 2026), aber die meisten davon googeln danach trotzdem noch. Beide Kanäle laufen parallel. Was sich aber verändert hat: Der erste Eindruck deiner Marke entsteht zunehmend nicht mehr auf deiner Website oder im Erstgespräch mit dem Vertrieb, sondern in der Antwort, die ChatGPT einem Einkäufer liefert.

Das Spiel hat neue Regeln. Früher kaufte man Sichtbarkeit über Anzeigen oder erarbeitete sie sich über Rankings. Heute muss man in der Antwort eines Chatbots punkten.