Kommentar von Marcus Worbs, PwC GEO – so werden Unternehmen in LLM-Chats sichtbar

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Künstliche Intelligenz (KI) verändert den digitalen Raum und das Suchverhalten im Netz grundlegend. Sichtbarkeit im Internet entsteht heute unter neuen Vorzeichen. Generative Engine Optimization (GEO) ist die Antwort auf diesen Wandel. So machen Unternehmen ihre Daten für LLMs sichtbar.

Treibende Kraft des Wandels sind LLM-basierte Assistenten wie ChatGPT, Bing Chat oder Google Gemini, die fundamental verändern, wie wir online nach Informationen suchen und mit Content von Unternehmen interagieren. Als Antwort darauf etabliert sich eine neue Disziplin: die Generative Engine Optimization (GEO). Sie bezeichnet die Optimierung der gesamten digitalen Präsenz in KI-gestützten Suchanfragen.

Wie wichtig diese ist, belegen aktuelle Zahlen: Laut einer Bitkom-Studie nutzt die Hälfte der Internetnutzer in Deutschland gelegentlich KI-Chats statt klassischer Suchmaschinen. Bei den 16- bis 29-Jährigen sind es bereits 66 Prozent.

Marketing im Jahr 2030

KI-Agenten verändern Markenkommunikation grundlegend

Globale Studien bestätigen diesen Trend: Rund die Hälfte der Konsumenten ist offen dafür, Produktempfehlungen von KI-Assistenten zu erhalten. Wie der US-Anbieter TTMS ermittelte, nutzen aktuell noch 98 Prozent der ChatGPT-Nutzer parallel auch Google, doch sie teilen ihre Suchen gezielt auf. Einzelne Suchbegriffe und einfache Fragen gehen an die Suchmaschine, komplexe Anliegen an die KI. Wer als Unternehmen morgen in digitalen Kanälen relevant bleiben will, muss heute die Weichen stellen.

Klassische Suchmaschine vs. LLM-Chat: Von Linklisten zu kuratierten Empfehlungen

Traditionelle Suchmaschinen präsentieren Listen von Links, die Nutzer durchklicken müssen. Sie suchen nach konkreten Begriffen und filtern selbst. LLM-Chats funktionieren nach einer anderen Logik: Nutzer formulieren ihre Absichten im Dialog. Zum Beispiel: „Was ist ein guter Fernseher unter 600 Euro mit 55 Zoll, der sich zum Gaming eignet?" Die KI antwortet mit kuratierten Produktvorschlägen inklusive Kontext zu den Vor- und Nachteilen oder den Eigenschaften des Produkts.

Auch für offene, inspirierende Recherchen eignen sich LLM-Chats. Sie ermöglichen es Nutzern, Dinge zu entdecken, an die sie vorher nicht gedacht hatten – vergleichbar mit dem Stöbern auf Online-Plattformen, nur dialogorientiert in einem einzigen Chat.

Kommentar von Jonas Paul Klatt, OnRep Consulting

Wie sich IT-Dienstleister gegen den neuen KI-Modus von Google wappnen

Für die Daten- und Content-Strategie von Unternehmen ist das ein Paradigmenwechsel. Die bisherige Dominanz von Google als „Gatekeeper“ der Customer Journey wankt, in Form von Chatbots und KI-Assistenten stoßen neue Player hinzu. Die Auffindbarkeit im Netz hängt nicht mehr von klassischem Keyword-SEO ab, sondern von der Fähigkeit, Geschäfts- und Produktdaten so zu strukturieren, dass sie für eine KI interpretierbar und relevant sind.

Nutzung und Prognosen: Der Kipppunkt zu GEO rückt näher

Wie schnell vollzieht sich dieser Wandel und welche kommerziellen Implikationen sind bereits sichtbar? Der Trend geht zu „Zero-Click-Searches“. 60 bis 70 Prozent der Suchanfragen enden heute, ohne dass Nutzer eine externe Website besuchen – befeuert durch KI-gestützte Antworten – direkt in den Ergebnislisten. Die Auswirkungen auf den Web-Traffic sind messbar: Eine Studie des Pew Research Centers belegt, dass „AI-Overviews“ bei Google die Klickrate auf nachfolgende organische Links halbieren.

Die Prognosen von Marktanalysten untermauern die Dringlichkeit: Bis 2026 erwarten Experten einen Rückgang des klassischen Suchvolumens um 25 Prozent. In den späten 2020er-Jahren könnte der „Kipppunkt“ erreicht sein, an dem über die Hälfte aller Suchen dialogbasiert stattfindet. Dies bedeutet jedoch nicht das Ende von Google & Co. – klassische Suchmaschinen transformieren sich vielmehr zu hybriden KI-Plattformen.

Parallel dazu löst sich die Grenze zwischen Suche und Transaktion auf. Durch „Agentic Commerce“ werden KI-Plattformen zu direkten Point-of-Sale-Systemen. Google treibt dies mit dem „Universal Commerce Protocol“ (UCP) voran, das Partnern wie Walmart oder Wayfair bereits direkte Verkäufe innerhalb der Suche ermöglicht.

UCP von Shopify & Google

Das UCP-Protokoll führt KI und Online-Handel zusammen

Auch ChatGPT integriert über eine Kooperation Stripe-Checkout-Prozesse, an die bald über eine Million Shopify-Stores angebunden sein sollen. Für Unternehmen bedeutet das: Sichtbarkeit in KI-Systemen ist nicht mehr nur eine Marketing-Aufgabe, sondern wird zur kritischen Komponente der Vertriebs- und Dateninfrastruktur.

Drei Erfolgsfaktoren für KI-Sichtbarkeit

Um in KI-Assistenten präsenter zu sein, sollten Unternehmen ihre Marken und Produktangebote in drei Bereiche optimieren:

• 1. Sichtbarkeit an relevanten Stellen: Produkt- und Unternehmensinformationen müssen in den Datenquellen auftauchen, aus denen KI ihre Antworten speist. Eine Studie zeigt: Bei vielen KI-Antworten stammen nur fünf bis zehn Prozent der Quellen direkt von Unternehmenswebsites – der Großteil sind Drittquellen wie Testberichte, Foren, Blogs und Vergleichsportale. Das bedeutet: Unternehmen sollten ihr Content-Marketing und Community-Management über die eigenen Kanäle hinaus intensivieren, etwa durch Gastbeiträge oder Tutorials auf Branchenportalen und Kooperationen mit Influencern oder Expertenblogs.

• 2. Datenaufbereitung für KI-Verständlichkeit: GEO unterscheidet sich von klassischem SEO. Statt Keywords und Backlinks zählen semantische Relevanz und Vertrauenssignale. LLMs filtern vage oder marketing-lastige Inhalte aus. Detaillierte Spezifikationen, klare Sprache und ein FAQ-Stil erhöhen die Chance, in LLM-Chats zitiert zu werden. Der veröffentlichte Content sollte Nutzerfragen beantworten und auf ihre Intention ausgerichtet sein. Zudem sollte er übersichtlich strukturiert sein und aktuell bleiben.

• 3. Technische Zugriffsmöglichkeit: LLMs verwenden Crawler und Parser, die auf HTML-Text-Strukturen und strukturierte Daten achten. Komplexe JavaScript-Lösungen oder Log-in-geschützte Inhalte ignorieren KI-Crawler häufig. Unternehmen und Händler sollten ihre Seiten und Webshops so optimieren, dass wesentliche Produktinformationen auch ohne JavaScript abrufbar sind. Außerdem werden strukturierte Daten (Schema.org-Markup) noch wichtiger: Angaben zu Preis, Lagerbestand, Bewertungen und technischen Merkmalen helfen der KI, Produkte korrekt zu identifizieren. Produkt-Feeds und APIs gewinnen an Bedeutung – direkte Schnittstellen, über die KI-Assistenten den aktuellen Lagerbestand und Preise abrufen können.

Die Zukunft von SEO und SEA: Evolution statt Revolution

Wird die traditionelle Suchmaschinenoptimierung also obsolet? Die Antwort lautet: Nein, aber ihre Rolle wandelt sich. SEO wird von der Zieldisziplin zur unverzichtbaren Grundlage für GEO. Technische Exzellenz wie schnelle Ladezeiten, eine saubere Seitenarchitektur sowie eine hohe Vertrauenswürdigkeit – belegt durch hochwertige Backlinks – sind keine reinen Rankingfaktoren mehr. Sie sind vielmehr die technische Eintrittskarte dafür, dass die eigenen Informationen und Produkte von KI-Systemen überhaupt erst als qualitativ hochwertig eingestuft und verarbeitet werden.

Agentenprotokolle im Vergleich

Wie KI-Agenten strukturiert auf Tools zugreifen

Die eigentliche strategische Neuausrichtung liegt woanders: Bisher konzentrierte sich SEO auf die Optimierung für den Google-Algorithmus. GEO erfordert hingegen eine plattformübergreifende Orchestrierung. Unternehmen müssen berücksichtigen, dass die Wissensquellen von ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) und Copilot (Microsoft) variieren können. Eine für Google optimierte Seite funktioniert nicht automatisch auch in anderen LLMs. Zukünftig wird es darum gehen, Inhalte plattformspezifisch aufzubereiten – ähnlich wie heute bereits separat für die Amazon- oder YouTube-Suche optimiert wird.

Diese Fragmentierung hat auch direkte Auswirkungen auf die Suchmaschinenwerbung (Search Engine Advertising, SEA). Wenn weniger Nutzer klassische Suchergebnisseiten durchstöbern, verlieren traditionelle Anzeigenplätze an Wert. Neue Werbeformate wie gesponserte KI-Antworten oder kuratierte Empfehlungen direkt im Chat-Dialog werden sich etablieren. Unternehmen sollten daher experimentierfreudig bleiben: die Investitionen in die SEO-Basis als Fundament beibehalten und parallel dazu strategische Kompetenzen für KI-optimierten Content und die neuen Werbeformen aufbauen.

GEO gehört jetzt auf die Unternehmensagenda

Die User Journey wird sich in den nächsten ein bis zwei Jahren weiter transformieren: LLMs werden nicht nur leistungsfähiger und multimodal durch die Integration von Bildern, Videos und Augmented Reality, sondern auch transaktionaler. Durch die Zunahme von KI-Agenten werden sich ganze Transaktionsprozesse direkt in den Chat-Dialog verlagern.

Für Unternehmen, die in dieser neuen Ära nicht nur sichtbar, sondern auch wettbewerbsfähig bleiben wollen, ist Warten keine Option. Der frühzeitige Aufbau von GEO-Kompetenz wird zum Wettbewerbsvorteil. Dies erfordert ein konzertiertes Vorgehen auf drei Ebenen:

• 1. Strategie: Es bedarf einer neuen Content-Strategie, die über die eigene Website hinausdenkt und die Orchestrierung des gesamten digitalen Ökosystems in den Mittelpunkt stellt.

• 2. Technologie: Die IT-Infrastruktur muss von einer reinen Web-Architektur zu einem „Machine-First“-Ansatz weiterentwickelt werden, bei dem APIs und strukturierte Daten strategische Priorität haben.

• 3. Organisation: Es müssen GEO-kompatible Prozesse und neue KPIs etabliert werden. Von der KI-gestützten Content-Erstellung über ein angepasstes Erfolgs-Monitoring bis zum Aufbau interdisziplinärer Teams.

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