Generative Engine Optimization: Wie rankst du in 2025 bei ChatGPT und Co?

Immer mehr Menschen recherchieren heute direkt über ChatGPT, Gemini, Perplexity und ähnliche KI-Systeme. Im Juni 2025 verzeichnete ChatGPT alleine rund 800 Millionen wöchentliche Nutzer. Damit verlagert sich ein wachsender Anteil der Online-Recherche von klassischen Suchmaschinen hin zu GPT-basierte Plattformen.

Willst du mit deinem Unternehmen bei GPT & Co. als Quelle sichtbar sein, reicht klassische SEO nicht mehr.
→ Dann brauchst du Generative Engine Optimization (GEO).

Wie funktionieren generative Engines überhaupt?

Generative KI-Systeme wie ChatGPT basieren technisch auf zwei Komponenten:

einem grossen Sprachmodell (Large Language Model, LLM) wie etwa GPT-4o sowie einer integrierten Suchmaschine, beispielsweise Bing Search bei ChatGPT, Google bei Gemini oder einer API-basierten Suchtechnologie bei Plattformen wie Perplexity.

Der Prozess läuft meist so ab:

Der Nutzer gibt eine eher lange, ausführliche Anfrage ein (viel länger als typische Google Keywords).

Generative KI-Systeme kombinieren bei der Beantwortung von Anfragen Inhalte aus ihrem trainierten Wissensspeicher mit aktuellen Informationen aus dem Web. Dazu durchsuchen sie im Hintergrund relevante Quellen, analysieren diese und generieren daraus in mehreren Schritten eine strukturierte Antwort.

Was macht GPT anders als Google?

Während klassische SEO-Inhalte primär für echte Nutzer optimiert werden und Google das Nutzerverhalten (z.B. Klicks, Verweildauer) als indirektes Signal nutzt, verfolgt Generative Engine Optimization (GEO) ein zusätzliches Ziel.

KI-Chatbots wie ChatGPT, Gemini AI Overviews oder Perplexity sollen die Inhalte möglichst direkt in ihre Antworten übernehmen können.

Und GPT & Co. sind kein Suchsystem, sondern ein Sprachmodell mit Zugriff auf Webinhalte.

Wie wird man also bei GPTs sichtbar?

Was sollte man beachten, wenn man mit der eigenen Webseite in den Antworten von ChatGPT & Co. erscheinen möchte?

Was braucht es (neue GEO-relevante Faktoren):

Klarer, zitierbarer Fliesstext
→ präzise Aussagen, sauber formulierte Absätze, einfache Sprache

Strukturierte Inhalte
→ Listen, FAQs, Tabellen → GPT bevorzugt klar strukturierte Inhalte

Eigene Daten & Studien
→ exklusive Inhalte (Zahlen, Studien, Cases), die GPT als Quelle verwenden kann

Brand-Signale & Erwähnungen
→ bekannte Marken, Erwähnungen in grossen Medien, .gov- / .edu-Quellen → werden häufiger zitiert

Markennennung & Autorenschaft sichtbar machen
→ klare Nennung von Marke und Autor → GPT erkennt das und bevorzugt es bei Zitaten

Thematische Autorität aufbauen
→ mehrere fundierte Inhalte zu einem Thema → GPT erkennt Konsistenz und Kompetenz

Tendenz zu Kurzantworten nutzen
→ bei häufigen Fragen ultraklare, prägnante Antworten bereitstellen → erhöht Chance auf Übernahme in GPT-Antworten

Aber es gibt aktuell kein fixes, allgemeingültiges «GEO-Ranking».

GPT-basierte Such- und Antwortsysteme kombinieren Informationen aus verschiedenen Quellen.

• Dabei fliessen einerseits Inhalte aus dem ursprünglichen KI-Training ein, also Wissen, das beim Trainieren des Sprachmodells aufgenommen wurde.

• Andererseits greifen die Systeme auf aktuelle Webquellen zurück, die über integrierte Suchmaschinen oder API-Zugriffe abgerufen werden.

Jeder Nutzer-Prompt löst einen neuen Generierungsprozess aus, bei dem individuell entschieden wird, welche Quellen in die Antwort einbezogen und wie sie gewichtet werden.

Dadurch entstehen dynamische, fallabhängige Antworten.

Fortschritte in der Generative Engine Optimization (GEO) beruhen daher momentan auf dem erwähnten Basiswissen aufbauend auf Praxistests.

Praxisbeispiel: Eigener GPT-Test – so werden SEO-Agenturen aktuell genannt

Um besser zu verstehen, wie GPT-basierte Systeme wie ChatGPT aktuell solche Antworten generieren, habe ich einen eigenen Test durchgeführt:

👉 Prompt:
«Was ist die beste SEO Agentur in der Schweiz?»

Ergebnis und Beobachtung

1️⃣ Keine direkte Antwort
→ ChatGPT vermeidet es, eine konkrete «beste» Agentur zu nennen und verweist auf Kriterien wie Branche, Unternehmensgrösse und Budget.

2️⃣ Auflistung bekannter Agenturen
→ In der ersten Antwort wurden vor allem etablierte, grössere Agenturen mit starker Markenreputation genannt:

• Advance Metrics
• BlueGlass Interactive
• iqual
• BEE Digital
• Webrepublic
• Dreifive
• Xeit
• Brain & Heart

3️⃣ Transparente Erklärung, warum Google-Ergebnisse davon abweichen
→ GPT weist darauf hin, dass SEO-optimierte Google-Top-Rankings (z.B. von sehr aggressiv optimierten Domains wie seoagentur-schweiz.ch) nicht automatisch auf die «beste» Leistung für den Kunden schliessen lassen.

4️⃣ Erweiterte Empfehlung auf Nachfrage
→ Nachdem ich konkret nach passenden Agenturen fragte, ergänzte ChatGPT die Liste um kleinere und spezialisierte Anbieter wie:

• ZUMO SEO
• Nordfabrik AG
• Meili & Hess GmbH
• Okitah
• SEO Agentur Zürich / Bern
• DEPT
• Jung von Matt
• und SH Digital — allerdings erst nach gezielter Nachfrage.

5️⃣ Erklärung der Auswahlkriterien
→ ChatGPT nannte als Grundlage für die Empfehlungen u.a.:

• Branchenverzeichnisse (z.B. Sortlist, Clutch)
• öffentliche Reputation
• eigene Erfahrungswerte
• keine reine SEO-Optimierung, sondern auch Brand-, Medien- und Experten-Reputation.

Was kann man daraus für GEO lernen?

✅ Reputation schlägt Onpage-SEO
→ In GPT-Antworten werden primär etablierte Marken und Quellen genannt — nicht zwangsläufig die «SEO-stärksten» Seiten bei Google.

✅ Kleine, spezialisierte Anbieter brauchen aktiven Aufbau von AI-Sichtbarkeit
→ Ohne starke öffentliche Erwähnungen (z.B. in Medien, Branchenseiten) tauchen sie initial seltener auf.

✅ GPT filtert tendenziell riskante oder schwach belegte Quellen heraus
→ Reine «SEO-optimierte» Domains wurden nicht empfohlen.

✅ Gezielte Nachfrage (Conversational SEO!) öffnet Chancen
→ In mehrstufigen Dialogen können auch kleinere Anbieter stärker in den Fokus kommen — wichtig für die Gestaltung von Brand-Content.

✅ Backlinks und Medienzitate werden noch wichtiger
→ GPT bevorzugt vertrauenswürdige Quellen, z.B. Medienhäuser, Fachartikel, bekannte Marken — klassische «SEO-Backlinks» alleine reichen nicht.

Fazit aus dem Test

Wer in generativen KI-Systemen wie ChatGPT und Perplexity sichtbar sein möchte, muss deutlich über klassische Suchmaschinenoptimierung hinausgehen.

Entscheidend sind der gezielte Aufbau von Markenreputation, die Veröffentlichung eigener Daten und Studien sowie eine verstärkte Präsenz in vertrauenswürdigen Medienquellen.

Zusätzlich sollten klare Markennennungen auf autoritativen Webseiten platziert werden.

In einem eigenen Test wurde SH Digital zwar als relevante Quelle genannt, jedoch zunächst erst im fortgeführten Dialog und nicht in der primär angezeigten statischen Antwort.

Dieses Ergebnis unterstreicht: Sichtbarkeit in KI-basierten Antwortsystemen entsteht nicht automatisch, sondern muss durch eine gezielte Generative Engine Optimization (GEO)-Strategie aktiv aufgebaut werden.

Was verliert an Bedeutung (im Vergleich zu klassischem SEO):

❌ Technische SEO (Pagespeed, Core Web Vitals)
→ für GPT-Antworten wenig relevant, da GPT Inhalte textuell verarbeitet

❌ Page-UX / Design / Navigation
→ GPT greift auf den Textinhalt zu, nicht auf die Nutzererfahrung im Browser

❌ Interne Verlinkung & PageRank-Optimierung
→ GPT bewertet Inhalte in sich, Kontext in einem einzelnen Text wichtiger als interne Verlinkungen

❌ Metadaten (Title, Meta Description)
→ für GPT-Antworten weniger relevant, GPT liest und verarbeitet den sichtbaren Content

❌ Keyword-Dichte / exakte Keyword-Optimierung
→ GPT versteht Sprache semantisch → klare Sprache & inhaltliche Qualität wichtiger als Keyword-Wiederholung

Wie erkennt man, ob die eigene Marke bei ChatGPT und anderen generativen KI-Systemen sichtbar ist?

In GPT-basierten Systemen wie ChatGPT, Gemini AI Overviews oder Perplexity gibt es keine festen Rankings wie in der klassischen Google-Suche. Stattdessen generieren die Systeme Antworten dynamisch — auf Basis ihres Trainings, aktueller Webquellen und API-Daten.

Warum ist das relevant?
Marken, die in GPT-Antworten erscheinen, werden sichtbarer wahrgenommen. Oft führen diese Erwähnungen zu konkreten Anfragen oder Conversions — ohne dass ein Klick notwendig ist. Um zu wissen, ob und wie die eigene Marke in diesen Systemen sichtbar ist, hilft ein AI Visibility Audit.

Was leistet ein AI Visibility Audit?

Ein AI Visibility Audit zeigt:

• Ob deine Marke, dein Unternehmen oder deine Inhalte in GPT-Antworten überhaupt vorkommen
• In welchem Kontext sie genannt werden
• Welche Wettbewerber stattdessen häufiger erscheinen

So funktioniert das Audit mit dem Semrush AI Toolkit

1️⃣ Collecting Queries
Semrush unterhält eine umfangreiche Datenbank typischer Fragen und Prompts, die Nutzer an KI-Plattformen stellen.
→ Daraus werden gezielt jene Anfragen identifiziert, die mit deiner Marke oder deinem Themenumfeld in Verbindung stehen (branded und non-branded).

2️⃣ Running Queries Through LLMs
Diese relevanten Anfragen werden automatisiert an verschiedene Plattformen gesendet, darunter:

• ChatGPT
• Perplexity
• Google AI Overviews
• Weitere GPT-basierte Systeme

→ So lässt sich ermitteln, ob und in welchem Kontext deine Marke oder Inhalte in aktuellen Antworten erscheinen.

3️⃣ Turning Answers Into Reports
Die generierten Antworten werden systematisch ausgewertet:

• Business Landscape → Wie oft wird deine Marke genannt? Welche Wettbewerber dominieren?
• Brand & Marketing → In welchem Ton spricht die KI über deine Marke? Welche Attribute werden betont?
• Audience & Content → Welche Themen, Fragen und Interessen stehen aktuell im Fokus der Nutzer?

4️⃣ Delivering Strategic Recommendations
Auf Basis dieser Analyse liefert das Semrush AI Toolkit konkrete Handlungsempfehlungen:

• Wie kannst du deine Markenpositionierung verbessern?
• Welche Inhalte solltest du gezielt ausbauen?
• Wo fehlen dir wichtige Erwähnungen oder Verlinkungen?

Ein AI Visibility Audit macht sichtbar, ob und wie deine Marke in GPT-generierten Antworten vorkommt.
Gerade weil GPT-basierte Systeme zunehmend als Informationsquelle genutzt werden, ist die gezielte Optimierung der AI-Sichtbarkeit heute eine wertvolle Ergänzung zu klassischem SEO.

Was das Semrush AI Toolkit über meine Website sagt – und was ich daraus lerne

Das SEMrush AI Toolkit analysiert, wie grosse Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity derzeit Informationen über eine Marke verarbeiten und in Antworten verwenden. Für meine Website www.sh-digital.ch hat das Tool konkrete Optimierungsempfehlungen geliefert, um die Sichtbarkeit in KI-generierten Ergebnissen zu verbessern.

Dazu gehören eine klarere Positionierung als Schweizer Boutique-Agentur, mehr Transparenz bei Preisen und Leistungen sowie der gezielte Ausbau von Educational Content und Referenzen.

In der Praxis bei über 40 analysierten Chat-Konversationen aus dem Bereich Handwerk, Gartenbau, Industrie und Dienstleistungen haben sich insbesondere klar strukturierte Webseitentexte, die gezielte Platzierung in Empfehlungslisten sowie eigene Studien und verifizierte Daten als wirksam für die Optimierung in GPT-basierten Systemen erwiesen. Insgesamt ist Generative Engine Optimization (GEO) ein zunehmend wichtiger Bestandteil der Content-Strategie, um in KI-basierten Suchergebnissen präsent zu bleiben.

Muster erkennen in GPT-Antworten

Ein wichtiger Bestandteil der Generative Engine Optimization (GEO) ist das systematische Reverse Engineering von GPT-Antworten.

Dabei wird analysiert, welche Inhalte GPT & Co. zu bestimmten Themen tatsächlich anzeigen und aus welchen Quellen diese Informationen stammen.

Durch gezielte Suchanfragen und Tests lassen sich Muster erkennen, etwa welche Art von Content bevorzugt zitiert wird, welche Seiten häufig genannt werden oder welche Content-Formate (z.B. Listen, definierte Absätze, Studien) besonders gut in KI-Antworten übernommen werden.

Dieses Wissen hilft dabei, die eigene Content-Strategie gezielt anzupassen und Inhalte so zu optimieren, dass sie mit höherer Wahrscheinlichkeit in Antworten von GPT, Gemini oder Perplexity erscheinen.

Unsere bisherigen Studien lassen erste Muster möglicher Rankingfaktoren für Generative Engine Optimization (GEO) erkennen.

Eine abschliessende Bewertung der Optimierungsmöglichkeiten ist zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht möglich. Unternehmen, die in diesen Bereich investieren möchten, sollten sich bewusst sein, dass GEO derzeit noch stark experimentell ist.

Im Unterschied zur klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO), bei der die Wirkung auf Sichtbarkeit und Kundenakquise gut belegt ist, fehlen bei GEO noch belastbare Erfolgsnachweise und klare Messgrössen.