Generative Engine Optimization (GEO) für B2B: Wie können Industrieunternehmen in KI-Modellen sichtbar werden und zu einer relevanten digitalen Marke wachsen?
In diesem Artikel erfährst du, wie künstliche Intelligenz die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) verändert (und erweitert).
Ausserdem gehen wir auf die Besonderheiten ein, die B2B-Unternehmen bei der generativen KI-Modell-Optimierung beachten müssen.
Im Zentrum dieses Beitrags steht dabei die praktische Nummer #1 B2B GEO Strategie, die Industrieunternehmen jetzt verfolgen sollten, um in Google AI Mode, Chat GPT, Perplexity und Co sichtbar zu werden und qualifizierte Anfragen zu generieren.
Doch starten wir erst einmal mit den Grundlagen, die die meisten Industriefirmen noch gar nicht kennen.
GEO für B2B: Das Wichtigste auf einen Blick
- B2B GEO kurz erklärt: Generative Engine Optimization (GEO) ist die Optimierung zur Sichtbarmachung von digitalen Marken und deren Inhalten für die Antworten in KI-Modellen wie ChatGPT Search, Perplexity, Google Gemini oder AI Overviews.
- B2B GEO Kernaspektve:
- B2B-Einkäufer verlassen sich zunehmend auf Antworten aus KI-Modellen statt auf die traditionellen “blaue Links”
- Nach Forrester nutzen 89 % der B2B-Einkäufer generative KI-Suchen für die Suche nach Produkten, Anbietern und Lieferanten und bezeichnen sie als eine der wichtigsten Quellen für selbstgesteuerte Informationen in jeder Phase ihres Kaufprozesses
- Nach McKinsey geben 44 % der Nutzenden an, dass KI-gestützte Suchmaschinen bereits jetzt ihre wichtigste und bevorzugte Informationsquelle sind, noch vor der herkömmlichen Suche (31 Prozent)
- Kontextbasierte Suche steht im Vordergrund: B2B- und Industrierecherchen können kontextbasiert
- B2B GEO Strategie + Massnahmen:
- 1. Technik, Themen-/Keyword-Recherche und GEO Strategie
- 2. KI-Output und Konkurrenz-Analyse
- 3. Briefings zur Seiten-/Inhaltsstrukturierung
- 4. Content-Erstellung
- 5. Einbettung, Veröffentlichung und Sichtbarmachung
- 6. Autoritätsaufbau durch Verlinkungen & Digital PR
Was ist B2B GEO (Generative Engine Optimization)?
Generative Engine Optimization (GEO) ist simpel gesprochen die Optimierung zur Sichtbarmachung von digitalen Marken und deren Inhalten für die Antworten in KI-Modellen wie ChatGPT Search, Perplexity, Google Gemini oder AI Overviews.
Für B2B-Unternehmen sind die relevantesten Inhalte, die dabei sichtbar gemacht werden primär folgende drei:
- Produkt- und Leistungsseiten, z.B. von Maschinen, technischen Bauteilen oder Industriedienstleistungen
- Zweitens informationale und technische Ratgeber-Texte oder Textteile inklusive von Bildern und Videos
- Fallstudien, Anwendungsbeispiele und Prozesse, also konkrete beispielhafte Darstellungen und Erklärungen aus der Unternehmenspraxis
Jedes der oben erwähnten KI-Modelle wird auch als Generative AI Engine, Generative Engine oder generatives KI-System bezeichnet, daher sprechen wir auch von Generative Engine Optimization.
GEO, LLMO, GAIO, AEO, AI-SEO – WTF?
GEO hat viele Gesichter, die eigentlich alle das gleiche meinen. Hier eine kurze Erklärung der häufigsten KI-SEO Abkürzungen:
| Abkürzung | Bezeichnung | Erklärung |
|---|---|---|
| GEO | Generative Engine Optimization | Die Optimierung von Inhalten mit dem Ziel, in KI-gestützten Suchmaschinen gefunden und als Quelle zitiert zu werden. Im Fokus steht nicht mehr die klassische „10 blaue Links“-Liste, sondern die Auswahl durch das KI-Modell. |
| LLMO | Large Language Model Optimization | Ein strategischer Oberbegriff, bei dem es darum geht, die Sichtbarkeit und Bekanntheit einer gesamten Marke innerhalb grosser Sprachmodelle zu steigern. Es geht weniger um einzelne Inhaltsstücke als vielmehr um die allgemeine digitale Markenautorität. |
| GAIO | Generative Artificial Intelligence Optimization | Beschreibt den strategischen Wandel von klassischem SEO hin zu KI-getriebener Optimierung. Es wird im Marketing-Jargon oft synonym zu LLMO verwendet, ist aber etwas spezifischer auf den Einsatz generativer KI-Technologien ausgerichtet. |
| AEO | Answer Engine Optimization | Die Optimierung von Inhalten, um direkte Antworten auf Nutzerfragen zu liefern. Das Ziel ist es, in „Featured Snippets“ oder KI-Overviews zu erscheinen (Zero-Click-Strategie), indem Fragen präzise, strukturiert und ohne unnötiges „Fluff“ beantwortet werden. |
| KI-SEO | Suchmaschinenoptimierung für künstliche Intelligenz | Der verbindende rote Faden aller Begriffe. Es ist die moderne Evolution der klassischen Suchmaschinenoptimierung, die technische Sauberkeit, Nutzererfahrung und einzigartige Expertise kombiniert, um sowohl für Menschen als auch für KI-Modelle relevant zu bleiben. |
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Mehr InformationenUnser Video zum Thema GEO Abkürzungen
Darum müssen B2B Unternehmen jetzt handeln
Warum musst du jetzt handeln, um den Zug nicht zu verpassen?
Weil der KI-Wandel rasend schnell voranschreitet. Und das ist nicht nur ein Gefühl, sondern auch durch Zahlen belegbar.
In weniger als zwei Jahren haben 89 % der B2B-Einkäufer generative KI-Suchen für die Suche nach Produkten, Anbietern und Lieferanten etabliert und bezeichnen sie als eine der wichtigsten Quellen für selbstgesteuerte Informationen in jeder Phase ihres Kaufprozesses.
Das berichtet ein aktueller Report von Forrester.
Weiterhin geben in der McKinsey’s AI Discovery Umfrage mit fast 2000 Befragten 44 % an, dass KI-gestützte Suchmaschinen bereits jetzt ihre wichtigste und bevorzugte Informationsquelle sind, noch vor der herkömmlichen Suche (31 Prozent).
Auch wir, als B2B GEO Agentur merken, wie wichtig das Thema KI-Modell SEO geworden ist. Wir fragen jeden potenziellen Neukunden, wie er oder sie auf uns aufmerksam geworden ist. Die Antwort ist immer häufiger: Über ChatGPT oder über den Google KI Modus.
Aber wie genau funktioniert jetzt eigentlich GEO für B2B-Unternehmen? Wie genau entscheidet ein KI-Assistent, ob dein Angebot und deine Marke relevant sind (und damit erwähnt und zitiert werden) oder ob sie ausser Acht gelassen werden?
SEO vs GEO: Wie KI Suche für B2B funktioniert
Um im nächsten Abschnitt eine praxisnahe Strategie zu entwickeln, wie dein Unternehmen Schritt für Schritt zu mehr Sichtbarkeit kommt, sollten wir zuerst verstehen, wie die Suche über KI-Modelle überhaupt technisch funktioniert – zumindest ganz grob.
Wie Sprachmodelle (LLMs) B2B Content bewerten
Die Bewertung von Anbietern im B2B erfolgt erst einmal grundsätzlich über die folgenden Entscheidungsschichten, die nacheinander durchlaufen werden:
- Klar verstehbar: Versteht die KI, was dein konkretes Angebot ist und für wen es ist?
- Kontext + Passung: Passt das Angebot zur konkreten Anfrage und den Anforderungen?
- Rechtfertigbar: Dein Unternehmen hat das richtige Angebot für die Suchanfrage weil auf der Website klar steht XYZ und weil andere Seiten und Quellen über deine Marke und dein Angebot klar XYZ berichten
- Vertrauenswürdig + kompetent: Dein Angebot ist begründbar, aber ist es auch vertrauenswürdig und vertretbar? Bist du ein kompetenter Anbieter? Tauchst du als Anbieter in relevanten Medien auf und hast du echte Rezensionen und Bewertungen?
Die Rolle von Erfahrung, Expertise, Authority & Vertrauen (E-E-A-T)
Nach meiner Einschätzung als B2B SEO-Manager bildet das ursprüngliche und auch heute noch immer sehr relevante Grundkonzept von Googles E-E-A-T die Grundlage für diese Entscheidungsschichten.
E-E-A-T steht dabei für Experience (Erfahrung), Expertise, Authority (Autorität) und Trust (Vertrauen). Wir wissen schon lange, dass E-E-A-T kein offizieller, zentraler Rankingfaktor für Google ist, jedoch eine Art Qualitätsframework für die Bewertung der Vertrauenswürdigkeit von Inhalten und Seiten darstellt.
Oder kurz und einfach ausgedrückt: Je vertrauenswürdiger, echter, transparenter, relevanter und populärer deine Inhalte und deine Marke sind, desto grössere Chancen hast du erwähnt und zitiert zu werden.
Das kommt meiner Einschätzung nach besonders jetzt im KI-Zeitalter zum Tragen, wo jeder Inhalte durch generative KI-Modelle “mühelos” erstellen kann. Die Kehrseite davon, die nun sehr schnell zum Tragen kam: Alles klingt gleich, sieht gleich aus und ist unpersönlich.
Daher raten wir unseren B2B-Kunden schon lange: Bringt Persönlichkeit in eure Inhalte und auf eure Website. Zeigt, euch, euer Team, euer Unternehmen, euer Angebot und eure Kundenergebnisse (Fallstudien). Versteckt euch nicht, denn anonym und unpersönlich kann heute jeder. Ich denke: Persönlichkeit im B2B ist aktuell ein echter Wettbewerbsvorteil, wenn es um GEO/SEO und den Online Auftritt geht.
Schauen wir uns nun aber an, wie genau die KI-Suche funktioniert. Also präzise: Welchen Prozess durchläuft ein KI-Modell wie Copilot, Chat GPT oder der Google AI Mode, wenn eine Suche getriggert wurde?
SEO vs GEO: Wie KI Suche heute wirklich funktioniert
Dazu will ich vorab sagen: Wer glaubt, dass mit ChatGPT, Copilot, Perplexity oder dem Google AI Mode plötzlich eine komplett neue Logik der Suche entstanden ist, liegt in meinen Augen nur teilweise richtig. Denn ja, die Darstellung der Ergebnisse verändert sich. Aber die Grundlage, auf der diese Ergebnisse ausgespielt werden, ist in vielen Fällen echt ähnlich dem, was wir aus der klassischen Suche schon kennen.
Der grösste Denkfehler besteht aktuell darin, dass viele GEO komplett losgelöst von SEO sehen. Dabei baut die KI Suche in weiten Teilen noch immer auf exakt denselben Systemen auf, die wir aus der Suchmaschinenoptimierung bereits kennen. Sprich: Grossartige Inhalte müssen weiterhin auffindbar, crawlbar, indexierbar und verständlich sein.
KI Suche kann heute heruntergebrochen in 3 Ebenen eingeteilt werden, die nacheinander ablaufen:
1. Information Retrieval Ebene
Die erste Ebene ist der Information Retrieval Layer. Hier passiert die gewöhnliche Grundlagenarbeit, die du sicher auch von der klassischen SEO kennst. Inhalte werden vom Crawler-Bot genauso wie früher gecrawlt, indexiert, gerankt und bei Bedarf aus relevanten Quellen extrahiert. Deswegen sagt Danny Sullivan von Google selbst auch immer wieder “Good GEO is Good SEO.”
2. LLM-Präsentations-Ebene
Die zweite Ebene ist die LLM Presentation. An diesem Punkt beginnt das Sprachmodell damit, die gefundenen Informationen (den Content) inhaltlich zu verarbeiten. Inhalte werden verglichen, zusammengeführt, sprachlich interpretiert und in einen Antwortkontext gebracht. Dabei arbeiten ChatGPT, Gemini und Co. nicht nur mit den Ergebnissen aus dem Information Retrieval, sondern zusätzlich auch mit den eigenen Trainingsdaten. Beides bietet gemeinsam die Grundlage für die Agent-Entscheidung. Und dazu kommen wir als nächstes:
3. Agent Entscheidungs-Ebene
Die dritte Ebene ist die Agent Decision. Hier läuft am Ende alles zusammen. Der Agent beziehungsweise das jeweilige KI-System entscheidet, welche Informationen tatsächlich gezeigt, genannt oder zitiert werden und welche nicht. Das ist also die strategische Auswahl auf Basis von Relevanz, Passung, Vertrauenswürdigkeit und der vermuteten Nützlichkeit für die Anfrage. Genau hier sehen wir, warum Themen wie Markenstärke, Autorität, externe Erwähnungen und echte Erfahrung für GEO wieder so stark an Bedeutung gewinnen.
Was bedeutet das nun für B2B Unternehmen in der Praxis? Ganz einfach: GEO ersetzt SEO nicht. GEO baut auf SEO auf und erweitert es. Es ist quasi das nächste logische Evolutionsstadium von SEO.
Ich erkläre die drei Layers noch einmal in diesem YouTube Video hier:
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Mehr InformationenUnser Video zu den drei Layers
Kommen wir nun aber zum Kernteil dieses Ratgebers: der B2B GEO Strategie. Ich versuche die Strategie hier so praxisnah wie möglich wiederzugeben. Die folgenden Schritte haben sich bei uns als bewährter Prozess herausgestellt, nachdem wir über 50 B2B Industrieunternehmen bei der Leadgewinnung durch SEO + GEO unterstützt haben.
SEO-/GEO-Potenzialanalyse
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+41 76 405 9988
info@robertsiegers.com
Robert Siegers, Geschäftsführer
B2B GEO Strategie für mehr B2B Leads und Sichtbarkeit
Die B2B GEO Strategie lässt sich simpel heruntergebrochen in 6 Einzelschritte unterteilen:
- Technik, Themen-/Keyword-Recherche und GEO Strategie
- KI-Output und Konkurrenz-Analyse
- Briefings zur Seiten-/Inhaltsstrukturierung
- Content-Erstellung
- Einbettung, Veröffentlichung und Sichtbarmachung
- Autoritätsaufbau durch Verlinkungen & Digital PR
Doch gehen wir einmal jeden einzelnen Schritt durch.
1. Technik, Themen-/Keyword-Recherche und GEO Strategie
Zu Beginn jeder GEO-Strategie steht stets die technische sowie strategische Grundausrichtung.
Technische Grundoptimierung
Technisch gesehen soll die Website vor allem ausreichend schnell laden (was die meisten modernen Content Management Systeme heute tun).
Basis-Einstellungen wie die Einrichtung einer korrekten, Keyword bezogenen URL-Struktur, das Einpflegen von Meta-Texten sowie Inhalten, sind heute auch wirklich auf so gut wie jedem System problemlos möglich. Wie du diese Basics im Detail umsetzt, beschreiben wir umfangreich in unserem Whitepaper und auf unserem YouTube Kanal.
Strukturierte Daten
Etwas tiefer geht es, wenn wir über strukturierte Daten sprechen. Diese sind eigentlich überhaupt nichts Neues, aber heute im GEO-Zeitalter wieder voll im Trend (und das ist auch verständlich!) Für die KI-Modell-Optimierung solltest du bereits im ersten Schritt an strukturierte Daten denken und ein sogenanntes “Nested Schema Markup” bauen.
Sprich: Welche Seitentypen sollen im Seitencode wie ausgewiesen werden, damit KI-Modelle den jeweiligen Inhaltstypen direkt einordnen können. Google selbst hat dazu einen sehr übersichtlichen Beitrag erstellt, den du hier lesen kannst. Wir beraten dazu natürlich auch im persönlichen Gespräch.
Keyword Mapping
Weiter geht es mit der Themenrecherche und der Aufstellung des Keyword-Mappings. Ja, auch das ist noch relevant in GEO-Zeiten, obwohl jetzt mehr gepromptet als “gekeyworded” wird. 😉
Wird ein Prompt, also eine Eingabe in einem KI-Modell getätigt, und wird daraufhin eine Websuche getriggert, “fächert“ das Modell den Prompt in Einzelkeywords auf und recherchiert diese in Echtzeit in einer klassischen Suchmaschine. Deshalb sind Keywords weiterhin relevant, auch in Zeiten der Generative Engine Optimization.
Mit der Aufstellung des Keyword-Mappings möchten wir stets das gesamte Angebot des Unternehmens aus SEO-/GEO-Perspektive durchleuchten und zusammengehörige Keyword-Sets aufstellen.
Die grundlegende strategische Recherche dient neben der Aufstellung von Keyword-Sets mit derselben Suchintention auch dazu, die eigenen Chancen zu ermitteln, für die jeweiligen Keyword-Sets im jeweiligen Wettbewerbsumfeld zu ranken.
Beispiel eines B2B Keyword Mapping von einem Perforationsmaschinen-Hersteller
Seitenstruktur
Basierend auf dem Keyword-Mapping lässt sich auch die konkrete Seitenstruktur ableiten. Diese ist wie das “Skelett” deiner Website. Mit ihr bestimmen wir sämtliche Unterseiten zu denen wir nun in den folgenden Schritten Inhalte vorbereiten, erstellen und veröffentlichen wollen.
2. KI-Output und Konkurrenz-Analyse
Wenn dann das technische Website-Fundament steht, geht es um die Analyse der einzelnen späteren Themen. Genauestens schauen wir uns die Konkurrenten an, die online für ein Thema bereits auftauchen, welche Inhalte sie veröffentlichen und welcher von diesem Inhalt es in LLMs, primär den Google AI Overview/Mode schafft.
Für die Analyse jedes einzelnen Themas bieten die im ersten Schritt aufgestellten Keyword-Sets die Ausgangssituation für eine tiefgehende Analyse.
Zuerst werden dabei über eine Suchmaschine wie Google geprüft, welche Inhalte zum Kern-Keyword aktuell ganz oben ranken (auf der Suchergebnisse = SERP), sowie welche im AI Overview erwähnt und zitiert werden. Die Top 5 Suchergebnisse bzw. die am häufigsten genannten Quellen werden im Detail untersucht.
Dabei sind folgende Fragen unerlässlich:
- Ist die eigene Website hinsichtlich der Websiteautorität (Linkprofil) und der Inhalte (Content) konkurrenzfähig?
- Welche Contentmenge in Wörtern brauche ich, um konkurrenzfähig zu sein und mithalten zu können?
- Welche konkreten Inhalte (Überschriften der Seiten, die Kernaussagen, Videos, Bilder, Tabellen, Grafiken, Call To Action Buttons, Produkte, aber auch weitere HTML-Elemente wie Ansprechpartner, Kontaktformulare, technische Datenblätter und Kalkulatoren) sind auf den Websites vorhanden, die mir fehlen?
- Welche Fragen, ähnliche Suchbegriffe und Inhalte durch AI-Overviews werden auf der SERP ausgespielt, die ich berücksichtigen sollte?
Eine Content- Konkurrenz & SERP-Analyse hat immer zum Ziel, sämtliche Informationen zu ermitteln, die nötig sind, um den besten SEO-Content zu einem Thema zu erstellen, der zum aktuellen Kenntnis- und Wissensstand zu einem Kern-Keyword möglich ist.
Beispiel einer KI-Output und Content-Analyse eines B2B-Unternehmens für Akustiklösungen
3. Briefings zur Seiten-/Inhaltsstrukturierung
Weiter geht es mit der Seitenstrukturplanung aka Content Briefings schreiben.
Die wichtigsten Inhaltsseiten, die B2B-Industrieunternehmen heute brauchen sind die folgenden drei:
1. Kommerzielle Produkt-/Kategorie-/Leistungsseiten
2. Informationale Ratgeber-/Artikel-/Blogseiten
3.Fallstudien-/ Prozess- und Branchenspezifische Seiten
Für jede einzelne Unterseite, die am Ende final umgesetzt werden soll, möchten wir nun ein Briefing bauen. Die Content-Briefings enthalten sämtliche Erkenntnisse, Informationen und Daten aus der zuvor durchgeführten Analyse.
Dabei wird alles so aufbereitet, dass sie für die Weiterarbeit durch (technische) Autor:innen oder für eine generative KI wie beispielsweise ChatGPT oder Gemini einfach verständlich und ideal strukturiert sind.
Die Content-Briefings enthalten einerseits grundsätzliche Informationen zum Text (wie Wortanzahl, Zielgruppe, Kern-Keyword-Set) sowie die URLs zu den Konkurrenzseiten. Das Herzstück eines Content-Briefings sind die detaillierte Überschriftenstruktur gekennzeichnet mit HTML-Tags sowie die Meta-Texte.
Auch Videos, Bilder, Tabellen, Grafiken, Call To Action Buttons, Produkte, aber auch weitere HTML-Elemente wie Ansprechpartner, Kontaktformulare, technische Datenblätter und Kalkulatoren, die aus der Analyse hervorgehen, sollten in den Briefings bereits definiert werden.
Beispiel für eine B2B GEO Contentbriefing-Struktur
4. Content-Erstellung
Danach geht es um die tatsächliche Content Erstellung. Das Schreiben wird in den meisten Industrieunternehmen tatsächlich von der Produktabteilung oder von der Geschäftsführung selbst übernommen.
Oft nutzen wir auch unsere Briefings als Vorlage, um Stichworte und Input von den Produktmanagern unserer Kunden einzuholen, sodass wir dann die finalen Texte schreiben können.
In jedem Fall haben die Autor:innen oder eine generative KI auf Grundlage der allgemeinen Informationen, der recherchierten Konkurrenzseiten und der Überschriftenstrukturen sämtliche Vorgaben, um einen nahezu perfekten SEO-Text zu schreiben.
Infobox: Fachlich schwache Texte
Ein häufiges Problem, das bei der Texterstellung mit KI von B2B-Unternehmen bemängelt wird, ist die noch immer unzureichend fachliche und technische Qualität der Texte. Dieser Herausforderung kann begegnet werden, in dem eigene Sprachmodelle, sogenannte Custom GPTs, beispielsweise mit OPENAIs ChatGPT gebaut werden.
5. Einbettung, Veröffentlichung und Sichtbarmachung
Die Texte sind finalisiert und bereit für die Veröffentlichung? Super!
Zuletzt werden dann nämlich sämtliche erstellte und geprüfte Inhalte im Content Management System (CMS) eingebettet, also auf der Website live geschaltet. Dabei wird darauf geachtet HTML-Überschriften, Textelemente und Meta-Titel sowie -Beschreibung richtig zu formatieren und korrekt final einzubetten.
Auch weitere Elemente wie Fotos, Videos, technische Datenblätter, Tabellen, Call To Actions oder persönliche Ansprechpartner werden final über das Backend an den richtigen Stellen auf die Seite gebracht.
Interne Verlinkungen
Doch damit ist es noch nicht ganz getan.
Zum Schluss erfolgt das Setzen von internen Verlinkungen vom neu-veröffentlichten Content auf andere URLs der Website sowie von anderen URLs der Website auf den neu-veröffentlichten Content.
Sind sämtliche erstellte Inhalte eingepflegt und interne Links gesetzt, erfolgt die finale Liveschaltung.
Der letzte Schritt nach der Veröffentlichung ist das Einreichen zur Indexierung der neuen oder überarbeiteten Seiten in der Google Search Console.
6. Autoritätsaufbau durch Verlinkungen & Digital PR
In den letzten Jahren schrieb und sprach ich immer wieder davon, dass Linkbuilding und Autoritätsaufbau für viele Industrieunternehmen kein grosser Hebel seien. Der Grund dafür war, dass ein Grossteil der Industriefirmen bereits ein starkes Linkprofil haben. Viele B2B-Websites gehören zu Familienunternehmen und sind oft seit den frühen 2000er Jahren online. Dadurch haben sie bereits eine grosse Reputation. Es mangelt ihnen jedoch an starken Inhalten.
Das vertrete ich heute noch immer grösstenteils. Allerdings sind mit Einzug von Erwähnungen und Zitaten in grossen Sprachmodellen die Karten wieder etwas mehr gemischt wurden.
Domain-Autorität durch aktuelle Publikationen in Branchenmedien, Digital PR sowie Erwähnungen auf Portalen und Eintragungen in Verzeichnissen sind heute das A&O, um in KI-Modellen mitzuspielen. Und genau das ist ja Generative Engine Optimization für B2B.
In den letzten Abschnitten haben wir nun stark über die konkrete B2B GEO Strategie gesprochen, die Industrieunternehmen heute nutzen können, um in KI-Modellen zu mehr Sichtbarkeit zu kommen.
Im letzten Abschnitt wollen wir nun noch über Messbarkeit sprechen. Also wie können wir Ergebnisse überhaupt erfassen?
GEO Kennzahlen (KPIs): KI SEO für B2B Unternehmen messbar machen
Die grosse Herausforderung bei GEO im Industriebereich ist aktuell irgendwie die gleiche wie in den ersten Jahren der klassischen Suchmaschinenoptimierung: Vieles passiert bereits, aber noch nicht alles lässt sich perfekt messen.
Das grösste Problem was ich dabei aktuell sehe ist: Es gibt keine klar abgrenzbaren Kennwerte wie Keyword-Rankings oder Klicks, die über eine mehr oder minder einheitliche Suchergebnisseite zustande kommen. Stattdessen haben wir individuelle Chats, die je nach Nutzer, Kontext, Verlauf, Standort und Prompt massiv unterschiedlich aussehen und unterschiedliche “Suchergebnisse” anzeigen. Das multipliziert mit der Anzahl an KI-Modellen, die aktuell am Markt genutzt werden, macht eine klare Auswertung schwierig.
Aber eins nach dem anderen. Wir können auf jeden Fall einige Parameter messen. Im Vordergrund stehen dabei aktuell Erwähnungen und Zitate.
Im Zusammenhang mit GEO tauchen aktuell vor allem zwei Begriffe immer wieder auf: Erwähnungen und Zitate. Beides ist wichtig, aber es ist nicht das Gleiche. Hier eine kurze Erläuterung beider Begrifflichkeiten:
Erwähnung = Deine Marke, dein Unternehmen oder dein Produkt wird in einer KI Antwort genannt
Zitat = Einen Schritt weiter. Hier verweist das KI Modell zusätzlich auf eine konkrete Quelle, zum Beispiel auf deine Website, eine Fallstudie oder einen externen Artikel.
Erwähnungen
Werfen wir zuerst mal einen tieferen Blick auf Erwähnungen.
Erwähnungen sind aus meiner Sicht einer der ersten GEO KPIs, die B2B Unternehmen überhaupt beobachten sollten. Denn sie zeigen dir, ob deine Marke in ChatGPT, Perplexity, Gemini oder anderen KI Modellen überhaupt schon im Markt auftaucht.
Das ist besonders dann spannend, wenn du nach deinen wichtigsten Produktkategorien, Problemen oder Anwendungsfeldern suchst und prüfst, ob dein Unternehmen genannt wird.
Wichtig ist dabei aber auch: Eine reine Erwähnung bringt dir noch keinen direkten Besuch auf der Website. Sie ist erst einmal ein Signal dafür, dass du sichtbar wirst und im “Relevant Set” des Modells angekommen bist. Du gehörst also zu der kleinen Auswahl an Marken oder Anbietern die tatsächlich als Quelle zu einer Suche als potenziell relevant gelten. Gerade im B2B, wo Kaufentscheidungen mit vielen Entscheidern oft über viele Touchpoints laufen, kann das aber schon extrem wertvoll sein.
Zitate
Zitate sind noch einmal ein Stück interessanter, weil sie zeigen, dass das KI Modell nicht nur deine Marke kennt, sondern auch konkret auf deine Inhalte zurückgreift. Das kann eine Leistungsseite sein, eine Fallstudie, ein Ratgeberartikel oder auch ein externer Beitrag, in dem dein Unternehmen genannt wird.
Sie sind quasi das Pendant zu den ursprünglichen “blauen Links”, nur besser.
Zitate sind ein deutlich stärkeres Signal für inhaltliche Relevanz und Vertrauen.
Für B2B- und Industrieunternehmen heisst das in der Praxis: Wenn du nicht nur erwähnt, sondern aktiv als Quelle zitiert wirst, steigen deine Chancen auf qualifizierte Klicks, Markenvertrauen und konkrete Anfragen. Denn dann bist du nicht nur „auch dabei“, sondern du wirst zum belegenden Teil der Antwort.
GEO Kennzahlen messen
Aber wie macht man diese Kennzahlen nun messbar? Diese Frage stellen sich auch eine Reihe an jungen AI-SEO Startups, sowie die alteingesessenen wie Ahrefs, Sistrix, Semrush und Co, die nun alle mit AI-Sichtbarkeits-Suiten aufwarten. Diese sind aktuell aber noch sehr teuer.
Ich persönlich möchte aktuell auch noch keine klare Empfehlung aussprechen, aber ich lade jeden gerne herzlich ein, sich mit verschiedenen Tools zu beschäftigen. Hier ist eine Liste der Tools, die uns bisher untergekommen sind. Wir haben diese jedoch nicht alle getestet.
- Ahrefs AI Citations
- Sistrix AI
- Atomic AGI
- Geoptie
- Otterly.ai
- SE Visible
- Profound
- Gecito
- Brandlight
- TrafficIQ
- inLinks
- Google Knowledge Graph API
- Rankscale AI
- Semrush AI Toolkit
Business KPIs (Leads & Revenue Impact)
Und last but not least: Die saubere Messbarkeit ist aktuell noch nicht perfekt. Aber ganz ehrlich, das war früher bei anderen Kanälen auch nicht anders. TV Werbung war damals ebenfalls schwer messbar und trotzdem wussten viele Unternehmen ziemlich genau, dass sie funktioniert. Warum? Weil sich die Wirkung im Markt gezeigt hat.
Genauso ist es heute auch bei GEO. Nicht jeder Lead wird später glasklar sagen, dass der Erstkontakt über ChatGPT oder den Google AI Mode entstanden ist. Trotzdem kannst du schon heute im Vertrieb aktiv nachfragen, wie Interessenten auf euch aufmerksam geworden sind. Und genau dort wird es spannend. Denn viele werden sich erinnern und sagen: „Wir haben euch über ChatGPT gefunden“ oder „Ich bin über eine KI Suche auf euch gestossen.“
Und genau an diesem Punkt zeigt sich dann auch der eigentliche Wert von GEO. Nicht nur in Sichtbarkeit. Nicht nur in Erwähnungen oder Zitaten. Sondern darin, ob eure Marke in den Köpfen und im Rechercheprozess potenzieller Kunden auftaucht. Und wenn das passiert, ist das oft schon das stärkste Signal von allen.