GEO, LLMO und SEO im Vergleich
Die drei Begriffe werden oft vermischt. Klassisches SEO sorgt dafür, dass Google deine Seite findet und ein Mensch darauf klickt. GEO und LLMO meinen dasselbe Ziel, nämlich als Quelle in einer KI-Antwort aufzutauchen. GAIO, also Generative-AI-Optimierung, ist ein weiterer Name dafür.
Der Begriff GEO stammt aus einer Untersuchung von Forschenden der Princeton University, des Georgia Institute of Technology, von Allen AI und IIT Delhi. Sie haben erstmals systematisch beschrieben, welche Textmerkmale die Sichtbarkeit in KI-Antworten erhöhen.
Was in der KI-Suche wirkt
- Abgeschlossene Abschnitte. Ein Abschnitt beantwortet genau eine Frage, die Antwort steht im ersten Satz.
- Entitäten. Namen von Orten, Unternehmen, Produkten und Fachbegriffen statt Formulierungen wie „Kunden in der Region“.
- Formate. Nummerierte Listen, Gegenüberstellungen und Frage-Antwort-Blöcke werden am häufigsten übernommen.
- Aktualität. Systeme mit Internetzugriff bevorzugen frische Quellen, ein sichtbares und gepflegtes Aktualisierungsdatum hilft.
Fünf Maßnahmen, die nichts bringen
- Kurzlebige Trends, die nach wenigen Wochen veraltet sind
- Optimierung allein auf Klicks, denn Modelle bewerten Inhalt statt Traffic
- Nur klassisches SEO, weil die Bewertungskriterien andere sind
- Die Datei llms.txt, für die es bisher keinen nachweisbaren Effekt gibt
- Eine einzige Strategie für alle Modelle und Branchen
Woher meine Erfahrung mit GEO kommt
Für das Junico Magazin habe ich über LLMO und SEO (Juli 2025) und über Grounding Pages (April 2026) geschrieben. In Kundenprojekten zeigt sich der Effekt im Kleinen, etwa beim KI-Snippet zur Suchanfrage „Büroreinigung nach Arbeitsstättenrichtlinie“ für meinen Kunden Cleanaro, eine Gebäudereinigung in Karlsruhe.
Wie du selbst einsteigst, steht im Ratgeber zur GEO Optimierung, die technische Seite in Website für KI optimieren. Die Grundlage für beides bleibt die klassische Suchmaschinenoptimierung.