GEO-Optimierung: was in unseren Messungen tatsächlich zitiert wird, und was nicht

Wer in Deutschland «geo optimierung» sucht, bekommt siebzehn organische Ergebnisse und darin fast ausschließlich Ratgeber: zehn Tipps, sechs Schritte, beste Strategien. Was in keinem davon steht, ist eine Messung. Dieser Text besteht aus nichts anderem.

Unten stehen die Seiten, die vier KI-Oberflächen in vier Märkten tatsächlich zitiert haben, was diese Seiten gemeinsam haben, und die zwei Maßnahmen, für die es kontrollierte Belege gibt, dass sie nichts bringen.

Wie das gemessen wurde: eigene Durchläufe zwischen dem 5. und 8. August 2026, Land und Sprache bei jedem Aufruf explizit gesetzt, ein Prompt je Markt und Frage. Wir zählen zitierte Domains, nie Markennennungen: das sind zwei verschiedene Ergebnisse. Jeder Prompt steht mit Markt, Datum und Zahl der Durchläufe im Messregister.

Die kurze Fassung

1. Vergleichende Seiten werden zitiert, verkaufende nicht. In jeder Messung, in vier Märkten, standen Ranglisten und Vergleiche in der Antwort und Produktseiten nicht.
2. Genannt werden und zitiert werden sind zwei Dinge. Eine Hochschule wurde in vier von vier Durchläufen genannt, ihre eigene Website kein einziges Mal zitiert.
3. Die eigene Seite kann zitiert werden, ohne dass die Marke in der Antwort steht. Auch das haben wir gemessen, und es ist der nützlichste Befund von allen.
4. Strukturierte Daten sind kein Zitationshebel. Eine kontrollierte Untersuchung über 1.885 Seiten fand keinen signifikanten Anstieg.
5. Keyword-Stuffing schneidet schlechter ab als nichts zu tun. Das ist gemessen, nicht gemeint.

Was wir gemessen haben

Drei Messungen, alle mit Prompt und Datum im Register:

Die dritte Zeile lief über zwei Oberflächen, die anderen über vier, und der Unterschied ist wichtig genug, um ihn hinzuschreiben statt die Zahlen nebeneinander zu stellen, als wären sie dasselbe.

Was in allen dreien gleich aussieht: die Antwort wird aus Seiten gebaut, die vergleichen, nicht aus Seiten, die verkaufen.

Warum diese Seite auf Deutsch steht

Die Nachfrage nach dem Thema ist im deutschsprachigen Raum groß und die organische Hürde niedrig. Gemessen am 8. August 2026, Land und Sprache explizit gesetzt, mit Clickstream-Aufschlüsselung:

Dazu kommen 110 in Österreich und 70 in der Schweiz für den Hauptbegriff. Ein Markt mit über tausend Suchanfragen im Monat, einem Klickpreis von über zehn Euro und einer Keyword-Schwierigkeit von 0 bedeutet: es wird viel gefragt, es ist Geld im Spiel, und niemand hat die Seite geschrieben, die die Frage mit Daten beantwortet.

Genannt oder zitiert: zwei Ergebnisse, die niemand trennt

Die häufigste Verwechslung in dieser Kategorie kostet Geld, weil sie zu falschen Maßnahmen führt.

• Genannt werden heißt, der Markenname steht im Antworttext. Das kann aus dem Gedächtnis des Modells kommen und hängt daran, was Dritte geschrieben haben.
• Zitiert werden heißt, die Antwort stützt sich auf eine bestimmte Seite. Das ist nachprüfbar, und es ist der einzige Teil einer KI-Antwort, der noch einen Besuch schicken kann.

Wie weit die beiden auseinanderliegen, zeigen zwei Messungen aus derselben Woche. In Madrid wurde eine private Universität in vier von vier Durchläufen genannt und ihre Website null Mal zitiert. In der Hotelmessung war die Website der Kette die erste zitierte Quelle und die Kette wurde nicht genannt.

Ein Werkzeug, das beides zu einer Zahl verrechnet, kann in beide Richtungen falsch liegen, und der Bericht sieht in beiden Fällen gleich aus. Deshalb zählen wir die zwei Ergebnisse getrennt und schreiben in jeder Messung dazu, welches gemeint ist.

Die Form, die zitiert wird

Bei der Frage «Was ist LLMO» zitierten beide Google-Oberflächen sechs gemeinsame Domains. Diese sechs haben weder Größe noch Sprache noch Branche gemeinsam: eine große deutsche SEO-Agentur, ein Blog aus Indien, eine US-Persönlichkeit des Online-Marketings, eine kleinere deutsche Agentur, der Blog eines Werkzeuganbieters und ein Softwareunternehmen aus einer ganz anderen Branche.

Gemeinsam ist ihnen die Form:

• Die Frage wird in einem Absatz beantwortet, der ohne den Rest der Seite funktioniert.
• Die Abkürzung wird ausgeschrieben, im selben Satz.
• Die Begriffe stehen nebeneinander in einer Tabelle, nicht nacheinander in Fließtext.

Bei der Agenturfrage in Deutschland waren die beiden Domains, die drei von vier Oberflächen erreichten, ebenfalls vergleichende Seiten: eine Übersicht «Beste GEO-Agenturen» und eine Leistungsseite, die Verfahren gegenüberstellt. Beide gehören Agenturen, die in der eigenen Liste vorkommen, was für die Bewertung dieser Listen wichtig ist und an der Form nichts ändert.

Der Befund, mit dem man am meisten anfangen kann

In einer Messung zur Hotelbuchung in Spanien war die offizielle Website einer Hotelkette die erste zitierte Quelle der Antwort, vor jedem Verzeichnis, und die Kette wird im Antworttext an keiner Stelle genannt.

Wenn das passiert, sind drei der vier üblichen Erklärungen ausgeschlossen. Die Seite ist crawlbar, sonst wäre sie nicht zitiert. Sie ist lesbar, sonst wäre sie nicht verwendet worden. Sie wurde als relevant eingestuft, sonst stünde sie nicht an erster Stelle. Übrig bleibt: die Seite beantwortet die Frage nicht, die über den Kauf entscheidet.

Das ist kein Sichtbarkeitsproblem, sondern ein Content-Briefing, und es ist das einzige der vier, das man durch Schreiben löst.

Der Gegenfall existiert auch. In Madrid wurde eine private Universität in vier von vier Durchläufen genannt, während ihre eigene Website kein einziges Mal zitiert wurde. Genannt zu werden, ohne zitiert zu werden, hängt vollständig daran, was Dritte über Sie schreiben.

Was nachweislich nichts bringt

Zwei Punkte, für die es kontrollierte Untersuchungen gibt statt Meinungen:

Dazu gehört auch die ausdrückliche Allow-Regel für KI-Crawler: ein nicht erwähnter Crawler ist bereits erlaubt. Über den damaligen Katalog gemessen bestehen alle 66 Anbieter dieselben drei Prüfungen, was mehr über die Prüfungen sagt als über sie.

• Strukturierte Daten sind kein Zitationshebel. Eine kontrollierte Untersuchung von 1.885 Seiten gegen rund 4.000 Kontrollen fand nach dem Hinzufügen von Schema-Markup keinen signifikanten Anstieg. Schema bleibt sinnvoll, um Entitäten und Inhalte ausdrücklich zu benennen. Es ist kein Hebel für Zitationen, und wer es als solchen verkauft, hat die Studie nicht gelesen.
• Keyword-Stuffing ist schlechter als nichts. In der Princeton-Studie GEO-bench über 10.000 Anfragen schnitt es schlechter ab als der unveränderte Ausgangstext.

Und was in derselben Studie messbar geholfen hat: Zitate erhöhten den Anteil einer Quelle an der Antwort um 41 %, Statistiken um 30 %, belegte Quellen um 27 %. Das deckt sich mit der Form, die wir oben in unseren eigenen Messungen gefunden haben, und die beiden Befunde sind unabhängig voneinander entstanden.

Die Reihenfolge, die wir empfehlen

1. Prüfen Sie zuerst, ob Ihre Kategorie überhaupt eine Antwort bekommt. Bei der Messung von fünf Kategorien in Spanien lieferten zwei über dreizehn Durchläufe überhaupt kein AI Overview, ohne einen einzigen Fehler. Für diese Kategorien gibt es nichts zu optimieren, und ein Monitoring-Abo dafür beobachtet eine Oberfläche, die nicht ausgespielt wird.
2. Stellen Sie die Kauffragen ohne Ihren Markennamen. Eine Frage, die Sie bereits nennt, misst Ihren Ruf und nicht Ihre Auffindbarkeit. Sie kommt voller zurück und sagt weniger.
3. Setzen Sie Land und Sprache bei jedem Durchlauf. Die meisten Werkzeuge sind auf die USA und Englisch voreingestellt und sagen es nicht.
4. Wiederholen Sie, bevor Sie etwas ändern. Antworten schwanken zwischen identischen Anfragen: dieselbe Frage dreimal in Spanien ergab elf zitierte Domains, vier davon genau einmal. Ohne Wiederholung ist jede gemessene Veränderung Rauschen mit einer Zahl davor.
5. Schreiben Sie erst dann, und schreiben Sie die Seite, die vergleicht, nicht die, die verkauft.

Woran Sie merken, dass es gewirkt hat

Die Frage, an der die meisten GEO-Projekte scheitern, ist nicht «was tun wir», sondern «woran sehen wir es». Drei Größen, in der Reihenfolge, in der sie sich bewegen:

1. Wird Ihre Seite zitiert? Die härteste und die erste, die sich bewegt. Sie ist binär je Durchlauf und lässt sich zählen.
2. Wird die Marke genannt? Bewegt sich später und hängt an Dritten. Eine Nennung ohne Zitation ist echt und fragil zugleich.
3. Auf wie vielen Oberflächen? Die stabilste Größe und die schwerste. In unseren Messungen erreichte über vier Märkte hinweg keine einzige Domain alle vier Oberflächen, in sieben Fragensätzen.

Was Sie dabei nicht bekommen, ist eine Position. Es gibt keine Rangliste, in der Sie stehen, sondern Antworten, in denen Sie vorkommen oder nicht. Wer eine Positionszahl verkauft bekommt, sollte fragen, aus wie vielen Durchläufen sie stammt und was der Nenner ist.

Und der Vergleichsmaßstab ist nicht der Vormonat, sondern eine Ausgangsmessung mit derselben Fragenliste, denselben Märkten und derselben Durchlaufzahl. Wird die Fragenliste zwischendurch geändert, ist der Vergleich wertlos, und das passiert öfter, als es zugegeben wird. Wie wir das festhalten, steht offen im Messregister, und was unsere Plattform daraus macht, steht auf der Produktseite.

Was wir nicht wissen

• Ob diese Formen kausal wirken. Wir haben gemessen, was zitiert wird, nicht was passiert, wenn man es ändert. Zeitliche Reihenfolge ist notwendig und nicht hinreichend; erst ein kontrollierter Eingriff mit Vorperiode und Vergleichsgruppe zeigt Ursache.
• Wie lange eine Veränderung braucht. Das hängt daran, wie oft ein System sein Wissen auffrischt, und das schwankt zwischen Monaten und Stunden je nachdem, ob aus Trainingsdaten oder live geantwortet wird.
• Was Perplexity und Claude tun. Unsere Messung liest ChatGPT, Gemini, Google AI Overview und Google AI Mode über ihre echten Oberflächen. Über die beiden anderen behaupten wir nichts.
• Ob unsere Stichproben groß genug sind. Ein Durchlauf ist eine Momentaufnahme. Deshalb steht jede Zahl oben mit ihrem Datum und ihrer Durchlaufzahl im Register, und deshalb steht hier kein Prozentsatz in einer Überschrift.

Häufige Fragen zur GEO-Optimierung

Was ist GEO-Optimierung?

Die Arbeit daran, wie eine Marke in KI-generierten Antworten erscheint: ob sie genannt wird, wie prominent, in welchem Kontext und aus welchen Quellen die Antwort gebaut ist. Im deutschsprachigen Raum wird dieselbe Disziplin oft LLMO genannt.

Wie fange ich mit GEO an?

Mit einer Messung, nicht mit einer Maßnahme. Fragen aufschreiben, die ein Käufer tippen würde, ohne Ihren Markennamen darin, sie mehrmals stellen, Land und Sprache fest setzen und notieren, welche Quellen die Antwort gebaut haben. Was Sie danach schreiben, ergibt sich aus dieser Liste.

Wie lange dauert GEO-Optimierung?

Es gibt keinen ehrlichen Zeitplan, und wer einen nennt, hat den Aktualisierungszyklus des Modells nicht bedacht. Wo es eine Antwortebene gibt und die Lücke eine Content-Lücke ist, sind vier bis acht Wochen bis zur ersten Bewegung ein realistischer Bogen. Wo eine Kategorie gar keine KI-Antwort bekommt, gilt kein Zeitplan.

Hilft strukturiertes Markup bei der GEO-Optimierung?

Für Zitationen nach heutiger Beleglage nicht: eine kontrollierte Untersuchung von 1.885 Seiten gegen rund 4.000 Kontrollen fand keinen signifikanten Anstieg. Sinnvoll bleibt es, um Entitäten und Inhalte für Maschinen ausdrücklich zu benennen.

Welche Inhalte werden von KI-Systemen zitiert?

In unseren Messungen über vier Märkte durchgehend vergleichende Inhalte: Übersichten, Gegenüberstellungen, Ranglisten und Definitionen, die in einem eigenständigen Absatz stehen. Verkaufende Produktseiten erreichten in keiner Messung die stabile Menge.

Brauche ich ein Werkzeug dafür?

Für die erste Bestandsaufnahme nicht. Für die Wiederholung über Wochen schon, denn daraus entsteht der Unterschied zwischen Signal und Rauschen. Welche Werkzeuge es gibt, was sie kosten und wie viele Modelle der Einstiegsplan wirklich abdeckt, steht im Vergleich.