Von SEO zu GEO: Wie der Mittelstand in der KI-Suche sichtbar bleibt – ein Interview mit Stefano Viani

Emily Damm forscht an der Hochschule Neu-Ulm zu digitaler Sichtbarkeit. In ihrer Masterarbeit untersucht sie, wie sich klassisches Search Engine Optimization (SEO), also die Suchmaschinenoptimierung zur besseren Auffindbarkeit von Webseiten in Suchmaschinen wie Google, zu Generative Engine Optimization (GEO) entwickelt und was das für Marken bedeutet. Im Interview mit Stefano Viani, Geschäftsführer von Blackbit, spricht sie über veränderte Suchverhalten, Content-Strategien und die Frage, ob kleine Unternehmen im Zeitalter von ChatGPT & Co. online überhaupt noch sichtbar bleiben können.

Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie wir suchen

Künstliche Intelligenz hält immer stärker Einzug in den Alltag – auch bei der Informationssuche. Neben klassischen Suchmaschinen wie Google greifen immer mehr Menschen ergänzend auf KI-basierte Systeme wie ChatGPT zurück. Welche Auswirkungen das auf das Suchverhalten hat, zeigt sich zunehmend auch in der Praxis.

„Ich nutze Large Language Modelle (LLM) selbst ergänzend zu Google“, sagt Viani. „Nicht ausschließlich, aber ergänzend. Und ich sehe das bei meinen Kindern – die sind ChatGPT-Fans und recherchieren natürlich über Chatbots.“

Was sich ebenfalls abzeichnet: In den Webanalysen vieler Blackbit-Kunden geht die Zahl der Website-Besucher zurück. Auch Emily Damm bestätigt diesen Trend in ihrer Forschung. Sie hat analysiert, wie sich Traffic-Zahlen vor und nach der Einführung von Googles AI Overviews entwickelt haben: „Das ist schon ein krasser Einbruch bei allen Kunden.“ Dies hat direkte Auswirkungen darauf, wie Nutzer mit anderen Inhalten im Internet interagieren und welche Inhalte sie bevorzugt wahrnehmen.

Content ist King – aber welcher?

Aber wie können Webseiten trotz KI online sichtbar blieben? Vianis Antwort nach 35 Jahren in der Branche: „Content ist King. Das war schon immer so.“ Aber: Me-too-Content – das bloße Kopieren von Inhalten – war noch nie der Retter. Es muss authentischer, originärer Content sein: Webseiten müssen mit ihren Inhalten aus der Masse herausstechen, um von LLMs als Quelle genutzt. bzw. zitiert zu werden.

Die Large Language Modelle bewerten Qualität ähnlich wie klassische Suchmaschinen, unterscheiden sich jedoch darin, dass soziale Signale stärker gewichtet werden. „Eine sichtbare Social-Media-Präsenz wird als Point of Trust noch wichtiger gewertet.“

Letztendlich geht es darum, den User Intent zu verstehen. Was will der Nutzer wissen? Welche Fragen interessieren ihn? Blackbit arbeitet mit Tools wie Conductor, die thematische Lücken auf Websites identifizieren – wo gibt es Themen, die dem Userinteresse entsprechen, aber nicht abgedeckt werden? Darüber hinaus helfen diese Tools dabei, die Sichtbarkeit der eigenen Inhalte zu erkennen und unterstützen auch bei der Content-Erstellung sowie Optimierung.

Gleichzeitig mahnt Viani zur Vorsicht: „Die Tool-Landschaft ist noch nicht ausgereift. Jeder will jetzt AI machen, jeder kommt mit irgendwelchen unsinnigen Produkten auf den Markt. Das erinnert mich an die Interneteuphorie 2000/2001.“

Zitiert werden, nicht nur genannt

Emily Damm unterscheidet zwei GEO-Ziele: namentlich in KI-Antworten aufzutauchen oder zitiert zu werden. „Ein Zitat ist hochwertiger, weil es Expertise zeigt“, sagt Viani. Nur genannt zu werden ist schön – aber davon leben kann man nicht. Am Ende zählen Transaktionen, Leads, Checkouts.

Welche Quellen nutzen Large Language Modelle bevorzugt? Viani schätzt: „Quellen mit Authentizität bekommen höheres Gewicht. Also wo tatsächlich User schreiben – etwas wie Reddit.“ Anders als bei Marketing-Content sind das echte Informationen, keine aufbereiteten Botschaften.

Markenimage: Was man vorher nicht richtig gemacht hat, wird jetzt nicht besser

Generative KI kann Marken verzerrt darstellen, wenn die Corporate Language nicht eindeutig ist – zum Beispiel werden Eigenschaften, Funktionen oder Anwendungsmöglichkeiten von Produkten falsch wiedergegeben, weil die KI nicht genau versteht, was das Unternehmen anbietet Aber: „Das Risiko entsteht nicht in der KI-Suchumgebung“, stellt Viani klar. „Das ist das Ende der Kette. Da ist das Ergebnis von dem zu sehen, was ich vorher gemacht habe.“ Viele Unternehmen liefern zu vage oder widersprüchliche Informationen darüber, für wen und wofür ein Produkt gedacht ist – und genau diese Unklarheiten führen zu verzerrten Darstellungen in KI-Ergebnissen.

Die Frage ist: Wie viele Unternehmen haben überhaupt ein Corporate Language Manual? Satzstruktur, Satzlänge, Wortwahl, Gendern – das zeichnet Corporate Language aus. „Wenn ich das nicht definiert habe und verschiedene Mitarbeiter generieren Content, dann ist das ein Wildwuchs. Dann habe ich auch keine konsistente Markenführung.“

Seine These: „Was ich vorher nicht richtig gemacht habe, wird auch jetzt nicht besser.“

Das gilt auch für User Generated Content. Wenn Falschinformationen in der KI landen, ist das ein Risiko – aber nichts anderes als Community Management. „Ich muss Einfluss nehmen. An der Quelle, wo die Informationen herkommen, die später in der Suchumgebung auftauchen.“

B2B vs. B2C: Unterschiedliche Spielregeln

Der User wird in Zukunft einen großen Teil der Customer Journey im KI-Chatbot verbringen und erst sehr spät oder vielleicht gar nicht mehr mit der Unternehmenswebseite in Kontakt kommen. ChatGPT arbeitet mit Shopify und anderen Shop-Anbietern zusammen, um Produkte direkt im Chat anzuzeigen. „Ich könnte mir vorstellen, dass dann direkt der Checkout in ChatGPT ist“, glaubt Viani. Der User betritt die Webseite des Anbieters gar nicht mehr.

Im B2B-Bereich wird es schwieriger: Komplizierte Produkte, Konfigurationen, Wartungsverträge und individualisierte Aufträge – das lässt sich nicht so einfach in den Chatbot bringen. „Da findet der Absprung eher auf die Unternehmenswebsite statt.“ Doch das bedeutet keine Entwarnung für B2B-Unternehmen. Deren Geschäftskunden müssen im Kaufprozess deutlich gründlicher recherchieren und werden dabei häufig erst auf die Anbieter aufmerksam. Bislang besuchten die Kunden zahlreiche Webseiten, um sich die Infos und Angebote zusammenzuklauben. Dieser Teil der Customer Journey wird komplett in den KI-Chatbot verlagert. Dort ist die Chance groß, dass Anbieter unsichtbar bleiben, weil die KI nur wenige Platzhirsche in der Branche zitiert.

Kleine Unternehmen haben eine Chance

Was passiert mit kleinen und mittelständischen Unternehmen, die sich nicht anpassen? Verschwinden sie vom Markt?

„So ist es nicht“, sagt Viani. „Große Unternehmen brauchen große Volumina – da bleiben Marktlücken.“ Kleine Unternehmen können Spezialangebote besetzen, kleine Zielgruppen individuell ansprechen. Innovation muss nicht immer von den Großen kommen. „Manchmal reicht auch nur innovative Kommunikation – und für den Benutzer unverwechselbar zu sein.“

Ein-Wort-Suchanfragen nehmen ab, während komplexere Fragen zunehmen. Besonders über Mobiltelefone sprechen Nutzer ganze Sätze, statt zu tippen: „Die Benutzer sprechen, sie schreiben nicht mehr. Wenn ich sprechen kann, spreche ich einen ganzen Satz ein.“ Generative KI und Sprachsuche sind bereits präsent und gewinnen kontinuierlich an Bedeutung für die Interaktion mit Inhalten.

Die Konsequenz: „Ich muss mir bessere Gedanken machen. Aber das musste ich vorher auch. Die Unternehmen, die sich um ihre Benutzer kümmern und ums Marketing, werden die Nase vorn haben.“

Sichtbarkeit folgt Substanz

Emily Damms Forschung und die Praxiserfahrungen zeigen das Gleiche: Im KI-gestützten Informationsraum wird Sichtbarkeit nicht erkauft, sondern aufgebaut. Durch konsistente Inhalte, klare Positionierung, Fokus auf die tatsächlichen Fragen der Nutzer.

Der Mittelstand hat dabei einen strukturellen Vorteil: Spezialisierung schlägt Volumen. Authentizität schlägt Reichweite.

Die Unternehmen, die heute ihre Inhalte, ihre Markenführung und ihre Kommunikation strukturell durchdenken, bauen nicht nur Sichtbarkeit in KI-Systemen auf. Sie schaffen eine Grundlage, die trägt – unabhängig davon, welche Technologie morgen dominiert.

Über Emily Damm:
Emily Damm ist Masterandin im Studiengang International Corporate Communication and Media Management an der Hochschule Neu-Ulm. In ihrer Masterarbeit untersucht sie, wie sich die digitale Sichtbarkeit von KMU durch generative KI verändert – insbesondere den Übergang von klassischem SEO zu GEO (Generative Engine Optimization) und die Auswirkungen auf markenkonforme Kommunikation. Neben ihrem Studium arbeitet sie als Werkstudentin bei einer Digitalagentur.