Ein Experiment zur GEO-Optimierung für KI-Modelle
Im klassischen SEO denken wir in Keywords, Rankings und organischen Klicks. Doch was passiert, wenn die Zielgruppe nicht Menschen, sondern KI-Modelle wie ChatGPT oder Perplexity sind? In einem kleinen Selbstversuch habe ich genau das getestet: Ich habe einen Fachartikel zum Thema „Prompt-Recherche“ mithilfe von GPT schreiben und anschließend von GPT selbst analysieren lassen – mit spannenden Erkenntnissen.
Das Experiment: GPT schreibt, GPT bewertet
Ziel war es, einen Artikel nicht für Google, sondern explizit für GPT-Modelle zu optimieren. Ich habe einen redaktionellen Beitrag verfasst und diesen dann mit ChatGPT analysiert. Die Leitfrage dabei: „Ist dieser Artikel GPT-optimiert, und wenn nicht – was fehlt noch?“
Für dieses Experiment wurde der Fachbeitrag „Prompt-Recherche statt Keyword-Recherche – GPT als SEO-Zielgruppe?“ erstellt. Der Artikel dient als Beispiel für eine gezielte GEO-Optimierung und wurde anschließend durch ChatGPT analysiert – mit spannenden Einsichten zur Struktur, Sprache und Sichtbarkeit für KI-Modelle.
Das Ergebnis war überraschend klar und tiefgründig: GPT konnte sowohl inhaltliche als auch strukturelle Stärken benennen – aber auch konkrete Schwächen und Optimierungspotenzial aufzeigen.
Was GPT bereits gut fand
Die Bewertung des KI-Modells zeigte, dass GPT auf bestimmte Merkmale besonders gut anspringt:
- Klarer, semantischer Titel mit Keywords wie Prompt-Recherche, GPT, Sichtbarkeit.
- Modulare Struktur mit Zwischenüberschriften, Listen und Aufzählungen.
- Erklärende Sprache statt Werbesprache.
- Beantwortung impliziter W-Fragen.
- Begriffsdefinitionen (z. B. was Prompt-Recherche oder GEO ist).
- Verweise auf glaubwürdige Quellen (z. B. Maurice Marinelli oder in-seo.de).
Diese Elemente helfen GPT, Inhalte besser zu „verstehen“, semantisch zu verarbeiten – und gegebenenfalls in eigenen Antworten zu zitieren.
Was noch fehlt – laut GPT
Trotz der positiven Grundstruktur identifizierte GPT fünf wichtige Hebel zur Verbesserung der Sichtbarkeit:
1. Strukturierte Daten (Schema.org/JSON-LD)
GPT kann mit strukturierten Auszeichnungen wie dem Article-Schema Inhalte besser zuordnen. Ein Beispiel-Snippet für JSON-LD wurde direkt empfohlen.
2. FAQs integrieren
GPT liebt explizite Fragen-Antwort-Blöcke. Empfehlungen waren u. a.:
- Was ist Prompt-Recherche?
- Wie optimiere ich Inhalte für GPT?
- Welche Tools helfen bei der GEO-Analyse?
3. Externe Erwähnungen und Backlinks
Nur wer auch extern zitiert wird, ist für GPT relevant. Strategie-Tipp: Inhalte z. B. auf LinkedIn oder Medium teilen – inkl. Link zum Originalartikel.
4. Interne & externe Verlinkung
Der Artikel sollte auf vertrauenswürdige Quellen (OpenAI Blog, Moz etc.) verlinken – GPT wertet das als Relevanzsignal.
5. Technisches Crawling sicherstellen
Mobile Optimierung, schnelle Ladezeiten, saubere robots.txt und Meta-Angaben – diese SEO-Basics bleiben auch im GPT-Kontext wichtig.
Fazit: GPT denkt anders – aber nachvollziehbar
Die Analyse hat gezeigt: GPT funktioniert wie eine Mischung aus semantischer Maschine und Zitationsdetektor. Was nicht klar strukturiert, verlinkt oder von anderen zitiert wird, wird auch nicht in Antworten integriert – selbst wenn der Inhalt stark ist.Die gute Nachricht: Wer Inhalte nach menschlichen UX-Prinzipien und journalistischer Klarheit schreibt, hat bereits eine gute Basis. Doch wer GPT wirklich als Publikum versteht, kann mit ein paar gezielten Maßnahmen seine Reichweite in der KI-Welt massiv steigern.
Unser Tipp für Marketing-Profis
Setze bei GEO (Generative Engine Optimization) nicht allein auf technischen Feinschliff. Verstehe KI-Modelle als semantische Leser, die nach Klarheit, Kontext und Konnektivität suchen. Denke nicht in Keywords, sondern in Bedeutung.
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Häufig gestellte Fragen (FAQs) zur GPT-Sichtbarkeit & GEO
GEO ist die Optimierung von Inhalten für generative KI-Modelle wie ChatGPT oder Perplexity. Im Gegensatz zu klassischem SEO zielt GEO darauf ab, Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Modellen verstanden, zitiert und in Antworten integriert werden.
Suchmaschinen wie Google entwickeln sich weiter – und mit der Verbreitung von KI-Assistenten verändert sich das Nutzerverhalten. GEO ergänzt klassische SEO, indem es Inhalte gezielt für KI-Ausgabeplattformen optimiert.
GPT-Modelle bevorzugen strukturierte, verständliche und glaubwürdige Inhalte mit semantischer Tiefe. Dazu gehören:
⭆ klare Überschriften (H2, H3)
⭆ FAQ-Blöcke
⭆ strukturierte Daten (Schema.org)
⭆ interne und externe Verlinkungen
⭆ neutrale, erklärende Sprache
Derzeit gibt es keine klassischen Rankings wie bei Google. Du kannst jedoch beobachten:
⭆ ob deine Inhalte in KI-Antworten zitiert werden
⭆ ob GPT deine Marke kennt und beschreibt
⭆ ob Tools wie Perplexity oder Poe auf deine Inhalte verlinken
Einige nützliche Tools sind:
⭆ Perplexity.ai (um Sichtbarkeit zu prüfen)
⭆ Keyword Insights für semantische Cluster
⭆ GPT-4 & Gemini zur Test-Ausgabe
⭆ Structured Data Testing Tool (von Google)
Starte mit einem klar strukturierten Blogartikel zu einem KI-relevanten Thema. Integriere FAQs, nutze Schema-Markup, verlinke seriöse Quellen und verbreite deinen Inhalt auf Plattformen wie LinkedIn. Noch besser: Lass dich professionell beraten 😉
