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SEO- und GEO-Glossar verständlich erklärt

Zwanzig Begriffe, die in Gesprächen über Suchmaschinen und KI-Antworten ständig fallen und selten sauber erklärt werden. Jeder Eintrag sagt, was der Begriff bedeutet, warum er für Ihr Unternehmen zählt und wo seine Grenze liegt.

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Dieses Glossar ist bewusst kurz gehalten: nicht hundert Begriffe mit je einem Satz, sondern 20 mit je einem Absatz, verständlich und ohne Fachchinesisch. Es ist in fünf Gruppen gegliedert von den Grundlagen über KI-Antworten, Recherche und Technik bis zu Vertrauen und Messung. Fachseiten auf vqo.de verlinken beim ersten Auftreten eines Begriffs hierher. Umgekehrt führt jeder Eintrag zu der Seite, auf der wir den Begriff in der praxis anwenden.

Gruppe 1

Grundlagen

SEO (Suchmaschinenoptimierung): SEO umfasst alle Maßnahmen, damit Seiten in den organischen, also unbezahlten Ergebnissen von Suchmaschinen gefunden werden: technische Erreichbarkeit, Inhalte, Struktur und Verweise von außen. Für Unternehmen ist SEO die Grundlage jeder Sichtbarkeit: Googles KI-Funktionen greifen auf denselben Suchindex zu, und auch andere Systeme finden erreichbare, sauber indexierte Seiten deutlich leichter. Beispiel: Eine Leistungsseite, die aus dem Index fällt, verschwindet aus Suchergebnissen und aus KI-Übersichten gleichzeitig. Grenze: SEO ist kein Synonym für Anzeigen. Bezahlte Platzierungen sind ein eigenes Thema, das VQO nicht anbietet. Praxis: SEO für KI-Suche.
GEO (Generative Engine Optimization): GEO bezeichnet die Optimierung der Informationsbasis, aus der generative KI-Systeme ihre Antworten bilden: eigene Inhalte, Unternehmensdaten, technische Erreichbarkeit und externe Belege. Ziel ist, dass ein Unternehmen bei passenden Fragen genannt, zitiert oder empfohlen wird. Beispiel: Eine Kanzlei beschreibt ihre Spezialisierung auf Heilberufe konkret, und eine Recherche zur Praxisübernahme findet diese Seite als Quelle. Grenze: GEO erzwingt keine Empfehlung. Es gibt keinen Schalter und keinen geheimen Faktor, nur eine höhere Wahrscheinlichkeit. Praxis: GEO-Agentur.
AEO (Answer Engine Optimization): AEO beschreibt die Ausrichtung von Inhalten auf konkrete Antworten: Eine Frage wird klar gestellt und im ersten Absatz klar beantwortet, damit Systeme die Antwort direkt übernehmen können. Für Unternehmen bedeutet das, Seiten nicht nach Abteilungen, sondern nach Kundenfragen zu gliedern. Beispiel: Statt „Unsere Leistungen“ heißt eine Seite „Was kostet ein Brandschutzkonzept für ein Bestandsgebäude?“ und beantwortet genau das. Grenze: Die Begriffe AEO, SEO und GEO überschneiden sich stark; es handelt sich um Perspektiven auf dieselbe Arbeit, nicht um getrennte Disziplinen. Praxis: GEO-Content.
LLMO (Large Language Model Optimization): LLMO ist eine weitere Bezeichnung für Optimierung im Kontext großer Sprachmodelle. Gemeint ist meist dasselbe wie bei GEO: Inhalte und Daten so aufbereiten, dass Sprachmodelle sie korrekt verwenden. Für Unternehmen ist der Begriff vor allem ein Hinweis darauf, dass der Markt noch keine einheitliche Sprache gefunden hat. Beispiel: Zwei Agenturen bieten unter „LLMO“ und „GEO“ praktisch dieselbe Leistung an. Grenze: Es gibt keinen offiziellen Standard, keine Zertifizierung und keine anerkannte Methode mit diesem Namen. Wer LLMO als geschützte Methode verkauft, verkauft ein Wort. Praxis: KI-Sichtbarkeit für Unternehmen.

Gruppe 2

KI-Antworten

Large Language Model (LLM): Ein großes Sprachmodell ist ein KI-System, das aus sehr vielen Texten gelernt hat, Sprache zu verstehen und zu erzeugen. ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Funktionen bauen auf solchen Modellen auf. Für Unternehmen ist eine Unterscheidung entscheidend: Das Modellwissen stammt aus dem Training und ist zu einem bestimmten Zeitpunkt eingefroren; der aktuelle Webzugriff ist eine zusätzliche Funktion, die nicht jedes System in jedem Modus nutzt. Beispiel: Ohne Webzugriff kennt ein Modell eine neue Marke nicht, mit Webzugriff kann es sie finden. Grenze: Niemand kann zusagen, dass bestimmte Inhalte ins Training eingehen. Praxis: ChatGPT-Optimierung.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG bezeichnet ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell vor der Antwort zusätzliche Informationen abruft, etwa Webseiten oder Dokumente, und diese in die Antwort einbezieht. Für Unternehmen ist das der Mechanismus, über den aktuelle eigene Inhalte in Antworten gelangen können. Beispiel: Eine Recherche ruft Ihre Leistungsseite ab und zitiert daraus den Ablauf eines Audits. Grenze: RAG ist eine technische Beschreibung, nicht die Funktionsweise jedes Systems. Welche Quellen abgerufen und wie sie gewichtet werden, dokumentieren die Anbieter nur teilweise. Praxis: Perplexity-Optimierung.
KI-Sichtbarkeit: KI-Sichtbarkeit beschreibt, ob und wie ein Unternehmen in den Antworten von KI-Systemen vorkommt. Sie wird in Stufen betrachtet: Nennung (der Name fällt), Zitat (eine eigene Seite dient als Quelle) und Empfehlung (das Unternehmen wird als passende Wahl beschrieben). Für Unternehmen ist die Unterscheidung wichtig, weil jede Stufe andere Ursachen hat. Beispiel: Ein Unternehmen wird genannt, aber nie zitiert, weil die Information aus einem Verzeichnis stammt. Grenze: Ein Zitat ist keine Empfehlung, und eine Nennung mit falscher Beschreibung kann schaden statt nützen. Praxis: KI-Sichtbarkeit für Unternehmen.
Google AI Overviews: AI Overviews sind KI-gestützte Übersichten, die Google bei manchen Suchanfragen oberhalb der klassischen Ergebnisse anzeigt, mit Links auf die Seiten, die die Übersicht stützen. Für Unternehmen zählt, ob eine eigene Seite als solcher Link erscheint. Voraussetzung ist laut Google, dass die Seite indexiert und snippetfähig ist; ein spezielles Markup ist nicht erforderlich. Beispiel: Eine Fachseite mit klarem erstem Absatz wird als Stütze für eine Kostenfrage verlinkt. Grenze: Ob eine Übersicht erscheint und welche Seiten darin stehen, ist nicht garantiert und wechselt. Praxis: Sichtbarkeit in Google AI Overviews.

Gruppe 3

Recherche und Inhalte

Suchintention: Die Suchintention ist das, was eine Person mit einer Suche oder Frage erreichen möchte: sich orientieren, Optionen eingrenzen, einen Anbieter finden, ein Angebot prüfen oder etwas umsetzen. Für Unternehmen ist sie der Schlüssel zur Inhaltsplanung, weil jede Intention andere Inhalte braucht. Beispiel: „Unterschied SEO und GEO“ ist Orientierung, „GEO-Agentur Bonn“ ist Anbietersuche; eine Seite kann nicht beides gut bedienen. Grenze: Die Intention lässt sich aus der Formulierung nur abschätzen, nicht messen. Deshalb ordnen wir Fragen im Katalog ihrer wahrscheinlichen Intention zu und prüfen die Annahme in den Abfragen. Praxis: GEO-Strategie.
Prompt: Ein Prompt ist die formulierte Eingabe an ein KI-System, also die Frage oder Anweisung des Nutzers. Für Unternehmen ist der Prompt deshalb wichtig, weil schon kleine Änderungen in der Formulierung andere Quellen und andere Anbieter hervorbringen. Beispiel: „Steuerberater Bonn Ärzte“ und „Welcher Steuerberater in Bonn betreut Arztpraxen?“ können verschiedene Antworten liefern. Grenze: Ein Unternehmen kann die Prompts seiner Kunden nicht steuern. Es kann nur dafür sorgen, dass seine Inhalte zu vielen plausiblen Formulierungen passen. Deshalb enthält ein Fragenkatalog Varianten derselben Frage. Praxis: KI-Monitoring.
Query Fan-out: Query Fan-out beschreibt, dass ein System eine Nutzerfrage in mehrere Teilrecherchen auffächert und für jede davon Quellen sucht, bevor es eine zusammengefasste Antwort bildet. Für Unternehmen bedeutet das, dass auch Seiten als Quelle dienen können, deren Thema niemand direkt gesucht hat. Beispiel: Die Frage nach einer Wärmepumpe im Altbau wird in Eignung, Ablauf und Anbieter zerlegt; eine Fachseite zur Eignung wird zitiert, obwohl die Frage den Anbieter meinte. Grenze: Wie und ob aufgefächert wird, unterscheidet sich zwischen Produkten und Modi und ist nicht einheitlich dokumentiert. Praxis: Sichtbarkeit in Google AI Overviews.
Entität: Eine Entität ist eine eindeutig einordenbare Person, Organisation, Sache oder ein Konzept, unabhängig davon, mit welchen Worten darüber gesprochen wird. Für Unternehmen heißt das: Das System muss erkennen können, dass Website, Verzeichniseintrag, Verbandsprofil und Fachartikel dasselbe Unternehmen meinen. Beispiel: Steht der Firmenname einmal mit und einmal ohne Rechtsform, dazu zwei verschiedene Leistungsgebiete, entstehen zwei unscharfe Bilder statt einer klaren Entität. Grenze: Eine Entität ist kein Keyword. Häufige Wiederholung des Firmennamens hilft nicht; widerspruchsfreie Angaben über alle Quellen hinweg helfen. Praxis: GEO-Audit.

Gruppe 4

Technik und Quellen

Crawling: Crawling ist das Abrufen von Webseiten durch ein Programm, den Crawler, das Links folgt und Inhalte einsammelt. Für Unternehmen ist es die erste Hürde: Was nicht abgerufen werden darf oder kann, existiert für Suchmaschinen und KI-Systeme nicht. Beispiel: Eine robots.txt sperrt versehentlich das Verzeichnis mit den Fachseiten, und kein System sieht sie. Grenze: Crawling ist noch keine Indexierung und keine Aufnahme ins Training. Die Anbieter nutzen getrennte Kennungen für Suche, nutzerinitiierte Abrufe und Training, die sich getrennt steuern lassen. Praxis: SEO für KI-Suche.
Indexierung: Indexierung ist die Aufnahme einer abgerufenen Seite in den Index einer Suchmaschine, also in die Datenbank, aus der Ergebnisse und KI-Übersichten gebildet werden. Für Unternehmen ist sie die Voraussetzung für jede suchgestützte Sichtbarkeit. Beispiel: Eine Seite trägt aus einem früheren Relaunch noch eine Noindex-Anweisung und kann deshalb weder ranken noch in Übersichten erscheinen. Grenze: Indexiert heißt nicht gut platziert und nicht zitiert. Der Index ist die Eintrittskarte, nicht der Sitzplatz. Ob eine Seite indexiert ist, zeigt die Search Console. Praxis: SEO für KI-Suche.
Canonical: Ein Canonical ist ein Hinweis im HTML einer Seite, welche URL als die maßgebliche Version eines Inhalts gelten soll, wenn er unter mehreren Adressen erreichbar ist. Für Unternehmen verhindert er, dass sich Varianten derselben Seite gegenseitig schwächen oder die falsche Version zitiert wird. Beispiel: Eine Leistungsseite ist mit und ohne Parameter erreichbar; der Canonical zeigt auf die saubere URL. Grenze: Ein Canonical ist eine Empfehlung an Suchmaschinen, keine Zugriffssperre und kein Ersatz für eine Weiterleitung. Zeigt er auf die falsche Seite, verschwindet die richtige. Praxis: SEO für KI-Suche.
Strukturierte Daten (Schema.org): Strukturierte Daten sind maschinenlesbare Angaben im Quelltext einer Seite, meist im Format Schema.org, die beschreiben, worum es geht: ein Unternehmen, eine Leistung, eine Frage mit Antwort, eine Brotkrumennavigation. Für Unternehmen sind sie Ordnung: Sie machen sichtbare Inhalte eindeutig zuordenbar. Beispiel: Eine Organisation mit Name, Leistungsgebiet und Muttergesellschaft wird als zusammengehörige Entität erkannt. Grenze: Strukturierte Daten dürfen nur beschreiben, was auf der Seite sichtbar steht, und sie sind kein garantierter Vorteil in KI-Antworten. Google verlangt für seine KI-Funktionen kein zusätzliches Markup. Praxis: SEO für KI-Suche.

Gruppe 5

Vertrauen und Messung

E-E-A-T: E-E-A-T steht für die vier englischen Begriffe Experience (Erfahrung), Expertise (Fachwissen), Authoritativeness (Autorität) und Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit). Google beschreibt damit, woran menschliche Qualitätsprüfer gute Inhalte erkennen. Für Unternehmen ist es eine Checkliste: Zeigt die Seite eigene Erfahrung, ist der Absender erkennbar, bestätigen andere die Kompetenz, stimmen die Angaben? Beispiel: Ein Fachtext mit konkreten Projektbeobachtungen und erkennbarem Autor erfüllt mehr davon als ein anonymer Überblick. Grenze: E-E-A-T ist kein einzelner Rankingwert, den man messen oder einstellen könnte, sondern ein Konzept, das viele Signale zusammenfasst. Praxis: GEO-Content.
Backlink: Ein Backlink ist ein Link von einer anderen Website auf die eigene. Für Unternehmen sind Backlinks ein Signal dafür, dass Dritte die Inhalte für erwähnenswert halten, und ein Weg, über den Crawler und Leser die Seite finden. Beispiel: Ein Verbandsportal verlinkt den Fachbeitrag eines Ingenieurbüros zu Bestandsgebäuden. Grenze: Qualität und Kontext zählen, nicht die Zahl. Gekaufte Links, Linktausch und Verzeichnisse ohne Bezug verstoßen gegen die Richtlinien der Suchmaschinen und bringen für KI-Antworten nichts. Ein passender Link aus einem Fachmedium wiegt mehr als hundert aus beliebigen Listen. Praxis: GEO für B2B.
Markenerwähnung (Brand Mention): Eine Markenerwähnung ist die Nennung eines Unternehmens oder einer Marke auf einer fremden Seite, auch ohne Link. Für Unternehmen bilden solche Erwähnungen den Kontext, mit dem KI-Systeme die eigene Selbstbeschreibung abgleichen: Was sagen andere über dieses Unternehmen, und passt es zu dem, was es selbst sagt? Beispiel: Ein Branchenmedium nennt eine Kanzlei als auf Heilberufe spezialisiert; die Website sagt dasselbe; die Zuordnung wird belastbar. Grenze: Eine Erwähnung ist nicht automatisch positiv, und eine falsche Erwähnung, etwa mit altem Leistungsgebiet, kann zu falschen Antworten führen. Praxis: GEO-Audit.
Share of Voice in KI-Antworten: Share of Voice bezeichnet hier den Anteil, mit dem ein Unternehmen innerhalb eines definierten Sets aus Fragen, Systemen und Durchläufen in Antworten vorkommt, im Vergleich zu Wettbewerbern. Für Unternehmen ist es eine Kennzahl, um die Entwicklung über Zeit zu beobachten. Beispiel: In 30 Abfragen über drei Systeme wird Unternehmen A 12-mal genannt, Wettbewerber B 20-mal. Grenze: Die Zahl gilt nur für genau dieses Set. Sie ist kein universeller Marktanteil, nicht zwischen verschiedenen Sets vergleichbar und ohne Angabe des Nenners wertlos. Praxis: KI-Monitoring.

Gut zu wissen

Häufige Fragen zu den Begriffen

Brauche ich SEO oder GEO?

Beides, in dieser Reihenfolge. Ohne saubere technische Basis und indexierte Seiten kann kein KI-System Ihre Inhalte verwenden. GEO setzt darauf auf und kümmert sich um Fragen, Belege und Unternehmensdaten. Dafür braucht es selten ein komplettes SEO-Projekt meist genügen ein paar gezielte Korrekturen.

Sind AEO, GEO und LLMO verschiedene Leistungen?

In der Praxis nicht. Die Begriffe betonen verschiedene aspekte derselben Arbeit. Wenn Ihnen jemand drei getrennte Pakete dafür anbietet fragen Sie, was konkret unterschiedlich gemacht wird.

Welcher Begriff ist für den Einstieg am wichtigsten?

Suchintention. Wer versteht, was Kunden mit ihren Fragen erreichen wollen plant Inhalte richtig. Alles technische lässt sich prüfen und korrigieren, aber Inhalte an der falschen Intention vorbei bringen nichts.

Fehlt hier ein Begriff?

Wahrscheinlich. Wir haben uns auf die zwanzig beschränkt, die in unseren projekten am häufigsten erklärt werden müssen. Wenn Ihnen in einem Gespräch mit uns ein Begriff begegnet, der hier nicht steht, fragen Sie einfach nach.

Nächster Schritt

Begriffe verstanden. Und jetzt?

Eine dokumentierte bestandsaufnahme zeigt, wo Ihr Unternehmen bei diesen Begriffen praktisch steht: indexiert, zitiert, genannt, empfohlen. Schreiben Sie uns, welche Begriffe für Ihr Geschäft zählen, und Sie erhalten ein individuelles Angebot.

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