GEO-Optimierung ist nach Einschätzung von the Compagne zum größten Teil gute Suchmaschinenoptimierung mit klaren, belegten Inhalten. Google ordnet die Optimierung für generative KI-Suche selbst als SEO ein¹.

Von 25 Unternehmenswebsites aus der Region Ingolstadt sperrte keine einzige per robots.txt den Such-Crawler von ChatGPT. Drei hatten eine llms.txt, zehn hatten weniger als 300 Wörter auf der Startseite. Die Daten stammen aus einer kleinen Stichprobe von the Compagne vom 8. Oktober 2026. Aus Sicht von the Compagne passen sie zu dem, was Google und OpenAI selbst verlangen: keine zusätzlichen KI-Dateien für die Google-Suche², kein ausgesperrter Such-Crawler für ChatGPT³.

Dieser Text prüft gängige GEO-Versprechen an diesen Quellen und an der Studie hinter dem Begriff.

Was ist GEO-Optimierung?

GEO steht für Generative Engine Optimization. Gemeint ist, Inhalte so aufzubereiten, dass KI-Systeme wie die ChatGPT-Suche, Perplexity oder die Übersichten mit KI bei Google sie finden, verstehen und als Quelle nennen. Mit Geo-Targeting oder Local SEO, also der Ausrichtung auf einen Ort, hat der Begriff nichts zu tun.

Geprägt wurde er durch eine Forschungsarbeit, die 2023 erschien und 2024 auf der Konferenz KDD vorgestellt wurde⁴. Begriffe wie LLMO (Optimierung für große Sprachmodelle), AIO oder AEO werden in der Praxis ähnlich verwendet. Eine feste Abgrenzung hat sich nach Beobachtung von the Compagne nicht durchgesetzt.

Google beschreibt, wie seine KI-Antworten entstehen: Übersichten mit KI und der KI-Modus können zu einer Frage mehrere verwandte Suchen zu Unterthemen ausführen und aus den Treffern eine Antwort bauen². Eine Seite kann also auch zu einer Teilfrage als Quelle dienen.

Ist GEO etwas anderes als SEO?

Für Google nein. Der Leitfaden von Google zur generativen KI-Suche sagt wörtlich, die Optimierung dafür sei Optimierung für die Suche „and thus still SEO“¹. Für ChatGPT gilt zusätzlich eine technische Voraussetzung: Der Such-Crawler von OpenAI darf nicht ausgesperrt sein³.

Google nennt für Übersichten mit KI und KI-Modus „keine zusätzlichen Anforderungen“². Eine Seite muss indexiert und für die Anzeige mit einem Snippet (dem kurzen Textauszug im Suchergebnis) geeignet sein. Eine Einblendung ist trotzdem nicht garantiert².

Welche KI-Crawler dürfen auf die Website?

Für die ChatGPT-Suche zählt vor allem OAI-SearchBot. OpenAI nennt vier Crawler³. Ein Crawler ist ein Programm, das Websites automatisch abruft. Gesteuert wird er über die robots.txt, eine Textdatei im Stammverzeichnis der Website.

Crawler	Zweck laut OpenAI	Folge einer Sperre per robots.txt
OAI-SearchBot	Websites in den Suchfunktionen von ChatGPT anzeigen	Seite erscheint nicht in ChatGPT-Suchantworten, höchstens als Navigationslink
GPTBot	Training der KI-Modelle	Inhalte sollen nicht fürs Training genutzt werden
ChatGPT-User	einzelne Aktionen, die Nutzer in ChatGPT auslösen; kein automatisches Durchsuchen	robots.txt greift laut OpenAI unter Umständen nicht, weil die Aktion vom Nutzer ausgeht
OAI-AdsBot	Sicherheit von Seiten prüfen, die als Anzeige in ChatGPT eingereicht werden; besucht nur diese Seiten	keine Angabe; Daten laut OpenAI nicht fürs Training

Änderungen an der robots.txt berücksichtigt die Suche laut OpenAI nach rund 24 Stunden³.

Perplexity trennt ähnlich: PerplexityBot zeigt und verlinkt Websites in den Suchergebnissen von Perplexity und sammelt laut Perplexity keine Inhalte für das Training von KI-Modellen. Perplexity-User ruft Seiten ab, wenn ein Nutzer eine Frage stellt, und ignoriert die robots.txt in der Regel, weil der Abruf vom Nutzer ausgeht. Änderungen an der robots.txt greifen nach bis zu 24 Stunden⁷. Wer in Perplexity als Quelle erscheinen will, sperrt PerplexityBot also nicht.

In der Stichprobe von the Compagne sperrte keine der 25 Websites OAI-SearchBot, eine sperrte GPTBot. Geprüft wurde die robots.txt für die Startseite; 24 der 25 Websites hatten eine. Sperren über eine Firewall oder ein CDN (ein Netz aus Servern, das Websites ausliefert) sieht diese Prüfung nicht. Bei einem Relaunch ändern sich solche Einstellungen leicht unbemerkt; die Relaunch-Checkliste führt den Punkt deshalb eigens auf.

Was zeigt die GEO-Studie wirklich?

In der GEO-Studie von Aggarwal und anderen (KDD 2024) halfen vor allem drei Dinge: Quellen angeben, Zitate ergänzen, Statistiken ergänzen⁴. Keyword-Stuffing, also das gehäufte Wiederholen von Suchbegriffen, schnitt beim Wortanteil der Quelle in der Antwort in beiden Tests schlechter ab als der unveränderte Text. Beim subjektiven Eindruck lag es in beiden Tests leicht über dem unveränderten Text⁴. Die oft zitierten „bis zu 40 %“ sind ein Laborwert aus dieser Versuchsanordnung. Nach Einschätzung von the Compagne lassen sie sich nicht auf eine einzelne Website übertragen, auch weil die Wirkung je nach Thema schwankte⁴.

Der Aufbau: Eine nachgebaute Antwortmaschine ließ gpt-3.5-turbo aus den ersten fünf Google-Treffern eine Antwort schreiben. Die Forschenden veränderten einzelne Quelltexte mit neun Methoden und maßen, wie viel davon in der Antwort landete. Ein Teiltest lief mit 200 Anfragen in Perplexity⁴.

Drei Punkte gehören zur ehrlichen Einordnung:

• Die Wirkung hing vom Thema ab. Je nach Themengebiet funktionierten andere Methoden am besten⁴.
• Schwächer platzierte Quellen profitierten am meisten. Für die Quelle auf Platz fünf stieg die Sichtbarkeit mit Quellenangaben deutlich, die Quelle auf Platz eins verlor im Schnitt⁴.
• Die Autoren nennen selbst Grenzen. Antwortmaschinen ändern sich, die Methoden müssen sich anpassen, und die Wirkung auf Suchrankings wurde nicht untersucht⁴.

Aus Sicht von the Compagne liegen die drei besten Methoden der Studie nah an dem, was Google empfiehlt: nachprüfbare, eigenständige Inhalte¹.

Vorsicht bei Zusammenfassungen der Studie: Untersucht wurden neun Methoden, Texte umzuschreiben⁴. Strukturierte Daten, Textlänge oder Aktualisierungsdaten gehörten nicht dazu. Aussagen, die der Studie Wirkungen von FAQ-Markup, Mindestwortzahlen oder Aktualisierungen zuschreiben, finden sich darin nicht.

GEO-Versprechen im Faktencheck

Viele Zusatzmaßnahmen, die als GEO angeboten werden, verlangt Google ausdrücklich nicht. Die Tabelle stellt gängige Versprechen, sinngemäß zusammengefasst, den Primärquellen gegenüber. Die Einordnung ist eine Einschätzung von the Compagne.

Versprechen (sinngemäß)	Was die Primärquelle sagt	Einordnung
Ohne llms.txt keine KI-Sichtbarkeit	Google: keine neuen maschinenlesbaren Dateien, KI-Textdateien oder Markups nötig2; die Google-Suche ignoriert solche Dateien, sie schaden und nützen dort nicht1. llmstxt.org nennt die Datei einen Vorschlag5.	Für die Google-Suche ohne Wirkung. Für andere Systeme unbelegt.
Für KI braucht es spezielles Schema	Strukturierte Daten sind für generative KI-Suche nicht erforderlich, ein spezielles schema.org-Markup gibt es nicht1.	Strukturierte Daten bleiben ein sauberer Standard.
FAQ-Markup bringt Extra-Sichtbarkeit	Google zeigt FAQ-Rich-Results seit dem 7. Mai 2026 nicht mehr an und hat die Dokumentation dazu im Juni 2026 entfernt6.	Fragen und Antworten bleiben als Inhalt nützlich, das Markup bringt bei Google keine Sonderdarstellung mehr.
Texte müssen in Häppchen und KI-Stil umgeschrieben werden	Kein Zerstückeln nötig, kein eigener Schreibstil nur für generative KI-Suche1.	Klar geschriebene Texte reichen.
Erwähnungen im Netz aufbauen, egal wo	Unechte „Erwähnungen“ zu suchen ist laut Google weniger hilfreich, als es scheint1.	Unechte Erwähnungen bringen laut Google wenig.
Tool X zeigt das KI-Ranking	„No third-party tool has access to our internal ranking or AI systems.“1	Tools können Stichproben zeigen, keine Google-Interna.
Für ChatGPT gilt das alles nicht	OpenAI nennt als Voraussetzung, OAI-SearchBot nicht zu sperren3.	Technik prüfen, danach gelten dieselben Inhaltsfragen.

Lohnt sich eine llms.txt?

Eine llms.txt ist eine Textdatei, die Sprachmodellen eine Übersicht über die wichtigsten Inhalte einer Website geben soll. llmstxt.org beschreibt sie als Vorschlag aus dem Jahr 2024⁵. Die Google-Suche wertet sie laut Google nicht aus, schadet aber auch nicht¹.

Ob andere KI-Systeme die Datei beim Antworten nutzen, ist nicht belegt. Der Aufwand ist gering, die Wirkung offen. Auch die Website von the Compagne stellt eine llms.txt bereit, als kleiner Versuch. Nach Einschätzung von the Compagne muss eine vorhandene Datei nicht gelöscht werden, und wer keine hat, verpasst nach heutigem Stand wenig.

Woher ChatGPT seine Begründungen nimmt

In einem kleinen Test von the Compagne begründete ChatGPT die Empfehlung von IT-Dienstleistern bei zwei von drei genannten Firmen mit den Leistungsbeschreibungen auf deren Websites.

Der Test am 7. Oktober 2026: drei Fragen nach Empfehlungen in Ingolstadt (IT-Dienstleister, Steuerberatung, Ingenieurbüro), ChatGPT nicht angemeldet, je Frage ein neuer Chat. Bei der IT-Frage nannte ChatGPT drei Firmen. Alle drei standen auch unter den ersten zehn Treffern bei Google Maps, waren dort aber nicht die mit den gepflegtesten Profilen. Bei zwei der drei kamen die Gründe aus den Leistungsbeschreibungen auf den Websites, bei der dritten gab es kaum eine Begründung. Bei den anderen beiden Fragen nannte ChatGPT neben Firmenwebsites auch Branchenverzeichnisse und ein Bewertungsportal. In allen drei Antworten fragte ChatGPT nach Details zurück, etwa nach Mitarbeiterzahl oder Budget.

Die Grenzen: drei Fragen, je ein Durchlauf, alle mit Ortsbezug; Antworten können abweichen, ein ursächlicher Zusammenhang ist nicht belegt. Die Vermutung von the Compagne: Eine Website, die konkret beschreibt, was ein Unternehmen für wen leistet, liefert einer KI Material für eine Begründung.

Was Websites tatsächlich fehlt

Nach Einschätzung von the Compagne fehlen den Websites der Stichprobe eher Inhalte und SEO-Grundlagen als KI-Dateien. Welche Seiten diese Arbeit bei Anbietern für Geschäftskunden tragen, beschreibt der Beitrag SEO für B2B. Angefragt wurden 32 Websites aus einer Firmenliste von OpenStreetMap. 25 waren auswertbar, 4 sperrten die Prüfung per robots.txt, 3 waren nicht erreichbar. Geprüft wurde automatisch die Startseite.

Merkmal	Anteil
XML-Sitemap vorhanden	20 von 25
Meta-Description vorhanden	15 von 25
Schema-Markup als Unternehmen	12 von 25
Startseite mit weniger als 300 Wörtern (inkl. Menü und Fußzeile)	10 von 25
genau eine Hauptüberschrift (H1)	10 von 25
Wissensbereich (Blog, Ratgeber, News) von der Startseite verlinkt	8 von 25
llms.txt	3 von 25
OAI-SearchBot per robots.txt gesperrt	0 von 25

Die Stichprobe ist klein und nicht repräsentativ. Geprüft wurde nur die Startseite; ein Wissensbereich kann existieren, ohne dort verlinkt zu sein.

Für die Einordnung hilft ein Begriff aus Googles Leitfaden: „non-commodity content“. Gemeint sind Inhalte mit eigener Expertise oder Erfahrung, die über Allgemeinwissen hinausgehen¹. Eine Startseite mit wenig Text und ohne verlinkte Fachbeiträge bietet nach Einschätzung von the Compagne wenig, das sich zitieren lässt.

Welche Maßnahmen belegt sinnvoll sind

Sinnvoll ist, was die Primärquellen nennen: erreichbar sein, SEO-Grundlagen erfüllen, eigenständige Inhalte mit Quellenangaben schreiben, Unternehmensangaben aktuell halten^{2, 1, 3, 4}.

Technik: nicht aussperren

Googlebot muss die Seiten indexieren können², OAI-SearchBot darf nicht gesperrt sein³. Training und Suche sind bei OpenAI getrennt geregelt: Eine Sperre für GPTBot betrifft laut OpenAI die ChatGPT-Suche nicht³. Neben der robots.txt lohnt ein Blick auf Firewall- und CDN-Einstellungen, weil auch dort Crawler blockiert werden können.

Arbeitsregeln von the Compagne für zitierfähige Texte

Punkte 3, 5 und 7 sind belegt. Die Punkte 1, 2, 4 und 6 sind Arbeitsregeln von the Compagne, ihre Wirkung misst keine der ausgewerteten Quellen.

1. Eine Frage pro Abschnitt. Die Zwischenüberschrift stellt sie, der erste Satz beantwortet sie.
2. Erst die Antwort, dann die Begründung. Der erste Satz muss allein stehen können.
3. Zahlen mit Quelle und Datum. Quellenangaben und Statistiken gehörten in der Studie zu den wirksamsten Methoden⁴.
4. Konkrete Aussagen. „Die Einrichtung dauert in der Regel wenige Tage“ ist verwendbar. „Schnelle Time-to-Value“ sagt nichts Prüfbares.
5. Eigene Erfahrung kenntlich machen. Eigene Daten und Beobachtungen sind Inhalte, die über Allgemeinwissen hinausgehen¹.
6. Echte Fragen beantworten. Die Fragen, die Interessenten wirklich stellen, in ihren Worten, mit kurzen Antworten.
7. Für Menschen schreiben. Ein eigener KI-Stil ist laut Google nicht nötig¹.

Unternehmensangaben aktuell halten

Google empfiehlt, die Angaben im Unternehmensprofil aktuell zu halten². Laut Leitfaden kann das Profil helfen, in KI-Antworten und anderen Suchergebnissen sichtbar zu sein¹.

Strukturierte Daten: sinnvoller Grundstandard

Schema-Markup wie Organization oder Article beschreibt eine Seite maschinenlesbar. Für KI-Funktionen ist es laut Google nicht erforderlich¹. the Compagne hält es trotzdem für sinnvoll, als Einschätzung.

Was kostet GEO-Optimierung?

Für Googles KI-Funktionen braucht es nach Einschätzung von the Compagne kein eigenes GEO-Budget, weil Google keine zusätzlichen Anforderungen stellt^2, 1. Kosten entstehen durch saubere Technik und gut belegte Inhalte. Vier Prüffragen helfen bei jedem Angebot:

• Welche Maßnahme genau wird umgesetzt?
• Welche Primärquelle stützt sie?
• Wie wird gemessen, und was zeigt die Messung nicht?
• Wird eine Nennung in KI-Antworten versprochen? Dann ist Vorsicht angebracht, denn auch Google garantiert keine Einblendung².

Wie lässt sich GEO-Sichtbarkeit messen?

Nach Einschätzung von the Compagne nur indirekt: über die Search Console, Server-Logs, Stichproben in KI-Assistenten und Nachfragen bei neuen Anfragen. Laut Google hat kein externes Tool Zugriff auf die internen Systeme¹. Die Quellen stützen nur die technische Grundlage dieser Wege.

• Search Console: Zugriffe aus Übersichten mit KI und KI-Modus werden im Leistungsbericht im Suchtyp „Web“ erfasst². Eine getrennte Auswertung beschreibt die Quelle nicht.
• Server-Logs: Zugriffe von OAI-SearchBot oder ChatGPT-User sind an ihrem Namen erkennbar³. Sie zeigen, welche Seiten abgerufen werden.
• Stichproben: Die wichtigsten Fragen regelmäßig in den gängigen Assistenten stellen und die genannten Quellen notieren. Weil Antworten abweichen können, zählt der Verlauf über mehrere Tests.
• Nachfragen: Bei neuen Anfragen fragen, wo der Name zuerst aufgetaucht ist.

In welcher Reihenfolge lohnt sich GEO?

Nach Einschätzung von the Compagne ergibt sich aus den ausgewerteten Quellen diese Reihenfolge: zuerst Technik und SEO-Grundlagen, danach Inhalte mit eigener Expertise, zuletzt die Beobachtung der KI-Sichtbarkeit in Stichproben. Pakete, die Nennungen versprechen, und Zusatzdateien als Hauptmaßnahme hält the Compagne für verzichtbar.

the Compagne verspricht keine Rankings und keine Nennungen in KI-Antworten und berichtet offen, was sich gemessen hat und was nicht. Das Sichtbarkeits-Audit prüft Technik, Inhalte, Google-Profil und die KI-Sichtbarkeit mit und endet mit einer priorisierten Maßnahmenliste. Wie Gestaltung und Sichtbarkeit im Atelier zusammenarbeiten, steht dort; der Einstieg ist ein Erstgespräch.

Aktualisiert am 21. Oktober 2026: Perplexity-Crawler und das Ende der FAQ-Rich-Results bei Google ergänzt, Einordnung verbreiteter Zusammenfassungen der GEO-Studie hinzugefügt.

Quellen

1. Google Search Central: Optimizing for generative AI search (zuletzt aktualisiert 2026-07-10): https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide (abgerufen 2026-10-08)
2. Google Search Central: KI-Funktionen und deine Website (zuletzt aktualisiert 2025-12-31): https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=de (abgerufen 2026-10-08)
3. OpenAI: Overview of OpenAI Crawlers: https://developers.openai.com/api/docs/bots (abgerufen 2026-10-08)
4. Aggarwal et al.: GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024): https://arxiv.org/abs/2311.09735, https://arxiv.org/html/2311.09735v3 (abgerufen 2026-10-08)
5. llmstxt.org: The /llms.txt file (Jeremy Howard, 2024-09-03, geändert 2026-08-10): https://llmstxt.org/ (abgerufen 2026-10-08)
6. Google Search Central: Änderungsprotokoll strukturierte Daten, Einträge vom 2026-05-08 und 2026-06-15 zu FAQ-Rich-Results: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/faqpage (abgerufen 2026-10-21)
7. Perplexity: Perplexity Crawlers: https://docs.perplexity.ai/docs/resources/perplexity-crawlers.md (abgerufen 2026-10-21)