Wie Sie SEO- und GEO-Teams für eine einheitliche Suchstrategie ausrichten

Das grundlegende Umdenken von SEO zu GEO verstehen

Die digitale Suchlandschaft befindet sich im Umbruch und zwingt Unternehmen dazu, ihre Teamstrukturen und Erfolgsmessungen grundlegend zu überdenken. Suchmaschinenoptimierung (SEO) konzentrierte sich bislang auf die Optimierung von Websites für klassische Suchmaschinen wie Google und Bing, wobei Erfolg hauptsächlich über Rankings und Klickzahlen gemessen wurde. Generative Engine Optimization (GEO) hingegen richtet sich auf das neue Ökosystem KI-basierter Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Claude und KI-Überblicke innerhalb von Google selbst. Der entscheidende Unterschied – und das Erfolgsgeheimnis – besteht darin, zu erkennen, dass es sich nicht um getrennte Herausforderungen und Teams handelt, sondern um miteinander verbundene Strategien, die sich an einem Prinzip orientieren müssen: Nutzerverhalten statt Plattformen.

Die herkömmliche Praxis, für jeden Kanal separate Teams aufzubauen, ist überholt. Nutzer unterscheiden bei der Suche nach Informationen nicht mehr zwischen Google, ChatGPT oder Perplexity – sie wollen einfach Antworten, unabhängig von der Quelle. Diese Realität erfordert, dass SEO- und GEO-Teams vollkommen abgestimmt, mit gemeinsamen Zielen und integrierten Abläufen arbeiten. Erfolgreiche Organisationen stellen deshalb nicht mehr die Frage „Wie optimieren wir für ChatGPT im Vergleich zu Google?“, sondern „Welche Inhalte brauchen unsere Nutzer – unabhängig davon, wo sie suchen?“ Dieser Perspektivwechsel verändert alles: Teamstruktur, Contentstrategie und Erfolgsmessung.

Organisatorische Silos aufbrechen

Der erste und wichtigste Schritt zur Ausrichtung von SEO- und GEO-Teams ist das Auflösen der strukturellen Silos, die ihre unabhängige Arbeitsweise begünstigen. Viele Unternehmen unterhalten noch separate Teams mit unterschiedlichen Berichtslinien, Budgets und KPIs. Diese Fragmentierung führt zu Ineffizienzen, Doppelarbeit und widerstreitenden Prioritäten. Fortschrittliche Unternehmen hingegen schaffen einheitliche Strukturen, in denen SEO- und GEO-Expert:innen von Anfang an gemeinsam arbeiten und nicht bloß gegenseitig die Strategien ergänzen.

Am wirkungsvollsten ist die Schaffung einer Leitungsposition – oft Head of Generative Engine Optimization oder Head of Organic Growth genannt –, die sowohl klassische SEO- als auch GEO-Initiativen verantwortet. Diese Person berichtet direkt an die Marketingleitung oder das Growth Management und stellt sicher, dass Suchsichtbarkeit als zentrale Geschäftsaufgabe und nicht nur als taktischer Kanal behandelt wird. Die Teams darunter sollten funktionsbasiert statt plattformbasiert organisiert werden. Statt eines „Google-SEO-Teams“ und eines „ChatGPT-Optimierungsteams“ gliedern Sie die Teams nach Kernkompetenzen: Relevanz-Engineering, Content-Optimierung, Technische Infrastruktur, Analytics & Messung und Markenautorität. Jede dieser Funktionen trägt zur Sichtbarkeit auf sämtlichen Suchplattformen bei.

Diese funktionale Organisation stellt sicher, dass jedes Teammitglied versteht, wie seine Arbeit zur Sichtbarkeit auf allen Plattformen beiträgt. Ein Content-Optimierer denkt nicht nur an Keyword-Rankings, sondern optimiert zugleich für semantisches KI-Verständnis. Ein technischer Spezialist, der strukturierte Daten implementiert, unterstützt nicht nur Google, sondern liefert auch KI-Systemen den Kontext für sichere Zitationen.

Gemeinsame Kennzahlen und Erfolgsmessung etablieren

Eines der größten Hindernisse für eine Team-Ausrichtung ist das Auseinanderklaffen klassischer SEO- und GEO-Kennzahlen. SEO-Teams maßen Erfolg traditionell an Rankings, organischem Traffic und Conversions. Diese Metriken waren sinnvoll, solange Nutzer auf Websites klickten. In einer KI-getriebenen Suchwelt werden sie jedoch unvollständig oder irreführend: Wenn Nutzer ihre Antworten direkt von ChatGPT oder Perplexity erhalten und Ihre Website nicht besuchen, spiegeln klassische Traffic-Metriken Ihren Wert nicht wider.

Erfolgreiche Organisationen erweitern deshalb ihr Messsystem um neue Leistungsindikatoren, die im KI-Zeitalter zählen. Sie ersetzen klassische Werte nicht, sondern ergänzen sie: Bot-Crawl-Frequenz von ChatGPT, Perplexity und anderen KI-Plattformen zeigt, ob Inhalte für KI relevant sind. Zitations-Tracking macht sichtbar, wo und wie Ihre Marke in KI-Antworten erscheint – inklusive Kontext und Tonalität. Impressions-zu-Engagement-Ratios messen, wie Sichtbarkeit in echte Interaktionen mündet. Sentiment-Analysen von LLM-Ausgaben zeigen, wie KI-Systeme Ihre Marke darstellen: positiv, neutral oder negativ.

Der Schlüssel zur Ausrichtung besteht darin, diese Metriken unternehmensweit zu etablieren und sowohl SEO- als auch GEO-Teams sichtbar zu machen. Wenn beide Teams anhand derselben KPIs gemessen werden – also sowohl klassische Conversions als auch neue Kennzahlen wie KI-Zitationszahlen – entsteht Kooperation statt Konkurrenz. Ein gemeinsames Dashboard für alle Suchplattformen schafft Verantwortlichkeit und fördert bereichsübergreifende Problemlösung. Bleiben Zitationen aus, obwohl Rankings stabil sind, kann das Team untersuchen, ob es an Content-Struktur, Markenautorität oder an Änderungen im KI-Sourcing liegt.

Aufbau eines einheitlichen Content-Ökosystems

Die wohl tiefgreifendste operative Veränderung für die Team-Ausrichtung ist der Wechsel vom Erstellen isolierter Content-Pieces hin zum Aufbau vernetzter Content-Ökosysteme. Klassisches SEO führte oft zu Silos: Ein Blogartikel zu einem Keyword, eine Produktseite zu einem anderen – ohne große Verbindung. Im KI-Zeitalter versagt dieser Ansatz, denn KI-Systeme müssen verstehen, wie verschiedene Inhalte zusammenhängen und ein Wissensnetzwerk bilden.

Eine einheitliche Content-Strategie bedeutet, Cornerstone-Content zu schaffen: umfassende, autoritative Inhalte als Zielseiten, gestützt von ergänzenden Assets auf allen Kanälen. Zum Beispiel wird ein Leitfaden zu „nachhaltigem Wirtschaften“ zum Eckpfeiler. Ergänzt wird er durch Blogartikel zu Einzelthemen, Social-Media-Posts mit Kernaussagen, FAQ-Seiten zu häufigen Fragen und Videos für die visuelle Erklärung. KI-Systeme können so Informationen aus mehreren Quellen synthetisieren und ihre Beziehungen erkennen – was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Ihre Marke als Hauptquelle zitiert wird.

Die Herausforderung liegt darin, dass Content-Teams, SEO- und GEO-Spezialisten gemeinsam planen, statt isoliert zu arbeiten. Ein Redaktionsplan sollte explizit abbilden, wie verschiedene Inhalte sich gegenseitig stützen und zur Sichtbarkeit beitragen. Bei der Erstellung eines Blogposts sollte das Team zugleich fragen: Wie unterstützt das unseren Cornerstone-Content? Welche semantischen Beziehungen wollen wir schaffen? Wie strukturieren wir für KI-Zitation? Welche ergänzenden Inhalte sind nötig? Diese vernetzte Denkweise verhindert redundante oder widersprüchliche Inhalte und sorgt für maximale Wirkung auf allen Suchplattformen.

Strategieorientiertes, branchenspezifisches Schema-Markup implementieren

Strukturierte Daten waren schon immer wichtig für SEO – für die GEO-Ausrichtung werden sie jedoch absolut entscheidend. Generisches Article-Markup reicht KI-Systemen nicht. Sie benötigen tiefgehende, kontextuelle strukturierte Daten, um zu verstehen, was Ihre Inhalte wirklich ausmacht und warum sie autoritativ sind. Hier ist die Zusammenarbeit von SEO- und GEO-Teams besonders eng gefordert, denn die Schema-Strategie muss beiden Arten von Suchsystemen dienen.

Strategisches Schema-Markup geht weit über das bloße Hinzufügen von JSON-LD hinaus. Es erfordert eine durchdachte Umsetzung, die Tiefe und Komplexität Ihrer Inhalte widerspiegelt. Im Healthcare-Bereich kann das bedeuten, Schema für Autorenqualifikationen, medizinische Prüfung und die behandelten Krankheiten zu implementieren. Im E-Commerce liefern Sie detaillierte Produktinfos wie Verfügbarkeit, Preise, Bewertungen und Spezifikationen. Im Finanzbereich markieren Sie deutlich Disclaimer, regulatorische Angaben und Beraterqualifikationen.

SEO- und GEO-Teams sind dann optimal ausgerichtet, wenn beide verstehen: Schema erfüllt eine Doppelfunktion – es ermöglicht klassische Rich Results in Suchmaschinen und liefert KI-Systemen Kontext und Nachweisbarkeit für Zitationen. Trifft ein KI-System auf gut implementiertes Schema, kann es Ihre Inhalte sicher zitieren. Ein Relevanz-Engineer und ein SEO-Spezialist sollten gemeinsam die Schema-Anforderungen je Inhaltstyp definieren, auf eine konsistente, akkurate und umfassende Umsetzung achten und regelmäßig validieren, um Fehler frühzeitig zu erkennen.

Grundlegende SEO-Prinzipien für die KI-Suche anwenden

Ein zentrales Erkenntnis für die Team-Ausrichtung ist, dass grundlegende SEO-Prinzipien auch im KI-Zeitalter gültig bleiben. Das Gerücht, „SEO ist tot“, taucht bei jedem Algorithmuswechsel auf, ist aber erneut falsch. Keywords sind weiterhin relevant. Qualitativ hochwertiger Content bleibt entscheidend. Autorität ist wichtiger denn je. Der Unterschied: Diese Prinzipien gelten jetzt plattformübergreifend – auch für KI-Suche. Das ermöglicht SEO-Profis den Übergang zu GEO-Rollen, ohne ihr Know-how zu verlieren – sie wenden bewährte Methoden auf einer neuen Plattform an.

Keyword-Tracking bleibt essenziell: Wer bei Google auf Seite eins rankt, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit auch in LLMs und KI-Überblicken zitiert. Die Strategie bleibt, sie erweitert sich nur. SEO-Profis sind prädestiniert für diese Transformation, weil sie mit Unschärfe umgehen, teamübergreifend arbeiten und mit unvollständigen Daten umgehen können – genau das, was Unternehmen jetzt brauchen. Das Kernziel bleibt: Suchsysteme darüber aufklären, was Ihre Inhalte bedeuten und warum sie relevant sind – egal ob für Googles Algorithmus oder ChatGPTs Retrieval-System.

Dieses Prinzip besagt: SEO-Teams müssen ihre Expertise und Kennzahlen nicht aufgeben, sondern erweitern. Eine Keyword-Ranking-Strategie für Google bildet auch die Grundlage für KI-Sichtbarkeit. Content, der für eine Suchanfrage gut rankt, wird auch von KI-Systemen eher zitiert. Technische SEO-Maßnahmen, die Google beim Crawlen helfen, unterstützen auch KI-Bots. Wenn GEO als Erweiterung von SEO, nicht als Ersatz verstanden wird, können Unternehmen bestehendes Wissen nutzen und neue Fähigkeiten aufbauen.

Hybride Rollen schaffen und Kompetenzen entwickeln

Die Abstimmung von SEO- und GEO-Teams erfordert neue Rollen, die klassische und generative Suchkompetenz verbinden. Es reicht nicht, SEO-Spezialisten in „GEO-Spezialisten“ umzubenennen. Neue Fähigkeiten sind gefragt, bauen aber auf SEO-Know-how auf. Die wichtigste neue Rolle ist der Relevance Engineer, der technisches SEO-Wissen mit Verständnis für KI-Datenverarbeitung und -retrieval kombiniert. Diese Person kennt semantische Suche, NLP, Vektor-Embeddings und weiß, wie Inhalte für Maschinen und Menschen zugleich strukturiert werden.

Ein Retrieval Analyst analysiert, wie KI-Systeme Informationen auswählen, zusammenfassen und zitieren. Er untersucht, warum Wettbewerberinhalte zitiert werden, beobachtet Performance auf Passagenebene und leitet daraus Optimierungsstrategien ab. Ein AI Strategist entwickelt die Gesamtstrategie für die Markenpräsenz im KI-Ökosystem und verknüpft Geschäftsziele mit technischer Umsetzung. Diese Rollen ersetzen klassische SEO-Spezialisten nicht, sondern ergänzen sie. Ein Content Optimization Specialist fokussiert weiterhin semantisches Markup und Entity-Optimierung, bezieht aber explizit KI-Perspektiven ein.

Die Kompetenzentwicklung für die Team-Ausrichtung umfasst NLP-Grundlagen, Python für Datenanalyse und Automatisierung, Prompt Engineering, Vektor-Embeddings und semantische Suche sowie Data-Science-Kenntnisse. Nicht jedes Teammitglied braucht alles, aber im Team sollte jede Kompetenz abgedeckt sein. Unternehmen sollten in die Weiterbildung bestehender SEO-Profis investieren statt nur extern zu rekrutieren: Ein erfahrener SEO kann NLP und Embeddings schneller lernen als ein Junior-Data-Scientist SEO-Strategie. So bleibt institutionelles Wissen erhalten und die Innovationskraft steigt.

Gemeinsame Kommunikation und Workflows etablieren

Für die praktische Abstimmung sind gemeinsame Kommunikationskanäle und Workflows unverzichtbar, damit SEO- und GEO-Teams nicht isoliert arbeiten. Wöchentliche funktionsübergreifende Meetings, in denen beide Teams Performance-Daten besprechen, Optimierungschancen diskutieren und Prioritäten abstimmen, sind essenziell. Dabei sollten Vertreter aus Content, Technik, Analytics und Markenautorität eingebunden sein, um ganzheitliche Entscheidungen zu treffen. Wird ein Rückgang der KI-Zitationen festgestellt, sollte das gesamte Team gemeinsam nach Ursachen suchen – nicht jeder für sich.

Geteilte Dokumentationen und Wissensdatenbanken verhindern Doppelarbeit und stellen sicher, dass Erkenntnisse aus einem Team für das andere nutzbar sind. Entdeckt ein Relevance Engineer, dass eine bestimmte Struktur die KI-Retrieval-Rate deutlich erhöht, wird das dokumentiert und für alle Content-Prozesse übernommen. Stellt ein SEO-Spezialist ein Keyword mit hohem Suchvolumen fest, prüft das GEO-Team parallel die KI-Sichtbarkeit. Geteilte Projektmanagement-Tools, die Initiativen beider Teams abbilden, helfen, Prioritäten abzustimmen und Ressourcen effizient zu verteilen.

Erfolgreiche Unternehmen etablieren einen einheitlichen Redaktionsplan, der zeigt, wie verschiedene Inhalte sich gegenseitig stützen und plattformübergreifend Sichtbarkeit erzeugen. Statt separater Kalender für Blogposts, Produktseiten und Social Content gibt es einen Gesamtplan, der die Verknüpfungen und die Gesamtstrategie zeigt. Das verhindert widersprüchliche Inhalte und sorgt für maximale Wirkung auf allen Suchplattformen. Regelmäßige Retrospektiven, in denen beide Teams gemeinsam aus Erfolgen und Misserfolgen in klassischer und KI-Suche lernen, schaffen einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess.

Erfolgsmessung: Das integrierte Dashboard

Der ultimative Gradmesser für die Abstimmung von SEO- und GEO-Teams ist ein integriertes Performance-Dashboard, das zeigt, wie beide Funktionen zum Unternehmenserfolg beitragen. Dieses Dashboard vereint klassische SEO-Kennzahlen wie Rankings und organischen Traffic mit neuen GEO-Metriken wie Zitationszahlen und Bot-Aktivitäten. Es macht sichtbar, wie Inhalte auf verschiedenen Plattformen performen und wie Veränderungen in einem Bereich andere beeinflussen. Erkennt die Führung, dass eine Content-Optimierung zugleich Rankings, Traffic und KI-Zitationen verbessert hat, wird der Wert der Abstimmung offensichtlich.

Das Dashboard sollte auch Beziehungen zwischen Metriken aufzeigen: Steigen Rankings, aber nicht die Zitationen, könnte das bedeuten, dass der Content zwar für Keywords rankt, aber von KI-Systemen nicht bevorzugt zitiert wird. Steigen Zitationen, aber nicht der Traffic, nutzt die KI Ihre Inhalte zwar, verlinkt sie aber nicht – hier könnten stärkere Markensignale helfen. Solche Einsichten entstehen nur, wenn beide Teams die Daten gemeinsam betrachten und Fragen zusammen diskutieren.

Erfolg bei der Abstimmung von SEO- und GEO-Teams bedeutet letztlich, eine Organisation zu schaffen, in der Suchsichtbarkeitsstrategie vereint ist, Teams kooperieren statt konkurrieren und jede Entscheidung die Wirkung auf alle Plattformen berücksichtigt, auf denen Kunden suchen. Diese Ausrichtung entsteht nicht über Nacht – aber Organisationen, die Silos abbauen, gemeinsame Kennzahlen etablieren und integrierte Workflows aufbauen, sind Wettbewerbern mit fragmentierten Suchstrategien weit voraus.