Welche Fragen sollte ich einem GEO-Anbieter stellen?

Verstehen sie, wie moderne KI-Suche tatsächlich funktioniert?

Ein qualifizierter GEO-Anbieter sollte Ihnen die Funktionsweise moderner KI-Suchsysteme verständlich erklären können – nicht nur Marketing-Floskeln zur KI-Optimierung. Sie sollten erläutern, wie Query Fan-Out funktioniert – also der Prozess, bei dem KI-Systeme eine einzelne Nutzeranfrage in mehrere verwandte Suchanfragen ausweiten, um relevante Informationen aus verschiedenen Quellen zu beschaffen. Diese technische Tiefe zeigt, ob der Anbieter die Materie wirklich versteht oder nur herkömmliche SEO-Dienste umetikettiert. Er sollte über semantische Ähnlichkeit, Passagen-Retrieval und die Informationssynthese durch KI aus mehreren Quellen Auskunft geben können. Kann er diese Konzepte nicht klar erklären, fehlt ihm vermutlich das technische Fundament, um Ihre Inhalte für KI-Zitationen zu optimieren. Fragen Sie konkret, wie KI-Crawler mit Ihrer Webseiten-Infrastruktur interagieren, ob sie technische Hürden durch Logfile-Analyse erkennen können und wie sie Probleme mit JavaScript-Rendering oder Zugänglichkeit aufdecken, die verhindern könnten, dass KI-Systeme Ihre Seiten verstehen.

Können sie echte GEO-Ergebnisse mit konkreten Fallstudien vorweisen?

Geben Sie sich nicht mit allgemeinen Fallstudien zu besseren Rankings zufrieden – fordern Sie konkrete Beispiele für Inhalte, die von KI-Systemen ignoriert wurden und nun regelmäßig zitiert werden, und zwar auf mehreren Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews. Echte GEO-Arbeit sollte Vorher-Nachher-Beispiele zeigen, wie Inhalte zu semantischen Einheiten umstrukturiert wurden, die KI-Systeme leicht parsen und extrahieren können. Ein kompetenter Anbieter sollte Beispiele für Content-Optimierung für “Fraggles” (fragmentierte Passagen, die KI-Antworten bilden), die Implementierung von strukturierten Daten jenseits von einfachem Schema-Markup und Plattform-übergreifendes Zitations-Tracking zeigen können. Fordern Sie Kennzahlen an, die belegen, wie Inhalte von null Zitationen zu regelmäßiger Sichtbarkeit in KI-Antworten geführt wurden. Der Anbieter sollte dokumentieren können, wie er Content-Struktur, Entitäten-Beziehungen und Antwortplatzierung optimiert hat, um diese Ergebnisse zu erzielen. Suchen Sie nach Fallstudien von Organisationen ähnlicher Größe und Branche, um sicherzugehen, dass der Anbieter Ihre Herausforderungen versteht und Erfolge in Ihrem Umfeld replizieren kann.

Wie tracken und messen sie KI-Zitations-Performance?

Klassisches Rank-Tracking wird obsolet in einer KI-getriebenen Suchwelt, in der Sichtbarkeit nicht immer zu Klicks führt und Personalisierung jedem Nutzer andere Ergebnisse bietet. Fragen Sie Ihren Anbieter, wie er Erfolg über klassische Rankings hinaus misst. Er sollte seine Herangehensweise an das Tracking von Citation Share auf ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews für Ihre wichtigsten Suchanfragen erklären können. Fordern Sie Details zur KI-Zitationsrate (Seiten mit Zitaten geteilt durch getrackte Seiten) und zur Response Inclusion Rate (Prompts mit Ihrer Marke geteilt durch alle getesteten Prompts) an. Ein fortschrittlicher Anbieter hat Rahmenwerke, um zu überwachen, welche Inhaltsformate, Antwortlängen und Entitäten-Muster konstant zitiert werden und welche von KI-Systemen ignoriert werden. Er sollte erklären, wie er damit umgeht, dass nur etwa 50 % der Seiten auf Rang 1 bei Google auch in KI-Overviews erscheinen, und wie er für das “Etwas darüber hinaus” optimiert, das KI-Zitationen bestimmt. Fragen Sie, ob sie Konsistenz der Zitationen über Plattformen hinweg tracken – verschiedene KI-Systeme haben unterschiedliche Vorlieben und Zitationsmuster.

Was ist ihr Ansatz für RAG- und Vektorsuche-Optimierung?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist grundlegend für moderne KI-Systeme, und Ihr Anbieter sollte dies tiefgehend verstehen. Lassen Sie sich erklären, wie sie Inhalte so optimieren, dass KI-Systeme relevante Informationen aus Wissensbasen abrufen und daraus präzise, kontextuelle Antworten generieren können. Sie sollten erläutern können, wie KI-Systeme Nutzeranfragen in Vektordarstellungen umwandeln, in indizierten Dokumentensammlungen suchen und semantisch relevante Passagen extrahieren. Ein qualifizierter Anbieter versteht, dass Vektor-Embeddings mathematische Darstellungen von Inhalten sind, die KI-Systemen semantische Beziehungen vermitteln, und sollte Konzepte wie Kosinus-Ähnlichkeit und Embedding-Distanz erklären können. Fragen Sie nach ihrer spezifischen Strategie, um Inhalte für hohe Leistungen im semantischen Raum zu erstellen, und wie sie Content-Performance in der Vektorsuche testen. Sie sollten erläutern, wie sie Inhalte für optimale Auffindbarkeit durch KI strukturieren, inklusive Hierarchie, Informationsdichte und semantischer Kohärenz. Fordern Sie Beispiele an, wie sie Content-Strukturen gezielt für die Vektorsuche und nicht nur für Keyword-Matching optimiert haben.

Verstehen sie plattformspezifische Optimierungsunterschiede?

Generative Suche bedeutet nicht mehr nur Google, und Ihr Anbieter sollte erkennen, dass verschiedene KI-Plattformen grundlegend unterschiedliche Vorlieben für Content-Retrieval und Nutzerverhalten haben. Perplexity-Nutzer stellen forschungsintensive Fragen und erwarten umfassende, gut belegte Antworten mit klaren Zitationen. ChatGPT-Nutzer führen längere Gespräche mit Bezug auf den bisherigen Kontext. Googles AI Overviews bedienen Nutzer, die schnelle, prägnante Antworten suchen. Jede Plattform hat andere Zitationspräferenzen: Perplexity bevorzugt aktuelle, autoritative Quellen mit klaren Zitaten; ChatGPT zieht Inhalte mit starker semantischer Kohärenz und vollständiger Abdeckung heran; Google AI Overviews priorisiert Inhalte etablierter Domains mit robusten Entitäten-Beziehungen. Fragen Sie, wie der Anbieter Inhalte plattformspezifisch optimiert und dennoch Markenkonsistenz wahrt. Er sollte seine Multi-Plattform-Strategie erklären und Beispiele zeigen, wie dasselbe Thema für unterschiedliche KI-Systeme unterschiedlich optimiert wurde. Fordern Sie das Testvorgehen für Content-Performance über Plattformen hinweg an und wie sie erkennen, welche Optimierungsstrategien pro System am besten funktionieren. Wer alle KI-Plattformen gleich behandelt, verpasst entscheidende Chancen.

Wie sieht ihre Content-Strategie für KI-Synthese aus?

GEO-Content-Strategie muss für KI-Synthese optimieren – also den Prozess, bei dem KI-Systeme Informationen aus verschiedenen Quellen zu kohärenten Antworten zusammenführen. Fragen Sie potenzielle Partner, wie sie Inhalte für KI-Verständlichkeit strukturieren und gleichzeitig menschliche Ansprache wahren. Sie sollten erläutern, wie sie Inhalte so gestalten, dass KI-Systeme sie auf Passage-Ebene modular und extrahierbar nutzen können. Bitten Sie um Details zur Strategie für Zitationswürdigkeit in KI-Antworten und wie sie messen, ob ihre Inhalte erfolgreich über KI-Plattformen hinweg synthetisiert werden. Der Anbieter sollte wissen, dass KI-Systeme nicht nur Informationen extrahieren, sondern auch kombinieren, kontextualisieren und neu präsentieren. Inhalte müssen so geschrieben sein, dass sie diesen Syntheseprozess unterstützen. Fragen Sie nach ihrem Ansatz für Quick Answer-Platzierung (40–80 Wörter Direktantworten oben auf Seiten), fragenbasierte H2/H3-Überschriften, die Nutzerprompts spiegeln, und Entitäten-Mapping zur Stärkung der Themenautorität. Sie sollten erklären, wie sie Inhalte schaffen, die auf Passage-Ebene für sich stehen und dennoch zum Gesamtnarrativ beitragen, sowie Tabellen, Bulletpoints und strukturierte Daten einsetzen, um die Extrahierbarkeit zu steigern.

Wie gehen sie mit Prompt Engineering und KI-Testing um?

Das zeigt, ob ein Anbieter wirklich mit KI-Systemen arbeitet oder nur darüber spricht. Lassen Sie sich den Prompt-Engineering-Prozess zeigen und wie sie testen, wie KI-Systeme KundInnen-Inhalte interpretieren. Sie sollten eine Methodik zur Optimierung von Inhalten basierend auf KI-Verhaltensmustern haben und Prompt-Tests vorführen können. Ein guter GEO-Anbieter kann erläutern, wie er KI-Zitationsmuster durch verschiedene Prompts rückentwickelt und analysiert, welche Inhalte zitiert werden und warum. Fordern Sie Details zum Optimierungsprozess basierend auf KI-Antwortanalysen und wie diese Daten die Strategie beeinflussen. Sie sollten wissen, dass verschiedene KI-Plattformen unterschiedlich auf Content-Strukturen und -Formate reagieren, und ihre Optimierung daran anpassen. Fragen Sie, ob sie Ihre Inhalte regelmäßig in ChatGPT, Perplexity, Claude und weiteren KI-Systemen testen, um Lücken und Chancen zu identifizieren. Sie sollten Beispiele zeigen können, wie Inhalte getestet, Gründe für fehlende Zitationen erkannt und dann restrukturiert wurden, um die Zitationshäufigkeit zu erhöhen.

Wie gehen sie mit E-E-A-T und Autoritätssignalen um?

KI-Systeme bevorzugen autoritative, aktuelle Informationen bei der Antwortgenerierung, und E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) beeinflusst direkt, ob Sie KI-Zitate erhalten. Fragen Sie, wie Ihr Anbieter E-E-A-T-Signale für Ihre Marke aufbaut und stärkt. Er sollte seine Strategie für die Umsetzung namentlich genannter Autoren mit sichtbaren Rollen, Qualifikationen und LinkedIn-Profilen darlegen, besonders bei Compliance-, Finanz- oder Rechtsthemen, wo Expertise kritisch ist. Fordern Sie den Ansatz für eigene Daten und Studien (Quartalsbenchmarks, Umfragen, Marktanalysen) an, die Ihre Marke als Primärquelle statt Kommentator positionieren. Sie sollten einen Plan haben für Drittanbieter-Erwähnungen, Branchenlisten und Verzeichniseinträge, die als externe Bestätigung die Zitationswürdigkeit für generative Engines beeinflussen. Fragen Sie nach der Strategie für Aktualität und Frische von Inhalten, da Studien zeigen, dass KI-Assistenten ältere Inhalte negativ gewichten. Lassen Sie sich erklären, wie Publikationsdaten getrackt, Performance-Dips überwacht und High-Value-Pages proaktiv aktualisiert werden, um Relevanzsignale zu erhalten.

Verstehen sie technische Umsetzung und Crawl-Zugriff?

Ihr Anbieter sollte sicherstellen, dass KI-Crawler Ihre Seiten effizient erreichen, parsen und Informationen extrahieren können. Fragen Sie, ob sie Ihre robots.txt so konfigurieren, dass Bingbot und OAI-SearchBot sowie ChatGPT-User für Live-Answer-Lookups zugelassen werden. Viele Seiten blockieren versehentlich diese Crawler, erlauben aber Googlebot – und vergeben so KI-Suchchancen. ChatGPT Search stützt sich stark auf Bing-Index und OpenAI-eigenes Crawling, daher führt das Blockieren dazu, dass Ihre Inhalte nicht in ChatGPT-Antworten oder Copilot-Resultaten erscheinen. Fordern Sie den Ansatz zur JSON-LD-Schema-Implementierung an, um Antworten zu präzisieren und RAG-Systemen Kontext und Beziehungen verständlich zu machen. Sie sollten erklären, wie sie @id-Referenzen und konsistente URLs nutzen, um einen Knowledge Graph zu erstellen, der Inhalte, Autoren und Organisationseinheiten verbindet. Fragen Sie nach der Implementierung von llms.txt-Dateien im Root-Verzeichnis, die KI-Crawler-Rechte und Content-Nutzungsrichtlinien deklarieren. XML-Sitemaps sollten aktuell und nach Content-Typ segmentiert sein, damit KI-Crawler hochwertigen Content priorisieren können.

Wie integrieren sie GEO in Ihre Gesamt-Marketing-Strategie?

GEO ist nicht nur eine technische Dienstleistung – es ist ein strategischer Wandel für Markenaufbau und Sichtbarkeit. Fragen Sie, wie GEO in Ihre übergreifenden Marketingziele integriert wird und wie traditionelle Suchmaschinenoptimierung mit generativer Engine-Optimierung ausbalanciert wird. Ein gutes Verständnis der Zero-Click-Welt ist wichtig, in der Markenbekanntheit und Autorität oft wichtiger sind als veraltete Conversion-Funnels. Fordern Sie Frameworks zur interdisziplinären Abstimmung: Zusammenarbeit mit Produktteams bei Feature-Kommunikation, mit Advertising für Markenpräsenz, mit Sales für Wettbewerbspositionierung, mit Content- und Digital-PR für Thought Leadership und mit HR für Review-Management. Der Anbieter sollte erklären, wie Keyword-Intent-Cluster über organische Suche, Paid Search und generative Engine-Optimierung hinweg abgestimmt werden, damit Ihre Inhalte sowohl in klassischen Suchergebnissen als auch in KI-Antworten überzeugen. Sie sollten Strategien haben, um Zero-Click-Szenarien von verlorenen Chancen in Pre-Sales-Education-Punkte zu verwandeln, bei denen KI-Systeme potenzielle Kunden schon vor dem Website-Besuch über Ihre Lösungen aufklären.

Welche Warnsignale sollten Sie beachten?

Meiden Sie Anbieter, die Platz-1-Rankings garantieren – das zeigt mangelndes Verständnis moderner Suche oder bewusste Irreführung. Rankings verlieren an Bedeutung, weil KI-Systeme Ergebnisse je nach Nutzerkontext, Suchverlauf und Echtzeit-Informationen personalisieren. Seien Sie skeptisch bei Anbietern mit generischen „Content-Marketing“-Strategien, die auf hohe Blog-Post-Mengen zu Keyword-Listen setzen – dieser Gießkannenansatz funktioniert nicht mehr, da KI-Inhalte auf semantische Kohärenz, Fakten und Einzigartigkeit prüft. Vorsicht bei Agenturen mit veralteten Messmethoden, die nur traditionelle SEO-Metriken erfassen und nicht verstehen, wie Sichtbarkeit im KI-Zeitalter zu Business-Resultaten wird. Können sie nicht den Unterschied zwischen klassischer Ranking-Position und KI-Zitations-Einbindung erklären, oder behandeln alle KI-Plattformen gleich, sind sie für GEO nicht bereit. Weitere Warnsignale: Anbieter können keine konkreten KI-Zitate nachweisen, haben technische Defizite bei RAG und Vektorsuche oder passen ihre Prozesse nicht an die Realität an, dass 14,4 % der in KI Overviews zitierten Seiten nicht einmal in den Top 100 der Suchergebnisse ranken.