What is GEO (Generative Engine Optimization)?

Summary

In diesem Video geht es um die Generative Engine Optimierung (Geo) und wie sie sich von traditionellem SEO unterscheidet. Es wird erläutert, wie generative KI-Modelle wie ChatGPT, Perplexity und Claude die Art und Weise verändern, wie Menschen online nach Antworten suchen, und wie Unternehmen ihre Inhalte so optimieren können, dass sie in diesen neuen Suchumgebungen sichtbar sind. Die wichtigsten Themen umfassen Brand Visibility, strukturierten Content, die Bedeutung von Trainingdaten und die Anpassung von SEO-Strategien an die spezifischen Anforderungen von KI-Modellen.

Takeaways

• 😀 Generative Engine Optimization (GEO) unterscheidet sich von traditionellem SEO und konzentriert sich darauf, Marken in AI-Antworten sichtbar zu machen.
• 😀 Mit der Einführung von generativen KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google AO wird die Art und Weise, wie Menschen online nach Antworten suchen, verändert.
• 😀 GEO erfordert, dass Unternehmen ihre Inhalte für generative Suchmaschinen optimieren, damit ihre Marke in relevanten AI-Antworten auftaucht.
• 😀 Während SEO darauf abzielt, Menschen von Suchmaschinen auf die Website zu lenken, zielt GEO darauf ab, die Sichtbarkeit in generativen AI-Antworten zu steigern.
• 😀 Die Messgrößen für GEO unterscheiden sich von denen des traditionellen SEO. Statt nur Klicks und organischen Traffic zu messen, geht es um Markenbekanntheit und Sichtbarkeit auf AI-Plattformen.
• 😀 Die Sichtbarkeit der Marke in mehreren Queries und Plattformen (wie ChatGPT, Perplexity, etc.) ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für GEO.
• 😀 GEO erfordert die Beachtung von Chancen und Marktbedeutung: Welche KI-Plattformen nutzt das Zielpublikum und wie groß ist die Gelegenheit, dort sichtbar zu sein?
• 😀 Traditionelles SEO bleibt relevant, aber GEO erfordert eine Mischung aus bewährten SEO-Techniken und einer neuen Perspektive auf die Interaktion mit generativen Modellen.
• 😀 Engagement und Benutzererfahrung haben einen direkten Einfluss auf generative Modelle, da diese Modelle durch Feedback von Nutzern lernen.
• 😀 Verschiedene generative KI-Modelle (wie ChatGPT, Perplexity und Google AO) erfordern unterschiedliche Ansätze für die Optimierung. Es ist wichtig, jedes Modell individuell zu betrachten und anzupassen.

Q & A

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) bezieht sich auf die Optimierung von Inhalten, um in generativen KI-Antworten, wie denen von ChatGPT, Perplexity oder Google AO, sichtbar zu werden. Es geht darum, die Marke in der KI-Unterhaltung zu positionieren und sicherzustellen, dass die Inhalte in verschiedenen KI-Suchmaschinen gut vertreten sind.

Wie unterscheidet sich GEO von traditionellem SEO?

SEO zielt darauf ab, Nutzer von Suchmaschinen auf eine Webseite zu führen, während GEO darauf abzielt, die Marke in den Antworten von generativen Sprachmodellen sichtbar zu machen. GEO konzentriert sich darauf, Inhalte so zu gestalten, dass sie in KI-gesteuerten Antworten erscheinen, und bezieht dabei neue Metriken wie Markenbekanntheit und Sichtbarkeit über mehrere Plattformen hinweg mit ein.

Was sind einige der größten Herausforderungen bei der Optimierung für generative KI-Modelle?

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass generative KI-Modelle oft auf Trainingsdaten basieren, die nicht in Echtzeit aktualisiert werden, wie es bei traditionellen Suchmaschinen der Fall ist. Das bedeutet, dass die Optimierung für diese Modelle langsamer und langwieriger sein kann, da sie auf Daten aus bestimmten Zeiträumen angewiesen sind.

Welche Rolle spielen strukturierte Daten in der Generative Engine Optimization?

Strukturierte Daten sind wichtig für GEO, da sie es den Sprachmodellen ermöglichen, Inhalte effizienter zu verstehen und zu verarbeiten. Sie helfen den Modellen, Informationen zu extrahieren und zu kategorisieren, was die Sichtbarkeit von Inhalten in generativen KI-Suchen erhöhen kann.

Welche Metriken sind für den Erfolg von GEO entscheidend?

Für GEO sind Metriken wie Markenbekanntheit, die Häufigkeit von Erwähnungen auf verschiedenen Plattformen und die Sichtbarkeit der Marke über generative KI-Tools hinweg entscheidend. Auch die Marktgröße und das Verständnis der Zielgruppe spielen eine große Rolle, ebenso wie die Beobachtung von Traffic-Mustern und die Analyse von Brand Searches.

Wie wichtig ist die Nutzererfahrung für GEO?

Die Nutzererfahrung ist entscheidend für GEO, da generative KI-Modelle das Feedback von Nutzern in ihre Lernprozesse integrieren. Wenn Nutzer auf eine Antwort klicken und feststellen, dass die bereitgestellten Informationen ihr Problem lösen, beeinflusst dies die Bewertung und Sichtbarkeit der Inhalte in zukünftigen KI-Antworten.

Warum ist es wichtig, Content für generative KI-Modelle zu optimieren?

Es ist wichtig, Inhalte für generative KI-Modelle zu optimieren, um sicherzustellen, dass die eigene Marke und Expertise in relevanten KI-Antworten auftauchen. Dies kann helfen, die Sichtbarkeit zu steigern und den Traffic durch generative Suchmaschinen zu fördern, anstatt sich nur auf traditionelle Suchmaschinen wie Google zu verlassen.

Wie hängt GEO mit der Autorität einer Website zusammen?

Die Autorität einer Website bleibt ein wichtiger Faktor für GEO, da generative KI-Modelle Inhalte nach ihrer Relevanz und Glaubwürdigkeit bewerten. Websites mit einer starken Autorität, gutem Backlink-Profil und hochwertigem Inhalt haben bessere Chancen, in KI-gesteuerten Antworten hervorzutreten.

Welche Auswirkungen hat die Nutzung von Echtzeit-Daten auf die Generative Engine Optimization?

Die Integration von Echtzeit-Daten, wie sie von Plattformen wie Perplexity und ChatGPT genutzt wird, hat Auswirkungen auf die GEO-Strategien, da die Aktualität der Inhalte eine Rolle spielt. Modelle, die auf Echtzeit-Daten zugreifen, können schnellere und relevantere Antworten liefern, was die Sichtbarkeit von Inhalten erhöht.

Wie sollte man seine Optimierungsstrategie je nach KI-Modell anpassen?

Je nach Modell muss die GEO-Strategie angepasst werden. Zum Beispiel setzt Google AO mehr auf traditionelle SEO-Metriken, während Modelle wie ChatGPT und Perplexity stärker auf kontextuelle Relevanz und Trainingsdaten angewiesen sind. Es ist wichtig, die Stärken und Schwächen der jeweiligen Plattform zu verstehen und gezielte, tiefgehende Inhalte zu erstellen.