AEO und GEO im Online-Marketing: Der Paradigmenwechsel von der Entdeckung zur Einflussnahme

Während über Jahrzehnte die Suchmaschinenoptimierung (SEO) darauf abzielte, Klicks durch ein hohes Ranking in Ergebnislisten zu generieren, verschieben sich die Prioritäten nun massiv. Ein aktueller Leitfaden von Microsoft Advertising [PDF] beleuchtet detailliert, wie AEO und GEO im Online-Marketing die traditionellen Mechanismen der Sichtbarkeit ablösen. Es geht nicht mehr primär um das bloße Gefundenwerden, sondern darum, wie Marken und Produkte innerhalb von KI-gestützten Ökosystemen verstanden, verarbeitet und empfohlen werden.

Die Evolution der Suchmechanismen

Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Browser und Suchmaschinen verändert das Nutzerverhalten grundlegend. Traditionelle Suchanfragen weichen zunehmend komplexen Konversationen. In diesem Kontext gewinnen AEO und GEO im Online-Marketing an entscheidender Bedeutung. AEO steht dabei für Answer Engine Optimization, also die Optimierung von Inhalten für KI-Assistenten und Agenten wie Copilot oder ChatGPT. Das Ziel ist es, direkte, präzise Antworten zu liefern, die von der KI als relevant eingestuft werden. Parallel dazu etabliert sich GEO, die Generative Engine Optimization. Diese Disziplin fokussiert sich darauf, Inhalte so aufzubereiten, dass sie in generativen Suchumgebungen als vertrauenswürdig und autoritär erkannt werden.

Der Unterschied zur klassischen SEO liegt in der Zielsetzung: Während SEO den Klick auf eine Webseite forcieren will, zielen AEO und GEO darauf ab, Klarheit und Glaubwürdigkeit innerhalb der KI-Antwort selbst zu erzeugen. Händler und Marken müssen sicherstellen, dass ihre Daten von Large Language Models (LLMs) nicht nur gefunden, sondern auch korrekt interpretiert werden können.

Drei Säulen der KI-Sichtbarkeit

Um AEO und GEO im Online-Marketing erfolgreich umzusetzen, ist ein Verständnis darüber notwendig, wie KI-Systeme Informationen verarbeiten. Der Prozess basiert auf drei wesentlichen Datenquellen. Zunächst greifen die Systeme auf gecrawlte Daten zurück. Dies ist das Wissen, das KI-Modelle während ihres Trainings erlernt haben oder durch Echtzeit-Websuchen abrufen. Es bildet die Basis für das Verständnis von Markenkategorien und Reputation.

Die zweite Säule bilden strukturierte Produkt-Feeds und APIs. Diese Daten werden aktiv von Händlern an die Plattformen übermittelt und bieten Kontrolle darüber, wie Produkte in Vergleichen dargestellt werden. Hier sind Genauigkeit und Detailtiefe entscheidend. Die dritte Komponente sind Live-Webseitendaten. Wenn ein KI-Agent eine Seite besucht, analysiert er Echtzeit-Informationen wie dynamische Preise, Verfügbarkeiten und Transaktionsmöglichkeiten. Eine effektive Strategie für AEO und GEO im Online-Marketing muss alle drei Ebenen synchronisieren, um Konsistenz zu gewährleisten.

Technische Struktur als Fundament

Ein zentraler Aspekt für die Lesbarkeit durch KI-Systeme ist die technische Aufbereitung des Katalogs. KI benötigt strukturierte, konsistente Daten über alle Berührungspunkte hinweg. Die Implementierung von Schema-Markup ist hierbei unerlässlich. Händler müssen Typen wie Product, Offer, AggregateRating und FAQ-Schemas nutzen, um ihre Inhalte maschinenlesbar zu machen. Dynamische Felder wie Preis, Verfügbarkeit, SKU und GTIN müssen präzise ausgezeichnet werden.

Für AEO und GEO im Online-Marketing ist zudem die Echtzeit-Synchronisation kritisch. Preise und Bestände im Produkt-Feed müssen exakt mit den Schema-Daten auf der Webseite und der visuellen Darstellung für den Nutzer übereinstimmen. Widersprüchliche Informationen zwischen dem, was ein Bot im HTML-Code liest, und dem, was ein Nutzer sieht, führen zu einem Vertrauensverlust seitens der KI-Algorithmen. Auch die Nutzung von ItemList-Markup für Kategorieseiten hilft der KI, Produktgruppierungen logisch zu erfassen.

Content-Anreicherung für Absicht und Kontext

Neben der technischen Basis erfordert der Wandel zu AEO und GEO im Online-Marketing eine neue Art der Content-Erstellung. KI-Assistenten interpretieren Suchanfragen als Absichten (Intents). Inhalte müssen daher so strukturiert sein, dass sie reale Fragen direkt beantworten. Produktbeschreibungen sollten nicht nur technische Daten auflisten, sondern den Nutzen und den Anwendungsfall in den Vordergrund stellen. Ein Titel wie „Wasserdichte Wanderjacke“ wird durch kontextreiche Ergänzungen wie „leicht, packbar, für Tagestouren“ für die KI wertvoller.

Ein weiterer wichtiger Baustein sind modulare, zitierfähige Inhalte. Frage-Antwort-Blöcke (Q&A), die spezifische Probleme adressieren, ermöglichen es der KI, diese Informationen direkt in Antworten zu integrieren und die Quelle zu zitieren. Vergleichstabellen, die Unterschiede zwischen Modellen hervorheben, und Daten darüber, welche Produkte gut zusammenpassen, liefern den notwendigen Kontext für fundierte Empfehlungen durch den Algorithmus.

Vertrauenssignale und Autorität

In einer Zeit, in der KI-generierte Antworten den Nutzer direkt beraten, ist Vertrauen die wichtigste Währung. KI-Systeme priorisieren Quellen, die als autoritär und glaubwürdig gelten. Für AEO und GEO im Online-Marketing bedeutet dies, dass verifizierte soziale Beweise (Social Proof) technisch markiert werden müssen. Rezensionen und Bewertungen sollten mittels Schema-Markup ausgezeichnet werden, um Volumen und Sentiment für die KI lesbar zu machen.

Marken müssen zudem auf Integrität achten. Übertriebene oder nicht verifizierbare Behauptungen werden von modernen KI-Systemen oft erkannt und können zu einer Abwertung führen. Eine konsistente Markenstimme über alle Kanäle hinweg sowie die Verknüpfung mit Expertenrezensionen oder Zertifizierungen stärken die Autorität. Zertifikate für Nachhaltigkeit oder Partnerschaften sollten als faktische Entitäten in den strukturierten Daten hinterlegt sein.

Die Rolle von KI-Agenten im Kaufprozess

Der Einfluss von AEO und GEO im Online-Marketing reicht bis zum tatsächlichen Kaufabschluss. KI-Agenten entwickeln sich von reinen Ratgebern zu Akteuren, die Transaktionen durchführen können. Ein KI-Agent kann nicht nur das passende Produkt finden, sondern auch den Warenkorb füllen, Rabattcodes anwenden und den Versand berechnen – vorausgesetzt, die Webseite lässt dies technisch zu.

Wenn ein Nutzer beispielsweise nach einer Empfehlung für eine Regenjacke fragt, durchläuft die KI eine „Reasoning Phase“ (Überlegungsphase). Sie analysiert gecrawlte Daten für das allgemeine Verständnis, prüft Feeds auf Preise und Verfügbarkeit und trifft dann eine Auswahl. Klickt der Nutzer weiter, übernimmt der Agent auf der Webseite. Er prüft Lieferzeiten und Aktionen in Echtzeit. Ohne eine technisch einwandfreie, für Agenten zugängliche Webseite scheitert der Prozess, selbst wenn die vorherigen Daten korrekt waren.

Deutungshoheit und Einflussnahme

Der Übergang von der reinen Entdeckung hin zur Einflussnahme durch KI-Systeme zwingt Marketingverantwortliche zum Umdenken. Es reicht nicht mehr aus, lediglich Keywords in Texte einzubauen. Die Bereitstellung von hochqualitativen, strukturierten und kontextreichen Daten ist die Voraussetzung, um in der Ära der konversationellen Suche stattzufinden. AEO und GEO im Online-Marketing sind keine vorübergehenden Trends, sondern die logische Weiterentwicklung der Suchmaschinenoptimierung in einer von Large Language Models dominierten Welt. Wer seine Dateninfrastruktur und Content-Strategie jetzt anpasst, sichert sich die Deutungshoheit über seine Marke in den Antworten der Zukunft.

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