Gleichzeitig greift zu kurz, wer Generative Engine Optimization (GEO) nur als Optimierung von KI-generierte Antworten auf Suchanfragen versteht. Denn: Alle Referenzquellen sind gleichzeitig Kontaktpunkte für die menschliche Suche und Entscheidungsfindung der Konsument*innen. Ihre Discovery Journey verläuft (im Gegensatz zur herkömmlichen Consumer Journey) immer seltener linear und linkbasiert, sondern individuell, plattform- und kanalübergreifend und zunehmend dialoggetrieben. Genau deshalb entstehen Sichtbarkeit und Markenrelevanz in einem vernetzten System aus Touchpoints, Quellen und Bestätigungssignalen.

Diese Verschiebung lässt sich inzwischen auch in Deutschland quantifizieren. Auf der OMR sprach Roland Eisenbrand von rund 265 Millionen organischen Klicks, die jeden Monat verloren gehen.

Wichtig ist, Inhalte nicht nur in Bezug auf ihre Funktion als Informations- und Validierungsquelle für LLMs hin zu optimieren. Ein YouTube-Video kann Menschen überzeugen, während dessen Beschreibung/Transkript als Textsignal in Retrieval- und Zitierlogiken einfließt. Eine Reddit-Diskussion ist für Menschen Community-Recherche – und für Systeme ein Kontext- und Trust-Signal. Dass YouTube und Reddit als Quellen in AI Overviews häufig auftauchen, ist auch in Studienzusammenfassungen zur Pew-Analyse sichtbar, die Wikipedia, Youtube und Reddit als häufig zitierte Quellen nennt.

Wer die Discovery Journey ernst nimmt, muss Paid, Owned, Earned und Shared (POES) als abgestimmtes System denken – nicht als vier getrennte Hebel. Paid kann Reichweite und Geschwindigkeit liefern, aber es erzeugt keine Autorität. Die Vertrauens- und Validierungssignale entstehen vor allem in Earned und Shared: in Fachmedien, Experteneinordnungen, Communitys, Reviews, wiederkehrenden Drittquellen. Owned ist der Ort, an dem eine Marke selbst Erklärungen liefert: Begriffe, Definitionen, Einordnung, Belege. Nicht das beste einzelne Content-Stück entscheidet über Sichtbarkeit, sondern die Übereinstimmung von Aussagen, Erklärungen und Narrativen über mehrere Quellen hinweg, wenn alle POES-Bausteine konsistent zusammenspielen.

In der Praxis scheitert GEO selten an Tools. Es scheitert daran, dass Content, PR, Tech, Brand und Commerce mit unterschiedlichen Zielbildern arbeiten. Die Folge sind semantische Brüche: andere Begriffe, andere Versprechen, andere Proof Points – und damit eine höhere Varianz in dem, was Systeme über eine Marke lernen. Genau deshalb ist GEO eher Orchestrierung als Optimierung. Sichtbarkeit entsteht durch konsistente Signale über Plattformen, Formate und Disziplinen hinweg.

Wie lassen sich diese Signale also optimieren? Auf der OMR wurde viel über die wirksamsten Möglichkeiten gesprochen, zum Beispiel über Chunking. Hier werden Inhalte auf der eigenen Website in praktischen Häppchen angeboten. Optimalerweise als Antworten auf konkrete Fragen der eigenen Zielgruppe. Was hilft gegen Pickel? Welche Zusatzversicherung brauche ich im Auslandssemester? Sachliche, nachvollziehbare und gut belegte Antworten oder Schritt-für-Schritt-Anleitungen (Wie reinige ich meine Waschmaschine?) überzeugen echte Menschen ebenso wie LLMs.

Gut funktionieren auch kuratierte Top-Listen. Welcher Lippenstift hält lange? Welches Shampoo ist am besten für meine Haare? Es lohnt sich, als Marke dort präsent zu sein, wo Nutzer ohnehin recherchieren, etwa auf YouTube (mit sauber gepflegten Textsignalen wie Beschreibung und korrektem Transkript) und in relevanten Communitys wie Reddit. Auch hier wird deutlich: Shared Media wird von konsumwilligen Menschen als glaubwürdig eingeschätzt und deshalb anscheinend auch von generativen Systemen als Quelle herangezogen.

Damit Orchestrierung nicht zum Abstimmungschaos wird, braucht es gemeinsame Narrative. Storytelling dient dabei als inhaltliche Leitplanke. Sie stellt sicher, dass eigene digitale Inhalte, PR-Aussagen, Produkttexte, etc. auf dieselben Kernbotschaften einzahlen und die Marke über alle Plattformen hinweg konsistent darstellen.

Auch die Erfolgsmessung sollte am Ende ganzheitlich angelegt werden. Plattform-KPIs sind notwendig für das operative Modeling und kurzfristige Optimierungen, aber zusätzlich braucht es eine übergreifende Wirkungslogik, um zu verstehen, wie POES-Bestandteile sich gegenseitig bedingen und welchen Beitrag sie zum Gesamt-ROI leisten. Aggregierte Modelle wie Marketing Mix Modeling (MMM) können dabei als Ergänzung helfen und eine langfristigere Perspektive liefern, sofern ausreichend belastbare Daten vorliegen. Gerade weil AI Overviews in Deutschland messbar Klicks verlagern und CTRs verändern, wird diese ganzheitliche Sicht zur Managementaufgabe für Werbungtreibende und ihre Agenturen.

Präsenz:

Qualität:

Wirkung:

Diese Kennzahlen zeigen, wie gegenwärtig eine Marke in generativen Kontexten ist und bilden die Grundlage für eine weitere Steuerung.