Was ist KI-Sichtbarkeit? AIO, GEO, KI-SEO und LLM-Optimierung erklärt

KI-Sichtbarkeit heißt: Wenn jemand ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Google eine Frage zu eurem Thema stellt, kommt ihr in der Antwort vor – und was dort über euch steht, stimmt. AIO, GEO, KI-SEO und LLM-Optimierung sind verschiedene Namen für genau dieses Ziel. Gemeint ist immer die Arbeit daran, dass KI-Systeme euch kennen, euch nennen und richtig beschreiben.

Warum das Thema jetzt auf dem Tisch liegt

Wer früher einen Anbieter gesucht hat, hat Suchbegriffe eingetippt und sich durch zehn blaue Links geklickt. Heute stellen viele eine ganze Frage – und bekommen eine fertige Antwort mit ein paar Namen darin.

Das passiert nicht nur in Chatbots. Google zeigt seine AI Overviews seit März 2025 auch in Österreich und Deutschland, zunächst für angemeldete Nutzer ab 18 Jahren (Google).

Und die Chatbots holen sich ihr Wissen zunehmend live aus dem Netz:

• Perplexity durchsucht laut eigener Hilfe das Internet in Echtzeit und versieht jede Antwort mit nummerierten Quellenangaben (Perplexity).
• Claude kann bei Fragen, die aktuelle Informationen brauchen, im Web suchen und belegt die Antworten mit Zitaten (Anthropic).
• Microsoft beschreibt Copilot als „in Websuchergebnissen verankert“, mit verlinkten Quellen unter der Antwort (Microsoft).

Für euch heißt das: Was im Netz über euch steht – auf eurer Website und bei anderen – ist der Rohstoff, aus dem diese Antworten gebaut werden.

AIO, GEO, KI-SEO, LLM-Optimierung: vier Namen, ein Ziel

Die Branche hat sich noch auf keinen Begriff geeinigt. Ihr begegnet vor allem diesen:

• AIO (AI Optimization): Optimierung für KI-Systeme allgemein. Wird oft als Oberbegriff verwendet.
• GEO (Generative Engine Optimization): Der Begriff stammt aus der Forschung. Ein Team um Pranjal Aggarwal hat ihn 2023 in einem Paper eingeführt, das 2024 auf der Konferenz KDD angenommen wurde (arXiv). „Generative Engines“ sind Systeme, die aus Quellen eine eigene Antwort formulieren, statt nur Links aufzulisten.
• KI-SEO: Die deutsche Kurzform für „SEO, aber für KI“. Praktisch, aber ein bisschen irreführend, weil es nach Rankings klingt.
• LLM-Optimierung: LLM steht für Large Language Model, also das Sprachmodell hinter ChatGPT, Gemini oder Claude. Der Begriff betont die technische Seite.

Wir sagen meistens KI-Sichtbarkeit, weil man den Begriff ohne Fachwissen versteht. Gemeint ist dasselbe.

Was anders ist als bei klassischem SEO

KI-Sichtbarkeit ersetzt SEO nicht, sie baut darauf auf. Google schreibt ausdrücklich, dass es für AI Overviews und den AI Mode keine zusätzlichen Anforderungen und keine speziellen Optimierungen gibt: Eine Seite muss indexiert sein und mit Snippet in der Suche erscheinen können (Google Search Central). Ähnlich bei OpenAI: Websites, die den Such-Crawler OAI-SearchBot aussperren, werden in den Suchantworten von ChatGPT nicht gezeigt (OpenAI). Technische Sauberkeit bleibt also die Eintrittskarte.

Drei Dinge sind trotzdem grundlegend anders:

1. Eine Liste statt einer Rangfolge. In einer KI-Antwort gibt es keine Seite zwei. Es gibt eine Handvoll Namen – und alle anderen.

2. Die Antwort ist jedes Mal ein bisschen anders. SparkToro und Gumshoe.ai haben 12 Fragen insgesamt 2.961-mal durch ChatGPT, Claude und Googles AI Overviews laufen lassen. Die gleiche Liste von Marken kam seltener als einmal in hundert Durchläufen zurück. Die Autoren halten deshalb „Ranking-Positionen in der KI“ für wenig aussagekräftig, den Anteil an Nennungen über viele Durchläufe dagegen für eine brauchbare Messgröße (SparkToro). Wichtig: Das ist eine Untersuchung aus der Praxis, keine begutachtete Studie.

3. Die KI erzählt über euch, nicht nur von euch. Bei Google klickt jemand auf eure Seite und liest, was ihr schreibt. In einer KI-Antwort liest er, was die KI aus vielen Quellen zusammengefasst hat. Auch das, was andere über euch schreiben.

Genannt werden ist die halbe Miete

Darum reicht es nicht, irgendwo in einer Antwort aufzutauchen. Entscheidend ist, was die KI über euch erzählt:

• Stimmt es? Leistungen, Standorte, Öffnungszeiten – die KI übernimmt, was sie findet. Auch Fehler. Mehr dazu in Falsche Angaben in KI-Antworten.
• Ist es aktuell? Ein Umbau, ein neues Angebot, ein Umzug: Was nirgends steht, kennt die KI nicht.
• Zeigt es euer Bild? Ein erfundenes Beispiel: Das „Seminarhotel Beispielhof“ wird von der KI genannt, aber als günstiges Familienhotel beschrieben. Formal korrekt, aber an der eigenen Positionierung vorbei.

Eine Garantie, was eine KI sagt, kann niemand geben. Einfluss nehmen kann man sehr wohl: indem die richtigen Informationen an den richtigen Stellen stehen. Wie die KI zwischen Anbietern entscheidet, erklären wir in Wie entscheidet ChatGPT, welche Unternehmen es nennt?

Wie man KI-Sichtbarkeit misst

Weil die Antworten schwanken, hilft eine einzelne Stichprobe wenig. Wer heute einmal ChatGPT fragt, sieht einen Schnappschuss. Darum arbeiten wir beim KI-Audit wie in der Marktforschung – nur dass wir nicht Menschen befragen, sondern die KI:

1. Zielgruppen festlegen. Gemeinsam mit euch bestimmen wir, wer bei euch kauft, aus welchem Anlass und mit welcher Frage im Kopf.
2. Fragenkatalog. Den Fragebogen schreibt die KI selbst: Sie verrät uns, welche Fragen sie zu eurem Thema und euren Zielgruppen für relevant hält – rund 100 pro Zielgruppe. Darunter sind oft Fragen, auf die kein Marketing-Team gekommen wäre.
3. Massenbefragung. Jede dieser Fragen stellen wir mehrere hundert Mal an ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, Claude und weitere Systeme.
4. Auswertung. Am Ende steht, wie oft ihr genannt werdet, wie oft die Mitbewerber – und welche Quellen die KI dabei heranzieht.

Wie ihr ganz ohne Werkzeug einen ersten Eindruck bekommt, zeigt der Selbsttest.

Woran man arbeiten kann

Die Forschung gibt erste Hinweise. Im GEO-Paper haben Inhalte, die Quellen zitieren, Zitate oder Statistiken enthalten, in den Testläufen der Autoren eine relative Verbesserung der Sichtbarkeit von 30 bis 40 Prozent erzielt. Keyword-Stuffing brachte dagegen kaum bis gar nichts. Bemerkenswert: Seiten, die in der klassischen Suche weiter hinten standen, profitierten deutlich stärker (Aggarwal et al.). Das sind Laborergebnisse auf einem eigenen Testdatensatz, keine Erfolgsformel – aber die Richtung ist klar: belegte, gut lesbare Inhalte statt Füllwörter.

Praktisch heißt das, an drei Stellen anzusetzen:

• Eigene Inhalte (Content Citations): Texte, die die Fragen zu eurem Thema klar beantworten, mit Zahlen, Daten und Fakten belegt.
• Was andere über euch schreiben (Brand Mentions): Erwähnungen in Medien, Branchenportalen, Verzeichnissen, Bewertungen. Mehr dazu in Brand Mentions.
• Welche Themen ihr besetzt (Topical Map): eine Karte der Themen und Fragen, auf die ihr eine gute Antwort haben solltet.

Hier kommt das Handwerk ins Spiel. Die Technik misst, was die KI heute über euch glaubt. Was sie erzählen soll, ist eine Frage der Positionierung – und die entscheiden Menschen, die euer Unternehmen kennen. Ein Mensch merkt zum Beispiel, dass eine Antwort zwar sachlich stimmt, aber überhaupt nicht nach euch klingt. Danach misst die Technik wieder. Wie das als Angebot aussieht, steht unter KI-Sichtbarkeit.

Die Begriffe kurz erklärt

• AI Overviews: KI-Zusammenfassungen direkt in der Google-Suche, mit Links zu den Quellen. Mehr in Google AI Overviews.
• AIO / GEO / KI-SEO / LLM-Optimierung: verschiedene Namen für die Arbeit an der Sichtbarkeit in KI-Antworten (siehe oben).
• Brand Mentions: Nennungen eures Unternehmens in fremden Quellen, mit oder ohne Link.
• Content Gap: die Lücke zwischen dem, was in den Quellen steht, die die KI zitiert, und dem, was in euren eigenen Inhalten steht.
• Ideal Customer Profile (ICP): die genaue Beschreibung einer Zielgruppe – wer kauft, mit welchem Anlass, mit welcher Frage im Kopf.
• Market Share in der KI / Share of Answers: der Anteil der KI-Antworten, in denen ihr genannt werdet, im Vergleich zu euren Mitbewerbern. Ausführlich in Share of Answers.
• Topical Map: die Landkarte der Themen und Fragen, die ihr besetzen wollt, und wie sie zusammenhängen.