Warum ich als SEO-Veteran jetzt doch „GEO“ sage – und Du das auch tun solltest

Ich gebe es zu: Der Begriff „Generative Engine Optimization“ hat mich anfangs genervt. Wieder ein neues Buzzword. Wieder jemand, der versucht, aus einer evolutionären Entwicklung eine Revolution zu machen, die natürlich auch gleich einen neuen, fancy Oberbegriff braucht. Mein erster Impuls als jemand, der seit über 15 Jahren in der Suchmaschinenoptimierung arbeitet, war klar: Das ist doch einfach SEO mit einem neuen Anstrich.

Ich lag falsch. Und ich erkläre, warum.

Mein Problem mit neuen Begriffen

Die SEO-Branche liebt Akronyme. SXO, LLMO, AI SEO, AEO, SGE-Optimization – jedes Jahr taucht eine neue Buchstabenkombination auf, hinter der sich meist nichts anderes verbirgt als eine Facette dessen, was wir ohnehin schon tun. Content optimieren, Nutzerbedürfnisse verstehen, technisch sauber arbeiten. Die Substanz hinter dem neuen Label ist oft dünn, die Halbwertszeit kurz.

Als ich also zum ersten Mal „GEO – Generative Engine Optimization“ las, war mein Reflex entsprechend: Brauchen wir nicht. Haben wir schon. Nennt sich SEO.

Aber dann habe ich mir angeschaut, wer diesen Begriff geprägt hat. Und wo er geprägt wurde. Und wie er in der wissenschaftlichen Community aufgenommen wurde. Und genau das hat meine Meinung fundamental verändert.

GEO ist kein Branchenblog-Buzzword – es ist ein akademisches Framework

Der entscheidende Unterschied zu all den anderen Akronymen: GEO wurde nicht von einer Marketing-Agentur erfunden, die einen neuen Service verkaufen will. GEO wurde als wissenschaftliches Framework auf der KDD 2024 veröffentlicht – der 30. ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, eine der weltweit wichtigsten Konferenzen für Data Science und maschinelles Lernen. Das Paper „GEO: Generative Engine Optimization“ von Aggarwal et al. durchlief ein rigoroses Peer-Review-Verfahren und wurde im August 2024 in Barcelona präsentiert.

Allein das unterscheidet GEO qualitativ von 99 % aller Begriffe, die in unserer Branche zirkulieren.

Die Autor:innen sprechen eine klare Sprache

Was mich endgültig überzeugt hat, war ein genauerer Blick auf das Team hinter der Studie. Denn die Frage, ob ein neuer Begriff Substanz hat, beantwortet sich oft über die Frage: Wer steht dahinter?

Prof. Karthik Narasimhan ist der Senior-Betreuer der Arbeit. Er ist Associate Professor an der Princeton University, Co-Direktor der Princeton NLP Group und – das ist der Punkt, an dem man aufhorchen sollte – Co-Autor des originalen GPT-Papers bei OpenAI. Narasimhan hat seinen PhD am MIT gemacht, war Research Scientist bei OpenAI in der Phase, als GPT-1 entwickelt wurde, und hat danach an Princeton Arbeiten wie ReAct, Tree of Thoughts und SWE-agent mitverantwortet. Das sind keine Randnotizen in der KI-Forschung. Das sind Meilensteine.

Wenn also der Mann, der das generative Modell miterfunden hat, auf dem die heutigen Suchmaschinen aufbauen, einen Begriff für deren Optimierung definiert – dann hat dieser Begriff Gewicht.

Vishvak Murahari und Ameet Deshpande, beide PhD-Studenten unter Narasimhan an Princeton, brachten tiefe Expertise in NLP, Modell-Effizienz und KI-Sicherheit ein. Murahari war Zweitplatzierter beim Bell Labs Prize 2022 und hat seine Dissertation Ende 2025 abgeschlossen. Deshpande, mit einem B.Tech. vom IIT Madras, wurde durch die vielbeachtete Studie zur Toxizität in ChatGPT bekannt, die es bis ins Wall Street Journal schaffte.

Pranjal Aggarwal war zum Zeitpunkt der Studie Undergraduate am IIT Delhi – und trotzdem Equal-Contribution-Autor. Heute promoviert er an der Carnegie Mellon University. Seine Publikationsliste als Bachelor-Student umfasst Papers bei EMNLP (Oral), ICML und NeurIPS – ein Ausnahmetalent, das mittlerweile auch bei Meta FAIR forscht.

Ashwin Kalyan, Research Scientist am Allen Institute for AI (AI2), und Tanmay Rajpurohit, ein promovierter Aerospace-Ingenieur aus Georgia Tech mit zusätzlichem Jura-Abschluss, rundeten das Team mit Industry-Erfahrung und einem ungewöhnlich interdisziplinären Blick ab.

Das ist kein Marketing-Team, das ein Akronym auf eine Landing Page klebt. Das ist ein Forschungsteam an der Schnittstelle zwischen den Institutionen, die KI überhaupt erst gebaut haben.

Die wissenschaftliche Community hat GEO adoptiert

Ein Begriff ist nur dann relevant, wenn er aufgegriffen wird. Und genau das passiert. Seit der Veröffentlichung des GEO-Papers wird der Terminus in Folgestudien referenziert, weiterentwickelt und als Grundlage für neue Frameworks genutzt. Auf Konferenzen wie NeurIPS, bei SIGIR-Workshops und in der wachsenden Literatur zu LLM-gestützter Suche hat sich „Generative Engine Optimization“ als der Fachbegriff für dieses Forschungsfeld etabliert.

Wenn ich in meiner eigenen Forschung – ja, auch ich arbeite akademisch an diesem Thema – über die Optimierung von Inhalten für generative Suchsysteme schreibe, ist GEO der Begriff, den Reviewer erwarten, den Konferenzen verwenden und den die Community versteht.

Was GEO anders macht als SEO

Aber hat der Begriff auch inhaltlich eine Berechtigung? Ist GEO wirklich etwas anderes als SEO? Die kurze Antwort: Ja.

Die GEO-Studie zeigt empirisch, dass klassische SEO-Methoden wie Keyword Stuffing in generativen Suchmaschinen nicht funktionieren – teilweise sogar kontraproduktiv sind. Das ist zwar ein bisschen Old-School, aber eine klare Abgrenzung. Denn, wie KI-Systeme Antworten geben, ist fundamental anders und damit auch was für die Optimierung funktioniert. Die Studie stellte fest, dass das Hinzufügen von Zitaten, Statistiken und Quellenangaben die Sichtbarkeit in generativen Antworten um bis zu 40 % steigerte. Fluency Optimization und ein autoritativer Schreibstil zeigten signifikante Effekte. Und die Wirksamkeit variiert stark nach Domäne – was für Law & Government funktioniert, ist für People & Society irrelevant.

Ob das immernoch so ist, ist eine andere Frage. Aber mit LLM-Processing, Intermediate-Resoning, Generierung von Fan-Out-Queries, Retrieval, ReRanking, und Citation unterscheidet sich der Prozess fundamental von dem, wie eine klassische Websuche ihre Trefferlisten erzeugt.

Das ist kein SEO mit neuem Namen. Das ist eine andere Optimierungsdisziplin mit anderen Metriken, anderen Strategien und anderen Wirkungsmechanismen.

Was ich daraus gelernt habe

Mein Fehler war, GEO an denselben Maßstäben zu messen wie die vielen inhaltsleeren Buzzwords, die unsere Branche produziert. GEO verdient diesen Vergleich nicht, weil es eine andere Herkunft hat: Es kommt nicht aus dem Marketing, sondern aus der Wissenschaft. Es wurde nicht von Praktikern auf LinkedIn geprägt, sondern von Forschern an Princeton, CMU, IIT Delhi und AI2. Es wurde nicht in einem Blogpost definiert, sondern in einem peer-reviewten Paper auf einer Top-Konferenz.

Und – das ist vielleicht der wichtigste Punkt – es beschreibt ein reales, messbares Phänomen, das sich empirisch vom klassischen SEO unterscheidet.

Mein Fazit

Ich benutze jetzt „GEO“. Nicht weil es trendy ist. Nicht weil es sich in Pitchdecks gut macht. Sondern weil die Evidenz stimmt, die Autor:innen glaubwürdig sind und die wissenschaftliche Community den Begriff als Standard etabliert hat.

Wenn ein GPT-Miterfinder, zwei Princeton-PhDs, ein CMU-Doktorand und zwei Research Scientists gemeinsam auf einer der wichtigsten Data-Science-Konferenzen der Welt einen neuen Begriff einführen – und die Community diesen Begriff aufgreift und weiterentwickelt – dann ist das kein Buzzword. Dann ist das ein Paradigmenwechsel, der einen eigenen Namen verdient hat.

GEO ist kein neues SEO. GEO ist das, was nach SEO kommt – und es hat die akademischen Credentials, um diesen Anspruch zu untermauern.

Wer den Begriff ablehnt, weil er „mal wieder was Neues“ ist, macht den gleichen Fehler wie ich. Schaut euch an, wer dahintersteht. Das spricht eine sehr klare Sprache.