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1In der SEO-Szene brennt aktuell die Hütte – und nein, es geht ausnahmsweise mal nicht um das nächste Core Update. Es geht um eine Identitätsfrage, die die Gemüter auf LinkedIn spaltet: Wie nennen wir das eigentlich, was wir da tun, wenn wir Markenbotschaften in ChatGPT, Perplexity oder der Google Search Generative Experience (SGE) verteidigen?
Die Liste der Namensvorschläge ist lang und die Diskussionen sind hitzig. Wir hören Begriffe wie:
Doch während die Experten noch über Silben streiten, kristallisiert sich in der Praxis ein klarer Gewinner heraus: GEO (Generative Engine Optimization).

Eigentlich ist der Begriff „GEO“ längst mehrfach besetzt. Wer heute nach „GEO-Experten“ sucht, landet nicht nur beim berühmten Magazin mit dem gelben Rahmen, sondern steckt sofort knietief in der Welt der Geografie. GEO steht für Geodaten, Vermessungswesen und Ingenieurbüros. Wer Pech hat, sucht nach einer Strategie für KI-Antworten und findet stattdessen ein Büro für Landvermessung oder Experten für Geoinformationssysteme.
Dennoch setzt sich die Abkürzung im Business-Kontext für KI-Optimierung immer stärker durch. In der täglichen Praxis lässt sich dazu eine klare Tendenz beobachten, die sich in zwei zentralen Punkten zusammenfassen lässt:

Um mich pünktlich zur Weihnachtszeit „weiterzubilden“, habe ich mir einen ganzen Stapel der originalen GEO-Hefte besorgt. Ein Cover sprang mir dabei sofort ins Auge: „Mythen und Sagen“.
Besser könnte man unsere aktuelle Arbeit im Bereich GEO kaum beschreiben. Wir kämpfen gegen moderne digitale Mythen. Wir korrigieren „Sagen“, die sich durch veraltete PDFs oder falsche Drittanbieter-Informationen im Netz festgesetzt haben und von der KI als absolute Wahrheit halluziniert werden.
Unsere Aufgabe ist es, diese Märchenstunde zu beenden und die statistische Wahrscheinlichkeit der KI wieder in Richtung der harten Fakten zu lenken.
Ob wir nun GEO, LLMO, AIO oder was auch immer sagen – am Ende geht es um Data Hygiene und die Hoheit über die Markenbotschaft in einer Welt (wer denkt hier auch immer gleich das hat eine KI geschrieben?), in der die KI entscheidet, welche Informationen der Nutzer sieht. Wir müssen verstehen, wie Modelle Informationen gewichten, um Fakten gegen „Zombie-Daten“ und Halluzinationen zu verteidigen.
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