Generative Engine Optimization: Wie Du in KI-Antworten auftauchst

Google war gestern? Nicht ganz. Aber die Antwort steht heute oft schon über den Suchergebnissen: Seit März 2025 zeigt Google auch in der deutschen Suche „Übersichten mit KI“, und ChatGPT durchsucht seit Ende Oktober 2024 auf Wunsch direkt das Web und nennt Quellen. Genau hier setzt Generative Engine Optimization (GEO) an.

Für Versicherer und Makler kommt damit zur Frage „Auf welcher Position ranken wir?“ eine zweite hinzu: „Kommen unsere Inhalte in der KI-Antwort überhaupt vor?“

In diesem Beitrag zeigen wir, was GEO ist, wie es sich von SEO unterscheidet, wie KI-Antworten entstehen und an welchen Stellschrauben Du drehen kannst.

Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?

Generative Engine Optimization (GEO) ist die gezielte Optimierung von Inhalten für generative Such- und Antwortsysteme, damit diese Inhalte als relevante Quelle erkennen und in ihre Antworten übernehmen.

Generative Systeme sind etwa Googles KI-Übersichten (AI Overviews) und KI-Modus, ChatGPT, Gemini oder Perplexity. Sie liefern keine Linkliste, sondern eine formulierte Antwort, die sie aus mehreren Quellen zusammensetzen.

Eingeführt hat den Begriff ein Forschungsteam um Pranjal Aggarwal (u. a. Princeton University und IIT Delhi) 2024 auf der Fachkonferenz KDD (Aggarwal et al. 2024). In ihren Experimenten steigerten GEO-Maßnahmen die Sichtbarkeit einer Quelle in generierten Antworten um bis zu 40 %.

Wichtig für die Einordnung: Gemessen wurde in einem eigens entwickelten Test-Benchmark mit Anfragen aus vielen Themengebieten, nicht auf echten Versicherungswebsites.

Kurz gesagt: GEO ergänzt die Frage „Wo ranke ich?“ um die Frage „Werde ich in der Antwort genannt?“

GEO vs. SEO: Was ist der Unterschied?

Der Unterschied liegt darin, wo Sichtbarkeit entsteht: SEO zielt auf Positionen in der Trefferliste, GEO auf Präsenz in der generierten Antwort.

Bei der klassischen Suche entscheiden Nutzer:innen selbst, welchen Treffer sie öffnen. Generative Systeme nehmen ihnen diesen Schritt teilweise ab: Sie wählen Quellen aus, fassen sie zusammen und formulieren eine direkte Antwort. Sichtbarkeit kann also auch ohne Klick entstehen.

 

Heißt das, SEO hat ausgedient? Nein. Eine Onlinebefragung der Hochschule Pforzheim mit 266 Teilnehmenden (erhoben im März 2025) spricht gegen eine kurzfristige Ablösung klassischer Suchmaschinen und deutet auf eine komplementäre Nutzung beider Technologien hin (Theobald & Falkenstein 2026).

Suchmaschinen schnitten dort bei Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Vertrauen in die Informationen signifikant besser ab, KI-Tools bei der wahrgenommenen Freude. Die Stichprobe ist überwiegend jung, darauf weist die Studie selbst hin.

Für die Praxis heißt das: Inhalte müssen für beide Welten funktionieren, für die Trefferliste und für die KI-Antwort.

Warum wird GEO für Versicherer relevanter?

GEO wird relevanter, weil KI-Systeme einen zusätzlichen Zugang zu Informationen schaffen, mit einer anderen Nutzungslogik als die klassische Suche.

Eine Studie der Universität Zürich beschreibt zwei Muster (Lichtenegger et al. 2026): Bei Suchmaschinen gehen Nutzer:innen nach dem Prinzip „Browse and Verify“ vor, sie vergleichen und prüfen Quellen. Bei KI-Chatbots dominiert „Delegate and Consume“: Sie geben das Zusammentragen ab und nutzen die fertige Zusammenfassung.

Der am häufigsten genannte Grund für einen KI-Chatbot war die zusammengefasste, direkte Antwort (22,3 % der Nennungen). Die Daten stammen allerdings von 84 Teilnehmenden aus den USA (Februar 2025). Sie taugen als Indikator, nicht als Beleg für Deutschland.

Für Versicherungen ist das naheliegend. Fragen wie „Zahlt meine Rechtsschutzversicherung bei Streit mit dem Vermieter?“ oder „Was unterscheidet BU von Erwerbsunfähigkeit?“ (Beispiel-Prompts) sind Erklärfragen, bei denen eine zusammengefasste Antwort attraktiv ist.

Wie oft solche Fragen in Deutschland bereits über KI-Systeme gestellt werden, lässt sich derzeit nicht belastbar beziffern.

Wer in der KI-Antwort fehlt, überlässt die erste Einordnung anderen Quellen.

Wie entstehen KI-Antworten?

Generative Suchsysteme rufen passende Inhalte ab und lassen ein Sprachmodell daraus eine Antwort formulieren. Um zu verstehen, wo GEO ansetzt, lohnt ein kurzer Blick auf die drei Bausteine.

Large Language Models (LLMs): Wie KI Antworten formuliert

Large Language Models (LLMs), also große Sprachmodelle, sind die sprachliche Grundlage generativer Suche. Ein Meilenstein war die 2017 vorgestellte Transformer-Architektur (Vaswani et al. 2017); Modelle wie GPT-3 bauen darauf auf und werden auf sehr großen Textmengen trainiert, zu einem großen Teil aus dem Web (Brown et al. 2020).

Wichtig für GEO: Ein Sprachmodell schlägt keine fertigen Antworten in einer Datenbank nach. Es erzeugt Text Schritt für Schritt, jedes neue Wort auf Basis des bisherigen Kontexts (autoregressiv). Sein Wissen aus dem Training steckt in den Modellparametern und ist nicht automatisch aktuell.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Wie aktuelle Inhalte in die Antwort kommen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ergänzt das Sprachmodell um den Abruf externer Informationen: Zuerst sucht ein sogenannter Retriever passende Dokumente oder Textpassagen, dann formuliert das Modell die Antwort auf dieser Grundlage (Lewis et al. 2020).

Google beschreibt für seine generativen KI-Funktionen ein vergleichbares Prinzip: Die Suchranking-Systeme rufen relevante, aktuelle Seiten aus dem Google-Index ab. Erst über diesen Abruf kann Deine Website als aktuelle Quelle in eine KI-Antwort einfließen.

Retrieval und Zitation: Warum gefunden nicht gleich genannt heißt

Abruf und Zitation sind zwei verschiedene Schritte. Das zeigt eine Untersuchung der HAW Hamburg zu 900 Gesundheitsanfragen in der US-Google-Suche (Sünkler et al. 2026): Die Domains, die Googles KI-Übersichten als Quellen nannten, deckten sich im Schnitt nur zu 46,2 % mit den Domains der organischen Top 10. YouTube tauchte in den Top 10 kaum auf, war aber die am zweithäufigsten zitierte Quelle in den KI-Übersichten.

Zur Einordnung: Ausgewertet wurden englischsprachige Anfragen aus dem Gesundheitsbereich. Wie gut sich das auf die deutsche Suche und auf Versicherungsthemen übertragen lässt, ist offen.

SEO sorgt also dafür, dass Euer Inhalt für Maschinen les- und auffindbar gemacht wird, ist aber noch lange kein Garant für eine Zitierung in den KI-Antworten.

Welche Faktoren beeinflussen die Sichtbarkeit in KI-Antworten?

Es gibt nicht den einen Erfolgsfaktor, sondern ein Zusammenspiel aus Technik, Inhalt und Vertrauen. Die GEO-Forschung zeigt außerdem, dass die Wirkung einzelner Maßnahmen je nach Themengebiet schwankt (Aggarwal et al. 2024). Sechs Faktoren bilden trotzdem eine solide Grundlage.

1. Technische Zugänglichkeit sicherstellen

Inhalte müssen für Suchsysteme erreichbar und verarbeitbar sein. Google nennt für seine generativen KI-Funktionen zwei Voraussetzungen: Die Seite muss indexiert und für die Anzeige mit einem Snippet geeignet sein. Warum technische Qualität für Versicherer ohnehin zählt, zeigen wir im Beitrag zur Website-Performance für Versicherer.

2. Nutzerfragen konkret beantworten

Orientiere Inhalte an den Fragen, die Kund:innen und Vermittler:innen tatsächlich stellen, und beantworte sie gleich im ersten Satz eines Abschnitts. Ein Formulierungsbeispiel, bewusst ohne echte Produktaussage

Vage: „Unsere Rechtsschutzversicherung bietet umfassenden Schutz in vielen Lebensbereichen.

Konkret: „Der Baustein Wohnen hilft bei Streit mit Deinem Vermieter, zum Beispiel um Nebenkosten oder die Kaution.“

Der zweite Satz beantwortet eine konkrete Frage und lässt sich ohne Kontext zitieren.

3. Einzigartigen Mehrwert bieten

Eigene Erfahrungen, Fachwissen, Analysen oder Daten gehen über Allgemeinwissen hinaus. Google stellt in seinem Leitfaden eine Rezension aus erster Hand, die auf persönlicher Erfahrung beruht, einer bloßen Zusammenfassung vorhandener Inhalte gegenüber. Für Versicherer sind das etwa Erklärungen aus der Schadenpraxis, eigene Auswertungen oder durchgerechnete Tarifbeispiele.

4. Inhalte klar und verständlich aufbereiten

Eine nachvollziehbare Struktur, aussagekräftige Überschriften und verständliche Sätze helfen Menschen und Maschinen. Aggarwal et al. haben unter anderem vereinfachte Sprache und flüssigere Formulierungen als GEO-Methoden getestet; beide schnitten besser ab als unveränderte Texte (Aggarwal et al. 2024). Google empfiehlt, Inhalte gut geschrieben und leicht verständlich für menschliche Leser:innen zu verfassen.

5. Aussagen mit Quellen und Daten belegen

Nachvollziehbare Quellen, Zitate und konkrete Zahlen machen Inhalte überprüfbar. In der GEO-Studie gehörten ergänzte Quellenangaben, Zitate und Statistiken zu den besonders wirksamen Methoden, ihre Wirkung unterschied sich aber je nach Themengebiet (Aggarwal et al. 2024).

Keyword-Stuffing, also das Anhäufen von Suchbegriffen, brachte dagegen kaum etwas; bei der wortbasierten Sichtbarkeitsmessung schnitt es sogar schlechter ab als der unveränderte Text. Für Versicherer ist Belegbarkeit ohnehin Pflicht: Zahlen nur mit Quelle und Stand, Bedingungen korrekt wiedergegeben.

6. Inhalte aktuell und verlässlich halten

Veraltete Beitragsbeispiele oder überholte Bedingungen schaden doppelt. Google beschreibt, dass für generative Antworten relevante und aktuelle Seiten aus dem Index abgerufen werden. Pflege deshalb Stand-Daten und überarbeite zentrale Ratgeber- und Produktseiten regelmäßig.

Wie lässt sich KI-Sichtbarkeit messen?

KI-Sichtbarkeit misst Du nicht mit einem einzelnen Ranking, sondern auf drei Ebenen: bei den KI-Besucher:innen auf Deiner eigenen Seite, in der KI-Suche selbst und mit spezialisierten SEO-Tools. Erst zusammen ergeben sie ein belastbares Bild.

Sichtbarkeit der KI-Besuche auf der eigenen Seite

Wer über einen Link in einer KI-Antwort auf Deine Website kommt, lässt sich in der Webanalyse auswerten. Matomo fasst solche Besuche in einem eigenen Kanal „AI Assistant“ zusammen und erkennt dabei unter anderem ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude und Perplexity. Grundlage ist die verweisende Quelle (Referrer), die der KI-Dienst beim Klick übermittelt.

Im Bereich Akquisition zeigt der Bericht „AI Assistants“ die Besuche im Zeitverlauf, erreichte Ziele und einzelne Besuchsverläufe. Das funktioniert in Matomo Cloud und On-Premise ab Version 5.5.0, allerdings erst für Daten ab dem Update. Ältere Besuche bleiben in ihrem ursprünglichen Kanal.

Zusätzlich kann Matomo sichtbar machen, wenn KI-Chatbots und KI-Agenten selbst Inhalte Deiner Seite abrufen. Dafür ist eine serverseitige Einrichtung nötig, etwa über Cloudflare. Entscheidend bleiben am Ende die Conversions: Fragen Besucher:innen aus KI-Quellen eine Beratung an oder starten sie eine Abschlussstrecke?

Sichtbarkeit in der KI-Suche

Google und Microsoft zeigen inzwischen selbst, wie oft Deine Inhalte in ihren KI-Funktionen auftauchen. In der Google Search Console gibt es dafür einen Leistungsbericht zu generativen KI-Funktionen. Er weist die Impressionen in den Übersichten mit KI und im KI-Modus aus und ist seit dem 31. August 2026 für alle Websites weltweit verfügbar.

Screenshot: Leistungsbericht zu generativen KI-Funktionen in der Google Search Console (Stand: September 2026)

Die Bing Webmaster Tools bieten mit „AI Performance“ ein Gegenstück für das Microsoft-Umfeld. Der Bericht zeigt, wie oft Microsoft Copilot, die KI-Zusammenfassungen in Bing und ausgewählte Partner Deine Seiten als Quelle zitieren. Dazu kommen die Zahl der zitierten Seiten und die Suchanfragen, über die die KI Deine Inhalte abgerufen hat (Grounding Queries).

Screenshot: Bericht „AI Performance“ in den Bing Webmaster Tools (Stand: September 2026)

Microsoft weist selbst darauf hin, dass Zitationen kein Ranking und keine Autorität abbilden. Und beide Berichte decken nur das eigene Ökosystem ab: Wie oft ChatGPT, Perplexity oder Claude Deine Inhalte nennen, zeigen sie nicht.

Sichtbarkeit durch SEO-Tools

Für Erwähnungen, Zitationen und thematische Sichtbarkeit über alle Anbieter hinweg gibt es inzwischen spezialisierte SEO-Tools. Sie geben über Crawler und Programmierschnittstellen (APIs) viele Varianten typischer Fragen (Prompts) in die gängigsten KI-Modelle ein, werten die Antworten aus und fassen sie in einem Report zusammen.

So siehst Du, ob Deine Marke oder Website genannt oder verlinkt wird, zu welchen Themen Du auftauchst und welche Quellen stattdessen genannt werden. Das ist wichtig, weil KI-Antworten je nach Formulierung und Kontext unterschiedlich ausfallen. Einzelne Stichproben von Hand sind deshalb nur Momentaufnahmen. Viele Prompt-Varianten, regelmäßig abgefragt, zeigen dagegen eine verlässliche Tendenz.

Was heißt GEO konkret für Versicherer und Makler?

Für Versicherer und Makler heißt GEO vor allem: die Grundlagen sauber machen und Produktwissen so aufbereiten, dass es zitierfähig ist.

Das beginnt selten mit neuen Tools, sondern mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Sind die wichtigen Seiten indexiert? Beantworten Produkt- und Ratgeberseiten die Fragen, die Kund:innen wirklich stellen? Sind Aussagen belegt und aktuell? Und führt der Weg von der Antwort weiter in eine verständliche Abschlussstrecke?

Einen ersten Überblick über die Basis Deiner Website liefert INSURSCORE: Der kostenlose Check bewertet Deinen digitalen Vertriebskanal entlang von neun Wirkungsfeldern, darunter Auffindbarkeit, Orientierung und Vertrauen. Eine eigene Messung der KI-Sichtbarkeit ersetzt er nicht.

Wie wir klassische Suche und KI-Sichtbarkeit für Versicherer zusammendenken, beschreiben wir auf unserer Seite SEO & GEO für Versicherungen. Hintergründe zur klassischen Suche findest Du im Beitrag SEO für Versicherer neu denken.

Und die Grenze? Eine Nennung in ChatGPT oder in Googles KI-Übersicht kann niemand garantieren. GEO verbessert die Voraussetzungen, messbar und belegbar, aber die Auswahl treffen die Systeme.

Fazit: GEO erweitert SEO, statt es zu ersetzen

Google war gestern? Nicht ganz. Die Befunde sprechen für ein Nebeneinander: Suchmaschinen bleiben wichtig, KI-Antworten kommen als zweiter Zugang hinzu.

Wer für beide Welten optimiert, braucht keine Tricks, sondern technisch saubere, klar strukturierte und belegte Inhalte. Das ist gute SEO-Praxis, ergänzt um den Blick darauf, ob und wie KI-Systeme Deine Inhalte nennen.

Für Versicherer mit erklärungsbedürftigen Produkten ist das weniger eine neue Disziplin als eine Chance: Produktwissen so aufzubereiten, dass Menschen und Maschinen es verstehen.