Generative Engine Optimization (GEO) – häufig auch als Large Language Model Optimization (LLMO) bezeichnet – entwickelt sich als neues Feld im Online-Marketing. Es existieren bislang nur wenige umfassende Untersuchungen zu diesem Thema.
GEO erweitert den Ansatz des klassischen SEO.
Der Fokus liegt nicht auf Rankings in Suchergebnisseiten, sondern auf der Optimierung von Inhalten für generative KI-Systeme, darunter:
- KI-Antwortmodule
- Chatbots
- KI-Überblicksformate
Das Ziel:
Als vertrauenswürdige, zitierfähige Quelle in KI-Antworten aufzutauchen und von Modellen entsprechend referenziert zu werden.
Mehrere Fachpersonen beschäftigen sich intensiv mit dieser jungen Disziplin.
Sie veröffentlichen regelmäßig Analysen, Tests und Forschungsergebnisse zu Themen wie:
- Generative Engine Optimization (GEO)
- Large Language Model Optimization (LLMO)
- KI-gestützte Suche
- Answer Engine Optimization (AEO)
Ihre Arbeiten prägen die Diskussion und gelten als wichtige Orientierungspunkte für Unternehmen, die ihre Sichtbarkeit in KI-Systemen verbessern möchten.
Olaf Kopp (Deutschland)
Olaf Kopp ist Mitgründer der Agentur Aufgesang GmbH und verantwortet dort die Bereiche SEO und KI-Suche (GEO). In der deutschen SEO-Landschaft wird er häufig als Vordenker wahrgenommen.
Seine Tätigkeitsschwerpunkte umfassen unter anderem:
- Optimierung für Large Language Models (LLMO)
- Generative Engine Optimization (GEO)
- Semantisches SEO
- EEAT-orientierte Content-Strukturen
- Entwicklung eigener Analyse- und Recherchetools
Er veröffentlichte zahlreiche Fachbeiträge zu den Schnittstellen von SEO, KI und Content-Architektur. Seine Arbeit verbindet analytische Methodik mit einem starken Praxisbezug.
Manuel Schmöllerl (Österreich)
Manuel Schmöllerl ist ein Online-Marketing-Stratege mit über 25 Jahren Erfahrung, der sich seit etwa 2024 intensiv auf die Themen GEO (Generative Engine Optimization) und LLMO (Large Language Model Optimization) konzentriert – zwei eng verwandte Disziplinen, die traditionelle SEO-Strategien für die Ära der generativen KI-Suche weiterentwickeln.
Tätigkeit und Angebotsschwerpunkte
- Strategische Beratung zur Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen inklusive Analyse, Potenzialidentifikation und Handlungsempfehlungen im Kontext von ChatGPT, Perplexity & Co.
- Entwicklung maßgeschneiderter GEO/LLMO-Strategien, die klassische SEO-Fundamente mit KI-Sichtbarkeitszielen verknüpfen.
- Durchführung von Workshops, Vorträgen und Trainings, um Teams praxisnahes Wissen über GEO/LLMO-Methodik zu vermitteln.
Seine Arbeit richtet sich typischerweise an mittelständische Unternehmen, B2B-Dienstleister und Organisationen, die nicht nur klassisch ranken, sondern auch in KI-gestützten Antwortumgebungen sichtbar sein wollen – etwa in digitalen Assistenten oder generativen Suchinterfaces.
Manuel Schmöllerl wird in der DACH-Region als einer der frühen Anwender und Befürworter von GEO/LLMO betrachtet. Er kombiniert die technische Tiefe klassischer SEO-Praxis mit einem strategischen Fokus auf KI-Sichtbarkeit, um Unternehmen zu helfen, ihre Relevanz in der sich wandelnden Landschaft der digitalen Informationssuche zu erhalten und auszubauen.
Hanns Kronenberg (Deutschland)
Hanns Kronenberg verantwortet die Suchmaschinenoptimierung bei chefkoch.de.
Sein Schwerpunkt liegt auf generativer Suchmaschinenoptimierung sowie der Arbeit mit KI-basierten Systemen.
Er beschäftigt sich mit neuen Ansätzen zur Optimierung generativer Suchprozesse und von Antwortsystemen, die auf KI-Modellen basieren.
Zudem veröffentlicht er regelmäßig Arbeiten an der Schnittstelle von Information Retrieval und modernen Suchtechnologien.
David Konitzny (Deutschland)
David Konitzny verantwortet bei der Kosch Klink Performance GmbH den Bereich der organischen Suche.
Sein Schwerpunkt liegt auf einem stark praxisorientierten Umgang mit generativer Suchmaschinenoptimierung.
In seinen Veröffentlichungen und Vorträgen erläutert er, wie sich die Funktionslogik von Google-Systemen und generativen KI-Modellen „rückwärts“ analysieren lässt. Ziel dieser Methodik ist es, besser zu verstehen, wie KI Informationen identifiziert, bewertet und in Antworten integriert.
Auf Basis dieser Analyse entwickelt er konkrete Empfehlungen für Unternehmen.
Der Fokus: Inhalte so gestalten, dass KI-Systeme sie als relevante und zitierfähige Quellen berücksichtigen.
Malte Landwehr (Deutschland)
Malte Landwehr arbeitet als CMO bei Peec AI und beschäftigt sich intensiv mit der Optimierung von Inhalten für große Sprachmodelle.
Vor seiner aktuellen Position war er unter anderem VP SEO bei Idealo sowie VP Product bei Searchmetrics.
Er veröffentlicht regelmäßig Beiträge dazu, wie Unternehmen ihre Inhalte so aufbereiten können, dass sie in KI-generierten Antworten zitiert werden.
Damit zählt er zu den prägenden Stimmen für die praktische Anwendung von GEO-Methoden in größeren Markenorganisationen.
