Magdalena Und wenn man sich dann so einen Text anschaut, dann wäre jetzt hier das linke Beispiel ein ungechunkter Text, also ein, früher haben wir das einfach Prosa-Text genannt, als ich angefangen habe, Texte zu schreiben, rechts wäre dann ein gechunkter, ein Chunked-Text. Das ist jetzt für uns, wenn wir vorher schon SEO betrieben haben oder auch uns im Content-Marketing umschauen oder generell mit Webseiten-Texten, ist das nichts komplett Neues, wie sie optisch sind, aber für die KI-Systeme ist es eben wichtig, dass wir es schaffen, innerhalb von einem Chunk, also innerhalb von einem Textabschnitt, auch alle Fragen zu einem Thema zu berücksichtigen, weil sie sich nicht den kompletten Text im Ganzen anschauen, sondern eben die Informationen auf Chunk-Basis sich angucken.
Hendrik So, hallo und herzlich willkommen hier bei diesem Webinar KI-Suche verstehen. Ich freue mich sehr, dass ihr heute hier dabei seid. Wir haben ein spannendes Thema vor uns, ein Thema, das sich hinter den drei Buchstaben GEO verbirgt, Generative Engine Optimization. Dafür stehen diese drei Buchstaben. Das klingt ein wenig wie SEO, aber ja, das klassische SEO wird ja auch weiterhin wichtig bleiben, entgegen allen SEO-ist-tot-Unkenrufen, aber dennoch ist GEO nochmal ein bisschen was anderes. Durch die KI-Suche entstehen jetzt zusätzlich Kanäle für eure Sichtbarkeit. Eure Expertise kann also direkt in den KI-Antworten zitiert werden und eure Marke als vertrauenswürdige Quelle positioniert werden. Ganz klar, Unternehmen, die beide Welten, also klassisches SEO und KI-Optimierung bedienen und geschickt miteinander verbinden, die erschließen sich ein völlig neues Terrain, völlig neue Zielgruppen und natürlich auch Touchpoints. Das ist auch der Grund, weshalb wir hier dieses Webinar mit euch veranstalten, um euch ein bisschen Orientierung zu verschaffen in diesem neuen Bereich. Und dafür habe ich heute die perfekte Expertin für euch mit dabei. Das ist nämlich die Magdalena Mues. Sie ist Geschäftsführerin von Claneo und hat mit ihrem rund 70-köpfigen Team bereits internationale Unternehmen durch diesen Wandel, nämlich den Wandel hin zur KI-Suche geführt. Sie weiß ganz genau, was funktioniert und vor allem, wie es funktioniert. Und daher freue ich mich sehr, dass du heute hier bist, Maggie, und hole dich jetzt auch gleich mal hier zu mir auf die digitale Bühne. Hallo!
Magdalena Ja, hallo zusammen. Vielen Dank, Hendrik. Sehr gerne.
Hendrik Ja, wir haben sehr, sehr viel vor. Wir haben nicht sehr viel Zeit. Eine halbe Stunde haben wir ungefähr eingeplant. Wir gucken einfach mal, wie weit wir damit kommen. Es gibt natürlich die Möglichkeit für euch an den Bildschirmen, dass ihr auch den Chat nutzt, um auch Fragen zu stellen. Das könnt ihr sehr, sehr gerne tun. Und wir schauen dann mal, ob wir die Fragen am Ende klären oder aber auch dann mitnehmen für die Konferenz, die dann halt in zwei Wochen dann stattfindet. Auf jeden Fall werden wir Antworten auf eure Fragen hier bekommen und Maggie wird ja auch sehr ausführlich darüber erzählen, was KI-Suche denn genau bedeutet und deshalb, ich will jetzt gar nicht mehr allzu viel sagen, ich würde sagen, Maggie, du fängst jetzt einfach mal an, ich sammle Fragen, die ihr im Chat habt, und dann wünsche ich euch jetzt viel, viel Spaß, gutes Lernen und lasst uns mal sehen, was es mit dieser KI-Suche so auf sich hat.
Magdalena Wunderbar, ja, so machen wir das. Perfekt. Ihr müsstet meine Präsentation sehen. Hendrik hat mich bereits vorgestellt, dankenswerterweise, deshalb überspringe ich das nun und gehe zu der Agenda für heute. Also, was erwartet euch? Es ist ja ein Grundlagenseminar. Deshalb habe ich gedacht, wir schauen uns als erstes an, wie hat sich die Suche in den letzten Jahren verändert? Was wollen wir mit GEO erreichen? Wie funktionieren die KI-Systeme genau? Und welche Aufgabenbereiche gibt es denn eigentlich im GEO? Ja, wir haben über die letzten Jahrzehnte hauptsächlich gegoogelt. Ich selber kann von mir sagen, ich bin zwei Jahre älter als Google, aber seit ich denken kann, gibt es Google. Und die Suche heutzutage hat sich aber verändert. Das werdet ihr alle mitbekommen haben. Aber seit wann oder ist denn die Suche überhaupt noch nur googeln, oder gab es eigentlich schon viel länger einen Wandel der Suche? Und wenn wir uns das anschauen, von einer Studie uns das anschauen, die Inhalte, wir haben letztes Jahr eine Studie eben erhoben und haben gefragt, wonach oder welche Plattform nutzt ihr Nutzenden, die wir befragt haben, wenn ihr nach bestimmten Themen oder Produkten sucht, Dann hat sich eben sehr schnell herauskristallisiert, dass schon lange nicht mehr nur gegoogelt wird, sondern dass, wenn man Produkte benötigt oder gesucht hat, schon zu 50% auch Amazon als Plattform genutzt wurde, wenn bestimmte, oder wenn im Fashion-Bereich, wird schon lange, werden Plattformen wie Zalando, About You und so weiter genutzt. Wenn es um das Thema Reisen geht, ist Booking.com eine Plattform, wo schon lange, oder die schon lange als Suchmaschine auch verwendet wird. Mit Do-It-Yourself-Themen, YouTube ganz vorne mit dabei und bei Finanzen eben Check24. Und spätestens seit Ende 2022 zählen dann auch die KI-Chatbots mit dazu, zu den Plattformen, auf denen Nutzenden suchen. Und dann unter anderem eben ChatGPT, aber mittlerweile gibt es natürlich auch viele andere Plattformen. Und seit, und in den Jahren 23 und 24 haben wir uns in Deutschland, aber auch international gefragt, wird Google nun von der KI-Suche abgelöst und ist SEO schon wieder tot? Ja, heutzutage kennen wir natürlich die Antwort, nein, das ist nicht so, also Google wird nicht abgelöst von den KI-Suchmaschinen und SEO ist auch nicht tot. Das hat zum einen damit zu tun, dass Google selber einen Wandel vorgenommen hat. Also, wenn wir davon, wenn die Befürchtung bestand, dass Google als Plattform nicht mehr relevant ist, als Suchmaschine nicht mehr relevant ist, dann können wir eben sagen, dass es nicht der Fall ist, weil Google sich selber gewandelt hat. Denn Google wurde von der reinen Suchmaschine hin zu einer Antwortmaschine. Das ist letztes Jahr gewesen, also letztes Jahr wurden in Deutschland und in der EU die AI-Overviews eingeführt. AI-Overviews, das ist das, wenn ihr zum Beispiel bei Google eine Frage oder ein Keyword eintippt, Sekundenkleber von Haut entfernen, dann kommt oberhalb der bezahlten Ergebnisse oder der organischen Ergebnisse eine Übersicht mit KI, heißt es auf Deutsch, oder eben auf Englisch AI-Overviews, wo die Antwort schon, durch ein KI-System zusammengefasst wird, also wo eine KI-generierte Antwort euch angezeigt wird. Also, es ist nicht mehr nur eine Suchmaschine, sondern dadurch auch eine direkte Antwortmaschine geworden. Und wenn wir noch weitergehen, dann gibt es seit Oktober letzten Jahres in Deutschland den AI-Mode oder KI-Modus, auf Deutsch gesagt. Das heißt, das ist eine weitere Such- oder Suchfunktion, nein, die Suchfunktion ist nicht das richtige Wort. Eine weitere Plattform, die auf der Plattform, oder eine weitere Funktion auf der Plattform Google, so, wo ihr entweder oben in dem Reiter direkt den KI-Modus auswählen könnt. Und teilweise kommt ihr auch, wenn ihr in den AI-Overviews nach unten scrollt, könnt ihr in den AI-Mode springen oder auch im Browser wird es von Google relativ prägnant angezeigt, der KI-Modus, dass man eben diese Funktion nutzt. Das ist eine Chat-basierte Funktion oder Dialog-basierte Funktion, wo ihr eben eine Frage eingeben könnt oder ein Problem eingeben könnt. Es werden Inhalte generiert und ihr habt die Möglichkeit, dort konkret weiter Fragen zu stellen zu diesen Inhalten, die ihr bekommen habt. Also Google ist dadurch selber zu einem KI-System geworden. Und jetzt ist natürlich die große Frage, wie werde ich denn, ich als Marke oder ich als Unternehmen, in den KI-Systemen sichtbar? Da hilft uns Generative Engine Optimization, ist es immer noch ein schwieriges Wort für mich, um eben sichtbar in den KI-Systemen zu bleiben. Und das wollen wir uns jetzt einmal genauer anschauen, indem wir zuerst gucken, was wollen wir denn mit GEO erreichen? Mit GEO wollen wir generell drei Ziele verfolgen, aber insgesamt geht es um die Steigerung der Brand Awareness. Das erste Ziel im GEO ist es, Mentions zu erhalten. Mentions heißt, dass ihr oder euer Unternehmen oder ein Produkt von euch eine Erwähnung in den Antworten der KI-Systeme bekommt, dass also ihr in den Antworten genannt werdet. Das ist das erste Ziel. Das zweite Ziel ist, eine Citation zu generieren. Eine Citation heißt eine Verlinkung, also dass eure Webseite als Quelle zu der Antwort in dem KI-System angegeben wird. Da müssen wir unterscheiden zwischen direkten Citations und indirekten Citations. Ich habe gleich ein Beispiel, da kann ich euch das sehr gut dran zeigen, wo der Unterschied ist. Und es geht darum, das Sentiment zu verbessern, also zu schauen, in welchem Kontext ich in der KI-Antwort erwähnt werde. Wird positiv über mich gesprochen, wird neutral über mich gesprochen oder wird vielleicht sogar in einem negativen Kontext über mich gesprochen? Und alle drei Ziele sollen auch meine Reichweite und die Brand Awareness einzahlen. Genau, jetzt hier noch einmal ein Beispiel. Wir haben hier. Ein KI-System, ChatGPT mit GPT-5. Wir haben hier den Prompt, welche App ist die beste, um Steuererklärungen zu machen und dann seht ihr das Ergebnis, also die Antwort in dem KI-System ist hier eine Tabelle, wo verschiedene Apps, also Anbieter von Apps aufgelistet werden und bei SteuerGo haben wir jetzt einmal, den ersten gelben, grünen Pfeil. Das heißt, dass die Nennung der Marke SteuerGo, das ist eine Mention oder auf Deutsch Erwähnung. Und dann seht ihr eben weiter rechts bei direkte Citation, dort ist die Webseite von SteuerGo verlinkt. Also, wenn ich dort draufklicke als Nutzener auf die Quellangabe, auf die Citation, dann lande ich direkt auf der Webseite von SteuerGo. Das heißt, es ist eine direkte Citation. Und dann haben wir hier einmal das Gegenbeispiel Indirekte Citation. Bei Taxfix ist es so. Taxfix wird genannt, bekommt also eine Mention, aber wir sehen hier, wenn die Quellangabe, es geht nicht zu der Webseite von Taxfix, sondern zum Apple Store. Also, es wird nicht die eigene Webseite von Taxfix verlinkt, sondern eine externe Webseite, auf der ihr die App von Taxfix herunterladen könnt. Das ist für uns eine indirekte Citation. Es wird eine Quelle oder eine Seite verlinkt, wo es in den Inhalten um Taxfix geht, und deshalb ist es eine indirekte Citation. Das sind eben die Unterschiede, die wir uns da merken müssen, wenn es um Citation geht. Und dann geht es noch um das Thema Sentiment, auch ein Beispiel. Hier eben nochmal gesagt, das ist der Kontext, um den es geht. Bei Taxfix wird jetzt hier erwähnt, sehr benutzerfreundlich, Interviewstil auch als App verfügbar. Es ist also eher ein positiv-neutraler Kontext, in dem hier über die App gesprochen wird. Genau. Und dann gehen wir weiter zu dem Thema, wie funktionieren die KI-Systeme? Ich glaube, das ist für den Einstieg in die Grundlagen besonders wichtig, das zu verstehen. Wir schauen uns jetzt mal an, vom Prompt zur Antwortgenerierung, wie das genau funktioniert in den KI-Systemen, weil wir dieses Wissen brauchen, um dann eben die Optimierung vornehmen zu können. Also, ein Prompt ist eine spezifische Eingabe, Aufforderung oder eine Anweisung an das KI-System. Es gibt immer das Feld, wo ihr etwas eintippen könnt. Hier zum Beispiel ein Prompt, empfehle mir als erfahrenen SEO-Manager die fünf besten kostenlosen Tools 2026 für technisches SEO. Erkläre jeweils den Hauptnutzen und gebe konkrete Anwendungsbeispiele. Eingetippt bei Gemini. Das ist also ein Prompt. Und wir müssen aber, wenn wir aus Marketing-Sicht auf die KI-Chatbots schauen oder KI-Systeme schauen, müssen wir unterschiedliche Kriterien oder Kategorien unterscheiden und auch unterschiedliche Intents. Also, weil nicht jeder Prompt ist gleichbedeutend und hat eine Bedeutung für uns aus Marketing-Sicht. Deshalb stelle ich euch jetzt einmal die fünf Hauptkategorien vor, so wie wir sie wahrnehmen oder wie wir sie kategorisieren würden. Es gibt zum einen die problemlösungsorientierten Prompts. Der Intent wäre hier Create. Der Intent wird so zum Beispiel von OpenAI auch genannt. Und Bing hat jetzt auch in den letzten Tagen. Ein Essay darüber rausgebracht, wie sie die verschiedenen Prompts in Intents kategorisieren. Create ist also etwas, was auch OpenAI genauso nennt. Und bei diesen problemlösungsorientierten Prompts geht es darum, ja, dass man ein Problem hat und für dieses Problem eine Lösung möchte, offensichtlich. Also hier zum Beispiel ein Prompt, entwickle zehn kreative Content-Ideen für einen Fitness-Blog, die viral gehen könnten. Die zweite Kategorie sind die kreativen und produktiven Prompts. Der Intent wäre hier Inspire, also die sollen inspirieren, irgendwie den Nutzenden auf neue Ideen bringen und so weiter. Ein Beispiel-Prompt wäre hier, motiviere mich als SEO-Anfänger und zeige mir, warum SEO eine der spannendsten Disziplinen im Marketing ist. Als nächstes, als nächste Kategorie haben wir die transaktionsorientierten Prompts, also da ist der Intent transaktional, ich möchte, dass der Nutzende, oder der Nutzende möchte etwas tun, er möchte etwas ausführen, mit bei der Beantwortung, nach der Beantwortung von diesem Prompt, hier ist ein Beispiel-Prompt wäre, hilf mir beim Kauf des besten SEO-Tools für kleine Unternehmen. Also, da ist offensichtlich, dass der Nutzende eine Empfehlung möchte, um danach ein, bestmöglich ein SEO-Tool, einen Vertrag mit einem SEO-Tool abzuschließen. Dann gibt es noch als vierte Kategorie die navigationsorientierten Prompts. Da ist der Intent navigational, also der Nutzende, der das eintippt, möchte eine Orientierung haben. Zum Beispiel wäre der Prompt, wo finde ich die Google-Search-Console-Dokumentation? Also, er möchte den Weg dorthin finden, er möchte am besten Fall jetzt eine Quelle, eine Citation bekommen, wo er dann die Google-Search-Console-Dokumentation verlinkt hat. Und als letzte Kategorie haben wir die informationssuchenden Prompts. Dort ist der Intent informational, also da geht es darum, dass eine Frage formuliert wird und man eine Antwort braucht oder bekommen möchte. Erkläre mir die wichtigsten SEO-Ranking-Faktoren 2026, wäre ein Beispiel für diesen Prompt. Genau, und jetzt habe ich vorhin schon gesagt, nicht alle von diesen Prompt-Kategorien sind für uns aus Marketing-Sicht gleich relevant. Vor allem nicht relevant sind die unteren beiden, weil es dort, weil es bei diesen Prompts wahrscheinlich weniger die Möglichkeit gibt, sich als Unternehmen zu platzieren. Deshalb sind vor allem die drei oberen Kategorien für uns aus GEO-Sicht relevant, wobei man da auch noch Abstufungen machen muss. Ganz relevant sind natürlich die transaktionalen Prompts, also wenn eine Person und eine nutzende Person direkt schon formuliert, sie möchte etwas abschließen, sie möchte etwas bestellen oder kaufen, sind diese Prompts aus Marketing-Sicht natürlich die, die am relevantesten für uns sein können. Genau. Was ihr alle auch verstehen solltet, ist, dass es bei den KI-Antworten so ist, dass einige Antworten, ausschließlich aus den Trainingsdaten beantwortet werden und andere Antworten mit Unterstützung einer Websuche passieren. Also, das Thema Trainingsdaten ist dem einen oder anderen wahrscheinlich bekannt. Das hat man gerade zu Anfangszeiten, als die Chatbots neu auf den Markt kamen, ganz häufig gehört. Wir müssen in die Trainingsdaten, war dort immer ein Thema. Die Trainingsdaten, das sind Informationen, zum Beispiel Webseiten, aber auch andere relevante Dokumente, mit denen ein Sprachmodell von einem KI-System trainiert wurde. Also, die Daten, die Trainingsdaten wurden einem Sprachmodell als Input gegeben, und aus diesem Input, den sie bekommen haben, erstellen die Sprachmodelle ihre Antwort. Und es ist so, dass einige Antworten ausschließlich aus den Trainingsdaten erstellt werden. Der Nachteil für uns aus Marketingzwecken kann dort sein, dass Trainingsdaten veraltet sein können. Es gibt Sprachmodelle, also mit jedem neuen Sprachmodell eines KI-Systems werden die Trainingsdaten aktualisiert. Die Sprachmodelle kommen aber in relativ unterschiedlichem Rhythmus neu heraus. Also ChatGPT5, ich weiß es nicht ganz genau, ist auf jeden Fall jetzt schon seit ein paar Monaten auf dem Markt. Das heißt, die ganzen Daten, die dieses Sprachmodell hat, GPT-5, sind zum Teil veraltet, weil nur aus den reinen Trainingsdaten Fragen oder, genau, ja, Fragen zu aktuellen Ereignissen zum Beispiel nicht beantwortet werden könnte. Und deshalb ist es für uns wichtig zu verstehen, dass es auch Prompts gibt, die eine Websuche triggern. Auf dem rechten Beispiel, ich zeige euch das gleich nochmal genau im Prozess. Für uns der wichtige Unterschied ist, wir erkennen diese Prompts, die auch eine Websuche getriggert haben, daran, dass Quellen genannt werden. Also werden Antworten rein aus den Trainingsdaten erstellt, gibt es keine Quellangaben. Werden sie mit einer Websuche, einer zusätzlichen Websuche erstellt, bekommen wir Citations. Genau, und dann schauen wir uns das einmal ganz genau an, wie diese Antwortgenerierung funktioniert. Also, der Nutzende gibt einen Prompt in ein KI-System ein und dann entscheidet das KI-System, ob es basierend auf den Trainingsdaten, mit denen es trainiert wurde, die Frage, die es bekommen hat oder die Aufforderung oder die Aufgabe, die es bekommen hat, allein basierend auf den Trainingsdaten gut beantworten kann. Also, das AI-System entscheidet, weiß ich genug zu diesem Thema, dass ich eine gute Antwort geben kann. Entscheidet das AI-System, ich habe, ich brauche keine weiteren Informationen, weil meine Trainingsdaten ausreichen, um die Antwort zu geben, also dann, genau, diese zwei Möglichkeiten gibt es, das AI-System entscheidet, ich habe ausreichend Informationen oder ich brauche mehr Informationen. Wenn das KI-System sagt, ich brauche keine weiteren Informationen, also meine Trainingsdaten reichen aus, dann wird die Antwort rein auf den Trainingsdaten erstellt und das Einzige, was wir als Unternehmen dann bekommen können, ist eine Mention. Wenn wir uns wieder zurückerinnern an die Ziele, die wir verfolgen mit GEO, Mentions und Citations zu erhalten, dann können wir bei den Prompts, die nur auf Trainingsdaten basiert erstellt werden, nur eine Mention erzielen. Anders sieht es aus, wenn das AI-System entscheidet, ich habe, ich brauche weitere Informationen, ich kann nicht alleine auf den Trainingsdaten eine Antwort generieren, denn dann findet eine sogenannte Websuche oder ein Grounding-Prozess statt. Ja, der Grounding-Prozess heißt, dass das Sprachmodell oder das LLM, was hinter dem Sprachmodell steckt. Zum Beispiel das Web durchsucht, also den aktuellen Suchmaschinenindex durchsucht oder auch andere relevante Dokumente durchsucht und die zusätzlich mit einbezieht bei der Antwortgenerierung. Und wenn dieser Grounding-Prozess getriggert wird und angestoßen wird, dann können wir, dann bekommen wir Antworten von der KI, die sowohl Citations als auch Mentions enthalten können. Und das ist das, worauf wir uns, oder auf diese Art von Prompts, beziehen wir uns hauptsächlich im GEO, weil wir ja auch immer eine Citation bekommen möchten. Genau, und dann habe ich gedacht, macht es tatsächlich auch Sinn, dass wir uns noch einmal anschauen, wie denn KI-Systeme, Prompts und Texte verarbeiten, weil das auch zu den wichtigen Grundlagen gehört, das Thema Query-Fanout. Vielleicht hat es der ein oder andere schon mal gehört. Mit dem Query-Fanout, das ist ein Prozess, wie KI-Systeme Fragen in Teilaspekte aufschlüsseln. Also schauen wir uns das auch nochmal genau an. Nehmen wir an, wenn wir wieder zurückdenken, das KI-System bekommt einen Prompt als Input und jetzt verarbeitet das KI-System diesen Prompt, und im ersten Schritt schlüsselt das KI-System den Prompt oder die Frage, die es bekommen hat, in mehrere Teil-Queries auf oder Teil-Fragen, kann man auch sagen, auf. Also aus welche Bau- und Nebenkosten entstehen im Prozess wird zum Beispiel. Aufgegliedert in Bau- und Nebenkosten-Checkliste für private Bauherren und so weiter. Also aus einer Frage werden mehrere Unterfragen, die natürlich thematisch alle sehr zusammenhängend sind, zum gleichen Thema. Und basierend auf diesen zusätzlichen Sub-Queries, also Unterfragen, sucht dann das KI-System nach Quellen, also im Grounding-Prozess durchsucht es dann die Quellen zum Beispiel, durchsucht es dann das Web nach unterschiedlichen Quellen zu den Unterfragen, die es aufgegliedert hat und durchsucht dort unterschiedliche Dokumente und zieht auch die Inhalte von unterschiedlichen Dokumenten hinzu und generiert dann basierend darauf eine Antwort. Also basierend auf den durchsuchten Quellen wird eine Antwort generiert und gegebenenfalls wird auch eine von den Quellen, die durchsucht wurden, mit verlinkt als Citation dann in der Antwort. Genau, das ist der sogenannte Query-Fanout. Ist eben eng verbunden auch mit dem Grounding-Prozess, was ich euch vorhin vorgestellt habe. Und dann müssen wir uns das Thema Chunks auch nochmal anschauen, also Chunking. Wichtig für euch auch zu verstehen, wie KI-Systeme Inhalte lesen oder auch sortieren und zusammenfassen. Jetzt mal ein Beispiel. Publisher oder. Werbetreibende veröffentlichen im Internet einen langen Text, nenne ich es jetzt mal. Also, es existiert, wenn wir uns nochmal hier zurückgehen bei Schritt 3, es existieren Quellen mit einem langen Text. Und wenn das KI-System sich diese Quelle mit dem Text darauf anschaut, zerlegt es den Text in unterschiedliche Datenblöcke oder auch Chunks genannt. Also, es wird zum Beispiel ein Chunk herausgenommen, da geht es um die Einleitung zu dem Thema, dann gibt es ein, der nächste Chunk kann ein Kapitel sein, der nächste Chunk kann ein bestimmtes Beispiel, was in einem von den Kapiteln genannt wird, sein. Der Chunk 4 kann zum Beispiel ein Fazit sein. Also es ist, der Text wird unterteilt in verschiedene Puzzlemotive. Er wird also auseinandergenommen in Chunks. Und um die KI-Antwort dann zu generieren, werden einzelne Chunks wieder zu einem Ergebnis zusammengesetzt. Das muss aber nicht in der gleichen Reihenfolge sein und es muss auch nicht, es müssen auch nicht bei der Antwortgenerierung Chunks nur aus einem gleichen Text genommen werden. Also vorhin habe ich euch ja gesagt, es werden mehrere Quellen durchsucht und bei der Antwortgenerierung werden dann mehrere Chunks aus unterschiedlichen Texten zu einer Antwort zusammengefasst. Und wenn man sich dann so einen Text anschaut, dann wäre jetzt hier das linke Beispiel ein ungechunkter Text, also ein, früher haben wir das einfach Prosa-Text genannt, als ich angefangen habe, Texte zu schreiben, rechts wäre dann ein gechunkter, ein Chunked-Text. Das ist jetzt für uns, wenn wir vorher schon SEO betrieben haben oder auch uns im Content-Marketing umschauen oder generell mit Webseiten-Texten, ist das nichts komplett Neues, wie sie optisch sind, aber für die KI-Systeme ist es eben wichtig, dass wir es schaffen, innerhalb von einem Chunk, also innerhalb von einem Textabschnitt, auch alle Fragen zu einem Thema zu berücksichtigen, weil sie sich nicht den kompletten Text im Ganzen anschauen, sondern eben die Informationen auf Chunk-Basis sich angucken. Genau. Und dann sind wir schon bei dem letzten Punkt angekommen. Welche Aufgabenbereiche gibt es im GEO? Wir unterscheiden hier fünf verschiedene Aufgabenbereiche. Wir starten oder sagen, der erste Bereich ist für uns die Strategie. Da geht es darum, dass wir uns mit unterschiedlichen Fragestellungen erstmal beschäftigen. Ist dieser Marketingkanal überhaupt der richtige für uns? Gibt es irgendwelche Hindernisse, technische Hürden, rechtliche Hürden, organisatorische Hürden? Das wäre zum Beispiel ein Bereich, den wir uns in der Strategie anschauen, aber zur Strategie gehört für uns auch die, eine Content-Strategie und eine AI-System-Strategie zu erstellen, also zu schauen, anhand welcher Prompts möchten oder müssen uns eine Liste mit Prompts erstellen, die auch ausgerichtet sind auf verschiedene Personas. Diese Prompts sind dann später wichtig im zweiten Schritt beim Monitoring, wo wir die Erfolgsmessung eben vornehmen. Also, bei der Erfolgsmessung geht es, beim Monitoring geht es darum, dass wir zum einen als erstes eine Tool-Auswahl machen, mit welchen Tools wir unseren Erfolg messen wollen und auch mit denen wir uns, kontinuierlich den Erfolg anschauen wollen. Monitoring ist aber auch, dass wir uns die Ergebnisse, die Tracking-Ergebnisse anschauen und dort ableiten, was die Konsequenzen sind. Und dann kommen wir in den operativen Bereich. Den operativen Bereich unterteilen wir zwischen Onpage und Offpage. Onpage ist alles das, was auf meinen eigenen Webseiten passiert, also auf die ich administrativen Zugriff habe. Dort unterteilen wir nochmal in Content und in Technik. Also Content ist der Text-Content, aber inklusive der multimedialen Elemente, die dazugehören und so weiter. Technik ist eben die URL-Struktur, Seitenarchitektur, interne Verlinkung und so weiter. Und Offpage-Bereich ist dann alles das, was außerhalb meiner eigenen Webseite, passiert, also zum Beispiel Maßnahmen wie Digital-PR oder Mention-Outreach und so weiter. Und zu all diesen Aufgabenbereichen gibt es dann in zwei Wochen auf der Konferenz auch einzelne Vorträge, wo ihr auf jeden Fall dann noch tiefer in dieses Thema einsteigen könnt, genau. Und dann möchte ich ganz zum Schluss nochmal den Schwung dann wieder zum SEO bekommen, denn im SEO haben wir die gleichen, oder wir zumindest sehen, die gleichen Aufgabenbereiche dort, und natürlich gibt es zwischen SEO und GEO einen hohen Überschneidungsgrad, aber es unterscheidet sich eben, oder da müssen wir unterscheiden, nach den verschiedenen Aufgabenbereichen. Bei der Technik und beim Content ist der Überschneidungsgrad von GEO und SEO zum Beispiel, unserer Einschätzung nach, relativ hoch, hat damit zu tun, dass wir mit den gleichen URLs arbeiten, mit den gleichen Texten arbeiten und wir müssen dort hybrid eben Maßnahmen umsetzen, die sowohl für GEO als auch für SEO. Gut sind und uns voranbringen. Die Strategie und das Monitoring wären dann eher Maßnahmen, wo es eine weniger hohe Überschneidung gibt. Gerade bei der Erfolgsmessung haben wir die Schwierigkeit, dass wir zum Beispiel nicht mehr mit Rankings arbeiten können. Wir haben andere Tools, die wir nutzen müssen. Wir haben noch gar nicht so viele Tools, die uns zur Verfügung stehen, um echte Daten zu bekommen von den KI-Systemen. Da war Bing jetzt das erste KI-System, was uns die ersten Daten gegeben hat. Bei den Google-Themen natürlich bekommen wir, von den Google-Systemen bekommen wir auch über Analytics-Daten, aber gerade von ChatGPT oder Perplexity fehlen uns einfach Daten von den Tool-Anbietern selber. Deshalb ist dort, ja, die Arbeitsweise und wie wir vorgehen müssen beim Monitoring und bei der Strategie noch relativ unterschiedlich zu dem, was wir in SEO machen, weil SEO einfach schon einen viel höheren Reifegrad hat als Marketingkanal. Genau. So, und dann habe ich es geschafft, euch in diesen knackigen 30 Minuten hoffentlich einen ersten Einblick in das Thema GEO oder SEO für KI zu geben. Vielleicht haben wir noch Zeit für die eine oder andere Frage. Ansonsten sehen wir uns sowieso auch wieder auf der Konferenz, wo ich mich schon sehr drauf freue.
Hendrik Ja, super. Vielen, vielen Dank, liebe Maggie. Erstmal für diesen Vortrag, dafür, dass du hier dabei warst, auch, dass du jetzt noch für Fragen zur Verfügung stehst. Wir müssen ein kleines bisschen warten, weil wir haben ja hier so einen leichten Stream-Versatz. Ich schaue auch nochmal in den Chat rein, ob es Fragen gibt. Ansonsten auch die Info an unsere Zuschauerinnen und Zuschauer. Aber selbstverständlich könnt ihr gerne auch die Fragen an uns per Mail schicken und wir greifen sie dann auch sehr, sehr gerne auf der Konferenz dann auf, die jetzt in zwei Wochen dann stattfindet. Ist eine Konferenz, die ich auch dann zusammen mit dem Markus Hövener wieder mache, worauf ich mich sehr freue. Und da können wir mit Sicherheit auch über eure Fragen noch einmal sprechen. Genau. Ich habe euch da auch noch ein paar Informationen hier in den Chat reingepostet. Gibt auch noch am Ende hier ein paar Informationen sowohl zu der Konferenz als auch zu eurem Buch, Maggie. Da habt ihr ja auch noch ein Buch zum Thema GEO geschrieben.
Magdalena Genau, richtig.
Hendrik Ich mache uns mal jetzt hier gerade nochmal groß. Die Danke-Folie war, glaube ich, lange genug eingeblendet. Genau. Ja, kurz vielleicht nochmal zu der Konferenz. Du bist ja auch mit dabei mit deinem Team. Es sind viele Leute von euch mit dabei, was mich auch wieder sehr freut. Matthäus ist auch wieder dabei. Der war auch das letzte Mal schon da. Genau. Die Konferenz selbst ist am 17. März. Im Anschluss daran könnt ihr auch noch Workshop-Tickets buchen. Die Workshops kann ich euch auch sehr ans Herz legen, auch wieder von Kolleginnen von dir, Maggie. Das ist auch ein sehr, sehr erfolgreicher Workshop letztes Mal gewesen. Wenn ihr wirklich ganz praxisnah in das Thema einsteigen wollt, dann würde ich euch wirklich empfehlen, auch bei diesem Workshop mal vorbeizuschauen. Maggie, ich danke dir vielmals, dass du hier dabei warst und dass du uns hier dein Wissen präsentiert hast. Ich glaube, es ist wirklich sehr viel deutlicher geworden, wie KI-Suche eigentlich funktioniert, was sie auszeichnet, und ja, welche Stellschrauben wir da auch im Blick behalten müssen. Hier kommen jetzt auch im Chat große Danke-Worte hier. Danke euch, war eine interessante Übersicht. Also von daher, alles richtig gemacht. Das freut mich sehr. Genau. Und deshalb, ich freue mich auf dich. Am 17. März sehen wir uns wieder. Ja, genau. Dein Team und viele andere. Olaf Kopp ist auch noch mit dabei. Wie gesagt, Markus Hövener, mit dem ich das Ganze moderieren darf. Also das wird eine ganz, ganz tolle Sache. Fabian Jaeckert ist auch mit dabei. Also es sind wirklich tolle Leute, die uns hier wieder einen ganz, ganz tiefen Einblick geben werden in das Thema SEO für KI. Ein wichtiges Thema, wie ich finde. Und das uns mit Sicherheit jetzt noch eine lange Zeit begleiten wird, auch wenn SEO weiterhin wichtig bleiben wird. Das wollen wir natürlich nicht unterschlagen. Genau. Maggie, dir vielen, vielen Dank. Euch noch einen schönen Tag. Und in diesem Sinne sage ich, ich freue mich auf euch am 17. März. Macht es gut. Tschüss.
Magdalena Danke schön. Tschüss.