GEO & SEO: 6 Mythen und Fehler, die Ihr Marketing-Budget verbrennen

Was passiert, wenn eine entscheidende Frage im Kaufprozess nicht mehr in Google eingegeben, sondern direkt an eine KI gestellt wird und Ihre Marke in der Antwort nicht vorkommt?

Genau an diesem Punkt landen wir oft mit Kundinnen und Kunden im Gespräch. In Erstgesprächen hören wir immer wieder Sätze wie:

„Können wir unsere Inhalte nicht einfach vor KI-Suchen verstecken?“

„Brauchen wir SEO überhaupt noch, wenn alle ChatGPT nutzen?“

„Mit KI wird SEO doch endlich günstiger, oder?“

Als Agentur erleben wir diese Frage nahezu täglich mit unseren Kunden. Und wir sehen: Es sind weniger technische Probleme als Glaubenssätze, die Budgets in die falsche Richtung lenken.

Dieser Beitrag räumt mit sechs dieser Mythen auf, zeigt echte Fälle (anonymisiert) und ordnet ein, was das konkret für Ihre Planung bedeutet.

GEO ist ein vergleichsweise neuer Begriff. Er beschreibt Massnahmen, mit denen Inhalte so optimiert werden, dass sie in generativen Antworten von Systemen wie ChatGPT, Google AI Overviews oder Perplexity als Quelle auftauchen.

Parallel dazu verändert sich die Suche massiv:

• Google blendet generative Antworten für immer mehr Anfragen ein.
• Studien zeigen deutliche Rückgänge der Klickrate auf klassische Ergebnisse, sobald AI Overviews erscheinen.
• Nutzerinnen und Nutzer springen zwischen Suchmaschine, Chatbot und Social-Suche hin und her.

In dieser Situation ist es verständlich, dass sich vereinfachte Erklärungen durchsetzen, besonders dann, wenn sie gut in bestehende Budgetdiskussionen passen:

„Wenn KI alles zusammenfasst, können wir SEO sparen.“

„Wir kaufen einfach ein Tool, das GEO für uns löst.“

„Wir warten erst einmal ab, was sich durchsetzt.“

Das Problem: Diese Mythen klingen pragmatisch, sind aber selten eine gute Grundlage für strategische Entscheidungen.

Wir haben die Mythen in drei Bereiche gegliedert:

1. Strategische Mythen: Betreffen Ziele und Budgets
2. Governance- und Organisationsmythen: Betreffen Inhalte, Verantwortung und Zusammenarbeit
3. Tool- und Taktikmythen: Betreffen die operative Umsetzung

Zu jedem Mythos teilen wir einen Fall aus unserer Beratungspraxis, wie wir ihn erlebt haben (anonymisiert).

Die Idee dahinter klingt verlockend:
Man sperrt KI-Modelle einfach aus, schützt so seine Inhalte und bleibt in der klassischen Suche trotzdem voll sichtbar.

Was technisch tatsächlich möglich ist:
Über die robots.txt und spezielle User-Agents wie Google-Extended oder GPTBot lassen sich gewisse Crawler vom Training ausschliessen.

Immer wieder taucht in diesem Zusammenhang auch die Idee einer eigenen Datei wie llms.txt auf, quasi als «robots.txt für KI». Auf Konferenzen und in Blogs wird sie gerne als Lösung gehandelt. In der Realität sieht es aber anders aus.

Google ist hier sehr klar:
Im aktuellen Video «Search Console, AI, and HTTPs updates Search Console (Q4 ’25)» auf dem offiziellen Google-Search-Central-Kanal vom 17.11.2025 sagt John Mueller sinngemäss im Bezug auf die llms.txt-Datei:

«No, Google doesn’t support the LLMs …»

Die Datei mag als Vorschlag existieren, aber die grossen KI-Systeme verwenden sie aktuell nicht produktiv, was auch Studien bestätigen.

Was nicht funktioniert:

• Eine „perfekte Unsichtbarkeit“ gegenüber allen generativen Systemen, bei gleichzeitig voller Reichweite in der Suche.
• Die Annahme, man könne mit einer llms.txt oder einem ähnlichen Schalter alle KI-Systeme zuverlässig fernhalten.

Case: Versicherer mit zu viel Bescheidenheit

Ein grosses Versicherungsunternehmen hatte auf einer Unterseite seiner Website folgenden Satz platziert:

«Wenn Sie mit uns als Partner nicht den richtigen gefunden haben, empfehlen wir Ihnen gerne unsere Kooperationspartner.»

Gut gemeint und sehr kundenorientiert, aber mit einer klaren Nebenwirkung:

• In KI-Antworten auf Fragen wie «Welche Versicherung ist der beste Partner für …?» wurde die Marke kaum noch als erste Wahl genannt.
• Stattdessen „empfahlen“ die Modelle unter anderem genau diese Kooperationspartner. Die Antworten enthielten teilweise Formulierungen, die sehr nahe am Originaltext lagen.

Im Monitoring war sichtbar: Dieses Textschnipsel wurde von den KI-Systemen schlicht ernst genommen und in die Bewertung übernommen.

Es lohnt sich nicht, in die Illusion einer totalen Unsichtbarkeit zu investieren. Sinnvoller ist es, Budget und Aufmerksamkeit in Content-Governance und sauberes Monitoring zu stecken:

• Welche Inhalte sollen sichtbar sein und wo (klassische Suche, KI-Antworten, Branchenportale)?
• Welche Inhalte gehören hinter Login, Paywall oder in einen geschützten Bereich?
• Wo sind technische Opt-out-Möglichkeiten sinnvoll und wo würden sie Ihrer Reichweite eher schaden?
• Vor allem: Wie stellt eine KI Ihre Marke heute dar und müsste sie das wirklich so tun?

Gerade der Versicherungsfall zeigt: Es gibt Texte, die Ihre Sichtbarkeit massiv beeinflussen. Der Grund ist nicht, dass KI «böse» wäre, sondern dass sie das, was auf Ihrer Website steht, sehr wörtlich interpretiert. Einige in der SEO-Peer-Group sprechen bereits von SEO 2005, also einer Rückkehr zu sehr frühen Zeiten.

Darum ist gutes Monitoring der Schlüssel:
Nur wer regelmässig prüft, bei welchen Fragen die eigene Marke in AI Overviews und Chatbots vorkommt und mit welchen Formulierungen, kann Inhalte gezielt anpassen, statt im Blindflug zu optimieren.

Wer versucht, Inhalte vor allen KI-Systemen zu verstecken und gleichzeitig vergisst, was auf der eigenen Website steht, erinnert an jemanden, der neue Visitenkarten drucken lässt, mit der Telefonnummer der Konkurrenz.

In Budgetrunden hören wir diesen Satz oft in Varianten wie:

«Wenn alle bei ChatGPT oder Gemini fragen, wozu brauchen wir noch Rankings?»

Die Daten sprechen eine andere Sprache:

• Studien zeigen, dass AI Overviews die Klickrate auf klassische Ergebnisse zwar deutlich senken können aber die zugrundeliegenden Inhalte weiterhin eine zentrale Rolle spielen.
• GEO-Guides und Fachbeiträge sind sich einig: GEO baut auf SEO auf, statt es zu ersetzen.

Der Gedanke dahinter: “Wir lassen KI die Texte schreiben, dann wird SEO viel billiger.”

KI kann tatsächlich helfen:

• erste Entwürfe liefern,
• Keyword-Cluster vorbereiten,
• Meta-Daten vorschlagen.

Aber Studien und Praxis zeigen, dass Standardaufgaben günstiger werden, nicht jedoch die Strategie oder die Qualität.

Case: Online-Shop mit KI-Texten en masse

Ein E-Commerce-Anbieter aus der Ostschweiz hatte mehrere hundert Kategorie- und Produkttexte mit generativen Modellen erstellt, alle sauber, alle korrekt und alle austauschbar.

Nach einigen Monaten:

• Rankings blieben hinter den Erwartungen zurück.
• Texte boten kaum Differenzierung zu Mitbewerbern.
• In KI-Antworten wurden vor allem Shops genannt, die echte Beratung, Vergleiche oder Marktinsights boten.

In der Zusammenarbeit haben wir:

• Zentrale Kategorien neu strukturiert,
• Eigenständige Inhalte mit Praxisbeispielen und Anwendungsfällen erstellt.

Die operative Content-Produktion war weiterhin effizient, nur floss der Effizienzgewinn nun in bessere Inhalte statt in eingesparte Zeilenhonorare.

Fazit:
KI senkt Produktionskosten, nicht den Anspruch. Wer das Budget nur kürzt, baut den Sparstift direkt in die Sichtbarkeit ein.

Viele Unternehmen kommen mit einer recht konkreten Vorstellung zu uns:

“Wir haben gelesen, es gibt GEO-Tools, die zeigen, wo wir in AI Overviews vorkommen. Wenn wir so ein Dashboard haben, sind wir bereit.”

Ja, es gibt immer mehr Tools, die:

• KI-Zitationen messen (Semrush & Sistrix bieten mittlerweile KI-Tracking an, sowie rankscale.ai, peec.ai),
• Fragen zu Ihrer Marke aggregieren,
• AI Share of Voice auswerten.

Aber: Ein Dashboard ersetzt keine Strategie.

Case: SaaS-Anbieter mit stillem Reporting

Ein SaaS-Unternehmen hatte in ein umfassendes GEO-Monitoring investiert. Es war alles gut aufgestellt:

• Reports waren sauber eingerichtet.
• Alert-Mails wurden selten geöffnet.
• Es gab keine klare Zuständigkeit für “Was machen wir mit diesen Daten?”.

Fazit: GEO ist ein kontinuierlicher Prozess. Tools helfen dabei, aber sie nehmen Ihnen die Entscheidungen nicht ab.

Mit GEO nimmt ein Reflex zu: «Lasst uns unsere Texte möglichst einfach und maschinenfreundlich halten, dann versteht KI sie besser.»

In Wahrheit bevorzugen generative Systeme dieselben Qualitäten, die auch Menschen schätzen:

• Klare Struktur,
• Nachvollziehbare Argumentation,
• Konkrete Beispiele und Daten.

Case: Dienstleitungs-Unternehmen mit «Roboterdeutsch»

Ein Dienstleistungsunternehmen hatte begonnen, Inhalte stark zu vereinfachen, in der Hoffnung, sie «KI-gerechter» zu gestalten.

Die Folge:

• Stammkundschaft empfand die Kommunikation als zu banal.
• Beratende Mitarbeitende mussten in Gesprächen viel nachschärfen.
• KI-Antworten bevorzugten Quellen, die komplexe Sachverhalte verständlich, aber fachlich fundiert erklärten.

In der Überarbeitung haben wir:

• Die fachliche Tiefe wieder erhöht,
• Beispiele mit Kontext eingebaut,
• Fragen und Antworten klarer gegliedert.

Die gleichen Inhalte funktionierten danach spürbar besser, für Menschen und für KI.

Fazit:
GEO bedeutet nicht «für Maschinen schreiben», sondern Inhalte so aufzubereiten, dass beide Zielgruppen – Menschen und Modelle – etwas damit anfangen können.

Der Wunsch nach einem «fertigen GEO-Projekt» ist verständlich, besonders bei knappen Ressourcen.

Die Realität:

• AI Overviews werden laufend angepasst, neue Branchen kommen dazu, Layouts ändern sich.
• Neue Inhalte, neue Wettbewerber, neue Studien verschieben kontinuierlich, worauf sich generative Antworten stützen.

Case: Health-Unternehmen mit Learnings

Ein Unternehmen aus dem Health-Bereich aus der Deutschschweiz machte es perfekt:

• Ratgeber und informationelle Inhalte wurden optimiert,
• Strukturierte Daten ergänzt,
• Monitoring aufgesetzt.

Hier zeigte sich schnell:

• Neue Wettbewerber hatten frische Inhalte, Tests und Community-Formate aufgebaut und vor allem plattformübergreifendes Branding betrieben.
• AI Overviews griffen zunehmend auf diese Quellen zurück.

→ Die Inhalte müssen kontinuierlich “frisch” gehalten werden, um Sichtbarkeit zu generieren in Geo.

Fazit:
GEO ist kein Sprint, sondern Teil der laufenden Optimierung, so wie SEO in den letzten 15 Jahren.

1. SEO als Fundament sichern

• Technische Basis stabil halten (Indexierung, Ladezeiten, strukturierte Daten).
• Wichtigste Themen entlang der Customer Journey definieren.
• Ratgeber-, FAQ- und Leistungsseiten so strukturieren, dass Suchintention klar erkennbar ist.

2. GEO in bestehende Prozesse integrieren

• Die wichtigsten Fragen sammeln, die Kundinnen und Kunden im Verkaufsgespräch stellen.
• Diese Fragen bewusst in geeigneten Formaten beantworten (FAQ-Blöcke, Ratgeber, Vergleiche, «How-to»).
• Plattformübergreifend die Brand stärken (digitale PR)

3. Monitoring erweitern

• Neben Rankings und Traffic systematisch verfolgen,
  • zu welchen Fragen AI Overviews erscheinen,
  • ob und wie die eigene Marke dort erwähnt wird,
  • wie sich das im Zeitverlauf verändert.

4. Rollen klären: Inhouse, Agentur oder Mischform

• Inhouse-Teams bringen Markt- und Produktwissen.
• Agenturen wie online-marketing.ch ergänzen Erfahrung mit SEO/GEO-Projekten, Tools und Methodik.

In der Praxis sehen wir, dass Mischmodelle am besten funktionieren: Das Unternehmen definiert Themen und Prioritäten, die Agentur unterstützt bei Analyse, Konzeption und Umsetzung, inklusive Monitoring und laufender Optimierung.

GEO verändert nicht alles, aber genug, um Budgets, Rollen und Prioritäten zu verschieben.

Die grössten Risiken liegen selten in der Technik, sondern in Mythen:

• «Wir können KI einfach aussperren.»
• «SEO ist jetzt passé.»
• «Ein Tool löst das schon.»

Wer diese Fallen kennt, kann bewusst anders entscheiden:

• SEO und GEO gemeinsam denken,
• Monitoring als neue Pflichtdisziplin etablieren,
• Inhalte so gestalten, dass sie sowohl Menschen als auch KI überzeugen, mit einem klaren Blick auf die Besonderheiten des Schweizer Marktes.