Generative Engine Optimization (GEO) für B2B

Warum klassisches SEO 2026 nicht mehr reicht

Generative Engine Optimization (GEO) für B2B entscheidet darüber, ob Unternehmen künftig in KI-gestützten Such- und Entscheidungsprozessen sichtbar sind. Während Marketer jahrelang um die Spitzenplätze bei Google & Co. gekämpft haben, verschiebt sich das Schlachtfeld nun in Richtung ChatGPT, Perplexity und Gemini. Wer im B2B-Sektor auch 2026 noch sichtbar bleiben will, muss die Spielregeln von Generative Engine Optimization (GEO) bzw. Generative AI Optimization (GAIO) beherrschen. Im klassischen SEO stehen Rankings und Klicks im Fokus. Generative KI-Systeme setzen andere Maßstäbe und priorisieren Relevanz, Kontext und Zitierfähigkeit. Inhalte ohne klare maschinenlesbare Struktur verlieren dadurch an Bedeutung im Auswahlprozess und damit in der Entscheidung.

Warum GEO für B2B-Entscheider relevant ist

Dass B2B-Kaufentscheidungen heute lange vor dem ersten Vertriebskontakt beginnen, ist bekannt. Neu ist jedoch, wo diese frühen Phasen stattfinden. Immer mehr Recherche, Einordnung und Vorselektion verlagern sich in KI-gestützte Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity.

Diese Systeme liefern keine Ergebnislisten. Sie liefern Antworten. Sie verdichten Informationen, gewichten Quellen und schaffen damit Orientierung. Für Entscheider bedeutet das Effizienz. Für Unternehmen bedeutet es einen Kontrollverlust über die eigene Wahrnehmung – zumindest dann, wenn ihre Inhalte nicht Teil dieser Antworten sind.

Der Umbruch ist gewaltig: Aktuelle Studien verdeutlichen, dass bereits 65% der B2B-Entscheider:innen generative KI-Tools aktiv in ihrer Recherchephase nutzen. Sie suchen nicht mehr nach einer Liste von Websites, die sie mühsam selbst auswerten müssen. Sie suchen nach Antworten, Vergleichen und fertigen Entscheidungsgrundlagen. Wer hier nicht als Quelle auftaucht, existiert im digitalen Bewusstsein der Zielgruppe schlichtweg nicht mehr.

Im B2B-Kontext ist das besonders kritisch. Komplexe Produkte, lange Entscheidungszyklen und mehrere beteiligte Rollen führen dazu, dass KI-Systeme immer häufiger als erste Filterinstanz fungieren. Wer dort nicht auftaucht, wird oft gar nicht mehr in die engere Auswahl aufgenommen.

Die Evolution der digitalen Sichtbarkeit im B2B

Digitale Sichtbarkeit im B2B ist keine reine Marketingfrage mehr, sondern eine Frage strategischer Einordnung. Einerseits verändern generative KI-Systeme, wie Informationen bewertet und in Entscheidungsprozesse eingebracht werden. Andererseits müssen Marketingverantwortliche heute nicht nur kommunikativ denken und handeln, sondern auch über belastbare IT-Fachkompetenz verfügen, um digitale Sichtbarkeit, Datenflüsse und KI-Logiken wirklich steuern zu können. Generative Engine Optimization (GEO) für B2B bildet den Rahmen, um diese neue Sichtbarkeitslogik gezielt zu gestalten. Die Entwicklung der digitalen Sichtbarkeit lässt sich klar strukturieren:

• Gestern: Klassisches SEO
  Sichtbarkeit entstand über Rankings, Keywords und technische Optimierung.
  Erfolg wurde in Klicks gemessen.
• Heute: KI-assistierte Inhalte (AI-assisted Content)
  KI unterstützt die Erstellung von Inhalten.
  Die Logik bleibt jedoch suchmaschinenzentriert.
• Morgen: Generative Engine Optimization (GEO)
  KI-Systeme bewerten Inhalte danach, ob sie als vertrauenswürdige Quelle taugen.
  Sichtbarkeit bedeutet, Teil der Antwort zu sein und nicht Teil einer Trefferliste.

Diese Verschiebung ist kein Detail. Sie verändert die Rolle von Content, Marketing und Marke grundlegend.

Was ist Generative Engine Optimization (GEO) für B2B?

Generative Engine Optimization beschreibt die gezielte Ausrichtung von Inhalten auf die Funktionsweise generativer KI-Systeme. Ziel ist nicht mehr Reichweite oder Traffic, sondern Relevanz im Antwortkontext. Während SEO fragt, wie Inhalte gefunden werden, fragt GEO, warum Inhalte überhaupt berücksichtigt werden. Dabei spielen Faktoren eine Rolle, die im klassischen SEO nur am Rand relevant waren: semantische Klarheit, konsistente Begrifflichkeiten, nachvollziehbare Argumentationsketten und maschinenlesbare Formate.

Für B2B-Unternehmen bedeutet das: GEO ist keine operative Disziplin, sondern eine strategische. Sie betrifft nicht nur einzelne Inhalte, sondern die gesamte digitale Wissensbasis eines Unternehmens.

Warum klassisches SEO allein nicht mehr ausreicht

Die gute Nachricht ist: SEO funktioniert weiterhin. Aber es greift zu kurz. Generative KI-Systeme übernehmen Inhalte nicht automatisch aus den Top-Rankings. Sie kombinieren, verdichten und filtern Informationen aus unterschiedlichen Quellen. Dabei bevorzugen sie Inhalte, die stabil, konsistent und widerspruchsfrei sind. Ein gut rankender Artikel kann für KI irrelevant sein. Ein sachlich strukturierter Fachinhalt ohne hohe Reichweite kann im KI-Kontext hingegen sehr präsent sein. Diese Logik erklärt, warum viele Unternehmen trotz stabiler SEO-Kennzahlen an digitaler Wirkung verlieren. Zukünftig braucht es eine Ausrichtung bzw. Optimierung von Inhalten für KI/AI – genau darum geht es bei GEO/GAIO.

GEO im B2B-Marketing: Neue Relevanzlogik statt Content-Masse

Im B2B sind Entscheidungsprozesse komplex. Unterschiedliche Rollen recherchieren parallel, mit unterschiedlichen Fragestellungen und Bewertungskriterien. KI-Systeme übernehmen dabei zunehmend die Rolle eines stillen Moderators. Sie strukturieren Informationen, bevor Menschen miteinander sprechen.

Generative Engine Optimization bedeutet in diesem Kontext nicht, Inhalte „KI-gerecht“ zu formulieren. Es bedeutet, die eigene fachliche Position so klar zu definieren, dass sie maschinell verstanden und menschlich weiterverwendet werden kann.

Das erfordert in erster Linie Klarheit und Struktur anstelle von Kreativität und Masse.

Wie KI den Funnel verändert

Der klassische Marketing- und Sales-Funnel wird durch KI nicht ersetzt. Seine Logik bleibt bestehen. Was sich jedoch verändert, ist das Umfeld, in dem dieser Funnel greift. Generative KI-Systeme wirken vorgelagert, indem sie Informationen ordnen, bewerten und verdichten, lange bevor Marketing Automation, Lead-Scoring oder Vertriebsprozesse überhaupt relevant werden. In der Welt von GAIO (Generative AI Optimization), dem übergeordneten Framework für diese neue Disziplin, zählen andere Währungen als früher. Die wichtigsten Unterschiede zu klassischem SEO sind:

• Relevanz vs. Ranking: Es reicht nicht, auf Seite 1 zu stehen. Ihr Content muss so strukturiert sein, dass ein Large Language Model (LLM) ihn als vertrauenswürdige Basis für seine Antwort wählt.
• Kontext vs. Keywords: LLMs verstehen semantische Zusammenhänge. Stumpfes Keyword-Stuffing ist kontraproduktiv. Stattdessen sind faktengestützte, modular aufgebaute Inhalte gefragt.
• Grounding Pages vs. Pillar Pages: Während Pillar Pages für Menschen geschrieben wurden, dienen Grounding Pages als Wissensanker für die KI.

Warum Generative Engine Optimization ohne Grounding nicht funktioniert

Ein zentraler Aspekt von Generative Engine Optimization im B2B ist die Frage, worauf sich KI-Systeme inhaltlich beziehen können. Generative Modelle arbeiten nicht mit Wahrheit, sondern mit Wahrscheinlichkeiten. Sie benötigen stabile Referenzpunkte, um Antworten konsistent aufzubauen. Hier setzt das Prinzip des Grounding an. Für GEO bedeutet Grounding nicht, Inhalte für Maschinen zu schreiben, sondern sie so zu strukturieren, dass sie als verlässliche Referenz dienen können. Begriffe müssen eindeutig definiert sein, Zusammenhänge nachvollziehbar erklärt, Widersprüche vermieden.

In der Praxis zeigt sich: Inhalte, die klar abgrenzen, erklären und einordnen, werden von generativen Systemen deutlich häufiger aufgegriffen. In der Praxis helfen sogenannte Grounding Pages dabei, diese Informationen maschinenlesbar und strukturiert an KI-Systeme und Suchmaschinen zu übermitteln. Ihr Zweck ist in erster Linie nicht Conversion, sondern Orientierung. Genau daraus entsteht Vertrauen – bei KI-Systemen ebenso wie bei menschlichen Entscheidern.

Für Generative Engine Optimization im B2B sind Grounding-Inhalte daher keine Kür, sondern die inhaltliche Voraussetzung, um überhaupt Teil von KI-generierten Antworten zu werden.

Fünf konkrete Anwendungsfälle von GEO im B2B

In der Praxis zeigt sich GEO bereits heute in unterschiedlichen Situationen.

1. Entscheider nutzen KI-Systeme, um Problemräume zu verstehen.
   Inhalte, die Probleme sauber definieren und abgrenzen, werden häufiger berücksichtigt als solche, die sofort Lösungen verkaufen.
2. Anbieter werden über KI vorselektiert.
   Konsistente, zitierfähige Inhalte setzen sich hier gegenüber Marketingbotschaften durch.
3. Technische Rollen prüfen Details.
   Tabellen, Normenbezüge und klare Vergleiche erhöhen die Wahrscheinlichkeit, Teil der Antwort zu werden.
4. Viele Suchanfragen verlaufen im sogenannten Dark Funnel.
   GEO adressiert genau diese nicht-linearen Recherchepfade.
5. Wettbewerbsvergleiche erfolgen zunehmend implizit.
   Transparenz wirkt hier stärker als Übertreibung.

Tools, Standards und Technologien für GEO

Diskussionen rund um GEO drehen sich schnell um Tools. ChatGPT, Gemini, Perplexity – alles relevant. Aber nicht entscheidend. Der häufigste Fehler ist kein technischer, sondern ein konzeptioneller. Viele Unternehmen haben ihre eigene Positionierung nicht klar genug formuliert. Begriffe werden unterschiedlich verwendet, Leistungen unscharf abgegrenzt, Annahmen nicht explizit gemacht.

Um GEO erfolgreich umzusetzen, braucht es mehr als ein Content Management System mit ein paar Plugins. Gut möglich, dass sich das in Zukunft ändern wird, denn einzelne SEO-Plugins, wie YOAST oder RankMath für WordPress, entwickeln sich bereits in diese Richtung und bieten beispielsweise Schema.org Integrationen an. Die Komplexität von GEO im Vergleich zu SEO liegt in der Veränderung hin zu einer Prompt-Architektur. Ein zentraler Baustein ist daher der Grounding Page Standard. Dieses offene Framework für stabile, maschinenlesbare Fakten in AI-Systemen entwickelt sich zu einer Norm für KI-basierte Suchen. Der Grounding Page Standard stellt sicher, dass Inhalte für LLMs optimal lesbar, modular und quellensicher aufbereitet sind.

Der GEO Toolstack für B2B-Marketer:

Tool / System	Einsatzbereich	B2B-Besonderheit
ChatGPT	Content-QA & Custom GPTs	Eigene Unternehmensdaten als Wissensbasis integrierbar
Gemini	Ökosystem-Integration	Starke Verknüpfung mit Google Workspace und künftigen Search Generative Experience (SGE) Funktionen
Perplexity AI	Wissensanker & Zitate	Ideal, um zu prüfen, welche Quellen die KI für B2B-Fachfragen heranzieht
Dify	Orchestrierung & RAG	Low-Code-Plattform, um Inhalte via RAG (Retrieval Augmented Generation) in strukturierte Grounding Pages zu verwandeln
Promptlayer	Prompt Management	Qualitätssicherung durch gezieltes Logging und Vergleichen der Antworten von ChatGPT, Gemini & Co. über Monate hinweg

Schritt-für-Schritt:
So starten Sie Ihre GEO-Strategie

Der Weg von SEO zu GEO ist kein Sprint, sondern eine strategische Neuausrichtung.

1. Content-Audit (GAIO-Check)
   Bewerten Sie Ihren bestehenden Content: Sind Ihre Whitepaper und Blogposts „KI-lesbar“? Nutzen Sie strukturierte Daten (Schema.org)?
2. Zieldefinition & Mapping
   Welche Fragen stellt Ihre Zielgruppe ChatGPT? Mappen Sie diese Fragen auf Ihre Content-Strategie.
3. Aufbau von Grounding Pages
   Erstellen Sie Kerninhalte, die modular aufgebaut sind. Nutzen Sie klare Fakten, Listen und eindeutige Quellenangaben (Citations).
4. Tech-Stack Integration
   Implementieren Sie Tools zum Monitoring von KI-Antworten. Wie oft wird Ihre Marke im Kontext bestimmter Probleme genannt?
5. KPI-Setup
   Etablieren Sie neue Metriken wie den „LLM Visibility Index“ oder den „Citation Score“.

Risiken & typische Missverständnisse

Ein häufiger Irrtum ist der Glaube, dass GEO das klassische SEO komplett ersetzt. Das ist falsch, denn GEO ergänzt SEO. Während die Google-Suche weiterhin für transaktionale Suchen (z.B. „Software XY kaufen“) relevant bleibt, dominiert GEO die Informationsphase (Top-of-Funnel).

Ein weiteres Risiko: Zu generischer Content. Wenn Sie nur noch für die KI schreiben, verlieren Sie den Menschen. Die Lösung liegt in der Kombination aus technischer Optimierung und starken EEAT-Signalen (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).

Handlungsempfehlung: Ihr konkreter Fahrplan

Fangen Sie nicht erst an, wenn der Traffic einbricht. Starten Sie heute:

1. Wählen Sie ein Pilot-Themencluster bzw. -Thema mit hohem Recherchebedarf.
2. Entwickeln Sie dafür drei bis fünf dedizierte Grounding Pages.
3. Bauen Sie ein eigenes Custom GPT, das ausschließlich auf Ihren validierten B2B-Inhalten trainiert ist, um die Antwortqualität zu testen.
4. Beobachten Sie Experten-Diskussionen zum Thema, wie etwa die Beiträge von Hanns Kronenberg über GAIO.

Mein Tipp

Aus meiner täglichen Arbeit im B2B-Marketing zeigt sich: GEO ist kein kleiner Schritt, sondern ein massiver Sprung. In einer Welt, in der KIs über Empfehlungen entscheiden, sichern sich Vorreiter jetzt den Platz in den Antworten der Zukunft. Wer versteht, dass Inhalte heute zwei Zielgruppen haben, nämlich Menschen und Maschinen bzw. Modelle, spielt nicht mehr nach alten Regeln, sondern macht sich die neuen Möglichkeiten zunutze.