GEO-Playbook
Sichtbar in KI-Antworten, Schritt für Schritt
So setzt du KI-gestützt für deine Marke ein GEO-Projekt auf und arbeitest kontinuierlich an der Verbesserung der AI Visibility.
Sascha KirsteinVersion 1.0Inhalt
Teil A
Vorwissen
Wie eine KI-Antwort entsteht
ChatGPT, Gemini und Co. antworten nicht nur aus ihrem Trainingswissen. Bei den meisten Fragen durchsuchen sie das Web, oft mehrfach und oft auf Englisch, und entscheiden dann, welche Seiten sie abrufen und lesen. Diesen Ablauf zu verstehen ist der Schlüssel: Er zeigt, wo du für mehr KI-Sichtbarkeit ansetzen kannst.
Frage
„Welche PR-Tools sind DSGVO-konform und aus der EU?“
Sprachmodell
Gelerntes Wissen plus Suchergebnisse
Websuchen
- EU PR media database tool GDPR compliant Germany press distributionEnglisch
- PR software Europe GDPR media monitoring press distribution EU companyEnglisch
- + 1 weitere Suche
Seiten abrufen und lesen
- presspage.pro/de/pr-distribution-software
- pressfile.de/en/advantages/gdpr
- + 4 weitere Seiten
Antwort (Ausschnitt)
Für PR in Deutschland/EU würde ich zwischen Mediendatenbank/Media Relations, Presseversand/Newsroom und Medienmonitoring unterscheiden. Geeignete EU-Anbieter sind zum Beispiel:
- PressFile · Deutschlandpressfile.de
- Presspage · Niederlande/EUpresspage.pro
- Mynewsdesk · Schweden/EUmynewsdesk.com
- …
Quellen
- presspage.pro
- wiztrust.com
- cision.de
- pressfile.de
- queuecraft.eu
- mynewsdesk.com
Welche Suchmaschine dahintersteht, hängt vom Anbieter ab:
| Suchindex | Genutzt von |
|---|---|
| Gemini, Google AI Mode | |
| Bing | ChatGPT, Microsoft Copilot |
| Brave | Claude, Mistral |
| Eigener | Perplexity |
SEO ist also kein Gegensatz zu GEO, sondern ein Teil davon, nur für mehr als einen Index.
Aus unserer Messung: Bei deutschen Fragen suchte ChatGPT zu 92 % auf Englisch. Unsere englische Vergleichsseite wurde zehnmal so oft zitiert wie die deutsche.
Genannt und zitiert
Genannt wird, über wen andere schreiben. Zitiert wird, wer die Frage beantwortet.
Genannt
Die Marke steht im Antworttext. Dafür sorgen vor allem andere: Fachmedien, Vergleichsportale, Bewertungen.
Zitiert
Eine Seite der Marke ist Quelle der Antwort. Hier sprichst du selbst: Du bestimmst das Narrativ und damit, welche Informationen in die Antwort einfließen.
So arbeitest du mit dem Playbook
Eine einzelne Antwort ist Zufall. Erst dieselben Fragen regelmäßig zu stellen, macht die Ergebnisse statistisch belastbar. Genau dafür ist das Projekt da.
Du brauchst nichts zu installieren. Alles steckt in einem Projektordner, in dem du direkt mit deiner KI arbeitest.
- Projektordner herunterladen und nach der Marke benennen, z. B.
geo-musterfirma. - In deiner KI öffnen, z. B. in Claude oder Codex mit Ordnerzugriff.
- „Start“ schreiben. Die KI führt dich durch die Schritte in Teil B, recherchiert selbst und fragt dich nur, wo deine Entscheidung zählt.
Danach ist „Start“ dein Einstieg für jede Sitzung, am besten einmal pro Woche. Die KI prüft, wie weit das Projekt ist, was fehlt, was fällig ist und ob es eine neue Version des Playbooks gibt, und spielt sie auf Wunsch selbst ein.
In ChatGPT, Copilot oder Gemini ohne Ordnerzugriff lädst du die Dateien in ein Projekt und fügst den Inhalt von AGENTS.md als Anweisung ein.
Zuerst entscheiden: von Hand oder mit Werkzeug?
Das bestimmt den Umfang des ganzen Projekts und gehört deshalb an den Anfang.
| Von Hand | Mit Werkzeug | |
|---|---|---|
| Fragen | 10 bis 15 | ab 20, wächst mit dem Projekt |
| Modelle | 2 bis 3 | 4 und mehr |
| Messung | Stichproben, z. B. monatlich | täglich, mit Historie |
| Gut für | einen ersten Eindruck | Trends, Reporting, Maßnahmen mit Wirkungsnachweis |
Beides funktioniert mit demselben Ordner, ein späterer Umstieg ist jederzeit möglich.
Ohne Ordner ausprobieren
Diesen Text in eine KI mit Websuche kopieren:
Teil B
Das Projekt
Ausgangslage prüfen
Die Grundlagen müssen stimmen. Oft hakt es schon hier: Die Website sperrt KI-Suchen aus, KI-Modelle können sie nicht lesen, oder den Namen gibt es mehrfach.
Gibt es eine englische Version der Website? Die meisten Modelle suchen auch bei deutschen Fragen überwiegend auf Englisch. Deshalb lohnt sich eine englische Version selbst dann, wenn deine Zielgruppe nur Deutsch spricht.
Die KI
- recherchiert Website, Angebot und Namen
- prüft, ob es eine englische Version gibt
- prüft, ob KI-Suchen die Website finden und lesen können
Du
- sagst, was es schon gibt, damit darauf aufgebaut wird
Marke und Zielgruppen verstehen
Der wichtigste Schritt. Gemessen wird, was deine Zielgruppen fragen, nicht wie die Marke sich selbst beschreibt. Das sind vor allem Kundinnen und Kunden, je nach Ziel auch Talente oder ein Fachpublikum.
Dazu kommen konkrete Ziele mit Zeitraum, zum Beispiel: „Bis Ende 2027 werden wir bei Auswahlfragen in Österreich in jeder dritten Antwort genannt.“
Die KI
- stellt eine Hypothese zum Idealkunden auf: wer kauft, mit welchem Problem, in welcher Sprache
- hilft, Ziele messbar zu formulieren
Du
- gleichst mit dem Vertrieb ab: Wer kauft wirklich?
- sagst, ob auch Talente oder ein Fachpublikum zählen
Markenerkennung festlegen
Dieser Schritt wird oft vergessen. KI-Modelle schreiben Marken häufig anders, zum Beispiel mit dem Produkt- statt dem Firmennamen. Wer nur die offizielle Schreibweise zählt, misst falsch.
Die KI
- sammelt Schreibweisen, Produktnamen und Domains
- sortiert mehrdeutige Varianten aus
Du
- ergänzt Namen, die nur intern bekannt sind
Aus einem Projekt: 0 % Sichtbarkeit nach den ersten Läufen. Die Modelle nannten die Marke durchaus, nur unter dem Produktnamen.
Wettbewerber auswählen
Wähle die Anbieter, die im Zielmarkt wirklich relevant sind. Perfekt muss die Liste am Anfang nicht sein: Welche Wettbewerber die KI nennt, zeigen die ersten Antworten, und du kannst sie jederzeit ergänzen.
Die KI
- recherchiert Anbieter im Zielmarkt und begründet die Auswahl
Du
- sagst, gegen wen ihr wirklich Aufträge verliert
Aus Projekten: Einmal flogen vier US-Anbieter raus und regionale kamen dazu. Ein anderes Mal nannten die Modelle über 30 Tools, an die vorher niemand gedacht hatte.
Fragen entwickeln
10 bis 20 Fragen sind ein guter Start. Formuliere sie so, wie deine Zielgruppe sie einer KI stellt, also auch mit Fachbegriffen, wenn sie diese selbst verwendet. Wichtig ist ein Kern an Fragen, den du möglichst dauerhaft misst, damit sich Entwicklungen zeigen. Mit der Zeit kommen ganz von selbst weitere dazu, viele Projekte wachsen auf 100 bis 200 Fragen.
| Perspektive | Beispiel | Was du misst |
|---|---|---|
| Kunde | „Mit welchem Tool kann ich messen, ob unsere Pressearbeit wirkt?“ | Wird die Marke als Lösung genannt? |
| Talent | „Ich bin Data Scientist und ziehe nach Innsbruck. Welche Unternehmen dort sind gute Arbeitgeber?“ | Wird sie als Arbeitgeber genannt? |
| Thought Leadership | „Warum taucht meine Marke in ChatGPT nicht auf, und was kann ich dagegen tun?“ | Wird sie als Expertin genannt oder zitiert? |
| Marke | „Was macht [Marke], und für wen lohnt sich das?“ | Was wird gesagt, und stimmt es? |
Jede Perspektive wertest du für sich aus. Vorsicht bei Fragen, die zu genau auf die eigene Marke zugeschnitten sind, etwa weil sie ihre Selbstbeschreibung oder eigene Schlagworte enthalten: Auf sie passt fast nur eine Antwort, und die Sichtbarkeit wirkt höher, als sie ist.
Doppelt prüfen
Doppelt hält besser. Wenn das Fragen-Set steht, geh noch einmal einen Schritt zurück und prüf deine Annahmen ein letztes Mal. Wer ein laufendes Set später ändert, bricht die Zeitreihe. Drei Prüfungen helfen dabei:
- Würde die Zielgruppe so fragen? Jede Frage einmal aus Sicht der Zielgruppe lesen. Kennt sie jedes Wort?
- Ist das Set ausgewogen? Sind alle wichtigen Themen abgedeckt, und hat jedes Thema genug Fragen für eine eigene Auswertung? Gibt es Vergleichs- und Alternativfragen zu den typischen Wettbewerbern? Gibt es Fragen zur eigenen Marke, um zu sehen, was über sie gesagt wird?
- Ein zweiter, unabhängiger Blick. Ein neuer Chat bewertet das ganze Set mit Stärken und Schwächen. Den Prüftext liefert die Anleitung.
Umfang festlegen
Sobald das Fragen-Set feststeht, wird es konkret: Welche Modelle sollen gemessen werden? Miss die Modelle, die deine Zielgruppe tatsächlich nutzt. 20 Fragen auf 4 Modellen täglich sind rund 2.400 Antworten im Monat.
Ersten Lauf kontrollieren
Prüf den ersten Lauf sofort und lies die Antworten selbst. So fallen Fehler im Setup gleich auf, und du misst nicht wochenlang ins Leere. Kann deine KI einen Browser steuern, stellt sie die Fragen selbst in ChatGPT, Gemini und Co. und sammelt die Antworten samt Quellen.
- Marke nicht erkannt? Dann fehlt eine Schreibweise.
- Unbekannte Anbieter in den Antworten? Als Wettbewerber ergänzen.
- Fragen mit fast gleichen Antworten? Eine pausieren.
- Falsches über die Marke? Mit Quelle notieren.
- Keine Anbieter in der Antwort? Die Frage liefert nur allgemeine Informationen statt konkreter Firmen oder Produkte. Umformulieren, zum Beispiel mit „Welches Tool …“.
Maßnahmen ableiten
Sichtbarkeit und Share of Voice sind Ergebnisse. Wo du ansetzen kannst, zeigen die Daten dahinter: die Quellen, die die KI liest, und die Suchanfragen, mit denen sie sucht. So fischst du nicht im Dunkeln. Die wichtigste Frage: Auf welchen Seiten stehen die Wettbewerber, deine Marke aber nicht?
| Befund | Maßnahme |
|---|---|
| Wettbewerber auf Portalen und Listen, die eigene Marke nicht | Eintrag beantragen, Fakten liefern. Wirkt oft am schnellsten. |
| Fachmedien als häufige Quelle | Auf die Medienliste, Themen und Daten anbieten. |
| Niemand beantwortet die Frage gut | Eigene Seite schreiben: fair, belegt, bei Bedarf auf Englisch. |
| Genannt, aber nur mit der eigenen Website belegt | Unabhängige Belege aufbauen: Presse, Bewertungen, Fachbeiträge. |
| Falsche Aussagen | Die Quelle finden und korrigieren lassen. |
Aus unserer Messung: Wenn eine Antwort eines der beiden Vergleichsportale zitierte, auf denen wir stehen, nannte Gemini uns in 33 % der Fälle. Sonst waren es 12 %.
Jede Maßnahme bekommt eine Person und ein Datum. Nach vier bis sechs Wochen nachmessen.
Laufend verbessern
„GEO ist eine echte Chance für kleinere Unternehmen. Auch ohne großes Budget lässt sich die Sichtbarkeit in KI-Antworten verbessern. Bei aclipp brauchen wir dafür im Schnitt weniger als fünf Stunden pro Woche.“
Sascha Kirstein, Gründer von aclipp
Ein GEO-Projekt ist ein Kreislauf: Lücke finden, Maßnahme umsetzen, Wirkung messen.
| Wann | Was |
|---|---|
| Wöchentlich | „Start“ in der KI, eine Maßnahme anstoßen |
| Monatlich | Entwicklung gegenüber den Wettbewerbern, Wirkung der Maßnahmen |
| Vierteljährlich | Review: Stimmen Zielgruppen, Wettbewerber, Fragen und Ziele noch? |
Damit Zahlen langfristig vergleichbar bleiben, gilt im Ordner: nichts löschen, nur archivieren, und wer eine Frage umformuliert, legt eine neue an. Die KI kennt diese Regeln und hält sie ein.
Aus unserer Messung: Unsere Zitate stiegen von Juni bis September von 7 auf 1.368. Ein Teil davon kam nur daher, dass wir mehr Modelle gemessen haben. Erst der Vergleich mit dem Marktführer zeigte den echten Fortschritt.
Zitate in KI-Antworten pro Monat
- aclipp
- Marktführer
- 734
Jun
- 4251
Jul
- 7241.345
Aug
- 1.3681.867
Sep
- 1.6071.224
Okt(bis 18.)
Das Playbook wächst mit unseren Projekten. Neue Versionen meldet die KI von selbst und überträgt sie auf Wunsch in deinen Ordner.
Miss deine KI-Sichtbarkeit mit aclipp
aclipp misst täglich, wo deine Marke und Wettbewerber in KI-Antworten auftauchen. Deine KI nutzt die Ergebnisse, um nächste Maßnahmen vorzuschlagen.
Für Claude und ChatGPT: Connector einrichten.