SEO war gestern – zumindest wenn man den zahlreichen Online-Marketing-Agenturen und Expert:innen aus der Branche Glauben schenkt, die ihre Kundenunternehmen für die Notwendigkeit sensibilisieren wollen, dass klassisches Suchmaschinengeschäft alleine nicht ausreicht. Dem zugrunde liegt die Erkenntnis, dass klassische Sichtbarkeit für Unternehmen in Zukunft nicht mehr die einzig relevante Währung ist – und die Suchergebnisse bei Google und in anderen Suchmaschinen bald vor allem durch die GPT-Modelle geprägt werden. Denn schon jetzt ist klar, dass viele von uns anders suchen als bisher, sich eher auf die KI-Zusammenfassungen oberhalb der Suchergebnisliste verlassen und in vielen Fällen gar nicht mehr auf die entsprechenden Ergebnisseiten klicken.

In der Tat lernen Unternehmen und Website-Betreiber:innen dieser Tage schmerzvoll, dass es nicht mehr ausreicht, ihre Visibilitätsstrategien ausschließlich an den klassischen SERPs auszurichten. Hier ist aktuell ein Wildwuchs an neuen Begriffen zu beobachten, die an dieser Stelle einmal genauer eingeordnet und – soweit möglich – voneinander abgegrenzt werden müssen. Klar ist schon heute, dass diese Konzepte eng miteinander verwoben sind, auch wenn sie unterschiedliche Schwerpunkte verfolgen.

Ein zentraler Begriff in diesem Zusammenhang ist Answer Engine Optimization (AEO). AEO beschreibt die gezielte Optimierung von Inhalten für sogenannte Answer Engines – also jene Suchsysteme, die Nutzeranfragen nicht mehr nur mit einer Linkliste beantworten, sondern direkt in vollständigen Sätzen aggregierte Informationen ausgeben. Beispiele sind Bing Chat, Perplexity oder Google SGE (Search Generative Experience). Ziel von AEO ist es, Inhalte so zu strukturieren, dass sie als vertrauenswürdige Quelle in diesen Antwortkästen prominent zitiert werden. Neben technischen Aspekten wie semantischen Markups oder strukturierten Daten spielen dabei auch klare Formulierungen, prägnante Überschriften und maschinenlesbare Content-Formate eine wichtige Rolle. Es handelt sich dabei um den direkten Nachfolger und die Erweiterung von klassischem SEO für die Sichtbarkeit in LLM-Antwortfeldern etwa im Rahmen der „Übersicht mit KI“.

Parallel dazu hat sich Generative Engine Optimization (GEO) als Überbegriff etabliert. GEO beschreibt die Optimierung für generative Suchsysteme insgesamt, also für alle Plattformen, die Inhalte automatisch zusammenfassen und in eigenen Antwortfeldern darstellen. GEO ist damit konzeptionell noch etwas breiter gefasst als AEO, da es auch rein generative Modelle wie ChatGPT in Suchmodus oder spezialisierte Branchen-LLMs umfasst.

Eng mit AEO verwandt ist der Begriff SGE-SEO, der sich aber speziell auf Googles Search Generative Experience bezieht. Denn während AEO auf alle generativen Antwortsysteme abzielt, bezieht sich SGE-SEO ausschließlich auf die Optimierung für Googles neuen Suchansatz, der klassische Websuche mit generierten Zusammenfassungen kombiniert. SGE-SEO lässt sich daher als Teilmenge von AEO verstehen – mit spezifischem Fokus auf Googles Anforderungen an Snippets, strukturierte Daten und E-E-A-T-Signalen.

Eine weitere Facette bildet Conversational Engine Optimization (CEO). CEO adressiert insbesondere die Auffindbarkeit und Nutzbarkeit von Inhalten in konversationellen Interfaces – also Systemen, in denen Nutzer in Dialogform Fragen stellen und Antworten erhalten. Hierzu zählen die etablierten Voice Assistants wie Alexa oder Siri ebenso wie Chatbots und Copiloten. Im Unterschied zu AEO liegt der Schwerpunkt bei CEO jedoch stärker auf der dialogischen Einbettung, also der Kontextsteuerung über mehrere Interaktionen hinweg und der Relevanz einzelner Antworten im Verlauf eines Gesprächs.

Während AEO, GEO und CEO vor allem die inhaltliche Optimierung für Sichtbarkeit und Nutzbarkeit durch generative KI betreffen, bezieht sich Large Language Model Optimization (LLMO) vor allem auf den technischen Betrieb und die Steuerung von Sprachmodellen selbst. LLMO umfasst Strategien, um Modelle gezielt zu trainieren, zu überwachen, ihre Performance zu verbessern oder die Ausgabequalität zu kontrollieren. Auch das sogenannte Prompt Engineering, also die systematische Gestaltung von Eingaben, gehört in diesen Bereich. LLMO ist damit stärker auf Entwickler- und Produktteams ausgerichtet, während AEO und GEO insbesondere Content-Strategen, SEOs und Marketer ansprechen.

Ein hierbei ebenfalls häufig anzutreffendes, aber unscharfer Begriff ist AIO (AI Optimization). Dieses Schlagwort wird in unterschiedlichen Kontexten verwendet und ist dabei nicht eindeutig definiert. Teilweise beschreibt AIO ziemlich allgemein jene Verfahren, um Prozesse, Inhalte oder Anwendungen besser für künstliche Intelligenz nutzbar zu machen. Manchmal wird AIO aber auch synonym oder als Oberkategorie für AEO, GEO und CEO gebraucht. In anderen Fällen bezieht sich AIO stärker auf den Betrieb KI-gestützter Systeme insgesamt, vergleichbar mit LLMO oder klassischen Ansätzen aus dem Bereich Machine Learning Operations. Aufgrund dieser begrifflichen Unschärfe empfiehlt es sich, AIO stets genau einzuordnen und nicht unreflektiert als pauschales Etikett zu nutzen.

Der Begriff SEO 3.0 schließlich ist eher marketinggetrieben besetzt und bezieht sich auf das klassischen Suchmaschinengeschäft (als SEO 1.0) mit Keywords und Linkaufbau und die 2.0er-Variante mit Content Marketing, Social Signals und Rich Snippets als Grundlage für Visibility. SEO 3.0 wird heute gerne in Diskussionen teilweise als Sammelbegriff für die Ära der KI-gestützten Suche und generativen Antworten verwendet. Das ist dennoch nichts, was ähnlich greifbar wäre wie die weiter oben umrissenen Begrifflichkeiten.

Darüber hinaus gibt’s noch das E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) als umfassender Bewertungsmaßstab. E-E-A-T geht auf Google zurück und stammt ursprünglich aus den Search Quality Evaluator Guidelines. Dabei geht’s um die Relevanz und Vertrauenswürdigkeit von Inhalten und die Bewertung durch die Suchmaschinenbetreiber. Mit dem Aufkommen generativer Suchsysteme hat das E-E-A-T-Thema wieder stark an Bedeutung gewonnen, da LLMs und Suchmaschinen ja jene Inhalte bevorzugen, die klare Autorenschaft, belegte Expertise und überprüfbare Erfahrung nachweisen.

Unterm Strich sehen wir, dass aktuell zahlreiche neue Fachbegriffe im Entstehen sind, die sich um die Frage drehen, wie Inhalte in einer Welt aus generativer Suche, Sprachmodellen und konversationellen Interfaces auffindbar, vertrauenswürdig und nutzbar bleiben. Letztlich beschreiben sie allesamt aber einen Paradigmenwechsel vom Google-Ranking zur Antwortlogik. Dennoch ist jene Relevanz nur dann zu erzielen, wenn Inhalte nicht nur die oben genannten Kriterien erfüllen, sondern vor allem auch strukturiert im Sinne von semantischen Relevanzräumen sind.

Dabei bilden dann AEO, GEO und CEO das Gerüst für die inhaltliche Optimierung im Hinblick auf die Sichtbarkeit in Antwort- und Konversationssystemen. LLMO dagegen ist eher der technische Betrieb und die Steuerung all dessen, während Begrifflichkeiten wie SGE-SEO, SEO 3.0 oder AIO ergänzende oder unspezifische Sammelbezeichnungen sind. Klar ist aber auch, dass wir in einigen Monaten bestimmte Begriffe aus diesem „Wortfeld“ und begrifflichen Sammelsurium sehen werden, die sich durchsetzen – und eben welche, die auch wieder verschwinden werden. Vorerst werden wir dennoch auf diese zahlreichen Begrifflichkeiten treffen, was es den Marketing- und E-Commerce-Verantwortlichen, die ihre Websites und Webshops optimieren, nicht leichter machen wird.

Dieser Artikel wurde ursprünglich am 15.07.2025 veröffentlicht, interessiert jedoch immer noch sehr viele unserer Leser:innen. Deshalb haben wir ihn aktualisiert und hier nochmals zur Verfügung gestellt.