Die erste große akademische GEO-Studie aus Princeton testete 9 Optimierungstaktiken an 10.000 Anfragen. Statistiken, Zitate und angegebene Quellen hoben die Sichtbarkeit in KI-Antworten um 30–40 %. Wir fassen zusammen, was laut Forschung wirklich funktioniert.
Rund um die Optimierung für KI kursieren viele Eindrücke. Zum Glück gibt es auch harte Forschung: die Studie „GEO: Generative Engine Optimization“ (Aggarwal et al., veröffentlicht auf der Konferenz KDD 2024), an der Princeton, IIT Delhi, Georgia Tech und das Allen Institute for AI beteiligt waren. Sie testete 9 Optimierungstaktiken an 10.000 Anfragen in einer Umgebung, die eine generative Suchmaschine simuliert. Ihre Ergebnisse sind bis heute der meistzitierte Leitfaden dafür, was in GEO wirklich funktioniert.
Diese drei Taktiken brachten je etwa 30–40 % mehr Sichtbarkeit (gemessen am Anteil des Inhalts in der Antwort). Einen kleineren, aber messbaren Effekt hatten auch Flüssigkeit des Textes und ein sachlicher, autoritativer Ton. Klassisches Keyword-Stuffing half dagegen überhaupt nicht – die Keyword-Dichte interessiert das Modell nicht.
Die interessanteste Erkenntnis: Den größten Zuwachs verzeichneten Websites auf niedrigeren Positionen. Inhalte, die in der klassischen Suche auf Platz fünf gelandet wären, verbesserten sich nach GEO-Anpassungen um bis zu +115 %. Die generative Suchmaschine wählt nämlich nicht nach Reihenfolge, sondern nach Verwendbarkeit des Inhalts – das gleicht die Bedingungen zwischen großen und kleinen Playern an. Für kleinere Firmen ist das eine seltene Gelegenheit, die etablierte Konkurrenz zu überspringen.
Die Studie lief in einer simulierten Umgebung mit Modellen von 2023/2024 und wenigen konkurrierenden Quellen – reale Zuwächse werden niedriger ausfallen als im Labor. Die Richtung bestätigen aber auch neuere Korrelationsanalysen: Faktendichte und Vertrauenswürdigkeit des Inhalts entscheiden, Kosmetik nicht.
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