GEO / LLMO

Einführung in GEO und LLMO

• Unterschiede: Klassische SEO vs. LLMO
• Marktanteile von Chatbots & AI Overviews (Statistiken & Studien)
• Herausforderungen und Chancen der neuen KI-Sichtbarkeiten

Strategische Grundlagen

• Suchintentionen im Wandel (z. B. von Know- zu Do-Intentionen)
• Auswirkungen von Google SGE auf Traffic – Zero-Klick-Suchverhalten
• Matching: Unternehmen, Zielgruppe und Content

Technische & inhaltliche Erfolgsfaktoren

• KI-Detection: Was darf automatisch erstellt sein?
• Indexierbarkeit, strukturierte Daten, Snippets & Metadaten
• AI-Sichtbarkeits-Metriken: LLM Mentions, Scrolltiefe, Verweildauer etc.

Prompt-Forensik: SEO weiterdenken

• Prompts als neue Keywords? Relevanz & Wettbewerbsanalyse
• Prompt-Arten und Fragetechniken erkennen und nutzen
• Scoring: Wie wahrscheinlich wird ein Inhalt in LLMs genannt?

Content-Strategie und Redaktionsplanung

• Keyword-Cluster nach Suchintention und Prompt-Logik
• Content-Optimierung für AI-Overviews
• Strukturierung: FAQ, Listen, Vergleichstabellen
• Reputationsaufbau für Autorität in AI-Systemen

Monitoring und Automatisierung

• LLM-Sichtbarkeitsmessung (Tools wie peec.ai, SISTRIX)
• Dashboards mit Looker Studio, GSC & Analytics
• Redaktions- und SEO-Workflows mit n8n & Sheets automatisieren