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Blog Online Marketing & Strategie 26. Mai 2026

SEO findet, GEO antwortet und seit der I/O erledigt Google gleich die ganze Aufgabe

Das war eine spannende Woche zum Thema SEO und GEO und SEO vs. GEO. Vorab: Der für mich hilfreichste Artikel ist aber der von Microsoft.

Spannend sind diese 4 Artikel zu der aktuellen Diskussion in der SEO.
Apropos die Links sind alle am Ende des Artikels:

  • 15. Mai — Google aktualisiert „Optimizing your website for generative AI features on Google Search“. Kernbotschaft: SEO bleibt, AEO und GEO seien „still SEO“, LLMs.txt nicht nötig, Chunking nicht nötig, Rewriting für AI nicht nötig. – Hier eine interessante Diskussion dazu auf Linkedin von Hanns Kronnenberg.
  • 18. Mai — Mike King (iPullRank) veröffentlicht „Google’s Guidance on AI Search is Naive and Self-Serving“ und zerlegt den Leitfaden Punkt für Punkt. -> Das hat dann Hanns hier auf Linkedin eingeordnet. Lest auch gerne mal die Kommentare dazu (spannende Diskussion).
  • 6. Mai — Microsoft Bing (Madhavan, Risvik, Merchant) hatte zwei Wochen vorher „Evolving role of the index: From ranking pages to supporting answers“ publiziert. Eine total spannende URL mit detaillierten Insights zum Blickwinkel von Bing – Was ist der Unterschied zwischen “traditioneller Suche” und “Grounding for AI”?
  • 19. Mai — Google I/O: AI Mode mit einer Milliarde Nutzer:innen, neue Suchbox als „biggest upgrade to our Search box in over 25 years“, Information Agents im Hintergrund, Mini-Apps für Hochzeit und Umzug. Hier auch eine Einordnung von Kai Spriestersbach – https://www.afaik.de/google-io-2026/

Folgende Statements kursieren derzeit:

  • SEO ist tot
  • GEO ist tot
  • GEO ist die Zukunft
  • SEO = GEO
  • SEO ≠ GEO
  • Nein, es heißt nicht GEO, sondern LLMO, AEO etc.

Also erst einmal zu den einzelnen URLs und ich fange nicht mit Google an, sondern mit dem für mich relevantesten Beitrag, nämlich dem von Bing.

Der wichtigste Text der Woche: Microsoft Bing über die neue Rolle des Index

Was Bing hier sagt:
“Search optimizes for likelihood of relevance. Grounding must measure strength of evidence” Bing beschreibt hier, dass die klassische Such-Infrastruktur (Crawler, Quality Signals, Ranking) zwar das gemeinsame Fundament bleibt, dass aber daneben eine zweite Optimierungs-Herausforderung für die KI-Suchen entsteht:
Hier mal Auszüge aus der Tabelle (unbedingt diesen Artikel lesen, Verlinkung unten):

In einer zweiten Tabelle vergleicht Bing, was Ziele in der traditionelle Suche sind (traditional Search) versus “in grounding”, also der AI-Suche.

  • Faktentreue (Chunking darf die Aussage nicht entstellen)
  • Qualität der Quellenangabe (jetzt zentrales Signa
  • Aktualität (veralteter Fakt wird im Grounding zur falschen Antwort, nicht nur zur schlechteren Position)
  • Abdeckung hochwertiger Fakten, KI-Suche muss Widersprüche zwischen Quellen abklören

Was die Tabelle für GEO wirklich bedeutet

Aus der Tabelle lassen sich für die GEO für mich die folgenden nachhaltigen Optimierungen ableiten (die auch in zwölf Monaten funktionieren – also keine Listicle Hacks).

  • Aussagen sauber zuordenbar machen. Wer eine Aussage auf einer URL trifft, sollte sie eindeutig formulieren und mit einer relevanten Quelle verknüpfen: Also Autor mit echter und überprüfbarer Expertise, Publikationsdatum, verlinkte Studien, Paper oder Original-Statistiken. Microsoft nennt das „source attribution quality“ und ordnet es als Kernsignal ein.
  • Freshness. Im klassischen Ranking führt mangelnde Freshness zu einem Durchreichen des Artikel in der SERP. In der KI-Suche (AI-Grounding) wird ein alter Artikel ggf. zur alten und damit falschen Antwort.
  • Die Ableitung dazu: Aktualisierungs-Workflows für Evergreen-Artikel, nicht nur für aktuelle Themen.
  • Konsistenz über mehrere Quellen. Wenn deine Marke an verschiedenen Stellen im Web auftritt (eigene Seite, Wikipedia, Konfernezseiten, Branchenmedien, Foren, Podcasts), sollten die wesentlichen Aussagen zur Marke übereinstimmen. Microsoft beschreibt explizit, dass widersprüchliche Informationen ein Risiko für die Antwortqualität sind. Bing dazu: “silent arbitration risks confident wrong answers”.
  • Interne Widerspruchsfreiheit. Wenn deine eigene Domain sich an zwei Stellen widerspricht, gewichtet ein Grounding-System das anders als ein klassisches Ranking. Die Konsequenz: Pflege von Faktenständen, klare Verantwortlichkeiten in der Redaktion.
  • E-E-A-T wird noch wichtiger. Autorenprofile mit belegbarer Expertise, saubere Quellenbennung, klare Trennung zwischen geprüfter Aussage und ggf. eigener Meinung. Im klassischen Ranking war das vielleicht nicht der entscheidende Faktor, in der KI-Suche gewinnt das stark an Bedeutung.
  • Brand-Mentions in relevanten Kontexten. Bewertungsportale, Foren, Wikipedia, Fachblogs, Studien-Zitationen. Was im klassischen SEO als „off-page“ lief, gewinnt im AI-Grounding an Gewicht. Das kann zum Beispiel für uns als 121WATT zu einem neuen Thema wie GEO bedeuten, das wir mehr Erwähnungen zur 121WATT mit GEO bei Konferenzen, Fachblogs, Podcast etc. haben

Was steht im Google-Leitfaden zur KI-Suche?

Der Leitfaden besteht im Kern aus zwei Teilen.

SEO = GEO sagt Google irgendwie

Der erste sagt: Macht weiter, was ihr für SEO gelernt habt. Retrieval-Augmented Generation und Query Fan-Out laufen im Suchsystem mit, also greifen klassische SEO-Best Practices auch für AI Overviews und AI Mode.

Was man nicht in der GEO braucht

Der zweite Teil beschäftigt sich mit einer Reihe von Optimierungstaktiken ab, die in der GEO-Szene als GEO-Strategie verkauft werden — LLMs.txt, Chunking, AI-spezifisches Rewriting, künstliche Mentions, exzessive Strukturdaten. Listicles produizerien Wörtlich sagt Google: „optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience“.
Aus Googles Sicht ist das eine plausible Selbstbeschreibung. Was bei ihnen in den Index kommt und gut rankt, kommt auch in die Antwort. Wer für Google-Ranking optimiert, optimiert für Google’s AI-Features.

Drei bemerkenswerte Stellen im Dokument von Google

Zwei Absätze, bevor Google Chunking als Optimierungstaktik ablehnt, steht, dass gut strukturierte Seiten mit Absätzen, Sektionen und Überschriften „helpful“ seien, weil Menschen sie schätzten. Beides stimmt gleichzeitig, aber die Kommunikation geht (typisch Google) -> Optimiert für den Nutzer und weg vom, wie die KI-Suche unsere Inhalte interpretiert.
Und ganz am Ende ein Hinweis auf „agentic experiences“ mit Verlinkung auf web.dev/articles/ai-agent-site-ux und das Universal Commerce Protocol.

Was sagt Mike King von iPull Rank dazu?

“Google’s Guidance on AI Search is Naive and Self-Serving”

Kurzer Hinweis -> “Mike King ist in dieser Debatte keine neutrale Stimme. Mike positioniert GEO als „Relevance Engineering“ und „AI Search Strategy“. Ich bin auch keine neutrale Stimme nachdem ich zusammen mit Alin Radulescu unser GEO und GEO Fortgeschrittenen Seminar entwickelt habe
Die Anforderungen für GEO haben sich verändert (Relevance Engineering) der Job-Titel ist nur noch nicht hinterhergekommen.

  • Klassisches SEO heißt Keyword-Recherche, technisches Audit, internes Linking, Strukturdaten, Rank-Tracking
  • AI-Search-Arbeit heißt wie funktionieren LLMs, Information-Retrieval, Vektoren und Embeddings, Rag vs. Foundational Models, Halluzinationen, Prompt-Research, Content-Engineering auf Passagen-Ebene, neues GEO-Tracking, neue Protokolle (MCP, A2A, UCP, ACP) (hier habe ich noch Mikes Aspekte erweitert)

Hier gibt es viele Überschneidungen, aber es ist nicht dasselbe Skillset. In der SEO müssen wir alles zu KI noch dazu lernen.
Und hier argumentiert Mike ähnlich, wie der obige Artikel von Bing -> AI Search optimiert für ein Retrieval-System, eine Synthese-Pipeline, einen agentischen Browser und einen Leser, in dessen Antwort möglicherweise gar kein Link auf deine Seite mehr auftaucht. Vier verschiedene “Zielgruppen mit 4 unterschiedlichen Ansprüchen.

Der für mich wichtigste Punkt ist der dritte Aspekt in der Argumentaion: „It’s just SEO“ führt ggf. zu einer falschen Verortung von GEO. Konsequenz -> Wer GEO=SEO argumentiert packt sie ins bestehende SEO-Team -> das heisst dann einfach das bisschen GEO packen wir noch bei SEO obendrauf. Wenn wir in der GEO anfangen wieder zu tricksen (Listicles) und kurzfrstige Hacks auf Konferenzen zu zeigen, bleibt auch GEO in vielen Unternehmen ein Nischenthema. Jetzt meine persönliche Meinung dazu – > es gibt gerade ein Zeitfenster auf C-Level das Thema GEO strategisch zu verorten.

Was hat Google auf der I/O 2026 zu KI-Suche vorgestellt

Auf der I/O 2026 hat Google seine neue Suchvision vorgestellt, so dass die SEO-Frage „rankt meine Seite für ein Keyword“ gar nicht mehr relevant ist. Hier mal der relevante Blogartikel von Google dazu.
Hier erst einmal ein paar Einordnungen und Zahlen von Liz Reid (VP, Search): AI Mode hat seit dem Start vor einem Jahr eine Milliarde monatliche Nutzer erreicht, die Queries verdoppeln sich jedes Quartal, Gemini 3.5 Flash ist das neue Default. Die Suchbox bekommt das „biggest upgrade to our Search box in over 25 years“: sie wächst dynamisch, akzeptiert Text, Bilder, Files, Videos, Chrome-Tabs als Input. Statt Autocomplete kommen AI-Vorschläge, die Absichten antizipieren.

Information Agents & Generative User Interface

Spannend waren aber nicht nur die Veränderungen der Suchbox, sondern auch das, was im Hintergrund passiert.

  • Information Agents laufen im Hintergrund, scannen Web-Content und strukturierte Daten zu einem persönlich definierten Briefing — etwa „benachrichtige mich, wenn ein Apartment mit diesen Kriterien gelistet wird“ — und schicken Push-Notifications mit “synthetisierten” Updates.
  • Agentic Booking und Calling erweitert das Thema AI auf das Thema Local. Nutzer z.B. beschreiben Anforderungen in natürlicher Sprache („private Karaoke-Box für sechs, Freitagabend, Essen bis spät“), AI-Search aggregiert Preise und Verfügbarkeiten — bei Kategorien wie Handwerksdienste, Beauty oder Gassiservices (Pet Care sagt Google) kann man Google beauftragen die Anbieter im Namen des Nutzers anzurufen.
  • Agentic Coding in Search und Mini-Apps: Search baut in Laufzeit individuelle Tools, Mini-App, Tabellen, Simulationen, das ganze ist gestützt auf Google’s agentische Entwickler-Plattform “Google Antigravity”. Das ganze gibt es laut Google ab diesem Sommer und kostenlos.

Das Ziel der Suche verschiebt sich von Google’s Ursprung -> Dokumente finden (Google Suche) zu -> Antworten geben (AI-Overviews) zum Aufgaben erledigen.

Information Retrieval vs. Information Synthesis

Information Retrieval: Klassische Suche ist Information-Retrieval. Google crawlt und indexiert Dokumente, die für eine oder mehrere Queries ranken, Google gibt dem Nutzer eine sortierte Liste (SERP), der Nutzer entscheidet selbst und scrollt weiter, wenn das erste Ergebnis nicht passt. Fehler sind reversibel. Optimiert wird die Wahrscheinlichkeit, dass ein Dokument auf eine Query passt.

SEO ist damit die Disziplin, die für diesen Prozess optimiert. Relevante Tools sind hier die Google Search Console, Sistrix, Semrush. Relevante Metriken sind Impressionen, Klicks, Sitzungen, Conversionsrate. Erweitert um Themen, wie Attribution von Online Marketing Kanälen.

Information Synthesis: KI-Suche ist ein Informations Synthese System. Die KI-Suche indexiert nicht Dokumente, sondern groundable Information. Sie extrahiert Passagen und gewichtet sie nach Beweisbarkeit (Evidenz). Sie synthetisiert diese zu einer Antwort, für die die KI-Suche “die Verantwortung übernimmt”. Fehler können sich aus Sicht der KI potentieren. In der GEO optimieren wir so die Beweisbarkeit ( Evidenzstärke) und nicht Ranking-Position. Relevante Tools sind die KI-Tools selber um besser Topical Authority, Entitäten zu verstehen und zu optimieren.

Agentic GEO – GEO 2027

Und auf Basis der Entwicklungen, die unter anderem Google auf der I/O 2026 vorgestellt hat, aber auch Ansätzen von OpenAI mit dem Agent Commerce Protocol, wird GEO 2027 ein Job-to-be-Done-Problem. Du muss nicht nur in der Antwort auftauchen, du musst wissen, welche Aufgabe dein Nutzer erledigen möchte (Jobs-to-be-done) und die KI überzeugen, das du diese Aufgabe am besten erledigen kannst

Mein Fazit zu SEO = GEO oder SEO ≠GEO

Ich glaube, die Diskussionen werden sich relativ schnell erledigen, aber nicht, weil einer eindeutig recht hat. Am Ende erledigt sich die Diskussion, weil klar ist, dass wir drei Optimierungsherausforderungen haben mit manchmal ähnlichen Methoden. Aber die Zielstellungen für Optimierung für eine Suchmaschine sind anderes, als für eine KI-Suche oder irgendwann die Information Agents
Hier ein paar abschließende Tipps zu SEO und GEO aus meiner Perspektive

  • Terminologie definieren. Bevor du intern über „SEO oder GEO“ diskutierst, ist es hilfreich die drei Ebenen zu erklären. Retrieval, Synthesis, Task Completion. Dann kann man auch argumentieren, das wir in der SEO heute Schicht 1 bedienen, (GEO) Schicht 2 teilweise, Schicht 3 vermutlich noch gar nicht (Agentic SEO oder Agentic GEO).
  • GEO und SEO neu im Unternehmen verorten. Wenn AI-Search-Arbeit unter „SEO“ einfach einsortiert wird, bekommst du Zuwachs an verantwortung und Know-how, aber ohne neue Ressourcen.
  • Know-how-Inventur im Team. Wie viele in deinem Team wissen, was sind Entitäten, Knowledge-Graph, Grounding-Pages, Vektor-Embeddings sind, und können sie messen? Was ist RAG, was ist ein Foundational Model. Warum halluzinieren LLMs. Wie viele haben Know-how zu MCP, ACP, WebMCP oder UCP?
  • Plattform-Map statt Google-Tunnel. ChatGPT, Perplexity, Claude, Copilot, Gemini sind eigene KI-Suchen mit eigenem Index, eigenem Retrieval, eigenen Trainingsdaten etc. Bisher haben wir SEO meistens nur für Google gemacht, jetzt haben wir so viele Plattformen für die wir optimieren können. Also wo legen wir Schwerpunkte und wo überprüfen wir mit welchen Tools wir relevante GEO-Kennzahlen erheben
  • Messung umstellen. Klicks und Rankings bleiben — aber sie reichen nicht mehr. Citation Rate, Share of Voice in LLMs, Grounding Queries, Sentiment,Brand Recall in synthetisierten Antworten. Es gibt mittlerweile Tools, die das messen (Otterly, Rankscale, Peec AI, Profound), Bing liefert eigene Daten in seinen Webmaster Tools. Wir bauen wir eine GEO Reporting-Infrastruktur auf
  • Agent-Readiness. Universal Commerce Protocol, MCP, ACP. Browser-Agenten, sind Themen, die vielleicht noch nicht die nächsten 3 Monate dringend werden, aber Sie werden kommen.

Quellen (Stand 21. Mai 2026)

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