Maßnahmen einer GEO-Initiative

Um in KI-generierten Antworten aufzutauchen, müssen Unternehmen gezielt die Erfordernisse der Large Language Models (LLMs) bedienen. Dazu gehören sowohl technische als auch inhaltliche Aspekte.

Grounding als Schlüsselfaktor

Bevor sich Unternehmen an die Optimierung ihrer Sichtbarkeit im Google Overview bzw. in ChatGPT & Co machen, empfiehlt DI Olaf Kopp, Head of SEO & AI Search (GEO) bei der Agentur Aufgesang in Hannover, sich näher mit der Funktionsweise von generativer KI zu beschäftigen, die auf Large Language Models (LLMs) beruht. „Diese extrahieren nicht nur Informationen aus vorhandenen Dokumenten, sondern können auch Anfragen verarbeiten und Antworten in natürlicher Sprache erstellen“, erklärt Kopp. Dabei ist das sogenannte „Grounding“ relevant, das bei Microsoft Copilot, ChatGPT etc. zum Einsatz kommt: „Solche generativen Modelle können Suchergebnisse und Webseiteninhalte als zusätzlichen Kontext bei der Generierung von Antworten verwenden“, so Kopp. Diese kontextuelle Verankerung wird „Grounding“ genannt. Groundings bestimmen also, welche Informationen für die KI-Antwort herangezogen und welche Quellen zitiert werden. „Unternehmen müssen ihre Inhalte daher so strukturieren, dass sie ‚Grounding-fähig‘ sind und somit von generativen KI-Modellen herangezogen werden“, erläutert Kopp.

Digitalen Fußabdruck aufbauen

Reinhard Rosenberger, Managing Director von Healthcare D3, gibt zu bedenken, dass GEO von der Seite der User:innen aus gedacht werden muss. „Und diese sind im Internet zumeist auf der Suche nach etwas: einem Produkt, einer Information etc.“ Diese Suche findet aber nicht nur über Suchmaschinen und KI-Bots statt, sondern beispielsweise auch in Social Media. „Daher brauchen Unternehmen einen digitalen Fußabdruck, das heißt, sie müssen auch auf anderen Plattformen präsent sein, nicht nur über eine eigene Website“, empfiehlt Rosenberger. Bezogen auf ein Pharmaunternehmen bedeutet das: „Man muss entlang der Patient Journey permanent präsent sein. Wer diese Onlinepräsenz erreicht, profitiert davon auch bei GEO, denn die KI findet dadurch Informationen des Unternehmens auch in anderen Quellen“, weiß Rosenberger aus der Praxis.

Die Daten der KI-Schulungen

„Generative KI-Modelle stellen ihre Antworten zu einem großen Teil aus ihren Schulungsdaten zusammen. Lediglich ein kleiner Teil wird durch das Durchsuchen der aktuellen Internetdaten generiert“, erklärt Rosenberger. Das Ziel für Unternehmen ist daher, bereits in diesen Schulungsdaten aufzutauchen – ein eher langfristiger Prozess, bei dem ein digitaler Fußabdruck hilfreich sein kann, weil er Relevanz und Kompetenz vermittelt.

Gut strukturierte und maschinenlesbare Inhalte

Auch für SEO waren gut strukturierte Inhalte bereits wichtig. Für GEO gilt das ebenfalls. So spielen laut Rosenberger beispielsweise Prägnanz, übersichtlicher Aufbau sowie Aktualitätsvermerke eine wichtige Rolle. Ursula Gastinger, Geschäftsführerin von DiLAB42 und von iab.Austria, ergänzt: „Klare und faktenbasierte Informationen, die leicht verständlich sind, tragen dazu bei, dass die generativen KI-Modelle die Inhalte überhaupt berücksichtigen und in der Folge auch (möglichst) richtig interpretieren und wiedergeben.“

Gute Verständlichkeit & Frage-Antwort-Modus

Wer bei ChatGPT, Microsoft Copilot & Co eine Anfrage eingibt, formuliert diese ­oftmals als Frage. „Für eine erfolgreiche GEO-Strategie sollten Inhalte daher so ­aufgebaut sein, dass sie diese Fragen möglichst direkt beantworten. Dazu gehört auch, sich die häufigsten Fragen, die Nutzerinnen und Nutzer als Prompt formulieren könnten, vorab zu überlegen“, betont Julia Hahn, Head of Agency bei der Agentur Dr. Kaske in München. Gastinger empfiehlt, beispielsweise die FAQs, also die „Frequently Asked Questions“, auf der Website anzuführen und zu beantworten. „Die KI findet so gleich die Antworten auf die Fragen, die von Userinnen und Usern häufig gestellt werden. Bei der Zusammenstellung dieser FAQs ist natürlich die Zielgruppe von Bedeutung, also ob sich meine Inhalte an die breite Öffentlichkeit, an konkrete Patientengruppen oder an Health Care Professionals richten.“

Authentizität und Quellen

„Die KI achtet durchaus auf die Verlässlichkeit der jeweiligen Quelle. Daher kann es die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten verbessern, wenn man z.B. den Autor bzw. die Autorin eines Textes angibt“, so Hahn weiter. Zudem dürfe es für die KI durchaus auch „menscheln“, merkt Kopp an: „Personen in Texten zu erwähnen bzw. als Autorinnen/Autoren anzuführen, ist eine relevante Maßnahme – sie müssen aber wirkliche Expertinnen/Experten sein und thematische Autorität besitzen.“ Gastinger schließt sich dieser Empfehlung an: „Wie bei SEO spielen auch bei GEO Vertrauen und Autorität eine Rolle, das heißt, die KI stellt sich durchaus die Frage, wer die offizielle Quelle hinter den Informationen ist. Daher sind Links zu Expertinnen und Experten, zu der Website von Fachgesellschaften oder Fachverlagen etc. sowie Quellenangaben wichtig. Weiters sind Konsistenz und regelmäßige Aktualisierung der Inhalte von Bedeutung.“

Gastinger gibt weiters zu bedenken, dass ein Unternehmen nicht nur über die eigene Website im Internet existieren sollte: „Einträge in Wikipedia, Reddit oder LinkedIn sowie Blog-Beiträge bzw. speziell im Pharmabereich in der Onlinepräsenz von Selbsthilfegruppen oder ähnlichen Einrichtungen sind relevant, um von der KI berücksichtigt zu werden.“

Julia Kühweidner, BA, Senior Product Manager OTC bei Kwizda Pharma, sieht dies ähnlich und erkennt hier einen Vorteil für das Pharmamarketing: „Die KI greift auf sehr viele Quellen gleichzeitig zu. Wenn (Marken-)Informationen klar strukturiert, einheitlich und technisch sauber eingebettet sind, erhöht das die Vertrauenswürdigkeit. Jeder medizinische Inhalt, der zur Verfügung gestellt wird, sollte plattformübergreifend konsistent sein und auf Referenzen basieren. Ohne eine starke SEO-Basis und die regelmäßige Pflege der Inhalte entfaltet GEO nur eine begrenzte Wirkung. Deshalb mein Tipp: Zurück zum Ursprung. Alle Plattformen sollten noch einmal inhaltlich und technisch geprüft werden, um die einheitliche Struktur sicherzustellen.“

KI-Vorlieben hinsichtlich Referenzen

Wie künstliche Intelligenz Markenpräferenzen mitprägt und was Hersteller daraus lernen können – dieser Frage ging die Agentur Dr. Kaske von Fabian Kaske im September 2025 mit einer Studie1 nach. Analysiert wurde die Sichtbarkeit von Mückensprays in den Antworten von ChatGPT. Die Untersuchung liefert interessante Einblicke hinsichtlich der bevorzugten Quellen: ChatGPT referenzierte am liebsten etablierte Medien mit hoher Autorität. Für das Pharmamarketing bedeutet das, dass die Fachkommunikation an Bedeutung gewinnt, da „etablierte (Fach-)Zeitschriften von LLMs als relevante Quellen genutzt werden und daher in KI-Antworten präsent sind“, so Hahn. Auch Hersteller- und Markenwebseiten tauchten bei der AI-Analyse zum Thema Mückenspray in den ChatGPT-Antworten auf, allerdings in geringerem Ausmaß.

Regelmäßig testen und KI-Monitoring

Gastinger rät Unternehmen, ihre eigene Webseite in Bezug auf SEO und GEO regelmäßig zu analysieren, um stets den aktuellen Anforderungen zu entsprechen. Hahn hält ebenfalls eine laufende Beschäftigung mit dem Thema GEO für erforderlich, denn „es verändert sich in diesem Bereich so viel, dass man kontinuierlich mitlernen sollte“. Zudem empfiehlt sie, eigene Inhalte über LLM-Anfragen immer wieder zu testen, um so Erfahrungen zu sammeln, die für eine weitere Optimierung genutzt werden können.

Kühweidner ist überzeugt, dass es nicht nur bei regelmäßigen Tests zur Überprüfung der eigenen Präsenz bleiben sollte: „In der nahen Zukunft wird das Thema KI-Monitoring eine größere Rolle spielen, um die Darstellung der eigenen Marken in generativen Antworten zu überprüfen. Wenn eine KI falsche, ­unvollständige oder gar irreführende Informationen liefert, kann das negative Auswirkungen haben. Es ist daher entscheidend, frühzeitig gegenzusteuern und Korrekturen einzuleiten.“