Generative Engine Optimization, kurz GEO, bezeichnet die gezielte Arbeit daran, in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini vorzukommen, in Anlehnung an die klassische Suchmaschinenoptimierung SEO, die auf Platzierungen in Trefferlisten zielt. Der Unterschied: Statt auf einen blauen Link zu klicken, liest ein Nutzer heute oft eine zusammengefasste Antwort, die mehrere Quellen bündelt oder gar keine mehr nennt. Um dieses Thema ist in kurzer Zeit ein ganzer Beratungsmarkt entstanden, und mit ihm viele Zahlen, die sich bei genauerem Hinsehen nicht alle gleich gut belegen lassen. Dieser Artikel hält sich an das, was sich tatsächlich nachweisen lässt.
Wie viele Unternehmen nutzen KI überhaupt?
Für die allgemeine KI-Nutzung in Unternehmen gibt es solide amtliche Statistik, allerdings mit einer bemerkenswerten Spannbreite. Destatis, die deutsche EU-harmonisierte IKT-Erhebung, kommt für 2025 auf 26 Prozent der deutschen Unternehmen ab 10 Beschäftigten. Eurostat beziffert den EU-Durchschnitt auf 20,0 Prozent. Bitkom wiederum ermittelt in einer eigenen Erhebung 41 Prozent, also 15 Prozentpunkte über den amtlichen Zahlen zur selben Grundfrage. Das ist selbst ein Befund: Unterschiedliche Methodik und Stichprobe erzeugen sehr unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage. Wer eine einzelne Zahl zitiert, blendet die andere Hälfte der Wahrheit aus.
Was das für die klassische Suche bedeutet
Handfester ist die Datenlage zur Wirkung auf das Klickverhalten. Das Pew Research Center hat verhaltensbasiert an rund 69.000 echten Google-Suchen gemessen: Erscheint eine KI-Zusammenfassung über den Ergebnissen, sinkt die Klickrate auf einen klassischen Treffer von 15 auf 8 Prozent, ein relativer Rückgang von fast der Hälfte. Nur 1 Prozent der Suchen mit einer solchen Zusammenfassung endeten überhaupt mit einem Klick innerhalb dieser Zusammenfassung. Google selbst hat die Methodik öffentlich als „flawed" bezeichnet, ohne eine eigene Gegenzahl vorzulegen; das gehört zur fairen Einordnung dazu.
Auf Ebene des gesamten Suchverkehrs zeigt sich ein ähnliches Bild mit wichtiger Nuance. Der Anteil sogenannter Zero-Click-Suchen (Anfragen, die ganz ohne einen einzigen Klick auf ein Ergebnis enden, weil die Antwort direkt sichtbar ist) lag 2024 bei rund 58 bis 60 Prozent und stieg in einer Folgeerhebung für die ersten Monate 2026 auf rund 68 Prozent. Der Effekt ist dabei nicht gleichmäßig negativ: Eine Analyse von 700.000 Suchbegriffen zeigt, dass Marken-Suchbegriffe durch KI-Zusammenfassungen sogar an Klickrate gewinnen. Und die oft zitierte Gartner-Prognose von 2024, das Suchvolumen werde bis 2026 um 25 Prozent sinken, ist für das Gesamtvolumen bislang nicht eingetroffen: Der US-amerikanische organische Traffic insgesamt liegt nur rund 2,5 Prozent im Minus. Für reine Content- und Publisher-Websites sieht es deutlich anders aus, dort werden rund 33 bis 38 Prozent Rückgang gemessen. Beide Zahlen stimmen gleichzeitig, weil sie Verschiedenes messen. Diese Unterscheidung geht in vielen Artikeln zum Thema verloren.
Was die Wissenschaft zu GEO tatsächlich zeigt
Der Begriff GEO stammt aus einer echten, 2024 bei der Fachkonferenz ACM SIGKDD veröffentlichten wissenschaftlichen Arbeit. Ihr zentrales Ergebnis, wörtlich aus der Zusammenfassung: Sichtbarkeit lässt sich um bis zu 40 Prozent steigern. Wichtig ist das „bis zu": Das ist der beste gemessene Fall unter Laborbedingungen, kein Durchschnittswert, und die Autoren selbst weisen auf Einschränkungen ihrer Methode hin. Neuere, ebenfalls von Fachleuten begutachtete Forschung zeichnet ein deutlich vorsichtigeres Bild: Eine 2025 auf der Fachkonferenz ACM FAccT vorgestellte Untersuchung mit Fachexpertinnen und -experten kommt zu dem Schluss, dass ein erheblicher Teil der Quellenangaben, die KI-Antwortsysteme anführen, die jeweilige Behauptung nicht vollständig stützt. Ein Whitepaper oder Artikel, der sich allein auf die erste, optimistischere Studie beruft, zeichnet ein zu einfaches Bild.
Die eigentliche Lücke: der deutschsprachige Mittelstand
Für die Frage, wie viele B2B-Einkäufer im deutschsprachigen Raum KI gezielt zur Anbietersuche nutzen, gibt es, anders als für die USA, keine belastbare, unabhängige Studie. Was es gibt, ist eher ernüchternd: Eine Erhebung von BME und Onventis unter mehr als 500 Einkaufsleitungen im Mittelstand zeigt, dass nur 6 Prozent ihre eigene KI-Implementierung im Einkauf als hoch ausgereift einschätzen; weniger als ein Viertel der Unternehmen nutzt KI im Einkauf bereits aktiv. Die vielzitierten Zahlen von 63 bis 94 Prozent KI-Nutzung im B2B-Einkauf stammen durchweg aus Marktforschung von Software-Bewertungsplattformen oder Analysten mit eigenem Beratungsgeschäft und nicht aus unabhängiger Wissenschaft, und sie beziehen sich meist auf Software-Einkauf, nicht auf klassische, ERP-gebundene Mittelstandsbeschaffung. Diese Lücke offen zu benennen ist ehrlicher, als eine der schwankenden Zahlen für den eigenen Markt zu übernehmen.
Was heute schon plausibel hilft
Für die technische Umsetzung gilt: Microsoft und Google haben auf Fachkonferenzen bestätigt, dass strukturierte Daten nach dem gemeinsamen Vokabular Schema.org (mit ihm zeichnen Webseiten ihre Inhalte maschinenlesbar aus) Sprachmodellen beim Verstehen von Inhalten hilft. Das ist eine allgemeine Aussage zum Verständnis, keine Zusage einer kausal höheren Zitierrate. Die vorsichtigste haltbare Formulierung: Strukturierte Daten senken die technische Hürde beim Erfassen einer Seite, sie sind ein Wegbereiter, keine Garantie. Wer heute Anbieter für dieses Thema vergleicht, tut gut daran, genau auf diesen Unterschied zu achten: Seriöse Anbieter sprechen über Messung und Transparenz, nicht über garantierte Platzierungen in KI-Antworten. Niemand, auch die Systemanbieter selbst nicht, legt seine Gewichtungslogik vollständig offen.
Wie sich diese Grundlagen in eine konkrete Vorgehensweise übersetzen lassen, arbeiten wir gerade in unserem Whitepaper „Früher war es SEO. Heute ist es GEO." aus — mit denselben Maßstäben an Belegen, die auch dieser Artikel angelegt hat.
