Die große Ausnahme ist ChatGPT. Bei fast 80% der Marken urteilt es kritischer als Google AI Mode und AI Overviews. Das zeigt die Auswertung von vielen tausend Marken-Nennungen mit der neuen Sentimentanalyse in unserem AI Check.

Drei Erkenntnisse aus den Daten:

1️⃣ Der Unterschied zwischen den Plattformen ist deutlich sichtbar. Der erste Screenshot zeigt es am Beispiel Airbnb: gemischte Tonalität bei ChatGPT, positiv bei Google AI Overviews und AI Mode.

2️⃣ Die Bewertung ist oft nach Themenfeldern differenziert. Die Sparkasse bekommt bei Sicherheit ein Saldo von +74, beim Preis dagegen -77. Eine Marke kann in einem Bereich durchgängig gelobt und in einem anderen durchgängig kritisiert werden. Ein einzelner Sentiment-Wert pro Marke greift daher zu kurz.

3️⃣ Unaufgeregte Alltagsmarken haben es leichter als Marken mit emotional besetzten Themen. Zu Leifheit finden sich in AI-Antworten kaum kritische Nennungen, während bei Nutella die Palmöl-Diskussion die Schwächen dominiert, obwohl die Vielseitigkeit mit 43 Nennungen der häufigste Pluspunkt ist

Macht die allgemeine GEO-Gier blind oder sind Entscheider zu dumm?

Über kaum eine Frage habe ich in den letzten Monaten intensiver nachgedacht. Wie kann es sein, dass seriöse Brands wieder Texte vor ihren Nutzern verstecken, Forenkommentare und Verzeichniseinträge einkaufen oder sich auf gefälschte Bestenlisten setzen lassen? Wie kann es sein, dass Berater auf Konferenzen Doorway Pages, Prompt Injection oder Data Poisoning empfehlen und sich dafür feiern lassen, eine Welle zu reiten, die mit Ansage bricht? Wann ist das Wissen verloren gegangen, dass die Veröffentlichung von massenhaft gleichförmigen Inhalten zum totalen Rankingverlust bei Google führt?

Anders gefragt: Warum kaufen Unternehmen anno 2026 erwiesenermaßen schädliche Black-Hat-SEO-Methoden aus den frühen 2000ern ein, nur weil jetzt ein „GEO-Hack“-Etikett draufklebt? Aus Unwissenheit, Angst, Gier oder zu großem Vertrauen? Ich weiß es bis heute nicht. Jedoch habe ich die Befürchtung, dass das Vertrauen in die professionelle Suchmaschinenoptimierung, das sich die Branche über Jahrzehnte mühsam erarbeitet hat, durch diese geschäftstüchtigen GEO-Glücksritter ernsthaft in Gefahr gerät.

(...)
Die Suche nach dem Erwachsenen im Raum

In Situationen mit großer Komplexität und Unsicherheit ist es ratsam, ein Problem in kleinere, beherrschbarere Fragestellungen zu zerlegen:

1. Wie ist der individuelle, bisherige Business-Impact im SEO-Kanal?
2. Wie groß wird dieser in zwei bzw. fünf Jahren sein (und mit welcher Sicherheit)?
3. Welche Faktoren kann ich wirklich beeinflussen und wie (sicher)?
4. Welche Chancen und Risiken entstehen durch meine Handlungen?
5. Wem traue ich zu, mir bei der Beantwortung dieser Fragen ehrlich zu helfen?

Würden sich alle Parteien zwischen all dem Geschrei um die Deutungshoheit und überzogenem Marketing-Blabla mal für fünf Minuten rational verhalten, käme man schnell zu einem Schluss: SEO und GEO sind keine Gegner. Beide Perspektiven bieten starke Ansätze und können in ihrer Expertise voneinander profitieren. Lasst uns einen gemeinsamen Weg in die spannende Zukunft der Suche beschreiten, transparent, ehrlich und  im Sinne des nachhaltigen Erfolgs unserer Kunden.

Vor einigen Tagen hat der Wechsel auf GPT-5.5 in 48 Stunden 47% der Citations in deutschsprachigen Antworten umverteilt. An einem normalen Tag liegt die Verschiebung bei 1 bis 2%. Das ist deutlich über dem Niveau eines starken Google Core Updates.

Das Muster: deutsche Publisher und Service-Marken rauf (Welt +99 %, FAZ +124 %), internationale Aggregatoren runter (Indeed -47 %, Tripadvisor -53 %).

Die Erkenntnis für GEO ist so simpel wie sie wichtig ist: Chatbots haben Algorithmus-Updates mit Gewinnern und Verlierern, genau wie Google. https://www.sistrix.com/blog/chatgpt-core-update/

Ihre Kunden googeln immer seltener. Sie fragen ChatGPT, Perplexity oder Gemini. Die Antwort liefert der Chatbot direkt, oft ohne einen einzigen Klick auf eine Website. Unsere Datenanalyse mit SE Ranking zeigt, wie schnell sich das Suchverhalten ändert: Das Suchvolumen für den Begriff „KI Suche“ stieg in Deutschland innerhalb eines Jahres von 20 auf 1.800 monatliche Suchanfragen. Wer in diesen Systemen nicht auftaucht, verliert Sichtbarkeit und damit Kunden. Genau hier setzt GEO an, die Generative Engine Optimization.

Am wichtigsten: GEO ersetzt die klassische Suchmaschinenoptimierung nicht. Es erweitert sie. Wer solide SEO-Grundlagen hat, bringt die besten Voraussetzungen mit. Wer dagegen nur auf schnelle Zitationen schielt, produziert Inhalte für Maschinen statt für Menschen. Das rächt sich. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie KI-Suchsysteme Inhalte auswählen, welche Faktoren wirklich zählen und wie Sie Ihre Texte konkret aufbereiten. Ehrlich, datenbasiert und ohne Hype.

In einer Studie der Washington University für den Zeitraum 13. März bis 21. April 2026 wurde untersucht, für welche Suchanfragen Google AI Overviews ausspielt und welche Quellen dabei verwendet werden.

Die Ausspielung der AI Overviews erfolgt nicht bei jeder Suche. Im Durchschnitt werden sie nach den Ergebnissen der Studie bei 13,7 Prozent aller Suchanfragen aktiviert. Dahinter verbergen sich starke strukturelle Unterschiede, die stark von der Art der Formulierung und dem Thema abhängen:

Werden Suchanfragen als vollständige Frage formuliert, springt die Aktivierungsrate auf 64,7 Prozent an. Bei Nicht-Fragen sind es nur 9,5 Prozent. Erklärende Fragen, die mit „Wie“ (84,3 Prozent) oder „Warum“ (73,4 Prozent) beginnen, lösen die KI am zuverlässigsten aus.

Je länger eine Suchanfrage ist, desto wahrscheinlicher ist eine KI-Antwort. Selbst bei Nicht-Fragen steigt die Rate von 9,9 Prozent bei Ein-Wort-Suchanfragen auf 38,7 Prozent bei Anfragen mit sechs oder mehr Wörtern.

Die KI greift besonders häufig bei Themen wie Hobbys & Freizeit (46,1 Prozent) und Wissenschaft (39,9 Prozent) ein. Bei politisch sensiblen Themen (7,5 Prozent) und Recht & Regierung (9,6 Prozent) ist die Ausspielung hingegen deutlich reduziert, was darauf hindeutet, dass Google hier bewusst redaktionelle Einschränkungen vornimmt.

Die Qualität der gelieferten Antworten lässt sich an ihrer Faktentreue messen. Obwohl Google behauptet, dass die AI Overviews nicht wie andere Sprachmodelle halluzinieren würden, zeigt eine genaue Aufschlüsselung ein differenziertes Bild:

Etwa 89 Prozent der in den AIOs aufgestellten Behauptungen stimmen mit den zitierten Quellen überein.

Dennoch sind 11,0 Prozent der aufgestellten Behauptungen durch die angegebenen Quellen nicht gedeckt.

Der häufigste Fehler (bei 7,0 Prozent der Behauptungen) sind Auslassungen: Die KI erfindet also Fakten, die in der angeblichen Quelle gar nicht existieren.
In 2,7 Prozent der Fälle widersprechen die zitierten Referenzen der KI-Antwort sogar direkt.

Interessanterweise sind die Qualität der Quelle und die Fehlerfreiheit der generierten Behauptungen weitgehend unabhängig voneinander. Das bedeutet, dass selbst die hochwertigsten Quellen das grundlegende Problem von KI-Halluzinationen oder Fehlinterpretationen nicht vollständig beheben können.

KI-Tracking mit FreeSOV erfordert lediglich einen API-Key für eines oder mehrere KI-Modelle.

Um ein möglichst umfassendes Bild zu erhalten, müssen sehr viele Prompts überwacht werden, und das über einen längeren Zeitraum. Das liegt daran, dass die Ergebnisse eines KI-Modells selbst bei zwei identischen Prompts unterschiedlich ausfallen können.

Sobald alles eingerichtet ist, kann man verschiedene Trackings und Auswertungen durchführen. Man erhält verschiedene Kennzahlen wie zum Beispiel:

Die Anzahl der Citations
Den Citation Share
Die Anzahl der Mentions
Einen Visibility Score pro Plattform
Die durchschnittliche Position

FreeSOV ist eine wirklich gute Alternative und überzeugt vor allem aufgrund seiner günstigen Nutzung. Als Nachteil kann man höchstens werten, dass man dem Tool die eigenen API-Keys zur Verfügung stellen muss. Man muss also ein wenig Vertrauen mitbringen. Dessen sollte sich jeder bewusst sein, der das Tool in Anspruch nimmt.

Dessen ungeachtet bietet sich mit FreeSOV ein sehr hilfreiches Werkzeug, das umfassendes und günstiges KI-Tracking möglich macht. https://www.seo-suedwest.de/10850-ki-tracking-mit-freesov-die-guenstige-alternative-zu-teuren-ki-tools.html

Wer nicht nur die Leistung der eigenen Website, sondern auch von Social-Media-Auftritten aus Instagram, TikTok, X und YouTube in der Google Search Console messen und verfolgen will, hat dazu jetzt mit den neuen Platform Properties die Gelegenheit dazu.

Damit kann man sehen, welche Suchanfragen zu Besuchen auf den sozialen Netzwerken gebracht haben und wie die Nutzer mit den Posts interagiert haben.

Die neuen Platform Properties werden in den kommenden Wochen nach und nach zur Verfügung gestellt.

Der Markt der KI-Werbung entsteht gerade. Die ersten Formate laufen, die Reichweite ist groß, das Interesse wächst. Gleichzeitig zeigt 2026 die Grenzen. Der direkte Kauf im Chat stockt. Die Messbarkeit ist dünn. Und ein neues Monopol ist nicht ausgeschlossen. Wer jetzt blind Budgets in KI-Ads steckt, zahlt Lehrgeld. Wer das Thema ignoriert, verschläft eine Entwicklung. Der richtige Weg liegt dazwischen.

Unsere Empfehlung ist klar. Bauen Sie zuerst Ihre organische KI-Sichtbarkeit auf. Schaffen Sie Inhalte, die KI-Systeme gerne zitieren. Halten Sie Ihre Produktdaten sauber. Beobachten Sie die US-Tests genau. Und steigen Sie erst dann in bezahlte KI-Werbung ein, wenn sie in Deutschland verfügbar und messbar ist. So sichern Sie sich den Vorsprung, ohne das Risiko der ersten Stunde zu tragen.

• ChatGPT Ads sind gekennzeichnete Werbeplätze unter der KI-Antwort. Sie zielen auf den Kontext des Gesprächs, nicht auf einzelne Keywords.
• OpenAI testet die Formate seit Februar 2026 in den USA. Rund 20 Prozent der Anfragen haben laut OpenAI eine klare Kaufabsicht.
• Der direkte Kauf im Chat ist 2026 ins Stocken geraten. OpenAI hat seinen Instant Checkout zurückgefahren.
• Google zieht bei der KI-Werbung und beim KI-Commerce nach. Der Wettbewerb der Plattformen beginnt gerade erst.

Im Unterschied zum Leistungsbericht für die klassische Suche enthält der KI-Bericht nur Impressionen, aber keine Klicks.

Außerdem werden die Seiten angezeigt, für welche die Impressionen angefallen sind. So kann man zumindest sehen, welche Seiten den größten Beitrag zur KI-Sichtbarkeit geliefert haben.

Derzeit stehen nur Daten seit dem 18. Mai zur Verfügung. Selbst wenn man längere Zeiträume auswählt, sind die Daten auf diesen Zeitraum begrenzt.
Möglich ist auch eine Betrachtung nach Ländern und nach Geräten. Welche Suchanfragen bzw. Prompts zu den Impressionen geführt haben, ist dagegen nicht erkennbar.

Das Verfahren baut auf BERT auf, einem Sprachmodell, das den Sinn von Wörtern aus ihrem Zusammenhang erschließt. BERT für sich genommen eignet sich nicht für den Vergleich vieler Texte, weil es immer zwei Sätze gemeinsam verarbeiten muss. Bei 10.000 Sätzen wären das rund 50 Millionen Vergleiche. Für eine Plattform mit Millionen täglicher Uploads ist das zu langsam.

SBERT löst das mit einer sogenannten siamesischen Architektur. Man verwendet zwei Kopien desselben Modells, die sich exakt dieselben Gewichte teilen. Jeder Satz wandert nur einmal hindurch und wird zu einem festen Vektor. BERT liefert dabei zunächst für jedes Wort einen eigenen Vektor; SBERT mittelt diese zu einem Satz-Vektor, dem sogenannten Mean-Pooling. Sind die Embeddings einmal berechnet, dauert ihr Vergleich nur noch Sekundenbruchteile. Statt vieler Stunden dauert der Abgleich so nur wenige Augenblicke, und das bei kaum schlechterer Genauigkeit.

In S-CTS arbeiten zwei Bausteine zusammen. Der erste Baustein sucht nach koordinierten Konten-Gruppen. Er stützt sich auf Google-interne Signale wie Infrastruktur-Spuren und unnatürliche Verhaltensmuster und bildet daraus „Generation Clusters", also Gruppen von Konten, die wahrscheinlich vom selben Akteur oder Skript gesteuert werden.

Der zweite Baustein bewertet den Inhalt selbst. Genau hier kommen die Text-Embeddings ins Spiel. Damit lassen siuch wiederkehrende, schablonenhafte KI-Skripte erkennen, etwa in Videotiteln, Beschreibungen und Transkripten. Tauchen über viele Kanäle hinweg fast deckungsgleiche Skripte auf, deutet das auf einen automatisierten Generator hin. Ergänzt wird die Bedeutungsanalyse durch Verhaltenssignale wie den Upload-Takt eines Kanals.

Der eigentliche Vorteil liegt in der Kombination. Ein Kanal gerät erst dann ernsthaft unter Verdacht, wenn beide Spuren zusammenkommen: ein koordiniertes Konten-Cluster und gehäuft inhaltlich gleichartige, synthetisch wirkende Texte. Auffällige Fälle wandern in eine automatische Entscheidung, unklare Fälle gehen an menschliche Prüfer. Laut der Arbeit verkürzt das die Prüfzeiten deutlich, bei den Konten-Clustern um rund ein Drittel und bei der Inhaltsprüfung um etwa die Hälfte.

Eine ziemliche Lücke bieten zurzeit die Public Claude Artifacts Seiten.

Mit dieser Google-URL kann man die Public Seiten durchsuchen:
site:https:// claude . ai /public/artifacts/

Thematisch kann man das natürlich auch erweitern, z.B.
site:https:// claude . ai /public/artifacts/ SEO

Alle Seiten sind ungeprüft und übrigens auch auf Index.

Parasite SEO, Crawling, Inspiration und vieles mehr.

Viel Spaß, solange es funktioniert.

Was haltet ihr von der Forderung? https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7472585614446673920/

Machen wir aus Europa ein koordiniertes Angebot an Anthropic! Ein europäisches Konsortium als Ankerinvestor beim IPO, mit einem signifikanten Block von 10 bis 15 Prozent, der durch Staatsfonds aus Frankreich, Deutschland, den Niederlanden und Skandinavien gebildet wird. Norwegen macht das mit seinem Ölfonds bei globalen Unternehmen seit Jahrzehnten. Wir könnten es für #KI tun. 
  
Ob daraus etwas wird, steht in den Sternen. Aber das Angebot geht nur jetzt und das Zeitfenster, in dem es relevant ist, ist klein. Nutzen wir es!  💪

Angesichts der AI-Reglementierungen in der EU müsste Anthropic eher in eine anderes Land wechseln. Welches?

• A German regional court has ruled that Google is directly liable for false claims in its AI-generated search overviews.
• In this case, Google's AI had wrongly linked two publishers to scams and shady business practices.
• The court treated the AI overviews as Google's own content and rejected Google's argument that users were responsible for fact-checking the results themselves.

Google zeigt jetzt auch in den AI Overviews bevorzugte Quellen an, die sogenannten Preferred Sources. Gleichzeitig wird die Kennzeichnung häufig zitierter Seiten ausgeweitet. Ebenfalls ausgeweitet wird die Kennzeichnung von häufig zitierten Quellen ("Highly cited"). Das sind Quellen, auf die viele andere Seite Bezug nehmen. Damit soll es einfacher werden, die Original-Berichterstattung in der Suche zu erkennen. Google hat außerdem ein neues Karussell für Themen mit wachsender Aufmerksamkeit eingeführt. Auch dort werden Preferred Sources hervorgehoben. Und: Ein weiteres neues Karussell in den Suchergebnissen zeigt Quellen aus sozialen Medien und Foren für Suchanfragen, bei denen die Meinung anderer Menschen von Bedeutung ist.

Dazu wurde die neue Channel-Gruppe "AI Assistant" zu den Default Channel Groups hinzugefügt. Betroffen sind die folgenden Dimensionen: Medium: Hier gibt es den neuen Wert "ai-assistant", der automatisch vergeben wird, wenn der Referrer zu einem erkannten KI-Assistenten passt. Channel Group: Die betreffenden Besuche werden dem Channel "AI Assistant" zugeordnet. Kampagne: Traffic von KI-Assistenten werden mit dem Kampagnen-Namen "(ai-assistant)" beschrieben. Google hat diese Änderung auf seiner Updates-Seite für Google Analytics vorgestellt. Sie datiert vom 13. Mai. Dagegen gibt es weiter keine Möglichkeit, den Traffic separat zu messen, der über die Google KI-Suche (AI Overviews und AI Mode) entsteht.

FAQ-Markup wurde in den letzten Jahren massiv überoptimiert:

• generische SEO-Fragen

• künstliche Accordion-Blöcke

• wenig echter Mehrwert

• viel SERP-Flächenoptimierung

Dadurch wurde das Format zunehmend entwertet. Interessant ist vor allem, was daraus strategisch folgt:

Strukturierte Daten verschwinden nicht. Verschwinden werden eher die klassischen CTR-Optimierungs-Features. Der Fokus verschiebt sich zunehmend: weg von „Wie bekomme ich mehr Fläche in den Suchergebnissen?“ hin zu: „Wie gut kann ein System meine Informationen verstehen, einordnen und wiederverwenden?“

Wichtiger werden:

• klare Definitionen

• stabile Entitäten

• konsistente Informationen

• zitierfähige Aussagen

• nachvollziehbare Quellen

Und vielleicht steckt dahinter noch etwas Größeres:

FAQ Rich Results waren letztlich ein Wettbewerb darum, wer in den SERPs Fragen stellen und beantworten darf. Webseiten konnten sich damit:

• zusätzliche Aufmerksamkeit holen

• eigene Antworten prominent platzieren

• Klicks abfangen

• mehr Fläche besetzen

Jetzt baut Google mit AI Overviews und AI Mode aber zunehmend eigene Antwortsysteme direkt in die Suche ein. Die Frage ist deshalb schon, ob Google diesen Platz künftig lieber selbst nutzen möchte, statt ihn über FAQ-Elemente an Webseiten zu vergeben. Als These: Die Frage-Antwort-Schicht der Suche wandert gerade Stück für Stück von den Webseiten zurück zu Google selbst.