SEO vs. GEO: Wie Verlagstitel in Google und in der KI-Suche gefunden werden

SEO vs. GEO: Wie Verlagstitel in Google und in der KI-Suche gefunden werden

SEO vs. GEO: Wie Verlagstitel in Google und in der KI-Suche gefunden werden

Ein Klavier-Lehrbuch für Kinder ab fünf Jahren. Ein Buch für die Nichte, die Pferde liebt und gerade lesen lernt. Wer so etwas sucht, tippt nicht mehr nur Stichworte in Google ein, sondern stellt die Frage immer öfter direkt an ChatGPT, Gemini oder Perplexity und bekommt eine fertige Antwort samt Empfehlung. Für Verlage heißt das: Titel müssen auf zwei Wegen gefunden werden. Wir schauen uns an, was hinter SEO und GEO steckt, wie beide Suchwege arbeiten, warum das gerade jetzt wichtig wird und welche Faktoren jeweils zählen. 


Was sind SEO und GEO? 

SEO steht für Search Engine Optimization und umfasst alle Maßnahmen, mit denen Titel in klassischen Suchmaschinen wie Google oder Bing gut platziert werden. GEO steht für Generative Engine Optimization. Das klingt sperrig, meint aber etwas Naheliegendes: Maßnahmen, damit Titel in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Claude genannt, empfohlen und zitiert werden. Das Ziel ist in beiden Fällen dasselbe, nämlich gefunden zu werden. Der Weg dorthin unterscheidet sich aber deutlich. 


Wie funktioniert die Google-Suche? 

Am anschaulichsten wird der Unterschied mit einer Bibliothekarin. Bei Google durchsucht sie ihren Index und ordnet die passenden Seiten, vor allem nach Keywords und Backlinks, also Verweisen anderer Seiten. Dann reicht sie den Suchenden eine Auswahl an Büchern, in Form von Links. Ob und wo hineingeschaut wird, entscheiden die Suchenden selbst, idealerweise landet ein Titel dabei auf den ersten Plätzen. Klassisches SEO bleibt deshalb wirksam. 


Wie funktioniert die KI-Suche? 

Die KI-Bibliothekarin reicht keine Bücher, sie liest selbst. Sie sucht bei Bedarf passende Quellen, verbindet eigenes Wissen mit dem Wissen aus diesen Quellen und formuliert direkt eine Antwort, oft mit Quellenverweisen und teilweise mit klickbaren Links. Entscheidend ist damit nicht mehr nur der Klick, sondern die Nennung in der Antwort. Genannt wird, was eindeutig und eigenständig beschrieben ist. Ist die Produktbeschreibung dünn oder steht sie wortgleich bei jedem Händler, findet die Bibliothekarin keinen Grund, gerade diesen Titel zu empfehlen. 


Sind alle KI-Systeme gleich? 

Nein, jedes System beschafft und belegt seine Antworten anders. ChatGPT ohne Websuche antwortet aus dem, was im Training gelernt wurde, ohne Live-Quellen. ChatGPT mit Suche und Perplexity recherchieren live im Web und nennen nummerierte Quellen, die aber nicht fehlerfrei sind: Im Test des Tow Centers der Columbia Journalism Review ordnete Perplexity 37 Prozent und ChatGPT Search 67 Prozent der geprüften Nachrichtenartikel falsch zu. Das

betraf Nachrichten und ist keine allgemeine Fehlerquote, zeigt aber, dass Quellenangaben nicht automatisch stimmen. Googles AI Overviews ziehen aus dem bestehenden Google-Suchindex, Gemini tut das mit dem sogenannten Search Grounding ebenfalls und antwortet sonst aus dem Training. Claude antwortet aus Trainingswissen, es sei denn, die Websuche ist aktiviert, dann mit Quellenangabe je Aussage. Konkret heißt das: AI Overviews bauen auf dem Google-Index auf, bei Perplexity und ChatGPT mit Suche zählt dagegen, welche Seiten live gefunden und gelesen werden können. 


Warum ist das gerade jetzt wichtig? 

Drei Entwicklungen zeigen, dass es nicht um ein Zukunftsthema geht. 

Erstens verliert ein gutes Google-Ranking an Wirkung für KI-Antworten. Im Juli 2025 standen noch 76 Prozent der in Googles AI Overviews zitierten Seiten auch in den Top 10 der normalen Suche, Anfang 2026 waren es nur noch 38 Prozent. Fast ein Drittel der Zitate stammt inzwischen von Seiten außerhalb der Top 100. Je nach Studie fallen die Werte unterschiedlich aus, die Richtung ist aber dieselbe: Ein gutes Google-Ranking garantiert keine Nennung in der KI-Antwort mehr. 

Zweitens ändert sich das Kaufverhalten. Laut einer repräsentativen Befragung von CELUM und TQS informieren sich 3 von 10 Deutschen zwischen 16 und 65 vor dem Kauf per KI-Chatbot über Produkte, fast ebenso viele über Googles KI-Zusammenfassungen. Bei den 16- bis 29-Jährigen sind es mehr als 4 von 10. Auch einer der wichtigsten Verkaufskanäle für Bücher setzt auf KI: Amazons Einkaufsassistent, seit Mai 2026 „Alexa for Shopping“ und vorher Rufus, wurde 2025 von mehr als 300 Millionen Kund:innen genutzt. Wer ihn nutzt, schließt laut Amazon mit 60 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit einen Kauf ab. Das sind Eigenangaben von Amazon und kein unabhängiger Nachweis, sie zeigen aber die Richtung: Eine Produktbeschreibung wird dort nicht mehr nur von Menschen gelesen, sondern von einer KI ausgewertet. 

Drittens kommt Werbung dazu. Seit 2026 zeigt ChatGPT Anzeigen direkt unter der Antwort, seit August auch in 31 europäischen Märkten, darunter Deutschland und Österreich. Die Anzeige entsteht automatisch aus dem Produkt-Feed. Fehlen saubere, strukturierte Daten, fehlt der Titel auch bei der bezahlten Platzierung. 


Welche Faktoren zählen für SEO und GEO? 

Für SEO sind fünf Faktoren besonders wichtig. Erstens relevante Metadaten: Titel, Beschreibung, Schlagwörter und die übrigen Produktfelder liefern die Grundlage, um ein Produkt einzuordnen. Zweitens die richtigen Keywords, also die Begriffe, nach denen tatsächlich gesucht wird, etwa „Klavierschule Kinder“ oder „Klavier lernen ab 5“. Drittens hochwertige Produktseiten mit eigener Beschreibung statt Standardtext, denn wortgleiche Texte bei allen Anbietern bringen keine zusätzliche Sichtbarkeit. Viertens Vertrauenssignale wie die Verweise anderer Seiten, die Google neben den Keywords für die Rangfolge nutzt. Fünftens eine technische Basis, die dafür sorgt, dass Seiten und Daten überhaupt sauber gelesen werden können.

Für GEO zählen andere Dinge. Das erste sind strukturierte Informationen, also strukturierte Schlagwörter und klar gegliederte Angaben statt nur Fließtext in der Beschreibung. Dazu passt ein Satz von Alexandra Vetrovsky-Brychta, Chief Growth Officer bei CELUM: „Wer den Content nicht für Maschinen strukturiert, wird in der Entscheidungslogik der Agenten schlicht nicht mehr stattfinden.“ Das zweite sind strukturierte Daten im technischen Sinn, etwa nach schema.org, die einem Titel eine eindeutige Zuordnung geben. Drittens Autorität und Erwähnung: Titel und Verlag sollten auch dort präsent sein, wo KI-Systeme zitieren. Viertens eine eindeutige Positionierung, denn genannt wird, was eindeutig und eigenständig beschrieben ist. Fünftens konsistente Daten. Weil dieselben Felder mehrere Kanäle speisen, wirken Lücken überall, und veraltete Einträge führen zu falschen KI-Antworten. 


Was bedeutet das für Verlage? 

Unterm Strich ersetzt GEO das klassische SEO nicht, es kommt hinzu. Viele Faktoren überschneiden sich, denn dieselben Produktfelder speisen Webshop, VLB, Google-Suche und KI-Suche zugleich. Wer seine Metadaten vollständig, eigenständig und konsistent pflegt, tut deshalb für beide Wege etwas. Neu ist, dass Maschinen die Daten nicht mehr nur durchsuchen, sondern lesen, bewerten und in eigenen Worten weitergeben. Welche Daten das konkret sind und wie sie sich verbessern lassen, schauen wir im nächsten Beitrag an. 


Zwei Wege, ein Ziel 

SEO und GEO sind keine Gegner, sondern zwei Wege zum selben Ziel. Wer beide im Blick behält, sorgt dafür, dass Titel gefunden werden, egal ob jemand sucht oder fragt.

Quellen

Ahrefs (02.03.2026): Update: 38% of AI Overview Citations Pull From The Top 10. https://ahrefs.com/blog/ai-overview-citations-top-10/ 

Google Search Central: In-Depth Guide to How Google Search Works. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/how-search-works 

OpenAI Help Center: Searching the web with ChatGPT. https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt 

Anthropic: Web search tool (Dokumentation). https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool 

Tow Center / Columbia Journalism Review (06.03.2025): AI Search Has a Citation Problem. https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php 

CELUM / TQS (Pressemitteilung vom 29.06.2026): KI als Gamechanger beim Shopping, repräsentative Online-Befragung, n = 1.000, 27.03. bis 17.04.2026. https://www.presseportal.de/pm/182916/6304021 

Amazon: Ergebnisbericht Q4 2025 (05.02.2026). https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-earnings-q4-2025-report 

Amazon: KI-Shopping-Funktionen (2025). https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-agentic-ai-gen-ai-shopping 

OpenAI (18.08.2026 und 31.08.2026): ChatGPT Ads expands across Europe und A milestone in expanding access to AI. https://openai.com/de-DE/index/chatgpt-ads-expands-across-europe/ und 

https://openai.com/de-DE/index/expanding-access-to-ai-with-chatgpt-ads/

Künstliche Intelligenz im Verlagswesen

Künstliche Intelligenz im Verlagswesen

Künstliche Intelligenz im Verlagswesen

Das Thema Künstliche Intelligenz nimmt mit großen Schritten den öffentlichen Diskurs ein. Von einfachen Automatisierungen bis hin zu komplizierten Algorithmen bleibt der Mensch der intelligenten Maschine gegenüber kritisch: Was kann sie und bis zu welchem Ausmaß? Und vor allem: Ist die Gefahr, die sie darstellt, größer als ihr Nutzen? Die gute Nachricht bleibt, dass nach wie vor nichts den intuitiven, komplex denkenden und künstlerischen Menschen ersetzen kann. Trotzdem stellt sich auch für uns die Frage:  Wie lassen sich Künstliche Intelligenz und das Verlagswesen verbinden? Gerne stellen wir Ihnen hier Beispiele aus der Branche vor.

Prozessautomatisierung

25% ausgewählter Verlage Deutschlands nutzen bereits Künstliche Intelligenz (im Folgenden auch KI genannt) zu einem gewissen Ausmaß. (Quelle Buchreport). Eventuell gehören Sie auch schon dazu oder denken darüber nach, KI Schritt für Schritt in Ihren Workflow einzubauen. Die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen ist wohl die populärste Form der KI.

Sie reicht von der bloßen Automatisierung von Formatierung und Seitenausrichtung bis hin zu automatischer Plagiatserkennung. Aufgaben, die sonst der Mensch mühsam hätte nur geringfügig verrichten können, werden von diesen Programmen übernommen. Dazu gehören auch Bereiche, wie die Automatisierung von Übersetzungen, Recherchehilfe bei der Wissensarbeit, Suchmaschinenoptimierung, sowie die automatische Erstellung von Verträgen.

Sie sehen, die Möglichkeiten, KI in Ihrem Unternehmen einzubauen, sind schier grenzenlos. Wie immer gilt auch hier, dass Sie sich und Ihren Verlag am besten kennen und wissen, wo Sie von der Unterstützung einer KI profitieren können. Viele der automatisierten Programme sollen nämlich auch nicht den  Menschen komplett ersetzen, sondern nur eine Vorarbeit leisten und nie autonome Entscheidungen treffen.

Datenanalyse

KI kann jedoch nicht nur langwierige Aufgaben für sie übernehmen oder vorarbeiten, sondern auch Analysen für sie durchführen. Füttern Sie der richtigen Technologie die richtigen Daten, wissen Sie schon bald mehr über das Lese- und Kaufverhalten Ihrer Kundschaft, Ihrer Zielgruppen und mehr. Dabei spielen Aspekte, wie das Erkennen von komplexen Zusammenhängen, sowie Algorithmen, die Trends voraussagen und vor künftigen Krisen rechtzeitig warnen können, hinein.

Personalisierung & Kundenfokus

Wie in unserem Artikel zum Kundenfokus im Verlagswesen bereits thematisiert, spielt das Thema Personalisierung und Kundenfokus eine große Rolle, was die Vermarktung ihrer Produkte und Dienstleistungen betrifft. Schon allein durch einfache Add-ons, wie Chatbots, können sie KI für sich nutzen und so ihrer Kundschaft eine direkte virtuelle Ansprech-”Person” auf Ihrer Website bieten – ein Umstand, der nur durch KI erst ermöglicht werden kann.

Herausforderungen

Doch wo ist der Haken? Das Thema Künstliche Intelligenz hört sich für einige nach einer frühzeitig eingetretenen Utopie (oder Dystopie) an. Die Herausforderungen, denen sich Ihr Unternehmen bei der Einführung von KI stellen muss, sind einerseits hohe Investitionssummen, als auch verhältnismäßig unsichere Ergebnisse. Auch stehen Sie hier auch wieder – wie bei den meisten Technologien der digitalen Transformation – vor dem Thema der Datensicherheit. Vor allem personenbezogene Daten müssen mit oberster Vorsicht behandelt werden.

Beispiele aus der Branche

Gerne stellen wir Ihnen konkrete Beispiele aus der Buchbranche vor, um sich ein direktes Bild von den Möglichkeiten machen zu können, die es im Rahmen der Künstlichen Intelligenz für Verlagshäuser gibt.

Bestseller-Vorhersage “Lisa”

“Lisa”, entwickelt von den Gründern von QualiFiction, ist eine Software, die Bestseller vorhersagen soll. Mithilfe von Analysen leistet die Software eine erste Einschätzung dazu, wie sich ein Manuskript auf dem Markt beweisen wird. Die Software wurde mit Mustern gefüttert, die einen erfolgreichen Roman ausmachen, nach welchem die KI in den Manuskripten sucht. “Lisa” soll eine Assistenz für Verlage darstellen. Der Job des Lektors ist demnach auf keinen Fall zu ersetzen, doch die maschinelle Hilfestellung durch Analysen und Vorhersagen kann bei der Einschätzung von Erfolgen helfen. 

Hier können Sie mehr über “Lisa” lesen

Assistenzprogramm “Aliena”

Die von Scriptbakery entwickelte Software “Aliena” soll ebenfalls eine Unterstützung des Lektorats darstellen. Hier geht es darum, Manuskripte zielgruppengerecht vorzusortieren, auszusortieren, was nicht in das Verlagsprogramm passt und somit dem Lektorat mühselige Arbeit zu ersparen. “Aliena” liefert eine erste grobe Zusammenfassung des Inhalts und sortiert und bewertet nach Lesbarkeit und zu erwartenden Korrekturaufwand. 

Hier können Sie erfahren, wie “Aliena” funktioniert

So kann juni.com Sie unterstützen

Die Themen Automatisierung und Digitalisierung sind noch Neuland für Sie? Wir von juni.com kennen uns besonders mit den Möglichkeiten und Hindernissen des digitalen Wandels aus. Als Profi können wir Ihnen bei den Themen Verlagssoftware, Webshops und auch Datenschutz unter die Arme greifen. Kontaktieren Sie uns gerne per Mail unter info@juni.com oder telefonisch unter 069 5077 5780. Gemeinsam finden wir die richtige Lösung für Ihren Verlag.
Künstliche Intelligenz im Verlagswesen

Künstliche Intelligenz – Technologien für die Verlagsbranche Teil 4

Teil 4

Technologien für die Verlagsbranche

Künstliche Intelligenz

Unter dem Schlagwort Künstliche Intelligenz versteht man den Versuch eine menschenähnliche Intelligenz mit Computersystemen zu entwickeln. In den letzten Jahren gab es auf diesem Gebiet spannende Fortschritte. Wir werfen einen Blick auf diese Entwicklungen und überlegen wie Künstliche Intelligenzen in der Verlags- und Medienbranche eingesetzt werden könnten.

Zu behaupten, dass Technologien der Thematik “Künstliche Intelligenzen” (KI´s) derzeit in den Kinderschuhen stecke, wäre sehr optimistisch. Tatsächlich ist diese Technologie noch so jung, dass Sie – um in der Metapher zu bleiben – erst vor wenigen Augenblicken das Licht der Welt erblickt hat. KI’s keine phantastischen Zukunftsvisionen mehr, sondern Realität – wenn auch noch sehr rudimentär und von Intelligenz im menschlichen Sinne weit entfernt. Der große Boom der KI’s wird in der Mitte dieses Jahrhunderts erwartet. Sicherheitshalber gründete KI-Experte Anthony Levandowski im Silicon Valley schon mal eine Kirche, die KI’s als göttliche Wesen verehrt.

Heute werden rudimentäre KI’s bereits als reale Anwendungen genutzt, die tatsächliche Mehrwerte schaffen. KI’s werden heute in digitalen Assistenten wie Siri und Alexa (s. unten) eingesetzt, aber auch bei der Gesichtserkennung in Überwachungskameras, bei der Texterkennung, Spracherkennung und Bilderkennung. Selbstfahrende Autos stehen dank KI kurz vor der Marktreife. Die Technologie der KI’s macht rasante Fortschritte, tatsächlich lässt sich oft gar nicht mehr nachverfolgen, wie die KI’s ihre Entscheidungen treffen.

KI’s werden unsere technische Entwicklung und damit unsere Gesellschaft in den nächsten Jahren massiv verändern. So wie das Internet ein neues Zeitalter der Kommunikation, des Wissensaustauschs und der Verteilung von Informationen eingeleitet hat, werden KI’s ein neues technologisches Zeitalter einleiten. Das Internet hat es möglich gemacht, von Menschen geschaffene Inhalte in einer Vielzahl von Formaten in nur wenigen Augenblicken auf der ganzen Welt verfügbar zu machen. Mit KI’s werden Informationen und Inhalte in Zukunft nicht mehr von Menschen erstellt, sondern von Intelligenten Algorithmen. Erste Schritte dahin machen heute zum Beispiel Bots, die automatisch News-Inhalte in Social Media posten und User in Gruppen einladen. Im politischen Kontext ist der Einsatz von Bots bereits weit verbreitet. Donald Trump oder der AfD scheint der Einsatz von Bots zur Verbreitung von politischen Botschaften zumindest nicht geschadet zu haben.

Wenn es um die Verbreitung von Inhalten, Meinungen und Informationen geht, nimmt besonders die Verlags- und Medienbranche eine Schlüsselposition ein. Der Einsatz von KI’s wird für die Branche elementar werden. Aktuell sind mehrere Szenarien vorstellbar:

Dank intelligenter Texterkennung könnte das Lektorat unterstützt werden. Zumindest eine Vorauswahl nach Relevanz der Inhalte, dem Schreibstil und Lesbarkeit sollte heute schon realisierbar sein. Bald ist  sogar denkbar, dass menschliches Lektorat im Vergleich zur KI viel zu ineffektiv und fehleranfällig ist und ganz verschwinden wird. So dystopisch diese Vorstellung auch wirken mag, unwahrscheinlich ist eine solche Entwicklung nicht mehr.

KI’s können schriftliche Inhalte aus einer Vielzahl von Quelle verstehen. So können Inhalte automatisch indexiert und mit Tags versehen werden. Auch Verknüpfungen zu externen Quellen können automatisiert hergestellt werden. Inhalte werden besser zugänglich und mit wertvollen zusätzlichen Informationen ausgestattet.

Auch die Erstellung von Inhalten selbst kann von KI’s übernommen werden. Bei Fachinformationen und News ist dies bereits vorstellbar. Belletristische Texte könnten ebenfalls von intelligenten Programmen geschrieben werden. Zumindest die Zusammenstellung der Relevanz von News-Artikeln übernehmen heute schon Algorithmen von Google und Facebook. Der nächste Schritt zur automatisierten Inhaltserstellung ist nicht groß.

Der Einsatz von Big Data ist auch in der Verlags- und Medienbranche ein aktuelles Thema. Auf der betriebswirtschaftlichen Ebene wird die Auswertung von Kundendaten, KPI´s und sonstigen betriebswirtschaftlichen Daten mit Hilfe von KIs erst richtig spannend. Um die riesigen Datenmengen wertbringend zu verwalten, braucht es früher oder später Unterstützung durch KI’s. Weiter sind KI’s in der Lage, semantische Analysen vorzunehmen und so Metadaten zu erstellen oder zu verbessern.

Die Weiterentwicklung von KI’s wird die gesamte Gesellschaft in den nächsten Jahren und Jahrzehnten beschäftigen. Sich schon heute mit den eher rudimentären Erscheinungsformen von Künstlichen Intelligenzen auseinander zu setzen und den Einsatz für das eigene Geschäft zu untersuchen wird sich auszahlen.

Weiterlesen:

Technologien für die Verlagsbranche Teil 3 – Print-on-Demand: Print-on-Demand – auch bekannt als Book-on-Demand – ist eine Digitaldruck-Technik, mit der einzelne Exemplare von Büchern auf Wunsch und erst nach Bestellung gedruckt werden können.