Neue Case Study: Wie seowerk SEO und Generative Engine Optimization erfolgreich verbindet

Content | GEO | SEO20. Dezember 2025

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Suchmaschinenoptimierung verändert sich grundlegend. Neben klassischen Google-Rankings gewinnen KI-gestützte Suchsysteme wie Google AI Overviews, ChatGPT und Perplexity zunehmend an Bedeutung. Für Unternehmen stellt sich damit die Frage, wie SEO im KI-Zeitalter langfristig funktioniert.

In einer neuen Case Study zeigt seowerk, wie die eigene SEO-Agentur seit über zwölf Jahren nachhaltige Suchmaschinenoptimierung betreibt und diesen Ansatz seit 2023 gezielt um Generative Engine Optimization (GEO), KI-Optimierung und SEO für ChatGPT erweitert hat. Die Case Study dokumentiert, welche technischen, inhaltlichen und strategischen Maßnahmen notwendig sind, um sowohl in klassischen Suchmaschinen als auch in generativen KI-Antworten sichtbar zu bleiben.

Im Mittelpunkt stehen dabei:

klassisches, hochwertiges SEO als Fundament,
strukturierte Daten und technische Maschinenlesbarkeit,
Content-Strategien für KI-Suche und AI Overviews,
sowie der Aufbau von Autorität und Entitätssignalen für Suchmaschinen und Large Language Models.

Im Mittelpunkt stehen dabei:

klassisches, hochwertiges SEO als Fundament,
strukturierte Daten und technische Maschinenlesbarkeit,
Content-Strategien für KI-Suche und AI Overviews,
sowie der Aufbau von Autorität und Entitätssignalen für Suchmaschinen und Large Language Models.

Die Case Study basiert ausschließlich auf realen, überprüfbaren Ergebnissen und ist als sachliche Dokumentation aus der Praxis konzipiert.

Zur Case Study:
[SEO und Generative Engine Optimization bei seowerk – Case Study]

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Die Herausforderung der AGI und die Ethik

Die Suche nach AGI führt KI Forschung an ihre Grenzen, verbindet technische Ambitionen mit ethischen Risiken und stellt Gesellschaften vor die Frage, wie universelle Maschinenintelligenz kontrolliert, ausgerichtet und sinnvoll in soziale und wirtschaftliche Strukturen eingebettet werden kann.

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Transformer Architektur und die Generative Revolution (2017 bis heute)

Mit der Transformer Architektur beginnt eine neue Ära, in der KI nicht nur versteht, sondern schöpft und dank Attention Mechanismen Texte, Bilder und Ideen generiert und so den Weg für moderne LLMs und kreative Anwendungen bereitet.

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Big Data, GPUs und der Deep Learning Boom (2000er bis 2010er)

Der Deep-Learning-Boom entsteht aus Datenflut, GPU-Power und neuen Netzarchitekturen und entfesselt eine KI-Revolution, die Forschung und Industrie grundlegend verändert und den Übergang von symbolischer Logik zu selbstlernenden Systemen beschleunigt.

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Die konnektionistische Wiederbelebung und Backpropagation

Nach Jahren des Stillstands erlebten neuronale Netze in den 1980ern mit Backpropagation eine Wiedergeburt. Mehrschichtige Netze lernten komplexe Muster automatisch, übertrafen Expertensysteme und legten den Grundstein für das spätere Deep Learning.

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Expertensysteme, ihre Grenzen und der Zweite KI Winter (1980er bis 1990er)

In den 1980er Jahren feierten Expertensysteme die KI kurzzeitig als wirtschaftlichen Erfolg. Hohe Wartungskosten, begrenzte Domänen und teure Hardware führten jedoch zum Scheitern und lösten den Zweiten KI Winter aus.

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Der Erste KI Winter und die kombinatorische Explosion (ca. 1974)

Ab etwa 1974 erlebt die symbolische KI eine Phase tiefer Ernüchterung. Die kombinatorische Explosion und gescheiterte Generalisierung aus Spielzeugwelten führen zu massiven Kürzungen der Fördergelder, ersten Rückzügen der Forschung und zum Ersten KI Winter.

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Die Ära der Symbolischen KI (GOFAI)

Teil 15 – In den 1960er Jahren dominiert die symbolische KI das Feld und erhebt die regelbasierte Manipulation von Symbolen zum Kern der Intelligenz. Programme wie Logic Theorist und GPS befeuern den Glauben, menschliches Denken vollständig in formale Strukturen übersetzen zu können.

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Der Dartmouth Workshop und die Taufe des Feldes (1956)

Teil 14: Der Dartmouth Workshop von 1956 definiert erstmals ein eigenes Forschungsfeld und gibt der Disziplin ihren Namen. Die Vision einer programmierbaren Intelligenz vereint führende Köpfe und markiert den Beginn einer Ära, geprägt von Ehrgeiz, Optimismus und bahnbrechenden Ideen.

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Kybernetik, Neuronale Vorläufer und die Hardware Basis (1940 bis 1955)

Teil 13 – In den frühen Nachkriegsjahren verschmelzen biologische Modelle, kybernetische Ideen und elektronische Architektur zu einem neuen Verständnis von Intelligenz. McCulloch, Pitts, Wiener und von Neumann schaffen die Grundlagen, auf denen moderne KI Systeme technisch und theoretisch aufbauen.

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Das Turing Modell und das Entscheidungsproblem (1900 bis 1940)

Teil 12 – Alan Turing lieferte 1936 mit der Turing Maschine die abstrakte Definition des Algorithmus und klärte die Grenzen der Berechenbarkeit.

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Der Vorabend der Revolution: Die ungelösten Rätsel der Berechenbarkeit um 1900

Am Vorabend der modernen Informatik spitzte sich die Frage zu, was Berechnung überhaupt ist. Die Krise der Mathematik machte sichtbar, dass eine abstrakte Definition des Algorithmus fehlte und damit der letzte theoretische Schlüssel zur späteren KI Entwicklung weltweit.

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Neuronale Vorläufer: Der Blick nach innen und die Reflexbögen des 19. Jahrhunderts

Teil 10 – Im 19. Jahrhundert entsteht durch die Erforschung von Reflexbögen und Nervenzellen erstmals ein mechanistisches Verständnis des Gehirns. Diese biologische Perspektive liefert die Blaupause künstlicher Neuronen und prägt die Grundlagen späterer Modelle lernfähiger KI-Systeme.

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