Auszug der Ergebnisse:
Screenshot vom 12.01.2026, seowerk auf Platz 1 der GEO-Agenturen in Deutschland
Diese Case Study dokumentiert, wie die SEO- und GEO-Agentur seowerk ihre eigenen Methoden systematisch auf die eigene Marke und Domain angewendet hat. Es handelt sich ausdrücklich um eine Self-Case Study. Ziel ist nicht Marketing, sondern eine sachliche, überprüfbare Darstellung, wie sich Sichtbarkeit in klassischen Suchmaschinen und in generativen KI-Systemen tatsächlich aufbauen lässt.
Der Fokus liegt dabei auf klassischer Suchmaschinenoptimierung (SEO), Generative Engine Optimization (GEO), sowie angrenzenden Disziplinen wie LLMO, GAIO, AIO oder „SEO für ChatGPT“.
Alle beschriebenen Maßnahmen wurden real umgesetzt. Alle beschriebenen Ergebnisse sind beobachtbar und reproduzierbar.
seowerk betreibt seit über 12 Jahren kontinuierliche Suchmaschinenoptimierung für die eigene Domain. In diesem Zeitraum wurde eine stabile thematische Autorität aufgebaut, nicht punktuell, sondern über viele Jahre hinweg durch:
Diese langfristige SEO-Basis ist entscheidend, da KI-Systeme historische Stabilität und Konsistenz deutlich stärker gewichten als kurzfristige Optimierungen.
Mit dem Aufkommen von AI-Chatbots wie:
wurde klar, dass klassische SEO-KPIs (Rankings, Klicks, Impressionen) nicht mehr ausreichen, um Sichtbarkeit vollständig zu erklären.
Ab 2023 begann seowerk daher, GEO systematisch als eigene Disziplin zu behandeln, nicht als Ersatz für SEO, sondern als Erweiterung. Durch das frühe Veröffentlichen von Inhalten zu GEO (damals noch LLMO oder GAIO) und umliegenden Themen (bspw. Google AIOs (früher SGE)) konnten wir uns einen Wettbewerbsvorteil als First-Mover sichern, welcher bis heute durch das Top-Ranking für Keywords wie „GEO Agentur“ besteht.
Der Ansatz von seowerk basiert auf vier Säulen, die nicht isoliert, sondern bewusst integriert betrachtet werden:
Dieser Case zeigt, wie diese vier Ebenen zusammenwirken.
Zwischen der Quellenauswahl von AI-Tools und der Performance in klassischen Suchmaschinen wie Google herrscht eine recht hohe Korrelation. Entsprechend bleiben klassische SEO-Maßnahmen der Grundstein für die Performance in KI-Tools.
Die Website von seowerk ist nicht auf einzelne Keywords optimiert, sondern auf thematische Vollständigkeit. Zentrale Leistungsbereiche (SEO, SEA, GEO, KI-Optimierung) sind klar strukturiert und logisch verknüpft.
Semantisch korrekt gesetzte interne Links erleichtern KI-Tools den Aufbau von Knowledge Graphs und können Kontext zu einzelnen Chunks liefern, welche im Text selbst etwas zu kurz kommen. Eine optimierte interne Verlinkungsstruktur ist entsprechend nicht nur aus SEO-Sicht relevant, sondern auch für GEO-Zwecke essenziell.
Generative Systeme greifen nicht „magisch“ auf Inhalte zu. Sie basieren auf gecrawlten Webinhalten, Knowledge-Graph-Strukturen und externen Entitätsdaten.
SEO ist damit kein Auslaufmodell, sondern die Grundversorgung für GEO.
seowerk betrachtet Offpage-Arbeit nicht als klassischen Linkaufbau, sondern als Entitätsaufbau. Relevante Signale entstehen durch:
Öffentlich einsehbare Bewertungen sind ein starkes Vertrauenssignal, für Menschen wie für Maschinen. Sie liefern strukturierte, aggregierbare Informationen über Wahrnehmung, Leistung und Konsistenz.
LLMs bewerten nicht nur Inhalte auf einer Domain, sondern Kohärenz über viele Quellen hinweg. Wiederkehrende, konsistente Erwähnungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, als verlässliche Quelle oder Empfehlung genannt zu werden.
Viele KI-Crawler, mit Ausnahme von Google, haben aktuell noch große Probleme mit Websites die auf JavaScript basieren. Als Resultat können Inhalte von den Bots nicht korrekt ausgelesen werden, was zur Folge hat, dass man nicht als Quelle in KI-Tools auftauchen kann. Im Worst Case kann es sogar passieren, dass KI-Bots Lücken in den Daten mit halluziniertem Wissen auffüllen. Entsprechend sollte man garantieren, dass die Website auch ohne JavaScript vollständig gerendert werden kann. Stichwort: Server Side Rendering.
Strukturierte Daten stellen eine Übersetzungsschicht zwischen Website und Maschine dar. seowerk nutzt sie gezielt, um:
Ladezeiten beeinflussen nicht nur Nutzer, sondern auch Crawler-Budgets. Kurze Response-Zeiten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte vollständig verarbeitet werden: ein Faktor, der für KI-Systeme relevant bleibt.
Content gilt in der Suchmaschinenoptimierung schon länger als starker Hebel, für die KI gilt dies weiterhin. Ganz grundlegend: Auch in KI-Systemen kann man nur als Antwort auftauchen, wenn man entsprechenden Content auf einer Website liefert.
Content-Strategien werden nicht nur auf Basis von realen Keywords, Nutzerfragen und simulierten Prompt-Sets erstellt, sondern auch um den sog. Query Fan-Out angereichert. Hiermit werden Queries bezeichnet, welche KI-Modelle auf Grundlage der Nutzeranfrage nutzen, um die Antworten mit mehr Kontext anzureichern oder (im Falle des sog. “Grounding”) auf Konsens und sachliche Korrektheit zu prüfen.
Inhalte werden so aufgebaut, dass sie:
Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass einzelne Chunks in AI Overviews oder generativen Antworten verwendet werden.
Relevante Themen werden nicht auf ihre Grundlagen reduziert, sondern in ihrer Gänze und nischenbezogen abgedeckt, um das veränderte Suchverhalten in KI-Tools abzudecken. Während die durchschnittliche Google Suche ca. 3,4 Wörter enthält, sind Prompts in KI-Systemen im Schnitt zwischen 10 und 15 Wörter lang. Dieses Nutzerverhalten gilt es entsprechend abzufangen und zu bedienen.
Ziel ist nicht zwingend der Klick, sondern korrekte Repräsentation. Inhalte werden so formuliert, dass sie zitierfähig, neutral und faktenbasiert sind.
KI-Tools unterstützen Analyse und Struktur, ersetzen aber keine fachliche Kontrolle. Alle Inhalte werden redaktionell geprüft, validiert und bewusst formuliert.
seowerk arbeitet transparent mit einem breiten, spezialisierten Stack:
SEO & Analyse
Tracking & Daten
KI & Content
Eigene Entwicklungen
Der Fokus liegt nicht auf Tools, sondern auf Interpretation der Daten.
In wiederholten Abfragen erscheint seowerk:
Diese Ergebnisse lassen sich durch eigene Abfragen nachvollziehen und sind nicht exklusiv oder gesperrt.
Es wird bewusst kein Anspruch auf Dauerhaftigkeit oder Exklusivität erhoben. Sichtbarkeit in KI-Systemen ist dynamisch. Entscheidend ist die wiederholte, konsistente Präsenz, nicht ein einzelner Snapshot.
Um uns einen langfristigen Überblick über unsere Performance zu verschaffen, haben wir auf Basis eines Custom Prompt-Sets (über 200 Prompts) mit globalen und lokalen Anfragen über das neue Sistrix AI-Tracking einen AI Sichtbarkeitsindex erstellt:
Hiermit haben wir eine Baseline geschaffen, um langfristig die Performance in KI-Tools zu beobachten.
Antworten von generativen Systemen hängen von Modellversionen, Trainingsständen, Kontext und Prompt-Formulierungen ab. Auch der Nutzer-Status (eingeloggt oder nicht) bzw. Premium-Status und der persönliche Chat-Verlauf beeinflussen Ergebnisse und Quellen-Auswahl.
Ergebnisse sind daher nicht garantiert.
Ziel ist nicht, Systeme zu „überlisten“, sondern:
Offenlegung von Methodik, Grenzen und Abhängigkeiten erhöht die Glaubwürdigkeit, für Menschen und Maschinen.
Diese Case Study zeigt, dass SEO und GEO keine Gegensätze sind. Erfolgreiche Sichtbarkeit entsteht durch:
seowerk setzt diesen Ansatz zuerst bei sich selbst um, nicht aus Marketinggründen, sondern aus Überzeugung. Die Ergebnisse sind sichtbar, nachvollziehbar und offen dokumentiert.
