Keyword-Recherche für GEO (Generative Engine Optimization) bedeutet, die Fragen zu finden, die Menschen KI-Assistenten stellen, die versteckten Teilsuchen, mit denen diese Assistenten antworten, und die Quellen, denen sie vertrauen, und dann Seiten zu bauen, die alle drei abdecken. Sie starten weiterhin mit Keywords, denn Keywords zeigen, wo Nachfrage und Umsatz liegen. Am Ende stehen aber ein Set an Prompts, eine Karte der Fan-out-Queries und eine kurze Liste von Seiten, die in ChatGPT, Google AI Overviews, AI Mode, Gemini, Perplexity und Copilot zitiert werden können.
Der Wandel ist praktisch, nicht philosophisch. Eine Person tippt “crm kleine unternehmen” in Google. Dieselbe Person fragt ChatGPT: “Welches CRM sollte eine Agentur mit 12 Leuten nutzen, wenn wir schon für Google Workspace zahlen und lange Verträge hassen?” Die zweite Frage enthält eine Rolle, eine Einschränkung, einen bestehenden Tool-Stack und einen Einwand. Klassische Keyword-Tools zeigen so etwas selten, und ein Assistent beantwortet sie, indem er nach mehreren engeren Begriffen sucht, die Sie ebenfalls abdecken müssen.
Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen Prozess in acht Schritten, den Sie in einer Tabelle umsetzen können, die passenden Tools für jeden Schritt, ein Scoring-Modell zur Priorisierung und die Fehler, die wir am häufigsten sehen. Alles Folgende funktioniert parallel zu normalem SEO. Wenn Sie zuerst den großen Überblick möchten, lesen Sie unseren Vergleich GEO vs. SEO.
Wie unterscheidet sich Keyword-Recherche für GEO von klassischer Keyword-Recherche?
Klassische Recherche bewertet Phrasen nach Suchvolumen und Schwierigkeit. GEO-Recherche bewertet Situationen nach Geschäftswert und danach, wie wahrscheinlich eine KI-Engine Ihre Seite braucht, um sie zu beantworten. Die Arbeitseinheit wechselt vom Keyword zum Prompt-Cluster: eine Kaufsituation, die verschiedenen Formulierungen dafür und die Teilfragen dahinter.
In der Praxis ändern sich drei Dinge:
- Länge und Kontext. Prompts sind länger und enthalten Details wie Budget, Standort, Unternehmensgröße oder ein Produkt, das die Person bereits besitzt.
- Unsichtbare Nachfrage. Kein öffentliches Tool meldet das Volumen privater Chatbot-Prompts. Sie schätzen die Nachfrage über Indikatoren: Longtail-Suchanfragen, Community-Threads, Verkaufsgespräche und Support-Tickets.
- Quellen statt Positionen. Ziel ist es, eine der wenigen Quellen zu sein, die eine Engine liest und zitiert, oder die Marke, die sie nennt. Das hängt von Entitäten, Berichterstattung durch Dritte und davon ab, wie klar eine Seite jede Teilfrage beantwortet.
| Dimension | Klassische Keyword-Recherche | GEO-Prompt-Recherche |
|---|---|---|
| Recherche-Einheit | Keyword oder Phrase | Prompt-Cluster rund um eine Kaufsituation |
| Typische Eingabe | Zwei bis vier Wörter | Ein ganzer Satz mit Einschränkungen und Kontext |
| Nachfragesignal | Monatliches Suchvolumen | Indikatoren: Longtail-Anfragen, Community-Threads, Fragen aus Vertrieb und Support |
| Hauptwettbewerber | Seiten in den Top 10 | Quellen und Marken, die die Engine zitiert oder nennt |
| Was Sie zuordnen | Keyword zu URL | Prompt zu Fan-out-Teilanfragen zu Abschnitten und Seiten |
| Erfolgskennzahl | Ranking, Klicks | Erwähnungen, Zitate, Empfehlungen, Sitzungen aus KI-Referral-Traffic und Leads |
Warum brauchen Prompts eine eigene Recherche?
Weil Menschen einem Assistenten ganz anders schreiben als in ein Suchfeld, und weil Engines auf längere Fragen häufiger mit KI-Antworten reagieren. Die folgenden Daten stammen von den Plattformen selbst oder aus großen Studien, jeweils mit Datum.
- Prompts sind deutlich länger. Eine Semrush-Clickstream-Studie mit 80 Millionen Datensätzen aus der zweiten Jahreshälfte 2024 (veröffentlicht am 3. Februar 2025) ergab, dass ChatGPT-Prompts ohne Suche im Schnitt 23 Wörter lang waren, während Prompts, die die ChatGPT-Suche auslösten, im Schnitt 4,2 Wörter hatten. Semrush verkauft SEO-Software, die Zahlen sind also als Richtwert zu verstehen, doch der Abstand ist groß.
- Google sieht dasselbe Muster. Auf der Google I/O im Mai 2026 erklärte Google, dass AI Mode die Marke von einer Milliarde monatlicher Nutzer überschritten hat und eine durchschnittliche AI-Mode-Anfrage etwa dreimal so lang ist wie eine klassische Suchanfrage, wie Talk Android berichtete (20. Mai 2026).
- Lange Fragen lösen KI-Antworten aus. Das Pew Research Center wertete im März 2025 68.879 echte Google-Suchen von 900 Erwachsenen in den USA aus (veröffentlicht am 22. Juli 2025). Eine KI-Zusammenfassung erschien bei 8 % der Suchen mit einem oder zwei Wörtern, bei 53 % der Suchen mit zehn oder mehr Wörtern und bei 60 % der als Frage formulierten Suchen.
- Klicks werden seltener. In denselben Pew-Daten klickten Nutzer bei 8 % der Besuche mit KI-Zusammenfassung auf ein klassisches Ergebnis, gegenüber 15 % ohne Zusammenfassung, und nur bei 1 % der Besuche auf einen Link innerhalb der Zusammenfassung.
- Die Nutzung ist breit. OpenAI meldete am 27. Februar 2026 900 Millionen wöchentliche ChatGPT-Nutzer, wie TechCrunch berichtete. OpenAIs eigene Nutzungsstudie (15. September 2025) ergab, dass praktische Anleitung, Informationssuche und Schreiben zusammen etwa drei Viertel der Unterhaltungen ausmachen.
Die Schlussfolgerung für die Recherche: Die Frage, die Ihr Käufer tatsächlich stellt, ist lang, konkret und taucht oft nie in einem Keyword-Tool auf. Wenn Sie nur die Kurzversion recherchieren, bauen Sie Seiten, die eine Frage beantworten, die niemand dem Assistenten stellt.
Was sind Fan-out-Queries und warum sind sie für die Recherche wichtig?
Fan-out-Queries sind die zusätzlichen Suchen, die eine KI-Engine im Hintergrund ausführt, um einen Prompt zu beantworten. Laut der Google-Search-Central-Dokumentation zu KI-Funktionen können AI Overviews und AI Mode mehrere verwandte Suchen über Unterthemen und Datenquellen hinweg ausführen, um eine Antwort zu erstellen, und so eine breitere Auswahl an unterstützenden Links anzeigen. ChatGPT Search, Perplexity und Copilot arbeiten ähnlich: Sie zerlegen einen langen Prompt in mehrere kürzere Abruf-Anfragen.
Nehmen Sie den CRM-Prompt aus der Einleitung. Eine Engine sucht vielleicht nach “CRM Google Workspace Integration”, “CRM monatlich kündbar Preise”, “bestes CRM für Agenturen” und “CRM für kleine Teams Erfahrungen”. Ihre Seite kann für jede dieser Anfragen zitiert werden. Deshalb steht das Fan-out-Mapping im Zentrum der GEO-Recherche: Jede Teilanfrage ist ein Abschnitt, eine Tabellenzeile oder eine Seite, die Sie besetzen können.
Dieselbe Google-Dokumentation stellt klar, dass es für AI Overviews oder AI Mode keine besonderen technischen Anforderungen gibt, außer indexiert und für die Anzeige mit Snippet geeignet zu sein. Mit anderen Worten: Fan-out-Abdeckung gewinnen Sie mit Inhalten und sauberem SEO-Handwerk, nicht mit einer geheimen Datei oder einem speziellen Markup.
Wie gehen Sie bei der Keyword- und Prompt-Recherche für GEO Schritt für Schritt vor?
Führen Sie diese acht Schritte der Reihe nach für jeweils eine Produktlinie oder Dienstleistung durch. Ein erster Durchlauf für einen Themenbereich passt meist in wenige Arbeitstage.
Schritt 1: Mit Umsatzthemen und Seed-Keywords beginnen
Listen Sie die Produkte, Dienstleistungen oder Anwendungsfälle auf, die Geld bringen, und ziehen Sie für jeden Seed-Keywords aus der Google Search Console, Ahrefs oder Semrush. Behalten Sie Volumen und Schwierigkeit im Blick: Sie zeigen weiterhin, wo sich die Nachfrage bündelt. Streichen Sie Themen, über die Sie nichts verkaufen können, so beliebt sie auch sind.
Schritt 2: Die Fragen sammeln, die Menschen wirklich stellen
Sammeln Sie echte Formulierungen aus fünf Quellen:
- Lange Anfragen in der Search Console. Filtern Sie im Leistungsbericht die Suchanfragen mit einem Regex wie
^(\S+\s){7,}\S+$, um Suchen mit acht oder mehr Wörtern zu sehen. Google weist den Traffic aus AI Overviews und AI Mode im Suchtyp Web aus, daher sind diese Anfragen ein nützlicher Indikator für dialogorientierte Nachfrage. - Verkaufsgespräche und Demos. Fragen Sie Ihr Vertriebsteam nach den fünf Fragen, die Interessenten vor dem Kauf stellen. Sie entsprechen oft Wort für Wort echten Prompts.
- Support-Tickets und Website-Suche. Fragen nach dem Kauf werden zu Prompts vor dem Kauf für den nächsten Käufer.
- Communities. Reddit, Nischenforen, YouTube-Kommentare und Bewertungsportale zeigen, wie Menschen Probleme in ihren eigenen Worten beschreiben.
- Google-Funktionen. Ähnliche Fragen (People Also Ask), die Autovervollständigung und Folgevorschläge in AI Overviews zeigen verwandte Fragen.
Schritt 3: Keywords nach Persona und Phase in Prompts umschreiben
Schreiben Sie für jedes Seed-Keyword drei bis sechs Prompts so, wie ein echter Käufer sie eintippen würde. Ergänzen Sie eine Persona (Inhaber, Marketing-Manager, Ingenieur), eine Einschränkung (Budget, Standort, Compliance) und eine Phase: informieren, vergleichen oder entscheiden. Halten Sie die Formulierung natürlich und stopfen Sie das Keyword nicht hinein.
Schritt 4: Den Fan-out für jeden Prompt abbilden
Zerlegen Sie jeden Prompt in die Teilfragen, die eine Engine beantworten müsste. Fragen Sie einen Assistenten direkt: “Wonach müsstest du suchen, um diese Frage zu beantworten?” Prüfen Sie die Antwort dann anhand der zitierten Quellen und der ähnlichen Fragen (People Also Ask). Tragen Sie jede Teilanfrage in eine eigene Zeile ein.
Schritt 5: Die Prompts testen und festhalten, wer zitiert wird
Testen Sie jeden Prompt in ChatGPT, Google AI Mode oder AI Overviews, Gemini, Perplexity und Copilot. Notieren Sie, ob Ihre Marke erwähnt, zitiert, empfohlen wird oder fehlt, sowie die Domains und Wettbewerber, die auftauchen. So sehen Sie, ob Sie eine eigene Seite, Präsenz auf einer Drittseite oder beides brauchen.
Schritt 6: Die Entitäten bestimmen, von denen jede Antwort abhängt
Notieren Sie die Produkte, Marken, Standards, Orte und Personen, die in Antworten immer wieder auftauchen. Wenn Engines stets eine bestimmte Zertifizierung oder Integration erwähnen, muss Ihr Inhalt sie klar benennen. Unser Leitfaden zu Entity SEO erklärt, wie Sie diese Verbindungen explizit machen.
Schritt 7: Prompts zu Seiten und Abschnitten clustern
Fassen Sie Prompts, die dieselbe Kaufsituation teilen, auf einer Seite zusammen. Machen Sie aus den Fan-out-Teilanfragen H2-Abschnitte, Vergleichstabellen und FAQ-Einträge. Geben Sie wirklich unterschiedlichen Situationen eine eigene Seite, damit sie nicht miteinander konkurrieren.
Schritt 8: Priorisieren, veröffentlichen und ein festes Prompt-Set tracken
Bewerten Sie jedes Cluster (siehe Modell unten), bauen Sie die stärksten zuerst und führen Sie eine feste Liste von 30 bis 100 Tracking-Prompts, die Sie jeden Monat erneut abfragen. Wer die Liste jeden Monat ändert, kann keine Trends mehr ablesen.
Wie sieht eine Zuordnung von Keywords zu Prompts aus?
Hier ein ausgearbeitetes Beispiel für ein fiktives Projektmanagement-Tool. Ersetzen Sie die Zeilen durch Ihr eigenes Thema.
| Seed-Keyword | Echter Prompt | Wahrscheinliche Fan-out-Queries | Inhalt, der sie abdeckt |
|---|---|---|---|
| projektmanagement software | “Was ist das beste Projekttool für ein Designstudio mit 10 Leuten, das mit externen Kunden arbeitet?” | Projekttool mit Kundenportal; Projekttool Preis pro Nutzer; Workflow-Tools für Designagenturen | Use-Case-Seite für Agenturen mit Preistabelle und Abschnitt zum Kundenzugang |
| asana alternative | “Wir wechseln wegen des Preises weg von Asana. Was ist günstiger, hat aber trotzdem Zeitpläne?” | Asana Preise; Tools mit Gantt-Zeitplan; günstige Asana-Alternativen | Ehrliche Vergleichsseite mit Funktions- und Preistabelle |
| projekttool dsgvo | “Welche Projektmanagement-Tools speichern Daten in der EU?” | Projektsoftware Datenspeicherung EU; DSGVO-konformes Projekttool | Sicherheitsseite, die Hosting-Regionen und Zertifizierungen nennt |
| projektvorlage | “Gib mir eine Vorlage für einen Launch-Plan für einen Website-Relaunch” | Projektplan Website-Relaunch; Vorlage Launch-Checkliste | Herunterladbare Vorlage mit ausformulierter Checkliste auf der Seite |
Welche Tools helfen bei der Keyword-Recherche für GEO?
Kein einzelnes Tool deckt den ganzen Prozess ab, ordnen Sie daher jedes Tool einem Schritt zu. Unsere vollständige Liste der SEO-Tools geht genauer auf die Preise ein.
- Google Search Console: Longtail- und Frage-Anfragen, Impressionen für Seiten, die in KI-Funktionen erscheinen.
- Bing Webmaster Tools: Ein AI-Performance-Bericht, laut Branchenberichten im Februar 2026 als öffentliche Vorschau gestartet, zeigt, wie oft Microsoft Copilot Ihre Seiten zitiert und welche Grounding-Anfragen hinter diesen Zitaten stehen. Das ist das, was offiziellen Fan-out-Daten heute am nächsten kommt.
- Ahrefs und Semrush: Seed-Keywords, Volumen, SERP-Features und ähnliche Fragen (People Also Ask) sowie Module für KI-Sichtbarkeit, die Markenerwähnungen in KI-Antworten tracken.
- Spezialisierte Prompt-Tracker wie Profound, Otterly.AI oder Peec AI: Sie fragen eine feste Prompt-Liste nach Zeitplan ab und erfassen Erwähnungen und zitierte Quellen.
- AlsoAsked und AnswerThePublic: Fragenbäume, die ein guter Ausgangspunkt für das Fan-out-Mapping sind.
- Google Analytics 4: Referral-Sitzungen von chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com und copilot.microsoft.com. Die Publisher-FAQ von OpenAI bestätigt, dass ChatGPT Referral-Links den Parameter utm_source=chatgpt.com hinzufügt.
- Die Assistenten selbst: Manuelles Testen ist nach wie vor die ehrlichste Prüfung dessen, was ein Käufer sieht.
Behandeln Sie Werte zur KI-Sichtbarkeit von jedem Anbieter als Stichproben. Antworten ändern sich je nach Sitzung, Standort und Konto, achten Sie daher auf Trends über viele Prompts statt auf ein einzelnes Ergebnis.
Wie sollten Sie Prompts und Themen priorisieren?
Bewerten Sie jedes Prompt-Cluster von 1 bis 5 anhand von vier Faktoren, gewichten Sie diese und arbeiten Sie sich von oben nach unten vor. Die folgenden Gewichtungen sind unser Ausgangspunkt; passen Sie sie an Ihr Unternehmen an.
| Faktor | Gewichtung | 5 Punkte, wenn | 1 Punkt, wenn |
|---|---|---|---|
| Geschäftswert | 35% | Der Prompt kommt von Menschen, die kurz vor dem Kauf eines Kernprodukts stehen | Neugierfrage ohne Bezug zu dem, was Sie verkaufen |
| Wahrscheinlichkeit einer KI-Antwort | 25% | Lange, vergleichende oder ratsuchende Prompts, die bereits KI-Antworten auslösen | Navigationsanfragen oder Ein-Wort-Anfragen |
| Zitierlücke | 20% | Engines zitieren schwache, veraltete oder generische Quellen | Starke, autoritative Quellen dominieren bereits |
| Gewinnchance | 20% | Sie haben eigene Daten, Expertise oder Produktfakten beizutragen | Sie können nur wiederholen, was andere sagen |
Ein Cluster mit hohem Geschäftswert, aber geringer Gewinnchance braucht oft eine Strategie über Dritte, etwa Bewertungen, Partnerseiten oder Fachmedien, statt eines weiteren Blogartikels.
Welche Fehler lassen die Keyword-Recherche für GEO scheitern?
- Nur dem Volumen nachjagen. Bei kurzen Keywords mit hohem Volumen stellen KI-Antworten die Menschen ohne Klick zufrieden.
- Prompts am Schreibtisch erfinden. Prompts, die ohne Input aus Vertrieb, Support oder Community entstehen, klingen wie Keywords mit Fragezeichen.
- Eine Seite pro Prompt. Dutzende dünne Seiten für kleine Formulierungsunterschiede konkurrieren miteinander und helfen niemandem.
- Drittquellen ignorieren. Wenn Engines zu einem Thema Bewertungsportale und Foren zitieren, ändert Ihre eigene Seite allein die Antwort nicht.
- Kein festes Tracking-Set. Ohne jeden Monat dieselben Prompts können Sie Fortschritt nicht von Rauschen unterscheiden.
- Grundlagen auslassen. Seiten, die für Crawler wie OAI-SearchBot gesperrt oder von Google nicht indexiert sind, können nicht genutzt werden, egal wie gut die Recherche ist.
Unser Leitfaden zum Tracking von SEO-Ergebnissen erklärt, wie Sie das Reporting aufsetzen.
Welche Ergebnisse hat dieser Ansatz gebracht?
Unsere Belege stammen von Kunden aus verschiedenen Branchen, und wir zeigen sie als Nachweis der Methode, nicht als Versprechen für Ihren Markt.
- Planika, eine Marke für Designkamine. Sieben auf die USA lokalisierte Artikel brachten eine Website, die Google nicht indexiert hatte, auf 1.052 monatliche Besuche aus den USA. Ahrefs erfasste 401 Erwähnungen in Google AI Overviews, 136 Erwähnungen in Perplexity und 20 Erwähnungen in ChatGPT. Zur Fallstudie Planika.
- Landingi, ein SaaS-Unternehmen. Rund 5.000 Sitzungen pro Monat über KI-Assistenten, getrackt in GA4. Zur Fallstudie Landingi.
- Galeria Zapachu 24, ein Onlineshop für Düfte. Ausgehend von DR 1,4 und ganz ohne Linkbuilding führten 750 Produktbeschreibungen, mehr als 60 Kategoriebeschreibungen und 30 Artikel in 12 Monaten zu mehr als 9.100 rankenden Keywords, geschätzt über 21.200 monatlichen Besuchen (Ahrefs), einer Top-10-Position für “perfumy” in Polen und einem um 35 % höheren durchschnittlichen Bestellwert. Zur Fallstudie Galeria Zapachu.
Der gemeinsame Nenner: Wenige Seiten, die die Fragen der Käufer vollständig beantworten, schlagen eine große Bibliothek dünner Inhalte.
Für wen lohnt sich die GEO-Recherche mit Marketer Coffee?
Wir passen zu Unternehmen, die in mehreren Märkten oder Sprachen verkaufen und Prompt-Recherche wollen, die an Umsatz gekoppelt ist, nicht an Eitelkeitskennzahlen. Wir arbeiten auf Englisch, Polnisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Schwedisch und Dänisch, und das ist wichtig, weil Prompts und zitierte Quellen sich je nach Sprache unterscheiden.
Für wen wir nicht passen: ein Unternehmen, das nur eine einmalige Keyword-Liste braucht, oder ein einzelnes lokales Geschäft, das mit einer soliden Grundeinrichtung für lokales SEO mehr erreicht.
Beginnen Sie mit unserem kostenlosen KI-Sichtbarkeits-Audit, um zu sehen, welche Prompts Ihre Marke bereits erwähnen und welche nicht. Details zur laufenden Betreuung finden Sie auf unserer Seite zum AI-SEO-Service.
Häufige Fragen zur Keyword-Recherche für GEO
Brauche ich für GEO noch Keyword-Tools?
Ja. Keyword-Tools zeigen, wo Nachfrage und kommerzielle Absicht liegen, und die Fan-out-Queries der Engines sind oft kurze, suchbare Phrasen. Nutzen Sie sie als Ausgangspunkt und ergänzen Sie Prompts, Fan-out-Mapping und Zitat-Checks.
Wie viele Prompts sollte ich tracken?
Die meisten Unternehmen starten mit 30 bis 100 Prompts, die Kernprodukte, Vergleichsfragen und Markenfragen abdecken. Halten Sie das Set mindestens ein Quartal lang fest, damit Trends lesbar bleiben, und fügen Sie neue Prompts gebündelt hinzu.
Kann ich das echte Suchvolumen von ChatGPT-Prompts sehen?
Keine öffentliche Quelle weist es aus. Sie schätzen die Nachfrage über Indikatoren: lange Anfragen in der Search Console, Community-Threads, Fragen aus Vertrieb und Support. Die Bing Webmaster Tools zeigen Grounding-Anfragen für Copilot-Zitate, das ist das nächstliegende offizielle Signal.
Was ist eine Fan-out-Query?
Das ist eine der zusätzlichen Suchen, die eine KI-Engine ausführt, um einen längeren Prompt zu beantworten. Google dokumentiert, dass AI Overviews und AI Mode mehrere verwandte Suchen über Unterthemen hinweg ausführen können, um eine Antwort zu erstellen.
Wie lange dauert es, bis GEO-Recherche Ergebnisse zeigt?
Neue oder verbesserte Seiten können wenige Wochen nach der Indexierung in KI-Antworten auftauchen, ein stetiger Anstieg der Zitate dauert meist einige Monate. Das sind typische Zeiträume, keine Garantien.
Was sollten Sie sich zur Keyword-Recherche für GEO merken?
Keywords zeigen Ihnen, wo das Geld liegt. Prompts zeigen Ihnen, wie Käufer fragen. Fan-out-Queries zeigen Ihnen, was eine Engine finden muss, um zu antworten. Recherchieren Sie alle drei, bauen Sie weniger, aber bessere Seiten, und tracken Sie jeden Monat ein festes Prompt-Set zusammen mit dem Umsatz.
Wenn Sie einen zweiten Blick auf Ihre Prompt-Map möchten oder wir sie gemeinsam mit Ihnen für mehrere Märkte aufbauen sollen, schicken Sie uns Ihre Website und Ihre wichtigsten Produkte. Kostenlose Beratung buchen.
Quellen: Google Search Central, AI features and your website (Dokumentation, abgerufen im November 2026); Zahlen zu AI Mode von der Google I/O 2026, laut Talk Android (20. Mai 2026); Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results (22. Juli 2025); Semrush, Studie zu ChatGPT-Suchtrends mit 80 Millionen Clickstream-Datensätzen (3. Februar 2025, Anbieterdaten); OpenAI, How people are using ChatGPT (15. September 2025); OpenAI, 900 Millionen wöchentliche Nutzer, laut TechCrunch (27. Februar 2026); OpenAI Help Center, Publishers and developers FAQ; AI-Performance-Bericht der Bing Webmaster Tools, laut Search Influence (2026); Fallstudien von Marketer Coffee: Planika, Landingi, Galeria Zapachu 24 (andere Branchen).
