AEO vs. SEO: Was sich ändert, wenn KI antwortet statt Google

Seit Google SEO existiert, war das Ziel klar: Seite 1, Position 1. Der Nutzer sieht zehn blaue Links und entscheidet selbst, wo er klickt. Dieses Modell verändert sich gerade fundamental.

Was SEO leistet — und wo es endet

Klassisches SEO optimiert für den Google-Algorithmus: Keywords, Backlinks, Ladezeit, Core Web Vitals. Funktioniert das gut, erscheint die Website weit oben in den Suchergebnissen. Der Nutzer klickt (oder auch nicht).

Das Problem: 60 % der Google-Suchanfragen zeigen heute bereits AI Overviews — KI-generierte Zusammenfassungen direkt auf der Suchergebnisseite (Advanced Web Ranking, 2026). Der Nutzer bekommt die Antwort, ohne zu klicken. SEO-Traffic sinkt, obwohl Rankings gleich bleiben.

Was AEO anders macht

Answer Engine Optimization (AEO) — auch Generative Engine Optimization (GEO) genannt — optimiert nicht für Klicks, sondern für Nennungen. Ziel: ChatGPT, Perplexity oder Google AI sollen das Unternehmen in ihren Antworten direkt empfehlen, bevor der Nutzer überhaupt eine Website besucht.

Die relevanten Optimierungssignale unterscheiden sich von klassischem SEO deutlich: Schema Markup (JSON-LD), eine llms.txt die KI-Crawlern das Unternehmen erklärt, FAQ-Content mit direkten Antworten auf Kundenfragen, und ein konsistentes Bild über alle externen Quellen (LinkedIn, Branchenverzeichnisse, Presseerwähnungen).

Warum die Kombination entscheidend ist

SEO und AEO schließen sich nicht aus. Wer in KI-Antworten zitiert wird, profitiert doppelt: die eigene Website bekommt mehr direkte Zugriffe (AI-referred Traffic), und diese Besucher sind bereits vorqualifiziert — sie haben eine KI-Empfehlung erhalten.

Was AEO in der Praxis bedeutet

• Schema Markup (JSON-LD) für Organisation, Leistungen und FAQ-Inhalte
• Eine llms.txt die KI-Crawlern erklärt was das Unternehmen tut und für wen
• FAQ-Seiten mit direkten Antworten auf typische Kundenfragen
• Konsistente Unternehmensdaten auf LinkedIn, Verzeichnissen und externen Quellen
• Regelmäßige Überprüfung — weil KI-Modelle sich laufend aktualisieren