GEO hat inzwischen seine eigenen Kennzahlen. Tools zeigen, wie sichtbar eine Website in ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Google AI Overviews ist. Sie vergleichen Marken miteinander, zählen Quellenangaben und berechnen daraus einen „AI Visibility Score“. Das wirkt erstaunlich präzise. Eine Website erreicht vielleicht 27 Prozent Sichtbarkeit, der wichtigste Konkurrent 34 Prozent. Nach einer Optimierung steigt der eigene Wert auf 31 Prozent. Also hat die Maßnahme funktioniert?
So einfach ist es nicht. Je länger ich mich mit Generative Engine Optimization beschäftige, desto mehr interessiert mich deshalb eine andere Frage als die nächste GEO-Maßnahme: Was können wir bei GEO überhaupt seriös messen?
Die Antwort fällt zweigeteilt aus. Ob eine Website in KI-Antworten auftaucht, lässt sich inzwischen ziemlich gut beobachten. Wesentlich schwieriger ist der Nachweis, warum sich ihre Sichtbarkeit verändert hat.
GEO-Dashboards liefern präzise Kennzahlen zu AI Visibility, Citation Rate und Prompt Coverage. Doch unterschiedliche Prompts, wechselnde Quellen und schwankende KI-Antworten machen die Ergebnisse weniger eindeutig, als die Zahlen vermuten lassen.(mehr …)
Vor ein paar Tagen habe ich Daten aus der Google Search Console einer großen Fachwebsite ausgewertet. Ich wollte wissen, was sich aus mehreren Monaten Search- und Discover-Daten für die Themenplanung ableiten lässt.
Welche Themen funktionieren dauerhaft? Wo gibt es überraschend viel Nachfrage? Welche älteren Beiträge verlieren Sichtbarkeit, obwohl das Thema weiterhin gesucht wird? Und bei welchen Themen zeigen die Discover-Daten, dass sie möglicherweise ein größeres Publikum interessieren?
Am Ende hatte ich drei Listen: mögliche Evergreen-Themen, Ideen mit Potenzial für Google Discover und ältere Beiträge, bei denen sich eine Aktualisierung lohnen könnte. Ich stellte die Ergebnisse in der Redaktion vor. Nicht alle waren begeistert.
Ein Kollege sagte sinngemäß, er lasse sich doch von einer KI nicht sagen, worüber er schreiben solle. Themen könne er selbst auswählen. Ich musste über diesen Satz länger nachdenken. Denn eigentlich ging es bei der Diskussion gar nicht um KI.
Es ging um eine viel grundsätzlichere Frage:
Bauchgefühl trifft Daten: Redaktionelle Erfahrung und Nutzungsdaten liefern gemeinsam die Grundlage für fundierte Themenentscheidungen.(mehr …)
Google Discover gehört für mich zu den spannendsten, aber auch zu den unberechenbarsten Trafficquellen im Online-Journalismus. Ein Artikel kann dort innerhalb weniger Stunden mehr Leser erreichen als über Monate in der klassischen Google-Suche. Ein anderer Beitrag scheint mindestens genauso gut zu passen – und taucht im Feed praktisch gar nicht auf.
Das habe ich in den vergangenen Jahren immer wieder erlebt. Anfangs wollte ich natürlich herausfinden, woran es liegt. War die Überschrift besser? Das Bild? Das Thema? Der Veröffentlichungszeitpunkt? Oder gibt es bestimmte Formulierungen, die Google besonders gut gefallen?
Inzwischen bin ich mit solchen Erklärungen vorsichtiger geworden. Es gibt technische Voraussetzungen und klare Empfehlungen von Google. Und es gibt durchaus Muster, die sich in der täglichen Arbeit erkennen lassen. Eine verlässliche Formel nach dem Muster
habe ich aber bis heute nicht gefunden. Mittlerweile glaube ich sogar, dass die Suche nach einer solchen Formel in die falsche Richtung führt.
Bei ingenieur.de konnte ich schon vor einigen Jahren recht gut erkennen, welche Themen und Aufmachungen in Discover funktionieren können – und welche eher nicht. Bei meiner privaten Website bauredakteur.de hat das deutlich länger gedauert.
Dann kam vor einigen Wochen der erste Treffer. Kurz darauf folgten innerhalb relativ kurzer Zeit mehr als ein Dutzend weitere Beiträge, die über Discover sichtbar wurden. Für mich ist das besonders interessant, weil sich daraus inzwischen deutlich mehr ableiten lässt als aus einem einzelnen Zufallstreffer. Die Daten zeigen mir, welche Themen offenbar Potenzial haben – und helfen mir damit ganz konkret bei der Planung neuer Beiträge.
Google Discover kann einzelnen Beiträgen innerhalb kurzer Zeit enorme Reichweite bringen. Welche Themen, Bilder und Überschriften tatsächlich funktionieren, lässt sich trotzdem nur begrenzt planen.(mehr …)
Wenn ich mich mit Kolleginnen und Kollegen in meinem Alter unterhalte, kommt früher oder später fast immer dieselbe Frage auf: Hat man mit Mitte 50 überhaupt noch eine echte Chance, eine neue Stelle in einer Redaktion oder im Content-Marketing zu bekommen?
Ich kann absolut nachvollziehen, warum diese Frage viele umtreibt. Wir erleben den permanenten Wandel der Medienlandschaft, lesen von Stellenabbau in Verlagen, hören die üblichen Geschichten über frustrierende Absagen und merken vielleicht im eigenen Umfeld, dass Bewerbungsprozesse zäher laufen als früher. Schnell entsteht der Eindruck: Ab einem gewissen Alter ist man in der digitalen Medienwelt schlicht auf dem Abstellgleis.
Ich glaube allerdings, dass diese Sichtweise zu kurz springt. Ja, das Alter kann ein Nachteil sein. Aber ich bin fest davon überzeugt, dass viele erfahrene Text- und Medienprofis an etwas ganz anderem scheitern.
Wer sich derzeit mit KI-Suche, GEO oder LLMs beschäftigt, stößt früher oder später auf einen Begriff: Chunking.
Auf LinkedIn, in Blogartikeln und auf Konferenzen lese ich immer wieder Empfehlungen wie: „Schreibe chunkbar“, „Optimiere deine Chunks“ oder „Nur gute Chunks werden von KI-Systemen zitiert.“ Ich habe dabei allerdings oft den Eindruck, dass viele über völlig unterschiedliche Dinge sprechen. Denn technisch gesehen ist Chunking etwas ganz anderes als das, was in vielen Diskussionen darunter verstanden wird.
Für uns Redakteure ist das eine verdammt gute Nachricht. Denn wir müssen das Schreiben nicht neu lernen.
Als ich vor mehr als 20 Jahren mit SEO in Berührung kam, war die Welt der Suchmaschinenoptimierung deutlich überschaubarer als heute. Meine ersten Erfahrungen sammelte ich in einer Agentur. Später wechselte ich in den E-Commerce. Dort beschäftigte ich mich täglich mit Rankings, Keywords, Kategorieseiten, Produkttexten und Conversion-Optimierung.
SEO war damals vor allem ein langfristiges Spiel. Wir analysierten Suchbegriffe, entwickelten Strategien und warteten oft Wochen oder Monate darauf, dass sich Veränderungen in den Rankings bemerkbar machten. Natürlich gab es auch damals Wettbewerb und Zeitdruck. Doch verglichen mit dem Alltag eines Nachrichtenportals wirkte vieles beinahe entschleunigt.
Seit vier Jahren arbeite ich beim VDI Verlag. Dort habe ich eine ganz andere Seite der Suchmaschinenoptimierung kennengelernt. Publisher-SEO folgt eigenen Regeln. Manche Erkenntnisse aus dem klassischen SEO lassen sich übertragen. Andere funktionieren im News-Geschäft kaum noch.
Genau deshalb lohnt sich ein genauer Blick auf die Besonderheiten.
Publisher-SEO folgt anderen Regeln als klassisches SEO. Heute entscheiden Google Discover, News-Plattformen, Markenvertrauen und KI-Systeme zunehmend über die Reichweite von Inhalten.(mehr …)
In der Medienbranche diskutieren wir seit Monaten über die falsche Frage. Seit ChatGPT öffentlich verfügbar ist, dreht sich alles darum, ob KI Texte schreiben darf. Ob sie Überschriften formulieren kann. Ob sie Journalisten ersetzt. Fast jede Debatte starrt wie gebannt auf das fertige Endprodukt: den Artikel.
Dabei spielt sich die eigentliche Revolution längst an einer ganz anderen Stelle ab. Nicht beim Schreiben. Sondern bei der Recherche. Nach dem Chatbot kommt der Agent. Und der wird die Arbeit in den Redaktionen radikaler umkrempeln als alles, was wir in den vergangenen zwei Jahren erlebt haben.
Ich habe in Redaktionen oft erlebt, dass Kolleginnen und Kollegen lange an Überschriften feilen. Das eigentliche Problem liegt dabei meist nicht in der Formulierung, sondern eine Ebene tiefer. Wer die zentrale Botschaft eines Textes nicht erkannt hat, wird kaum eine wirklich gute Überschrift finden. Denn eine starke Headline fasst keinen Artikel zusammen, sie verdichtet seinen eigentlichen Nachrichtenwert.
Je länger ich als Redakteur arbeite, desto mehr überzeugt mich diese Beobachtung. Gute Überschriften sind für mich weniger eine Frage der Kreativität als des Verständnisses. Sie zeigen, ob jemand den Kern einer Geschichte erkannt hat. Manchmal entscheide ich mich sogar nur deshalb für ein Thema, weil ich die Schlagzeile dazu sofort im Kopf habe.
Wer sich aktuell mit GEO beschäftigt, stößt früher oder später auf den Begriff „Grounding Page“. In vielen Diskussionen klingt es fast so, als wäre damit ein wichtiger Schlüssel für mehr Sichtbarkeit in ChatGPT, Gemini oder Google AI Overviews gefunden worden. Je häufiger ich den Begriff lese, desto skeptischer werde ich allerdings.
Nicht, weil die Idee dahinter schlecht wäre. Sondern weil ich mich frage, ob Grounding Pages tatsächlich ein relevantes Problem lösen – oder ob hier gerade eine technische Lösung für eine Herausforderung gesucht wird, die viele Publisher in dieser Form gar nicht haben.
Als Chef vom Dienst führe ich regelmäßig Diskussionen über Überschriften. Meistens laufen sie nach einem ähnlichen Muster ab. Ich ändere eine Headline, weil ich glaube, dass sie mehr Aufmerksamkeit erzeugen kann. Kurz darauf kommt die Rückmeldung des Autors.
„Die ursprüngliche Überschrift fand ich besser.“
„Das ist mir zu zugespitzt.“
„Das klingt zu sehr nach Boulevard.“
In vielen Fällen setze ich die alte Version dann wieder ein. Schließlich soll sich niemand mit einer Überschrift unwohl fühlen, die über seinem Namen steht. Trotzdem frage ich mich oft, warum wir Journalisten bei diesem Thema so vorsichtig sind.
Denn wenn ich auf die vergangenen Jahre im digitalen Journalismus zurückblicke, dann habe ich selten erlebt, dass ein guter Artikel wegen einer zu starken Überschrift gescheitert ist. Umgekehrt habe ich unzählige Beispiele gesehen, bei denen gute Texte wegen einer schwachen Überschrift nie eine echte Chance bekommen haben.
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