Alphabetisches GEO-/LLMO-Glossar
GEO verschiebt den Fokus von reiner Ranking-Optimierung hin zur Antwort-Optimierung. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur durch Positionen in Suchergebnissen, sondern durch Präsenz in KI-generierten Antworten. Unternehmen, die frühzeitig auf semantische Klarheit, saubere Struktur und echte Autorität setzen, erhöhen ihre generative Sichtbarkeit nachhaltig.
Dieses Glossar bietet eine fundierte Begriffssammlung für alle, die mit GEO/LLMO starten.
- AI Overviews: KI-generierte Zusammenfassungen innerhalb der Google-Suche, die direkte Antworten liefern.
- AI Search Optimization: Optimierung von Inhalten für KI-basierte Such- und Antwortsysteme.
- Antwortlogik: Strukturprinzip: Eine Frage pro Abschnitt, eine klare Kernaussage pro Absatz.
- Autoritätsaufbau: Langfristige Positionierung als fachliche Referenz in einem Themengebiet.
- Chunk: Textabschnitt, der von KI-Systemen separat verarbeitet wird.
- Commercial Search: Suchanfrage mit Produkt- oder Dienstleistungsvergleich und Kaufnähe.
- E-E-A-T: Steht für Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Diese sind zentrale Vertrauenssignale für KI-Systeme und verbessern die Sichtbarkeit.
- Embedding: Numerische Repräsentation eines Begriffs im semantischen Raum eines KI-Modells.
- Entität: Eindeutig identifizierbare Einheit wie Marke, Person, Produkt oder Ort.
- GAIO (Generative AI Optimization): Überbegriff für Strategien zur Beeinflussung von KI-Systemen.
- GEO (Generative Engine Optimization): Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Suchsysteme mit Fokus auf Zitierung. Dieser Begriff scheint sich im deutschen Sprachraum durchzusetzen, synonyme Begriffe sind KIO, KI-SEO.
- Generative Sichtbarkeit: Sichtbarkeit innerhalb von KI-generierten Antworten.
- Informational Search: Informationsorientierte Suchanfrage von Usern in Suchsystemen. Transactional Searches sind Suchanfragen mit klarer Kaufabsicht; Commercial Search sind Produkt- oder Dienstleistungsvergleich mit Kaufnähe.
- KI-Chatbots: Dialogbasierte Systeme wie ChatGPT, Gemini, Perplexity AI oder Claude, die Informationen in natürlicher Sprache bereitstellen.
- KI-Crawler: Automatisierte Systeme, die Inhalte erfassen und für KI-Modelle zugänglich machen.
- Kontextualisierung: Einordnung eines Themas in Anwendung, Zielgruppe und Relevanz.
- LLM (Large Language Model): Großes Sprachmodell zur Generierung von Texten.
- LLMO (Large Language Model Optimization): Optimierung für langfristige Sichtbarkeit in Sprachmodellen.
- Markup: Technische Auszeichnung von Inhalten zur Struktur- und Bedeutungskennzeichnung.
- Prompt/ Suchprompt: Prompt: Eine Anweisung an ein KI-System in natürlicher Sprache. Ein Suchprompt ist eine Suchanfrage mit klarer Nutzerintention.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Technik, bei der KI-Systeme externe Datenquellen abrufen, um aktuelle Antworten zu liefern.
- SearchGPT: ChatGPT mit integrierter Websuche.
- SEO (Search Engine Optimization): Optimierung für klassische Suchmaschinen mit Fokus auf Rankings.
- Semantische Klarheit: Eindeutige, logisch strukturierte Begriffserklärungen.
- Semantischer Raum: Vektorraum, in dem Begriffe nach Bedeutungsähnlichkeit angeordnet sind.
- Semantisches Markup: Kennzeichnung der Bedeutung eines Inhalts (z. B. FAQPage, Product).
- Snippet: Kurz extrahierter Textausschnitt aus einer Quelle.
- Strukturierte Inhalte: Texte mit klarer Gliederung, Zwischenüberschriften und Listen.
- Strukturelles Markup: Auszeichnung des strukturellen Aufbaus (H1–H6, Listen, Absätze).
- Token: Kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells.
- Vertrauenssignale: Autorenangaben, Aktualität, Referenzen und konsistente Aussagen.
- Wissensgraph: Strukturierte Darstellung von Beziehungen zwischen Entitäten.
- Zero-Click-Suche: Suchanfrage, bei der kein Website-Klick mehr erfolgt, weil die Antwort direkt geliefert wird.
- Zitierfähigkeit: Eigenschaft eines Textes, klar extrahierbare Aussagen zu enthalten.
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Kirsten Meisinger
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GEO: Der Kreislauf der 6 Handlungsfelder
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