GEO (Generative Engine Optimization) ist die Praxis, Inhalte zu optimieren, um in generativen KI-Antworten sichtbar zu werden, einschließlich der Nennung als Quelle.
GEO und AEO sind eng miteinander verbunden und werden oft synonym verwendet. Die engere Unterscheidung, die manchmal getroffen wird: GEO betont den breiteren generativen Prozess (Einfluss der Trainingsdaten, retrieval-augmented generation, Zitierwahrscheinlichkeit), während AEO speziell die benutzerorientierte Antwortoberfläche betont.
In der Praxis überschneiden sich die Techniken erheblich: strukturierte Inhalte (TL;DR-Einleitungen, H2-Fragen, Tabellen, FAQ-Blöcke), AEO-Oberflächen (llms.txt, Markdown-Zwillinge), autoritative Signale (E-E-A-T) und verdiente Erwähnungen von Quellen, denen KI-Engines vertrauen (Reddit, Wikipedia, etablierte Publikationen).