AEO, GEO, LLMO, AI SEO – ist das alles dasselbe?

Für einen Käufer ist AEO vs GEO vs LLMO eine Frage der Etiketten, nicht verschiedener Leistungen. Jede Agentur, die eines dieser Wörter benutzt, verkauft dasselbe Ergebnis: Wenn jemand ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Googles AI Overviews eine Frage in Ihrer Kategorie stellt, wird Ihr Unternehmen genannt oder Ihre Seite zitiert. Was sich unterscheidet, ist die Herkunft jedes Begriffs, die Oberfläche, die er betont, und der Teil, der bei der Unterschrift zählt: was er Sie messen lässt.

Die Tabelle fasst die Unterschiede zusammen. Anschließend erläutern wir die Begriffe und zeigen, wie Sie eine Ausschreibung so formulieren, dass Sie vergleichbare Angebote erhalten.

Die Unterschiede zwischen Answer Engine Optimization und Generative Engine Optimization erklären sich vor allem aus ihrer Entstehung. AEO ist der ältere Begriff. Die früheste uns bekannte Verwendung findet sich im Trustpilot-Whitepaper «The Rise of Voice and AEO» mit Jason Barnard, das auf der BrightonSEO im September 2017 verteilt wurde. Search Engine Watch griff den Begriff im Februar 2018 auf. Im April desselben Jahres stellte Barnard auf der BrightonSEO «A Universal Strategy for Answer Engine Optimisation (Beyond Position 0)» vor. Damals ging es um Featured Snippets und Sprachassistenten. Dass der Begriff dort geprägt wurde, geht auf Barnards eigene Darstellung zurück; die Erwähnung in der Fachpresse ist unabhängig dokumentiert.

GEO hat die klarste Papierspur. «GEO: Generative Engine Optimization» von Pranjal Aggarwal und Kollegen erschien im November 2023 auf arXiv. Es definiert eine Generative Engine als System, das Quellen abruft und eine Antwort mit Zitaten synthetisiert, schlägt GEO als Disziplin vor, die Sichtbarkeit einer Quelle in diesen Antworten zu erhöhen, und testet Inhaltsänderungen gegen einen eigenen Benchmark. Das Paper ist der Grund, warum die meisten Agenturen, Tools und diese Website GEO als Oberbegriff verwenden.

LLMO hat weder Paper noch Gründungsvortrag. Es taucht in Anbietertexten auf und meint die Optimierung für die Modellebene: was ein Assistent über Sie sagt, wenn er gar nicht im Web sucht. AI SEO und LLM SEO sind das, was Menschen eintippen; nützlich, um einen Anbieter zu finden, und zu vage, um einen Leistungsumfang zu definieren.

Der Großteil der Arbeit ist gemeinsam. Serverseitig gerenderter Text, den ein Crawler lesen kann, ein kanonischer Host (eine einzige Adresse, auf die jede Version der Website weiterleitet), strukturierte Daten, eine Seite pro Käuferfrage mit der Antwort zuerst, und eine einheitliche Beschreibung Ihres Unternehmens überall, wo es erscheint: Jedes kompetente AEO-, GEO- oder LLMO-Programm fängt dort an. Legten wir unsere eigenen Aufgabenlisten aus Mandaten nebeneinander, sähen grob vier Fünftel der Punkte unter jedem der drei Etiketten gleich aus; das ist eine Schätzung aus unseren Plänen, keine Studie.

Im letzten Fünftel zeigt sich das Etikett. AEO stützt sich auf Formatierung: Frageüberschriften, kurze Antwortpassagen (wir nutzen 40–60 Wörter), FAQ- und HowTo-Struktur, Schema, das die Seite spiegelt. Es wurde für einen Extraktor gebaut, der eine Passage heraushebt, und es funktioniert weiterhin für AI Overviews, die auf denselben Index zugreifen; Googles eigene Dokumentation hält fest, dass es für AI Overviews und AI Mode keine zusätzlichen Anforderungen oder speziellen Optimierungen gibt und keine KI-spezifischen Dateien oder Schemata nötig sind.

GEO fügt hinzu, was ein generierendes Modell prüft, bevor es zitiert: Bestätigung durch Dritte (andere Websites, die Sie so beschreiben, wie Sie sich selbst beschreiben), Originaldaten, die nur Sie veröffentlichen können, und Aktualität. Ahrefs (Oktober 2025) untersuchte die 1.000 meistzitierten Seiten von ChatGPT; von den 564 mit erkennbarem Aktualisierungsdatum waren 76,4 % im Vormonat aktualisiert worden. Zwei Einschränkungen aus demselben Bericht: Mehr als die Hälfte dieser Teilmenge ist Wikipedia, und die Zeitstempel sind unzuverlässig. Das GEO-Paper selbst fand, dass Statistiken, Zitate und Quellenangaben die Sichtbarkeit auf seinem Benchmark am stärksten bewegten; Keyword-Stuffing nicht.

LLMO lässt sich nur begrenzt direkt beeinflussen, da die Modellanbieter über ihre Trainingsdaten entscheiden. Sie können Ihr Unternehmen jedoch eindeutig beschreiben: mit konsistentem Namen, Kurzbeschreibung und Gründerangaben auf der Website, auf LinkedIn, in Bewertungsprofilen und strukturierten Daten. Hinzu kommen unabhängige Erwähnungen, die sich über mehrere Quartale aufbauen. Dieser Bereich hat den längsten Zeithorizont, wie unser Leitfaden zur Dauer von GEO erläutert.

Für die Auswahl eines Anbieters ist entscheidend, welche Ergebnisse er misst. Eine neue Bezeichnung allein macht aus laufender Inhaltsproduktion noch keine nachweisbare Verbesserung der Sichtbarkeit.

Verwenden Sie GEO in der Ausschreibung und definieren Sie es in einem Satz: «von KI-Assistenten auf den Prompts, die unsere Käufer tatsächlich tippen, genannt und zitiert werden, gemessen auf einem festen Prompt-Set.» Es ist der Begriff mit einer Forschungsdefinition (unser Guide dazu, was GEO ist, geht sie durch), es ist das Wort, das die Spezialagenturen und Tracking-Tools, die wir am häufigsten sehen, verwenden, und es zwingt die Messfrage früh auf den Tisch. Fügen Sie AEO hinzu, wenn Googles Antwortboxen für Sie zählen, und sagen Sie das ausdrücklich, denn ein Snippet-Programm und ein Zitierprogramm werden unterschiedlich zugeschnitten und gemessen.

Dann ignorieren Sie das Etikett in den Angeboten und lesen stattdessen drei Dinge: das Prompt-Set, das gemessen wird, wie oft und in welchen Assistenten; was in den ersten dreißig Tagen auf der Zugangsschicht passiert; und was passiert, wenn sich nichts bewegt. Unser Guide zu den Fragen an eine GEO-Agentur hat die vollständige Liste, und unser Guide zu GEO-Preisen zeigt, wie diese Antworten aussehen, wenn wir sie aufschreiben.