Gefühlt spricht die ganze Branche über GEO. Und inzwischen gibt es dafür viele Tools. Wie sieht der Markt für Software und Dienstleister aus?
Matthias Biebl: Zunächst sollte man wissen, wie diese Analyse-Tools grundsätzlich funktionieren: GEO-Lösungen schicken in unterschiedlicher Frequenz ein Set von Prompts an KI-Modelle und untersuchen die Antworten nach bestimmten Kriterien. Die technische Basis-Funktionalität dafür lässt sich relativ einfach bauen. Deshalb gibt es so viele Tools. Und es kommen laufend neue dazu. Man könnte also sagen, der Markt ist unübersichtlich. Positiv ausgedrückt haben Kunden eine große Auswahl, was im Hinblick auf Vielfalt des Angebots, Innovationen und Preiswettbewerb gut ist.
 
Welche Anbieter tummeln sich am Markt?
Wir sehen Dienstleister aus verschiedenen Bereichen. Für etablierte SEO-Anbieter lag es auf der Hand, ihr Angebot zu erweitern. Sie sind technisch sehr stark, fokussieren vor allem auf Webseiten-Optimierung. Hinzu kommen einige der in PR und Unternehmenskommunikation bekannten Monitoring- und Analyse-Dienstleister. Sie schnüren ein Gesamtpaket aus Medienbeobachtung, Social Listening und GEO. Was sinnvoll ist, weil GEO-Messungen in Verbindung mit anderen Daten künftig stark an Relevanz gewinnen dürften. Einige dieser Dienstleister versuchen zudem, sich weniger als reiner Datenlieferant, sondern mehr als strategische Beratung zu positionieren. Auch für Agenturen wie uns ist GEO ein Geschäftsfeld: In der Regel geht es vor allem um strategische Beratung, einige Agenturen setzen aber auch auf eigene Tools. Und dann gibt es junge Firmen, die früh erkannt haben, dass ein neuer Markt entsteht und sich auf GEO spezialisiert haben. Zusammenfassend kann man sagen: Die reinen SEO- und GEO-Toolanbieter kommen eher über die Datenerfassung, Agenturen und Analysedienstleister über Reputationssteuerung.
 
Was heißt das für Kunden?
Für Unternehmen stellt sich die Frage, was sie brauchen. Das Angebot der GEO-Spezialisten ist preislich im Vergleich tendenziell günstiger, dafür müssen deren Kunden Zeit und Energie investieren, um sich tiefer mit der Materie und dem Tool zu beschäftigen. Kennzahlen und ein cooles Dashboard allein helfen nicht.
 
Wie wähle ich das richtige Tool aus? 
Verschiedene Faktoren beeinflussen die Auswahl. Manche Unternehmen bleiben einfach bei ihrem SEO-Tool, wenn es auch GEO anbietet. Ausschlaggebend sollte aber sein, welches Ziel verfolgt wird: Geht es um einen einfachen Blick auf die eigene GEO-Performance im Vergleich zum Wettbewerb? Oder sollen Detailanalysen einzelner Bereiche möglich sein? Weitere wichtige Kriterien sind, welche und wie viele LLMs analysiert werden – da gibt es je nach Preismodul und Tool-Anbieter Unterschiede – und welche Länder und Regionen das Tool abdeckt. Letzteres ist gerade für international agierende Unternehmen interessant.
 
Welche KI-Modelle sollte man unbedingt analysieren?
Wenn man nach Popularität und Reichweite geht, sollten Chat GPT, Perplexity und Google AI Overviews dabei sein. Aber es hängt vom jeweiligen Unternehmen und dessen Zielgruppen ab. Aus Sicht der Medienarbeit ist zum Beispiel Perplexity wichtig, weil es viel von Journalistinnen und Journalisten genutzt wird.
 
Je nach Preiskategorie offerieren manche Tool-Anbieter ein bestimmtes Prompt-Kontingent. Wie viele Prompts braucht es für eine fundierte GEO-Analyse?
Wir starten unsere Analysen mit rund 150 Prompts bis maximal 400 Prompts – je nach Zielgruppe und Zahl der untersuchten Themen. Für valide Aussagen braucht es über den Daumen gepeilt schon 100 Prompts. Und man sollte ein breites Prompt-Set anlegen und bei der Analyse clustern können, beispielsweise in „branded“ und „unbranded“ Prompts. „Unbranded“ Prompts fokussieren unter anderem auf bestimmte Themen, die für ein Unternehmen wichtig sind. Zum Beispiel: Welche Unternehmen sind führend bei Kreuzfahrten? „Branded“ Prompts nennen ein Unternehmen direkt. Zum Beispiel: Sind Kreuzfahrten von Anbieter x zu empfehlen?
 
Wie oft sollten die Prompt-Abfragen erfolgen? 
Täglich, weil man möglichst viele Daten sammeln muss. Und der Untersuchungszeitraum sollte mindestens vier Wochen betragen. Denn die Antworten von KI-Modellen können variieren und sich vom einen auf den anderen Tag verändern. Das liegt einerseits daran, dass die KI die Prompts jedes Mal in unterschiedliche Suchen umwandelt, und die gewonnenen Ergebnisse dann immer wieder neu zusammenfasst. Andererseits gibt es zahlreiche Modell-Updates, die das Browsing-Verhalten ändern, sowie laufend neue oder veränderte Inhalte im Netz. Erst nach einer kumulierten Analyse von Daten mehrerer Wochen und entsprechender Durchschnittsbildung kristallisiert sich ein sauberes Bild heraus.
 
Welche Daten sollte ein GEO-Tool liefern?
Auf Performance-Ebene liefern Sichtbarkeits-, Positions- und Konkurrenzanalysen die wichtigsten Metriken. Sprich: Wie häufig wird ein Unternehmen in KI-Suchen genannt? Welche Position hat das Unternehmen in der KI-Antwort? Welche Wettbewerber werden genannt und wie treten sie im Vergleich zum eigenen Unternehmen auf? Auf Quellen-Ebene muss ersichtlich sein, auf welche Medien und eigenen Kanäle die KI zurückgreift. Entsprechend sind auch Crawl-Insights interessant, ob und wie häufig KI-Bots die eigene Website aufsuchen, um nach Informationen zu suchen.
 
Viele Agenturen nutzen eine Kombination aus SEO- und GEO-Tools. Wie hängt beides zusammen?
SEO und GEO bauen aufeinander auf. SEO optimiert Inhalte für algorithmische Crawler, die Websites indexieren und ranken. GEO optimiert für KI-Engines und hilft Chat GPT und Co., Inhalte als zitierwürdig und antwortrelevant einzustufen. Websites, die sehr gut in Google und anderen Suchmaschinen ranken, werden auch von der KI bei ihrer Websuche überproportional häufig aufgegriffen. Eine wichtige Unterscheidung liegt im Format: KI bevorzugt Inhalte, die bereits in einer antwortähnlichen Struktur vorliegen, also klare Definitionen, Aufzählungen, direkte Aussagen. Das klassische SEO-Textformat ist hier nicht immer ideal.
 
Worauf kommt es bei GEO-Tools technisch an?
Auf kompletten Datenzugriff und Schnittstellen, damit man digital auf die Daten des Tool-Anbieters zugreifen, diese herunterladen und damit weiterarbeiten kann. Ein PDF-Report dürfte perspektivisch zu wenig sein, weil sich das nur schlecht mit anderen Daten kombinieren lässt. Wir bei Rlvnt nutzen Peec AI, weil wir deren Systeme mit unseren KI-Agenten und Datenpools und denen unserer Kunden via Model Context Protocol (MCP) verbinden können, was uns zusätzliche Möglichkeiten bei der Auswertung der Daten eröffnet. Wir bilden auf dieser Basis eigene Metriken, beispielsweise wie Kunden im Kontext kritischer Themen genannt werden.
 
Was können GEO-Tools nicht leisten?
Sie kennen nicht die relevanten Themen, Stakeholder und Umfelder eines Unternehmens. Deshalb sind automatisierte Empfehlungen zur Verbesserung der KI-Sichtbarkeit mit Vorsicht zu genießen. Auch KI-generierte Sentiment-Analysen sind fehleranfällig, weil manche Positiv- oder Negativwertung stark vom Kontext und Stilmitteln wie Ironie abhängt. Und ob das, was ein KI-Modell über eine Marke erzählt, richtig und aktuell oder falsch, verzerrt oder veraltet ist, kann nur eine qualitative Prüfung erkennen. Da hilft KI, aber der Mensch ist entscheidend.
 
Tipp: Dieser Artikel erschien zuerst in der Ausgabe 3/2026 des PR Reports.

 

Interview: Daniel Neuen, Chefredakteur PR Report