AEO (Answer Engine Optimization)
Was ist AEO?
AEO (Answer Engine Optimization) beschreibt die Optimierung von Inhalten, damit sie in Antworten von KI-Systemen sichtbar und korrekt wiedergegeben werden.
Diese Systeme – sogenannte Large Language Models (LLMs) – durchsuchen das Web nicht in Echtzeit, sondern greifen auf vortrainierte oder indizierte Daten zurück.
AEO sorgt dafür, dass Inhalte von Unternehmen strukturiert, verständlich und maschinenlesbar aufbereitet sind – damit sie in generierten Antworten berücksichtigt werden.
Wie unterscheidet sich AEO von klassischer SEO?
Während SEO auf organische Rankings in Suchmaschinen zielt, fokussiert AEO auf die Antwortqualität von KI-Systemen.Statt Platzierungen auf Google geht es um Präsenz in generierten Texten – also darum, ob und wie eine Marke in den Antworten von Chatbots oder KI-Assistenten auftaucht.
Wichtige Faktoren sind:
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten wie Schema.org-Markup helfen KI-Systemen, Inhalte eindeutig zu interpretieren – z.B. um Preise, Bewertungen oder Anleitungen korrekt zu extrahieren. Es sind maschinenlesbare Auszeichnungen, die Inhalte eindeutig kategorisiere.
→ Mehr dazu im Glossar: Strukturierte Daten
Verständliche, faktenbasierte Inhalte
KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die direkte Antworten auf konkrete Fragen liefern. Statt Marketing-Floskeln sollten Texte präzise Fakten enthalten:
- Konkrete Aussagen statt Werbung: "Webflow ermöglicht responsives Design ohne Code-Kenntnisse" funktioniert besser als "Webflow ist die beste No-Code-Lösung"
- Frage-Antwort-Struktur: Formuliere Absätze so, als würden sie auf eine spezifische Frage antworten ("Wie funktioniert X?", "Was kostet Y?")
- Kurze Sätze, klare Definitionen: LLMs verarbeiten einfache Satzstrukturen besser – Schachtelsätze erschweren die korrekte Wiedergabe
- Beispiel: Statt "Unsere innovative Lösung revolutioniert..." besser "Das Tool automatisiert die Bildkomprimierung um durchschnittlich 60%"
Eindeutige Autorenschaft und Markenbezug
LLMs lernen aus dem gesamten Web – aber sie merken sich besonders gut, welche Quellen zu welchen Themen gehören. Deshalb ist es wichtig, dass Inhalte klar einer Marke oder einem Autor zugeordnet werden können.
Wichtige Signale:
- Autor-Bylines mit Expertise: "Geschrieben von Maria Schmidt, Marketing-Managerin seit 2019"
- Konsistente Markennennungen: Verwende immer denselben Namen (nicht mal "Firma XY", mal "XY GmbH")
- Über-uns-Seiten: Klare Beschreibung, wer hinter den Inhalten steht
- Externe Erwähnungen: Je öfter andere Seiten deine Marke im Kontext eines Themas nennen, desto stärker die Assoziation
Warum das wichtig ist: Wenn eine KI gelernt hat, dass "SaaS-Tutorials von Firma X immer hochwertig sind", steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie deine Inhalte in Antworten einbezieht. Das funktioniert ähnlich wie E-A-T (Expertise, Authority, Trust) bei Google – nur dass LLMs diese Signale während des Trainings aufnehmen, nicht erst beim Ranking.
Aktualität und Vertrauenswürdigkeit
KI-Modelle werden regelmäßig neu trainiert – aber mit Daten aus der Vergangenheit. Trotzdem bevorzugen sie Quellen, die historisch zuverlässig und aktuell waren.
Aktualität sicherstellen:
- Publish- und Update-Daten: Kennzeichne klar, wann ein Artikel veröffentlicht und zuletzt aktualisiert wurde
- Versionierung bei Änderungen: "Stand: Oktober 2025" oder "Update zu Webflow 2025"
- Evergreen-Content regelmäßig überarbeiten: Ein Artikel von 2022 sollte 2025 aktualisiert werden, sonst verliert er an Relevanz
Vertrauenswürdigkeit aufbauen:
- Quellenangaben: Verlinke auf offizielle Dokumentationen, Studien oder primäre Quellen
- Fakten-Check: Vermeide Übertreibungen oder unbelegte Behauptungen
- Transparenz bei Werbung: Kennzeichne gesponserte Inhalte oder Affiliate-Links
- Konsistenz über Plattformen: Wenn deine Website, LinkedIn und YouTube dieselben Infos liefern, stärkt das die Glaubwürdigkeit
Technische Signale:
- HTTPS-Verschlüsselung
- Impressum und Datenschutz
- Kontaktmöglichkeiten
- Externe Backlinks von vertrauenswürdigen Seiten
Wichtig: LLMs "erinnern" sich an Quellen, die in ihren Trainingsdaten oft als zuverlässig zitiert wurden. Langfristige Qualität zahlt sich also aus – auch wenn der Effekt nicht sofort messbar ist.
Warum ist AEO wichtig?
Mit der zunehmenden Nutzung von KI-Suchsystemen wie ChatGPT, Perplexity oder Copilot verschiebt sich die Informationssuche.
Nutzer:innen stellen Fragen – und erhalten direkt formulierte Antworten statt Listen mit Links. Wer hier früh sichtbar ist, profitiert von einer neuen Form digitaler Markenpräsenz. AEO hilft dabei, diese Sichtbarkeit gezielt aufzubauen und zu messen.
Wie kann man AEO messen?
Tools wie Promptwatch oder Peek.ai analysieren, wie häufig und in welchem Kontext eine Marke in KI-Antworten vorkommt. Dadurch lässt sich erkennen, welche Inhalte von LLMs zitiert werden und wo Optimierungspotenzial besteht – etwa durch bessere Strukturierung, klare Quellen oder präzise Formulierungen.
TL;DR
AEO (Answer Engine Optimization) optimiert Inhalte für KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity.
Ziel ist, dass Marken in generierten Antworten sichtbar und korrekt wiedergegeben werden – ähnlich wie SEO für Suchmaschinen, aber mit Fokus auf die KI-Antwortlogik.
Wie sichtbar ist dein Unternehmen in ChatGPT & Co.?
Wenn ChatGPT, Perplexity oder Gemini nur zwei bis drei Anbieter nennen – taucht dein Unternehmen dann auf? Genau dort entscheidet sich, wer künftig in die engere Auswahl kommt.
Mit unserem AEO-Monitoring findest du heraus, wie KI-Systeme über deine Marke sprechen – und wie du deine Sichtbarkeit Schritt für Schritt verbessern kannst.
