GEO: So wirst du in ChatGPT & Co. genannt, und warum LinkedIn dabei zählt

Kurz gesagt: Generative Engine Optimization (GEO) heißt, Inhalte so aufzubauen, dass KI-Suchen wie ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity und Googles KI-Übersichten sie als Quelle nutzen und dich nennen. Die Grundlage bleibt normales SEO. Was zusätzlich wirkt: Quellen, Zahlen, Zitate und eine klare Sprache. Und LinkedIn, denn KI-Antworten zitieren die Plattform auffällig oft.

Stand: Oktober 2026. KI-Suchen ändern ihr Verhalten schnell. Alle Zahlen in diesem Beitrag stehen mit Quelle und Datum.

Dieser Beitrag hat zwei Teile, die du anderswo kaum findest. Erstens: warum LinkedIn-Profile und -Beiträge in KI-Antworten zählen. Zweitens: wie wir bei CompLeadly jede Woche messen, ob uns die KIs nennen, mit einer Vorlage zum Nachbauen.

Was ist Generative Engine Optimization?

Eine klassische Suchmaschine zeigt eine Liste mit Links. Eine generative Suchmaschine schreibt eine Antwort und hängt ein paar Quellen an. Wer in dieser Antwort vorkommt, wird gelesen. Wer nur auf Platz sieben der Linkliste steht, wird es oft nicht mehr.

Den Begriff haben Forscher unter anderem der Princeton University und des Indian Institute of Technology Delhi geprägt. Ihr Paper „GEO: Generative Engine Optimization“ erschien im November 2023 auf arXiv und wurde 2024 auf der KDD vorgestellt, einer der großen Konferenzen für Data Mining (Aggarwal u. a., arXiv 2311.09735, abgerufen am 7. Oktober 2026).

GEO und SEO: was gleich bleibt und was neu ist

GEO ersetzt SEO nicht. Eine Seite, die keine Suchmaschine findet, kann auch keine KI zitieren.

Wie KI-Suchen ihre Quellen auswählen

Die Anbieter verraten wenig über ihre Auswahl. Zwei Dinge sind offiziell dokumentiert.

Google: kein Sonderweg. Für die KI-Übersichten und den KI-Modus muss eine Seite im Google-Index sein und mit Snippet angezeigt werden dürfen. Google schreibt dazu: „There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary.“ Eine Besonderheit nennt Google trotzdem: Die KI stellt im Hintergrund mehrere verwandte Suchanfragen zu Unterthemen, das „query fan-out“. Dadurch tauchen auch Seiten auf, die für die ursprüngliche Frage gar nicht ganz oben stehen. Traffic aus diesen Antworten zählt Google in der Search Console im Leistungsbericht unter dem Suchtyp „Web“ mit, nicht getrennt (Google Search Central, AI features and your website, abgerufen am 7. Oktober 2026).

OpenAI: zwei Crawler, zwei Schalter. Der OAI-SearchBot holt Seiten für die Suche in ChatGPT, der GPTBot sammelt Inhalte für das Training. Beide steuerst du getrennt in der robots.txt. Wer den OAI-SearchBot aussperrt, erscheint nicht in den Suchantworten von ChatGPT. Änderungen an der robots.txt brauchen laut OpenAI etwa 24 Stunden, bis sie greifen (OpenAI, Overview of OpenAI Crawlers, abgerufen am 7. Oktober 2026).

Daraus folgt der erste Prüfpunkt jeder GEO-Arbeit: Schau in deine robots.txt. Wer KI-Crawler pauschal ausschließt, schließt den OAI-SearchBot mit aus und fehlt damit in den Suchantworten von ChatGPT.

Was nachweislich wirkt

Die belastbarste Untersuchung ist bis heute das GEO-Paper. Die Autoren haben neun Methoden an rund 10 000 Suchanfragen getestet und gemessen, wie stark eine Quelle danach in der KI-Antwort vorkommt. Das Ergebnis in vier Punkten:

1. Belege wirken am stärksten. Quellen zitieren, wörtliche Zitate einbauen und Statistiken ergänzen brachten die größte Verbesserung: 30 bis 40 Prozent relativ zum unveränderten Text auf der Kennzahl, die Wortanteil und Position in der Antwort misst, und 15 bis 30 Prozent auf einer zweiten, subjektiven Bewertung.
2. Gute Sprache hilft auch. Flüssiger und leichter verständlicher Text steigerte die Sichtbarkeit um 15 bis 30 Prozent. Ein überzeugender, autoritärer Ton brachte dagegen keine nennenswerte Verbesserung.
3. Keyword-Stuffing bringt nichts. Mehr Suchbegriffe in den Text zu packen, verbesserte die Sichtbarkeit laut Paper „little to no“, also kaum oder gar nicht.
4. Kleine Seiten profitieren am meisten. Eine Quelle, die in der normalen Suche auf Platz 5 stand, gewann mit zitierten Quellen 115,1 Prozent an Sichtbarkeit. Die Quelle auf Platz 1 verlor 30,3 Prozent.

Dazu kommt: Welche Methode am besten wirkt, hängt vom Thema ab. Statistiken halfen bei Recht und Verwaltung besonders, Zitate bei gesellschaftlichen und geschichtlichen Themen.

So liest du diese Zahlen richtig. Das Paper spricht im Abstract von „up to 40%“ mehr Sichtbarkeit. Das heißt nicht, dass dich ChatGPT nach einer Überarbeitung 40 Prozent öfter nennt. Die Werte sind relative Verbesserungen auf Kennzahlen, die die Forscher selbst definiert haben. Getestet wurde vor allem mit einer eigenen Suchmaschine auf Basis von GPT-3.5 und zusätzlich mit Perplexity. Die heutigen Modelle sind andere. Die Richtung ist trotzdem plausibel und deckt sich mit dem, was Google empfiehlt: Inhalte, die etwas belegen, statt Inhalte, die nur Begriffe wiederholen.

Was das für deine Texte heißt

• Die Antwort steht im ersten Absatz, in 40 bis 60 Wörtern. Eine KI, die nach einer Definition sucht, findet sie dort.
• Jede Zahl hat eine Quelle mit Datum. Ohne Quelle lieber weglassen.
• Fachleute werden wörtlich zitiert, mit Namen und Funktion.
• Eigene Daten schlagen fremde. Eine Zahl, die es nur bei dir gibt, kann eine KI nur mit dir als Quelle belegen.
• Tabellen und klare Zwischenüberschriften machen Aussagen auffindbar.
• Strukturierte Daten wie FAQ-Schema passen exakt zum sichtbaren Text. Google verlangt das ausdrücklich.

Warum LinkedIn in KI-Antworten zählt

Bis hierher gilt GEO für jede Website. Der Teil, den die meisten Ratgeber auslassen: KI-Antworten zitieren nicht nur Websites, sondern auch LinkedIn. Und zwar oft.

Was die Semrush-Studie zeigt

Semrush hat im Januar und Februar 2026 325 000 Prompts an ChatGPT Search, Google AI Mode und Perplexity ausgewertet und dabei 89 000 verschiedene LinkedIn-URLs als Quelle gefunden (Semrush, LinkedIn AI Visibility Study, Margarita Loktionova, 10. März 2026, abgerufen am 7. Oktober 2026). Die wichtigsten Ergebnisse:

Dazu fand Semrush: Am häufigsten zitiert werden Artikel mit 500 bis 2 000 Wörtern und Beiträge mit 50 bis 299 Wörtern, und zwar vor allem lehrreiche Inhalte und Ratschläge.

Drei Vorbehalte gehören dazu, bevor du die Zahlen weitergibst:

• Es geht um Antworten, nicht um Zitate. 14,3 Prozent heißt: In 14,3 Prozent der Antworten taucht irgendwo ein LinkedIn-Link auf. Über den Anteil an allen Quellen sagt das nichts.
• Semrush hat mit LinkedIn zusammengearbeitet. Die Studie sagt das selbst: „we collaborated with LinkedIn to obtain deeper insights“.
• Sprache und Land der Prompts nennt die Studie nicht. Ob die Werte für deutsche Fragen gelten, ist offen.

Andere Auswertungen kommen je nach Metrik und Zeitraum zu deutlich anderen Werten. Wer „LinkedIn ist die wichtigste KI-Quelle“ liest, sollte fragen, was genau gezählt wurde.

Was wir in unseren eigenen Daten sehen

Wir verfolgen für rund 2 000 Suchbegriffe in sechs Sprachen, welche Seiten Googles KI-Übersichten als Quelle anführen. In den letzten 30 Tagen (Stand 7. Oktober 2026) gehörte linkedin.com zu den am häufigsten zitierten fremden Domains, nach Zahl der Zitate vorn, dicht gefolgt von YouTube. Zitiert werden nicht nur LinkedIn-Hilfeseiten, sondern auch Beiträge (/posts/), Artikel (/pulse/) und Unternehmensseiten.

Der Vorbehalt ist hier noch größer als bei Semrush: Unsere Suchbegriffe drehen sich fast alle um LinkedIn. Dass LinkedIn bei Fragen zu LinkedIn oft zitiert wird, überrascht wenig. Für andere Branchen lässt sich daraus nichts hochrechnen.

Was daraus folgt

Beide Datenquellen zeigen in dieselbe Richtung: Ein LinkedIn-Profil mit eigenen, fachlichen Beiträgen ist ein Ort, an dem eine KI dich finden kann, auch wenn deine Website es noch nicht bis in die Antwort schafft. Laut Semrush zählen dabei vor allem Inhalte einzelner Mitglieder, nicht nur Unternehmensseiten. Wie du deine Beiträge so schreibst, dass sie Vertrauen aufbauen, steht in LinkedIn-Content: Sichtbarkeit, die Vertrauen schafft.

Konkret heißt das:

• Eigene Beiträge statt geteilter. Rund 95 Prozent der zitierten Beiträge sind Originale.
• Erklären statt werben. Ein Beitrag, der eine Frage beantwortet, eignet sich als Quelle. Ein Beitrag, der ein Angebot bewirbt, kaum.
• Profil und Unternehmensseite pflegen. Perplexity greift laut Semrush vor allem auf Unternehmensseiten zurück, ChatGPT und Google AI Mode eher auf Personen.
• Ein Netzwerk, das deine Beiträge sieht. Ein Beitrag, den niemand liest, kommentiert oder teilt, bleibt eine Seite unter Millionen. Wie du gezielt Kontakte in deiner Zielgruppe aufbaust, zeigt LinkedIn-Netzwerk aufbauen.

Deine Nennungen messen: unsere Methode Schritt für Schritt

Die meisten GEO-Ratgeber hören bei den Empfehlungen auf. Ob sie wirken, weißt du aber nur, wenn du misst. Ein Tool brauchst du dafür nicht, eine Tabelle und eine feste Routine reichen.

So arbeiten wir bei CompLeadly. Seit September 2026 stellen wir jede Woche dieselben 24 Fragen an ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity. Bei ChatGPT und Gemini werten wir die Antwort aus, die man in der normalen Oberfläche sieht, bei Claude und Perplexity die Antwort der Schnittstelle mit eingeschalteter Websuche.

Schritt 1: Ein festes Fragenset schreiben

Schreib 15 bis 30 Fragen auf, die deine Kunden einer KI stellen würden. Formuliere sie so, wie Menschen fragen, nicht wie Suchbegriffe. Wichtig ist die Mischung:

• Fragen ohne deinen Namen. Sie zeigen, ob du in deiner Kategorie überhaupt vorkommst. Beispiel: „Welches Tool eignet sich für LinkedIn-Akquise aus Deutschland?“ Bei uns sind 17 der 24 Fragen so gebaut.
• Fragen mit deinem Namen. Sie zeigen, was die KIs über dich wissen und ob es stimmt. Beispiel: „Ist [Marke] sicher?“ oder „Was kostet [Marke]?“. Bei uns sind es 7.
• Mehrere Sprachen, wenn du in mehreren Ländern verkaufst.

Das Set bleibt danach gleich. Wer jede Woche andere Fragen stellt, kann keine Entwicklung sehen.

Schritt 2: Jede Woche zur gleichen Zeit fragen

Die Antworten einer KI sind nicht jedes Mal gleich. Dieselbe Frage kann heute deinen Namen bringen und nächste Woche nicht. Deshalb zählen nicht einzelne Antworten, sondern der Verlauf über mehrere Wochen. Wir fragen einmal pro Woche, immer am selben Tag.

Schritt 3: Mehrere Modelle abdecken

ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity greifen auf unterschiedliche Quellen zu und antworten unterschiedlich. Eine Nennung bei Perplexity sagt nichts über ChatGPT. Nimm mindestens die Modelle, die deine Kunden nutzen.

Schritt 4: Nennung und Zitat getrennt notieren

Das ist der Punkt, den die meisten übersehen. Es gibt zwei Arten, in einer KI-Antwort vorzukommen:

• Genannt: Dein Name steht im Antworttext.
• Zitiert: Eine deiner Seiten steht in der Quellenliste.

Beides kommt auch einzeln vor. Wir hatten Antworten, in denen eine unserer Seiten als Quelle stand, unser Name im Antworttext aber fehlte. Dann hat die Seite Wissen geliefert, aber niemand weiß, von wem. Notiere bei jedem Zitat die genaue URL. So siehst du, welche Seiten für die KIs funktionieren.

Schritt 5: Wettbewerber mitschreiben

Notiere jede Marke, die statt dir oder neben dir genannt wird. Nach ein paar Wochen siehst du, wer bei welcher Frage die Standardantwort ist. Das sind die Fragen, für die dir eine Quelle fehlt.

Schritt 6: Auswerten und handeln

Einmal im Monat schaust du auf den Verlauf: Welche Fragen bringen nie eine Nennung? Welche Seiten werden zitiert? Für Lücken schreibst du gezielt eine Seite, die genau diese Frage beantwortet. Neue Seiten bewerten wir frühestens zwei bis vier Wochen nach dem Livegang, weil sie erst in den Suchindizes ankommen müssen.

Vorlage zum Kopieren

Pro Woche entstehen so Fragen mal Modelle Zeilen, bei uns 96. Aus der Tabelle zählst du drei Werte pro Modell: Anteil der Antworten mit Nennung, Anteil mit Zitat und die häufigsten Wettbewerber.

Was wir bisher gesehen haben

Absolute Zahlen veröffentlichen wir nicht, weil sie bei 24 Fragen stark schwanken und schnell veralten. Die Richtung zeigen wir. Zwischen dem 24. September und dem 1. Oktober 2026 stieg die Zahl der Antworten, die eine unserer Seiten als Quelle anführen, bei Gemini von 5 auf 11 und bei Perplexity von 9 auf 13. Eine Woche später, am 8. Oktober, lagen beide fast gleich hoch, bei 10 und 13. Der Sprung war also kein Ausreißer. Bei ChatGPT und Claude hat sich im selben Zeitraum kaum etwas bewegt.

Interessanter als die Zahl ist, welche Seiten zitiert werden. Im Lauf vom 1. Oktober waren es vor allem:

• Vergleichsseiten, etwa unsere Vergleichsübersicht und CompLeadly gegen Waalaxy
• Anbieterlisten, etwa LinkedIn-Automatisierung: deutsche Anbieter im Überblick
• Wissensartikel, die eine einzelne Frage beantworten
• Seiten zu Anwendungsfällen, etwa Recruiting und Active Sourcing auf LinkedIn

Bei allgemeinen Kategoriefragen wie „bestes LinkedIn-Automatisierungstool“ nennen die Modelle meist bekannte Wettbewerber. Dort haben wir noch keine Quelle, die das ändert. Fragen nach Vertrauen und Sicherheit belegen die KIs mit Impressum, Datenschutzerklärung und unserer Sicherheitsseite. Das ist eine praktische Lehre: Wenn du willst, dass eine KI eine Vertrauensfrage zu dir richtig beantwortet, brauchst du eine Seite, die genau diese Frage beantwortet.

GEO im Vertrieb, im Recruiting und bei der Jobsuche

Die Methode ist dieselbe, die Fragen ändern sich.

Vertrieb: die Fragen deiner Käufer

Im B2B-Vertrieb fragen Einkäufer eine KI nach Anbietern, Preisen und Alternativen, bevor sie mit einem Verkäufer sprechen. Deine Fragen im Set lauten deshalb: „Welche Anbieter gibt es für [Kategorie] in [Region]?“, „Was kostet [Kategorie]?“, „Alternative zu [Wettbewerber]“. Die Seiten, die du dafür brauchst, sind genau die, die bei uns zitiert werden: Vergleiche, Preisseiten, Anwendungsfälle. Dazu kommt das Profil des Gründers oder Vertriebsleiters auf LinkedIn mit Beiträgen, die Kundenfragen beantworten. Wie du KI-Assistenten selbst für deine LinkedIn-Akquise einsetzt, steht in ChatGPT und Claude für LinkedIn-Automatisierung.

Recruiting: die Fragen deiner Kandidaten

Wenn Kandidaten eine KI nach einem Arbeitgeber fragen, antwortet sie mit dem, was sie findet: Karriereseite, Bewertungsportale, LinkedIn-Unternehmensseite, Beiträge von Mitarbeitenden. Nimm deshalb Fragen ins Set wie „Wie ist es, bei [Firma] als [Rolle] zu arbeiten?“ oder „Welche Arbeitgeber in [Stadt] suchen [Rolle]?“. Steht dort nichts von dir, beantworten andere die Frage. Für die Arbeitgebermarke heißt das: eine Unternehmensseite mit echten Einblicken und Teamleiter, die über ihre Arbeit schreiben. Wie du parallel Kandidaten direkt ansprichst, zeigt der Anwendungsfall Recruiting.

Bewerber: dein Profil als Quelle

Wenn ein Recruiter eine KI fragt, wer in einer Region Erfahrung mit einem bestimmten Thema hat, kann die Antwort auf LinkedIn-Profile und -Beiträge zurückgreifen. Laut Semrush stammen bei ChatGPT Search und AI Mode 59 Prozent der LinkedIn-Zitate von einzelnen Mitgliedern. Für Bewerber heißt das: Eine klare Headline, eine Info-Sektion mit deinen Themen und ein paar fachliche Beiträge machen dich auffindbar. Teste es selbst. Frag eine KI nach Fachleuten für dein Thema in deiner Stadt und schau, wer genannt wird. Wie du dein Profil dafür aufbaust, steht in Perfektes LinkedIn-Profil in 6 Schritten.

Mit CompLeadly: Netzwerk und Präsenz auf LinkedIn aufbauen

Eine Garantie für Nennungen in ChatGPT gibt es nicht, auch nicht mit Software. CompLeadly hilft beim Teil, der auf LinkedIn Zeit kostet: das Netzwerk in deiner Zielgruppe aufbauen und dort präsent sein, wo deine Beiträge gelesen werden sollen.

• Vernetzen mit deiner Zielgruppe. Du legst eine Zielgruppe fest, CompLeadly verschickt die Vernetzungsanfragen. In der kostenlosen Version sind es 2 pro Tag, ab Basic laut Preisseite ohne Tageslimit.
• Profilbesuche. Kostenlos bis zu 25 pro Tag. Ab Basic kannst du Profile besuchen und ihnen gleichzeitig folgen.
• Follow-ups für Kontakte, die auf deine erste Nachricht nicht geantwortet haben.
• Beiträge liken und Kenntnisse bestätigen ab Premium. So sehen deine Kontakte deinen Namen auch zwischen deinen eigenen Beiträgen.
• Smart Comment AI als separates Paket, mit Sales Navigator: Eine KI schreibt Kommentare zu Beiträgen deiner Zielgruppe. Standardmäßig landen sie in einer Prüfliste, und du gibst jeden Kommentar frei. Senden ohne Prüfung ist ab Werk ausgeschaltet. Warum Kommentare auf LinkedIn Reichweite bringen, steht in Reichweite durch Kommentare.

CompLeadly läuft als Desktop-App auf deinem eigenen Rechner. Wer die Abläufe auch bei ausgeschaltetem Rechner laufen lassen will, bucht den Cloud-Betrieb als Add-on dazu. Die Beiträge selbst schreibst du, denn genau die sollen ja als Quelle taugen. Gründer finden den Ablauf im Anwendungsfall Gründer, alle Pakete auf der Preisseite.

Checkliste: GEO in zwölf Schritten

1. robots.txt prüfen: Suchcrawler wie OAI-SearchBot und Googlebot dürfen deine Seiten lesen.
2. Wichtige Seiten sind im Google-Index und dürfen mit Snippet erscheinen.
3. Jede Seite beantwortet die Hauptfrage im ersten Absatz.
4. Jede Zahl hat eine Quelle mit Datum.
5. Mindestens eine eigene Zahl, Messung oder Erfahrung pro Seite.
6. Vergleichs- und Preisseiten existieren und sind aktuell.
7. Eine Seite beantwortet Fragen zu Vertrauen und Sicherheit.
8. FAQ-Schema und andere strukturierte Daten passen zum sichtbaren Text.
9. Das LinkedIn-Profil beantwortet in Headline und Info, wofür du stehst.
10. Du veröffentlichst regelmäßig eigene, erklärende Beiträge auf LinkedIn.
11. Ein festes Fragenset läuft jede Woche gegen mehrere KIs.
12. Nennung, Zitat und Wettbewerber stehen getrennt in deiner Tabelle.