Es gibt ungefähr tausend Artikel darüber wie man KI für SEO und GEO nutzt. Die meisten sind von Leuten geschrieben die es theoretisch beschreiben. Ich will dir erzählen was ich selbst erlebt habe — bei Kundenprojekten, eigenen Testaccounts, verschiedenen Branchen. Und wo ich dabei auf die Nase gefallen bin.

GEO — Generative Engine Optimization — ist übrigens der neuere Bruder von SEO. Es geht darum in KI-Suchmaschinen wie Google AI Overview, ChatGPT Search oder Perplexity zitiert und empfohlen zu werden. Das ist der Bereich der mich gerade am meisten beschäftigt, weil er sich so rasant entwickelt.

Was Google und KI-Suchmaschinen wirklich bestrafen

Das Missverständnis das mich am meisten nervt: Viele glauben KI-Content ist verboten bei Google. Das ist falsch. Google hat das mehrfach klargestellt — zuletzt im Helpful Content Update. Was bestraft wird ist schlechter Content. Egal ob von KI oder Mensch geschrieben.

Was schlechter Content bedeutet: Artikel die nichts Neues sagen. Artikel die dieselbe Frage fünfmal umformulieren ohne sie zu beantworten. Artikel die nur für Suchmaschinen geschrieben sind und für Menschen unlesbar. Das kennt jeder von seinen eigenen Suchergebnissen.

KI produziert davon sehr schnell sehr viel. Das ist das eigentliche Problem — nicht die KI an sich.

Was wirklich funktioniert hat — mit Zahlen

Keyword-Recherche ist mein größter Zeitgewinn durch KI. Was früher 3 Stunden gedauert hat dauert heute 30 Minuten. Ich gebe Perplexity oder Claude ein Thema, bekomme einen ersten Überblick über verwandte Suchbegriffe und die Intention dahinter. Dann verifiziere ich mit Google Search Console und Search Volume-Daten.

Content-Struktur: KI ist gut darin, die Fragen zu identifizieren die Nutzer zu einem Thema stellen. Wenn ich einen Artikel über n8n schreibe, gebe ich Claude einfach das Keyword und frage: "Welche Fragen stellen sich Leute dazu wirklich?" Die Antwort gibt mir die Struktur.

On-Page-Elemente: Meta-Beschreibungen, Alt-Texte für Bilder, interne Verlinkungsvorschläge — alles Dinge die ich früher manuell gemacht habe und jetzt in Minuten erledigt sind.

Wo ich auf die Nase gefallen bin

Ich habe früh versucht Artikel schnell mit KI zu generieren und direkt zu publishen. Drei Artikel in drei Tagen, kaum eigene Bearbeitung. Das Ergebnis: Alle drei ranken bis heute auf Seite 6 oder schlechter. Kein organischer Traffic.

Warum? Weil sie austauschbar sind. Jeder dieser Artikel hätte von jeder anderen KI-Agentur stammen können. Es gibt nichts darin das spezifisch für Kimpress oder für mich persönlich wäre. Google erkennt das — und priorisiert es nicht.

Der Artikel den ich komplett selbst geschrieben habe — über KI-Automatisierung, mit echten Beispielen aus Kundengesprächen — rankst auf Seite 2. Nach drei Wochen. Das ist kein Zufall.

Wie mein Prozess heute aussieht

KI macht den Rohstoff: Keyword-Analyse, Struktur, ersten Draft — das dauert keine 2 Minuten. Dann komme ich: Eigene Beispiele, echte Meinungen, Dinge die ich wirklich glaube. Dann nochmal kurz durch KI für Meta-Beschreibung, Alt-Texte, Schema-Markup. Fertig.

Gesamtzeit: 15 bis 20 Minuten pro Artikel. Das ist der echte Gewinn — nicht dass KI den Artikel schreibt, sondern dass sie alles Mechanische übernimmt und ich mich nur noch auf das konzentriere was wirklich zählt: den eigenen Blickwinkel.

Was ich jedem rate der jetzt anfangen will

Google Search Console installieren und warten. Ernsthaft — ohne Tracking ist alles Raten. Du brauchst Daten um zu wissen was funktioniert.

Dann: Schreib über Dinge die du wirklich weißt. Deine eigenen Erfahrungen, deine eigenen Fehler, deine eigenen Ergebnisse. Das kann keine KI erfinden. Und genau das ist was Google im Moment belohnt.

Wenn du willst dass ich mir deine aktuelle Situation anschaue und dir sage wo du ansetzen solltest — ich mache das gern. Einfach schreiben.