Wie analysiert man die GEO-Strategie der Wettbewerber?

Eine GEO-Wettbewerbsanalyse zeigt, wie oft und in welchem Zusammenhang Ihre Wettbewerber in KI-Antworten von ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews genannt werden und welche Quellen diese Antworten stützen. Sie stellen dafür einen festen Satz echter Kundenfragen, messen den Anteil der Nennungen pro Marke (Share of Voice), werten die zitierten URLs aus und vergleichen die dort zitierten Inhalte mit Ihren eigenen Seiten. Am Ende steht eine Liste konkreter Lücken statt einer Vermutung über „die Strategie“ der Konkurrenz.

Zur Einordnung: GEO steht hier für Generative Engine Optimization, also Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten. Mit Geodaten, Standortanalysen oder GIS hat diese Wettbewerbsanalyse nichts zu tun.

Was eine GEO-Wettbewerbsanalyse beantwortet

Die Strategie eines Wettbewerbers können Sie von außen nicht sehen. Sichtbar ist nur ihr Ergebnis: welche Antworten KI-Systeme auf bestimmte Fragen geben. Eine brauchbare Analyse beantwortet deshalb vier Fragen:

• Bei welchen Kundenfragen wird ein Wettbewerber genannt, Sie aber nicht?
• Wie wird er dargestellt: als Empfehlung, als Alternative oder nur als Erwähnung?
• Welche Seiten, eigene und fremde, werden als Quelle angegeben?
• Welche Inhaltsarten und Seitentypen tauchen dabei immer wieder auf?

Ein Ranking von Platz 1 bis 10 wie in der klassischen SEO-Wettbewerbsanalyse gibt es dabei nicht. KI-Antworten unterscheiden sich je nach Engine, Formulierung, Sprache und Zeitpunkt. Google beschreibt selbst, dass AI Overviews und AI Mode mehrere verwandte Suchen parallel ausführen („query fan-out“) und unterschiedliche Modelle nutzen können, sodass die angezeigten Links variieren (Google Search Central: AI features and your website). Aussagekräftig sind deshalb nur wiederholte Messungen mit einem festen Fragenset, keine einzelnen Screenshots.

Schritt 1: Wettbewerber aus den KI-Antworten ableiten

Starten Sie mit drei bis fünf Wettbewerbern, die Sie ohnehin kennen. Erweitern Sie die Liste nach der ersten Messrunde. KI-Antworten nennen häufig Anbieter, Vergleichsportale oder Verzeichnisse, die in Ihrer bisherigen Wettbewerbsliste fehlen. Diese „KI-Wettbewerber“ sind für die Analyse oft wichtiger als die Konkurrenz aus dem Vertrieb.

Legen Sie pro Marke alle Schreibweisen fest: Firmenname, Produktnamen, Domain, gängige Abkürzungen. Ohne diese Liste zählen Sie Nennungen doppelt oder übersehen sie.

Schritt 2: Ein Prompt-Set aus echten Kundenfragen bauen

Das Prompt-Set ist das Fundament der Analyse. Für einen ersten Überblick reichen 20 bis 50 Fragen, verteilt auf verschiedene Absichten. Gute Quellen dafür sind Vertriebsgespräche, Support-Tickets, die Search Console und „Nutzer fragen auch“-Boxen. Beispiele mit Platzhaltern:

• Orientierung: „Was ist die beste [Kategorie] für Unternehmen mit 50 Mitarbeitenden?“
• Alternativen: „Welche Alternativen gibt es zu [Wettbewerber]?“
• Vergleich: „[Wettbewerber A] oder [Wettbewerber B]: Was passt besser für [Anwendungsfall]?“
• Problem: „Wie löse ich [konkretes Problem], ohne [typischen Aufwand]?“
• Anbieterwahl: „Welche Anbieter für [Leistung] in Deutschland erfüllen [Kriterium]?“

Zwei Regeln verhindern verzerrte Ergebnisse. Erstens: Ihr eigener Markenname gehört nur in wenige Prompts. Sonst messen Sie lediglich, ob die Engine Sie kennt, wenn man sie direkt danach fragt. Zweitens: Halten Sie Engine, Sprache, Markt und Datum für jede Messung fest und stellen Sie jede Frage mindestens zwei- bis dreimal.

Schritt 3: Share of Voice in KI-Antworten messen

Erfassen Sie jede Antwort in einer Tabelle mit diesen Spalten:

Spalte	Inhalt
Frage und Engine	Wortlaut, ChatGPT/Perplexity/Gemini/AI Overview, Datum
Genannte Marken	in der Reihenfolge ihrer ersten Nennung
Art der Nennung	empfohlen, als Alternative, neutral erwähnt, kritisch
Zitierte URLs	alle verlinkten Quellen der Antwort

Daraus berechnen Sie zwei Kennzahlen. Die Nennungsrate ist der Anteil der Antworten, in denen eine Marke vorkommt. Der Share of Voice ist der Anteil einer Marke an allen Markennennungen im Prompt-Set. Ein Rechenbeispiel: Werden über 40 Antworten insgesamt 100 Marken genannt und entfallen 30 davon auf Wettbewerber A, liegt dessen Share of Voice bei 30 Prozent. Werten Sie beide Kennzahlen getrennt nach Engine und nach Frageart aus. Ein Wettbewerber, der bei Alternativen-Fragen dominiert, bei Problemfragen aber fehlt, verfolgt erkennbar einen anderen Ansatz als einer, der überall mittelmäßig vertreten ist.

Die Forschungsarbeit, die den Begriff GEO geprägt hat, definiert für generative Antworten ebenfalls eigene Sichtbarkeitsmetriken statt klassischer Rankings (Aggarwal et al. 2023, „GEO: Generative Engine Optimization“). Für den Praxisvergleich mit Wettbewerbern genügen Nennungsrate und Share of Voice, solange Sie sie immer mit demselben Fragenset erheben. Wie Sie solche Messungen dauerhaft aufsetzen, beschreibt der Beitrag AI-Search-Monitoring.

Schritt 4: Die zitierten Quellen der Wettbewerber auswerten

Perplexity, die ChatGPT-Suche und Google AI Overviews zeigen die Quellen ihrer Antworten an. Sammeln Sie alle URLs, gruppieren Sie sie nach Domain und ordnen Sie jede Domain einer Kategorie zu:

• eigene Website des Wettbewerbers
• Vergleichsportale, Bewertungsplattformen und Verzeichnisse
• Fachmedien und Verbände
• Foren und Communitys
• Wikipedia und andere Nachschlagewerke
• Ihre eigene Website

Die Verteilung sagt viel über den Ansatz eines Wettbewerbers. Wird er vor allem über eigene Seiten zitiert, liegt seine Stärke im Inhalt. Wird er überwiegend über Dritte genannt, etwa über Vergleichsportale oder Fachartikel, ist seine Stärke die Präsenz außerhalb der eigenen Website. Diese Lücke schließen Sie nicht mit einem neuen Blogartikel, sondern mit Einträgen, Fachbeiträgen oder Daten, die andere zitieren können. Eine Hilfe zur Auswertung dieser Beobachtungen finden Sie auf der Seite Wettbewerber in KI-Antworten analysieren.

Schritt 5: Zitierte Inhalte und Seitentypen vergleichen

Öffnen Sie jede zitierte Seite eines Wettbewerbers und prüfen Sie diese Punkte:

• Seitentyp: Vergleichsseite, Alternativen-Seite, Produkt- oder Preisseite, Ratgeber, Glossar, Hilfe-Center, Datenseite oder Studie.
• Antwortposition: Steht die Antwort auf die gestellte Frage im ersten Absatz oder erst weit unten?
• Fakten: Nennt die Seite konkrete Angaben wie Funktionen, Grenzen, Voraussetzungen, Zahlen mit Quelle?
• Struktur: Tabellen, Listen, Zwischenüberschriften in Frageform, ein sichtbares Aktualisierungsdatum.
• Zugang: Ist die Seite für KI-Crawler erreichbar und ohne JavaScript lesbar? OpenAI etwa steuert das Erscheinen in ChatGPT-Suchergebnissen über den eigenen Crawler OAI-SearchBot (OpenAI: Overview of OpenAI Crawlers).

Legen Sie danach Ihre am besten passende Seite daneben: eine Zeile pro Frage, was die zitierte Seite hat, was Ihrer Seite fehlt. Ob Ihre eigenen Seiten für GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot und andere Crawler freigegeben sind, prüfen Sie mit dem KI-Crawler-Check.

Schritt 6: Von der Lücke zur Maßnahme

Ordnen Sie jede gefundene Lücke einer von vier Arten zu. Das entscheidet über die Maßnahme:

1. Inhaltslücke auf einer bestehenden Seite: Antwort an den Anfang stellen, fehlende Fakten, Vergleichstabellen und Belege ergänzen.
2. Fehlender Seitentyp: Eine neue Seite, zum Beispiel eine Vergleichs- oder Alternativen-Seite, lohnt sich nur, wenn dahinter eine eigenständige Frage steht.
3. Lücke außerhalb der Website: Einträge auf zitierten Portalen prüfen und korrigieren, Fachbeiträge und eigene Daten für Medien anbieten.
4. Technische Lücke: blockierte Crawler, Inhalte nur per JavaScript, fehlende oder widersprüchliche strukturierte Daten.

Protokollieren Sie jede Änderung mit Datum und messen Sie nach einigen Wochen mit demselben Prompt-Set erneut. Nur so sehen Sie, ob sich Nennungsrate und Share of Voice bewegen. Ob Ihre Zielseite technisch und inhaltlich zitierfähig ist, zeigt der kostenlose KI-Sichtbarkeits-Check. Wenn Sie die Analyse samt Maßnahmenplan nicht selbst aufsetzen wollen, ist ein GEO-Audit der passende Rahmen.

Typische Fehler bei der Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten

• Einzelne Screenshots als Beleg: Eine Antwort ist eine Stichprobe. Erst wiederholte Messungen zeigen ein Muster.
• Nur eine Engine prüfen: ChatGPT, Perplexity und Google zitieren teils sehr unterschiedliche Quellen.
• Markenname im Prompt: Das misst Bekanntheit auf Nachfrage, nicht Sichtbarkeit bei offenen Fragen.
• Ursachen behaupten: Kein Tool kann sicher belegen, warum ein Modell eine Marke nennt. Aus den Daten entstehen Hypothesen, die Sie mit Änderungen und neuen Messungen prüfen.
• Kopieren statt übertreffen: Wer die zitierte Seite eines Wettbewerbers nachbaut, liefert keinen Grund, statt ihr zitiert zu werden. Ergänzen Sie, was dort fehlt: eigene Daten, klarere Grenzen, aktuellere Fakten.

Häufige Fragen zur GEO-Wettbewerbsanalyse

Was ist eine GEO-Wettbewerbsanalyse?

Eine GEO-Wettbewerbsanalyse untersucht, wie oft und wie Wettbewerber in Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Google AI Overviews genannt werden und welche Quellen diese Antworten stützen. Grundlage ist ein festes Set echter Kundenfragen, das wiederholt gemessen wird.

Hat GEO-Analyse etwas mit Geodaten zu tun?

In diesem Zusammenhang nicht. GEO steht hier für Generative Engine Optimization, also die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten. Eine Geo-Analyse im Sinne von Standort- oder GIS-Daten ist ein anderes Thema.

Welche Schritte hat eine GEO-Wettbewerbsanalyse?

Sechs Schritte: Wettbewerber festlegen, Prompt-Set aus echten Kundenfragen bauen, Nennungsrate und Share of Voice messen, zitierte Quellen auswerten, zitierte Inhalte und Seitentypen vergleichen und die gefundenen Lücken in Maßnahmen übersetzen.

Wie berechne ich den Share of Voice in KI-Antworten?

Zählen Sie alle Markennennungen über Ihr Prompt-Set und teilen Sie die Nennungen einer Marke durch diese Summe. Ergänzend zeigt die Nennungsrate, in wie vielen Antworten eine Marke überhaupt vorkommt. Beide Werte sollten Sie getrennt nach Engine auswerten.

Wie viele Prompts brauche ich für eine aussagekräftige Analyse?

Für einen ersten Überblick reichen 20 bis 50 Fragen, verteilt auf Orientierung, Vergleich, Alternativen, Problem und Anbieterwahl. Jede Frage sollte mindestens zwei- bis dreimal pro Engine gestellt werden, weil KI-Antworten schwanken.

Wie oft sollte ich die Analyse wiederholen?

Messen Sie in festen Abständen, etwa monatlich, und zusätzlich einige Wochen nach größeren Änderungen an Ihren Seiten. Wichtig ist, immer dasselbe Prompt-Set zu verwenden, damit die Werte vergleichbar bleiben.

Kann ein Tool sicher sagen, warum ein Wettbewerber genannt wird?

Nein. Tools zeigen beobachtete Antworten, Quellen und Website-Signale. Daraus lassen sich begründete Hypothesen ableiten, die Sie mit gezielten Änderungen und erneuten Messungen prüfen.