SEO & GEO Insights
Sigrid Holzner ist SEO-Strategin seit 2010, heute spezialisiert auf Generative Engine Optimization (GEO). Hier teilt sie Methoden, Beobachtungen und frische Erfahrungen aus der Praxis.
Geborgte Bewertungen: Wenn ChatGPT Shops verwechselt
ChatGPT beschreibt einen Glasgeländer-Hersteller korrekt, zitiert als Quellen aber einen E-Sport-Spieler, ein Präparat und einen Autolack mit ähnlichem Namen. Dieselbe Verwechslung trifft die Bewertungen: Bei 14 von 19 Shops der Glasbau-Studie 2026 zitiert ChatGPT Bewertungs-Profile, die anderen Unternehmen gehören, 106 fremde Profile, vom direkten Wettbewerber bis zum Whisky-Shop. Google AI zeigt dasselbe Muster deutlich seltener: gut 1 % gegen gut 8 % der Bewertungs-Verweise.
GEOGleiche Frage, anderes Urteil: Wenn ChatGPTs Empfehlung pendelt
Vier Erhebungen, identische Frage „Empfiehlst du diesen Shop?“: erst rät ChatGPT ab, dann neutral, dann klare Empfehlung, ohne dass sich am Shop etwas geändert hätte. Die Quellen wechseln pro Anfrage um gut die Hälfte, nur rund 11 % bleiben konstant. 39 Vergleiche zeigen: Der Quellen-Wechsel erklärt die Kehrtwende nicht. Was die Schwankung für das Monitoring der eigenen Marke heißt. Aus der Glasbau-Studie 2026.
GEOMarktplatz-Drift in ChatGPT: Was passiert, wenn Amazon dichtmacht?
Seit Amazons Crawler-Blockade gegen OpenAI fällt der Marktplatz-Anteil in ChatGPT-Antworten zur Glasbau-Branche von 22 auf 4 %. 91 % der Produktkarten gehen direkt an Shops und Hersteller, gefüttert über das Agentic Commerce Protocol. Welche zwei Hebel Shop-Betreibern jetzt offen stehen. Aus 13 Frontend-Erhebungen der Glasbau-Studie 2026.
GEOBrand-Frage vs Such-Frage: Wann KIs Shops unterschiedlich bewerten
Bei der direkten Frage „Empfiehlst du diesen Shop?“ liegt Google AIO in 71 % der Antworten bei klarem Lob, ChatGPT bei 11 %. Faktor 6,5. Bei der neutralen Such-Frage „Welche Anbieter empfiehlst du?“ antworten ChatGPT, Google AI Mode und Google AIO fast identisch. Was das für die GEO-Optimierung in der Consideration- und Decision-Phase der Customer Journey heißt. Aus der Glas-Studie 2026 mit 19 Shops, 289 Brand-Antworten aus Erhebungen zwischen April und Ende Juni.
GEOKonfiguratoren in der KI-Suche: Warum die teuerste UX-Investition unsichtbar bleibt
Wer bei individualisierbaren High-Value-Sortimenten eine sechsstellige Investition in einen Website-Konfigurator plant, finanziert bessere Nutzerführung und ein Sortiment, das in KI-Antworten nicht vorkommt. Warum Konfiguratoren für ChatGPT, Google AI Overview und Google AI Mode unsichtbar bleiben und was stattdessen zählt. Beobachtungen aus der laufenden Glas-Studie 2026 und aktuelle JavaScript-Crawling-Daten.
GEOGEO-Content-Strategie pro Industrie: wo der Aufwand wirklich lohnt
Wo lohnt sich KI-Sichtbarkeit wirklich? Eine Aufwand-Wirkung-Matrix mit drei Industrien (Händler, B2B, Konsumgüter-Marken) und den Engine-Differenzen zwischen ChatGPT, Google AI Mode und AI Overviews. Mit Studien-Preview und Ghost-Citations-Logik.
GEOWie monitore ich KI-Sichtbarkeit? Warum Citations eine Sackgasse sind.
Citations werden von Tools gemessen, sie können Hinweise für die Strategie liefern. Aber wer sie als Ziel definiert, verschleudert seine Ressourcen. Eine fokussierte Monitoring-Methodik mit vier Antwort-Stufen, getrennten Prompt-Sets und API-plus-Frontend-Tracking. Mit Mockups für ChatGPT, Google AI Mode und AI Overview.
GEOGEO-Monitoring: Was ich nach 9 Monaten ChatGPT-Tracking gelernt habe
Seit Q2 2025 tracke ich, Sigrid Holzner, wie ChatGPT über einen meiner Kunden spricht. 2 x 20 Prompts, ein Excel-Sheet, neun Monate Verlauf. Ein Fall, keine allgemeingültige Studie. Was sich aus konsequentem KI-Monitoring ableiten lässt, und was nicht.
GEOZitiert ist nicht empfohlen: Was Bing AI Citations wirklich zeigen
Bing Webmaster Tools zeigen seit Februar KI-Citations. Hohe Zahlen sehen gut aus, aber eine Citation ist keine Empfehlung. So prüft man den Unterschied — und was man tun kann, wenn der eigene Markenname in der KI-Antwort nicht fällt.
GEOServer-Logfiles für GEO: Welche KI-Systeme greifen auf eure Inhalte zu?
In Apache- und Nginx-Logfiles steckt eine oft übersehene Datenquelle: der User Agent zeigt, welche KI-Bots welche Seiten abrufen. Kombiniert mit Bing AI Performance Daten wird die Engine-Divergenz sichtbar. Ein Open-Source-Script und Dashboard auf GitHub.