Der AIO- & GEO-Plattformen-Report 2025

Die digitale Marketingwelt steht vor ihrem größten Umbruch seit der Einführung des Mobile-First-Indexings. Künstliche Intelligenz, insbesondere in Form von generativen Antwortmaschinen, definiert die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit neu. In diesem umfassenden Report analysieren wir die Landschaft der AI Tools, die speziell für diese neue Ära entwickelt wurden, und geben Ihnen einen strategischen Kompass an die Hand, um in der Welt der Generative Engine Optimization (GEO) nicht nur zu bestehen, sondern zu gewinnen. 

Kritische Bewertung und Einordnung der AI Tools 

Bei der Einarbeitung der neuen Tools wurde eine kritische Bewertung vorgenommen. Tools wie Superlines, Rankscale.ai, Kai, ALLMO.ai, Quno, Finseo, Scrunch, SEOMonitor, Ayzeo, LLM Pulse (Generative Pulse), Deepserp, AI Peekaboo und Evertune wurden als relevante GEO-Monitoring-, Content- oder Hybrid-Plattformen identifiziert und in die entsprechenden Abschnitte des Reports integriert. Andere genannte Tools wurden nach sorgfältiger Prüfung bewusst ausgeschlossen, da sie nicht dem Kernfokus der KI-Sichtbarkeitsanalyse entsprechen: Behamics ist eine E-Commerce-Revenue-Plattform, Advanced Web Ranking ein traditioneller Rank-Tracker ohne explizite GEO-Funktionen, 'Am I on AI'-Tools sind KI-Inhaltsdetektoren (die prüfen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde, nicht was eine KI über eine Marke schreibt). Diese Differenzierung stellt sicher, dass der Report sich ausschließlich auf die für die Generative Engine Optimization relevantesten und direktesten Lösungen konzentriert. 

Der Paradigmenwechsel im digitalen Marketing: Generative Engine Optimization 

Das Aufkommen der Generative Engine Optimization (GEO) stellt den bedeutendsten Paradigmenwechsel im digitalen Marketing seit der Einführung des Mobile-First-Indexings dar. Dieser Report bietet eine umfassende Analyse des GEO-Tool-Marktes, der Prognosen zufolge bis 2031 ein Volumen von 7,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Er beschreibt detailliert die Zweiteilung des Marktes in etablierte SEO-Anbieter (SE Ranking, Semrush) und spezialisierte Start-ups (Profound, Otterly.ai), bewertet deren Fähigkeiten und liefert einen strategischen Rahmen für die Implementierung. Die zentrale Erkenntnis ist, dass die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten nicht länger optional ist; sie ist eine kritische, messbare und optimierbare Komponente der modernen Markenstrategie. 

Das neue Suchparadigma – Generative Engine Optimization (GEO) verstehen 

Dieser Teil schafft den strategischen Kontext, indem er den Wandel von der traditionellen SEO zur Optimierung für KI-gesteuerte Antwortmaschinen definiert. Er macht die Leser*innen mit der neuen Terminologie, den Prinzipien und den technischen Anforderungen vertraut, die notwendig sind, um in dieser sich entwickelnden Landschaft wettbewerbsfähig zu sein. 

Definition der Post-SEO-Landschaft: Von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen 

Der grundlegende Wandel im digitalen Suchverhalten ist ein Übergang von einer Liste von Links (Search Engine Results Pages, SERPs) zu synthetisierten, konversationellen Antworten, die von generativen KI-Modellen bereitgestellt werden. Diese Entwicklung verändert die Customer Journey und die Ziele der Optimierung grundlegend. Während sich die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) auf das Erzielen von Klicks konzentrierte, zielt die Generative Engine Optimization (GEO) darauf ab, Zitate in den Antworten der KI zu erhalten und die Darstellung der eigenen Marke innerhalb dieser Antworten zu beeinflussen.

Die aktuelle Marktlandschaft ist von einer Vielzahl sich überschneidender Begriffe geprägt. Für die Klarheit dieses Reports werden die folgenden Arbeitsdefinitionen etabliert: 

• AIO (Artificial Intelligence Optimization): Dies ist der breiteste Begriff, der sich oft darauf bezieht, Inhalte für Maschinen lesbar zu machen. 

• AEO (Answer Engine Optimization): Ein spezifischerer Begriff, der sich auf die Strukturierung von Inhalten konzentriert, um direkte Fragen zu beantworten. Dies zielt auf Featured Snippets, „People Also Ask“-Boxen (PAA) und die Sprachsuche ab.

• GEO (Generative Engine Optimization): Dies ist der aktuellste und relevanteste Begriff. Er umfasst die ganzheitliche Praxis der Optimierung von Inhalten und Markensignalen, um in KI-generierten Antworten von Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews zu erscheinen. Dieser Report wird GEO als primären Überbegriff verwenden.  

  
  

Dieser Wandel ist nicht nur theoretischer Natur. Die Datenlage bestätigt die Dringlichkeit und Bedeutung des Themas. Im März 2025 lösten bereits 13 % aller Google-Suchanfragen eine KI-Übersicht (AI Overview) aus – ein Anstieg von 72 % gegenüber dem Vormonat. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass das Volumen der traditionellen Suchmaschinennutzung bis 2026 um 25 % und bis 2028 um 50 % oder mehr zurückgehen wird, da die Nutzer*innen zunehmend auf KI-Assistenten umsteigen. 

Die Koexistenz mehrerer konkurrierender Akronyme für ein ähnliches Konzept ist ein klassisches Anzeichen für einen aufstrebenden, sich schnell entwickelnden Markt. Dies deutet nicht auf ein Versäumnis im Marketing hin, sondern ist vielmehr ein Beleg dafür, dass sich die Praxis der KI-Optimierung schneller verfestigt, als sich die Branche auf einen einheitlichen Namen einigen kann.   

Kernprinzipien von GEO: Ein strategischer Rahmen für KI-Sichtbarkeit 

Die Formalisierung von GEO als Konzept in der akademischen Forschung liefert eine rigorose theoretische Grundlage. Eine der zentralen Erkenntnisse ist, dass die Einbeziehung von Zitaten, Anführungszeichen und Statistiken die Sichtbarkeit einer Quelle in KI-Antworten um über 40 % steigern kann. 

Die E-E-A-T-Prinzipien von Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind für GEO von überragender Bedeutung. KI-Modelle sind explizit darauf ausgelegt, glaubwürdige Quellen zu priorisieren. GEO erfordert zudem einen Wandel von isolierten Keywords hin zum Aufbau thematischer Autorität um Entitäten (Personen, Produkte, Konzepte). Eine entscheidende Taktik ist das Erlangen von nicht verlinkten Markennennungen (Co-Citations) in maßgeblichen Inhalten.   

 Die technische Grundlage: Die entscheidende Rolle von KI-freundlichem Schema und llms.txt  

Schema-Markup ist die wesentliche Infrastruktur, die Inhalte für KI-Systeme lesbar macht. Es liefert expliziten Kontext und hilft der KI, Fakten von Füllmaterial zu unterscheiden.  

Best Practices für KI-sichtbares Schema: 

• Verwendung von JSON-LD: Das von Google bevorzugte Format.

• Priorisierung wichtiger Schema-Typen: Organization, Product, FAQPage, HowTo und Article sind besonders wirkungsvoll. 

• Abbildung realer, sichtbarer Inhalte: Kein Schema für unsichtbare Inhalte hinzufügen.

• Vollständigkeit und Genauigkeit: Weniger, aber dafür vollständige Eigenschaften sind besser als viele unvollständige.

Die Datei llms.txt entwickelt sich zum neuen Standard – vergleichbar mit der robots.txt – um LLMs klare Vorgaben zur Nutzung der Website-Inhalte zu geben. Sie lässt sich einfach mit kostenlosen Online-Tools oder WordPress-Plugins wie AIOSEO erstellen.
Die robots.txt hingegen sollte unbedingt von erfahrenen SEOs eingerichtet werden, da schon kleine Fehler im schlimmsten Fall dazu führen können, dass LLMs komplett vom Zugriff ausgeschlossen werden.

Marktanalyse und Zukunftsaussichten 

Dieser Teil bietet eine Makroperspektive auf den GEO-Markt, analysiert seine Größe, Wachstumstreiber und zukünftige Entwicklung.  

Marktlandschaft: Dimensionierung der GEO-Chance und Wachstumsprognosen 

Der globale Markt für Generative Engine Optimization (GEO) Services wurde 2024 mit 886 Millionen US-Dollar bewertet und wird voraussichtlich bis 2031 auf 7,318 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 34,0 % entspricht. Dieses Wachstum wird durch die schnelle Akzeptanz von KI-gestützter Suche durch die Nutzer*innen angetrieben. Die Diskrepanz zwischen den Wachstumsraten des GEO-Marktes (34,0 % CAGR) und des traditionellen AI SEO Tools-Marktes (12,6 % CAGR) signalisiert eine Marktdisruption. Budgets werden wahrscheinlich von traditionellen Kanälen umgeschichtet. Wer nicht in GEO investiert, riskiert aktiv die Erosion seiner bestehenden Suchsichtbarkeit.  

Investitionen & Innovation: Ein Blick auf das GEO-Startup-Ökosystem 

Das hohe Wachstumspotenzial hat erhebliches Risikokapital angezogen und zur Entstehung spezialisierter Start-ups wie Profound, Otterly.ai und BrandBeacon geführt. Diese Unternehmen sind von Grund auf für GEO konzipiert und treiben Innovationen in Bereichen voran, die für das AI Search Monitoring und die AI search tracking entscheidend sind, wie Echtzeit-Markenüberwachung in LLMs und Sentiment-Analyse von KI-Antworten.  

Die Zukunft der digitalen Entdeckung: Expertenperspektiven 

Experten sind sich einig: Der Wandel ist unumkehrbar. Eine der zentralen Herausforderungen ist die Messung von GEO-Erfolgen. Traditionelle Metriken verlieren an Relevanz. Neue KPIs wie die AI Search Visibility, der Share of Voice und die Zitationshäufigkeit etablieren sich. LLMs liefern „Meinungen, keine Listen“. Wenn eine Marke nicht unter den ersten Nennungen ist, ist sie praktisch unsichtbar.  

Vergleichende Analyse von AIO/GEO-Sichtbarkeitsplattformen 

Dies ist der Kern des Reports: ein detaillierter, funktionsbasierter Vergleich der wichtigsten AI Tools auf dem Markt.  

Bewertungsrahmen: Schlüsselmetriken und -fähigkeiten 

Um die Tools fair zu bewerten, haben wir einen Rahmen mit folgenden Kriterien definiert: 

• LLM- & Plattform-Abdeckung: Welche KI-Engines werden überwacht? 

• Kern-Sichtbarkeitsmetriken: Was wird gemessen? (z. B. Share of Voice, Sentiment) 

• Wettbewerbsanalyse: Wie gut werden Wettbewerber verfolgt? 

• Daten- & Analysefähigkeiten: Wie werden die Daten verarbeitet? 

• Handlungsorientierung & Workflow: Hilft das Tool bei der Umsetzung? 

• Benutzerfreundlichkeit & Zielgruppe: Für wen ist es gedacht? 

• Preisgestaltung & Wert: Wie ist die Kostenstruktur?  

Die Etablierten: Wie sich SEO-Suiten an die KI-Ära anpassen 

Diese Akteure nutzen ihre bestehende Infrastruktur, um in den GEO-Markt einzutreten. 

• SE Ranking AI Visibility Tracker: Eine All-in-One-Plattform, die traditionelles SEO und GEO kombiniert. Ideal für SEO-Profis und Agenturen, die eine integrierte Lösung suchen.

• Semrush AIO: Eine Enterprise-Lösung mit Fokus auf groß angelegtes Benchmarking und unübertroffener Datentiefe. 

• SEOMonitor: Speziell für Agenturen entwickelt, um Workflows mit KI-gestützten Tools zu optimieren.

  
  

Die Herausforderer: Ein tiefer Einblick in dedizierte GEO-Monitoring-Start-ups 

Diese Kategorie repräsentiert die "reinen" GEO-Plattformen, die oft innovativer und agiler sind. 

• Profound: Eine Premium-Lösung für Unternehmen mit Echtzeit-Einblicken und erweiterten Funktionen wie dem "Conversation Explorer".

• Otterly.ai: Ein österreichisches Start-up mit starkem Fokus auf Markensicherheit und Risikomanagement.

• Peec AI: Eine spezialisierte Plattform für globale Unternehmen mit mehrsprachiger und länderübergreifender Unterstützung.

• Rankscale.ai: Bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und KI-generierte Vorschläge zur Content-Optimierung auf URL-Ebene.

•  Scrunch: Fokussiert auf die Optimierung der KI-Customer-Journey, inklusive Journey-Mapping und Persona-basiertem Prompting.

... und viele weitere, die in der Vergleichstabelle detailliert aufgeführt sind.   

Die große Vergleichstabelle der GEO-Tools 

Die Spezialisten: Nischen-, integrierte und hybride Plattformen 

Diese Kategorie umfasst Tools, die GEO/AEO-Funktionen in ihre Kernangebote integriert haben. 

• Wix AI Visibility Overview: Das erste große CMS mit einem integrierten Tool zur Verfolgung der KI-Sichtbarkeit, eine äußerst praktische Lösung für Millionen von Wix-Nutzer*innen. 

• Content- & On-Page-Optimierungsplattformen (Rankability, Surfer SEO, etc.): Diese Gruppe konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten, die strukturiert und semantisch reich genug sind, um von der KI zitiert zu werden. 

• PR-fokussierte Plattformen (LLM Pulse): Diese Lösungen zeigen auf, welche Medien und Quellen die Darstellung einer Marke in LLMs beeinflussen. 

  
  

Strategische Umsetzung und Empfehlungen 

Dieser letzte Abschnitt übersetzt die Analyse in eine umsetzbare Strategie.  

Auswahl der richtigen GEO-Plattform: Eine bedarfsbasierte Entscheidungsmatrix 

Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Zielen ab. 

Aufbau einer GEO-zentrierten Content-Strategie: Vom Audit zur Umsetzung 

• Schritt 1: Anforderungen definieren & Tools testen: Legen Sie Ihre Ziele fest und testen Sie eine Vorauswahl an Tools. 

• Schritt 2: Baseline-Audit durchführen: Nutzen Sie ein Tool, um Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit zu messen und Lücken zu identifizieren. 

• Schritt 3: Analytik integrieren: Verbinden Sie GEO-Daten mit Web-Analytics (z. B. GA4), um den ROI zu messen. 

• Schritt 4: Technische Grundlagen implementieren: Erstellen Sie KI-freundliches Schema und eine llms.txt-Datei. 

• Schritt 5: Content-Strategie umsetzen: Erstellen Sie strukturierte, autoritative Inhalte, die Nutzerfragen direkt beantworten. 

• Schritt 6: Überwachen, iterieren und berichten: Verfolgen Sie die Leistung kontinuierlich und verfeinern Sie Ihre Strategie.   

  
  

Abschließende Analyse: Sichtbarkeit an der KI-Suchfront meistern 

Die Synthese der Ergebnisse zeigt: Der GO-Tool-Markt ist dynamisch und zweigeteilt,doch die zugrunde liegenden Prinzipien konzentrieren sich auf E-E-A-T und strukturiere Daten. Der Wandel von Such- zu Antwortmaschinen ist unumkehrbar, was Investitionen in diesem Bereich zu einer strategischen Notwendigkeit macht. Der erfolgreichste Ansatz wird ein hybrider sein: die Kombination aus tiefgreifenden Monitoring-Funktionen spezialisierter AI Tools und den Optimierungsfunktionen von AEO-fokussierten Plattformen. Die Gewinner*innen in der nächsten Ära des digitalen Marketings werden diejenigen sein, die die Kunst und Wissenschaft beherrschen, die glaubwürdigste, zitierfähigste und maschinenlesbarste Informationsquelle in ihrem Bereich zu sein. 

Bereit für die neue Suchrealität? 

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