GSO-Seminar Case Study: KI-Sichtbarkeit messen und tracken

0,03 Prozent: So hoch war der Anteil des Traffics aus ChatGPT, Gemini und Co. auf der Website eines unabhängigen Vermögensverwalters, als wir ihn im Februar 2026 zum ersten Mal sauber gemessen haben. Diese Case Study beschreibt ein zweitägiges 1:1-Seminar "Generative Search Optimization (GSO)", das ich für die GFU Cyrus AG gehalten habe: vom SEO-Fundament über die Funktionsweise von KI-Suchmaschinen bis zu einem Prompt-Tracking, das der Teilnehmer nach dem Seminar selbst weiterführt. Firma, Wettbewerber und URLs sind anonymisiert.

Ausgangslage: sinkende Klicks, Relaunch im Sommer

Die Google Search Console zeigte das Bild, das ich seit 2025 bei vielen Finanz- und B2B-Websites sehe: Impressionen stabil, Klicks je nach Thema 20 bis 50 Prozent unter dem Vorjahr. Ein Teil davon ist ein früherer Relaunch, der größere Teil sind AI Overviews. Eine Ahrefs-Studie über 300.000 Keywords beziffert den Klickverlust bei Suchanfragen mit AI Overview auf 44 Prozent, und genau dieses Muster war in den Daten des Teilnehmers sichtbar.

Dazu kam ein Relaunch im Sommer, den eine Agentur umsetzt. Die Frage des Teilnehmers am zweiten Tag brachte es auf den Punkt: "Muss aus technischer Perspektive für LLMs jetzt noch etwas berücksichtigt werden, außer den normalen SEO-Sachen?" Die Antwort war das eigentliche Ergebnis des Seminars.

Tag 1: Fundament und Funktionsweise der KI-Suche

SEO bleibt das Fundament

Der Vormittag begann mit der Pyramide, die ich in jedem GSO-Seminar zeige: Unten liegt technisches SEO und On-Page, darüber zitierfähiger Content, darüber Markensichtbarkeit auf vertrauenswürdigen Plattformen, ganz oben das Sentiment, also wie eine KI über die Marke spricht. Wer traditionelles SEO sauber macht, hat damit schon 60 bis 80 Prozent der Optimierung für Sprachmodelle erledigt. Es gibt keine scharfe Grenze zwischen SEO und GSO, nur einen fließenden Übergang.

Zwei Zahlen haben die Diskussion geprägt: ChatGPT liegt in der Nutzung inzwischen hinter Instagram, Facebook, YouTube und Google, aber vor Amazon und Reddit. Und 95 Prozent der Menschen, die ChatGPT nutzen, nutzen weiterhin Google. Die KI-Suche ersetzt Google nicht, sie ergänzt die Recherche um einen Schritt, in dem die Marke auftauchen muss.

Query-Fan-out, Grounding und Entitäten

Der Nachmittag ging in die Technik. Eine KI-Suchmaschine zerlegt eine Frage in mehrere Teil-Anfragen, den Query-Fan-out, schickt sie an ihren Index und prüft per Embedding, welche Inhalte am besten passen. Liegt die Ähnlichkeit unter einer Schwelle, greift sie auf die Websuche zurück. Für den Teilnehmer hieß das: Ein Artikel muss die Fragen bedienen, in die eine KI das Thema zerlegt, und damit mehr als ein Keyword. Mit einem Fan-out-Tool haben wir einen bestehenden Ratgeber geprüft: 67 Prozent Übereinstimmung mit den generierten Teilfragen, die fehlenden Fragen wurden zur Überarbeitungsliste.

Zweiter Baustein: Entitäten und Grounding. Eine KI muss die Marke als Einheit erkennen, mit konsistenten Angaben zu Leistungen, Standort, Personen und Zahlen. Dafür gibt es das Konzept der Grounding-Page, eine Fakten-Seite, die im Footer verlinkt ist und der KI eine belastbare Quelle über das Unternehmen gibt. Für einen Vermögensverwalter, dessen Website bisher wenig strukturierte Fakten enthielt, war das die erste konkrete Aufgabe für den Relaunch.

Customer Journey und Motive

Den Abschluss von Tag 1 bildete die Customer Journey in fünf Phasen, von Awareness über Information und Evaluation bis Kauf und Loyalität, kombiniert mit dem Motivkompass zur Beschreibung der Zielgruppen. Für die Content-Planung ist das entscheidend, weil KI-Nutzer in jeder Phase andere Fragen stellen: ganz generische am Anfang, sehr konkrete zu Gebühren, Strategiewechsel oder Mindestanlagesummen am Ende. Der Teilnehmer hat seine bestehenden Artikel den Phasen zugeordnet und dabei gesehen, dass fast alles in der Informationsphase lag.

Tag 2: Messen, tracken, priorisieren

Der AI-Traffic-Kanal: 0,03 Prozent als Startwert

Tag 2 begann mit Messen. In GA4 haben wir einen eigenen LLM-Kanal angelegt, der Referrals von ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot bündelt. Das Ergebnis: 0,03 Prozent des Traffics. Sehr wenig, aber zum ersten Mal sichtbar, und damit ein Startwert, gegen den sich jede Maßnahme messen lässt. In den Bing Webmaster Tools zeigte die Ansicht "AI Performance" außerdem 33 Seiten, die bereits von Copilot zitiert werden. Die Frage "Welche sind das?" war der Einstieg in die Priorisierung.

Ein Nebenaspekt, der oft unterschätzt wird: Die Search Console anonymisiert 30 bis 40 Prozent der Suchanfragen, der BigQuery-Export nur 10 bis 20 Prozent und er reicht weiter zurück als 16 Monate. Für ein Unternehmen, das Klickverluste über Jahre nachvollziehen will, ist der Export Pflicht.

Brand-Prompts statt Keywords

Der größte Unterschied zum klassischen SEO-Seminar war das Tracking. Statt Keyword-Rankings haben wir Prompts definiert: gebrandete Prompts, in denen der Markenname vorkommt, und generische Prompts entlang der Journey, etwa zu Anlagestrategien, Depotgebühren oder Altersvorsorge. Meine Empfehlung: 50 bis 100 Prompts erarbeiten und wöchentlich prüfen, ob die Marke in den Antworten auftaucht, in welchem Sentiment und welche Quellen zitiert werden. Die Prompts hat der Teilnehmer per ChatGPT vorgenerieren lassen, bereinigt und als Tracking-Set hinterlegt. Zusätzlich haben wir mit dem Brand Radar geprüft, wie die KI die Marke im Vergleich zu Wettbewerbern beschreibt.

Content-Score, Aktualität und Autorenschaft

Am Nachmittag ging es an einen konkreten Artikel zum Thema Gold als Anlage. Ein Content-Tool bewertete ihn mit über 90 Punkten, aber mit zu vielen Wiederholungen der Hauptbegriffe. Mein Rat: 80 bis 90 Punkte anpeilen, Wiederholungen reduzieren, einen Answer-First-Einstieg schreiben, der die Frage im ersten Absatz beantwortet. Content für LLMs ist zu 60 bis 80 Prozent Content für Leser, Textwüsten schaden beiden.

Zwei Punkte haben den Teilnehmer überrascht. Erstens Aktualität: Das Team hatte Artikeldaten bewusst entfernt, um zeitlos zu wirken. Für Google und für KI-Systeme ist ein sichtbares Aktualisierungsdatum aber ein Relevanzsignal. Zweitens Autorenschaft: Im Finanzbereich zählt, wer schreibt. Autorenprofile mit Qualifikation, Erwähnungen in Fachmedien und Zitate mit Zahlen sind für die Zitierfähigkeit wichtiger als ein weiterer Ratgeber.

Relaunch-Checkliste für LLMs

Zurück zur Frage vom Anfang: Was muss der Relaunch für LLMs berücksichtigen? Die ehrliche Antwort: Es gibt dafür keine eigene technische Checkliste, es gibt die SEO-Checkliste plus vier Ergänzungen. Grounding-Page mit strukturierten Fakten, sichtbare Autoren und Daten, Answer-First-Struktur in den Ratgebern und eine saubere Zitierfähigkeit durch Quellen und Zahlen. Die Checkliste für den technischen Teil hat der Teilnehmer für die Abnahme mit der Agentur mitgenommen.

Learnings für dein GSO-Seminar

• Erst messen, dann optimieren. Ohne LLM-Kanal in GA4 bleibt jede GSO-Diskussion Meinung.
• Prompts sind die neuen Keywords. 50 bis 100 Prompts entlang der Journey, wöchentlich geprüft, ersetzen kein Ranking-Tool, aber sie zeigen, ob die Marke in Antworten vorkommt.
• Fan-out statt Keyword-Dichte. Ein Artikel muss die Teilfragen abdecken, in die eine KI das Thema zerlegt.
• Grounding-Page vor dem Relaunch. Strukturierte Fakten über das Unternehmen sind die günstigste GSO-Maßnahme.
• Daten und Autoren sichtbar machen. Zeitlos wirken kostet Relevanz, in der Finanzbranche doppelt.

Fazit

Nach zwei Tagen hatte der Teilnehmer drei Dinge, die vorher fehlten: einen Messwert für AI-Traffic, ein Prompt-Set fürs Tracking und eine konkrete Liste für den Relaunch. Der Anteil von 0,03 Prozent wird nicht über Nacht steigen. Aber er ist jetzt sichtbar, und jede Maßnahme lässt sich daran messen. Genau das unterscheidet Generative Search Optimization von einem weiteren Buzzword.

Mehr Berichte aus Seminaren und Workshops findest du in meinen AI Case Studies, das Thema im Detail auf der Seite zu GEO und SEO.