Eine GEO-Analyse zeigt dir, wie sichtbar deine Marke in KI-Antworten ist, welche Fakten die Modelle über dich verbreiten und wo du gegenüber Wettbewerbern zurückliegst. In diesem Tutorial gehst du die Analyse in fünf Schritten durch, mit den AI Deep Dives direkt in SISTRIX.
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Was ist eine GEO-Analyse?
GEO (Generative Engine Optimization) ist die Optimierung für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Google AI Overviews oder den AI Mode. Eine GEO-Analyse ist die Bestandsaufnahme dazu. Sie beantwortet drei Fragen: Wie sprechen KI-Systeme über deine Marke? Aus welchen Quellen ziehen sie ihr Wissen? Und an welchen Stellen werden Wettbewerber zitiert, du aber nicht?
Als Werkzeug nutzt du in diesem Tutorial die AI Deep Dives: KI-Analysen direkt in SISTRIX, die aus unseren Daten mit geprüftem SEO- und GEO-Wissen Auswertungen entwickeln. Du findest sie als violette Buttons in der Filterleiste der jeweiligen Funktion. Jeder Deep Dive liefert dir ein Ergebnis nach dem gleichen Muster: eine kurze Zusammenfassung, die wichtigsten Befunde mit Zahlen, die Quellen dahinter und konkrete Empfehlungen. Jede Analyse kannst du direkt als Markdown oder PDF exportieren.
Sobald ein Deep Dive fertig berechnet ist, kannst du ihn außerdem direkt befragen: Über das Eingabefeld am unteren Rand der Analyse stellst du gezielte Rückfragen, etwa zu konkreten Maßnahmen gegen eine bestimmte Kritik, und erhältst eine Antwort, die den vollständigen Kontext der Analyse kennt.
Ein Hinweis zur Orientierung: Die Analyse arbeitet mit zwei Werkzeugen und zwei Perspektiven. Der AI Check schaut auf deine Marke. In diesem Tutorial nutzen wir dafür ROSE. Die Prompt Research schaut auf ein Thema aus deinem Markt, hier arbeiten wir mit „Gravelbike“. In den fünf Schritten wechselst du bewusst zwischen beiden. Jeder Deep Dive zeigt dir oben an, in welchem Bereich du gerade bist.
Die fünf Phasen der GEO-Analyse
Die Analyse folgt fünf Phasen, die aufeinander aufbauen. Jede Phase beantwortet eine eigene Leitfrage mit den passenden AI Deep Dives:
- Status-Quo-Analyse: Wie sehen KIs meine Marke aktuell?
- Umfeld-Analyse: Wer fragt was, bevor er meine Marke kennt?
- Content-Analyse: Welche Inhalte funktionieren, welche fehlen?
- Wettbewerbsanalyse: Wo stehe ich im Vergleich?
- Digital PR und Offsite: Welche externen Quellen beeinflussen die KI-Antworten?
Du kannst einzelne Phasen auch isoliert durchführen, etwa nur die Content-Analyse vor einem Relaunch. Für ein vollständiges Bild empfehlen wir aber die Reihenfolge dieses Tutorials, weil jede Phase auf den Erkenntnissen der vorherigen aufbaut.
1. Schritt: Status quo klären
Der Startpunkt jeder Strategie ist der Ist-Zustand. Gib im AI Check deine Domain oder Marke ein, in diesem Tutorial nutzen wir durchgehend den Fahrradhersteller ROSE als Beispiel. Öffne den Bereich Prompts. Du siehst eine Liste aller Nutzerfragen, bei denen deine Marke in KI-Antworten erwähnt oder zitiert wird, jeweils mit einem Auszug aus der Antwort.
Markenwahrnehmung: das Stimmungsbild
Starte den Deep Dive Markenwahrnehmung über den violetten Button in der Filterleiste. Die Analyse wertet alle KI-Antworten mit Bezug zu deiner Marke aus und öffnet sich als Panel neben der Prompt-Liste.
Oben steht der Stimmungs-Saldo mit dem Verhältnis von Lob zu Kritik, darunter die Zusammenfassung: Wie beschreiben die Modelle deine Marke, welche Rolle nimmt sie ein, in welcher Tonalität wird über sie geschrieben. Es folgen die wichtigsten Befunde mit konkreten Zahlen, die genannten Stärken und Schwächen sowie die umstrittenen Themen, an denen sich Lob und Kritik reiben, etwa Preis, Sortiment oder Versand.
Achte beim Lesen weniger auf den Saldo selbst als auf die Unterschiede zwischen den Plattformen. Wenn ChatGPT deutlich kritischer über deine Marke schreibt als AI Overviews, lohnt sich der Blick in die wörtlichen Aussagen: Oft speist sich die Kritik aus wenigen, immer gleichen Punkten, die du gezielt adressieren kannst.
Schau als nächstes auf die angegebenen Stärken deiner Marke. Sind die hier beschriebenen positiven Punkte tatsächlich deine USPs? Oder werden deine wahren Kaufargumente von KI-Systemen gar nicht richtig abgebildet?
Auch bei den Kritikpunkten lohnt sich ein genauer Blick. Werden hier reale Schwächen abgebildet oder eher erwartbare Kritik wie etwa Preiskritik an einer Premiummarke? Welche Punkte kannst du identifizieren, die deine Marke in ein falsches Licht rücken?
Hieraus leiten sich dann Maßnahmen ab, um dein eigenes Markenbild korrekt auf jeder Plattform abzubilden. Frag dafür direkt im Chat der Analyse nach, was sich gegen einen konkreten Kritikpunkt tun lässt, du erhältst priorisierte Maßnahmen statt einer reinen Bestandsaufnahme.
Faktenkonsistenz: Falschinformationen finden
Starte als nächstes den Deep Dive Faktenkonsistenz in derselben Filterleiste. Er prüft, ob die Informationen über deine Marke über die Plattformen hinweg stimmen: Welche Aussagen weichen voneinander ab, wo widersprechen sich die Modelle, und welche Angaben sind schlicht falsch, etwa veraltete Preise, eingestellte Produkte oder ein falsches Gründungsjahr.
Im ROSE-Beispiel sind die Kernfakten wie Hauptsitz und Gründungsjahr über alle Plattformen zu 100 Prozent konsistent. Auch das ist ein wertvolles Ergebnis: Du weißt, dass hier kein Handlungsbedarf besteht. Findet die Analyse dagegen Abweichungen, korrigierst du diese priorisiert, denn eine Falschinformation, die heute in KI-Antworten steht, wird morgen zum Standard-Bild deiner Marke. Der wirksamste Hebel sind klare, maschinenlesbare Fakten auf den eigenen Seiten: eine aktuelle Über-uns-Seite, gepflegte Produktdaten, eindeutige Preisangaben und eine konsistente USP-Vermittlung. Genauso wichtig sind immer gleiche Unternehmensinformationen und Entitätenbeziehungen auf externen Seiten wie Fachmagazinen und Verzeichnissen.
Themen & Rollen: die Ausgangslage für alles Weitere
Der dritte Deep Dive in diesem Schritt ist Themen & Rollen. Er zeigt, für welche Suchanfragen abseits von Brand-Suchen deine Marke genannt wird und in welcher Rolle: als zentrale Empfehlung, als einer von vielen oder nur als Randnotiz.
Das Ergebnis ist deine Ausgangslage für die Priorisierung. Taucht deine Marke bei kaufnahen Fragen nur als Randnotiz auf, während sie bei Ratgeber-Fragen als Empfehlung steht, weißt du, wo die Reise hingehen muss. Notiere dir die Themenfelder mit schwacher Rolle, sie werden in Schritt 3 wieder wichtig.
2. Schritt: Umfeld verstehen
Nach dem Blick auf die eigene Marke folgt der Blick auf die Nachfrage, und zwar bewusst markenunabhängig. Wechsle in die Prompt Research, quasi die Keyword-Recherche für die AI-Suche. Gib ein Thema aus deinem Markt ein. Wähle dafür idealerweise ein Feld, in dem deine Marke in Schritt 1 bei Themen & Rollen nur eine schwache Rolle gespielt hat, dort liegt der größte Hebel. Für ROSE nehmen wir Gravelbike, ein wachsendes Segment, in dem die Marke antritt. Du siehst die Themenlandschaft rund um den Begriff: verwandte Themen, die Verteilung über die Customer Journey und die Intents hinter den Fragen.
Käufertypen: wer hinter den Fragen steckt
Starte den Deep Dive Käufertypen. Er verdichtet die Suchanfragen zu den Nutzertypen dahinter: wer fragt, was sie antreibt, welche Kriterien für sie zählen und wie sie sich ansprechen lassen. Beim Thema Gravelbike könnten das etwa Einsteiger sein, die nach dem Unterschied zu Rennrad und Mountainbike fragen, Technik-Interessierte, die Schaltgruppen und Ausstattung vergleichen, und Pendler, die ein Alltagsrad mit Offroad-Qualitäten suchen.
Diese Typen sind die Grundlage für eine zielgruppengerechte Ansprache, unabhängig davon, wie deine Marke aktuell dasteht. Jeder Content, den du in Schritt 3 planst, sollte sich einem dieser Typen zuordnen lassen.
Plattform-Frageprofil: wie und wo gefragt wird
Ergänze den Deep Dive Plattform-Frageprofil. Er zeigt, wie sich die Nutzerfragen je KI-Plattform unterscheiden. Auf ChatGPT sind Fragen oft länger und dialogisch, in AI Overviews knapper und faktenorientiert. Aus diesen Unterschieden folgen Tonalität, Länge und Format deiner Inhalte je Kanal.
Konkret heißt das: Für dialogische ChatGPT-Fragen funktionieren ausführliche Ratgeber mit klaren Zwischenschritten, für AI Overviews eher kompakte, präzise beantwortete Einzelfragen. Halte diese Format-Hinweise fest, sie fließen direkt in deinen Redaktionsplan ein.
3. Schritt: Content analysieren
Jetzt geht es an deine Inhalte. Diese Phase ist die umfangreichste der Analyse und kombiniert drei Blickwinkel: was fehlt, was bereits funktioniert und was Wettbewerber besser machen. Du bleibst dafür zunächst in der Prompt Research, bevor du zurück in den AI Check wechselst.
Was fehlt: Content-Chancen
Bleib in der Prompt Research bei deinem Thema aus Schritt 2 und starte den Deep Dive Content-Chancen. Er leitet aus der echten Nachfrage fertige Content-Ideen ab, jeweils mit dem passenden Format und der Nutzerfrage, die der Inhalt beantworten soll, priorisiert nach Nachfrage und Journey-Phase.
Das Ergebnis kannst du fast unverändert in deinen Redaktionsplan übernehmen. Gleiche es mit den Themenfeldern ab, die du dir in Schritt 1 bei Themen & Rollen notiert hast: Content-Chancen in Feldern, wo deine Marke bisher nur Randnotiz ist, haben die höchste Priorität.
Was Nutzer zögern lässt: Bedenken und offene Fragen
Starte im selben Bereich den Deep Dive Bedenken & offene Fragen. Er deckt die unausgesprochenen Zweifel deiner Zielgruppe auf: Sorgen, die in den Prompts mitschwingen, aber selten direkt formuliert werden, etwa die Unsicherheit bei der Rahmengröße im Online-Kauf, der Wartungsaufwand oder die Sorge, das falsche Modell zu wählen.
Diese Trust-Barrieren tauchen weder in Keyword- noch in Wettbewerbsdaten auf. Genau deshalb sind sie wertvoll: Inhalte, die diese Zweifel ernst nehmen und ausräumen, bauen Vertrauen auf, bevor die Kaufentscheidung fällt, und können in der AI Search direkt Relevanz aufbauen.
Was funktioniert: Eigene Quellen
Wechsle jetzt in den AI Check in den Bereich Quellen und starte den Deep Dive Eigene Quellen. Er zeigt, welche deiner Seiten die KI-Systeme als Quelle heranziehen, welches Verzeichnis die meisten Citations sammelt und was die erfolgreichen Seiten gemeinsam haben, etwa ein bestimmtes Format, eine klare Frage-Antwort-Struktur oder besonders faktendichte Inhalte.
Die Empfehlungen am Ende der Box sind hier besonders wertvoll: Sie benennen die Struktur-Muster deiner erfolgreichen Seiten. Diese Muster überträgst du auf die Bereiche, die bisher nicht zitiert werden, statt bei null anzufangen.
Was Wettbewerber besser machen: Quellen-Lücken
Wechsle im AI Check in den Bereich Wettbewerber und starte den Deep Dive Quellen-Lücken zum Wettbewerb. Er zeigt, in welchen Content-Bereichen die KI-Systeme deine Wettbewerber zitieren und dich nicht, inklusive der Formate, mit denen sie das schaffen, etwa eine strukturierte Wissensdatenbank oder ausführliche Vergleichstests im Blog.
Das sind die konkreten Lücken, die du schließen kannst. Zusammen mit den Struktur-Mustern aus Eigene Quellen und den Ideen aus Content-Chancen hast du am Ende dieses Schritts einen vollständigen, priorisierten Content-Plan, der dir neben den Themen auch die richtigen Formate aufzeigt.
4. Schritt: Wettbewerb einordnen
In Schritt 3 ging es beim Wettbewerb um konkrete Content-Lücken. Jetzt gehst du eine Ebene höher, zur Positionierung. Bleib im Bereich Wettbewerber und starte den Deep Dive Wettbewerbs-Umfeld. Er beantwortet die Frage, gegen wen du in den KI-Antworten eigentlich antrittst, und das ist nicht immer derselbe Wettbewerb wie in den klassischen Suchergebnissen.
Die Analyse zeigt, welche Unternehmen in den gleichen Prompts genannt werden, welche Marke deine größte Konkurrenz in den LLMs ist und wie die Modelle die Mitbewerber im Vergleich zu dir positionieren: wer als Premium-Anbieter gilt, wer als günstige Alternative, wer als Spezialist für eine Nische.
Nutze das Ergebnis, um deine Positionierung zu schärfen. Wenn die Modelle dich als Einsteiger-Alternative einordnen, du dich aber als Premium-Anbieter verstehst, ist das eine Lücke zwischen Selbstbild und KI-Bild, die du über Inhalte und externe Erwähnungen schließen musst. Und wenn ein Wettbewerber auftaucht, den du gar nicht auf dem Zettel hattest, schau dir mit den Deep Dives aus Schritt 3 an, womit er seine Sichtbarkeit erreicht.
5. Schritt: Digital PR planen
Zum Abschluss richtest du den Blick nach außen, denn KI-Antworten speisen sich nicht nur aus deinen eigenen Seiten. Wechsle im AI Check in den Bereich Quellen und starte den Deep Dive Fremde Quellen.
Die Analyse zeigt, welche externen Seiten die KI-Antworten in deiner Branche prägen: Medien, Fachportale, Wikis, Foren oder Video-Plattformen, jeweils mit der Anzahl der Citations und der Prompts, in denen sie auftauchen. Häufig dominieren dabei wenige einflussreiche Hosts einen großen Teil der Antworten.
Das Ergebnis ist eine doppelte Bilanz. Erstens siehst du, wo deine bisherige PR-Arbeit bereits in KI-Antworten ankommt: Erwähnungen auf einflussreichen Drittseiten zahlen direkt auf deine Sichtbarkeit ein. Zweitens bekommst du eine Outreach-Zielliste: Die Seiten, die dein Themenfeld prägen und dich noch nicht erwähnen, sind deine wichtigsten Kandidaten für Gastbeiträge, Produkttests, Interviews und Verlinkungen.
Tipp: Exportiere jeden Deep Dive direkt als Markdown oder PDF. So sammelst du die Ergebnisse aller fünf Phasen in einem Dokument und hast die vollständige GEO-Analyse als Grundlage für Reporting und Maßnahmenplanung, inklusive der Empfehlungen aus jedem einzelnen Deep Dive.
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