Messbare GEO-Erfolge für unsere Kunden
Entdecken Sie, wie wir Unternehmen aus verschiedenen Branchen dabei geholfen haben, ihre Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen drastisch zu steigern. Jede Case Study zeigt konkrete Herausforderungen, unsere Lösung und messbare Ergebnisse.
Warum GEO-Erfolge anders gemessen werden
Im klassischen SEO sind Rankings, Traffic und Conversion-Rates die etablierten Metriken. Bei Generative Engine Optimization kommen völlig neue Messgrößen hinzu: Wie oft wird eine Marke in KI-generierten Antworten erwähnt? In welchem Kontext erscheint sie? Wird sie empfohlen oder nur beiläufig genannt? Sind die dargestellten Informationen korrekt?
Unsere Referenzen zeigen diese neuen Metriken transparent und nachvollziehbar. Wir messen die KI-Sichtbarkeitsrate (wie oft eine Marke in relevanten KI-Anfragen erscheint), die Empfehlungsrate (wie oft eine Marke aktiv empfohlen wird), die Informationsgenauigkeit (wie korrekt KI-Systeme über die Marke berichten) und den KI-Referral-Traffic (wie viele Besucher über KI-gestützte Quellen kommen).
NovaTech Solutions
Herausforderung
NovaTech, ein mittelständischer Anbieter von Cloud-Infrastruktur-Software mit Sitz in München, war in klassischen Google-Suchergebnissen gut positioniert, tauchte aber in KI-generierten Antworten zu relevanten Branchenthemen praktisch nicht auf. Wettbewerber wurden von ChatGPT und Perplexity regelmäßig empfohlen – NovaTech hingegen blieb unsichtbar.
Unsere Lösung
Wir führten ein umfassendes GEO-Audit durch und identifizierten die Ursachen: fehlende Knowledge-Graph-Präsenz, keine strukturierten Daten für AI-Systeme und Content, der zwar SEO-optimiert, aber nicht zitierfähig für LLMs war. Unsere Maßnahmen umfassten die vollständige Überarbeitung der Content-Strategie mit Fokus auf zitierfähige Fakten und Expertenpositionen, den Aufbau von Wikidata-Einträgen und Fachmedien-Zitationen, die Implementierung umfassender Schema-Markups sowie eine gezielte ChatGPT-Optimierungskampagne.
Ergebnisse
„Seit der Zusammenarbeit mit ADGEO werden wir von ChatGPT regelmäßig als führender Anbieter in unserem Segment empfohlen. Das hat unsere Lead-Generierung grundlegend verändert.“
– Thomas Bergmann, CMO NovaTech Solutions
GrünWerk Energie
Herausforderung
GrünWerk Energie, ein wachsendes Unternehmen für Photovoltaik-Lösungen und Energieberatung aus Stuttgart, stand vor dem Problem, dass KI-Systeme bei Anfragen zu Solarlösungen und Energieberatung fast ausschließlich große Konzerne und Vergleichsportale empfahlen. Als spezialisierter Mittelständler war GrünWerk in KI-Antworten nicht vertreten, obwohl die fachliche Expertise vorhanden war.
Unsere Lösung
Unsere Strategie setzte auf drei Säulen: Erstens die Etablierung von GrünWerk als zitierfähige Expertenquelle durch hochwertige Fachartikel zu Photovoltaik, Wärmepumpen und Energieeffizienz. Zweitens die Optimierung für lokale KI-Suchanfragen im Raum Stuttgart und Baden-Württemberg. Drittens den systematischen Aufbau von Autorität durch Fachmedien-Publikationen, Branchenverzeichnis-Einträge und strategische Partnerschaften mit Energieverbänden.
Ergebnisse
„Wir hätten nie gedacht, dass wir als Mittelständler gegen die großen Konzerne in KI-Antworten bestehen können. ADGEO hat uns gezeigt, wie es geht – und die Ergebnisse sprechen für sich.“
– Sandra Lehmann, Geschäftsführerin GrünWerk Energie
Kramer & Partner Consulting
Herausforderung
Kramer & Partner, eine auf digitale Transformation spezialisierte Unternehmensberatung in Frankfurt, hatte ein Reputationsproblem in KI-Antworten: ChatGPT und Gemini lieferten bei Anfragen zu Digitalisierungsberatung teilweise veraltete oder ungenaue Informationen über das Unternehmen. Gleichzeitig wurden Wettbewerber deutlich prominenter und positiver dargestellt.
Unsere Lösung
Wir starteten mit einer gründlichen Analyse der Informationslage, die KI-Systeme über Kramer & Partner nutzten. Dabei identifizierten wir inkonsistente Unternehmensdarstellungen über verschiedene Plattformen hinweg, veraltete Einträge in Branchenverzeichnissen und fehlende aktuelle Expertenbeiträge. Die Lösung umfasste ein umfassendes Information Consistency Audit, die Korrektur aller Online-Einträge, eine Thought-Leadership-Kampagne mit Fachpublikationen und die gezielte Optimierung für Beratungs-relevante KI-Anfragen.
Ergebnisse
„Die Genauigkeit, mit der KI-Systeme jetzt über uns berichten, ist beeindruckend. ADGEO hat nicht nur unsere Sichtbarkeit verbessert, sondern auch sichergestellt, dass die Informationen stimmen.“
– Dr. Michael Kramer, Managing Partner
Nordlicht Fashion
Herausforderung
Nordlicht Fashion, ein nachhaltiger Online-Modehändler aus Hamburg mit eigenem Label, hatte trotz starker Social-Media-Präsenz und guter Google-Rankings kaum Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen. Bei Anfragen wie 'nachhaltige Mode online kaufen' oder 'beste Fair-Fashion-Marken Deutschland' wurde Nordlicht von ChatGPT, Gemini und Perplexity nicht genannt – obwohl das Unternehmen zu den Marktführern im nachhaltigen Fashion-Segment gehört.
Unsere Lösung
Wir entwickelten eine E-Commerce-spezifische GEO-Strategie. Diese umfasste die Optimierung der Produktdaten mit umfassenden Schema-Markups, die Erstellung von Ratgeber-Content zu nachhaltiger Mode, der als Quellengrundlage für KI-Antworten dient, den Aufbau von Zitationen in Mode- und Nachhaltigkeitsmedien sowie die gezielte Optimierung für produktbezogene KI-Anfragen. Besonders wichtig war die Verknüpfung der Marke mit den Entitäten 'nachhaltige Mode', 'Fair Fashion' und 'Eco Fashion Deutschland' in relevanten Wissensdatenbanken.
Ergebnisse
„Unsere nachhaltigen Werte werden jetzt auch von KI-Systemen wahrgenommen und weiterempfohlen. Die Zusammenarbeit mit ADGEO war ein Game-Changer für unseren Online-Handel.“
– Lisa Petersen, Head of Digital, Nordlicht Fashion
Was unsere Projekte gemeinsam haben
Jedes der vorgestellten Projekte zeigt ein wiederkehrendes Muster: Unternehmen, die in klassischen Suchmaschinen bereits erfolgreich sind, haben in der KI-gestützten Suche oft erheblichen Nachholbedarf. Die Gründe dafür sind vielfältig – fehlende strukturierte Daten, keine Knowledge-Graph-Präsenz, Content, der zwar SEO-optimiert, aber nicht zitierfähig für LLMs ist, oder inkonsistente Informationen über verschiedene Online-Quellen hinweg.
Unsere Methodik adressiert all diese Faktoren systematisch. Der erste Schritt ist immer ein gründliches GEO-Audit, das den Status quo in allen relevanten KI-Systemen erfasst. Darauf aufbauend entwickeln wir eine individuelle Strategie, die die spezifischen Stärken und Schwächen des jeweiligen Unternehmens berücksichtigt. Die Umsetzung erfolgt in enger Abstimmung mit unseren Kunden, wobei wir regelmäßig die Fortschritte messen und die Maßnahmen bei Bedarf anpassen.
Branchenübergreifende Erkenntnisse
Aus unseren bisherigen Projekten haben wir wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die branchenübergreifend gelten. Content-Qualität und Zitierfähigkeit sind die wichtigsten Faktoren für KI-Sichtbarkeit. Unternehmen, die regelmäßig hochwertige, faktenbasierte Inhalte publizieren, haben einen deutlichen Vorteil in KI-Antworten gegenüber solchen, die nur Werbetexte veröffentlichen.
Konsistenz ist entscheidend: KI-Systeme gleichen Informationen aus verschiedenen Quellen ab. Widersprüchliche Angaben zu Unternehmensdaten, Produkteigenschaften oder Expertisen führen dazu, dass KI-Systeme unsicher werden und ein Unternehmen weniger häufig empfehlen. Strukturierte Daten und Schema-Markup beschleunigen die KI-Sichtbarkeit erheblich, da sie Maschinen helfen, Informationen eindeutig zuzuordnen.
Die Ergebnisse unserer Projekte bestätigen: Generative Engine Optimization ist kein Zukunftsthema mehr, sondern eine Notwendigkeit der Gegenwart. Unternehmen, die jetzt in ihre KI-Sichtbarkeit investieren, sichern sich einen Vorsprung, der mit der wachsenden Nutzung von KI-Suchsystemen immer wertvoller wird.
Schreiben Sie die nächste Erfolgsgeschichte
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie wir Ihre KI-Sichtbarkeit messbar steigern können. Jedes Projekt beginnt mit einem unverbindlichen Erstgespräch.
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