GEO – Generative Engine Optimization

In dieser Schulung lernst du, wie du Inhalte so strukturierst, dass Large Language Models (LLMs) sie verstehen, verknüpfen und bevorzugt zitieren.

GEO – Generative Engine Optimization: Sichtbarkeit in der KI-Suche

In dieser Schulung lernen die Teilnehmenden, wie man Inhalte so strukturiert, dass sie in KI-Suchsystemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI mode als Antwortquelle erscheinen.

Der Kurs vermittelt Verständnis, wie sich GEO von klassischer SEO unterscheidet, wie Large Language Models (LLMs) Inhalte verstehen, wie du Inhalt und Content-Strukturen darauf abstimmst und wie du Inhalte sichtbar machst – nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Suchergebnisse.

Inhalte: GEO-Grundlagen, Prompt Discovery, Grounding, Query Fan-Out, Content Design, Semantic Indexing, LLM Visibility.

Anbieter: Initiative Neuland

Für wen ist die Schulung geeignet?

Marketing- und SEO-Teams, die auf LLM-Suchsysteme umstellen wollen
Content-Strateg:innen, die semantische Sichtbarkeit aufbauen möchten
Kommunikations- und Innovationsteams, die GEO als Wettbewerbsvorteil nutzen
Selbständige, die ihre Sichtbarkeit in KI-Suchen steigern wollen.
Berater:innen und Trainer:innen, die GEO in eigene Programme integrieren

Format: Online

Zertifikat: Anwendungskompetenz GEO: Optimierung von Webseiten für LLMs

Gruppengröße: Kleingruppe, max. 10 Teilnehmer

Dauer: 1 Tag (8:30 – 12:00 und 13:30-16:00)

Schwerpunkt: Verstehen & Anwenden

Materialien: Schulungsfolien und Leitfaden GEO

Nachbetreuung: Follow-up-Sessions individuell buchbar. Mailsupport jederzeit in angemessenem Umfang kostenfrei.

nächste Termine: 18.12.2025 (noch 4 Plätze frei), 16.01.2026 (noch 5 Plätze frei)

Trainer: Kathrin Lückenga

Überblick Schulungsinhalte

Modul	Was du dabei lernst	Fokus
Grundlagen & Abgrenzung: SEO vs. GEO	Unterschiede SEO / GEO, neue Rankinglogiken, LLM-Verhalten	Verständnis, Strategie
Struktur & Sichtbarkeit	Aufbau von Webseiten für LLM-Interpretation: Content-Strukturierung, die Fan-Out und semantisches Indexing unterstützt	Architektur & Aufbau
Wie KI-Suche funktioniert	Prompt Discovery, Grounding, Fan-Out & Semantic Indexing	Technik, Funktionsweise
Content & Kontext	GEO-optimierte Snippets, Entitäten-Verknüpfung	Qualität, Wirkung
Quick Wins & Langzeitstrategien	Sofort umsetzbare Optimierungen + nachhaltiger GEO-Fahrplan	Umsetzung, Praxis

Lerninhalte der Schulung

Modul 1: Grundlagen & Abgrenzung: SEO vs. GEO
1
Von Keywords zu Prompts: die neue Logik der Sichtbarkeit

Dieses Modul zeigt, was GEO (Generative Engine Optimization) ist und wie es sich von klassischer SEO unterscheidet.

GEO bedeutet: nicht mehr Keywords optimieren, sondern Prompts.

Denn generative Suchsysteme verstehen keine Stichworte mehr, sondern ganze Gedankengänge. Sie zerlegen jede Anfrage in semantische Teilfragen (Fan-Out) und suchen in ihren Wissensräumen nach passenden Antwortbausteinen.

Du lernst, wie generative Suchsysteme funktionieren, welche Rolle Prompts spielen und warum klassische SEO-Konzepte nicht mehr reichen.

Inhalte

Unterschied SEO ↔ GEO

Wie LLMs Fragen zerlegen (Query Fan-Out)

Neue Rankinglogik: Relevanz, Kontext, Vertrauen

Einfluss von Struktur, Sprache und Promptkompatibilität

Lernziel

Du verstehst, wie sich das Suchverhalten durch KI verändert und wie du deinen Content gezielt darauf ausrichtest.

Weiter zu Modul 2: Struktur & Sichtbarkeit: Wie LLMs Webseiten „lesen“
Modul 2: Struktur & Sichtbarkeit
2
Wie LLMs Webseiten „lesen“

Die Struktur deiner Website ist die Grundlage jeder GEO-Strategie.

Du lernst, wie du Inhalte semantisch gliederst und durch korrekte HTML-Hierarchie für KI-Suchsysteme interpretierbar machst.

Inhalte

Content Structuring, das Fan-Out unterstützt

Heading-Struktur, Texttiefe und interne Verlinkung

Semantic Indexing: Wie Struktur und Bedeutung zusammenwirken

Core-Answer-Snippets und modulare Antworten

Lernziel

Du kannst Webseiten so strukturieren, dass LLMs sie zuverlässig erkennen, fragmentieren und zitieren. Als Bausteine in generativen Antworten.

Weiter zu Modul 3: Wie KI-Suche funktioniert: Wie LLMs Fragen zerlegen und wie du das nutzen kannst
Modul 3: Wie KI-Suche funktioniert
3
Wie LLMs Fragen zerlegen und wie du das nutzen kannst

Grounding, Query Fan-Out & Retrieval verstehen

Im Prompt-Discovery-Prozess zerlegt die KI den ursprünglichen Prompt in Teilfragen (Fan-Out), prüft semantische Nähe über Semantic Indexing und rekombiniert die relevantesten Inhalte zu einer Antwort.

In diesem Modul tauchst du in die Mechanik generativer Suchsysteme ein.

Du lernst, wie LLMs mit externen Daten arbeiten, wie Ranking entsteht und welche Kriterien über Zitation und Sichtbarkeit entscheiden.

Inhalte

Grounding: Verbindung zwischen LLM & Web

Query Fan-Out-Technik: Wie ChatGPT intern recherchiert

Wie Prompt Discovery als „interne Suchmaschine der KI“ funktioniert

Wie du deine Inhalte so strukturierst, dass sie im Prompt-Discovery-Prozess gefunden werden

Semantic Indexing: Bedeutung statt Keyword-Matching

Lernziel

Du verstehst, welche Signale LLMs nutzen, um deine Seite als Antwortquelle auszuwählen – und wie du diese gezielt verstärkst.

Weiter zu Modul 4: Content Design & Kontext: Grounding, Content, den LLMs wirklich verstehen
Modul 4: Content Design & Kontext
4
Content, den LLMs wirklich verstehen

Content ist mehr als Text: er ist Datenbasis für Antworten.

GEO nutzt das Prinzip des Semantic Indexing, also die semantische Kartierung von Bedeutung.

Wenn dein Content konsistente Begriffe, Synonyme und Entitäten enthält, verankert er sich im semantischen Raum von ChatGPT & Co. und wird dort auffindbar.

In diesem Modul lernst du, wie Content Structuring, Semantic Indexing und Retrieval Augmentation zusammenarbeiten, um Inhalte kontextreich und nachprüfbar zu machen, die Basis für nachhaltige LLM Visibility.

Inhalte:

Synonyme, semantische Nähe, Kontextbezüge

Aufbau semantisch strukturierter Inhalte

Integration von Retrieval Augmentation (Verknüpfung externer Wissensquellen)

Einsatz von semantic indexing für Themenkohärenz

Lernziel:

Du erstellst Inhalte, die LLMs verstehen, verknüpfen und als qualitativ relevant einstufen.

Weiter zu Modul 5: GEO in der Praxis: Quick Wins und Langzeitstrategien
Modul 5: GEO in der Praxis
5
Quick Wins & Langzeitstrategien

Du lernst konkrete Maßnahmen kennen, um bestehende Inhalte zu optimieren und definierst deinen GEO-Fahrplan.

Inhalte

Sofort umsetzbare Optimierungen

Integration in Redaktions- & SEO-Workflows

Aufbau langfristiger GEO-Authority

Monitoring von LLM-Zitierungen

Lernziel

Du kannst sofort mit GEO starten und weißt, wie du Sichtbarkeit in LLM-Antworten systematisch aufbaust.

Zurück zum Start: Grundlagen & Abgrenzung: SEO vs. GEO

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Trainerprofil: Kathrin Lückenga

Kathrin Lückenga ist Gründerin von Initiative Neuland und Expertin für SEO, GEO, Prompt Engineering und AI Literacy.

Mit über 15 Jahren Erfahrung in Digitalmarketing, SEO und KI-Beratung verbindet sie Technologie, Strategie und Kommunikation.

Ihr Ansatz: KI verständlich machen, sinnvoll einsetzen, kreativ denken.

„Generative KI, die Denken nicht ersetzt sondern erweitert“

Kompetenzfelder:

SEO & GEO
Schulung, Consulting & AI Literacy
Generative KI & Prompt Engineering
KI-Integration in Marketing & Kommunikation
AI Literacy & Weiterbildungskonzepte
Strategische KI-Beratung & Business Integration

Mehr zu Kathrin Lückenga findest du auf LinkedIn

Die Schulung findet ganztägig von 8:30 Uhr – 16:00 Uhr statt.

Preis € 790,- zzgl. MwSt.

GEO – Generative Engine Optimization

In dieser Schulung lernst du, wie du Inhalte so strukturierst, dass Large Language Models (LLMs) sie verstehen, verknüpfen und bevorzugt zitieren.

Überblick Schulungsinhalte

Lerninhalte der Schulung

Modul 1: Grundlagen & Abgrenzung: SEO vs. GEO

Von Keywords zu Prompts: die neue Logik der Sichtbarkeit

Modul 2: Struktur & Sichtbarkeit

Wie LLMs Webseiten „lesen“

Modul 3: Wie KI-Suche funktioniert

Wie LLMs Fragen zerlegen und wie du das nutzen kannst

Grounding, Query Fan-Out & Retrieval verstehen

Modul 4: Content Design & Kontext

Content, den LLMs wirklich verstehen

Modul 5: GEO in der Praxis

Quick Wins & Langzeitstrategien

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