AEO, GEO, LLMO —
was die drei Begriffe bedeuten

Wer 2026 in DACH-Marketing-Feeds liest, stolpert über drei Begriffe, die ständig fallen: AEO, GEO und LLMO. Sie klingen technisch, sind in Wirklichkeit aber drei Sichtweisen auf dasselbe Thema — nämlich auf die Frage, wie eine Marke 2026 in der KI-Suche überhaupt noch vorkommt. Hier eine kurze, ehrliche Einordnung in Klartext.

Kurzantwort

Alle drei Begriffe drehen sich um Sichtbarkeit in KI-Suche. Sie unterscheiden sich nur darin, wo sie ansetzen: AEO bei der KI-Antwort selbst (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews), GEO beim gesamten Suchergebnis, in dem KI-Elemente vorkommen, und LLMO beim Sprachmodell, das diese Antworten erzeugt. Drei Blickwinkel, ein Thema.

Warum es drei Begriffe gibt

Die Sache, die alle drei beschreiben, ist neu: Suche verlagert sich von einer Linkliste in eine Antwort. Sechs von zehn Google-Suchen zeigen 2026 schon eine KI-generierte Antwort, ChatGPT und Perplexity beantworten Millionen Anfragen pro Tag, ohne dass Google überhaupt im Spiel ist. Verschiedene Communities haben dafür verschiedene Namen geprägt — und keiner davon hat sich endgültig durchgesetzt.

AEO — Answer Engine Optimization

AEO ist der engste der drei Begriffe. Hier geht es um die einzelne Antwort: Wenn jemand ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews etwas fragt — wird Ihre Marke in dieser Antwort genannt? Mit Verlinkung, ohne, mit welcher Konkurrenz daneben? Das ist messbar, das ist die Tagesarbeit. AEO ist 2026 die operativ greifbarste Disziplin der drei. Eine ausführlichere Einführung gibt es in unserem Pillar „Was ist AEO 2026“.

GEO — Generative Engine Optimization

GEO ist der breiter gefasste Begriff. Wo AEO auf eine konkrete KI-Antwort zielt, zielt GEO auf alles, was in einer Suchanfrage 2026 generativ erzeugt wird — KI-Antworten, Vergleichsboxen, KI-erweiterte Snippets. In der Praxis überschneidet sich GEO sehr stark mit AEO; der Unterschied ist eher der Blickwinkel: AEO fragt „werden wir zitiert?“, GEO fragt „sind wir an den neuen Sucheinstiegen sichtbar — egal in welcher Form?“.

LLMO — Large Language Model Optimization

LLMO geht noch eine Ebene tiefer. Hier geht es nicht um eine Antwort und nicht um die Suche selbst, sondern um das KI-Modell — also um die Frage, was ChatGPT, Claude oder Gemini überhaupt schon einmal über Ihre Marke gehört haben. Das ist eher Langfrist-Thema als Tagesgeschäft, weil Modelle in Wellen trainiert werden und Veränderungen erst über Jahre sichtbar werden.

Welcher Begriff zählt für Ihre Marke?

Im DACH-Raum 2026 sind in der Regel AEO und GEO die Begriffe, die im Tagesgeschäft eine Rolle spielen. Beide arbeiten auf einer Ebene, die innerhalb von Wochen oder Monaten sichtbare Ergebnisse bringt — und die meisten Maßnahmen, die für das eine sinnvoll sind, zahlen auch auf das andere ein. LLMO ist eher langfristiges Thema, vor allem für Marken, die in fünf bis zehn Jahren noch existieren wollen.

Eine pragmatische Reihenfolge sieht so aus: Erst dafür sorgen, dass Sie in den KI-Antworten überhaupt vorkommen (AEO). Parallel im Blick behalten, wie Sie an den neuen Sucheinstiegen insgesamt sichtbar sind (GEO). LLMO als Hintergrundaufgabe behandeln, die mitläuft, sobald die ersten beiden funktionieren.

Was Sie selbst prüfen können — in zehn Minuten

Bevor man über einen Anbieter, einen Audit oder eine Strategie nachdenkt, hilft ein einfacher Selbsttest. Stellen Sie die zehn Fragen, die Ihre Kunden stellen würden, in ChatGPT und Perplexity. Wird Ihre Marke in der Antwort überhaupt genannt? Wenn ja, in welchem Tonfall, mit Verlinkung, mit welcher Konkurrenz daneben? Wenn nein: welche Marken werden stattdessen erwähnt? Das ist der nüchternste Indikator dafür, wo Sie heute stehen — und es kostet nichts außer einem Kaffee.

Worauf Sie bei einem Anbieter achten sollten

Wer Ihnen ein Angebot in dem Feld macht, sollte sauber zwischen den drei Begriffen unterscheiden können. Wer alles in einen Topf wirft, AEO als „das neue SEO“ verkauft oder Ihnen eine pauschale „LLMO-Strategie“ in vier Wochen verspricht, hat das Spielfeld nicht verstanden. Und wer Ihnen ein Audit ankündigt und dann eine Schema-Markup-Liste übergibt, deckt bestenfalls eine kleine Ecke davon ab.

Die ehrlichste Frage, die Sie stellen können: „Welche dieser drei Disziplinen meinen Sie konkret — und woran würden wir in drei Monaten merken, dass es funktioniert hat?“. Wer darauf keine klare Antwort hat, sollte vielleicht keinen Auftrag bekommen.

Wie es weitergeht

Wenn Sie wissen wollen, wo Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity und Google AI heute überhaupt steht — und welche dieser drei Ebenen in Ihrem Fall am ehesten Bewegung bringt — ist ein kurzer Audit der naheliegende erste Schritt. Kein Standardpaket, kein 40-seitiger Bericht. Eine fokussierte Bestandsaufnahme dessen, was bei Ihnen heute funktioniert, was nicht, und in welcher Reihenfolge sich was sinnvoll ändern lässt.

Quellen und Hintergrund

• Google Search Liaison — offizielle Mitteilungen zu AI Overviews, 2025/2026
• Anthropic, OpenAI, Google DeepMind — öffentliche Beiträge zu KI-Antwortverhalten
• SearchEngineLand, Search Engine Roundtable — AEO-/GEO-Berichterstattung, Q1–Q2 2026
• Eigene Beobachtungen aus dem METROX-Projekt — siehe Was ist AEO 2026

Hinweis: Dieser Artikel ordnet die drei Begriffe ein und beschreibt, wofür sie stehen. Die konkrete Umsetzung — welche Hebel in welcher Reihenfolge in einem Projekt zählen — ist Teil der eigentlichen Beratung und wird hier bewusst nicht im Detail dargestellt. Stand: April 2026.