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KI-SEO oder GEO (Generative Engine Optimization): So wirst du zur Quelle in KI-Antworten In diesem Talk zeigen wir, wie sich Suche durch LLMs, SGE & KI-Overviews verändert – und was du jetzt an Content, Datenstruktur und Messung anpassen solltest. Du lernst, wie du zur Referenzquelle für KI-Antworten wirst, welche Rolle RAG, Datenqualität und Zero-Click-Ergebnisse spielen und wie du Effekte sauber trackst. Außerdem: kurzer Marktüberblick (Chips → Modelle → Anwendungen), wichtige Tools sowie rechtliche Stolpersteine. Das nimmst du mit Was hinter Generative Engine Optimization steckt Der KI-Stack & Markt: OpenAI, Google, Perplexity & Co. im Kontext Ziele in der KI-Suche: Quelle vs. Antwortlieferant RAG & Datenbereitstellung: So fütterst du LLMs korrekt Content-Design für LLMs: Strukturen, Formate, Qualität Zero-Click & Aktualität: Auswirkungen auf Sichtbarkeit Metriken & KPIs: Traffic-Verschiebungen wirklich messen Quellenstrategien: Wie du zitiert wirst Rechtliche Aspekte – worauf du achten musst Genannte Tools & Themen SISTRIX (Tracking), RAG/Retrieval, KI-Overviews/SGE, Nvidia/LLM-Ökonomie (Kontext), OpenAI/Google/Perplexity (Beispiele) Connect & Support 💬 Fragen in die Kommentare 👍 Video hilfreich? Like da lassen 🔔 Abonnieren für mehr KI-SEO & Such-Trends 00:00:10 Begrüßung & Vorstellung 00:03:43 KI-SEO: Was steckt dahinter? 00:06:05 Der KI-Stack & Marktüberblick 00:14:21 Ziele in KI-Suche: Quelle vs. Antwort 00:14:56 RAG & Datenbereitstellung 00:17:57 Datenqualität & Content-Design 00:19:03 Zero-Click & Aktualität in LLMs 00:23:47 Traffic-Verschiebungen & Messbarkeit 00:34:12 Quellenstrategien: Wie werde ich zitiert? 00:46:16 Rechtliche Aspekte, Ausblick & nächste Schritte