GEO-Benchmarks: Frühe Daten über 100+ Marken

Einführung

Generative Engine Optimization (GEO) ist noch neu, aber längst keine Theorie mehr. Im Zeitraum 2024–2025 haben wir frühe GEO-Leistungsdaten von über 100 Marken aus den Bereichen SaaS, E-Commerce, Finanzen, Gesundheit, Bildung, Gastgewerbe und professionelle Dienstleistungen gesammelt und analysiert.

Das Ziel war nicht, Branchen zu bewerten, sondern Muster zu identifizieren in:

• Wie oft Marken in generativen Antworten erscheinen

• Welche Faktoren die Einbeziehung beeinflussen

• Wie Suchmaschinen Vertrauen bewerten

• Wie KI bestimmte Marken falsch interpretiert

• Welche Branchen gewinnen oder verlieren an Sichtbarkeit

• wie eine „gute“ GEO-Performance derzeit aussieht

Dieser Bericht enthält die frühesten und umfassendsten Daten zur GEO-Sichtbarkeit und bietet die ersten praktischen Benchmarks für Unternehmen, die sich auf das Zeitalter der KI-gestützten Suche vorbereiten.

Teil 1: Die Methodik hinter den Benchmarks

Um zuverlässige GEO-Benchmarks zu erstellen, haben wir Folgendes analysiert:

• Über 100 Marken

• Über 12.000 generative Suchanfragen

• über 7 generative Engines

• unter Verwendung von 5 Intent-Kategorien

• über 4 Monate Längsschnittuntersuchung

Zu den generativen Suchmaschinen gehörten:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT-Suche

• Perplexität

• Claude-Suche

• Brave Summaries

• You.com

Wir haben getestet:

• Informationsanfragen

• Transaktionsanfragen

• Markenanfragen

• Vergleichsanfragen

• multimodale Suchanfragen

• Agenten-Workflow-Anfragen

• Fehlerbehebungsabfragen

Bei jedem Test haben wir Folgendes gemessen:

• Auftrittshäufigkeit (Ist die Marke überhaupt aufgetreten?)

• Antwortanteil (wie oft ist sie im Vergleich zu Wettbewerbern aufgetaucht?)

• Zitierstabilität (wird sie wiederholt oder inkonsistent aufgeführt?)

• Interpretationsgenauigkeit (beschreibt die KI sie korrekt?)

• Entitätszuverlässigkeit (kennt die Suchmaschine die Marke?)

• Konsistenz der Fakten (sind die Details über alle Suchmaschinen hinweg konsistent?)

• Multimodale Erkennung (Erfolg bei der bild-/videobasierten Erkennung)

Diese Metriken bilden nun die Grundlage für das GEO-Benchmarking.

Teil 2: Die drei GEO-Leistungsstufen (und ihre Bedeutung)

Bei über 100 Marken haben sich klare Sichtbarkeitsstufen herauskristallisiert.

Stufe 1 – Hohe GEO-Sichtbarkeit (Top ~15 %)

Marken in dieser Stufe zeichnen sich durch folgende Merkmale aus:

• Zitiert in mehreren Engines

• genau beschrieben

• Auswahl in Vergleichsantworten

• in mehrstufigen Zusammenfassungen enthalten

• in multimodalen Abfragen erkannt

• über transaktionale und informative Absichten hinweg referenziert

Merkmale von Marken der Stufe 1:

• starke Entitätsstrukturen

• klar definierte Faktenseiten

• Plattformübergreifend einheitliche Benennung

• Inhalte aus erster Hand

• hohe Vertrauenswürdigkeit

• aktive Korrektur-Workflows

• strukturierte Formatierung auf allen wichtigen Seiten

Diese Marken dominieren die GEO-Sichtbarkeit, auch wenn sie nicht die größten SEO-Akteure sind.

Stufe 2 – Mittlere GEO-Sichtbarkeit (~60 %)

Marken dieser Stufe erscheinen:

• gelegentlich

• inkonsistent

• häufig in ausführlichen Antworten

• selten in Zusammenfassungen auf oberster Ebene

• manchmal falsch zugeordnet

• nicht bei allen Suchmaschinen

Merkmale:

• gewisse Klarheit hinsichtlich der Entität

• ziemlich starke SEO

• inkonsistente strukturierte Daten

• minimaler Inhalt aus erster Hand

• veraltete Seiten oder unklare Definitionen

• Geringe Korrekturhäufigkeit

Sie laufen Gefahr, an Sichtbarkeit zu verlieren, da Suchmaschinen immer selektiver werden.

Stufe 3 – Geringe/keine GEO-Sichtbarkeit (~25 %)

Marken in dieser Gruppe sind:

• unsichtbar

• nicht erkannt

• falsch identifiziert

• falsch gruppiert

• aus Vergleichen ausgeschlossen

• nicht in Zusammenfassungen erwähnt

Merkmale:

• inkonsistente Markenbezeichnungen

• widersprüchliche Daten auf verschiedenen Plattformen

• schwache Präsenz der Entität

• unstrukturierte Inhalte

• veraltete oder ungenaue Fakten

• geringe Autoritätssignale

• keine kanonischen Definitionen

Diese Marken sind in der generativen Ebene praktisch unsichtbar. SEO allein wird sie nicht retten.

Teil 3: Benchmark Nr. 1 – Erscheinungsraten in generativen Suchmaschinen

Bei 12.000 Suchanfragen lagen die durchschnittlichen Markenauftrittsraten bei:

• Verwirrung: höchste Einbeziehungsrate

• Google SGE: sehr selektiv, geringe Einbeziehung

• ChatGPT-Suche: starke Präferenz für strukturierte, maßgebliche Quellen

• Brave Summaries: zitierlastig, leicht zu finden, wenn sachlich

• Bing Copilot: ausgewogen, aber inkonsistent

• Claude Search: sehr hohe Anforderungen an die Vertrauenswürdigkeit von Fakten

• You.com: vielfältige, aber oberflächliche Berichterstattung

Frühe Gewinner: Marken mit klaren Entitätsstrukturen. Frühe Verlierer: Marken mit mehrdeutigen Beschreibungen oder Verwirrung aufgrund mehrerer Produkte.

Teil 4: Benchmark Nr. 2 – Antwortanteils-Perzentile

Der Antwortanteil misst, wie oft eine Marke im Vergleich zu Wettbewerbern in generativen Antworten erscheint.

Bei über 100 Marken:

• ~15 % hatten einen Antwortanteil von über 60 % in ihrer Kategorie

• ~35 % hatten 20–60 %

• ~50 % hatten weniger als 20 %

Die wichtigste Erkenntnis:

Die SEO-Stärke korrelierte nicht stark mit dem Antwortanteil.

Die Klarheit der Entität hingegen schon.

Teil 5: Benchmark Nr. 3 – Zitierstabilität im Zeitverlauf

Wir haben wiederkehrende Suchanfragen wöchentlich verfolgt.

Die leistungsstärksten Marken zeigten:

• Stabile Einbeziehung Woche für Woche

• korrekte Beschreibungen

• mit der Zeit zunehmende Genauigkeit

Mittelständische Marken zeigten:

• wöchentliche Schwankungen

• zeitweise Anwesenheit

• teilweise Fehlinterpretation

Marken der unteren Preisklasse zeigten:

• keine Verbesserung

• Falsche Zusammenfassungen

• inkonsistente Fakten

• Motoren, die sie durch Konkurrenten ersetzen

Generative Engines „lernen” stabile Marken und ignorieren instabile Marken.

Teil 6: Benchmark Nr. 4 – Interpretationsgenauigkeit (Halluzinationsrisiko)

Wir haben getestet, wie oft Engines eine Marke falsch beschrieben haben.

Bei über 100 Marken:

• ~20 % hatten eine nahezu perfekte Genauigkeit

• ~50 % wiesen leichte Abweichungen von den Fakten auf

• ~30 % wiesen erhebliche Abweichungen auf

Halluzinationen umfassten:

• falsche Funktionen

• veraltete Preisangaben

• nicht vorhandene Produktversprechen

• verwechselte Wettbewerber

• völlig falsche Positionierung

• Zuschreibung von Merkmalen einer anderen Marke

Marken mit starken kanonischen Faktenseiten wiesen deutlich weniger Halluzinationen auf.

Teil 7: Benchmark Nr. 5 – Multimodale Erkennung

Wir haben multimodale Abfragen getestet unter Verwendung von:

• Produktbilder

• Screenshots

• UI-Layouts

• Videos

• Diagramme

Ergebnisse:

• Nur ~12–18 % der Marken wurden anhand von Screenshots zuverlässig erkannt

• Nur ~15–20 % wurden anhand von Produktbildern erkannt

• <10 % wurden über Videobilder erkannt

• ~50 % hatten ein „visuell mehrdeutiges” Branding

• ~70 % wiesen inkonsistente oder qualitativ minderwertige visuelle Dokumentationen auf

Multimodale GEO ist derzeit die größte Lücke in allen Branchen.

Teil 8: Benchmark Nr. 6 – Entity Confidence Scores

Die Entitätszuverlässigkeit gibt an, wie sicher das Modell in Bezug auf Folgendes ist:

• Was eine Marke ausmacht

• Was sie tut

• Wem sie dient

• Welche Produkte gehören dazu?

Bei über 100 Marken:

• ~25 % hatten ein hohes Vertrauen in das Unternehmen

• ~40 % hatten ein mäßiges Vertrauen in das Unternehmen

• ~35 % hatten ein geringes oder widersprüchliches Profil

Entity Confusion ist einer der Hauptgründe, warum Marken bei KI-Zusammenfassungen scheitern.

Teil 9: Benchmark Nr. 7 – Gewichtung von Inhalten aus erster Hand

Wir haben getestet, wie oft Suchmaschinen Marken mit Originaldaten (z. B. Forschungsergebnisse, Umfragen, Studien) zitiert haben.

Marken mit Inhalten aus erster Hand hatten:

• ~4× höherer Antwortanteil

• ~3× höhere Zitierstabilität

• ~2× bessere Interpretationsgenauigkeit

Die Suchmaschinen bevorzugen eindeutig Marken, die Folgendes produzieren:

• Originalstudien

• Benchmarks

• Statistische Berichte

• proprietäre Erkenntnisse

KI-Suchmaschinen geben Datenerstellern Vorrang vor Datenwiederholern.

Teil 10: Benchmark Nr. 8 – Unterschiede auf Branchenebene

Einige Branchen gewannen schnell an Sichtbarkeit, andere hatten damit zu kämpfen.

Branchen mit der höchsten GEO-Sichtbarkeit

• SaaS

• E-Commerce (hochstrukturierte Kategorien)

• Finanzen (regulierte + strukturierte Inhalte)

• Gesundheitsinformationsseiten (mit eindeutigen Entitätsdaten)

Branchen mit geringster GEO-Sichtbarkeit

• Gastgewerbe

• Reisen

• Haushaltsdienstleistungen

• lokale Unternehmen

• Kreativdienstleistungen

• professionelle Dienstleistungsunternehmen mit unklarer Positionierung

Branchen mit einheitlicher Terminologie schnitten weitaus besser ab als Branchen mit mehrdeutigen oder variablen Beschreibungen.

Teil 11: Die 10 wichtigsten GEO-Prädiktoren, die bei über 100 Marken identifiziert wurden

In allen Tests korrelierten die folgenden Faktoren am stärksten mit einer hohen GEO-Leistung:

1. Kanonische Definitionen

Suchmaschinen benötigen einheitliche, stabile Definitionen, um Verwirrung zu vermeiden.

2. Klarheit der Entitäten

Eine klare Kategorisierung führte zu einer deutlichen Steigerung der Einbeziehung.

3. Strukturierte Inhalte

Suchmaschinen haben Marken mit stichpunktartigen Erklärungen viel häufiger aufgenommen.

4. Daten aus erster Hand

Suchmaschinen vertrauen Marken, die ihre eigenen Fakten produzieren.

5. Aktualität

Frisch aktualisierte Inhalte hatten eine höhere Wahrscheinlichkeit, aufgenommen zu werden.

6. Multimodale Konsistenz

Marken mit stabilen Screenshots und Grafiken wurden häufiger korrekt erkannt.

7. Vertrauenssignale

Verifizierte Urheberschaft, Herkunft und maßgebliche Links hatten Einfluss auf die Einbeziehung.

8. Webübergreifende Konsistenz

Suchmaschinen verwerfen Marken mit widersprüchlichen Informationen auf verschiedenen Plattformen.

9. Vergleichbarkeit

KI-Agenten bevorzugen Marken, die einen Vergleich erleichtern.

10. Korrektur-Workflows

Marken, die KI-Korrekturwünsche eingereicht haben, haben sich schneller verbessert als passive Marken.

Teil 12: GEO-Benchmarks – Wie „gut” im Jahr 2025 aussieht

Hier sind die ersten Normen für leistungsstarke Unternehmen:

Erscheinungsrate

40–65 % über alle Suchmaschinen hinweg

Antwortanteil

50–70 % in ihrer Kategorie

Zitierstabilität

Konsistente wöchentliche Aufnahme

Interpretationsgenauigkeit

90 % sachliche Genauigkeit über alle Suchmaschinen hinweg

Entitätszuverlässigkeit

Hoch oder sehr hoch

Multimodale Erkennung

Bilder → zuverlässig Screenshots → teilweise Videos → im Entstehen begriffen

Markenabweichungswert

Minimale Inkonsistenzen

Aktualitätswert

Inhalt in den letzten 90 Tagen aktualisiert

Strukturierte KI-Lesbarkeit

Hoch

Dies sind die ersten Leistungsindikatoren für das „oberste Perzentil“ – und sie werden sich bis 2026–2027 zu Industriestandards entwickeln.

Teil 13: Strategische Erkenntnisse aus dem Benchmarking von über 100 Marken

Aus allen Daten lassen sich sieben übergeordnete Muster ableiten.

1. GEO belohnt Klarheit mehr als Größe

Kleinere Marken mit klaren Definitionen schnitten besser ab als große Websites mit vagen Identitäten.

2. GEO reagiert empfindlicher auf Fehler als SEO

Eine einzige widersprüchliche Angabe kann Ihre Entity-Vertrauenswürdigkeit zunichte machen.

3. Suchmaschinen bevorzugen enge Inhaltscluster

Vollständig zugeordnete Themencluster verbesserten den Antwortanteil durchweg.

4. Inhalte aus erster Hand sind das neue „Link Building“

KI-Suchmaschinen wollen die Quelle der Daten, nicht deren Wiederholung.

5. Multimodale Assets sind jetzt Ranking-Faktoren

Screenshots und Produktbilder beeinflussen die Aufnahme.

6. Generative Sichtbarkeit korreliert nicht mit dem Domain Rating

Einige Marken mit DR 20 übertrafen Marken mit DR 80 aufgrund ihrer besseren Struktur.

7. Korrektur-Workflows führen zu messbaren Gewinnen

Marken, die aktiv Ungenauigkeiten der KI behoben haben, stellten Folgendes fest:

• weniger Halluzinationen

• genauere Zusammenfassungen

• größere Inklusionsstabilität

Generative Engines lernen schnell aus Korrekturen.

Fazit: Frühe GEO-Benchmarks zeigen die Zukunft der Sichtbarkeit

Die Daten von über 100 Marken lassen eine Wahrheit unausweichlich erscheinen:

Generative Sichtbarkeit wird durch Klarheit, Struktur, Vertrauen, Aktualität und Fachwissen aus erster Hand erreicht – nicht durch traditionelle SEO-Dominanz.

Marken, die in generativen Engines gut abschneiden:

• sich klar definieren

• genaue Fakten beibehalten

• strukturierte Inhalte verwenden

• Originaldaten veröffentlichen

• webübergreifende Konsistenz wahren

• häufig aktualisieren

• KI-Fehler frühzeitig korrigieren

• bieten Sie multimodale Klarheit

Die Marken, die dies jetzt tun, werden die Antwortebene dominieren, lange bevor GEO zum Mainstream wird.

Diejenigen, die dies nicht tun, werden möglicherweise nie wieder generative Sichtbarkeit erleben – denn KI-Agenten bilden frühzeitig hartnäckige Annahmen, die später nur schwer zu korrigieren sind.

GEO-Benchmarks von über 100 Marken zeigen eindeutig:

Die Optimierung hat sich von der Rangfolge von Seiten zum Training von Modellen verlagert.

Und die Unternehmen, die diese Veränderung als erste verstehen, werden die KI-gesteuerte Discovery-Landschaft des nächsten Jahrzehnts beherrschen.