SEO bringt Sie auf Position 1. GEO bringt Sie in die Antwort.

Ich bin Eugen Ullrich, GEO & AI Visibility Strategist. Ich messe pro Engine, wo Ihre Marke in KI-Antworten fehlt, und schließe die Lücke – auf einem Fundament aus technischem SEO seit 2016, bis zu 20 Millionen Seiten.

Projekt anfragen Business Case rechnen

Gemessen in GOOGLE AI OVERVIEW CHATGPT CLAUDE PERPLEXITY GEMINI
Eugen Ullrich, GEO & AI Visibility Strategist
  • Technical SEO seit 2016Systeme bis 20 Mio. Seiten
  • Transparente Methodik1.620+ Messläufe, offener Code, Zenodo / t3n
  • 4 KI-Engines im MonitoringChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude
  • Fokus Business-MetrikenPrompt-Tracking, Wettbewerbs-Benchmark, C-Level-Reports

Sichtbarkeit ist für mich kein Selbstzweck. Sie soll Anfragen und Umsatz bringen, und genau darauf richte ich jede Maßnahme aus. Ich arbeite an der Schnittstelle von klassischer Suche und KI-Antwortmaschinen. Immer mehr Kaufentscheidungen beginnen dort: in ChatGPT, Perplexity und den AI Overviews von Google statt in der klassischen Trefferliste. Zwischen Ihrer Google-Position und dem Zitat in einer KI-Antwort liegt inzwischen eine messbare Lücke. Ich erhebe sie und schließe sie.

Drei Ebenen, die aufeinander stehen

Technisches SEO – das Fundament

Was ein KI-Crawler nicht erreicht, rendert und parst, kann er nicht zitieren. Ich steuere Crawl-Budget, werte Log-Dateien aus und automatisiere mit Python – auf Projekten bis 20 Millionen Seiten.

GEO – der Hebel

Auf dem Fundament messe ich pro Engine, in welchen Antworten Ihre Marke auftaucht – und in welchen der Wettbewerb steht. Über Prompt-Level-Analyse und saubere Entitäten wird Ihre Marke in ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity zitiert.

E-Commerce und internationale Märkte – das Ziel

Am Ende steht Umsatz, nicht Sichtbarkeit. Die Pipeline skaliert auf Kategorie- und Facettenseiten und über Hreflang in weitere Märkte – aus der klassischen Suche und aus KI-Antworten.

SEO sichert die Suche. GEO sichert die Antwort.

Klassisches SEO bringt Ihnen Ranking-Traffic aus der Google-Suche. GEO bringt Ihnen Nennungen in KI-Generatoren. Beide Kanäle greifen auf dieselbe technische und inhaltliche Basis zu – GEO erweitert Ihre Reichweite lediglich um die neue KI-Ebene.

Hybrid Search Reach – ein Content, zwei Kanäle

EIN FUNDAMENT, ZWEI KANÄLE · ERST BEIDE ZUSAMMEN DECKEN DEN GANZEN MARKT AB

Ein Fundament, zwei Reichweiten-Kanäle: SEO holt die Klicks aus der Trefferliste, GEO die Zitate aus den KI-Antworten. EIGENE DARSTELLUNG · STAND 07/2026

Was kostet es Sie, wenn ChatGPT den Wettbewerber nennt?

Zwei Minuten, Ihre Eckdaten, drei Szenarien von konservativ bis optimistisch. Grundlage sind belegte Marktdaten, jede Annahme ist im Ergebnis offengelegt.

Mein KI-Potenzial berechnen

Wie ich arbeite

01

Messen

Sichtbarkeit auf Prompt-Ebene erheben: welche Marke in welcher KI-Antwort auftaucht und welche nicht.

02

Priorisieren

Lücken nach Wirkung und Aufwand in einer Opportunity-Matrix sortieren. Keine generischen Best Practices.

03

Umsetzen

Content und Technik so aufbauen, dass Sprachmodelle die richtigen Fakten zu Ihrer Marke finden, verstehen und zitieren.

Zitierkette – wie aus Content ein KI-Zitat wird

EIN KI-AGENT SIEHT NICHT IHR DESIGN, SONDERN DEN GRUNDRISS IHRER WEBSITE. BRICHT EINE STUFE, ENDET DIE KETTE.

Fünf Stufen zwischen Ihrem Text und dem Zitat in einer KI-Antwort. Bricht eine davon, sehen die Modelle Ihre Marke nicht. EIGENE DARSTELLUNG · STAND 07/2026

Prinzip: Datenerhebung flexibel, Score-Berechnung deterministisch. Jede Hypothese ist auf Prompt-Level-Daten zurückführbar. Keine Annahmen ohne Datenbasis.

Das Werkzeug zum Messen: die Prompt-Bibliothek Offene Methoden und Daten: Research Die Werkzeuge dazu, im Einsatz: Lab

Tech-StackPeec.ai · Screaming Frog · Sistrix · Ahrefs · Python · SQL · Looker Studio · Shopify · Magento · ChatGPT / Claude

Was bei Ihnen bleibt

Viele Beratungsprojekte enden mit einem Foliensatz, den drei Monate später niemand mehr öffnet. Bei mir endet ein Projekt mit einer internen GEO-Wissensbasis für Ihr Team. Grundlage ist die Wissensbasis, mit der ich selbst arbeite; daraus konfiguriere ich Ihre Fassung: Strategie, Zuordnung der Inhalte zu Seitentypen, Anforderungen je Content-Klasse, dazu Prompts und Arbeitsprozesse für Ihren Stack. Ihr Marketing setzt damit ohne mich um. Was sich weiter bewegt, sind die Engines – Messung und Pflege der Basis übernehme ich deshalb auf Wunsch im laufenden Betrieb.

Bildschirmansicht einer internen GEO-Wissensbasis für eine fiktive Demo-Firma. Links ein Modulbaum mit 38 Dateien in acht Modulen, von Entität und Identität über Strategie, Prompts und Prozesse bis zur technischen Infrastruktur. Rechts zwei geöffnete Dateien: ein kopierbarer LLM-Evaluator-Prompt, der fertige Texte auf Zitationspotenzial prüft, und eine Pre-Publish-Checkliste mit zehn binären Prüfpunkten. Jede Seite trägt den Vermerk Demobeispiel, fiktive Firma.
Auszug aus einer Wissensbasis, wie ich sie zum Projektende übergebe: links die Modulstruktur, rechts ein Arbeits-Prompt und die Checkliste der Redaktion. Alle Inhalte für eine fiktive Firma erstellt. DEMOBEISPIEL · FIKTIVE FIRMA · STAND 07/2026

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