Das Jahr 2025 war für SEO-Experten extrem spannend. Der Grund: ChatGPT, Gemini und Co – und die Frage, wie man in der Websuche dieser LLMs möglichst sichtbar wird. Dazu gibt es schon einige wertvolle Einblicke, doch die große Antwort fehlt noch. Wie wird es 2026 weitergehen? Ich habe in den letzten Monaten Kunden bei AI SEO-Projekten begleitet und mache in diesem Artikel drei Vorhersagen, wie sich das Thema AI SEO 2026 entwickeln wird.
Google ist technisch am weitesten und wird in der ersten Jahreshälfte seine Search Console um eine AI Search Console erweitern. Nutzer werden verstehen, für welche Prompts die eigene Website auf Gemini gefunden wird, wenn eine Websuche ausgelöst wird. OpenAI wird mit einigen Wochen Abstand nachziehen und ein ähnliches Tool für ChatGPT einführen.
Dass LLMs durch Werbeplatzierung monetarisiert werden können, liegt auf der Hand – und mehrere Gründe werden dafür sorgen, dass in der zweiten Jahreshälfte 2026 ChatGPT als erstes LLM Marketern ermöglicht, Werbeanzeigen in den Antworten von Free Tier-Nutzern zu schalten. Google wird sehr schnell mit Gemini nachziehen – verdächtig schnell. Denn eigentlich hätte Google der First Mover sein können, hat sich aber bewusst dagegen entscheiden.
Neue Welt oder nur neuer Teilbereich? Diese Frage wird unter SEO-Experten heiß diskutiert, wenn es um AI SEO geht. 2026 verdeutlicht, was sich jetzt bereits herauskristallisiert: Die Gemeinsamkeiten zwischen AI SEO und SEO sind weitaus größer als die Unterschiede. Trotzdem macht es Sinn, AI SEO anders zu benennen als die klassische SEO – um bei Bedarf auch getrennt darüber sprechen zu können.
Vielseitig, pragmatisch, kreativ: Fabian Kraatz ist der Archetyp des t-shaped Marketers. Seit Beginn seiner Karriere 2019 hat er gezielt Expertise in den Themen aufgebaut, die im modernen Marketing wichtig sind: Klassische Marketingstrategie, Digital Marketing und SEO. Nach mehreren beruflichen Stationen in B2B-Unternehmen setzt Fabian seit 2025 seine Fähigkeiten als selbstständiger Marketingberater gewinnbringend für Mittelstands- & KMU-Kunden ein.
Diese Frage stellen sich Marketer und CEOs seit dem Launch von ChatGPT und anderen LLMs wie Googles Gemini. Der Wunsch: Dass die eigene Marke sichtbar wird, wann immer ein relevanter Nutzerprompt in einem LLM eine Websuche auslöst.
Wie schaffe ich das? 2025 gab es kaum eine spannendere Marketingfrage als diese. In diesem Moment arbeiten Dutzende führende SEO-Experten daran, diese Fragestellung durch Diskussionen, Studien und Tests aufzubrechen und das neue Themengebiet besser zu verstehen.
Das hat eine radikale Wildwest-Stimmung im SEO-Bereich erzeugt, wie schon sehr lange nicht mehr. Sie dringt bis zum Kern des Themas vor: Haben wir es bei der Optimierung von Inhalten für ChatGPT, Gemini und Co. überhaupt noch mit SEO zu tun – oder mit etwas ganz Neuem, das besser GEO (Generative Engine Optimisation) oder AEO (Answer Engine Optimisation) genannt wird? Ich verwende hierfür in diesem Artikel den Begriff „AI SEO“.
Seit Jahresbeginn haben zahlreiche Experten wertvolle neue Erkenntnisse im Bereich AI SEO gewonnen und mit der Marketing Community geteilt. Ich konnte im September für einen Kunden einen AI SEO Audit durchführen und habe dabei selbst erfahren, wie mächtig das neue Wissen in diesem Bereich schon ist – und wie volatil gleichzeitig das Gesamtverständnis des Themas bleibt.
Doch ich finde, dass einige Makrotrends bereits abzusehen sind. Deshalb wage ich mich mit drei Vorhersagen für AI SEO für das Jahr 2026 aus der Reserve, bei denen ich sehr zuversichtlich bin, dass sie so eintreten werden. Vorhang auf, Kristallkugel an!
Ein Grund, warum die Optimierung von Websites für ChatGPT, Gemini und Co derzeit so ein volatiles Feld ist: Es gibt keine wirkliche Datentransparenz. Zwar haben SEO-Tools wie SISTRIX oder Ahrefs 2025 AI SEO-Funktionalitäten eingeführt, die es möglich machen, die Sichtbarkeit von Marken in KI-Suchergebnissen besser zu verstehen und Nutzerprompts zu analysieren.
Stand heute bieten diese Funktionen tendenziell nur großen Marken erste Einblicke, da diese deutlich präsenter in den LLM-Daten sind. KMUs, vor allem im B2B, die eher in Nischenmärkten agieren, erhalten bisher kaum wertvolle Insights. Doch in jedem Fall, ob kleine Marke oder groß, fehlt Marketern bisher ein zentrales Tool im Bereich AI SEO: Ein Äquivalent zur Google Search Console.
Die Google Search Console ist ein proprietäres Tool von Google und hilft Marketern, die Performance ihrer Website in der Google-Suche besser zu verstehen sowie technische Aspekte wie Ladezeiten einzusehen. Zwar gibt es deutlich mächtigere Tools mit mehr Funktionen in diesem Bereich, doch die Google Search Console ist kostenfrei, bietet ein solides Grundmaß an Transparenz und zeigt: Google selbst hat eine Logik entwickelt, die Funktionsweise und Ergebnisse seines Suchalgorithmus für Marketer transparent und actionable darzustellen.
Das hat bisher noch kein Anbieter von LLMs geschafft – egal, ob OpenAI, Perplexity oder Google selbst. Es scheint, als wäre die Funktionsweisen der Suchfunktion von ChatGPT oder Gemini selbst für die Schöpfer der LLMs noch eine Blackbox – oder zumindest so komplex, als dass man sie nicht in einer übersichtlichen AI Search Console gebändigt bekommt.
Trotz erster Tools fehlt im Bereich AI SEO noch die Datentransparenz. Noch.
Doch das ändert sich gerade. Google rollt für seine Search Console seit Ende Oktober 2025 Query groups aus – eine Ansicht, die thematisch ähnliche Suchbegriffe zusammenfasst und konsolidierte Performancedaten für sie liefert. Diese Query groups beinhalten Short-Tail- (z.B. “robots.txt”) sowie Long-Tail-Keywords (z.B. “was ist robots.txt“).
Long-Tail-Keywords sind besonders relevant für LLMs, da Nutzer in ChatGPT oder Gemini ihre Anfragen häufiger als gesprochene Frage formulieren (z.B. „Welche Marketingberater für KMU gibt es in Heidelberg?“), statt klassisch keywordorientiert (z.B. „Marketingberater KMU Heidelberg“). Gleichzeitig haben sie ein geringeres Suchvolumen, da sie länger sind – geringe Formulierungsunterschiede führen bisher bereits dazu, dass Google zwei Long-Tail-Keywords als verschieden voneinander ansieht, selbst wenn sie das gleiche Thema haben.
Grafik: Beispiel-Screenshot der neuen Google Search Console Query Groups
Google wird als Erster launchen – und OpenAI wird nachziehen.
Wenn die Google Search Console besser darin wird, in so einem Fall die Keywords trotzdem inhaltlich sinnvoll zu clustern, ist das eine wichtige Voraussetzung, um Suchdaten aus ihrem eigenen LLM Gemini für Marketer transparenter aufzubereiten. Eine weitere Challenge wird die Reproduzierbarkeit sein – wenn man heute drei Mal den gleichen Prompt mit Websuche in ein LLM schießt, kriegt man sehr wahrscheinlich drei Mal Links zu unterschiedlichen Quellen.
Diese Challenge gilt es noch zu lösen – aber ich bin mir sicher, dass Google schon hart daran arbeitet. Durch ihre jahrzehntelange Position als Marktführer für die klassische Suche haben sie die besten technischen Voraussetzungen, auch diese Herausforderung zu meistern. Deshalb erwarte ich, dass Google in der ersten Jahreshälfte 2026 der erste Anbieter sein wird, der mit einer AI Search Console für Gemini auf den Markt gehen wird. Diese wird in der Google Search Console integriert sein und für Marketer transparenter machen, wie sichtbar die eigene Website in Gemini-Suchanfragen ist.
Das wird Gemini viel Beliebtheit unter Marketern und besonders SEO-Experten bescheren – aber keinen Einfluss auf ihren Marktanteil gegenüber anderen LLMs haben, da eine AI Search Console für den Normalverbraucher kein Entscheidungskriterium ist, welchen LLM er nutzt.
Dennoch werden sich Wettbewerber wie ChatGPT unter Druck gesetzt fühlen, nachzuziehen – und OpenAI wird mit einigen Wochen Abstand auf Google folgen und eine vergleichbare AI Search Console ausrollen. Denn mehr Transparenz über die Sichtbarkeit der eigenen Marke in LLMs ist auch für ein weiteres, benachbartes Thema von Bedeutung – von dem meine zweite Vorhersage handelt.
Ein riesiger aktueller Unterschied zwischen LLMs und traditionellen Suchmaschinen: LLMs sind werbefrei. Dieses Thema betrifft im Gegensatz zur Existenz einer AI Search Console gleichermaßen normale Nutzer und Marketer, auch wenn beide Gruppen das Thema sicher sehr unterschiedlich bewerten.
Für viele Marketer wäre bezahlte Werbung in LLMs die Revolution des Jahrzehnts. Egal ob Podcasts, TikTok oder YouTube – kein potenzieller Marketingkanal der letzten Jahre ist so fundamental neu und gleichzeitig so unangetastet von Monetarisierung durch Werbung wie ChatGPT und Co.
Es ist sicher jedem klar, dass das nicht ewig so bleiben wird. Der Prozess der Monetarisierung für Marketingzwecke (manche mögen es Enshittification nennen) wird auch vor LLMs nicht halt machen und dafür gibt es drei Gründe:
1. No-brainer
LLMs sind prädestiniert für eine Werbeform, die ähnlich wie traditionelle Search Ads Nutzerprompts thematisch clustert und Werbetreibenden ermöglicht, auf diese Cluster zu bieten. Zwar ist das zugrundeliegende Suchmodell komplexer als in Google oder Bing, doch es wird nur eine Frage der Zeit sein, bis Suchanfragen so logisch gegliedert werden können, dass gezielte großvolumige Werbung möglich ist.
2. Profitdruck:
LLMs sind Stand heute nicht profitabel – allen voran OpenAI / ChatGPT, welches Quartal für Quartal massiv Geld verbrennt. Die AI-Euphorie nimmt gerade vielerorts ab, was OpenAI massiv unter Zugzwang setzt, profitabler zu werden, um das eigene Geschäftsmodell und die Investitionen darin zu rechtfertigen. LLMs für Werbung zu öffnen ist ein effektiver Hebel dafür, denn Meta, Amazon und Google selbst zeigen seit Jahren, wie viel Geld man mit plattformbasierter Werbung verdient.
3. Framing
Die Nutzer von LLMs werden nicht begeistert sein, wenn ihre Prompts neben Antworten auch Werbeanzeigen im Gepäck haben. Aber durch das Tarifmodell der LLMs lässt sich eine Öffnung für Werbetreibende dankbar kommunizieren, solange man nur in den kostenfreien Mitgliedschaften Werbung ermöglicht. Dann werden die meisten es als notwendiges Übel akzeptieren, das man bei einer Gratisnutzung der LLMs in Kauf nehmen muss. Zahlende Nutzer, zum Beispiel von ChatGPT Plus oder Pro, sollten von Werbung ausgenommen bleiben, da dies den gefühlten Wert der Mitgliedschaft verringert.
Google könnte als erster Anbieter Werbung in LLMs ermöglichen – und wird sich bewusst dagegen entscheiden.
Deshalb meine Prognose: Im zweiten Halbjahr 2026 werden die technischen Grundlagen ausgereift genug sein, um Werbung in LLM-Ergebnissen zu ermöglichen – und OpenAI wird den ersten Schritt machen, da sie den höchsten Profitdruck haben. Ich wage dazu noch eine Bonus-Prognose: Nachdem OpenAI als erste diesen Launch wagen, wird Google Gemini in verdächtig kurzer Zeit darauf folgen und als zweiter Anbieter sein LLM monetarisieren.
Warum verdächtig kurze Zeit? Weil Google schon länger als ChatGPT die technischen Voraussetzungen gemeistert haben wird, um Gemini für Werbung zu öffnen – doch bewusst nicht der Erste sein will, der es einführt, da Google einen öffentlichen Backlash gegenüber dem Vorreiter erwartet – den es sicher auch geben wird. Googles Taktik: OpenAI hat mehr Profitdruck und wird gezwungen sein, ChatGPT zuerst zu monetarisieren – und verliert durch den Backlash etwas Marktanteil, der von Google aufgesaugt werden kann.
In jedem Fall werden sich Marketer auf diese neuen Angebote stürzen und Paid LLM Marketing wird sich innerhalb kürzester Zeit als digitale Werbeform etablieren. Finanziell wird die Kalkulation von OpenAI und Co also voll aufgehen.
Neben den besten Techniken, die eigene Marke auf ChatGPT, Gemini und Co sichtbar zu machen, wird gerade ein zweites Thema unter SEO-Experten diskutiert – und das umso hitziger: Ob AI SEO überhaupt noch SEO ist, oder ob sich damit gerade ein grundlegender Shift in eine neue Welt vollzieht.
Ein Konsens ist weit entfernt, selbst unter den bekanntesten Namen der Branche. Einige betonen die Unterschiede zwischen AI SEO und SEO und argumentieren, dass man dem neuen Gebiet gleich ein neues Label gibt – etwa GEO (Generative Engine Optimisation) oder AEO (Answer Engine Optimisation). Andere untermauern die Gemeinsamkeiten zwischen AI SEO und SEO und warnen vor Bullshit Artists, die mit neuen Begrifflichkeiten um sich werfen, von denen sie nichts verstehen.
AI SEO und SEO haben viel mehr gemeinsam als verschieden – das wird 2026 noch klarer.
Ich bin mir sicher, dass in 2026 mit jedem Monat deutlicher wird: AI SEO ist nur ein neuer Teilbereich von SEO – und keine neue Welt mit unterschiedlichen Regeln. Zwar gibt es ohne Zweifel Unterschiede zwischen AI SEO und SEO. Zum Beispiel ist nachgewiesen, dass ChatGPT die Aktualität von Inhalten stärker belohnt als die Google-Suche. Ein anderes Beispiel: Einige Arten von Inhalten, die sehr effektiv im traditionellen SEO-Bereich sind – etwa Educational Content wie Lexika – sind für AI SEO komplett wertlos. Denn LLMs starten keine Websuche für Inhalte, die zum Allgemeinwissen gehören und sich selten ändern. Dafür greifen sie lediglich auf ihre Trainingsdaten zurück – und Websites bleiben unbesucht.
Doch die Gemeinsamkeiten zwischen AI SEO und SEO überwiegen. Eine ganz zentrale: Für seine Websuchen stützt sich ChatGPT auf Suchergebnisse der klassischen Bing- und Google-Suchen. Das gilt auch für Atlas, den ChatGPT-infused Webbrowser, den OpenAI im Oktober 2025 launchte. Und für alle anderen LLMs gilt es auch – so würde niemand ernsthaft annehmen, dass Gemini seine Websuchen auf irgendetwas anderem basiert als dem bestehenden Google-Algorithmus.
Solange das so bleibt – und ich erwarte nicht, dass sich das Thema in den nächsten Jahren grundlegend ändern wird – wird AI SEO keine radikale neue Disziplin. Die meisten bewährten SEO-Techniken werden auch für die AI SEO-Optimierung wertvoll sein. Das beginnt bei technischen Basics – Meta Descriptions, strukturierte Daten, Ladezeitoptimierung – und geht bis zur Erstellung von Content, der möglichst aktuell, für Nutzer relevant und logisch geclustert sein sollte – gleichermaßen für SEO und AI SEO.
Die Regeln bleiben größtenteils gleich, doch das Spielfeld wird deutlich größer: Durch den Aufstieg der LLMs entsteht tatsächlich eine neue Arena, die es bisher im SEO nicht gab. Meine Meinung ist deshalb: AI SEO ist nur ein neuer Teilbereich von SEO – doch es macht trotzdem Sinn, ihm einen eigenen Namen zu geben, um besser über ihn sprechen zu können. Denn wenn das Spielfeld größer wird, ist es durchaus möglich, dass man gelegentlich nur über den neuen Teil sprechen möchte – und dafür braucht es einen neuen Begriff. Für mich ist dieser „AI SEO“. Ob ich in Zukunft auf einen anderen wie „GEO“ umsteige, mache ich vom Nutzungsvolumen abhängig. Und das ist wirklich klassische SEO.
Zum Abschluss will ich unterstreichen, dass alle drei meiner Vorhersagen sich nur auf einen Teil des Themas „AI SEO“ beziehen – auch wenn es meiner Meinung nach der wichtigste Teil ist, da Marketingexperten hier konkrete Maßnahmen durchführen können, die einen Impact auf die Sichtbarkeit der eigenen Marke haben. Bei diesem Teil handelt es sich um die Prompts, die im LLM eine Websuche auslösen. Wie viele das prozentual sind, ist unklar – Schätzungen rangieren zwischen 30% und 50%. Ein zu breiter Korridor, um wirklich hilfreich zu sein.
Selbst wenn eine AI Search Console auch die Performance relevanter Keywords in Trainingsdaten aufzeigen könnte – zum Beispiel, indem man den eigenen Markennamen („kraatz digital“) und Kontextbegriffe („Marketingberater“) als Fokus-Keywords setzt und darauf bezogen Performancedaten erhält – wäre das nur eingeschränkt nützlich, da kein direkter Web-Traffic durch diese Prompts entsteht. Deshalb bin ich sicher, dass der erste Rollout von AI Search Consoles der LLM-Anbieter keine Analyse von Trainingsdaten-Prompts ermöglicht: zu komplex umsetzbar und zu wenig wertvoll für Marketer.
Hinsichtlich Paid Media sehe ich geringere Unterschiede – da die meisten werberelevanten „Do-Prompts“ (z.B. „Marketingberater Heidelberg“, „Flip Flops Damen“) in den meisten Fällen Websuchen in den LLMs triggern, ist das Thema Trainingsdaten hier sekundär. Ich bin mir sicher, der Werbedruck wird sich deshalb ohnehin auf Prompts mit Websuche konzentrieren. Vielleicht wäre es für manche Marken reizvoll, aus PR-Gründen auch Trainingsdaten-Prompts bewerben zu können (z.B. die DB bewirbt eine Seite mit Erklärungen für den Prompt-Cluster „Warum kommt die DB immer so spät?“) – doch ich sehe das aus Marketingsicht nicht als Priorität.
Auch die dritte Vorhersage – dass AI SEO lediglich ein neues Spielfeld von SEO ist – wird vom Thema Trainingsdaten tangiert. Wenn es um die Sichtbarkeit der eigenen Marke in Trainingsdaten-Prompts geht, wird der Bezug zum klassischen SEO nämlich tatsächlich schwächer. Denn hier gibt es keine Websuche – und wo keine Websuche, dort keine Website-Besuche. Damit spielt ein Hauptziel traditioneller SEO hier überhaupt keine Rolle mehr.
Die Optimierung für Trainingsdaten wird noch länger eine Blackbox bleiben als 2026.
Ich erwarte deshalb, dass die Optimierung der Markensichtbarkeit in den Trainingsdaten von ChatGPT, Gemini und Co eine ganz andere Toolbox an Methoden mit sich bringen wird als die AI SEO für Prompts mit Websuche, auf die sich meine Vorhersagen beziehen. Es ist bereits abzusehen, dass klassische PR für die Sichtbarkeit in LLM-Trainingsdaten von Wert ist – denn wenn die eigene Marke von möglichst vielen vertrauenswürdigen externen Quellen aufgegriffen und positiv erwähnt wird, steigt die Chance, dass diese Informationen beim nächsten Update der Trainingsdaten in den integrierten Wissensspeicher des LLMs gelangen.
Gleichzeitig ist das Thema „Optimierung für Trainingsdaten“ heute eine riesige Blackbox. Während im Bereich AI SEO der Erfolg einiger Techniken bereits in der Praxis nachgewiesen wird, kratzen Marketingexperten im Bereich Trainingsdaten-Optimierung noch an der Oberfläche des Eisbergs – mit einer Plastikgabel. Es wird noch weitaus größere, interdisziplinäre Anstrengungen erfordern (AI Engineers, erzählt uns, wie die Dinger laufen), um Fortschritte zu machen. Und gleichzeitig bleibt die Frage, ob Marketer hier überhaupt etwas ausrichten können oder ob der unklare Ertrag den großen Aufwand nicht rechtfertigt. Mein Tipp: Hier werden 2026 keine großen Fortschritte erzielt.
1 – Was ist GEO? [seo.com]
2 – AEO Grader [hubspot.com]
3 – Will GEO replace SEO? [searchengineland.com]
4 – Google Search Console adds Query Groups [searchengineland.com]
5 – ChatGPT’s browser uses Google Search results [Chris Long, linkedin.com]
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