Letzten Sommer bei den Olympischen Spielen in Paris erkannte Mack McConnell, dass sich die Suche fundamental verändert hat, als seine Eltern unabhängig voneinander ChatGPT nutzten, um ihren Tag zu planen. Die KI empfahl spezielle Touranbieter, Restaurants und Sehenswürdigkeiten – Unternehmen, die dadurch eine bislang nie dagewesene Sichtbarkeit erhielten. Dieser Einblick inspirierte Geostar, ein vom Pear VC unterstütztes Startup, das Unternehmen dabei helfen will, den seismischen Wandel in der Online-Entdeckung durch KI-gestützte Suche zu navigieren. Die Branche wird voraussichtlich von 43, 63 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 108, 88 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen. In nur vier Monaten, mit zwei Gründern und ohne Mitarbeiter, nähert sich Geostar einem Jahresumsatz von 1 Million US-Dollar an. Gartner prognostiziert bis 2026 einen Rückgang des traditionellen Suchvolumens um 25 % aufgrund von KI-Chatbots, wobei die KI-Übersichten von Google in Milliarden von Suchanfragen monatlich erscheinen. Princeton-Forscher weisen darauf hin, dass eine Optimierung für KI die Sichtbarkeit um 40 % steigern kann. McConnell erklärt, dass Unternehmen nun für mehrere Schnittstellen optimieren müssen — traditionäre Suche, AI-Modus, Gemini, KI-Übersichten sowie ChatGPT, Claude und Perplexity — jede mit eigenen Kriterien. Diese Fragmentierung stört jahrzehntelang entwickelte Google-zentrierte SEO-Strategien, während Forrester feststellt, dass 95 % der B2B-Käufer die generative KI für Einkäufe nutzen wollen, doch die meisten Unternehmen sind unvorbereitet. Der Co-Gründer und CTO von Geostar, Cihan Tas, hebt den massiven Wandel hervor: Anwälte gewinnen heute bis zu 50 % ihrer Mandanten über ChatGPT. Das Startup setzt auf „Generative Engine Optimization“ (GEO), einen Ansatz, der von traditioneller SEO, die auf Keywords und Backlinks basiert, abweicht. Es erfordert ein Verständnis dafür, wie große Sprachmodelle (LLMs) Web-Daten interpretieren, synthetisieren und navigieren. Jede Website muss als „kleine Datenbank“ für verschiedene KI-Crawler dienen, die jeweils unterschiedliche Vorlieben haben: Google zieht aus seinem Suchindex, ChatGPT bevorzugt strukturierte Daten, und Perplexity setzt auf autoritative Quellen wie Wikipedia. Tas betont, dass der Erfolg heute darin besteht, prägnant zu sein und Fragen direkt zu beantworten, um Inhalte auf die Entscheidungsfindung der KI abzustimmen, vergleichbar mit menschlichem Denken. Strukturierte Daten wie Schema-Markup, das nur von 30 % der Websites verwendet wird, erhöhen die Chance, in KI-Zusammenfassungen um 36 % aufzutauchen. Dennoch fehlt vielen Unternehmen das Bewusstsein oder die Fähigkeiten, solche Markups umzusetzen. Geostar reagiert darauf mit „ambient agents“ – eingebetteten, autonomen Agenten auf den Kundenwebseiten, die Inhalte und technische Aspekte in Echtzeit optimieren, Muster bei verschiedenen Kunden lernen und Verbesserungen netzwerkweit weiterverbreiten. So verzeichnete RedSift, ein Cybersecurity-Unternehmen, innerhalb von drei Monaten eine Steigerung der KI-Erwähnungen um 27 % und erreichte innerhalb weniger Tage Top-Rankings bei Google und ChatGPT für Schlüsselbegriffe wie „beste DMARC-Anbieter“. McConnell vergleicht den Service von Geostar mit der Arbeit einer Agentur, die 10. 000 US-Dollar im Monat kostet, aber auf Softwarebasis funktioniert, mit Preisen zwischen 1. 000 und 3. 000 US-Dollar monatlich. Im KI-basierten Suchverkehr haben Markenerwähnungen ohne Links—einst die größte SEO-Plage—heute erhebliches Gewicht, da KI Stimmungen und Kontext aus umfangreichen Textquellen wie Reddit, Nachrichtenartikeln und sozialen Medien analysiert.

McConnell erklärt, dass eine nicht verlinkte Erwähnung, etwa in der New York Times, das AI-Empfehlungssystem positiv beeinflussen kann. Dies bringt jedoch auch Risiken mit sich: Studien des Indian Institute of Technology und Princeton zeigen, dass KI Vorlieben für Drittquellen gegenüber markeneigenen Inhalten hat, wodurch der externe Ruf wichtiger wird als die eigene Website. Metriken verschieben sich von Klickzahlen und Rankings hin zu „Impressionen“ – also wie sichtbar und positiv eine Marke in KI-generierten Antworten erscheint, selbst ohne Klicks. Geostar konkurriert mit Startups wie Brandlight, Profound und Goodie im Wettlauf um die Vorherrschaft bei der KI-Optimierung im 80 Milliarden US-Dollar schweren SEO-Markt. Anders als viele, die nur Dashboards und Empfehlungen anbieten, setzen Geostars autonome Agenten Änderungen direkt um. Dabei bauen sie auf die Erfahrung der Gründer aus ihrem vorherigen Y-Combinator-Startup Monto. Sie argumentieren, dass eine bloße Anpassung alter SEO-Tools für KI den Kern verfehlt; KI kann aktiv Optimierungsarbeiten übernehmen. Besonders für kleine und mittelständische Unternehmen ist dies entscheidend, da ihnen oft die Ressourcen für teure Berater fehlen. Doch diese Unternehmen stellen fast die Hälfte aller amerikanischen Kleinstbetriebe dar: fast 33, 2 Millionen investieren in SEO, einschließlich Hunderttausender Anwaltskanzleien, die Tausende Dollar monatlich ausgeben, um lokal wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Werdegang von Ko-Gründer Tas – von einem kurdischen Dorf mit 50 Einwohnern in der Türkei, über autodidaktisch Programmieren nach der Erkrankung seiner Mutter, bis zur Partnerschaft mit McConnell, noch bevor sie sich persönlich trafen – verkörpert den innovativen Geist des Startups. Er betont, dass GEO fundamental neu ist und durch heutige Technologien ermöglicht wird. Der Wandel in der Suche wird sich voraussichtlich beschleunigen und sich in Produktivitäts-Tools, Wearables und Augmented Reality integrieren, wodurch jeweils neue Optimierungsansätze erforderlich sind. McConnell sieht multimodale Schnittstellen, die Sehen und Hören verbinden, als die Zukunft der Suche. Neben technischen Innovationen bestehen jedoch auch ethische Bedenken hinsichtlich Fairness, Manipulation und Transparenz bei KI-gesteuerten Empfehlungen, insbesondere in einem regulatorischen Vakuum – was einen „Wild West“-Zustand für GEO schafft. Die Ära des bloßen Optimierens für Google endet, ersetzt durch ein komplexes Ökosystem, in dem Erfolg davon abhängt, wie KI-Systeme denken, synthetisieren und Empfehlungen aussprechen. Für Millionen von Unternehmen, die auf Online-Entdeckung angewiesen sind, ist das Beherrschen dieses neuen Paradigmas eine existenzielle Herausforderung. Die zentrale Frage ist nicht mehr, ob sie für KI optimieren sollten, sondern ob sie schnell genug anpassen können, um sichtbar zu bleiben. Das AI-gesteuerte Paris-Erlebnis von McConnells Eltern war eine Vorschau auf diese neue Realität: Statt suchen oder klicken, stellen Nutzer einfach Fragen an die KI, die entscheidet, welche Unternehmen empfohlen werden. In dieser sich entwickelnden Welt der Entdeckung bedeutet Erfolg nicht mehr nur, die höchste Position zu erreichen — sondern von der KI ausgewählt zu werden.