Uns interessiert, wie andere hier ihren Einstieg in SEO gefunden haben und wie ihr gerade mit GEO umgeht, also der Optimierung für KI-Suchen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder die AI Overviews.

Zu SEO:

Habt ihr mit Kursen, Blogs, Büchern oder YouTube angefangen, oder direkt an eigenen Projekten gelernt?
Welche Ressourcen haben euch wirklich weitergebracht, und welche würdet ihr heute eher überspringen?
Wie lange hat es gedauert, bis ihr euch sicher gefühlt habt?

Zu GEO:

Passt ihr eure Inhalte gezielt für KI-Antworten an, oder macht ihr einfach sauberes SEO und schaut, was passiert?
Wie messt ihr, ob eure Seiten in KI-Antworten als Quelle auftauchen? Nutzt ihr dafür Tools oder prüft ihr manuell?
Habt ihr schon Unterschiede zwischen den einzelnen KI-Systemen bemerkt?

Mein Eindruck bisher: Vieles überschneidet sich mit klassischem SEO, etwa klare Struktur, direkte Antworten und belastbare Quellen. Ich bin mir aber nicht sicher, wie viel davon wirklich GEO-spezifisch ist und wie viel gerade nur Hype.

Ihr kennt das: Im AI-Tracking steht eine Gesamt-Sichtbarkeit, und alle nicken. Dabei sagt so ein Wert ungefähr so viel aus wie ein Durchschnitts-Ranking über alle Keywords hinweg. Wir segmentieren die Prompts deshalb nach derselben Funnel-Logik wie den Redaktionsplan. Im Screenshot seht ihr ein anonymisiertes Beispiel aus Peec AI.

Was die Segmentierung sichtbar macht

Gesamt liegt die Marke bei 8 % (471 von 5.888 Antworten). Nach Stufe getrennt sieht es so aus:

Stufe	Prompts	Sichtbarkeit	Marktführer
ToFu (frühe Recherche)	7	0,2 %	12,5 %
MoFu (Vergleiche, Lösungswege)	43	7,7 %	48,1 %
BoFu (Anbieter- und Kaufentscheidung)	16	12,3 %	53,3 %

In frühen Recherche-Fragen ist die Marke praktisch unsichtbar: 1 Nennung in 624 Antworten. Bei nur 7 Prompts ist das ein Hinweis, der vor allem auch eine Tracking-Lücke aufzeigt.
Dort kommt allerdings auch der Marktführer nur auf 12,5 %. KI-Systeme nennen in dieser Phase generell selten Marken, das Feld wirkt noch offen.
Kurz vor der Kaufentscheidung ist die Marke am sichtbarsten. Gleichzeitig ist hier der Abstand zum Marktführer mit rund 41 Prozentpunkten am größten.

So ist es aufgesetzt

Bei größeren Prompt-Sets lässt sich die Zuordnung zu den Stufen gut mit Claude vorsegmentieren. Das Ergebnis prüfen wir anschließend manuell.
Passt die Zuordnung, speichern wir die Prompts über den Peec AI MCP direkt ins Kundenprojekt. Die Funnel-Stufe hängt dabei als Tag am Prompt, sodass sich die Auswertung danach filtern lässt.
Verglichen wird immer pro Stufe mit dem Marktführer dieser Stufe, nicht mit dem Gesamtwert.

Weitere Dimensionen, die sich anbieten

nach LLM bzw. Engine
nach Themen-Cluster
nach Markt oder Sprache
Branded vs. Non-Branded Prompts

Nach welchen Dimensionen segmentiert ihr euer AI-Tracking standardmäßig?

r/SEOinDE

Wie habt ihr SEO gelernt? Was ist euer Ansatz im GEO?

Gesamt-Sichtbarkeit im AI-Tracking sagt wenig aus: Prompts nach Funnel-Stufe segmentieren mit Claude und Peec AI

Was die Segmentierung sichtbar macht

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Weitere Dimensionen, die sich anbieten

Findet ihr auch im deutschsprachigen Raum sind Ahref und Semrush die führenden Backlinkchecker, oder gibts hier bessere bzw. komplementäre Alternativen?