GEO-Strategien: Wie KI-Suchen zwischen B2B und B2C unterscheiden

Zwei Menschen fragen am selben Abend eine KI um Rat.

Luisa sucht eine neue Kaffeemaschine für unter 500 Euro und tippt: “Welche nachhaltige Kaffeemaschine hat die besten Bewertungen für Langlebigkeit?” Zehn Sekunden später hat sie eine Antwort, drei Empfehlungen und einen Link zum Shop. Sie ist damit Teil eines Trends, der den Einzelhandel gerade ordentlich durcheinanderwirbelt: Der über KI-Modelle vermittelte Empfehlungs-Traffic auf Einzelhandelsseiten im Jahresvergleich ist im letzten Jahr um das knapp siebenfache gestiegen. Diese Besucher:innen kaufen anschließend auch häufiger ein, mit einer um 31 Prozent besseren Konversionsrate als klassischer Website-Traffic. (Quelle)

Henning sitzt im Einkauf eines Mittelständlers und fragt: “Welche ERP-Systeme unterstützen DSGVO-Konformität und SAP-Schnittstellen für ein Logistikunternehmen mit 200 Mitarbeitenden?” Diese Antwort dauert länger, ist komplizierter und entscheidet am Ende vielleicht über einen Vertrag im sechsstelligen Bereich.

Beide haben generative KI benutzt. Beide bekommen eine völlig unterschiedliche Antwort, aus völlig unterschiedlichen Quellen, mit völlig unterschiedlichen Konsequenzen für die Marken, die dabei genannt – oder eben nicht genannt – werden.

Reicht also eine GEO-Strategie für alle Zielgruppen?

Nein. Genau wie im klassischen Suchmaschinenmarketing gilt: B2B- und B2C-Nutzer:innen stellen nicht nur andere Fragen, sie bekommen ihre Antworten auch aus komplett anderen Ecken des Internets.

Für PR- und Kommunikationsverantwortliche heißt das: Pressearbeit und Content-Marketing verschwimmen zunehmend mit einer neuen Disziplin. Man könnte sie Digital PR für Algorithmen nennen.

Der Konsument will die Abkürzung, der Einkäufer will Absicherung

Wer privat einkauft, nutzt KI wie eine gut informierte Freundin, die schon alle Testberichte gelesen hat. Es geht um Tempo: Statt zehn Amazon-Rezensionen selbst durchzuscrollen, lässt man sich die Essenz servieren. Trends, Vergleiche, ein schneller Kaufimpuls.

Im B2B-Bereich sieht die Sache anders aus. Dort ist eine Kaufentscheidung selten die eines Einzelnen. Meistens entscheidet ein ganzes Gremium mit, und die KI wird zum stillen Rechercheassistenten, der schon vorsortiert, bevor überhaupt ein:e Vertriebler:in ans Telefon geht.

94 Prozent aller B2B-Einkäufer nutzen mittlerweile generative KI-Tools oder Conversational Search während ihres Kauf- und Rechercheprozesses (Quelle). Für das Buying Committee ist die KI damit zu einer der wichtigsten Informationsquellen geworden – teils sogar wichtiger als die Website des Herstellers selbst, weil Einkäufer dort schneller einen neutral wirkenden Vergleich bekommen. Eine Studie, ein Whitepaper, eine Fachdiskussion – all das fließt in die Antwort ein, die das Einkaufsgremium am Ende bekommt. Wer als Anbieter in dieser Vorauswahl nicht auftaucht, hat den Auftrag oft schon verloren, ohne es zu merken.

Genau hier wird PR für GEO relevant: Im B2B entscheidet häufig nicht die beste Anzeige, sondern der beste Ruf in den Ecken des Netzes, wo Fachleute wirklich diskutieren.

Ein Beispiel aus der Praxis: Zwei Anbieter, zwei Auftritte

Nehmen wir zwei fiktive Softwareanbieter. Beide haben ein vergleichbares Produkt, ähnliche Preise, ähnliche Funktionen.

Anbieter A hat eine schöne Website, aber sonst passiert wenig: keine Fachbeiträge, keine Diskussionen in einschlägigen Foren, keine Stimmen von echten Kundinnen und Kunden, die öffentlich über die Erfahrung sprechen.

Anbieter B hat dagegen kontinuierlich in Fachkreisen Präsenz aufgebaut: Mitarbeitende, die auf LinkedIn Fachfragen beantworten, eine Case Study, die typische Kritikpunkte offen anspricht und löst, ein paar ehrliche Kundenstimmen auf einschlägigen Bewertungsseiten.

Fragt nun ein:e Einkäufer:in die KI nach den passenden Anbietern für sein oder ihr Problem, wird sie mit hoher Wahrscheinlichkeit Anbieter B empfehlen. Nicht weil das Marketing besser war, sondern weil dank GEO im Netz mehr über ihn zu finden war, das eine KI als glaubwürdig genug einstufen konnte, um es weiterzugeben. Das ist der Punkt, an dem klassische PR-Arbeit auf einmal wieder zur strategischen Kernaufgabe wird.

Woher zieht die KI ihre Informationen – und warum betrifft das jede Kommunikationsabteilung?

Reputation entsteht heute nicht mehr nur auf der eigenen Website, sondern in all den Ökosystemen, die eine KI im Hintergrund tatsächlich abfragt.

Wenn es um Konsumgüter geht, spielen vor allem diese Quellen eine Rolle für GEO:

• Reddit – seit einem größeren Datenzugriffs-Deal mit Google eine zentrale Quelle für viele KI-Antworten, weil die dortigen Diskussionen als besonders authentisch und wenig von Werbung verfälscht gelten. Wer nach der “echten Meinung” zu einem Produkt sucht, landet oft indirekt bei Reddit.
• Online-Shops und Marktplätze wie Amazon, wo Produktbeschreibungen und Kundenbewertungen zusammen die Grundlage für Empfehlungen bilden.
• Social-Media-Plattformen wie TikTok oder Instagram, deren Video- und Audioinhalte zunehmend mit ausgewertet werden.
• Frage-Antwort-Portale, auf denen Menschen ganz offen ihre Alltagsprobleme schildern.

Wenn es um Geschäftsentscheidungen geht, zählen andere Signale:

• LinkedIn – die wichtigste Plattform für berufliche Themen, allerdings mit eingeschränktem Zugriff für die meisten KI-Anbieter. Öffentlich sichtbare Fachbeiträge, Unternehmensseiten und Expertenprofile sind trotzdem eine wichtige Quelle, wenn eine KI herausfinden will, wer in einem Themenfeld tatsächlich etwas zu sagen hat.
• Unabhängige Bewertungsplattformen für Unternehmenssoftware und -dienstleistungen – Hier tauschen sich Anwenderinnen und Anwender ehrlich über Vor- und Nachteile aus, und genau diese Einschätzungen greifen KIs gerne auf.
• Wissenschaftliche und fachliche Quellen, die vor allem in technisch anspruchsvollen oder stark regulierten Branchen als Beleg für Glaubwürdigkeit herangezogen werden.
• Entwickler- und Technikforen, wenn es konkret um Software- und IT-Entscheidungen geht.

Für beide Welten gleich wichtig ist Video-Content: Vor allem Google-Systeme transkribieren Videos zunehmend in Echtzeit. Im Konsumbereich sind das How-to-Videos und Produkttests, im Geschäftsbereich Produktdemos und aufgezeichnete Fachvorträge. Und ganz grundsätzlich bleibt Wikipedia die Basisschicht: Existiert eine Marke überhaupt als bekannte, seriöse Größe?

Was heißt das konkret für die PR-Arbeit?

• Earned Media bekommt eine zweite Aufgabe. Es geht nicht mehr nur um Reichweite, sondern darum, für GEO Vertrauenssignale zu setzen, die eine KI als glaubwürdig genug einstuft, um sie weiterzuerzählen.
• Reputationsmanagement wird konkreter und kleinteiliger. Wer Konsumgüter vermarktet, sollte wissen, was in Foren und Shop-Bewertungen über die eigene Marke steht. Wer im B2B-Umfeld arbeitet, sollte auf Fachplattformen und in beruflichen Netzwerken präsent und ansprechbar sein.
• Inhalte müssen klar und direkt erzählt sein. Verständliche Antworten, konkrete Beispiele, echte Stimmen – das lässt sich leichter aufgreifen als vage Marketingsprache.

“GEO ist im Grunde Digital PR für Algorithmen: Wer im Konsumentengeschäft nicht in den Foren und Bewertungen vorkommt, existiert für die KI nicht. Wer im B2B-Geschäft nicht in den Fachkreisen zitierfähig ist, verschwindet aus dem Einkaufsgremium, bevor der Vertrieb überhaupt anrufen konnte.”

Miriam Schwellnus, Expertin für KI-optimierte Kommunikation und PR sowie CEO von Mashup Communications

Was beide Welten trotzdem gemeinsam haben

Trotz unterschiedlicher Zielgruppen und unterschiedlicher Orte, an denen die KI mitliest, gilt für beide Seiten dasselbe Grundprinzip: Klarheit schlägt Marketingsprech. Inhalte müssen für GEO so erzählt sein, dass eine Maschine die Argumentation nachvollziehen und Fakten verifizieren kann – und dass am Ende die eigene Marke als die naheliegende Antwort auf die Frage erscheint.

Für die tägliche Redaktionsarbeit heißt das:

• Fragen direkt und ohne Umschweife beantworten, statt lange auf den Punkt hinzuarbeiten
• Namen von Marken, Produkten und Fachbegriffen konkret nennen, statt sie durch „es“ oder „dieser Anbieter“ zu ersetzen
• Konkrete Beispiele und echte Erfahrungen einbauen, statt nur Behauptungen aufzustellen
• Aussagen wie „Wir sind die Besten“ durch nachvollziehbare Belege ersetzen

FAQ zu Generative Engine Optimization im B2B- und B2C-Vergleich

Was ist der wichtigste Unterschied zwischen B2B- und B2C-GEO?

Im B2B-Bereich geht es darum, bei komplexen, mehrstufigen Kaufentscheidungen auf der Shortlist zu landen – gestützt auf Fachwissen, Studien und die Erfahrungen anderer Anwenderinnen und Anwender. Im B2C-Bereich geht es um schnelle Sichtbarkeit bei alltäglichen Kaufentscheidungen, gestützt vor allem auf Foren, echte Kundenstimmen und Shop-Daten.

Welche Rolle spielt LinkedIn für generative KI-Systeme?

LinkedIn ist wichtig, um im B2B-Kontext als glaubwürdige Marke oder Fachperson zu erscheinen, allerdings ist der Zugriff für die meisten KI-Anbieter eingeschränkt. Öffentlich sichtbare Beiträge und Unternehmensseiten bleiben trotzdem eine wichtige Referenz.

Warum ist Reddit für B2C-GEO so relevant geworden?

Weil ein größerer Datenzugriffs-Deal mit Google dazu geführt hat, dass Reddit-Inhalte von KI-Systemen als vergleichsweise ehrliches und wenig von Werbung beeinflusstes Meinungsbild eingestuft werden – besonders bei Fragen nach echten Nutzererfahrungen.

Reicht klassisches Suchmaschinenmarketing nicht mehr aus?

Klassisches SEO bleibt relevant für Rankings in Suchmaschinen. GEO kommt als zusätzliche Disziplin hinzu, weil generative Antworten anders zustande kommen: Sie werden aus mehreren Quellen zusammengefasst und direkt ausgegeben, oft ohne dass jemand die Ursprungsseite überhaupt noch besucht.

Was können PR-Teams konkret als Erstes tun?

Herausfinden, wo über die eigene Zielgruppe tatsächlich gesprochen wird – in welchen Foren, auf welchen Bewertungsseiten, in welchen Fachkreisen – und dort gezielt Präsenz und einen guten Ruf aufbauen, statt sich ausschließlich auf die eigene Website zu verlassen.