Beobachtetes Signal · 25. März 2026 · Market Trend · Quelle: Digiday · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
Marketer verlagern Suchbudgets zunehmend auf Generative Engine Optimization (GEO)
Marketer schichten Anteile ihrer Such- und SEO-Budgets in Richtung Generative Engine Optimization (GEO) um, da generative KI und Large Language Models (LLMs) das Suchverhalten und die Markensichtbarkeit grundlegend verändern. Eine Scribewise-Umfrage unter 205 US-Führungskräften im Marketing zeigt, dass 55 % feste Budgets für GEO eingeplant haben; 70 % davon geben an, dass GEO 11 bis 20 % dieses Budgets ausmacht. Agenturen und Marken wie VML, PMG, Noise Media Group und Pawco berichten von Test- und Pilotausgaben. PMG empfiehlt das 1,5- bis 2-Fache des bisherigen Budgets für GEO-Piloten. Zudem werden Performance-Marketing-Gelder teilweise für experimentelle Maßnahmen und Out-of-Home umgewidmet, um Signale zu erzeugen, die von LLMs erfasst werden. Branchenquellen weisen darauf hin, dass Messung und Attribution komplexer werden – weniger Klicks, dafür mehr Markenpräsenz –, was eine höhere Ambiguitätstoleranz bei der Erprobung von AEO- und GEO-Ansätzen erfordert.
Die breite, durch Umfragen und Agenturempfehlungen belegte Budgetverlagerung hin zu GEO/AEO signalisiert eine messbare strategische Verschiebung der Such- und SEO-Ausgaben durch LLM-gestützte Suche. Dies betrifft Agenturen, Messmethoden sowie die organische Suchstrategie, stellt jedoch keine isolierte Plattform-Richtlinienänderung dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- 55 % der befragten Marketingverantwortlichen haben in ihren Budgets Gelder für Generative Engine Optimization (GEO) reserviert (Scribewise-Umfrage unter 205 US-Führungskräften und Marketingmanagern).
- 70 % der Marketer mit GEO-Budgets gaben an, dass die GEO-Strategie 11 bis 20 % ihres Budgets ausmacht (Scribewise).
- PMG empfiehlt ein Pilotbudget in Höhe des 1,5- bis 2-Fachen des aktuellen Suchbudgets für GEO (Matt Allfrey, Head of SEO EMEA bei PMG).
- Pawco erhöhte sein Budget im ersten Quartal um 10 %, um die LLM-Entdeckungsoptimierung zu testen, und reservierte schätzungsweise 30 bis 35 % des Budgets für die neue Marke Genius Dog für experimentelle Zwecke (Ryan Bouton, VP of Growth bei Pawco).
- Marketer schichten SEO-Budgets in Richtung GEO/AEO um und leiten Paid-Performance-Ausgaben teilweise in experimentelle Maßnahmen und Out-of-Home um, um von LLMs erkennbare Signale zu generieren.
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Wettlauf um Markensichtbarkeit verlagert sich auf AI Search und Generative Engine Optimization
Die Markenentdeckung verlagert sich zunehmend von der traditionellen Suche hin zu KI-gestützten Answer Engines. Generative Engine Optimization (GEO) entwickelt sich dadurch zu einer strategischen Priorität auf C-Level-Ebene. Laut Conductor-Daten stuft fast ein Drittel der Digital-Marketing-Entscheider GEO als zentrale Performance-Herausforderung für 2026 ein, während 97 % bereits messbare Erfolge verzeichnen. Unternehmen investieren verstärkt in den Inhouse-Kompetenzaufbau – darunter strukturierte Schemadaten, API-gestütztes Monitoring, autoritativer Long-Form-Content sowie die Verwertung von First-Party-Daten –, um in LLMs wie ChatGPT oder Gemini auffindbar zu bleiben. Parallel verschiebt sich das Measurement von reinen Volumenmetriken hin zu qualitativen KPIs wie AI-Referral-Conversions, AI-Search-Marktanteilen und Brand Sentiment in generierten Antworten. Zögerliche Marken riskieren, den Anschluss an strategisch führende Organisationen dauerhaft zu verlieren.
Marketer optimieren GEO-Strategien als Reaktion auf Zero-Click-Suche
Digiday+ hat am 11. Mai 2026 einen Forschungsbericht von Li Lu und Catherine Wolf veröffentlicht, der zeigt, wie Marketer ihre geografischen (GEO) Strategien infolge KI-gesteuerter Zero-Click-Suchergebnisse anpassen. Die Analyse basiert auf einer Umfrage unter 142 Marken- und Agenturexperten sowie Interviews mit Marketing- und Technologie-Führungskräften. Sie ist Teil des umfassenderen Berichts „The marketer’s guide to AI applications, agentic AI, AI search and GEO/AEO in 2026“. Die Studie belegt, dass KI-generierte Suchergebnisse, die Antworten ohne Website-Besuche liefern, messbare Auswirkungen haben. Dies führt zu konkreten Veränderungen bei Suchoptimierungsansätzen wie GEO und AEO sowie bei breiter angelegten Marketingtaktiken. Der Inhalt wird exklusiv für Digiday+-Mitglieder bereitgestellt.
Generative Engine Optimization etabliert sich im Mainstream
Eine Benchmark-Studie von CiteLens analysierte 320 transaktionsorientierte Suchanfragen über vier führende AI Answer Engines hinweg – Google AI Mode, Perplexity, Claude und ChatGPT – und verglich die Zitationen mit den organischen Rankings von Google und Bing. Die Ergebnisse zeigen erhebliche Divergenzen: Google AI Mode (93 %) und Perplexity (89 %) zitieren überwiegend Quellen aus den Top-10-Google-Ergebnissen, was eine starke Korrelation mit klassischem SEO belegt. Claude bezog 53 % der Zitationen aus den Google-Top-10 und favorisierte etablierte Brands mit Wikipedia-Präsenz (58 %). ChatGPT hingegen generierte nur 30 % seiner Quellen aus Googles Top-10 und verwies verstärkt auf Nischendomains; weniger als 4 % stammten aus den Top-10 von Bing. CiteLens schlussfolgert daraus, dass es kein einheitliches „AI SEO“ gibt, und stellt ein Leaderboard sowie Tooling zur Messung der enginespezifischen AI-Sichtbarkeit bereit.
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