Unter Answer Engine Optimization (AEO) versteht man die Strategie, Web-Inhalte gezielt so zu erstellen und zu optimieren, dass sie von KI-Systemen als direkte Antworten auf Suchanfragen genutzt werden.
Während klassische SEO-Maßnahmen darauf ausgerichtet sind, durch Keywords, Backlinks und On-Page-Optimierung eine höhere Position in den Suchergebnissen zu erzielen, fokussiert AEO auf die inhaltliche Aufbereitung. Das bedeutet, dass Informationen in präziser, leicht verständlicher und zugleich kontextualisierter Form präsentiert werden. Systeme wie ChatGPT oder Google SGE (Search Generative Experience) ziehen bevorzugt aufbereitete Inhalte heran, die Fragen klar beantworten, eindeutige Strukturen aufweisen und durch zusätzliche Metadaten maschinenlesbar sind.
Ein wesentliches Merkmal von AEO ist die enge Verknüpfung mit strukturierter Sprache. Inhalte, die in Frage-Antwort-Formaten präsentiert oder durch FAQ-Blöcke angereichert sind, lassen sich von KI-Systemen leichter extrahieren. Ebenso wichtig sind strukturierte Datenformate wie Schema Markup, die Kontextinformationen hinzufügen und so die maschinelle Verarbeitung erleichtern. Das Ziel ist es nicht mehr primär, Klicks auf eine Seite zu generieren, sondern als maßgebliche Quelle innerhalb von KI-generierten Antworten sichtbar zu sein.
Abgrenzung zu Search Agent Optimization (SAO)
Neben AEO gewinnt ein weiterer Begriff an Bedeutung: Search Agent Optimization (SAO). Auf den ersten Blick überschneiden sich beide Ansätze, tatsächlich handelt es sich jedoch um unterschiedliche Konzepte. Während AEO Inhalte für KI-Antwortsysteme optimiert, fokussiert sich SAO stärker auf die Funktionsweise sogenannter Search Agents – also digitale Assistenten wie Siri, Alexa, Google Assistant oder auch multimodale Systeme wie ChatGPT mit Webzugang.
Die Unterschiede lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- AEO zielt darauf, Inhalte so zu gestalten, dass sie in Antwortfeldern von Such- und Antwortmaschinen wie Google SGE oder ChatGPT erscheinen. Im Mittelpunkt steht die inhaltliche Struktur, die Präzision der Antworten und die maschinelle Lesbarkeit.
- SAO konzentriert sich darauf, wie digitale Assistenten Informationen verarbeiten, auswählen und dem Nutzer präsentieren. Hier spielen Konversationstauglichkeit, Long-Tail-Fragen und der Zugriff auf vertrauenswürdige Datenquellen eine zentrale Rolle.
Ein praktisches Beispiel verdeutlicht die Abgrenzung: Gibt ein Nutzer eine Suchanfrage bei Google ein, greift AEO, um Inhalte im KI-generierten Antwortfeld sichtbar zu machen. Fragt derselbe Nutzer jedoch Siri oder Alexa nach einer Empfehlung, greift SAO, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass der Assistent Inhalte aus der eigenen Quelle auswählt. AEO und SAO ergänzen sich also, sind jedoch auf unterschiedliche Endpunkte im Nutzerverhalten ausgerichtet.
