Generative Search Optimization (GSO) in Köln

• Tag 1 - Grundlagen & Einstieg
• Einführung in Generative Search Optimization (GSO / GEO / LLMO)
  • Abgrenzung zu klassischer SEO
  • Relevanz im Kontext von Google SGE, Perplexity, Chatbots
  • Warum GSO ein eigener Kanal ist

• Funktionsweise generativer KI-Suchsysteme
  • Large Language Models vs. Small Language Models vs. RAG
  • Wie LLMs Inhalte erkennen, verarbeiten und verwenden
  • Machine-readable Content: Was KI braucht, um Inhalte zu verstehen

• Messung & Analyse
  • AI-Traffic in GA4 erkennen
  • Referrer & erste Dashboards
  • Ausgangslage bestimmen

• Prompts verstehen & testen
  • Prompts als neue Keywords
  • Prompt-Typen entlang der Customer Journey
  • Erste Live-Übungen

• Content & Technik
  • Crawlability & Indexierbarkeit
  • Evergreen-Content & Wissensseiten
  • Strukturierte Daten (Schema.org, FAQs, Tabellen, Listen)
  • Entity-Mapping & semantische Klarheit

• Quellen & Plattformen
  • Externe Datenbanken (z. B. PDFs)
  • Unternehmensprofile & Bewertungen
  • YouTube & Social Media als AI-Quellen

• Abschluss Tag 1
  • Quick Wins identifizieren
  • Messbaseline festlegen

• Tag 2 - Praxis & Strategie
• Rückblick & Warm-up
• Content-Gestaltung für generative Antworten
  • Fragenorientierte Strukturierung (FAQ, How-To, definitorische Texte)
  • Kohärenz, Prägnanz & EEAT als Trust-Faktoren
  • Unterschied Content für Featured Snippets vs. Content für KI-Antworten

• Prompt-Recherche & Wettbewerbsvergleich
  • Eigene Prompts systematisch aufbauen
  • Wettbewerber-Analyse in AI-Antworten
  • Prompt-Gaps identifizieren

• Maßnahmen entwickeln
  • PR & Erwähnungen
  • Community & UGC
  • Evergreen-Content & Portale
  • Structured Data & Entitäten

• Messung & Monitoring
  • GSO-/GEO-/LLMO-Metriken und KPI-Framework
  • Erkennen generativer Treffer (SGE Labs, Drittanbieter-Tools)
  • Aufbau eines Mini-Dashboards
  • Re-Messung in Intervallen

• Roadmap & Ressourcenplanung
  • 90-Tage-Plan mit Meilensteinen
  • Rollen & Verantwortlichkeiten
  • Integration in bestehende SEO-Strategien

• Governance & Risiken
  • Umgang mit Halluzinationen & Fehlinformationen
  • Qualitätsstandards & EEAT
  • Rechtliche Aspekte & Datenfreigabe

• Abschluss-Lab & Wrap-up
  • Ausarbeitung einer GSO-/GEO-/LLMO-Maßnahme (Ziel, Hypothese, Umsetzung, Messung)
  • Peer-Review & Präsentation
  • Zusammenfassung & Ausblick: Zukünftige Entwicklungen & Handlungsempfehlungen

LernzieleSie beherrschen nach diesem Seminar die zentralen Methoden, Tools und Strategien, um Inhalte gezielt für generative KI-Suchsysteme wie Google SGE oder Perplexity zu optimieren. Sie verstehen, wie Large Language Models Informationen verarbeiten, welche strukturellen und semantischen Anforderungen Texte erfüllen müssen und wie Sie durch gezielte Prompt-Analysen und strategisches Content Design Sichtbarkeit erzeugen.Darüber hinaus können Sie relevante Messgrößen definieren, Dashboards einrichten und eine eigene GSO-Roadmap entwickeln, um die Performance Ihrer Inhalte kontinuierlich zu analysieren und zu verbessern.ZielgruppenDieses Seminar richtet sich an SEO-Manager:innen, Content-Verantwortliche, Digital-Marketer, technische Redakteur:innen sowie alle Fachkräfte aus den Bereichen Online-Marketing, Redaktion, PR oder Unternehmenskommunikation, die Inhalte für KI-gestützte Suchsysteme optimieren möchten.Ebenso geeignet ist das Seminar für Teams in Agenturen oder Unternehmen, die generative Tools bereits einsetzen oder deren Sichtbarkeit im KI-Kontext verbessern wollen.Teilnahmevoraussetzungen

• Sie benötigen Grundkenntnisse im Umgang mit Netzwerken und digitalen Plattformen.
• Erste Erfahrungen im Bereich SEO oder Content-Erstellung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
• Grundverständnis für Funktionsweise von Suchmaschinen und digitalen Datenquellen ist von Vorteil.