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GEO (Generative Engine Optimization) für SEOs

Fernlehrgang - Professionals Online Akademie für Sales und Marketing

Im Fernkurs GEO erwirbst Du fundiertes und praxisorientiertes Wissen darüber, wie Generative Engine Optimization funktioniert und wie Du sie gewinnbringend in Deinen Online-Marketing-Strategien einsetzt.

Du lernst die Unterschiede zwischen klassischem SEO und GEO bzw. AEO, die Potenziale und Grenzen von generativer KI und erhältst einen Überblick über verschiedene KI-Formate – von Text über Bild, Video bis Audio.

Darüber hinaus entwickelst Du Fähigkeiten in der On-Page-Optimierung, Earned Media, Community-Marketing, Performance-Optimierung und Monitoring von GEO-Kampagnen. Ergänzt wird das Wissen durch praxisnahe Strategien für KI-Prompts, Keyword-Analysen, Hub-Strukturen, Metadaten, Backlinks und strukturierten Daten.

Du erhältst auch Einblicke in Ethik, Governance, Risiko-Management und die Verantwortung beim Einsatz von KI-generierten Inhalten, sodass Du GEO professionell, nachhaltig und rechtssicher einsetzt.

Danach kannst Du: 

  • Generative KI für SEO und Content-Optimierung einsetzen
  • GEO-Strategien entwickeln und On-Page optimieren
  • Keywords für KI-generierten Content recherchieren und strukturieren
  • Content-Hubs auf Basis von Intent-Analysen aufbauen
  • Metadaten, strukturierte Daten und technische SEO optimieren
  • Earned Media strategisch nutzen (Wikipedia®, Presse, Backlinks)
  • Community-Marketing und nutzergenerierte Inhalte (UGC) für GEO einsetzen
  • Ladezeiten, Mobile-Friendliness und Core Web Vitals optimieren
  • KPIs analysieren und GEO-Kampagnen messen (Traffic, CTR, Engagement, Conversion)
Termin Ort Preis*
Beginn jederzeit möglich online 175,00 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 1. Einführung in GEO
  • 1.1 Verständnis des Begriffs GEO (Generative Engine Optimization)
  • 1.2 Unterschiede zwischen klassischem SEO und GEO
  • 1.3 Potenziale und Grenzen von generativer KI in Optimierungsprozessen
  • 1.4 Überblick über generative KI (Text, Bild, Video, Audio)
  • 1.5 Beispiele erfolgreicher GEO-Strategien
  • 2. Grundlagen der generativen KI
  • 2.1 Einführung in Large Language Models (LLMs)
  • 2.2 Prompt Engineering: Wie Formulierung die Ergebnisse beeinflusst
  • 2.3 Grundlagen neuronaler Netze und Trainingsdaten
  • 2.4 Erstellung einfacher KI-Prompts und Analyse der Outputs auf Qualität, Relevanz und SEO-Potenzial
  • 3. GEO-On-Page Optimierung
  • 3.1 Intent-Analyse
  • 3.2 Intent-basierte Seitenstruktur und Aufbau von GEO-Hubs
  • 3.3 Keyword-Recherche für generativen Content
  • 3.4 Automatisierte Transformation von SEO-Keyword-Daten in GEO-Keyword-Sets
  • 3.5 Optimierung für die AI-Search und LLMs
  • 3.5.1 On-Page Content: Optimierung eigener Inhalte
  • 3.5.2 Optimieren von Metadaten für GEO
  • 3.5.3 Fundamentales SEO für Zitationen
  • 3.5.4 Verwendung strukturierter Daten nach schema.org
  • 3.5.5 Verwendung von Zitaten, Zahlen und Statistiken
  • 3.5.6 Content Freshness und Aktualität
  • 3.5.7 Technische OnSite-Optimierung
  • 4. GEO-Earned Media Optimierung
  • 4.1 Optimierung für die AI-Search und LLMs
  • 4.1.1 Earned Media: Präsenz auf Wikipedia®
  • 4.1.2 Earned Media: Nutzung von Nachrichten- und Medienpartnern
  • 4.1.3 Earned Media: Klassische und digitale Öffentlichkeitsarbeit
  • 4.1.4 Earned Media: Fokus auf Entitäten statt auf Keywords
  • 4.1.5 Earned Media: Backlinking - Relevanz für traditionelle SEO vs. Reputationsaufbau im Zeitalter von GEO
  • 5. GEO Community-Marketing Optimierung
  • 5.1 Optimierung für die AI-Search und LLMs
  • 5.1.1 Community-Marketing: Präsenz und Diskussionen auf Reddit®
  • 5.1.2 Community-Marketing: Beteiligung an Foren und Fachcommunities
  • 5.1.3 Community-Marketing: Nutzergenerierte Inhalte UGC
  • 6. Performance Optimierung
  • 6.1 Ladezeit, Mobile-Friendly, Core Web Vitals
  • 7. Analyse und Monitoring
  • 7.1 KPIs für GEO: Traffic, CTR, Engagement, Conversion
  • 7.2 Messbare Ergebnisse von GEO-Kampagnen erfassen
  • 7.3 A/B-Testing von KI-generierten Inhalten
  • 7.4 Erstellung eines GEO-Monitoring-Dashboards
  • 8. Risiko-, Ethik- & Governance-Aspekte von GEO
  • 8.1 Bias in generativen Systemen
  • 8.2 Verantwortung bei KI-optimierten Inhalten
  • 8.3 Manipulationsgrenzen von GEO
  • 8.4 Abhängigkeit von proprietären Modellen (OpenAI®, Google®, Anthropic®)
Dauer/zeitlicher Ablauf:
Vollzeit: ca. 4 Tage (5 h/Tag), Teilzeit: ca. 8 Tage (2-3 h/Tag)
Ziele/Bildungsabschluss:

Teilnahmezertifikat "GEO (Generative Engine Optimization)"

Im Fernstudium GEO werden umfassende Kenntnisse im Bereich der generativen Suchmaschinenoptimierung vermittelt. Zu den ersten Lerninhalten gehört die Einführung in GEO und generative KI. Dabei wird erklärt, was GEO ist, welche Unterschiede zum klassischen SEO bestehen und wie generative KI in den Bereichen Text, Bild und Video eingesetzt werden kann. Unterschiede zwischen LLMs, Bildgeneratoren und Multimodal-KIs werden ebenfalls behandelt, um ein fundiertes Verständnis für die verschiedenen Technologien zu schaffen.

Ein weiterer Schwerpunkt im GEO Fernkurs liegt auf der Keyword- und Content-Strategie. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wie eine gezielte Keyword-Recherche für generative Inhalte durchgeführt wird und wie Nutzerintention sowie Search Intent die Content-Struktur beeinflussen. Darüber hinaus wird die Planung einer Content-Map vermittelt, die Text, Bild und Video sinnvoll miteinander kombiniert.

Die technische GEO-Optimierung bildet einen weiteren wichtigen Bestandteil des E-Learnings. Hierbei werden strukturierte Daten, Schema Markup sowie Aspekte wie Ladezeit, Mobile-Friendliness und Core Web Vitals behandelt. Ebenso wird vermittelt, wie KI-generierte Inhalte effizient von Suchmaschinen indexiert werden können.

Im Rahmen des Kurses wird außerdem die Bedeutung von Mentions anstelle klassischer Backlinks erläutert. Brand Mentions, Topic Mentions und Social Signals werden hinsichtlich ihres Einflusses auf Rankings und Sichtbarkeit analysiert.

Abschließend legt das GEO Fernstudium großen Wert auf Analyse und Monitoring. Die Teilnehmenden lernen, messbare Ergebnisse von GEO-Kampagnen zu erfassen und datenbasiert zu optimieren, um den langfristigen Erfolg ihrer Strategien sicherzustellen.

Teilnahmevoraussetzungen:
Gute Deutsch- und Internetkenntnisse
Technische Voraussetzungen:
Desktop-PC, Tablet-PC, Laptop oder Smartphone mit Internetzugang
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Online-Kurs im Online-Campus, mit digitalem Studienskript, Studieninhalte digital im Campus hinterlegt, Einführungsbegleitheft
Material:
Studienskript
Optionale Aufgaben zur SelbstkontrolleEinführungsbegleitheft
Zielgruppe:
Online Marketing ManagerInnen
SEO - SuchmaschinenoptimiererInnen
Online Marketing Experten / Expertinnen
Seminarkennung:
MOOC-GEO-10
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