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Wie KI den B2B Commerce grundlegend verändert GEO statt SEO: KI revolutioniert die B2B Suche

Von Romain Fouache* 4 min Lesedauer

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Liferay GmbH

KI-Agenten verändern das Suchverhalten im B2B Einkauf radikal. Klassische SEO-Strategien reichen daher nicht mehr aus. Was GEO wirklich bedeutet und wie Unternehmen ihre Produktdaten für die KI-Ära fit machen können – ein Überblick.

Anstelle einfacher Keywords werden KI-gestützte Agenten immer wichtiger, da sie die Suchanfragen im Kontext verstehen.(Bild: frei lizenziert / Unsplash)
Anstelle einfacher Keywords werden KI-gestützte Agenten immer wichtiger, da sie die Suchanfragen im Kontext verstehen.
(Bild: frei lizenziert / Unsplash)

Die Tatsache, dass Künstliche Intelligenz (KI) auch die klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) verändert, sorgt derzeit für viel Aufruhr und schürt bei Unternehmen Zweifel und Unsicherheiten. Dabei ist es wichtig, Fakten zu liefern und nicht überstürzt zu reagieren.

Doch der Reihe nach. Was ist GEO eigentlich? Generative Experience Optimization (GEO) steht für eine neue Disziplin, die Unternehmen dazu zwingt, Daten und Informationen nicht nur für Suchmaschinen, sondern auch für KI-Agenten zu optimieren. Letztere sind im Bereich der Marketing Automation oder im E-Commerce seit diesem Jahr in aller Munde. Dort automatisieren sie zunehmend große Teile des Einkaufs. Anstelle einfacher Keywords werden solche KI-gestützten Agenten auch beim Thema GEO immer wichtiger, da sie die Suchanfragen im Kontext verstehen, frühere Interaktionen auswerten und direkt passende Lösungen präsentieren.

Warum klassische SEO-Strategien im B2B nicht mehr ausreichen

Lange Zeit war SEO der Königsweg, um online gefunden zu werden. Doch SEO basiert auf einem statischen Modell: Unternehmen definieren Schlüsselwörter (Keywords), platzieren sie in Inhalten und hoffen auf Sichtbarkeit. Dieses Modell stößt im B2B zunehmend an Grenzen, weil Kaufentscheidungen hier komplexer und seltener linear verlaufen.

B2B Einkäufer suchen heute nicht mehr nur nach einzelnen Produkten, sondern stellen detaillierte, kontextabhängige Fragen: „Welche CNC-Maschine erreicht Präzision im Mikrometerbereich für Medizintechnik?“ oder „Welcher Anbieter liefert klimaneutrale Industriekühler in Serie ab 50 Stück?“ Solche Fragen werden von klassischen Keyword-Strategien kaum erfasst. KI-gestützte Agenten interpretieren diese Anfragen hingegen in ihrem gesamten Kontext und liefern Ergebnisse, die präziser auf die tatsächliche Kaufabsicht zugeschnitten sind.

GEO: Die neue Disziplin für den B2B Vertrieb

Wer im Bereich GEO erfolgreich sein will, muss Inhalte und Produktinformationen so aufbereiten, dass KI-Agenten sie effizient nutzen können, um Käufern präzise und relevante Antworten zu liefern. GEO ersetzt SEO nicht vollständig, sondern erweitert es entscheidend: Statt starrer Keywords müssen Unternehmen sich an dynamische, KI-basierte Dialoge anpassen. GEO rückt die Customer Experience (CX) ins Zentrum – und diese wird zunehmend von KI geprägt.

Drei Säulen für erfolgreiche GEO-Strategien

1. Strukturierte Produktdaten statt Marketingprosa:
KI-Agenten analysieren strukturierte, maschinenlesbare Daten. B2B Unternehmen sollten technische Details wie Maße, Materialien, Kompatibilitäten und Zertifikate standardisiert bereitstellen. Ein Beispiel: Ein Hersteller von Automatisierungstechnik, der Sensoren verkauft, sollte nicht nur „kompakt“ oder „hochpräzise“ angeben, sondern exakte Angaben zu Messbereich, Auflösung und Schnittstellen liefern. Nur so kann die KI diese Daten richtig interpretieren und passende Empfehlungen geben.

2. Intention erkennen und Sprache der Kunden sprechen:
Wer auf GEO setzt, muss die Begriffe nutzen, die Kunden tatsächlich verwenden. Ein Beispiel aus dem Maschinenbau: Während ein Anbieter „Kugeldrehverbindungen“ anbietet, suchen Einkäufer oft nach „Slewing Bearings“. Analysen von Kundenfeedback, Suchanfragen und Supporttickets helfen, diese Lücke zu schließen. GEO bedeutet hier, die Produktdaten mit Synonymen und Kundensprache anzureichern, sodass KI-Agenten sie finden und verstehen.

3. Kontext einbeziehen statt nur Keywords bedienen:
Ein Einkäufer, der online nach „Förderband geeignet für Lebensmittelproduktion sucht, hat andere Anforderungen als jemand, der „Förderband schwerlast“ eingibt. KI kann diesen Kontext erfassen – vorausgesetzt, die Produktdaten enthalten Informationen zu Hygienestandards, branchenspezifischen Normen oder Belastungsgrenzen. GEO fordert daher, Produktdaten mit Attributen anzureichern, die unterschiedliche Einsatzszenarien und Branchenkontexte abbilden. Dabei helfen zentrale Product Information Management (PIM)-Systeme, in denen Produktinformationen verwaltet, angereichert und entlang der gesamten Customer Journey automatisiert an verschiedene Marketing- und Vertriebskanäle angepasst werden können.

Beispiele aus der Praxis: Wie GEO den Unterschied macht

Ein Hersteller von Industriestaubsaugern stellte fest, dass Einkäufer in Suchanfragen häufig Fragen nach der Eignung für explosionsgefährdete Bereiche stellen („ATEX-Staubsauger“). Zunächst war dieser Begriff nicht in den Produktdaten enthalten, obwohl die Geräte ATEX-zertifiziert waren. Durch eine GEO-Strategie wurden die Produktinformationen erweitert, ATEX als explizites Attribut ergänzt und relevante Einsatzbereiche beschrieben. Das Ergebnis: Die Produkte wurden in KI-gestützten Suchsystemen häufiger vorgeschlagen, die Sichtbarkeit bei zielgenauen Anfragen stieg messbar.

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Ein anderes Beispiel aus der Elektrotechnik: Ein Anbieter von Sensorik stellte fest, dass viele Einkäufer bei KI-gestützten Anfragen präzise Parameter wie IP-Schutzklassen oder Temperaturbereiche erwarteten. Durch standardisierte Angaben in den Produktdaten und die Integration von Kundenfragen in die Produktbeschreibungen konnte der Anbieter seine Trefferquote bei KI-basierten Suchagenten signifikant erhöhen.

GEO braucht eine neue Denkweise – besonders im B2B

Die Einführung von GEO erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern auch ein Umdenken in Marketing und Vertrieb:

  • Produktinformationen müssen als strategisches Asset gesehen werden, das die Basis für den Erfolg im KI-Zeitalter bildet.
  • Marketingteams sollten mit Technik und Vertrieb zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Produktdaten vollständig, konsistent und kundenzentriert sind.
  • Unternehmen müssen den kontinuierlichen Abgleich der Datenqualität etablieren, um auf neue Trends, veränderte Kundenfragen oder sich wandelnde Marktanforderungen reagieren zu können.

Fazit: GEO als Schlüssel zur KI-fähigen Customer Experience

B2B Unternehmen, die heute mit einer GEO Strategie starten, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Sie stellen sicher, dass ihre Produkte von KI-Agenten erkannt und präzise empfohlen werden – und schaffen so ein Einkaufserlebnis, das nicht nur den aktuellen Anforderungen entspricht, sondern auch künftige Entwicklungen im digitalen Handel berücksichtigt. GEO macht aus Produktdaten einen zentralen Erfolgsfaktor und setzt neue Maßstäbe für eine wirklich kundenzentrierte, KI-gestützte Customer Experience im B2B.

*Romain Fouache ist CEO bei Akeneo.

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