Zielsetzung des Kurses
Der Kurs Generative Engine Optimization (GEO) adressiert Verfahren zur Sichtbarkeitssteigerung in generativen Antwortsystemen und großen Sprachmodellen. Im Mittelpunkt steht die Ausrichtung von Inhalten, Datenquellen und Metadaten auf generative Engines, um Abrufbarkeit, Einbindung und Zitierfähigkeit zu erhöhen. Behandelt werden Schnittstellen zwischen Information Retrieval, Prompt-Engineering, Wissensmodellierung und Suchtechnologien. Die Veranstaltung ist dem Feld des digitalen Marketings, der Informationswissenschaft und der technischen Kommunikation zuzuordnen.
Inhalte
Einordnung von Generative Engine Optimization in das Such- und Retrieval-Ökosystem, Abgrenzung zu klassischer SEO, Funktionsweisen generativer Modelle, Antwortzusammenstellung, Halluzinationsrisiken und Datenherkunft
Content-Architektur und Wissensaufbereitung mit Fokus auf strukturierte Daten, Ontologien, Taxonomien, Entity-Definitionen, Metadaten-Schemata sowie Quellkennzeichnung für Zitierbarkeit
Prompt- und Query-Design für generative Systeme einschließlich Formulierungsmuster, Kontextsteuerung, Few-Shot-Beispiele und Kontrolle von Ausgabeformaten
Datenbereitstellung und technische Implementierung über APIs, Feeds und Sitemaps, Nutzung von Markup-Standards (z. B. Schema), Dokumentation von Quellen sowie Governance und Versionierung
Evaluation mittels Metriken zu Abrufrate, Antwortabdeckung und Quellenanteil, Testverfahren mit Benchmarks, Log-Analyse, A/B-Varianten sowie Fehlertypisierung und Nachsteuerung
Rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen mit Hinweisen zu Urheberrecht, Kennzeichnung, Datenschutz, Markenbezug sowie Abstimmung zwischen Redaktion, Technik und Compliance
Lernziele
- Analysieren von Antwortpfaden generativer Engines und Identifizieren von Einflussfaktoren auf Zitierung und Einbindung
- Unterscheiden von GEO- und SEO-Ansätzen anhand konkreter Anwendungsfälle und Datenflüsse
- Erstellen strukturierter Inhalte inklusive Entitäten, Metadaten und Markup zur verbesserten maschinellen Verarbeitbarkeit
- Entwickeln von Prompt- und Query-Vorlagen zur Steuerung von Kontext, Format und Quellnennung
- Durchführen von Tests mit definierten Metriken zur Bewertung von Abrufrate, Antwortqualität und Quellenabdeckung
- Implementieren von Bereitstellungsprozessen über APIs, Feeds und Markup unter Berücksichtigung rechtlicher Anforderungen
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Suchmaschinen- und Content-Spezialistinnen/Spezialisten mit Fokus auf generative Systeme, die Content-Strukturen und Markup für Abrufbarkeit in LLM-Antworten aufbereiten. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Technical-SEO- und Data-Publishing-Rollen, die Schnittstellen zu APIs, Sitemaps und Schema-Auszeichnungen verantworten. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Content-Strategie und Wissensmodellierung in Redaktionen sowie Product- und Growth-Funktionen, die Performance von Inhalten in generativen Antwortumgebungen überwachen.
Zusammenfassung
Der Kurs Generative Engine Optimization (GEO) behandelt Methoden zur Ausrichtung von Inhalten, Daten und Markup auf generative Antwortsysteme. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Vorgehensweisen zu Content-Strukturierung, Prompt-Design, Bereitstellung und Evaluation vermittelt. Die vermittelten Themen finden berufliche Anwendung in Feldern wie Technical SEO, Content-Engineering, Wissensmodellierung und datengetriebener redaktioneller Arbeit.