GEO statt SEO mit Nina Sausmikat & Peter Hartmann von Henkel

Shownotes

SEO war gestern, heute zählt GEO: Generative Engine Optimization. In dieser Folge des OMR Education Podcasts sprechen Nina Sausmikat (Managerin Digital Websites) und Peter Hartmann (Head of Digital Transformation) von Henkel über ihre Learnings aus einem massiven Traffic-Verlust – und warum Sichtbarkeit in KI-Modellen wie ChatGPT oder Google AI Mode zum neuen Wettbewerbsvorteil geworden ist. Statt auf reinen Website-Traffic setzt Henkel inzwischen gezielt auf Prompts, Entity-Optimierung und Offpage-Maßnahmen, um in LLM-Ergebnissen präsent zu bleiben. Welche Tools, Strategien und KPIs helfen beim GEO-Ansatz? Wie wird man als Marke wieder genannt? Und wie unterscheidet sich GEO von klassischem SEO? Ein datengetriebener Deep Dive für alle, die ihre digitale Sichtbarkeit auch in der KI-Zukunft sichern wollen.

Darüber sprechen Rolf, Peter und Nina:

  • Was GEO bedeutet und warum SEO nicht mehr reicht
  • Henkel’s strukturierter Testing-Ansatz mit Prompts
  • Sichtbarkeit und Sentiment als neue KPIs -Unterschiede zwischen ChatGPT, Google AI & Co.
  • Die Rolle von Offpage-Optimierung für GEO
  • Warum kleine Nischenblogs entscheidend sein können
  • Skalierung der GEO-Strategie auf weitere Märkte
  • Integration von Social Media und Datenanalyse in die Strategie

3 Tipps für die Praxis

  1. Teste deine Marke gezielt in ChatGPT, Google AI & Co. und analysiere, ob und wie du genannt wirst.
  2. Entwickle ein fokussiertes Prompt-Set und tracke systematisch die Sichtbarkeit deiner Marke in LLM-Ergebnissen.
  3. Platziere Content auf Domains, die von KI-Modellen genutzt werden, besonders in thematischen Nischen.

Weiterführende Links: Content Marketing bei Henkel mit Peter Hartmann von Henkel und Matthäus Michalik von Claneo

Nina bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nina-emely-sausmikat-3a55aa238/
Peter bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/petermhartmann/
Rolf bei LinkedIn https://www.linkedin.com/in/rolf-hermann/
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Produktion: Podstars by OMR

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