Gute SEOs erkennen: Warum du Google und vielen SEO-Agenturen nicht trauen kannst

Zuletzt aktualisiert: 1. September 2026

Für jedes Keyword wird eine eigene Seite angelegt. Der Begriff mit dem höchsten Suchvolumen kommt in die Überschrift, ein paarmal in den Text und zur Sicherheit noch in den Dateinamen des Bildes. Dazu veröffentlicht das Unternehmen jede Woche einen Blogartikel mit mindestens 1.000 Wörtern. So oder so ähnlich arbeiten nach meiner Erfahrung erstaunlich viele SEO-Agenturen noch immer.

Seit ChatGPT ist bei einem Teil dieser Anbieter allerdings von GEO, LLMO oder KI-SEO die Rede. Das Angebot klingt dadurch neuer, obwohl die Content-Planung weiterhin bei isolierten Keywords beginnt. Geändert hat sich dann vor allem das Label.

Genau an dieser Stelle lässt sich gute SEO von einer bloßen Maßnahmenliste unterscheiden. Ein guter SEO muss nicht jede interne Gewichtung des Google-Rankings kennen. Er sollte jedoch erklären können, wie Suchbegriffe, Nutzerintentionen, Entitäten, Seitentypen und die thematische Struktur einer Website zusammenhängen. Wer im Jahr 2026 weiterhin nach dem Prinzip „ein Keyword, eine Seite“ arbeitet, hat eine Entwicklung verpasst, die lange vor ChatGPT begonnen hat.

In meinem Vortrag bei der IHK Lübeck gehe ich auf diese Unterschiede ein. Unter dem Video findest du die beiden Fragen, mit denen ich das Fachverständnis eines SEO-Dienstleisters prüfen würde.

Das Google-Partner-Logo bescheinigt keine SEO-Kompetenz

Beginnen wir mit einem einfachen Punkt. Das Google-Partner-Logo gehört zum Google-Ads-Programm und sagt zunächst etwas über die Arbeit mit bezahlten Anzeigen aus. In den Regeln für das Google-Partner-Logo verlangt Google bei gleichzeitig angebotener Suchmaschinenoptimierung sogar einen deutlichen Hinweis, dass diese SEO-Leistungen nicht von Google geprüft oder empfohlen werden.

Eine Agentur kann natürlich sowohl gute Ads als auch gute SEO anbieten. Das Logo belegt jedoch nur den ersten Teil. Für die organische Suche musst du daher weiterhin prüfen, wie der Dienstleister denkt und arbeitet.

Testfrage 1: Was ist hochwertiger Content?

Auf diese Frage folgen häufig Begriffe wie Mehrwert, Nutzerorientierung, Expertise oder E-E-A-T. Ganz falsch ist das sicherlich nicht. Ohne den konkreten Such- und Seitenkontext bleiben diese Wörter allerdings genauso unbestimmt wie die Aussage, ein Text müsse einfach „gut“ sein.

Eine Person, die den Preis einer SEO-Beratung vergleichen möchte, benötigt eine andere Seite als jemand, der erst einmal verstehen will, was eine solche Beratung beinhaltet. Für beide Personen kann derselbe Anbieter fachlich geeignet sein. Derselbe Inhalt wird ihre unterschiedlichen Aufgaben trotzdem kaum gleich gut erfüllen.

Ein guter SEO übersetzt Content-Qualität deshalb in konkrete Fragen:

• Welche Aufgabe möchte der Suchende lösen?
• Welche Informationen benötigt er für den nächsten Schritt?
• Welcher Seitentyp passt zu dieser Aufgabe?
• Welche eigene Erfahrung, welche Daten oder welche fachliche Einordnung kann das Unternehmen liefern?
• Wie fügt sich die Seite in das übrige Themengebiet der Website ein?

E-E-A-T kann hierbei als Rahmen für Erfahrung, Fachkenntnis, Bekanntheit und Vertrauenswürdigkeit dienen. Einen öffentlich bekannten E-E-A-T-Score gibt es allerdings nicht. Selbst Google bezeichnet E-E-A-T in seiner Dokumentation zu hilfreichen Inhalten nicht als einzelnen Rankingfaktor. Wer dir eine feste E-E-A-T-Punktzahl oder eine universelle Qualitätsformel verkauft, macht aus einem Beurteilungsrahmen eine Scheingenauigkeit.

Ein guter Inhalt beantwortet nicht irgendeine Frage zu einem Keyword. Er erfüllt eine konkrete Aufgabe innerhalb eines nachvollziehbaren Themen- und Seitenkontexts.

Testfrage 2: Welche Bedeutung haben Keywords?

Keywords sind nützlich. Sie zeigen, mit welchen Begriffen Menschen suchen, wie sich ihre Sprache von der Sprache eines Unternehmens unterscheidet und welche Nachfrage sich in den Suchdaten erkennen lässt. Eine Keyword-Liste ist deshalb ein mögliches Arbeitsmittel. Zur SEO-Strategie wird sie dadurch noch nicht.

Nehmen wir zwei fast identische Suchbegriffe. Beschreiben beide dieselbe Aufgabe und erwartet Google dafür denselben Seitentyp, reicht in der Regel eine gemeinsame Seite. Unterscheiden sich hingegen die Absichten deutlich, können selbst sprachlich ähnliche Begriffe zwei verschiedene Seiten benötigen. Die Entscheidung folgt somit weder einer Wortgleichheit noch einer pauschalen Regel zur Anzahl verwendeter Keywords.

Wer für jede Formulierung eine eigene Seite anlegt, produziert schnell Überschneidungen. Mehrere URLs beantworten dann dieselbe Frage mit leicht veränderten Wörtern. Umgekehrt kann eine einzige überladene Seite verschiedene Suchabsichten vermischen, die eigentlich eigene Informationen und ein anderes Layout benötigen.

Wie entscheiden Sie, welche Keywords auf eine gemeinsame Seite gehören und wann eine eigene Seite notwendig ist?

Bei der Antwort sollten Suchintention, Seitentyp, inhaltlicher Zusammenhang und tatsächliche Suchergebnisse vorkommen. Endet sie bei Keyword-Dichte und Suchvolumen, fehlt die fachliche Übersetzung. In meinem Artikel über Kundenfragen, Keywords und Suchvolumen beschreibe ich diese Verbindung ausführlicher.

Semantische Suche gab es lange vor ChatGPT

Was bedeutet semantische Suche überhaupt? Gemeint ist damit nicht, dass eine Suchmaschine Sprache und Weltwissen genauso versteht wie ein Mensch. Semantische Verfahren ermöglichen es Systemen, Beziehungen zwischen Wörtern, Konzepten, Entitäten und Kontexten zu verarbeiten. Dadurch hängt ein passendes Suchergebnis nicht mehr ausschließlich von der exakten Übereinstimmung einzelner Zeichenfolgen ab.

Diese Entwicklung begann auch bei Google nicht erst mit generativen Antworten. Ein vereinfachter Zeitstrahl macht den Zusammenhang sichtbar:

• 2012: Google führte den Knowledge Graph für Entitäten und ihre Beziehungen ein. Das damalige Motto „things, not strings“ fasste den Wechsel von bloßen Zeichenfolgen zu Personen, Orten, Dingen und deren Verbindungen bewusst plakativ zusammen.
• 2013: Google-Forscher veröffentlichten die Arbeit „Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space“, aus der Word2Vec hervorging. Wörter ließen sich damit anhand gelernter Beziehungen als Vektoren darstellen. Das Paper belegt eine Forschungslinie, jedoch nicht den Einsatz genau dieses Modells im Google-Ranking.
• 2015: Nach Darstellung von Google wurde RankBrain in der Suche eingesetzt, um Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten besser zu verarbeiten. In derselben Google-Rückschau auf KI-Systeme in der Suche nennt das Unternehmen für 2018 Neural Matching und für 2019 BERT.
• 2017: Google-Forscher stellten im Paper „Attention Is All You Need“ die Transformer-Architektur vor. Auf dieser Architektur beruhen viele spätere Sprachmodelle.
• 2018 und 2019: Das BERT-Paper beschrieb ein bidirektionales Modell für Sprachrepräsentationen. Im Oktober 2019 kündigte Google den Einsatz von BERT für etwa jede zehnte englischsprachige Suchanfrage in den USA an.
• 2022: Mit der Veröffentlichung von ChatGPT am 30. November 2022 wurde die dialogische Nutzung großer generativer Sprachmodelle für ein Massenpublikum sichtbar.

Im Zeitstrahl stehen verschiedene und technisch nicht identische Systeme nebeneinander. Knowledge Graph, Word2Vec, RankBrain, Neural Matching, BERT und ChatGPT erfüllen unterschiedliche Aufgaben. BERT ist beispielsweise kein generatives Antwortsystem wie ChatGPT. Der Zeitstrahl zeigt daher eine gemeinsame Entwicklungsrichtung, keine lückenlose Abstammung eines einzigen Produkts.

Für die größere Entwicklung ist diese Unterscheidung trotzdem kein Gegenargument. Bei Google wurde bereits Jahre vor ChatGPT mit Entitäten, Vektorrepräsentationen, Machine Learning und Modellen zur Verarbeitung sprachlicher Zusammenhänge gearbeitet. Ein Teil dieser Technik kam in der Suche zum Einsatz, ein anderer Teil entstand zunächst in der Forschung. Einige der wichtigsten Grundlagen des heutigen LLM-Booms wurden von Google-Forschern veröffentlicht. SEO wurde daher nicht 2023 plötzlich semantisch, nur weil die Marketingbranche mit GEO einen neuen Begriff entdeckte.

Was folgt daraus für die Content-Planung?

Aus der Entwicklung moderner Suche folgt keine mystische „semantische Optimierung“. Auch eine Liste möglichst vieler verwandter Begriffe reicht nicht aus. Für die praktische Arbeit verändert sich vielmehr die Einheit, in der Inhalte geplant werden.

• Suchbegriffe bleiben Daten: Sie zeigen die verwendete Sprache und liefern Hinweise auf die Nachfrage.
• Die Seite folgt einer Aufgabe: Mehrere Keyword-Varianten können dieselbe Suchintention beschreiben und gemeinsam beantwortet werden.
• Der Seitentyp folgt der Erwartung: Ein Ratgeber, eine Produktkategorie, ein Vergleich und eine Leistungsseite lösen unterschiedliche Aufgaben.
• Das Thema reicht über eine URL hinaus: Eine Website muss wichtige Teilfragen sinnvoll verteilen und intern miteinander verbinden.
• Eigene Informationen unterscheiden den Inhalt: Erfahrungen, Daten, Beispiele und fachliche Entscheidungen lassen sich nicht durch eine bloße Zusammenfassung bereits vorhandener Seiten ersetzen.

Ein SEO-Dienstleister muss dafür keine vermeintliche interne Google-Formel kennen. Er sollte dir allerdings zeigen können, weshalb bestimmte Begriffe zusammengehören, warum eine andere Suchintention eine eigene Seite benötigt und welche Information dein Unternehmen besser liefern kann als die bereits sichtbaren Wettbewerber.

Google bleibt Hersteller und Quelle zugleich

Bei technischen Entwicklungen führt an Google-Quellen kaum ein Weg vorbei. Produktankündigungen dokumentieren Einführungsdaten. Research Papers beschreiben Modelle, Versuchsaufbauten und Ergebnisse. Patente zeigen mögliche Verfahren. Keine dieser Quellen liefert für sich genommen eine vollständige Beschreibung des aktuellen Rankings.

Gerade bei Aussagen über die Bedeutung von Nutzerdaten ist Distanz notwendig. Ein im US-Kartellverfahren veröffentlichtes internes Google-Dokument zu Ranking-Signalen nennt neben Ankertexten und Dokumentinhalten ausdrücklich Klickdaten. Welche Gewichtung diese Signale heute besitzen, geht daraus nicht hervor. Das Dokument zeigt jedoch, weshalb öffentliche Google-Kommunikation nicht mit einer vollständigen technischen Dokumentation verwechselt werden darf.

Fundiertes SEO-Wissen entsteht daher aus mehreren Quellen:

• öffentlichen Produktdokumentationen für angekündigte Funktionen und formale Voraussetzungen
• Patenten und Forschungspapieren für mögliche Verfahren und wissenschaftlich getestete Methoden
• Gerichtsunterlagen und internen Dokumenten für nachweislich verwendete Systeme zu einem bestimmten Zeitpunkt
• eigenen Messungen für das Verhalten realer Suchergebnisse und konkreter Websites

Entscheidend ist dabei die Reichweite der jeweiligen Quelle. Ein Patent beweist noch keinen produktiven Einsatz. Ein Datenfeld ist noch kein Rankingfaktor. Eine Google-Dokumentation bleibt eine Herstellerangabe. Und eine einzelne SEO-Messung lässt sich nicht ohne Weiteres auf jede Website übertragen.

GEO setzt die Entwicklung fort

Generative Suchsysteme verändern die Ausgabe. Statt einer geordneten Linkliste erhalten Nutzer eine formulierte Antwort, in der Marken genannt und Quellen zitiert werden können. Dadurch entstehen zusätzliche Aufgaben für die Messung und teilweise auch für die Optimierung.

Eine Brand Mention ist beispielsweise nicht dasselbe wie eine URL-Citation. Antworten können sich zwischen mehreren Durchläufen verändern. Quellen werden je nach System unterschiedlich ausgewählt, und eine genannte Website muss die zugehörige Aussage nicht immer vollständig stützen. Für die Erfolgsmessung reichen klassische Rankingpositionen daher nicht mehr aus. Hierzu gehören wiederholte Prompt-Sets, die getrennte Erfassung von Markennennungen und Quellen sowie eine Prüfung des jeweiligen Antwortkontexts.

Neu sind somit vor allem die Oberfläche, einzelne Abruf- und Auswahlprozesse sowie die beobachtbaren Ergebnisse. Die zugrundeliegende Arbeit mit verständlichen Inhalten, thematischen Zusammenhängen, Entitäten, Reputation und externen Quellen beginnt jedoch nicht bei null. Mein Beitrag über zitierfähige Inhalte und Brand Context in der KI-Suche ordnet die zusätzlichen Aufgaben und ihre derzeitigen Belege ein.

Ein eigenes GEO-Angebot ist deshalb nicht automatisch unseriös. Die Agentur sollte allerdings erklären können, welche Leistung gegenüber ihrer bisherigen SEO-Arbeit hinzukommt. Wird lediglich eine alte Keyword-Recherche um Begriffe wie LLM, Citation und semantische Optimierung ergänzt, hat sich am Vorgehen wenig verändert.

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Fünf Fragen für deinen SEO-Dienstleister

1. Wie entscheiden Sie, welche Keywords auf eine gemeinsame Seite gehören?
2. Wann benötigt eine Suchintention einen eigenen Seitentyp?
3. Wie verteilen Sie ein größeres Thema auf mehrere miteinander verbundene Seiten?
4. Welche Quellen und eigenen Messungen stützen Ihre Empfehlungen?
5. Welche zusätzliche Arbeit enthält Ihr GEO-Angebot gegenüber Ihrer bisherigen SEO-Leistung?

Gute SEO erkennst du nicht daran, dass jemand möglichst viele technische Begriffe verwendet oder jede Google-Aussage auswendig kennt. Entscheidend ist, ob dein Gegenüber die Entwicklung moderner Suche in eine nachvollziehbare Content- und Seitenstruktur übersetzen kann. Wer Keywords weiterhin isoliert behandelt, arbeitet an dieser Entwicklung vorbei. Wer dagegen Zusammenhänge, Suchintentionen und Seitentypen erklären kann, versteht einen wesentlichen Teil der Arbeit, die auch für die Sichtbarkeit in heutigen KI-Suchen relevant bleibt.

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