Von SEO zu GEO: Die Relevanz von Metadaten in der KI-Suche
Die digitale Suchlandschaft durchläuft einen fundamentalen Wandel. Eine aktuelle amerikanische Studie zeigt, dass 2025 bereits über 26 Prozent der Befragten ChatGPT für das Finden von neuen Produkten nutzen – Google liegt hier nur mehr bei knapp über 23 Prozent. Während traditionelle SEO-Strategien auf Suchmaschinen wie Google ausgerichtet waren, definiert die KI-gestützte Suche neue Spielregeln.
Für Unternehmen bedeutet das: Metadaten KI-optimiert zu gestalten, gehört zu den entscheidenden Erfolgsfaktoren. Besonders bei der Verwaltung von Produktdaten und digitalen Assets gewinnen strukturierte Metadaten eine völlig neue Dimension.
Inhalt
Die neue Suchlandschaft verstehen SEO vs. GEO
Der Paradigmenwechsel von traditioneller zu KI-gestützter Suche erfordert ein Umdenken in der Content-Produktion und Optimierung. Unternehmen, die weiterhin ausschließlich auf klassische SEO-Strategien setzen, riskieren, in der neuen Suchlandschaft an Sichtbarkeit zu verlieren. Das Verständnis beider Ansätze ist entscheidend, um zukunftsfähige Metadaten-Strategien zu entwickeln.
SEO (Search Engine Optimization)
SEO konzentriert sich darauf, Inhalte für traditionelle Suchmaschinen zu optimieren. Hier stehen Keywords, Backlinks und technische Aspekte im Vordergrund.
GEO (Generative Engine Optimization)
GEO hingegen zielt darauf ab, Inhalte für KI-Systeme und generative Suchmaschinen zu optimieren. Diese verstehen Kontext, Semantik und Nutzerabsichten auf einer neuen Ebene. Während klassisches SEO auf Keyword-Dichte und Meta-Tags setzte, erfordern KI-Systeme wie Chat GPT, Perplexity oder die KI-Übersichten (AI-Overviews) von Gemini in der Google Suche zusätzlich ein stärkeres Ausmaß an strukturierten, semantisch reichen Datenformaten.
Warum Metadaten für die KI-Suche relevant sind
Metadaten sind strukturierte Informationen über deine digitalen Assets – von Produktbildern über Videos bis hin zu Dokumenten. Sie funktionieren wie ein digitaler Fingerabdruck, der KI-Systemen hilft, Ihre Inhalte zu verstehen, zu kategorisieren und in relevanten Suchanfragen zu präsentieren.
Detaillierte Metadaten sind daher ein wichtiger Bestandteil einer umfassenden GEO-Strategie.
Welche Metadaten können für die KI-Suche optimiert werden?
Die folgende Übersicht zeigt, welche Informationsebenen deine Assets für die KI-gestützte Suche zugänglich und auffindbar machen.
- Technische Metadaten: Dateiname, Dateityp, Dateigröße
- Zeitbezogene Daten: Erstellungsdatum, Änderungsdatum, Autor
- Rechtliche Informationen: Copyright-Informationen, Lizenzinformationen
- Inhaltsbeschreibung: Keywords, Kategorien, Tags
- Kontextuelle Daten: Standort, Thema, abgebildete Personen
- Format-Spezifikationen: Sprache, Dateiformate (JPEG, PNG, MP4)
Wie kann ich Metadaten für KI optimieren?
Herausforderungen in der Optimierung von Metadaten für KI
Die größte Herausforderung beim Metadaten KI-Management liegt in der Intransparenz der Algorithmen. Im Gegensatz zu traditionellen SEO-Metriken sind die Ranking-Faktoren von KI-Systemen oft nicht vollständig nachvollziehbar. Diese „Black Box“-Situation erschwert es Unternehmen, ihre Optimierungsstrategien präzise auszurichten.
Daher sind die folglich genannten Optimierungsmöglichkeiten lediglich Empfehlungen und kein 100 %-iger Erfolgsgarant.
Möglichkeiten zur KI-Optimierung von Produktdaten
Die erfolgreiche Optimierung von Metadaten für KI-Systeme erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der technische, inhaltliche und strategische Aspekte vereint. Die folgenden Maßnahmen können dir dabei helfen, deine digitalen Assets optimal für die KI-gestützte Suche zu positionieren.
- Basis SEO als Fundament: Eine solide SEO-Optimierung bleibt essentiell, um innerhalb traditioneller Suchmaschinen top platziert zu sein. Dies schafft die Grundlage für erweiterte KI-Optimierungen.
- Technische Lesbarkeit sicherstellen: Nicht alle AI-Crawler verstehen JavaScript vollständig. Verwende Tools wie Screaming Frog für eine JavaScript Content-Analyse, um sicherzustellen, dass deine Metadaten für alle KI-Systeme zugänglich sind.
- Nutzenorientierte Produktbeschreibungen: Erstelle ausführliche Produktbeschreibungen mit allen relevanten Informationen und Eigenschaften. Denke dabei in Vorteilen statt in technischen Funktionen.
- Strukturierte Daten: Stelle Produktdaten in strukturierten Formaten wie JSON-LD oder Schema.org Standards bereit, da sie für KI-Systeme besonders gut lesbar und interpretierbar sind.
- Konsistentes Branding und Markenpositionierung: Entwickle eine klare Markenstrategie mit konsistenten Produkt-Botschaften. Strategische Brand Management Überlegungen: Wie soll KI deine Marke wahrnehmen und präsentieren? KI-Systeme bevorzugen Produkte von Marken, die als glaubwürdig und vertrauenswürdig angesehen werden.
- Umfassende Produktdaten bereitstellen: Stelle sicher, dass deine Metadaten alle Informationen enthalten, nach denen Kunden suchen. KI-Systeme bevorzugen Assets mit vollständigen, detaillierten Metadaten. Je mehr relevante Informationen du bereitstellst, desto besser kann die KI deine Inhalte in passenden Kontexten präsentieren.
- Prompt-Optimierung durchführen: Analysiere, welche Fragen deine Kunden häufig stellen, und sorge dafür, dass deine Produktinformationen diese Fragen direkt beantworten. Überarbeite deine Produktbeschreibungen so, dass sie auf die wichtigsten Kundenanliegen eingehen.
DAM-Systeme als Enabler
Die Implementierung optimierter Metadaten für die KI-Suche erfordert die richtige technologische Grundlage. Digital Asset Management Systeme fungieren dabei als zentrale Schaltstelle, die alle Daten zusammenführt und automatisiert. Ohne Metadaten in einem leistungsstarken DAM-System bleiben viele der beschriebenen Optimierungsmöglichkeiten nur theoretische Konzepte.
Was ist DAM?
Digital Asset Management (DAM) Systeme sind zentrale Plattformen für die Verwaltung, Organisation und Verteilung digitaler Inhalte. Sie fungieren als strategische Grundlage für effektives Metadaten-Management und bilden das Rückgrat erfolgreicher Metadaten Optimierungs-Strategien.
CELUM‘s DAM-Funktionen für erfolgreiches Metadaten-Management
CELUM’s DAM bietet spezialisierte Funktionen, die dich dabei unterstützen, die Metadaten deines Unternehmens systematisch zu verwalten und für KI-Systeme zu optimieren. Diese integrierten Tools automatisieren zeitaufwändige Prozesse und schaffen die technische Grundlage für ein erfolgreiches Metadaten-Management.
- Anpassbare Metadaten-Taxonomie: Die Metadaten-Taxonomie lässt sich individuell an die Bedürfnisse deines Unternehmens anpassen, um die Zuordnung deiner Metadaten zu optimieren. So kannst du branchenspezifische Kategorien und Klassifikationen definieren, die optimal zu deinen Produkten und Workflows passen.
- KI-gestützte Tagging-Funktionen: Intelligente Algorithmen schlagen automatisch relevante Tags und Kategorien vor, basierend auf Bildinhalt und vorhandenen Metadaten.
- Batch-Processing für Metadaten: Bearbeite Metadaten mehrerer Assets gleichzeitig – ein entscheidender Vorteil für Unternehmen mit großen Asset-Bibliotheken
- Mehrsprachiges Metadaten-Management: Aktualisiere Metadaten in mehreren Sprachen gleichzeitig – besonders relevant für international tätige Unternehmen, die optimierte Produktdaten für verschiedene Märkte benötigen.
- Systemübergreifende Verfügbarkeit: Metainformationen werden in jedem angeschlossenen System verfügbar gemacht, wodurch eine nahtlose Integration in deine bestehende IT-Landschaft gewährleistet wird.
Die Optimierung von Metadaten in der KI-Suche zusammengefasst
Die Zukunft gehört Unternehmen, die ihre Metadaten strategisch für KI-Systeme optimieren. Mit Digital Asset Management und einer durchdachten Strategie wird aus deinen Metadaten ein kraftvoller Motor für digitale Sichtbarkeit.
