GEO-Agentur auswählen: Kriterien, Checkliste und Red Flags

Warum die Auswahl in diesem Feld besonders schwerfällt

Drei Umstände kommen zusammen. Erstens ist der Markt jung. Der Begriff Generative Engine Optimization stammt aus einer Forschungsarbeit von 2023, entsprechend wenig sagen behauptete Erfahrungsjahre in diesem Feld aus. Aussagekräftig ist nicht die Zahl, sondern die Spur: Seit wann liegen zum Thema Veröffentlichungen, Projekte oder Messreihen vor, und lassen sie sich einsehen? Zweitens fehlt jede Standardisierung. Begriffe wie GEO, AEO, LLMO und GAIO werden von Anbieter zu Anbieter unterschiedlich verwendet, teils überlappend, teils widersprüchlich. Eine Einordnung der Begriffe steht im Beitrag zum Unterschied zwischen SEO, AEO und GEO.

Drittens, und das ist das eigentliche Problem: KI-Systeme antworten nicht immer gleich. Dieselbe Frage kann heute eine Marke nennen und morgen eine andere. Damit lässt sich fast jedes Ergebnis behaupten und fast keines widerlegen. In einem solchen Umfeld halten sich unseriöse Versprechen besonders gut.

Erschwerend kommt hinzu, dass Suchende dieselbe Frage oft an einen KI-Assistenten stellen. Laut Branchenauswertungen greifen diese bei Anbieterfragen überwiegend auf Vergleichs- und Übersichtsseiten sowie Verzeichnisse zurück, seltener auf die Website des Anbieters selbst. Eine KI-Empfehlung ersetzt die eigene Prüfung also nicht. Sie liefert eine Vorauswahl, die sich mit den folgenden Kriterien überprüfen lässt.

Sechs Kriterien, die sich tatsächlich überprüfen lassen

1. Eine offengelegte Messmethodik. Zu fragen ist nicht „wie viel mehr Sichtbarkeit?", sondern „woran wird das festgestellt?". Eine belastbare Antwort benennt ein festes Fragen-Set, einen festen Rhythmus, die geprüften Systeme und die Kennzahl. Wie eine solche Messung aufgebaut ist, steht im Beitrag zu KI-Sichtbarkeit messen. Wer auf diese Frage mit einem Tool-Namen antwortet statt mit einem Verfahren, hat kein Verfahren.

2. Ehrlichkeit über die Grenzen der Messung. Ein guter Anbieter sagt von sich aus, was seine Zahlen nicht aussagen: dass Einzelmessungen wegen der Schwankung von KI-Antworten nichts belegen, dass eine steigende Nennungsquote keinen Umsatz beweist und dass Modell-Updates Ergebnisse verschieben. Diese Einschränkungen ungefragt zu benennen, ist eines der verlässlichsten Kompetenzsignale überhaupt, denn sie fallen nur dem auf, der tatsächlich gemessen hat.

3. Keine Garantien für einzelne Nennungen. Wer zusichert, die Marke werde künftig in einer bestimmten Antwort auftauchen, verspricht etwas, das technisch niemand einhalten kann. Seriös ist die Zusage von Arbeit und Methodik, nicht von Ergebnissen, die ein fremdes System auswürfelt.

4. Ein SEO-Fundament im Angebot. Generative Systeme greifen auf Suchindizes zurück; Googles KI-Modus arbeitet ausdrücklich auf dem normalen Google-Index. Wer GEO als Ablösung von SEO verkauft, hat den Mechanismus nicht verstanden oder verkauft bewusst am Bedarf vorbei. Umgekehrt gilt aber auch: Ein reines SEO-Angebot mit neuem Etikett ist ebenso wenig die Lösung. Die Probe ist einfach: nachfragen, was konkret anders gemacht wird als vor drei Jahren.

5. Quellen- und Zahlendisziplin. Der Markt ist voll von Prozentzahlen ohne Herkunft. Ein Anbieter, der Statistiken mit Quelle versieht und zwischen belegter Studie und eigener Einschätzung unterscheidet, wird dieselbe Sorgfalt auf die Berichte über das eigene Projekt anwenden. Wer in der Werbung frei mit Zahlen umgeht, tut es im Reporting auch.

6. Die eigene Website als Nachweis. Das am leichtesten prüfbare Kriterium und deshalb das nützlichste. Wer Sichtbarkeit in KI-Systemen verkauft, sollte die technischen Voraussetzungen auf der eigenen Seite erfüllen. Ob Inhalte serverseitig im Quelltext stehen oder erst per JavaScript entstehen, ob strukturierte Daten vorhanden sind, ob KI-Crawler in der robots.txt zugelassen sind und ob eine gepflegte llms.txt existiert: all das ist ohne Werkzeug einsehbar. Eine Agentur, die sich selbst nicht daran hält, verkauft eine Methode, die sie nicht anwendet.

Red Flags

• Garantierte Nennungen oder Platzierungen. Siehe oben: technisch nicht zusicherbar.
• „Wir kennen den Algorithmus." Die Funktionsweise generativer Systeme ist nicht öffentlich und ändert sich laufend. Eine solche Behauptung lässt sich weder belegen noch widerlegen. Als Vertrauensgrund taugt sie deshalb nicht.
• Zahlen ohne Quelle, besonders auffällig präzise Steigerungsangaben.
• Erfolgsbelege ohne Zeitraum und ohne erkennbare Freigabe. Ein Ergebnis ohne Messzeitraum ist keine Aussage. Und wo noch keine freigegebenen Belege vorliegen, gehört das offen gesagt. Ein leerer Referenzbereich ist glaubwürdiger als ein gefüllter, dessen Zahlen niemand nachprüfen kann.
• Pauschalpreise ohne Bestandsaufnahme. Ein Festpreis, bevor jemand Website, Index-Lage und Wettbewerbsumfeld gesehen hat, ist geraten.
• Angebote, Erwähnungen einzukaufen oder Bewertungen zu erzeugen. Das verstößt gegen die Richtlinien der Plattformen, ist als Muster erkennbar und fällt auf den Auftraggeber zurück.
• Das Etikett trägt das Angebot. Wenn im Gespräch vor allem Begriffe vorkommen und kaum Arbeitsschritte, ist die Umbenennung das Produkt.

Die Checkliste fürs Erstgespräch

Sieben Fragen, die sich ohne Vorwissen stellen lassen und deren Antworten viel verraten:

1. Woran messen Sie Erfolg, und mit welchem Fragen-Set? Die Antwort sollte ein Verfahren beschreiben, nicht ein Werkzeug nennen.
2. Was kann diese Messung nicht aussagen? Wer hier nichts einräumt, hat vermutlich nie gemessen.
3. In welchem Rhythmus wird gemessen, und wie sieht ein Bericht aus? Einmalmessungen belegen nichts, und ein Bericht sollte sich vorzeigen lassen.
4. Was genau passiert in den ersten vier Wochen? Zu erwarten sind konkrete Schritte, keine Phasenbegriffe.
5. Welcher Teil der Arbeit ist klassisches SEO, welcher nicht? An der Antwort zeigt sich, ob der Unterschied verstanden ist.
6. Woher stammen die Zahlen in dieser Präsentation? Diese Quellenfrage beantwortet ein seriöser Anbieter sofort.
7. Was passiert, wenn nach sechs Monaten nichts messbar ist? Die unbequemste Frage ist zugleich die aufschlussreichste.

Ergänzend die Probe aufs Exempel: eine typische Frage aus der eigenen Branche in mehrere KI-Systeme eingeben und schauen, ob der Anbieter selbst dort vorkommt. Das ist ein Indiz, kein Beweis: Ergebnisse schwanken, und ein Spezialist für eine fremde Branche muss in der eigenen nicht auftauchen. Aussagekräftiger ist die Rückfrage, ob der Anbieter erklären kann, warum er dort auftaucht oder eben nicht.

Was ein belastbares Angebot enthält

Unabhängig vom Preis sollten fünf Dinge im Angebot stehen: eine Bestandsaufnahme vor der Umsetzung, das Fragen-Set und die Systeme, auf denen gemessen wird, der Berichtsrhythmus, die Abgrenzung zwischen einmaligem Aufbau und laufender Betreuung sowie die Zuständigkeiten auf beiden Seiten. Fehlt die Bestandsaufnahme, fehlt die Grundlage für alles Weitere.

Zum Preis selbst lässt sich pauschal wenig sagen, weil Ausgangslage und Umfang zu weit auseinanderliegen. Welche Faktoren den Aufwand bestimmen, steht im Beitrag Was kostet GEO?. Nützlicher als der Vergleich von Monatspauschalen ist ohnehin der Vergleich der Leistungslisten: Zwei Angebote mit gleicher Zahl können völlig unterschiedliche Arbeit bedeuten.

Dieselbe Frage in eigener Sache

Wer diese Kriterien anlegt, sollte sie auch an Cenovio anlegen dürfen. Die Antwort auf die Historienfrage lautet: Die Beschäftigung mit KI-gestützter Suche beginnt hier 2023, also in dem Jahr, in dem der Begriff Generative Engine Optimization in der erwähnten Forschungsarbeit überhaupt erst geprägt wurde. Aus diesem Jahr stammt der erste veröffentlichte Fachbeitrag zum Thema, und die Arbeitsweise ist seither durchgehend auf KI ausgerichtet. Beides ist über Veröffentlichungen und Projektnachweise aus dieser Zeit nachvollziehbar und wird auf Nachfrage belegt.

Nach den Kriterien oben zählt das allerdings nur zusammen mit dem Rest: offengelegte Messmethodik, benannte Grenzen, keine Garantien. Wie das in der Leistung aussieht, steht auf der Seite zu GEO und KI-Sichtbarkeit.