aeo: KI-Sichtbarkeit steuerbar machen
Aktualisiert am 12.10.2026
aeo steht für ainomics engine optimization und ist der Ansatz, mit dem wir Sichtbarkeit in KI-Systemen messbar, steuerbar und wirtschaftlich bewertbar machen – indem wir alle drei Disziplinen gemeinsam betrachten.
Sie verbindet drei Disziplinen zu einem Steuerungskreislauf — Generative Engine Optimization, Digital Consulting sowie Kommunikation & PR. aeo ist kein einmaliges Projekt, sondern ein wiederkehrender Ablauf aus Messen, Verstehen, Verändern und Nachmessen.
Was diesen Ansatz unterscheidet
Beratung, die bis zur Entscheidung geht. Werkzeuge liefern Zahlen. aeo führt von der Messung zur Entscheidung: welche Themenfelder Priorität haben, wohin Budget geht, wer im Unternehmen verantwortet. Diese Arbeit gehört an den Tisch, an dem über Ziele und Reputation gesprochen wird.
Drei Disziplinen aus einer Hand. Generative Engine Optimization für die technische Auffindbarkeit, Digital Consulting für die Verankerung in der Steuerung, Kommunikation und PR für die Drittquellen — alle drei im Haus. Erst ihr Zusammenspiel wirkt, und weil es aus einer Hand kommt, greifen die Maßnahmen ineinander.
Mit der Forschung im Dialog. Forschungspartner von ainomics ist das Institut für Marketing und Customer Analytics der Wirtschaftsuniversität Wien (WU). Was wir anwenden, gleichen wir mit dem Stand der Forschung zur Sichtbarkeit in generativen Systemen ab; was dort neu belegt wird, fließt in unsere Arbeit ein. In einem Feld, das erst wenige Jahre alt ist, ist dieser Abgleich der Unterschied zwischen fundierter Arbeit und Meinung.
Warum GEO allein nicht reicht
aeo ist nicht dasselbe wie GEO. Generative Engine Optimization ist eine der drei Disziplinen und sorgt dafür, dass Inhalte erfasst und als Quelle ausgewählt werden können. Sie beantwortet aber nicht, ob ein Unternehmen in der Antwort korrekt beschrieben wird, ob die Aussagen zur Positionierung passen und ob das wirtschaftlich etwas bewirkt. GEO optimiert für das Auffinden, aeo optimiert für das Verstehen.
Drei Grundannahmen liegen dem zugrunde – jede begründet eine der drei Disziplinen:
KI-Systeme wählen aus, statt Listen zu zeigen. Wer in der Antwort nicht genannt wird, kommt dort nicht vor. Deshalb Generative Engine Optimization: Inhalte müssen erfasst und als Quelle ausgewählt werden können.
KI-Systeme stützen sich auf Quellen, denen sie vertrauen, nicht auf die lautesten. Deshalb Kommunikation und PR: unabhängige Belege über das Unternehmen.
KI-Systeme verändern sich laufend. Was heute zitiert wird, kann nach dem nächsten Modell-Update anders aussehen. Deshalb Digital Consulting: Ziele, Kennzahlen, Zuständigkeiten und regelmäßige Messung.
Die fünf Stufen
Sichtbarkeit in KI-Systemen ist kein Zustand, sondern eine Abfolge. Jede Stufe setzt die vorherige voraus, und jede wird einzeln gemessen.
Erwähnung
Ein Unternehmen kommt in der KI-Antwort überhaupt vor.
Korrekte Beschreibung
Die Angaben zum Unternehmen stimmen.
Empfehlung
Es wird bei einer offenen Frage aktiv vorgeschlagen.
Verlinkung
Ein Verweis auf das Unternehmen wird gesetzt.
Zitierung
Inhalte werden als Beleg herangezogen.
Das macht Fortschritt sichtbar, auch wenn sich noch kein Traffic verändert hat — ein großer Teil der Wirkung bleibt traffic-los, weil Nutzerinnen und Nutzer die Antwort lesen, sich den Namen merken und erst später direkt nach der Marke suchen.
Die vier Phasen von aeo
Ein aeo-Projekt läuft in vier Phasen: Audit & Diagnose, Strategie & Roadmap, Umsetzung und der laufende aeo Loop. Die Phasen bauen aufeinander auf, und in jeder arbeiten die drei Disziplinen von aeo zusammen – Generative Engine Optimization, Digital Consulting sowie Kommunikation und PR.
Phase 1: Audit & Diagnose
Persona-Mapping und ein eigens für das Unternehmen erstelltes Prompt-Set bilden die Grundlage. Darauf folgt die erste Messung über alle relevanten KI-Systeme. Ergebnis sind die Baseline – der dokumentierte Ausgangspunkt – und ein Maßnahmenplan. Dauer: rund sechs Wochen.
Phase 2: Strategie & Roadmap
Aus der Baseline werden Ziele, Kennzahlen und eine Roadmap entlang der Unternehmensstrategie. Festgelegt wird auch, wer im Unternehmen wofür zuständig ist.
Phase 3: Umsetzung
Inhalte, technische Grundlagen und Drittquellen werden aufgebaut: zitierfähige Inhalte, strukturierte Daten und offene Crawler-Zugänge ebenso wie Studien, Presse und Fachbeiträge. ainomics setzt selbst um oder arbeitet mit bestehenden Agenturen und Inhouse-Teams zusammen.
Phase 4: aeo Loop
Monatliches Monitoring über alle relevanten KI-Systeme, Reporting entlang der Kennzahlen, Wikipedia-Stewardship und laufende Nachschärfung. Der Loop ist nötig, weil sich KI-Systeme laufend verändern.
Wann Ergebnisse sichtbar werden
Struktur- und Content-Maßnahmen können sich binnen weniger Wochen in Antworten zeigen, die auf Live-Abrufen beruhen. Wirkung über Drittquellen entfaltet sich über Quartale, ist dafür stabiler. Realistisch ist eine Betrachtung über zwei bis vier Quartale bei monatlicher Messung.
Muss immer mit Phase 1 begonnen werden?
Ja. Ohne gemessene Baseline lässt sich weder priorisieren noch Erfolg nachweisen.
Was aeo nicht leistet
Einen garantierten Platz in KI-Antworten gibt es nicht — und niemand kann ihn seriös zusagen. Generative Systeme liefern keine festen Platzierungen, sondern Antworten, die je nach Formulierung, Kontext und Modellversion variieren. Steuerbar sind die Voraussetzungen: zitierfähige Inhalte, saubere Struktur, konsistente Fakten, offene Crawler-Zugänge und belastbare Drittquellen.
Was aeo leistet, ist systematische Messung und ein steuerbarer Kreislauf.
Die drei Disziplinen
Jede Disziplin trägt einen eigenen Teil bei, und gemeinsam ergeben sie ein vollständiges Bild.
Generative Engine Optimization
Macht Inhalte technisch erfassbar und inhaltlich zitierfähig.
Digital Consulting
Gibt der Arbeit Ziele, Kennzahlen und einen festen Rhythmus.
Kommunikation & PR
Liefert die unabhängigen Belege, auf die KI-Systeme sich stützen.
Ihr Zusammenspiel macht aus einzelnen Maßnahmen einen Steuerungskreislauf.
Weiterführend:
