Darko Djurin: GEO vs. SEO - Wer dominiert die Zukunft der Suche?

Generative Engine Optimization (GEO) verschiebt die Maßstäbe digitaler Sichtbarkeit, während Search Engine Optimization (SEO) weiterhin unverzichtbar bleibt – erst das Zusammenspiel beider Disziplinen führt in KI‑gestützten Suchumgebungen dauerhaft an die Spitze.

Inhaltsverzeichnis

Darko Djurin – Biografischer Überblick GEO gegen SEO – zentrale Unterschiede Interview mit Darko Djurin Kernfakten des Interviews Fazit

Die Websuche ist mitten in einem Paradigmenwechsel: Trefferlisten weichen dialogorientierten Antworträumen, in denen Large‑Language‑Models (LLMs) wie GPT oder Gemini Milliarden Informationsfragmente zu präzisen Lösungen verdichten. Google AI Overviews, ChatGPT Search und Perplexity Search liefern relevante Passagen direkt im Interface – häufig ohne Klick auf eine Website. Unternehmen, die Reichweite sichern wollen, müssen Inhalte für Crawler und generative Modelle aufbereiten. Darko Djurin, einer der ersten deutschsprachigen Experten für die Optimierung solcher Systeme, erläutert im Gespräch mit der Frauenfokus‑Redaktion, wie sich Sichtbarkeit in Zero‑Click‑Welten messen lässt, welche Rolle Entitätsgraphen spielen und welche Kennzahlen herkömmliche SEO‑Metriken ersetzen.

Darko Djurin – Biografischer Überblick

Darko Djurin (geb. 1985, Wien) zählt zu den ersten deutschsprachigen Experten, die Generative Engine Optimization (GEO) systematisch in die Unternehmenspraxis überführt haben. Noch bevor der Durchbruch generativer KI-Suchsysteme im deutschsprachigen Raum sichtbar wurde, entwickelte er – auf Basis intensiver Marktbeobachtungen im englischsprachigen Raum – erste Strategien zur Sichtbarkeitsoptimierung für Large Language Models (LLMs) und sogenannte Zero-Click-Umgebungen, wie sie heute etwa in Google SGE, ChatGPT oder Perplexity realisiert sind.

Seine berufliche Laufbahn begann in der digitalen Medienproduktion mit Projekten für Non-Profit-Organisationen im Audio-, Video- und Grafikbereich. 2016 gründete er die SEO-Agentur Headonis Network e.U. und baute parallel ein Portfolio spezialisierter Online-Magazine mit Fokus auf Technik, Business, Zukunftstechnologien, Marketing und Lifestyle auf. Seine Inhalte sind auf KI-indizierbare Strukturen, semantische Clusterung und maschinenverständliche Relevanzmuster ausgerichtet – und liefern seit Jahren stabile Rankings in dynamischen Suchumfeldern.

Djurin kombiniert in seiner Arbeit die Praxis als Portalbetreiber mit tiefgehender Analyseerfahrung auf Agenturniveau. Seine Strategien richten sich gleichermaßen an den B2B- wie B2C-Sektor und helfen Unternehmen, sich von der Abhängigkeit klassischer Suchmaschinen zu lösen. Im Zentrum steht die plattformübergreifende Sichtbarkeit durch KI-kompatible Contentstrukturen – insbesondere im Hinblick auf generative Antwortsysteme.

Zu seinen Mandanten zählen mittelständische Betriebe ebenso wie internationale Konzerne aus der DACH-Region. Darüber hinaus bildet er Marketing-Teams, Fach- und Führungskräfte sowie Lehrlinge im Medienfachberuf gezielt in den Bereichen GEO und SEO aus. Als Mentor engagiert er sich für den Wissenstransfer innerhalb der Digitalbranche und unterstützt aktiv den Branchennachwuchs im Feld KI-gesteuerter Contentstrategien.

Fachmedien schätzen seine datenbasierten Analysen zu Content- und Suchtrends, seine Einordnung technischer Entwicklungen im KI-Umfeld sowie seine klare Haltung zum Wandel digitaler Sichtbarkeit:

Darko Djurin: „Die Zukunft der Suche liegt nicht im Ranking einzelner Seiten – sondern im Verständnis, wie Antworten generiert, priorisiert und kontextualisiert werden.“

GEO gegen SEO – zentrale Unterschiede

Während SEO darauf abzielt, Dokumente für algorithmische Indexierung sichtbar zu machen, konzentriert sich GEO auf die Kuratierung von Datenpunkten, die LLMs in ihre Antwortgenerierung integrieren. Die praxisrelevanten Differenzen lassen sich wie folgt strukturieren:

Antwortformatierung: GEO formatiert Textblöcke in Absätzen von maximal 90 Wörtern und verwendet klare W‑Fragen‑Segmente.
Datenzugänglichkeit: JSON‑LD, schema.org‑Markup und offene APIs liefern LLMs verifizierbare Fakten.
Autoritätstransfer: Backlinks bleiben wichtig, doch Zitat‑fähige Quellenangaben in Overviews gewinnen an Gewicht.
Zero‑Click‑Resilienz: Marken‑Mentions und kontextuelle CTAs müssen direkt in der Antwortbox wirken.
Messbarkeit: „Answer Visibility Share“ ersetzt die Klickrate, „Contextual Brand Mentions“ ergänzt sie.
Adaptionszyklus: GEO erfordert kürzere Content‑Refresh‑Intervalle, weil Modelle inkrementell lernen.

Der größte Hebel liegt in einem hybriden Ansatz, der bewährte SEO‑Fundamente mit GEO‑spezifischen Strukturen verbindet.

Interview mit Darko Djurin

1. Welche makroökonomischen Signale zeigen, dass GEO für Unternehmen unverzichtbar wird?

Darko Djurin: Seit 2023 steigt der Anteil sogenannter Zero‑Click‑Suchen jährlich um rund acht Prozent. Gleichzeitig hat Google seine AI Overviews von zwölf auf über zweihundert Märkte ausgeweitet und unterstützt inzwischen mehr als vierzig Sprachen. Diese Expansion entzieht klassischen SERPs Sichtbarkeit, weil Antworten direkt im Interface erscheinen. Wer keine GEO‑Strategie hat, riskiert Reichweitenverluste, die sich in sinkenden Marken‑Touchpoints niederschlagen – besonders in informationsgetriebenen Branchen, in denen Vertrauen durch Präsenz entsteht.

2. Wie unterscheiden sich Ihre GEO‑Audits von klassischen SEO‑Audits?

Darko Djurin: Ein traditionelles SEO‑Audit analysiert technische KPIs wie Ladezeit, Indexierbarkeit und Backlink‑Profil. Unser GEO‑Audit geht eine Ebene tiefer: Wir kartieren Entitäten, gleichen Fakten mit offenen Knowledge‑Graphs ab und simulieren Dialogsequenzen in ChatGPT Search oder Perplexity, um die Inclusion Probability zu messen. Anschließend bewerten wir den „Answer Context Score“, der erfasst, ob ein Textabschnitt genügend semantische Tiefe bietet, um vollständig zitiert zu werden. Diese Kennzahl macht sichtbar, welche Passagen optimiert oder mit Quelle, Zeitstempel und Autoritätsmerkmalen angereichert werden müssen.

3. Welche Rolle spielt Schema‑Markup künftig?

Darko Djurin: Strukturierte Daten sind das Rückgrat von GEO. LLMs wie GPT‑4o vergleichen JSON‑LD‑Blöcke mit anderen Quellen, um Validität zu prüfen. Fehlt Schema, sinkt die Chance, in Overviews aufzutauchen. Basisschema reicht jedoch nicht – domänenspezifische Erweiterungen wie MedicalEntity oder ProductGroup verschaffen Differenzierung. Ergänzend nutzen wir entity linking, um interne Taxonomien mit externen Graphen zu verbinden. Das Zusammenspiel aus Schema und Entitäts‑Mapping erhöht die Antwortzuverlässigkeit messbar.

4. Wie reagiert Ihre Agentur auf die Einführung von ChatGPT Search?

Darko Djurin: Mit dem globalen Roll‑out hat ChatGPT Search zweistellige Marktanteile vor allem im mobilen Segment gewonnen. Wir haben Prompt‑Bibliotheken entwickelt, die Nutzerfragen realistisch abbilden, um das Selektionsverhalten des Modells zu verstehen. Datenanalyse zeigt, dass das Vertrauen der User steigt, wenn Quellen als Inline‑Zitate erscheinen. Daher schneiden wir Kernstatements auf drei Sätze und maximal hundert Wörter zu, versehen sie mit Zeitstempeln und verlinken auf vertiefende Inhalte. Zusätzlich stärken wir Autorenprofile, weil ChatGPT Transparenz über Urheber einfordert.

5. Welche Metriken ersetzen die klassische Klickrate?

Darko Djurin: Nutzer interagieren zunehmend innerhalb des Suchinterfaces. Wir messen deshalb den „Answer Visibility Share“ – den Prozentsatz, in dem eine Marke in generierten Antworten vorkommt – sowie „Contextual Brand Mentions“, also Markennennungen ohne Link in thematisch passenden Kontexten. Beide KPIs lassen sich per API‑Probing erfassen. Early‑Stage‑Projekte zeigen, dass ein Punkt Zuwachs beim Visibility Share den Mid‑Funnel‑Traffic um bis zu fünf Prozent steigert, weil die Wahrnehmung der Marke verankert wird, bevor Nutzer aktiv zur Website wechseln.

6. Welchen Stellenwert haben Backlinks in einem GEO‑Szenario?

Darko Djurin: Backlinks bleiben Vertrauenssignale, doch ihre Gewichtung verlagert sich. LLMs beurteilen semantische Kohärenz stärker als Domain‑Autorität. Ein hochrelevanter Link von einem Spezialportal schlägt zehn generische Verweise, weil er das thematische Profil schärft. Entscheidend ist der Kontext: Anchor‑Text, Absatzumfeld und Quelle sollten konsistent sein. Wir empfehlen kuratierte Linkprofile, die die semantische Nähe maximieren und Widersprüche im Signalanker vermeiden.

7. Wie verändern AI Overviews die Keyword‑Strategie?

Darko Djurin: Keywords werden zu Intent‑Tokens. Wir extrahieren Satzteile, die konkrete Nutzerziele spiegeln, etwa „Umsatzprognose automatisieren“ statt „bestes CRM 2025“. AI Overviews gruppieren Antworten um solche Intents. Durch semantische Long‑Tails steigt die Aufnahmequote in Antwortboxen, gleichzeitig positioniert sich die Marke als Lösungsanbieter für spezifische Probleme. Der Effekt: weniger Streuverluste und höhere Relevanz in spitzen Zielgruppen.

8. Ist GEO eine reine Content‑Aufgabe?

Darko Djurin: Nein. GEO ist ein Triumvirat aus Content, Technologie und Datenintegration. Ohne schnelle Ladezeiten, saubere APIs und konsistente UX verliert selbst der best‑strukturierte Text Relevanz. GEO‑Readiness bedeutet: Der Server liefert strukturierte Daten, das Frontend präsentiert modulare Blöcke, Analytics trackt KPIs wie „Answer Inclusion Rate“ in Echtzeit. Diese Trias funktioniert nur mit cross‑funktionalen Teams, in denen Content‑Writer, DevOps und Data‑Engineers kollaborieren.

9. Wie integrieren Sie Retrieval‑Augmented Generation (RAG) in Ihre Strategie?

Darko Djurin: RAG‑Pipelines verknüpfen proprietäre Daten mit öffentlichen Quellen. Für einen Industriekunden haben wir Produktkataloge und Normdaten als Vektordatenbank angebunden. Das Modell ruft bei jeder Nutzeranfrage relevante PDF‑Passagen ab, kombiniert sie mit Web‑Fakten und generiert so hochpräzise Antworten. Ergebnis: eine 40‑prozentige Reduktion von Halluzinationen und mehr Tiefenschärfe, weil interne Informationen einfließen, ohne öffentlich veröffentlicht zu werden.

10. Welche Content‑Formate funktionieren in generativen Suchumgebungen am besten?

Darko Djurin: Formate mit hoher Informationsdichte sind Trumpf: FAQs, nummerierte Schritt‑für‑Schritt‑Anleitungen und datenbasierte Micro‑Infografiken. LLMs extrahieren daraus Kernfakten schnell, weil die Struktur klar definiert ist. Jeder Block beginnt mit einer Leitfrage, enthält relevante Kennzahlen und schließt mit einem Call‑to‑Action. So steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die KI ganze Abschnitte zitiert statt einzelner Fragmente.

11. Welche Rolle spielt Multimodalität?

Darko Djurin: Google integriert seit 2024 Bilder in AI‑Cards, ChatGPT Vision analysiert Grafiken, Perplexity rendert Diagramme. Wer hochauflösendes Bildmaterial mit Alt‑Texten und strukturierten Metadaten versieht, verbessert Auffindbarkeit und Markenwahrnehmung. Audio‑Snippets von Expertinnen und Experten erhöhen Autorität, besonders in Voice‑Search‑Umgebungen. Kurz: Multimodalität ist kein Nice‑to‑have, sondern ein GEO‑Beschleuniger.

12. Wie verändert Perplexity AI den Wettbewerb?

Darko Djurin: Perplexity positioniert sich als „Answer Engine“ mit radikal transparenter Quellenanzeige. Die im Juli 2025 eingeführte Comet‑Integration verschmilzt Browser‑Recherche und KI‑Antworten. Websites mit detailliertem Schema‑Markup und klaren Urheberangaben erscheinen überproportional häufig in den Comet‑Panels – selbst bei mittelmäßigen SERP‑Rankings. Das zeigt, wie stark sich Gewichtungen in Richtung strukturierter Daten verschieben.

13. Ist traditionelles SEO damit obsolet?

Darko Djurin: Nein. Crawling, Indexierung und Usability bleiben grundlegend. GEO ergänzt SEO, ersetzt es aber nicht. Die Herausforderung liegt darin, beide Disziplinen unter gemeinsamen KPIs zu orchestrieren. Wer in Silos arbeitet, verschenkt Potenzial: SEO‑Maßnahmen ohne semantische Tiefe landen nicht in generativen Overviews, GEO ohne solide Technik erreicht keine SERPs.

14. Welche organisatorischen Änderungen empfehlen Sie Marketing‑Teams?

Darko Djurin: Wir arbeiten mit einem „Answer‑Ops“-Board, das Content‑Strategen, Data‑Engineers und UX‑Designer vereint. Sprints von ein bis zwei Wochen definieren klare GEO‑Tasks: Entitäts‑Cluster anlegen, Alt‑Tags optimieren, Statistiken aktualisieren. Agile Methoden wie Kanban machen Fortschritte transparent. Wichtig ist ein gemeinsames KPI‑Set, das sowohl SEO‑ als auch GEO‑Metriken abbildet, um Prioritäten datenbasiert zu setzen.

15. Wie adressieren Sie Datenschutz bei KI‑Antwortsystemen?

Darko Djurin: Wir anonymisieren oder pseudonymisieren personenbezogene Daten, bevor sie in Prompts gelangen. Ein vorgelagertes API‑Gateway filtert Anfragen, sodass nur notwendige Informationen verarbeitet werden. Alle generierten Antworten passieren eine DSGVO‑Prüfung. Für Audio‑ und Sprachdateien führen wir Versionierung, damit Audits nachvollziehbar bleiben. Automatische Löschroutinen entfernen Rohdaten nach Ablauf der Fristen – GEO‑Effizienz und Compliance schließen sich nicht aus.

16. Welche Tools unterstützen GEO‑Monitoring?

Darko Djurin: Neben Rank‑Trackern nutzen wir LLM‑Probing‑Skripte, die stündlich Fragen simulieren und Quellen identifizieren. Ein Dashboard visualisiert „Answer Share of Voice“ und „Entity Coverage“. Ergänzend prüfen Schema‑Validatoren das Markup, Log‑Files aus RAG‑Pipelines liefern Feedback zur Nutzung proprietärer Daten. So entsteht ein Closed‑Loop‑System aus Messung, Analyse und Optimierung.

17. Welche Rolle spielt Markenidentität in generativen Antworten?

Darko Djurin: Konsistente Narrative erzeugen eine semantische Signatur. LLMs greifen diese Signatur auf und nennen die Marke auch ohne exakten Firmennamen – ein Phänomen, das wir „implicit branding“ nennen. Storytelling, Farbwelt, Tonalität und wiederkehrende Kernbotschaften verstärken die Signatur. Wer hier konsequent bleibt, erhöht seine Sichtbarkeit selbst in Antworten, die mehrere Quellen zusammenführen.

18. Wie priorisieren Sie Maßnahmen bei begrenzten Ressourcen?

Darko Djurin: Wir starten mit einer Entitäts‑Gap‑Analyse und identifizieren fehlende Begriffe im Knowledge‑Graph. Danach bauen wir Topic‑Cluster um Hochprioritäts‑Keywords und reichern sie mit zitierfähigen Statistiken an. Entsteht ein MVP‑Content‑Set, monitoren wir nur die wichtigsten GEO‑KPIs, damit kleine Teams nicht überlastet werden. Mit jedem Sprint erweitern wir Cluster, die schnell Sichtbarkeit gewinnen – so fließen Ressourcen dorthin, wo sie den größten Impact haben.

19. Welche Fehler beobachten Sie häufig?

Darko Djurin: Viele Unternehmen übertragen SEO‑Texte unverändert in generative Kanäle. Das führt zu redundanten Passagen ohne semantische Tiefe. Fehlende Quellen, inkonsistente Terminologie oder unklare Autorität mindern die Aufnahmechance in Overviews. Wer zudem auf Schema‑Markup verzichtet, verschenkt Sichtbarkeit. Kurz: Copy‑and‑paste‑Ansätze funktionieren nicht mehr – Struktur und Kontext sind Pflicht.

20. Wie sieht die Suche 2030 aus?

Darko Djurin: Wir bewegen uns auf hybride Interfaces zu: visuell unterstützte Dialoge, personalisiert durch Echtzeit‑Profile und Standortdaten. GEO fungiert als verbindende Schicht, die Inhalte plattform‑ und geräteübergreifend zugänglich macht. Gleichzeitig entstehen Kontrollmechanismen wie „Model Audit Trails“, die Nachvollziehbarkeit schaffen. Unternehmen, die ihre Informationen als granulare Wissensobjekte bereitstellen, verbessern Auffindbarkeit, Trust‑Signals und Conversion‑Pfad gleichermaßen.

Kernfakten des Interviews

Thema	Aussage Djurin
Marktsignal	AI Overviews verdrängen Klick‑basierte SERPs
Audit‑Fokus	Semantik, Entitäten, Inclusion Probability
Kennzahlen	Answer Visibility Share ersetzt CTR
Multimodalität	Visuelle Assets steigern Antwort‑Relevanz
Tool‑Stack	LLM‑Probing, RAG‑Pipelines, Schema‑Markup

Fazit

GEO erweitert den Werkzeugkasten der Suchmaschinenoptimierung um eine semantische Ebene, in der strukturierte Daten und Entitätsklarheit entscheidend sind. Klassische Ranking‑Faktoren bleiben relevant, doch den Ausschlag geben künftig präzise Markups, regelmäßige Daten‑Refreshs und einheitliche Markensignaturen. Unternehmen, die Inhalte als modulare Wissensobjekte bereitstellen, profitieren von einer hohen „Answer Inclusion Rate“ und sichern sich Reichweite in dialogorientierten Suchwelten. Wer dagegen ausschließlich auf Keyword‑Dichte setzt, verliert Anschluss an die Such‑Realität von morgen.

Weitere Interviews von Darko Djurin:

Darko Djurin – Biografischer Überblick

GEO gegen SEO – zentrale Unterschiede

Interview mit Darko Djurin