Wie AEO-Bereitschaft tatsächlich aussieht (von den Menschen, die die Arbeit machen)

Doch es gibt eine Lücke zwischen dem Reden über AEO und der tatsächlichen Umsetzung – und genau in dieser Lücke kämpfen die meisten Teams still vor sich hin.

Die Lücke entsteht dadurch, wie schnell sich KI-Plattformen verändern, was AEO zu einem schlecht definierten Ziel macht. OpenAI, Google, Perplexity und Anthropic gehen das alle unterschiedlich an, und keine hat sich auf eine endgültige Antwort festgelegt. Statt zu fragen, ob Teams bereit sind, lautet die bessere Frage: Was haben Menschen gelernt, die die Arbeit tatsächlich gemacht haben?

Um diese Frage zu beantworten, haben wir uns mit fünf Praktiker:innen zusammengesetzt, um darüber zu sprechen, worauf sie tatsächlich gestoßen sind, als sie mit dem Aufbau für AEO begannen: Alexander Diner (Brand and Web Design bei Webflow), Josephine Cahill (Web Lead bei Oyster HR), Josh Jacobs (Staff Brand Designer bei Jasper), Uzair Dada (CEO bei Iron Horse) und Mason Poe (Gründer bei Edgar Allan). Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was sie geteilt haben.

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AEO als Content-Architektur vs. technische Infrastruktur

AEO zwingt Marken dazu, sich mit etwas auseinanderzusetzen, das die meisten still vermieden haben. Alexander erklärt: „Wir haben jahrzehntelang SEO betrieben, bei dem wir im Grunde für Keywords und bestimmte Formulierungen rund um unsere Positionierung optimiert haben“, sagt er. „Und jetzt richten wir uns vielleicht zum ersten Mal an menschlicher Sprache aus, an der Art, wie wir als Menschen wirklich denken, und an den Fragen, die wir tatsächlich stellen.“

Viele Marken entdecken, dass ihr SEO-Spiel nie so scharf war, wie sie dachten. Früher konnten sie sich hinter optimierten Formulierungen verstecken, doch AEO bietet diese Deckung nicht.

Wenn ein LLM Ihre Marke in einer Antwort präsentiert, rendert es nicht Ihre Startseite. Es sieht nicht Ihr Logo, Ihre Farbpalette oder Ihren sorgfältig gestalteten Hero-Bereich. Es liest Ihre Worte, Struktur und Behauptungen und entscheidet, ob sie es wert sind, zitiert zu werden. Entfernen Sie die visuelle Ebene, und das, was übrig bleibt, muss für sich selbst stehen.

Das setzt eine organisatorische Lücke unter Druck, die schon seit Jahren besteht. Markenarbeit fand historisch in Präsentationen, Richtlinien und schönen PDFs statt, während Performance-Arbeit in Keyword-Tabellen, Traffic-Dashboards und SEO-Audits stattfand. Die beiden mussten selten dieselbe Sprache sprechen.

AEO ist es, was diese Kollision endlich erzwingt und die Disziplin gemeinsam übernimmt. Was Agenten tatsächlich lesen, wird von beiden Teams gebaut, und keines der beiden kann es allein besitzen. Wenn Sie nicht wissen, wo diese Arbeit in Ihrer Organisation angesiedelt ist, ist das kein sekundäres Problem, das Sie lösen, nachdem Sie Ihr Schema korrigiert haben. Das ist das erste Problem.

Nachrüsten vs. Neuaufbau: drei Wege, eine Frage

Sobald Teams akzeptieren, dass AEO sowohl ein Content- als auch ein technisches Problem ist, lautet die nächste Frage: Müssen wir von vorne beginnen, oder können wir mit dem arbeiten, was wir haben? Die meisten Teams wägen in der Regel drei Optionen ab: neu aufbauen, iterieren oder systematisieren. So sind unsere Praktiker:innen an jede davon herangegangen:

Neu aufbauen: Alexander baute Webflow.com im Rahmen eines vollständigen Rebrandings neu auf. Selbst dabei konnte das Web-Team die neue Website schnell launchen, weil das Ziel Geschwindigkeit war, nicht Perfektion. „Die Website sollte als etwas Lebendiges, Atmendes behandelt werden“, erklärt er. „Ein Neuaufbau bringt Ihnen nur dann etwas, wenn er Ihnen ein System hinterlässt, das Sie schnell ändern können – keinen Monolithen, der jedes Mal einen Projektplan erfordert, wenn etwas aktualisiert werden muss.“

Iterieren: Josh stellte fest, dass Jasper keinen dedizierten Content über die eigenen KI-Agenten hatte, sodass sie in den für ihr Produkt relevantesten Suchen unsichtbar waren. LLMs zitieren Sie eher bei Themen, zu denen Sie klaren, strukturierten Content haben; ohne diesen kann selbst ein Kategorieführer übersehen werden. Mithilfe interner Tools und Vorlagen füllte Josh diese Lücke. Innerhalb von sechs Monaten kam er von null auf 130 AEO-Keyword-Erwähnungen. Josh lernte, dass man einen klaren Verantwortlichen und eine definierte Lücke braucht, bevor man auch nur eine einzige Seite anfasst.

Systematisieren: Bei Oyster HR hat die Genauigkeit von Content rechtliche Auswirkungen, da sie prägt, wie Unternehmen weltweit einstellen und Mitarbeitende behandeln. Um die Aktualität von Content sicherzustellen, hat Josephines Team einen Workflow aufgebaut, der Content sechs Monate nach Veröffentlichung überwacht, und alles, das einen monatlichen Rückgang des organischen Traffics von 15 % zeigt, wird sofort für eine Aktualisierung über agentische Workflows in die Warteschlange gestellt.

Sorgfältig messen

Jede:r Praktiker:in hatte eine eigene Mess-Philosophie, und sie stimmten mehr überein, als man erwarten würde.

Josephines Ansatz ist eine wissenschaftliche Methode, angewandt auf Content: eine Hypothese aufstellen, ein kontrolliertes Experiment durchführen, die Wirkung messen. In der Praxis bedeutet das, Zitationsrate, Off-Site-Erwähnungen, Wettbewerber-Share-of-Voice und Stimmung auf Reddit und G2 zu verfolgen. Für die Attribution in einer Welt, in der GA4 agentengesteuerten Traffic nicht verfolgen kann, durchforstet ihr Team wöchentlich Gong-Anruftranskripte und überwacht Wettbewerbserwähnungen, Integrationsfragen und wie Interessent:innen angeben, Oyster gefunden zu haben. Das ist eines der zuverlässigsten Attributionssignale, die derzeit verfügbar sind.

Josh widersprach etwas, das viele Praktiker:innen still falsch machen: LLMs zu nutzen, um die Markenwahrnehmung selbst zu bewerten. „Ich würde Menschen dringend davon abraten, das als Quelle der Wahrheit zu nehmen“, sagte er. „Diese Modelle sind so verzerrt durch alles andere, mit dem man sie zuvor gepromptet hat.“ Ein Modell, das durch Ihre vorherigen Prompts geprägt wurde, spiegelt Ihre eigenen Annahmen zurück, was sich wie Bestätigung anfühlt, aber nichts darüber aussagt, wie Ihre Marke tatsächlich erscheint, wenn ein:e Interessent:in eine neutrale Frage kalt stellt. Das Aggregieren von Ergebnissen über viele unabhängige Prompts hinweg reduziert diese Verzerrung. Ein dediziertes Tracking-Tool tut das im großen Maßstab. Ein einzelnes ChatGPT-Gespräch über Ihre Marke ist ein Echo, kein Signal.

Und selbst bei rigoroser Messung besteht das Risiko, sich zu schnell zu bewegen, ohne die richtigen Leitplanken. Jess Fain, Senior Director of Product bei Webflow, benannte den Fehlerfall direkt: „Agenten sind jetzt Mitglieder Ihres Teams. Aber sie sind wirklich risikoreiche Mitglieder – Einsteiger:innen, die halluzinieren, Fehler machen und manchmal die Regeln nicht befolgen.“

Wo Sie tatsächlich anfangen sollten

Jede:r Praktiker:in in diesem Panel begann an einer anderen Stelle – eine Content-Lücke, ein kaputter Workflow, eine Markengeschichte, die den Kontakt mit einem LLM nicht überlebte. Doch ihre Ratschläge, wo man beginnen sollte, stimmen mehr überein, als man erwarten würde.

Etablieren Sie zuerst gemeinsame Verantwortung über Disziplinen hinweg. AEO gehört nicht dem Content-Team oder der Entwicklung – es gehört beiden. Bringen Sie Marke, SEO, Demand Gen und Web in denselben Raum, bevor jemand eine Seite anfasst.

Beheben Sie Ihre Datenfragmentierung, bevor Sie Content im großen Maßstab produzieren. Josephines Team betreibt jeden Kanal auf Basis eines einzigen Marken-Source-of-Truth-Dokuments – Events, Demand Gen, Produktmarketing, Partner-Content. Es wird geschult, aktualisiert und geteilt. Fragmentierte Inputs erzeugen fragmentierte Outputs, und ein LLM, das Ihre Marke über Owned-, Earned- und Social-Kanäle hinweg synthetisiert, findet die Inkonsistenzen schneller als Sie.

Implementieren Sie Messung, bevor Sie Content skalieren. Wie Josh es ausdrückte: „Wenn Sie die Nummer-eins-Position auf der SERP für ein Keyword haben, ist es 3,5-mal wahrscheinlicher, dass Sie in einem LLM referenziert werden.“ Beginnen Sie mit SEO-Grundlagen und ziehen Sie dann Ihre Anruftranskripte heran, um zu verstehen, in welchen Gesprächen Sie eigentlich auftauchen sollten, bevor Sie messen, ob Sie es tun.

Bauen Sie Leitplanken auf, bevor Sie irgendetwas an einen Agenten übergeben. Masons Rat ist direkt: Sagen Sie dem Agenten genau, was er prüfen soll. „Hier ist unser Review-Guide. Hier sind die 20 Dinge, die Sie als Agent prüfen müssen, bevor irgendetwas zum nächsten Schritt weitergeht.“ Generieren Sie nicht automatisch keyword-überladenen Content in der Hoffnung, dass er hängen bleibt. Die Modelle, die Ihre Sichtbarkeit bewerten, sind dieselben, die Sie beeindrucken möchten.

Fazit

AEO ist ein bewegliches Ziel – aber das heißt nicht, dass Sie es nicht überholen können. Die Unternehmen, die echte Fortschritte machen, haben das Problem klar benannt, vor der Skalierung von Content gemessen und Menschen im Loop gehalten, wenn viel auf dem Spiel stand. Mason bringt es perfekt auf den Punkt: „Es gibt diese Vorstellung von Zauberstäben – dass es dieses eine Ding gibt, das man einfach tun kann, und alles ist automatisch perfekt und erledigt. Es gibt keine Zauberstäbe.“

Wenn Sie bereit sind, das in die Praxis umzusetzen: Webflows Spring-Release enthält die neuesten AEO-Tools, die Ihnen dabei helfen – und wenn Sie zuerst die technische Grundlage schaffen möchten, sind die AEO-Kurse in der Webflow University ein guter Ausgangspunkt.