LLMO Survey: HSLU Gastbeitrag LLMO- / GEO-Studie: Wie optimieren Schweizer Unternehmen für die KI-Suche?

KI hat die organische Suche grundlegend verändert: Google zeigt heute komplett andere Resultate als noch vor einem Jahr. Gleichzeitig nutzen Menschen ChatGPT täglich intensiv, um Antworten auf ihre Fragen zu finden. Das verändert Planung, Optimierung und Erfolgsmessung im Marketing.

Seit Mitte 2025 bietet die HSLU deshalb einen Kurs zu LLMO und GEO an, in dem wir technologische und strategische Herausforderungen der organischen Suche gemeinsam bearbeiten.

Was wir von Teilnehmenden hören: Viele kämpfen im Bereich LLMO und GEO mit strategischen Herausforderungen, begrenzten Ressourcen und anhaltender Unsicherheit.

Sie sehen in der Optimierung für und mit KI zwar Chancen, aber ebenso Risiken. Diskussionen auf Plattformen wie LinkedIn verstärken den Eindruck, dass andere bereits viel weiter sind.

Um ein realistischeres Bild zu erhalten, wie Schweizer Marketingteams für LLMs und AIOs optimieren, haben wir eine ausführliche Umfrage zum Thema LLMO und GEO durchgeführt.

Für die Auswertung wurden 237 Marketers berücksichtigt, welche die organische Suche als mittel bis hoch priorisieren. So entstand eine realistische Vergleichsgruppe mit ähnlichen Strukturen und Herausforderungen. Die Ergebnisse zeigen, wo Schweizer Unternehmen bei LLMO und GEO heute stehen und wo die grössten Knackpunkte liegen.

1. Wirkung der KI-Suche

Viele Nutzer:innen erhalten Antworten direkt in der Suche oder im Chat – das reduziert Klicks auf Webseiten. In der Schweiz sind die Google AI Overviews seit März und der KI-Modus seit Oktober aktiv. Die Klickverluste sind noch moderat, doch etwa ein Fünftel verzeichnet bereits klare Rückgänge. Die Tendenz zeigt nach unten. Nutzer:innen schätzen schnelle Zusammenfassungen, weshalb eine Rückkehr zu früheren Klick-Levels unwahrscheinlich ist.

2. Strategiegrad

2025 verfügen nur 7.2% der Unternehmen über eine klare LLMO- oder GEO-Strategie. 42.6% haben erste Elemente definiert. Die andere Hälfte arbeitet ohne Strategie.

Das hat einen einfachen Grund: Anfang 2025 war unklar, wie schnell Google KI-Funktionen in der Schweiz ausrollt. ChatGPT brachte kaum Referral-Traffic. Content- und SEO-Pipelines waren bereits festgelegt. Viele beobachteten LLMO, stuften es aber nicht als dringlich ein.

Gleichzeitig erfordert LLMO ein Umdenken, denn Rankings und CTR verlieren an Bedeutung, während Mentions und Citations gewinnen. Viele Teams befinden sich so in einer Übergangsphase: Sie testen und optimieren erste Elemente. Ihnen fehlen jedoch Frameworks, Prozesse und ein klarer Ausgangspunkt für eine langfristige Roadmap.

3. LLMO-Massnahmen

Trotz fehlender Strategien passiert auf operativer Ebene viel. Häufige Massnahmen sind:

1. Überarbeitung von Content für KI-Systeme
2. Verbesserung technischer Strukturen
3. Beobachtung der AI-Sichtbarkeit über Prompt-Tracking
4. Aktualisierung der Informationsarchitekturen
5. Stärkung von E-E-A-T-Signalen

Auffällig ist der geringe Einsatz externer Signale: Nur 16.9% investieren in Digital PR oder netzwerkbasierte Sichtbarkeit. Dabei gewichten KI-Modelle externe Quellen stark. Wer dort nicht vorkommt, wird seltener genannt. Hier liegt ungenutztes Potenzial.

4. Besondere Hindernisse

Die grössten Barrieren sind strukturell. Unterstützung durch das Management fehlt selten, trotzdem lassen sich die notwendigen Strukturen nicht einfach aufbauen. Häufig verfügen Teams über weniger Ressourcen als in früheren Jahren. KI automatisiert zwar gewisse Arbeiten, erhöht aber zugleich die Anforderungen.

Die Umfrage zeigt: Der Wille ist vorhanden, doch Zeit und Grundlagen fehlen. Viele Teams arbeiten parallel an der klassischen Suche und KI-Optimierung. Sie testen und improvisieren mit bestehenden Prozessen. Das erzeugt Tempo, aber auch Unsicherheit.

5. Monitoring und Tools

Mehr als die Hälfte der Unternehmen misst ihre AI-Sichtbarkeit nicht. Sie wissen deshalb nicht, wie präsent ihre Inhalte in Overviews oder Chat-Antworten sind. Andere bauen eigene Dashboards oder nutzen Tools wie SISTRIX, Ahrefs, Peec AI oder Otterly.

Teams mit Vorsprung kombinieren klassische SEO-Tools mit neuen KI-Tracking-Lösungen. Sie beobachten Modelle und Overviews, erkennen Muster und setzen gezielte Prioritäten. Ohne Monitoring bleibt jede LLMO-Massnahme unpräzise – mehr noch als im klassischen SEO, da weniger Daten verfügbar sind.

6. Ressourcen und Planung für 2026

21% der Unternehmen planen höhere Budgets, 43% halten die Ressourcen stabil. Nur wenige reduzieren und etwa ein Drittel bleibt unentschlossen.

Der Zusammenhang zwischen Klarheit und Investitionen ist deutlich: Unternehmen mit Strategie investieren, während Unternehmen ohne Strategie abwarten.

2026 wird somit zum Jahr der Standortbestimmung. Unternehmen müssen klären, wo sie stehen, welche Signale sie senden und welche Strukturen sie benötigen. Wer früh Klarheit schafft, profitiert langfristig im Umfeld der KI-Suche.

Schlusswort

KI verändert die organische Suche grundlegend. Das schafft Herausforderungen, eröffnet aber auch neue Chancen: KI-Modelle verteilen Themen neu und verschieben Konkurrenzverhältnisse. Unternehmen mit bisher geringer Sichtbarkeit können sich so neu positionieren. Solche, die lange von der klassischen Suche profitiert haben, müssen am Ball bleiben.

Voraussetzung für künftigen Erfolg ist auf jeden Fall eine klare Roadmap zu Content, technischer Optimierung, Informationsarchitektur und externen Signalen, die von KI-Systemen verstanden werden.

Rund um diese Anforderungen hat die HSLU zusammen mit Digital Leverage, einer der führenden LLMO/GEO-Agenturen der Schweiz, einen zweitägigen Kurs entwickelt. Er vermittelt Grundlagen, zeigt Tools und bietet Praxisübungen mit eigenem Tracking und Dashboard-Templates. Interessiert? Tauche 2026 als Early Mover tief in die KI-Suche ein und sichere dir einen strategischen Vorsprung. Hier geht’s zu den aktuellen Kursdaten.