Glossar Modernes Digital Marketing

Answer Engine Optimization (AEO) bezeichnet die gezielte Optimierung von Inhalten, damit diese von KI-gestützten Antwortsystemen – sogenannten Answer Engines – wie Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity oder Sprachassistenten (z. B. Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant) erkannt, verarbeitet und als direkte Quelle für präzise Antworten ausgewählt werden.

Artificial Intelligence Optimization (AIO) bezeichnet Verfahren, Methoden und Werkzeuge, die darauf abzielen, Künstliche Intelligenz (KI) und deren Modelle effizienter, leistungsfähiger, ressourcenschonender und zielgerichteter zu gestalten. Ziel ist es, KI-Systeme kontinuierlich zu optimieren, an spezifische Anforderungen anzupassen und damit sowohl Einzelfunktionen als auch ganze Prozesslandschaften intelligenter, skalierbarer und nachhaltiger zu machen.

Analyse-Tool zur Sichtbarkeit in KI-Ökosystemen (ChatGPT, Perplexity, Copilot, Google AI Overview usw.). Bewertet, wie sichtbar, vollständig und konsistent die Inhalte einer Website sind.
(SaaS der effective GmbH)

Answer Engine Optimization (AEO) bezeichnet die gezielte Optimierung von Inhalten, damit diese von KI-gestützten Antwortsystemen – sogenannten Answer Engines – wie Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity oder Sprachassistenten (z. B. Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant) erkannt, verarbeitet und als direkte Quelle für präzise Antworten ausgewählt werden.

Brand Embedding / AI Brand Presence bezeichnet die gezielte Integration einer Markenidentität in KI-gestützte Systeme und Anwendungen – wie Sprachmodelle, Chatbots, virtuelle Assistenten oder Empfehlungssysteme – um sicherzustellen, dass Markenwerte, Tonalität, visuelle Elemente und Botschaften in jeder KI-basierten Interaktion konsistent, authentisch und wiedererkennbar vermittelt werden.

Chatbot-Usability (2025+) bezeichnet die Gesamtheit der Eigenschaften und Methoden, die sicherstellen, dass Chatbots und Conversational Agents für Nutzer ab dem Jahr 2025 effektiv, effizient, verständlich und angenehm zu bedienen sind. Sie berücksichtigt technologische Entwicklungen wie multimodale Interaktion (Text, Sprache, Bild, Gesten), KI-gestützte Personalisierung, Integration in neue Plattformen (z. B. Smart Devices, AR/VR) sowie ethische und inklusive Designprinzipien.

Chatbox bezeichnet eine digitale Oberfläche, die in Websites, Apps oder Plattformen eingebettet ist und die direkte Kommunikation zwischen Nutzern und einem automatisierten System oder menschlichen Ansprechpartner ermöglicht. Sie dient als Schnittstelle für Echtzeit-Interaktionen und kann sowohl für Service- als auch für Vertriebs- und Marketingzwecke eingesetzt werden.

Content Fragmentation (auch Snippetisierung) bezeichnet die gezielte Aufteilung umfangreicher Inhalte in kleinere, in sich geschlossene Einheiten (Snippets), die unabhängig voneinander genutzt, wiederverwendet und kanalübergreifend ausgespielt werden können. Ziel ist es, Inhalte modular, flexibel und kontextabhängig bereitzustellen, um unterschiedliche Zielgruppen, Plattformen und Nutzungssituationen optimal zu bedienen.

Ein Content-Cluster ist eine strategische Methode der Suchmaschinenoptimierung (SEO) und des Content-Marketings, bei der thematisch verwandte Inhalte um eine zentrale, umfassende Seite – die Pillar Page – gruppiert werden. Diese Struktur hilft Suchmaschinen, die thematische Relevanz einer Website zu erkennen, und verbessert zugleich die Nutzerführung.

Conversational Interfaces / Chatbots bezeichnen digitale Benutzeroberflächen, die eine Interaktion zwischen Mensch und Computersystem in natürlicher Sprache – per Text oder Sprache – ermöglichen. Chatbots sind eine spezifische Ausprägung, die automatisierte Dialoge führen, um Fragen zu beantworten, Informationen bereitzustellen oder Aufgaben auszuführen. Moderne Lösungen nutzen KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und große Sprachmodelle (z. B. GPT-4, Gemini) für eine natürlichere und kontextbezogene Kommunikation.

Digitales Marketing ist die Planung, Umsetzung und Kontrolle von Marketingaktivitäten über digitale Kanäle wie Websites, Suchmaschinen, soziale Netzwerke, E-Mail und mobile Anwendungen. Es unterscheidet sich vom klassischen Marketing durch den Einsatz von Online-Technologien und ermöglicht eine gezielte, messbare Ansprache von Zielgruppen sowie eine unmittelbare Interaktion mit Nutzern.

E-E-A-T bezeichnet ein von Google genutztes Bewertungskonzept, mit dem die Qualität von Inhalten, Autoren und Websites anhand der vier Kriterien Experience (Erfahrung), Expertise (Fachwissen), Authoritativeness (Autorität) und Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit) beurteilt wird.

Der Google AI Overview (GAIO) ist eine Funktion der Google-Suche, die mithilfe generativer künstlicher Intelligenz (KI) automatisch prägnante, kontextbezogene Zusammenfassungen zu Suchanfragen erstellt. Dabei werden Informationen aus relevanten Websites aggregiert und oberhalb der klassischen Suchergebnisse („Position 0“) präsentiert. GAIO basiert auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) und ist seit 2024 in mehreren Märkten verfügbar.

Generative AI Search (GenAI-Suche) ist ein neutraler Branchenbegriff für KI-gestützte Suchsysteme, die Suchanfragen nicht nur mit einer Liste von Links, sondern mit direkt generierten Antworten, Zusammenfassungen oder Empfehlungen beantworten. Der Begriff umfasst sowohl Googles SGE als auch vergleichbare Angebote von Bing (Copilot), Perplexity, You.com und anderen Plattformen.

Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die strategische Planung, Umsetzung und Optimierung von Inhalten, damit diese in generativen KI-Systemen und KI-basierten Suchmaschinen (z. B. ChatGPT, Google Gemini, Bing Chat, Perplexity) bevorzugt erscheinen. GEO ist eine Weiterentwicklung der Suchmaschinenoptimierung (SEO) und zielt nicht auf Ranking-Positionen in Ergebnislisten, sondern auf die direkte Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, Zusammenfassungen oder Empfehlungen.

KI-Marketing-Tools sind Software-Anwendungen, die Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um Marketingprozesse zu automatisieren, zu optimieren und datenbasiert zu steuern. Sie unterstützen Unternehmen bei der Content-Erstellung, Personalisierung, Kundensegmentierung, Prognose und Kampagnensteuerung. Sichtbarkeitsmetriken (engl. Visibility Metrics) bezeichnen quantitative Kennzahlen, die messen, wie sichtbar eine Marke, ein Produkt oder eine Kampagne in digitalen Medien, Suchmaschinen und Plattformen ist.

KI-Sichtbarkeit bezeichnet das Maß, in dem eine Marke, Domain oder ein bestimmter Inhalt in KI-generierten Antworten, Knowledge Panels, AI Overviews oder Sprachassistenten-Ergebnissen präsent ist. Anders als die klassische Sichtbarkeit in den Suchmaschinen-Rankings (SERPs) bezieht sich KI-Sichtbarkeit darauf, wie häufig und in welchem Kontext Inhalte in Antworten von Systemen wie ChatGPT, Google SGE, Bing Copilot, Perplexity oder Alexa genannt und dargestellt werden.

LLM-Feedability / LLM-Zitierbarkeit bezeichnen zwei eng verbundene Konzepte bei der Arbeit mit Large Language Models (LLMs), die darauf abzielen, Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Systemen optimal verarbeitet werden können (Feedability) und gleichzeitig eine transparente, überprüfbare Angabe von Quellen ermöglichen (Zitierbarkeit).

Large Language Model Optimization (LLMO) bezeichnet die gezielte Verbesserung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) hinsichtlich Effizienz, Leistungsfähigkeit, Genauigkeit und Praxistauglichkeit. Ziel ist es, bestehende LLMs so anzupassen, dass sie für spezifische Anforderungen optimal einsetzbar sind, ressourcenschonend arbeiten und qualitativ hochwertige, relevante sowie vertrauenswürdige Antworten liefern.

llms.txt bezeichnet einen vorgeschlagenen Metadaten-Standard in Form einer im Stammverzeichnis einer Website abgelegten Text- oder Markdown-Datei, die großen KI-Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT, Google Gemini oder Claude eine kuratierte Übersicht der wichtigsten und relevantesten Inhalte einer Domain bereitstellt. Sie unterscheidet sich von robots.txt oder sitemap.xml dadurch, dass sie speziell für den Zugriff und die Verarbeitung durch KI-Systeme entwickelt wurde und nicht alle Seiten, sondern nur ausgewählte, KI-relevante Ressourcen auflistet.

Language Model Optimization (LMO) ist die Marketing-Disziplin zur strategischen Gestaltung von Inhalten, damit sie in KI-generierten Antworten (z. B. ChatGPT, Google AI) sichtbar, relevant und vertrauenswürdig erscheinen. Anders als SEO, das auf Suchmaschinen-Ranking abzielt, fokussiert LMO auf das bevorzugte Abrufen durch KI. Wesentliche Bestandteile sind inhaltliche Klarheit (FAQ, strukturierter Aufbau), semantische Relevanz (Entities, Cluster), technisches Markup (Schema.org, semantisches HTML) und Vertrauenssignale (Autor:innen, Quellen, Backlinks). LMO ergänzt klassische SEO-Strategien und gewinnt in Zeiten generativer AI zunehmend an Bedeutung.

Multilingual AI Optimization (MAIO) bezeichnet die gezielte Entwicklung, Anpassung und Feinabstimmung von KI-Systemen, um deren Leistungsfähigkeit, Genauigkeit und kulturelle Relevanz über mehrere Sprachen hinweg zu maximieren. Ziel ist es, dass KI-Modelle Aufgaben wie Text- und Sprachverarbeitung, Übersetzung, Information Retrieval oder Dialogführung in allen Zielsprachen gleichwertig ausführen – unabhängig von Ressourcenverfügbarkeit und Datenqualität.

Pillar Page / Cluster Content bezeichnet ein zentrales Inhaltsformat im Content Marketing und in der Suchmaschinenoptimierung (SEO), bei dem eine Hauptseite (Pillar Page) ein breites Kernthema umfassend darstellt und über interne Verlinkungen auf spezialisierte Unterseiten (Cluster Content) verweist. Dieses Pillar-Cluster-Modell stärkt die thematische Relevanz, verbessert die Nutzerführung und optimiert die Sichtbarkeit in Suchmaschinen.

Prompt Engineering bezeichnet die Planung, Gestaltung und Optimierung von Eingaben („Prompts“) für generative KI-Modelle wie GPT-4, Claude oder Gemini, um präzise, konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Es unterscheidet sich von herkömmlichen Interaktionen mit KI durch den gezielten Einsatz von klaren Strukturen, Kontextinformationen und spezifischen Anweisungen, die das Modellverhalten steuern.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) bezeichnet ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, das ein Large Language Model (LLM) mit der Fähigkeit ausstattet, gezielt auf externe Wissensquellen zuzugreifen, um Antworten aktueller, präziser und nachvollziehbarer zu machen. Dabei werden Information Retrieval und Textgenerierung kombiniert: Zuerst werden relevante Informationen aus Datenbanken oder Dokumentensammlungen gesucht, anschließend fließen diese in die Antwortgenerierung ein.

Schema.org-Markup bezeichnet die standardisierte Auszeichnung von strukturierten Daten auf Webseiten, um deren Inhalte für Suchmaschinen und andere Anwendungen maschinenlesbar und semantisch verständlich zu machen. Entwickelt wurde Schema.org 2011 von Google, Microsoft, Yahoo und Yandex, um ein gemeinsames Vokabular für die Beschreibung von Entitäten, Eigenschaften und Beziehungen bereitzustellen.

Schema.org-Markup bezeichnet eine standardisierte Auszeichnungssprache für strukturierte Daten, die von Google, Microsoft (Bing), Yahoo und Yandex gemeinsam entwickelt wurde, um Webseiteninhalte für Suchmaschinen und andere Anwendungen maschinenlesbar und semantisch verständlich zu machen. Durch das Einfügen entsprechender Code-Elemente in den HTML-Code einer Seite lassen sich Entitäten, Eigenschaften und Beziehungen eindeutig beschreiben, sodass Suchmaschinen den Kontext präziser interpretieren und Inhalte ansprechender darstellen können.

Semantic SEO bezeichnet die Optimierung von Webinhalten mit dem Ziel, Suchmaschinen nicht nur einzelne Keywords, sondern den vollständigen inhaltlichen Kontext eines Themas zu vermitteln. Statt isolierte Suchbegriffe zu fokussieren, werden thematische Zusammenhänge, Synonyme, Entitäten und Nutzerintentionen berücksichtigt, um eine ganzheitliche thematische Autorität (Topical Authority) aufzubauen.

SERP-Snippet – Search Engine Results Page Snippet
Ein SERP-Snippet ist ein kurzer Auszug aus einer Webseite, der in den Suchergebnissen einer Suchmaschine – typischerweise Google – angezeigt wird. Es umfasst den Seitentitel, die URL (oder Breadcrumb-Navigation) und eine kurze Beschreibung (Meta Description) des Seiteninhalts. Das Snippet gibt dem Nutzer einen ersten Eindruck der Relevanz der Seite zur Suchanfrage und kann in erweiterten Formen zusätzliche Elemente wie Bewertungen, Bilder oder FAQ-Links enthalten.

SGE (Search Generative Experience) bezeichnet Googles offizielle Bezeichnung für ein KI-gestütztes Sucherlebnis, bei dem die Suchmaschine auf Basis generativer künstlicher Intelligenz zusammenfassende Antworten, Erklärungen und weiterführende Vorschläge direkt in den Suchergebnissen anzeigt. SGE wird seit 2023 als experimentelles Feature in Google Search Labs getestet und soll die klassische Suchergebnisliste um kontextbezogene, maschinell generierte Inhalte erweitern.

Snippet-Strategie
Die Snippet-Strategie bezeichnet die gezielte Planung, Gestaltung und Optimierung der Textausschnitte (Snippets), die Suchmaschinen wie Google in den Suchergebnissen (SERPs) anzeigen. Ziel ist es, die Sichtbarkeit, Attraktivität und Klickrate (CTR) eines Suchergebnisses zu steigern.

Zero Click Behavior (deutsch: Null-Klick-Verhalten) bezeichnet im digitalen Kontext ein Nutzungsverhalten, bei dem Suchanfragen oder Informationsbedürfnisse direkt auf der ursprünglichen Plattform – meist auf der Suchergebnisseite (SERP) – vollständig befriedigt werden, ohne dass ein Klick auf eine externe Webseite erfolgt.

Zero Click-Verhalten bezeichnet im digitalen Kontext ein Nutzungsverhalten, bei dem Suchanfragen oder Informationsbedürfnisse direkt auf der ursprünglichen Plattform – meist auf der Suchergebnisseite (SERP) – vollständig befriedigt werden, ohne dass ein Klick auf eine externe Webseite erfolgt.