Modul 1: Begriffsklärung und Definitionen, Chancen und Risiken, praktische Anwendungen mit Beispielen - Paradigmenwechsel von klassischem SEO hin zu GEO, bei dem es um Zitationen und Sichtbarkeit in KI-Antworten statt um reine Website-Klicks geht.

Modul 2: Funktionsweise von Generative Search Engines - wie KI-Modelle Informationen verarbeiten und warum sie leicht erfassbare, "scannbare" Formate bevorzugen.

Modul 3: Suchintentionen im Wandel - Der Fokus verschiebt sich von kurzen Keywords hin zur Optimierung für natürliche Fragen (Prompts) und semantischen Kontext.

Modul 4: Content-Strukturierung für LLMs - Inhalte durch klare Hierarchien (H1, H2, H3), Aufzählungszeichen und Tabellen strukturell aufbereitet werden müssen, um von der KI optimal erfasst zu werden.

Modul 5: GEO-Rankingfaktoren und Autoritätsaufbau - wie sie durch das E-E-A-T-Prinzip, das Einbinden von Expertenzitaten sowie regelmäßige Content-Updates (Freshness) ihre Wahrscheinlichkeit auf Zitationen steigern.

Modul 6: Technische Voraussetzungen - wie man durch Schema-Markup (JSON-LD), Server-Side Rendering und das Zulassen von KI-Bots in der robots.txt sicherstellt, dass KI-Crawler die Website problemlos auslesen können.

Modul 7: Performance-Metriken und Tracking in der GEO-Ära - Der Erfolg wird nicht mehr primär an Traffic und Positionen gemessen, sondern anhand der "Citation Rate" und der generellen KI-Sichtbarkeit.

Modul 8: Praxis-Workshop und Synthese - In der praktischen Anwendung wird eine bestehende Website auf ihre GEO-Tauglichkeit auditiert, um die Informationen so aufzubereiten, dass sie die "beste verfügbare Antwort" für eine KI darstellen.