SEO versus GEO: Google warnt vor Content Chunking bzw. KI-Content-Zerstückelung

Google warnt aktuell eindringlich davor, Inhalte künstlich in kleine „Häppchen“ zu zerlegen, nur um in KI-Suchergebnissen besser aufzutauchen – ein wichtiges Signal für alle, die sich mit GEO (Generative Engine Optimization) und den synonym verwendeten Begriffen AEO (Answer Engine Optimization) bzw. LLMO (Large Language Model Optimization) beschäftigen.

GEO, AEO, LLMO im Fokus

Unter GEO, AEO und LLMO werden Strategien gebündelt, mit denen Marken in Antworten von KI-Systemen wie AI Overviews, Chatbots oder generativen Suchfunktionen sichtbar werden wollen.

Genau in diesem Umfeld hat Google nun klar gestellt, dass „Content Chunking“ nicht erwünscht ist und langfristig eher schadet als nützt. Unter Content Chunking versteht man das gezielte Zerstückeln von Texten in extrem kurze Abschnitte und Frage-Überschriften, mit dem Ziel in LLMs gefunden zu werden.

Google warnt vor „Content Chunking“

In einer aktuellen Folge des „Search Off the Record“-Podcasts erklärt Danny Sullivan, dass Google nicht möchte, „dass Inhalte in kleine, bite-sized Stücke zerlegt werden, nur weil man denkt, LLMs würden das bevorzugen“.

Er betont, er habe diese Aussage mit Google-Ingenieuren abgestimmt und dass Inhalte nicht für das Ranking-System, sondern für Menschen erstellt werden sollen.

Taktik mit maximal kurzfristigem Effekt

Sullivan räumt ein, dass Publisher in Einzelfällen aktuell noch Vorteile durch solche Chunking-Taktiken sehen könnten, warnt aber ausdrücklich, dass sich Ranking-Systeme schnell ändern und solche Effekte jederzeit verpuffen können.

Wer Ressourcen in reine Systemausnutzung statt in echten Mehrwert steckt – statt in wertvolle Inhalte für Nutzer, riskiert laut Google, viel Aufwand in Strukturen zu investieren, die beim nächsten Update keinen Effekt mehr haben.

Konsequenzen für GEO-, AEO- und LLMO-Strategien

Für GEO, AEO und LLMO bedeutet das: Entscheidend bleibt hochwertiger, klar strukturierter Content, der Nutzerfragen wirklich beantwortet – nicht die künstliche Zerlegung in Mikro-Abschnitte für vermeintliche LLM-Präferenzen.

Google unterstreicht damit seine Linie, dass Optimierung für AI Overviews und andere KI-Features auf denselben Grundprinzipien wie klassische SEO aufbaut: Relevanz, Verständlichkeit, Autorität und echte Nutzerintention.

Praxis-Impuls für Publisher und Unternehmen

Unternehmen sollten ihre GEO- bzw. LLMO-Strategien daher auf inhaltliche Tiefe, klare Struktur, saubere Auszeichnung und Markenautorität ausrichten – nicht auf das Kopieren fragwürdiger „LLM-Hacks“.

Wer sich an dieser Leitlinie orientiert, kann parallel für klassische Suche bzw. SEO und für generative Antworten optimieren, ohne in kurzfristige Taktiken zu investieren, die Google nun explizit als Sackgasse markiert.

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