Von SEO und ASO zu GEO: Sichtbar bleiben, wenn Kunden ChatGPT statt Google nach Apps fragen
Thomas Henz
Immer mehr Menschen fragen nicht mehr Google nach der „besten App für …“, sondern ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity. Wer dort nicht empfohlen wird, existiert für diese Nutzer nicht, egal wie gut das Store-Ranking ist. Was das für App-Anbieter bedeutet und welche drei Hebel jetzt zählen.
Stellen Sie sich folgende Szene vor: Eine potenzielle Kundin fragt ChatGPT, welche App sie für die Zeiterfassung ihres Handwerksbetriebs nutzen soll. Sie bekommt drei Empfehlungen mit kurzen Begründungen, tippt auf einen Link und landet direkt im App Store. Ihre App war nicht dabei, obwohl sie bei der klassischen App-Store-Suche auf Platz zwei rankt und die Website bei Google gut gefunden wird.
Das ist kein Zukunftsszenario, sondern passiert heute täglich. AI-Assistenten werden zu einem eigenen Discovery-Kanal für Apps und funktionieren nach anderen Regeln als die Google-Suche und der Store-Algorithmus. Die Disziplin, die sich damit beschäftigt, heißt Generative Engine Optimization (GEO): Optimierung dafür, dass generative AI-Systeme eine App oder ein Produkt kennen, korrekt beschreiben und aktiv empfehlen.
Wird SEO von GEO ersetzt?
Nein. GEO ersetzt SEO und ASO nicht, sondern baut auf ihnen auf. Aber: Wer Landing Page, Store-Listing und App weiter als drei getrennte Baustellen behandelt, verliert in diesem Kanal systematisch Sichtbarkeit. Warum das so ist, zeigt ein Blick darauf, wie AI-Assistenten Apps überhaupt finden.
Wie ChatGPT & Co. Apps auswählen
Ein AI-Assistent hat keinen Zugriff auf den Ranking-Algorithmus von Apple oder Google. Seine Empfehlungen speisen sich aus zwei Quellen:
1. Trainingswissen: Assoziationen, die das Modell beim Training aus öffentlichen Webinhalten gelernt hat. Wird Ihre App in Fachartikeln, Vergleichen und Foren im Kontext eines Problems genannt, ist diese Verbindung im Modell verankert.
2. Live-Recherche: Bei aktuellen Fragen suchen die Assistenten in Echtzeit und ziehen dabei vor allem vier Quellentypen heran: die Store-Listings samt Bewertungen, „Beste Apps für …“-Roundup-Artikel von Drittseiten, die Website des Anbieters und Community-Quellen wie Foren oder Wikipedia.
Der entscheidende Unterschied zur klassischen Suche: Das Modell gleicht diese Quellen gegeneinander ab. Sagt das Store-Listing „Projektmanagement für Teams“, die Landing Page aber „Die All-in-One-Lösung für digitales Arbeiten“, entsteht Widerspruch. Und Widersprüche senken das Vertrauen des Modells. Im Zweifel fliegt die App schlicht aus der Empfehlung, weil der Assistent eine andere App sicherer beschreiben kann. Konsistenz über alle Kanäle ist damit kein Marketing-Feinschliff mehr, sondern ein Ranking-Faktor.
Daraus ergeben sich drei konkrete Hebel.
Hebel 1: Die Landing Page: Vom Schaufenster zur Datenquelle
Die Landing Page Ihrer App hatte bisher zwei Jobs: bei Google gefunden werden und Besucher zum Download bewegen. Jetzt kommt ein dritter dazu: maschinenlesbar erklären, was die App tut. Denn AI-Assistenten lesen sie als Faktenquelle, nicht als Werbefläche.
Das bedeutet zunächst sprachliche Klarheit. Ein Slogan wie „Arbeit neu gedacht“ ist für ein Sprachmodell wertlos. Der erste Satz der Seite sollte in schlichtem Deutsch (und idealerweise Englisch) sagen, was die App für wen löst: „App zur digitalen Zeiterfassung für Handwerksbetriebe mit 5 bis 50 Mitarbeitern.“ Erst danach darf die Markenwelt kommen.
Der technische Teil ist strukturiertes Markup. Mit einem JSON-LD-Block vom Typ SoftwareApplication liefern Sie dem Assistenten Preis, Plattform, Kategorie und Bewertung als saubere Daten statt als Fließtext, den er interpretieren muss:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "SoftwareApplication",
"name": "CraftTime",
"operatingSystem": "iOS, Android",
"applicationCategory": "BusinessApplication",
"description": "Digitale Zeiterfassung für Handwerksbetriebe",
"offers": { "@type": "Offer", "price": "9.90", "priceCurrency": "EUR" },
"aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.7", "ratingCount": "312" }
}Ergänzen Sie eine FAQ-Sektion (ebenfalls mit Schema-Markup), die echte Nutzerfragen beantwortet, genau die Fragen, die Menschen einem Assistenten stellen: Was kostet die App? Funktioniert sie offline? Ist sie DSGVO-konform? Jede sauber beantwortete Frage ist eine potenzielle Antwort, die der Assistent wörtlich übernehmen kann.
Und: Preise, Feature-Beschreibungen und Positionierung müssen mit dem Store-Listing bis in die Formulierung hinein übereinstimmen.
Hebel 2: Das Store-Listing: ASO lernt Semantik
Auch die Stores selbst bewegen sich in Richtung AI-Suche. Apple hat im Juni 2025 sein Such-Update ausgerollt, das ASO-Tool-Anbieter als die größte gemessene Veränderung seit Jahren beschreiben: Statt reiner Keyword-Übereinstimmung erkennt die Suche zunehmend Nutzerintention und zeigt bewusst unterschiedliche Ergebnistypen für dieselbe Anfrage. Und Google bringt mit „Ask Play“ gerade einen Gemini-Assistenten direkt in den Play Store.
Für Ihr Listing heißt das: Keyword-Stuffing verliert weiter an Wert, während klar formulierte Nutzenbeschreibungen gewinnen. Im Endeffekt gilt dieselbe Klartext-Logik wie auf der Landing Page. Wie die Grundlagen der App Store Optimierung funktionieren, haben wir in einem eigenen Leitfaden beschrieben. Zwei Elemente werden dabei besonders wichtig, weil sie gleich doppelt wirken (im Store und als Quelle für AI-Assistenten):
Bewertungen und Ihre Antworten darauf. Assistenten lesen Reviews, um Stärken und Schwächen einer App zusammenzufassen. Ein unbeantworteter Beschwerde-Thread über Abstürze wird so zur öffentlichen Begründung, warum die App nicht empfohlen wird. Wer sichtbar auf Kritik reagiert und Fixes kommuniziert, schreibt an dieser Zusammenfassung mit. Auch harte Qualitätsmetriken wie die Crash-Rate zahlen hier ein, denn Instabilität schlägt sich in Reviews nieder, und Reviews schlagen sich in AI-Antworten nieder.
Erwähnungen auf Drittseiten. „Beste Apps für …“-Artikel, Fachblogs und Vergleichsportale sind für AI-Assistenten hochgewichtete Quellen. Klassische PR- und Content-Arbeit bekommt damit einen messbaren neuen Zweck: Jede seriöse Erwähnung erhöht die Wahrscheinlichkeit, in AI-Empfehlungen aufzutauchen.
Hebel 3: Die App selbst wird für Agenten ansprechbar
Der am meisten unterschätzte Hebel liegt in der App selbst. Beide Plattformen bauen gerade die Infrastruktur dafür, dass AI-Assistenten Apps nicht nur empfehlen, sondern direkt bedienen können:
Auf iOS ist das Framework App Intents: Entwickler deklarieren einzelne Funktionen der App („Erstelle einen Zeiteintrag“, „Zeige den Wochenbericht“) als Aktionen, die Siri, Spotlight und Apple Intelligence in natürlicher Sprache aufrufen können.
Auf Android übernimmt das ab Android 16 das neue AppFunctions-API: Funktionen werden per Annotation im Code als „Werkzeuge“ für Assistenten wie Gemini markiert und sind konzeptionell das mobile Gegenstück zu den Tool-Schnittstellen, über die auch ChatGPT-Integrationen funktionieren. Die App wird damit gewissermaßen zum Server, den ein Agent im Auftrag des Nutzers ansteuert.
Für Entscheider ist der Punkt dieser Entwicklung strategisch: Wenn Nutzer künftig sagen „Trag meine heutige Baustellenzeit ein“ und der Assistent das direkt erledigt, gewinnt die App, deren Funktionen der Assistent aufrufen kann. Wer seine Kernfunktionen früh als Intents bzw. AppFunctions exponiert, verschafft sich einen Vorsprung, der mit reinem Marketing nicht aufzuholen ist. Das ist Entwicklungsarbeit, keine Werbebudget-Frage. Noch ist vieles davon im Preview-Stadium; genau deshalb ist jetzt der richtige Zeitpunkt, die eigene App-Architektur darauf vorzubereiten.
GEO-Checkliste für Apps: Die 7 wichtigsten Punkte
- Konsistenz-Audit: Beschreiben Landing Page, App-Store-Listing und Play-Store-Listing die App identisch (Nutzen, Zielgruppe, Preis)? Widersprüche beseitigen.
- Klartext-Test: Sagt der erste Satz der Landing Page ohne Marketing-Sprech, was die App für wen tut? Zur Probe: Fragen Sie ChatGPT, was Ihre App macht, und vergleichen Sie die Antwort mit der Realität.
- Strukturierte Daten:
SoftwareApplication- undFAQPage-Markup auf der Landing Page einbauen und validieren. - FAQ ausbauen: Die zehn häufigsten echten Kundenfragen in Klartext beantworten, auf der Website und im Store-Beschreibungstext.
- Review-Management: Negative Bewertungen beantworten, behobene Probleme benennen, Crash-Rate im Blick behalten.
- Drittquellen prüfen: In welchen „Beste Apps“-Artikeln der eigenen Kategorie taucht die App auf und in welchen die Konkurrenz? Gezielt Erwähnungen aufbauen.
- Agent-Readiness klären: Mit dem Entwicklungsteam (oder Ihrer Agentur) bewerten, welche 3 bis 5 Kernfunktionen sich als App Intents / AppFunctions exponieren lassen.
Fazit: Die Entscheidung fällt vor dem Store
Installiert wird eine App auch 2026 im App Store oder bei Google Play. Aber die Entscheidung, welche App installiert wird, fällt zunehmend davor: im Chat mit einem AI-Assistenten. Dort gewinnt nicht, wer das größte Werbebudget hat, sondern wer über alle Kanäle hinweg konsistent, maschinenlesbar und glaubwürdig ist und wessen App technisch bereit ist für eine Welt, in der Software von Agenten bedient wird.
Genau an dieser Schnittstelle aus Web, Store und App-Entwicklung entsteht der Vorsprung. Wer alle drei Hebel aus einer Hand denkt, statt SEO-Agentur, ASO-Freelancer und Entwicklungsteam getrennt loszuschicken, ist strukturell im Vorteil.
Sie möchten wissen, wie sichtbar Ihre App für AI-Assistenten und wie agent-ready Ihre Architektur ist? Wir schauen mit Ihnen drauf: von der Landing Page über das Store-Listing bis zu App Intents und AppFunctions. Sprechen Sie uns an.
Quellen
