GEO für Food & Beverage: Definition & Sichtbarkeit in KI

GEO steht hier für „Generative Engine Optimization“ – nicht für Geolokation. Ziel ist, dass Ihre F&B-Inhalte (Menüs, Produktinformationen, Rezepte, Öffnungszeiten) in generativen Antworten von Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Overviews als zitierbare Quelle auftauchen. Dieser Leitfaden erklärt den Begriff, zeigt praxisnahe Schritte für Gastronomie, Hersteller und Marken, und macht Messbarkeit sowie Compliance greifbar.

Was ist GEO? Abgrenzung zu SEO, AEO und LLMO

GEO beschreibt die Ausrichtung von Inhalten und Daten auf generative Antwortsysteme: Inhalte sollen leicht extrahierbar, verifizierbar und aktuell sein, damit KI-Systeme sie in Antworten aufnehmen und verlinken. Während klassische SEO Rankings in Ergebnislisten optimiert, fokussiert GEO die Sichtbarkeit innerhalb KI-generierter Antworten. Fachbeiträge wie der verständliche Überblick von Evergreen Media (GEO erklärt, 2025) und der Einsteigerleitfaden von AIOSEO (DE) betonen die enge Verzahnung mit Datenqualität, Struktur und Autorität.

• SEO: Optimierung für klassische Suchergebnisse (Technik, Onpage, Backlinks, Keywords) – siehe Evergreen Media: Was ist SEO (2025).
• AEO (Answer Engine Optimization): Inhalte in Frage-Antwort-Form und mit klarer Struktur bereitstellen, um als direkte Antwortquelle zu dienen.
• LLMO: Optimierung für Large Language Models als überlappender Begriff; teils synonym oder als Teilmenge von GEO diskutiert.

Warum ist das für F&B relevant? Generative Antworten bündeln lokale Informationen, Menüdetails, Allergene/Nährwerte und Produktdaten. Wer diese Inhalte strukturiert, korrekt und mit Primärquellen belegt bereitstellt, erhöht die Chance auf Erwähnung und Link.

Wie generative Engines F&B-Inhalte finden und zitieren

Generative Systeme verbinden trainiertes Modellwissen mit aktuellen Webquellen – häufig via Retrieval-Augmented Generation (RAG). Google beschreibt, dass AI Overviews Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenfassen und Links anbieten, damit Nutzer Details prüfen können. Das unterstreicht die Rolle verifizierbarer, strukturierter Primärdaten. Siehe dazu Google: Übersicht mit KI (DE, 2024/2025) und Expanding AI Overviews & AI Mode (EN, 2025).

Wesentliche Konsequenzen für F&B:

• Struktur: Maschinenlesbare Menüs, Produkt- und Rezeptdaten sind leichter extrahierbar.
• Autorität: Primärquellen, nachvollziehbare Autoren/Expertise und klare Verantwortlichkeiten erhöhen die Zitierfähigkeit.
• Aktualität: Öffnungszeiten, saisonale Karten und Verfügbarkeiten müssen gepflegt sein.

F&B-Suchintentionen und passende Content-Formate

• Lokal: „Beste Bar in meiner Nähe“, „heute geöffnet?“, „Reservierung möglich?“ – benötigt konsistente NAP-Daten (Name, Adresse, Telefon), Öffnungszeiten, Reservierungslinks und Bewertungen.
• Menüs: Gerichtsnamen, Zutaten, Allergene, Preise, saisonale Hinweise; ideal mit strukturierter, hierarchischer Darstellung.
• Produkte: Nährwerte, Inhaltsstoffe, Verpackung, Nachhaltigkeit; klare Primärdaten und Kennzeichnungen.
• Rezepte/Pairings: Zubereitung, allergenfreie Optionen, passender Drink zum Gericht.

Formate, die generative Antworten begünstigen:

• Präzise Definitionen und kurze Einleitungen.
• FAQ-Blöcke mit echten Nutzerfragen.
• Listen und Tabellen für vergleichbare Eigenschaften.
• Klar gegliederte Seitenmodule (z. B. Wochenmenü, Allergene-Übersicht) mit interner Verlinkung.

Strukturierte Daten für F&B (Schema.org)

Maschinen benötigen „Zutatenlisten“ für Inhalte – strukturierte Daten liefern genau das. Für F&B sind insbesondere diese Typen relevant:

Originaldokumentation und Beispiele finden Sie in der Schema.org-Versionübersicht (aktuell), von der aus die spezifischen Typseiten erreichbar sind.

Ein kleines Beispiel für ein MenuItem in JSON-LD:

{
      "@context": "https://schema.org",
      "@type": "MenuItem",
      "name": "Linsen-Bowl",
      "description": "Vegane Bowl mit gerösteten Linsen, Gemüse und Zitronen-Tahini-Dressing",
      "offers": {
        "@type": "Offer",
        "price": "12.90",
        "priceCurrency": "EUR",
        "availability": "https://schema.org/InStock"
      },
      "nutrition": {
        "@type": "NutritionInformation",
        "calories": "540 kcal",
        "proteinContent": "24 g",
        "fatContent": "18 g",
        "carbohydrateContent": "62 g",
        "sodiumContent": "0.8 g"
      },
      "suitableForDiet": "https://schema.org/VeganDiet"
    }
    

Praxis-Hinweise:

• Nutzen Sie JSON-LD statt Microdata; halten Sie Markup konsistent mit sichtbaren Inhalten.
• Validieren Sie Markup regelmäßig (Testing-Tools) und pflegen Sie saisonale Änderungen zeitnah ein.
• Verknüpfen Sie Menu mit Restaurant/OpeningHoursSpecification, damit Engines vollständige Kontexte erkennen.

Lokale Signale und Unternehmensprofile

Lokale Relevanz entscheidet oft darüber, welche Quelle zitiert wird. Pflegen Sie:

• Konsistentes NAP (Website, Google-Unternehmensprofil, Plattformen).
• Öffnungszeiten inklusive Sondertage und temporäre Schließungen im Google-Unternehmensprofil. Hilfeseiten: Wieder geöffnet kennzeichnen (DE) und Als geschlossen kennzeichnen (DE) sowie den Einstieg in Unternehmensprofile (DE).
• Reservierungs- und Lieferlinks, Events (Event-Markup) und – sofern verfügbar – Menüintegrationen.

Tipp: Halten Sie Bilder, Beschreibungen und Kategorien aktuell; konsistente Bezeichnungen („Restaurant“, „Bar“, „Brauerei“) helfen den Engines, Sie korrekt zuzuordnen.

Datenqualität, Compliance und YMYL

Bei Allergenen und Nährwerten greifen strenge Vorgaben. Die EU-Verordnung (EU) Nr. 1169/2011 (Lebensmittelinformationsverordnung, LMIV) regelt u. a. die Kennzeichnung von 14 Allergenen sowie verpflichtende Nährwertangaben pro 100 g/ml. Konsultieren Sie den offiziellen Rechtstext auf EUR-Lex: CELEX 32011R1169.

Praxisregeln:

• Verwenden Sie Primärquellen und geben Sie Haftungsausschlüsse für mögliche Abweichungen (z. B. „kann Spuren von… enthalten“).
• Aktualisieren Sie Rezepturen und Menüs bei Änderungen der Zutaten oder Lieferketten; dokumentieren Sie den Stand.
• Vermeiden Sie gesundheitsbezogene Versprechen; bleiben Sie bei überprüfbaren Fakten.

Praxis-Workflow: AI-Erwähnungen überwachen und Menüdaten optimieren

Ein möglicher Ablauf für F&B-Teams:

1. Inventur Ihrer Daten: Welche Menü-/Produkt- und Rezeptinformationen liegen vor, wo fehlen strukturierte Angaben (Allergene, Nährwerte, Preise)?
2. Markup-Implementierung: Priorisieren Sie Menu/MenuItem, NutritionInformation, Offer und OpeningHoursSpecification.
3. Lokale Signale harmonisieren: NAP, Öffnungszeiten, Reservierungs-/Lieferwege konsistent pflegen.
4. Monitoring generativer Antworten: Überwachen Sie, ob und wie Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Overviews erwähnt wird, inklusive Tonalität.
5. Iterationen: Ergänzen Sie FAQ-Module zu typischen Fragen (z. B. „glutenfreie Optionen?“), aktualisieren Sie saisonale Karten und verbessern Sie Quellennachweise.

Hinweis: Geneo ist unser Produkt. Als neutrales Beispiel kann ein Monitoring-Tool genutzt werden, das AI-Erwähnungen über Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Gemini sammelt, einfache Stimmungsanalysen bereitstellt und historische Anfragen archiviert, um Chancen für strukturierte Daten sichtbar zu machen. So lassen sich Menü- und Produktmodule gezielt nachbessern, ohne Marketing-Hype.

Messbarkeit und KPIs (inkl. GA4)

Welche Kennzahlen machen GEO greifbar?

• AI-Erwähnungen/Zitationen je Thema: Wie oft taucht Ihre Marke in Antworten auf? Idealerweise mit Link.
• Brand Sentiment in KI-Antworten: Tendenz positiv/neutral/negativ.
• Qualifizierte Klicks/Conversions aus AI-Quellen: Wenige, aber oft hochwertige Besuche.

Für die Kanalzuordnung in GA4 empfiehlt sich eine eigene Gruppenlogik für AI-Referrer (z. B. perplexity.ai, chatgpt.com, gemini.google.com). Best Practices finden Sie im Beitrag Best Practices for Tracking and Analyzing AI Traffic (Geneo Blog, 2025). Für Hintergrundbegriffe zu AI Visibility kann die Geneo Dokumentation dienen.

Reporting-Tipps:

• Wöchentliche Audits der AI-Erwähnungen und verlinkten Seiten.
• Validierung gegen Server-Logs, um Fehlzuordnungen (z. B. „Direct“) zu reduzieren.
• Beobachten Sie Zusammenhänge zwischen strukturierten Daten-Updates und AI-Zitierungen.

FAQ: Kurz beantwortet

• Ist GEO nur ein neues Buzzword? GEO baut auf SEO/AEO auf, verschiebt aber den Fokus von Rankings zu KI-Antworten und Zitationen – mit konkreten Technik- und Datenanforderungen.
• Brauche ich zwingend JSON-LD? Es ist nicht zwingend, aber JSON-LD ist der robusteste Weg, strukturierte Daten sauber und wartbar bereitzustellen.
• Reicht ein gutes Google-Unternehmensprofil? Es hilft lokal erheblich, ersetzt aber keine saubere Website-Struktur, Menüdaten und verlässliche Primärinformationen.
• Wie schnell sehe ich Effekte? Sichtbarkeit in KI-Antworten entwickelt sich iterativ; regelmäßiges Monitoring und Datenpflege sind entscheidend.

Schluss

GEO für Food & Beverage bedeutet: strukturierte, verlässliche und aktuelle Daten bereitstellen; lokale Signale pflegen; Autorität sichtbar machen; und die Wirkung laufend messen. Beginnen Sie mit den Menü- und Öffnungsdaten, ergänzen Sie Allergene/Nährwerte gemäß LMIV, und beobachten Sie über ein Monitoring-Setup, wo Ihr Content bereits in KI-Antworten erscheint – dann verbessern Sie gezielt. Wenn Sie ein Monitoring-Tool testen möchten, wählen Sie eine Lösung, die AI-Erwähnungen und Datenqualität pragmatisch sichtbar macht – ohne große Umwege.