OpenAI-GPTs & Actions: Die Zukunft der AI-Search-Optimierung 2025

Stand: 4. September 2025

Kurzfassung: OpenAI hat 2024/25 den Schritt von klassischen „Plugins“ hin zu GPTs mit Actions/Function Calling und einer neuen Agents/Responses-Architektur vollzogen. Parallel etabliert Google AI Overviews, Perplexity und Copilot zitierfreudige Antwortoberflächen. Für Marken bedeutet das: Content- und API-Design konvergieren, Entitäten- und Datenqualität entscheiden, und Monitoring wird zur Pflicht. Dieser Beitrag trennt Fakten (Stand heute) von Szenarien (Ausblick) und liefert einen umsetzbaren 6‑Schritte‑Plan inklusive KPI‑Rahmen.

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1) Was sich seit dem Plugin‑Zeitalter geändert hat (Stand heute)

• ChatGPT Search: OpenAI integrierte 2025 die besten Teile des 2024er SearchGPT‑Prototyps direkt in ChatGPT. Damit kann ChatGPT „das Web deutlich besser durchsuchen“ und Quellen transparent ausweisen, verfügbar für Free bis Enterprise Nutzer, Web und Apps, wie die Ankündigung in OpenAIs „Introducing ChatGPT Search“ (2025) und das Help‑Center zur „ChatGPT search“ (2025) beschreiben. Der Ursprung liegt im „SearchGPT prototype“ von 2024.
• GPT Store und spezialisierte GPTs: OpenAI führt seit 2024 einen Marktplatz für Custom GPTs, kuratiert und durchsuchbar, beschrieben in OpenAIs „Introducing the GPT Store“ (2024).
• Von Plugins zu Actions/Function Calling: Entwickler verbinden Modelle mit externen Tools und Systemen; OpenAI erläutert dies in der Help‑Doku zu „Function calling“ (laufend aktualisiert, 2025).
• Responses API als neuer Agenten‑Backbone: OpenAI positioniert die Responses API 2025 als primäres Primitive für agentische Workloads, inklusive Tool‑Use (Web Search, File Search, Computer Use) – erläutert in „New tools and features in the Responses API“ (OpenAI, 2025). In den ChatGPT Release Notes (OpenAI Help, 2025) wird zudem betont, dass ChatGPT eigenständig Tools kombinieren kann.

Fazit: OpenAI verschiebt den Schwerpunkt von „Plugin‑Kompatibilität“ hin zu „Agenten, die verlässlich Quellen finden und Tools nutzen“. Für ASO rückt damit die Qualität und Zitierfähigkeit Ihrer Inhalte und Schnittstellen in den Fokus.

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2) Wie GPTs/Actions & ChatGPT Search entscheiden

• Datenquellen: ChatGPT Search aggregiert Webquellen und weist sie aus (siehe OpenAI, 2025: ChatGPT Search). Qualität, Eindeutigkeit der Entitäten und Primärdaten erhöhen die Chance auf Aufnahme.
• Tool‑Use: Über Function Calling/Actions kann ein GPT externe APIs sicher ansprechen (siehe OpenAI Function Calling Doku, 2025). Die Responses API orchestriert diese Schritte (siehe OpenAI Responses API Übersicht, 2025).
• Agentische Auswahl: Modelle priorisieren Quellen, die präzise, aktuelle, zitierfähige Informationen bieten. OpenAI kommuniziert in den Release Notes 2025 explizit die Kombination aus Websuche und Tools.

Implikation: „Content als API“ denken – also Entitäten, strukturierte Daten und dokumentierte Endpunkte so anbieten, dass Agenten sie verstehen und ansteuern können.

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3) ASO in der Praxis: Entity‑first, strukturierte Daten, Primärquellen, APIs

• Entitäten & Struktur: Google beschreibt, dass AI‑Features wie AI Overviews Nutzer schneller zum Kern bringen und Links als Sprungbrett dienen (Google Developers „AI features & your website“, 2024/25). Eine saubere Entitätsmodellierung (Schema.org, eindeutige IDs, Autoren/Datum) verbessert maschinelles Verständnis.
• Primärdaten & Autorität: Studien, Datenseiten, Methodenbeschreibungen mit klarer Lizenz und Datierung erhöhen die „Citability“. Google betont in seinem Search Central Blog zum August 2024 Core Update nützliche, vertrauenswürdige Inhalte – dieser Grundsatz überträgt sich auf generative Oberflächen.
• APIs & Dokumentation: Für Actions‑Zugriff braucht es stabile, wohldokumentierte Endpunkte (Auth, Rate Limits, Beispiel‑Queries). Das erleichtert die Integration in agentische Workflows (vgl. OpenAI Function Calling, 2025).

Das „ASO‑Flywheel 2025“ (textual)

1. Entitäten schärfen → 2) Inhalte strukturieren (Schema, Datentabellen) → 3) Primärquellen/Docs/APIs veröffentlichen → 4) Citability und Link‑Inklusion steigen → 5) Monitoring (Mentions, Sentiment, Links) → 6) Iteration mit neuen Daten & besseren Schnittstellen.

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4) Messbarkeit & KPIs (inkl. Tool‑Beispiel)

• KPI‑Rahmen: Laut der Semrush‑Analyse zu AI Overviews (2024/25) sollten Marken messen, ob sie in AI Overviews referenziert werden, wie sich Zero‑Click‑Muster, Traffic und Conversions verändern. Ahrefs empfiehlt explizit, Brand‑Mentions und Sentiment in AI‑Kontexten zu verfolgen, siehe Ahrefs „AI traffic research“ (2024/25) und Ahrefs „LLM optimization“ (2025).

• Mögliche KPIs 2025:

  • Brand Mentions in AI‑Antworten (plattformübergreifend)
  • Link‑Inklusionsrate und Link‑Position in Antworten
  • Sentiment‑Score („positiv/neutral/negativ“ in generativen Antworten)
  • Share of Voice in generativen Ergebnissen vs. Wettbewerber
  • Time‑to‑Citation (Zeit von Publikation bis zur ersten Aufnahme in AIO/ChatGPT Search)
  • Entity‑Reife (Vollständigkeit von Schema/IDs/Autorenschaft)
  • Klassische SEO‑Kennzahlen (Traffic, Conversions) im AIO‑Kontext neu interpretiert

• Monitoring‑Beispiel (Geneo): Für einheitliches Tracking über ChatGPT/Perplexity/Google AIO bietet sich eine Plattform an, die Mentions, Link‑Inklusion und Sentiment bündelt und historische Verläufe speichert. Geneo ist eine solche Lösung; sie adressiert genau diese KPIs und liefert Optimierungsimpulse (siehe die Produktbeschreibung auf Geneo – Produktseite). Hinweis: Tool‑Wahl bleibt Ihnen überlassen; entscheidend ist die plattformübergreifende Messbarkeit.

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5) Cross‑Plattform‑Realität: OpenAI, Google AIO, Perplexity, Copilot

• OpenAI / ChatGPT Search: Quellen werden ausgewiesen, die Websuche ist verbessert und breit verfügbar (OpenAI „Introducing ChatGPT Search“, 2025; Help „ChatGPT search“, 2025).
• Google AI Overviews: AIO dient als Einstiegspunkt mit weiterführenden Links; Rollout‑Skalierung wurde 2024 angekündigt („für alle in den USA“, weitere Länder folgen), vgl. Google Blog „AI in Search“ (2024) und die technische Einordnung in Google Developers „AI features & your website“.
• Perplexity: Gilt als zitierfreudig; eine offizielle, detaillierte Doku zum Zitierverhalten ist allerdings nicht prominent verfügbar. Die Einstiegsdoku „Perplexity Hub – Getting started“ (2025) enthält dazu keine Details – praktische Tests und Monitoring werden daher wichtiger.
• Microsoft Copilot (Bing): Microsoft bestätigt grundsätzlich die Anzeige von Quellen, damit Nutzer prüfen können; siehe Microsoft Learn „FAQs Copilot Daten, Sicherheit & Datenschutz“ (2025). UI‑Details variieren, historisch wurden Fußnoten/Quellenkärtchen genutzt.

Takeaway: Die Prinzipien ähneln sich (Qualität, Entitäten, Primärdaten, Quellen), die Implementierung variiert. Ihre Roadmap sollte plattformagnostisch sein – mit spezifischen Taktiken pro Oberfläche.

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6) Risiken, Compliance, Governance

• Volatilität: Ranking‑ und Zitierlogiken ändern sich schnell. Glenn Gabe mahnt 2025, dass funktionierende Taktiken in AI Search nicht dauerhaft stabil sein müssen, siehe Search Engine Land‑Analyse von 2025.
• Qualitätsfilter: Beobachtungen deuten darauf hin, dass Google problematische Bereiche (z. B. HCU‑Signale) in AIO filtern kann; Lily Ray diskutiert das 2024, siehe SERoundtable‑Bericht (2024). Google selbst betont, dass hilfreiche Inhalte belohnt werden, vgl. Search Central Blog August 2024. Zudem berichten Branchenbeobachter 2025 über stabile Klicktrends trotz AIO, siehe SERoundtable „Clicks stable“ (2025).
• Datenschutz & API‑Zugriffe: Bei Actions‑Integrationen sind PII, Auth und Logs sauber zu governancen. Prüfen Sie interne Policies und rechtliche Rahmen.

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7) Der 6‑Schritte‑Action‑Plan für ASO 2025

1. Entitäten auditieren

• Firmen, Produkte, Autoren, Orte: Eindeutig? Konsistent über Website, Wikipedia/Wikidata, Branchenverzeichnisse?
• Schema.org und strukturierte IDs konsequent nutzen.

2. Inhalte „zitierfähig“ machen

• Primärdaten/Studien, Methodik‑Seiten, klare Autorschaft und Datierung. Saubere Lizenzhinweise.
• Tabellen, Datendownloads, FAQs – maschinenfreundlich.

3. APIs und Dokumentation bereitstellen

• Für häufige Informations‑ oder Transaktionsfälle stabile Endpunkte (Auth, Rate Limits, Beispiele). Gute Developer Docs.
• Testen Sie Actions/Function‑Calling‑Szenarien in eigenen GPTs.

4. Cross‑Plattform‑Monitoring aufsetzen

• Tracken Sie Brand Mentions, Link‑Inklusion, Sentiment, Time‑to‑Citation und Share of Voice in AIO/ChatGPT/Perplexity/Copilot.
• Nutzen Sie eine zentrale Monitoring‑Lösung (z. B. Geneo) oder ein eigenes Dashboard.

5. Experimente planen und messen

• Hypothesenbasiert veröffentlichen (z. B. neue Primärstudie, Schema‑Erweiterung, API‑Endpoint) → Auswirkungen auf Mentions/Links/Traffic prüfen.
• Iterationsrhythmus definieren (z. B. monatliche Sprints).

6. Governance & Risiko‑Management etablieren

• Qualitäts‑ und Faktencheck‑Prozesse, insbesondere bei sensiblen Themen.
• Notfallpfade, falls fehlerhafte AI‑Antworten Reputation gefährden (Kontakt, Korrekturposts, eigene Datenseiten).

Checkliste (Kurzform)

• [ ] Entitäten sauber?
• [ ] Schema/IDs vollständig?
• [ ] Primärdaten/Docs vorhanden?
• [ ] APIs dokumentiert & stabil?
• [ ] Monitoring live (Mentions/Links/Sentiment)?
• [ ] Experiment‑Backlog & Review‑Zyklus?

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8) Ausblick (6–12 Monate): Szenarien & „Signals to watch“

Dies ist der Prognose‑Teil – bitte als Szenario interpretieren, nicht als Tatsache.

• Szenario A: Agenten werden transaktionaler. Die Responses‑Toolbox (Web/File/Computer Use) wächst; mehr Echtzeit‑APIs werden standardmäßig genutzt. Signal: Weitere OpenAI‑Ankündigungen zur Responses API (2025), neue „Featured GPTs“ im GPT Store (OpenAI, 2024/25).
• Szenario B: AIO wird international granularer. Google skaliert AI Overviews, passt Qualitätsfilter an. Signal: Updates im Google Developers‑Bereich zu AI‑Features und im Search Central Blog.
• Szenario C: Citation‑Policies werden expliziter. Perplexity/Microsoft veröffentlichen detailliertere Leitlinien oder UI‑Standards. Signal: Produkt‑/Learn‑Seiten wie Perplexity Hub (2025) und Microsoft Learn (2025).

Konsequenz für Marken: Frühindikatoren beobachten, Experimente fortführen, Monitoring professionalisieren. Wer Entitäten, Primärdaten und APIs ernst nimmt, sichert sich Sichtbarkeit in agentischen Antworten.

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Quellenhinweise und Methodik

Alle Faktenstellen sind auf offizielle Ankündigungen/Docs oder etablierte Branchenreports gestützt: OpenAI zu ChatGPT Search, GPT Store, Function Calling und Responses/Agenten; Google Developers und Blogposts zu AI Overviews; Microsoft Learn zu Copilot‑Quellenangaben; Semrush, Ahrefs und Search Engine Land zu KPIs, Roadmaps und Tracking. Wo Dokumentation lückenhaft ist (z. B. Perplexity‑Citations), ist dies explizit markiert. Zitate/Beobachtungen aus 2024/25 sind im Text verlinkt.

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