GEO im Buchmarketing: Same same but different?

Ich starte mit einer guten Nachricht für Verlage, Autor und Buchhändlerinnen: Das KI-Zeitalter verlangt von uns weniger Neues, als wir Buchmenschen zunächst denken.

Bücher so zu beschreiben, dass sie gefunden, verstanden und den richtigen Leserinnen und Lesern empfohlen werden, ist seit Jahrzehnten unser Handwerk. Wir haben das Wissen, das KI braucht. Jetzt müssen wir dieses Wissen nur so anwenden, dass auch Chat-GPT, Gemini und Claude damit arbeiten können.

Ohne Frage ändern sich gerade die Suchwege der Kund:innen nach Büchern. Haben sie bisher mit einem konkreten Suchbegriff auf Google, Thalia, im Online-Shop ihres Buchhändlers oder bei Amazon gesucht (Stichwort „Kochbuch für Teenager“), so stehen ihnen heute für ihre Recherche KI-Tools zur Verfügung.

Gibt es zum veränderten Nutzungsverhalten konkrete Zahlen für den Buchmarkt? Die Datenlage ist hier ausgesprochen dünn. Die US-amerikanische Plattform Written Word hat im Februar dieses Jahres ihre User:innen gefragt. 71 % gaben an, keine KI-Tools wie ChatGPT oder Gemini zur Suche oder Recherche von Büchern zu nutzen. 21 % der Nutzer:innen sind daran interessiert, haben sie aber noch nicht ausprobiert. Nur 7 % nutzen KI-Tools gelegentlich, weniger als 1 % regelmäßig.

Nun sind diese Daten ein halbes Jahr alt, in der Anwendung von KI hat sich vieles gewandelt. So bietet Google bei Suchanfragen in vielen Fällen eine KI-Zusammenfassung an, Amazon hat sein KI-System Rufus bzw. das Neue “Alexa for Shopping” ausgerollt. Der Blick auf das allgemeine Suchverhalten zeigt, wohin die Reise gehen könnte: Eine repräsentative Befragung von CELUM/TQS von Juni 2026 kommt beispielsweise zu dem Ergebnis, dass 29,7 % der Deutschen KI-Chatbots wie ChatGPT zur Suche nach Produktinformationen nutzen. Auch die repräsentative deutsche „KI-Studie von Media Perspektiven zeigt, wie stark sich die Informationssuche insgesamt verschiebt: 49 % der 16- bis 69-Jährigen nutzen mindestens wöchentlich KI-Tools zur Informationssuche. ChatGPT allein wird von 33 % der Befragten regelmäßig genutzt. Kurzum: Die KI-Tools sind verbreitet, die Plattformen integrieren sie, die Nutzung steigt an. Aber sie sind für den Bereich Bücher aktuell noch nicht bei der Masse der Endkund:innen angekommen. Dennoch müssen Verlage und Autor:innen sich bereits jetzt darauf einstellen, dass sich auch Buchmarketing und -vertrieb verändern werden.

Die klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) konzentriert sich stark darauf, welche Begriffe Menschen bei Google, Amazon oder im Online-Shop eingeben.

Bisher war der Fokus auf einzelne transaktionale Keywords oder Gruppen gelegt. Oftmals wurden informative Bedürfnisse der Käufer:innen in den Metadaten nicht abgedeckt (Beispiel: „Welches Gemüse kann ich auf dem Balkon anbauen?“). An dieser Stelle spielen Gemini, Claude und Co. jetzt ihre Stärke aus: Denn KI-Tools sind zunehmend in der Lage, komplexere Zusammenhänge zwischen einer Frage, einem Bedürfnis und einer mögliche Antwort herzustellen.

Googles KI-Suche beispielsweise lädt seine Nutzer:innen dazu ein, längere, komplexere und mehrteilige Fragen zu stellen und Rückfragen anzuschließen. Gleichzeitig betont Google ausdrücklich, dass die bisherigen SEO-Grundlagen auch für KI-Funktionen relevant bleiben. Eine spezielle Geheimdisziplin namens „AI SEO“ ist also nicht unbedingt erforderlich.

Für Verlage bedeutet es, dass Keywords nicht unwichtig werden. Jedoch reicht eine bloße Verwendung von viel gesuchten Schlagwörtern allein nicht mehr aus. Ein Perspektivwechsel ist notwendig: Wie im Verkaufsgespräch in der Buchhandlung (bei medialike schon immer unser Vorbild), muss die Suchintention des Kunden bzw. der Kundin in den Fokus optimierter Metadaten kommen! KI-Tools müssen erkennen können, worum es im Buch geht, für wen es gedacht ist, welches Bedürfnis es erfüllt und in welcher Situation es relevant sein könnte. Genau an dieser Stelle werden Metadaten strategisch interessant.

Nehmen wir einen Ratgeber zum Thema Fußballtraining für Kinder. Wer seine Metadaten ausschließlich auf das Keyword „Fußballtraining“ ausrichtet, beschreibt das Produkt nur unvollständig.

Für potenzielle Leser:innen können andere Aspekte kaufentscheidend sein: Aufwärmübungen, Motivation, Umgang mit Konflikten, Vorbilder, altersgerechte Übungen, spezielle Trainingseinheiten für Torwart bzw. Torwärtin, Stürmer:in und Abwehr.

Ähnlich sieht es bei einem Gartenbuch aus, dass den Fokus auf Gemüseanbau legt. Das zentrale Keyword „Gemüseanbau“ ist wichtig. Aber der Ratgeber kann gleichzeitig für Selbstversorgung, Hochbeet, Balkon oder Terrasse, Aussaat, Ernte, nachhaltiges Gärtnern, kleine Gärten oder Gartenanfänger relevant sein.

Aus SEO-Sicht sprechen wir hier vom semantischen Kontext. Aus Sicht einer KI liefern diese Begriffe zusätzliche Informationen darüber, zu welchen Bedürfnissen, Situationen und Zielgruppe ein Buch eine passende Antwort gibt.

Die Aufgabe guter Metadaten besteht deshalb nicht darin, ein Hauptschlagwort möglichst oft zu wiederholen. Vielmehr sollen sie möglichst eindeutige und zugleich facettenreiche Informationen über das Buch liefern. Es braucht im Zeitalter der KI also nicht weniger Metadaten – sondern mehr und bessere.

Ein LLM zerlegt einen Prompt in mehrere, verschiedene Teilaspekte, durchsucht das Netz oder greift auf antrainiertes Wissen zurück, gewichtet die Informationen nach semantischer Relevanz und verarbeitet sie anschließend der Wahrscheinlichkeit nach zu einer Antwort. Als datenverarbeitende Maschinen benötigen KI-Tools strukturierte und konsistente Daten zum Auslesen und Verarbeiten. Im besten Fall gibt es ein Fact Sheet für jedes Buch, das eindeutig und konkret Thema und Unterthemen, Genre, Buchart, Zielgruppen, Nutzen und Mehrwert, typische Nutzungssituationen, Bedürfnisse und Anlässe, Tonalität, Ausstattung und eindeutige Informationen zum Autor, zur Autorin, Illustrator:in und Übersetzer:in enthält. All diese Angaben werden gemeinsam mit recherchierten Keywords zu Titel, Untertitel, Autor:innenbiogramm, Reihenbeschreibung, Verschlagwortung und Produkttext verarbeitet. Cover, pointierte Produktbilder, aussagekräftige Bilder und Videos ergänzen die Metadaten. Über das VLB werden sie auf Amazon und in den stationären und Online-Buchhandel übermittelt. Gleichzeitig dienen sie als Grundlage für Pressearbeit und Social Media.

Fällt Ihnen dabei etwas auf? Richtig, dies war auch bisher die optimale Vorgehensweise beim klassischen Online-Metadatenmanagement im Buchmarketing. Jetzt gewinnt diese Arbeit jedoch noch mehr an Bedeutung! 

Backlist-Titel sind Umsatzbringer. 2025 waren über 57 % der verkauften Bücher Titel aus dem bestehenden Buchprogramm. Lieferbare Bücher sind für Verlage eine wichtige Säule des wirtschaftlichen Fundaments: Sie sorgen über einen langen Zeitraum für kontinuierliche Umsätze und stärken das Verlagsprofil. Gerade im Online-Buchhandel bietet die Backlist deshalb großes Potenzial: Mit optimierten Metadaten sowie einer starken Produktdarstellung lassen sich auch bereits etablierte Titel noch besser sichtbar machen und ihren Umsatz auf ein höheres Niveau heben. Nachträglich die umsatzstärksten Programmtitel zu optimieren, lohnt sich nach unserer Erfahrung sehr.

Verführerisch ist die Nutzung von KI-Tools zur Erstellung einer Keywordliste. Wie viel Zeit und Personal sich dadurch vermeintlich sparen lässt! Chat-GPT aufmachen, prompten: In wenigen Sekunden ist eine Liste an Schlagwörtern fertig. Doch Achtung: Aus unseren Tests und langjähriger Erfahrung heraus empfehlen wir nicht, diese 1:1 zu übernehmen. KI-Tools kennen nicht die belastbaren Suchvolumina der Schlagwörter. Fantasiereiche Kombinationen werden angeboten, die eben nicht die Kernaussage des Buches widerspiegeln. Ebenso machen Schlagwörter nur einen Teil der Metadaten aus. Die Algorithmusregeln von Verkaufsplattformen wie Amazon sind differenzierter, ebenso die Sucheingaben der Kund:innen, wie wir immer wieder bei der Kampagnenpflege überraschend bemerken. Unnötige Redundanzen oder sogar verlorenes Potential an Sichtbarkeit können so entstehen. Prüfen Sie also die Vorschläge sehr genau, gleichen Sie sie mit den Suchvolumina von professionellen Keywordtools ab und werfen Sie – ein Tipp – einen Blick auf die Auto-Suggest-Vorschläge von Amazon, die reale Suchanfragen der Kund:innen widerspiegeln.

Natürlich können Sie KI bei der Erstellung von Metadaten nutzen: neben der Identifizierung semantischer Keywordfelder sind die Recherche ergänzender Zielgruppen oder Suchintentionen, die Prüfung der Produkttexte auf Konsistenz und Informationslücken oder die Analyse großer Backlists auf Optimierunspotential in den Metadaten weitere Anwendungsmöglichkeiten.

Auch wenn KI durch die Zunahme an Wissen im Netz und dem selbstständigen Lernen sich stetig verbessert, empfehlen wir ausdrücklich, den Ergebnissen nicht blind zu vertrauen, sondern genau zu prüfen. Als Verlage kennen Sie Ihre Zielgruppe und Ihr Buchprogramm sehr genau.

Gehen wir von der Optimierung der Metadaten noch einen Schritt weiter. Für das Online-Buchmarketing im Zeitalter von KI ist die strategische und vernetzte Herangehensweise grundlegend. Verteilten sich die Touchpoints in der Customer Journey bei den Kund:innen bisher auf verschiedene Plattformen, so bündelt die KI-Antwort sie an einem Punkt. Nach der Query-Fan-Arbeitsweise von Gemini, Claude & Co. greift die Künstliche Intelligenz bei einer Buchempfehlung nicht ausschließlich auf die VLB-Daten zu, sondern kombiniert die Erkenntnisse mit denen aus Online-Pressemeldungen, Rezensionen, YouTube-Videos, Instagram-Erwähnungen und Pins auf Pinterest. Je mehr vertrauenswürdige, strukturierte und konsistente Informationen und Daten die KI zu einem Buch hat, desto eher spricht sie eine Buchempfehlung aus. Anders gesagt: Wenn ein Buch online nur mit Titel, einem Zwei-Satz-Klappentext und rudimentären Kategorien existiert, auf welcher Grundlage soll eine KI es empfehlen?

Bei medialike erleben wir dieses Zusammenspiel ganz konkret: Gerade im starken Wettbewerb um Aufmerksamkeit gewinnen Bücher dann an Sichtbarkeit und Umsatz, wenn optimierte Metadaten mit klassischer Pressearbeit, zielgruppengenauen Newsletter-Kampagnen, Bloggerkooperationen und Social-Media-Maßnahmen ineinandergreifen. Diese Form des Buchmarketings wird noch weiter an Bedeutung gewinnen, wenn Buchhändler KI-gestützt eine Auswahl beim Einkauf treffen.

Das KI-Getöse in den letzten Monaten war laut. Seit Jahresbeginn scheuchen ein vermeintlicher GEO-Trick (Generative Engine Optimization) nach dem anderen die Suchmaschinenoptimierer:innen auf: spezielle Texte ausschließlich für KI, die weiß und somit unsichtbar für den Nutzer bzw. die Benutzerin sind – wie damals aus den Anfängen von SEO, extra llms-Texte und Markups für Webseiten, heiße Diskussionen um Chunking (optimale Textlänge und Positionierung) oder der Hinweis, endlich auf Reddit aktiv zu werden.

Im Frühsommer machte Google dann klar, dass es keine speziellen GEO-Regeln gibt, sondern weiterhin die grundlegenden SEO-Prinzipien gelten: saubere, konsistente Daten, eindeutige und hochwertige Informationen.

Geändert hat sich „nur“ die Ausspielung der Informationen an die Nutzer:innen. Wie auch in allen anderen Branchen lautet auch für Verlage und Autoren die Frage nicht mehr ausschließlich, auf welchem Platz ihr Produkt oder ihre Website rankt. Vielmehr müssen sie zusätzlich im Auge haben, in welchem Zusammenhang ihre Bücher online empfohlen und gekauft werden. Und weil die Bedeutung von Drittquellen so zunimmt, ist es entscheidend, diese auch gezielt und strategisch zu erzeugen. Sie brauchen also einen Plan und nicht zuletzt einen Zeitplan, damit alle Marketingmaßnahmen eine gemeinsame Wirkung erzielen können. Klassische Pressearbeit und Blogger Relations sind im KI-Zeitalter nicht altmodisch, sondern Teil Ihrer GEO-Strategie. SEO sorgt dafür, dass die Informationen zum Buch auffindbar, crawlbar, verständlich und vertrauenswürdig sind. GEO bedeutet, dass diese Informationen auch für generative Antworten relevant und zitierfähig sind.

In diesem Sinne haben Verlage und Buchhändler:innen bisher schon immer entsprechende Werkzeuge gehabt. Jetzt gilt es: Wenden Sie sie sauber an!