Wojas ist ein polnisches Unternehmen für Schuhe und Lederwaren mit langjähriger Präsenz im stationären Handel und im E-Commerce. Seine Inhalte müssen sowohl in klassischen Suchergebnissen bestehen als auch in generativen Antworten, die Quellen aus dem gesamten Web zitieren.
Das Unternehmen brauchte einen klareren Blick auf beides. Das übliche SEO-Reporting zeigte nur einen Teil des Bildes. Generative Engine Optimisation, kurz GEO, brachte weitere Fragen mit sich: Wo wurde Wojas zitiert? Welche Wettbewerber erschienen stattdessen? Welche Themen und Seitenformate boten die stärksten nächsten Chancen? Soba Labs hat die Plattform gebaut, die diese Fragen beantwortet.
Wir haben eine Produktivplattform gebaut, die diese Signale zusammenführt. Sie überwachte SEO- und GEO-Sichtbarkeit, verfolgte Zitierungen, verglich Wettbewerber, erstellte Berichte und machte aus den Erkenntnissen Content-Empfehlungen und Strategie.
Die geschäftliche Herausforderung
Sichtbarkeit in der Suche spielt sich nicht mehr in einer einzigen Liste von Keyword-Positionen ab. Eine Marke kann in der klassischen Suche ranken, in einer KI-generierten Antwort erscheinen, eine Zitierung erhalten oder fehlen, während ein Wettbewerber empfohlen wird.
Jede Perspektive beantwortet eine andere geschäftliche Frage:
- SEO zeigt, wie Seiten in klassischen Suchergebnissen abschneiden.
- GEO zeigt, wie die Marke und ihre Inhalte in generativen Antworten erscheinen.
- Das Zitierungs-Monitoring zeigt, welche Quellen eine Antwort nutzt.
- Die Wettbewerbsanalyse zeigt, wer Sichtbarkeit erhält, wenn die Marke sie nicht hat.
Werden diese Signale getrennt betrachtet, lässt sich schwer entscheiden, welche Inhalte als Nächstes verbessert oder erstellt werden sollen. Wojas brauchte eine Plattform, die Monitoring mit Handeln verbindet.
Eine Gesamtsicht auf SEO- und GEO-Sichtbarkeit
Die Plattform führte die verfügbaren Such- und Zitierungssignale in einem Reporting-Ablauf zusammen. Teams konnten die Sichtbarkeit von Wojas sehen, prüfen, wo Wettbewerber erschienen, und die Themen hinter jedem Ergebnis untersuchen. Die Google Search Console liefert die Sicht auf die klassische Suchleistung, während die Plattform die generativen und wettbewerblichen Perspektiven ergänzte, die für eine umfassendere Entscheidung nötig waren.
Das war wichtig, weil SEO und GEO verwandte und keine konkurrierenden Disziplinen sind. Googles Leitfaden zu KI-Funktionen besagt, dass etablierte SEO-Praktiken auch für AI Overviews und den AI Mode gelten. Eine Seite muss zunächst indexiert und für ein Such-Snippet geeignet sein, bevor sie in diesen Umgebungen als unterstützender Link erscheinen kann.
Die Plattform stellte die klassische Suchleistung deshalb neben die generative Sichtbarkeit. Sie behandelte GEO nicht als separate Ebene voller Tricks. Dieselbe Entwicklung hin zu Reporting auf Zitierungsebene zeigt sich inzwischen in den Bing Webmaster Tools, deren AI Performance Dashboard ausweist, welche URLs zitiert werden und wie sich die Zitierungsaktivität im Zeitverlauf verändert.
Ein KI-Agent, der Signale in Empfehlungen verwandelt
Monitoring erklärt, was passiert ist. Der KI-Agent half dem Team zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.
Er analysierte die gesammelten Berichte, Zitierungen, die Präsenz der Wettbewerber und Content-Lücken. Anschließend erstellte er auf Basis dieser Signale Content-Empfehlungen und Strategievorschläge. Eine Empfehlung konnte ein Thema benennen, das Wettbewerber klarer abdeckten, eine Seite im Ranking-Format, die sich lohnen könnte, oder eine bestehende Seite, deren Struktur die Suchintention nicht gut genug beantwortete. Die Empfehlung musste dennoch zu hilfreichen, nutzerorientierten Inhalten führen, nicht zu einer Seite, die nur geschrieben wird, um ein Suchsystem zu manipulieren.
Der Agent unterstützte Analyse und Planung. Er ersetzte nicht das redaktionelle Urteil. Das Team behielt einen Human in the Loop, um jede Empfehlung anhand von Markenprioritäten, Produktwissen und den zugrunde liegenden Belegen zu prüfen, bevor es entschied, was veröffentlicht wird.
Das ist eine praktische Form der KI-Einführung. Der Agent übernimmt eine klar definierte analytische Aufgabe innerhalb eines größeren Content-Prozesses, während Menschen die Entscheidung über die öffentliche Stimme der Marke behalten.
Berichte, die zu einem nächsten Schritt führen
Die Plattform richtete ihre Ergebnisse an Entscheidungen aus statt an einer wachsenden Sammlung von Diagrammen. Die Berichte verknüpften vier Fragen:
- Wo erscheint Wojas heute?
- Welche Wettbewerber erscheinen zu denselben Themen?
- Welche Zitierungen und Seiten beeinflussen diese Sichtbarkeit?
- Welche Content- oder Strategiemaßnahme sollte das Team als Nächstes in Betracht ziehen?
Diese Struktur machte jeden Bericht über die reine Messung hinaus nützlich. Sie verwandelte das Reporting in Workflow-Automatisierung und ermöglichte es dem Team, von einer Sichtbarkeitslücke zu einer überprüfbaren Empfehlung zu gelangen, ohne eine separate Analyse von Grund auf neu zu beginnen.
Die Empfehlungen blieben zudem an die Content- und Wettbewerbsbelege gebunden, die der Plattform zur Verfügung standen. Diese Grenze ist für jeden KI-Agenten wichtig, der ein Unternehmen berät. Ein überzeugt klingender Vorschlag ohne erkennbare Begründung ist schwer zu prüfen und leicht falsch zu verwenden.
Was sich für das Unternehmen verändert hat
Wojas erhielt ein Produktivsystem für ein Problem, das zuvor auf SEO, GEO, Zitierungen, Wettbewerber und Content-Planung verteilt war.
Die Plattform gab dem Team:
- eine GEO-Sichtbarkeit, die innerhalb von vier Monaten von 2% auf 23% stieg;
- einen zentralen Ort für das Monitoring der SEO- und GEO-Sichtbarkeit;
- Zitierungs- und Wettbewerbsanalysen, die mit den relevanten Themen verknüpft sind;
- Berichte, die die aktuelle Position erklären;
- Content-Empfehlungen und Strategievorschläge, die an beobachtete Lücken anknüpfen.
Wir stellen diese Ergebnisse nicht als garantierte Ranking-Gewinne dar. Suchsysteme verändern sich, und eine Empfehlung muss erst noch zu nützlichen Inhalten werden. Der Wert der Plattform liegt darin, dass sie dem Team einen wiederholbaren Weg gibt, den Markt zu beobachten, zu entscheiden, was Aufmerksamkeit verdient, und die Belege hinter jedem nächsten Schritt zu prüfen.
Das Ergebnis
Die von Soba Labs gelieferte Plattform führte Wojas von getrennten Sichtbarkeitssignalen zu einer gemeinsamen operativen Sicht. Innerhalb von vier Monaten stieg die GEO-Sichtbarkeit von 2% auf 23%. SEO, GEO, Zitierungen, Wettbewerbsanalyse, Reporting und Content-Empfehlungen unterstützen nun denselben Entscheidungsprozess.
Die zentrale Lehre lautet, Messung mit Handeln zu verbinden. Ein Sichtbarkeits-Dashboard kann zeigen, wo eine Marke steht. Ein nützliches Produktivsystem erklärt zusätzlich, was sich verändert hat, warum es wichtig ist und welche Content-Entscheidung das Team als Nächstes prüfen sollte.
In den Worten des Kunden
“Soba Labs built us one place to watch our SEO and GEO visibility, with citations, competitors and content recommendations tied to the gaps it finds. Our GEO visibility went from 2% to 23% in four months.”
Michał Lutak, SEO Expert, Wojas