Vertrauenswürdig bei führenden Verbrauchermarken
Von Anker SOLIX bis xTool — die oben genannten Marken sehen bereits, wie ChatGPT, Gemini und Perplexity sie erwähnen, zitieren und empfehlen. Ihre Marke wird gerade in der KI diskutiert. Sehen Sie es.
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50 Artikel mit dem Tag „AI Visibility“ auf dem GEOly-Blog — Einblicke, Daten und Leitfäden zu AI Visibility in der Ära der KI-Suche und wie Marken Sichtbarkeit über ChatGPT, Gemini und Perplexity gewinnen. Entdecken Sie unten weitere Themen und Autoren.

Ohne große Markteinführung in dieser Woche ist das beständige Signal, dass GEO von der Markenebene auf die SKU-Ebene wechselt, da Tools wie Lantern darauf abzielen, vorherzusagen, wie Produkte in KI-Antworten erscheinen.

Der 5-Schichten-GEO-Trichter analysiert die AI-Sichtbarkeit von unten nach oben – technischer Zugang, Zitation, Share of Model, Weiterleitung und Umsatz – sodass Sie die tatsächlich fehlerhafte Schicht beheben, anstatt zu viel für die darüberliegende auszugeben.

In der KI-Suche können Sie ein schlechtes Ergebnis nicht verbergen – Sie managen die Markenreputation, indem Sie überwachen, was ChatGPT, Gemini und Perplexity sagen, die von ihnen abgerufenen Fakten korrigieren und das Web mit frischen, autoritativen Signalen füllen, bis sich der Konsens des Modells aktualisiert.

Cross-Platform-GEO ist nicht fünf Kampagnen – es ist eine konsistente, gut strukturierte Markenidentität, die jede KI-Engine abrufen kann, plus einige plattformspezifische Signale, da Käufer jetzt über ChatGPT, Perplexity, Gemini und mehr entscheiden.

Ihre AI-Konkurrenten sind jene Marken, die ChatGPT, Gemini und Perplexity in ihren Antworten nennen – die Messung ihres Share of Model, ihrer Darstellung und ihrer Zitierungsquellen zeigt Ihnen genau, wo Sie kämpfen und wie Sie die Empfehlung gewinnen können.

Erstellen Sie einen GEO-Bericht basierend auf drei Kennzahlen – AIGVR, Share of Model und Zitationsrate –, die wöchentlich pro Engine verfolgt werden. So wird KI-Sichtbarkeit von einer Vermutung zu einer Entscheidung, die Ihre Stakeholder umsetzen können.

Agenturen können GEO in vier verkaufbare Dienstleistungen produktisieren — Audit, Entity-Arbeit, Share of Model-Monitoring und agentic-commerce-Vorbereitung — und es als eigene Position bepreisen, um die hohe Margennachfrage zu erfassen, während SEO-Klicks zu AI-Antworten abwandern.

KI erstellt jetzt die Software-Shortlist basierend auf dem Konsens Dritter, nicht Ihrer Homepage – daher verdienen sich SaaS-Teams Empfehlungen, indem sie beeinflussen, was G2, Reddit und Dokumentationen sagen, und dann den Share of Model über verschiedene Engines verfolgen.

GEO ist keine einmalige Lösung, sondern ein siebenstufiger Kreislauf – diagnostizieren, Ihren Entitätsgraphen erstellen, überwachen, entdecken, ausführen, attribuieren, iterieren – und die vierteljährliche Durchführung sorgt dafür, dass eine Marke zitiert wird, da KI-Modelle ihre Antworten ständig neu bewerten.

Der GEO-ROI ist durch drei Ebenen messbar — AIGVR-Sichtbarkeit, Share of Model und AI-Referral-Traffic in GA4 — sodass Marken nachweisen können, dass die Optimierung der AI-Suche Bewusstsein, Traffic und Umsatz steigert.

Stellen Sie einem AI-Modell dieselbe Frage in zwei Sprachen, und Sie erhalten zwei unterschiedliche Marken-Shortlists — multilinguales GEO gewinnt die Antwort in jeder Sprache, indem lokale Entitätssignale aufgebaut und die Sichtbarkeit pro Markt gemessen werden, nicht durch die Übersetzung Ihrer Website.

AI-Visibilitäts-Tools verbinden sich mit Shopify auf 3 Ebenen — native App-Store-App (GEOly, eine eigene Kategorie), Self-Service-API (29–250 $/Monat) und Suites ohne Integration — und die Ebene entscheidet, welche Fragen jedes Tool beantworten kann.

Eine kleine DTC-Marke kann GEO ab 0 $ starten mit echter Karten- und Erwähnungsverfolgung, auf 29 $ oder 99 $ nur für benannte Lücken aufsteigen und das 250 $+ Plattform-Budget in die Quellen umleiten, die von Suchmaschinen zitiert werden.

Für unter 100 $ im Monat hat ein kleines E-Commerce-Team genau drei glaubwürdige KI-Sichtbarkeitsstufen — 0 $ GEOly, 29 $ Otterly.AI, 99 $ Semrush — und 30 strukturierte Minuten pro Woche machen jedes davon lohnenswert.

Die Überwachung der KI-Sichtbarkeit im E-Commerce analysiert fünf Signale – mit 88,8 % der ChatGPT-Shopping-Antworten, die Produktkarten enthalten. Nur eines von fünf verglichenen Tools deckt mehr als Erwähnungen und Zitate ab.

Selbst die besten DTC-Marken erfassen nur 12,8 % der ChatGPT-Produktkartenklicks hinter ihren eigenen Empfehlungen, daher ist das richtige GEO-Tool dasjenige, das zeigt, wohin das Regal Ihre Käufer leitet.

Führen Sie fünf Überprüfungen durch – Erwähnungen, Produktkarten, Kartenweiterleitung, Stimmung und Anzeigen – um herauszufinden, ob KI-Assistenten Ihre Marke empfehlen: 88,8 % der ChatGPT-Shopping-Antworten enthalten bereits Produktkarten.

Ein fünfstufiger Workflow, um die Markenpräsenz auf ChatGPT, Gemini und Perplexity zu verfolgen – wiederholte Stichproben sind unverzichtbar, da Antworten probabilistisch sind, und Verweise von ChatGPT bereits eine Konversionsrate von 7,1 % aufweisen.

Zwei GEO-Tools liefern MCP-Server, die Entwickler heute in Claude Code oder Cursor integrieren können — GEOly (mit CLI und Skills, kostenlos zum Einstieg) und Otterly.AI (ab 29 $/Monat) — sowie vier Automatisierungen, die ihre Daten in CI-Prüfungen umwandeln.

Der AI-Visibility-Markt 2026 teilt sich in drei Kategorien auf – Monitore, Plattformen und Suite-Add-ons – und umfasst sieben Tools von 29 $ bis über 2.000 $ pro Monat. Wählen Sie die Kategorie, die zu Ihrem Team passt, bevor Sie ein Logo auswählen.

GEOly führt unsere Liste der 8 besten GEO-Tools im Jahr 2026 an, da es das einzige ist, das das KI-Shopping-Regal verfolgt, mit Feldpreisen von 29 bis über 2.000 $ pro Monat.

Die Sichtbarkeit von Brand-AI umfasst Textantworten, Shopping-Karten und Anzeigen. Da 88,8 % der ChatGPT-Shopping-Antworten Produktkarten enthalten, ist die Messung aller vier Metrikebenen die einzige ehrliche Bewertung.

Share of Model (SoM) ist der Prozentsatz aller Markennennungen in KI-generierten Antworten, die zu Ihrer Marke gehören — die Marktanteilskennzahl der KI-Antwort-Ära und ein früher Indikator dafür, wohin sich die Nachfrage in der Kategorie entwickelt.

Ein semantischer Graben ist der verteidigungsfähige Vorteil, den eine Marke innerhalb des strukturellen Verständnisses von KI-Modellen in ihrer Kategorie hält — wenn er tief verankert ist, können Engines wie ChatGPT das Thema nicht erklären, ohne Sie zu nennen, was bei KI-Antworten mit Gewinner-nehmen-fast-alles-Charakter entscheidend ist.

AIGVR (AI-Generated Visibility Rate) ist eine Punktzahl von 0-100, die misst, wie sichtbar eine Marke in KI-generierten Antworten ist — mit einer Gewichtung von 40 % für die Position der Antwort, 25 % für die Häufigkeit der Erwähnungen und 25 % für die Zitate — und sie hat das Rank-Tracking als wichtigste KPI für GEO ersetzt.

AI Visibility beschreibt, wie oft und wie prominent eine Marke in AI-generierten Antworten bei ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Overviews erscheint — die Kennzahl, die entscheidet, ob Sie in der Drei-bis-Fünf-Optionen-Kurzliste der AI-Engines für Käufer sichtbar sind.

Die KI-Stimmungsanalyse misst, wie KI-Engines wie ChatGPT, Gemini und Perplexity Ihre Marke in generierten Antworten beschreiben, bewerten und empfehlen – eine Darstellung, die einen Käufer qualifizieren oder disqualifizieren kann, bevor er überhaupt Ihre Website erreicht.

AI-Brand-Erwähnungen sind Verweise auf Ihre Marke in Antworten, die von ChatGPT, Gemini, Perplexity und anderen AI-Engines generiert werden — und wenn Antworten ohne Klick geliefert werden, ist das Erwähntwerden in der Antwort das neue Ranking.

GEOly AI ist eine GEO-Datenplattform für DTC-Marken, die ganze Kategorien – Marken, Produktkarten, Anzeigen und Zitierquellen über 7 KI-Engines – in eine durchsuchbare Branchendatenbank verwandelt, mit einem agentennativen MCP-Server und CLI.

Sieben KPIs – Nennungsrate, Share of Model, Zitierungsquellen, Antwortposition, Sentiment, Share of Card und AI-Referral-Traffic – decken alles ab, was in der AI-Suche messenswert ist, und die meisten Teams benötigen nur drei davon, um zu starten.

GEOly, Profound und Peec AI führen die acht besten LLM-SEO-Tools des Jahres 2026 an — Einstiegspreise reichen von kostenlos bis zu 29–250 $ pro Monat, und mit ChatGPT bei 900 Millionen wöchentlichen Nutzern messen nur handelsorientierte Tracker auch das KI-Einkaufsregal.

Ja, Sie können Marken-Erwähnungen in der KI-Suche verfolgen: Eine Studie mit 600 Freiwilligen von SparkToro zeigt, dass einzelne KI-Antworten stark variieren, aber ein festgelegter Satz von Eingabeaufforderungen, der wiederholt in ChatGPT, Gemini und Perplexity getestet wird, die Erwähnungsrate in eine verlässliche Kennzahl verwandelt, die Sie in fünf Schritten einrichten können.

GEOly, Profound, Peec AI, Otterly.AI, Ahrefs Brand Radar, Semrush's AI Visibility Toolkit und Scrunch AI sind die sieben KI-Suchüberwachungstools, die Sie 2026 in die engere Auswahl nehmen sollten — die Einstiegspreise reichen von kostenlos (GEOly) und 29 $/Monat (Otterly) bis hin zu individuellen Unternehmensangeboten, und nur eines deckt das KI-Shopping-Regal ab.

Von Otterly.AIs Einstiegspreis von 29 $/Monat bis hin zu den Enterprise-Angeboten von Profound führen acht Plattformen die KI-SEO-Landschaft im Jahr 2026 an – und für Handelsmarken ist der entscheidende Faktor die Abdeckung von KI-Einkaufsregalen, bei der GEOly einzigartig ist.

Ja — GEOly stellt GEO-Daten über einen MCP-Server sowie eine CLI und Agentenfähigkeiten bereit. Analysieren Sie Sichtbarkeit, Share of Card und Zitate von Claude Code, Cursor oder Codex und beheben Sie gefundene Probleme in derselben Sitzung.

Ein führender CEO einer Werbeagentur sagt, dass Marken ihre Websites so umgestalten, dass eine einzelne LLM-Antwort Fakten direkt daraus entnehmen kann, was die Anforderungen an GEO neu definiert.

Das oberste Gericht Europas bestätigte die 4,1-Milliarden-Euro-Kartellstrafe gegen Google wegen Android, während Amazon, Swiggy, Zepto, Bobcat und Instacart zeigten, wie sich agentischer Handel zu einer echten Geschäftsinfrastruktur entwickelt.

Lovable erreichte $400 Mio. ARR mit 146 Mitarbeitern, etwa $2,77 Mio. pro Person. Schlanke, AI-native Marken skalieren durch Auffindbarkeit, was die Sichtbarkeit in der AI-Kategorie zum Wachstumskanal macht.

Google, Tesla und Verrus gründeten Utilize, um zu argumentieren, dass das Netz untergenutzt und nicht zu klein ist – und dass der wahre Kampf um den Energiehunger der KI jetzt innerhalb der KI-Antworten stattfindet.

Mira Muratis Thinking Machines Lab hat sich ab 2027 zu mehr als einem Gigawatt Nvidia-Computing verpflichtet — eine Nachfrageprognose, die darauf hindeutet, dass KI-vermittelte Entdeckungen eine dauerhafte Infrastruktur sind, wodurch KI-Sichtbarkeit jetzt zu einem lohnenden Investitionskanal wird.

OpenAI kauft Promptfoo, das von über 25 % der Fortune 500-Unternehmen genutzt wird, und signalisiert, dass die Überprüfung des KI-Verhaltens, einschließlich dessen, was KI über Ihre Marke sagt, nun zur Kerninfrastruktur gehört.

Samsung erforscht Vibe Coding für zukünftige Galaxy-Telefone – ein Hinweis darauf, dass das Telefon zu einer AI-zentrierten Oberfläche wird, bei der Assistenten und nicht Suchergebnisse die Eingangstür zu Marken darstellen.

Autonome Agenten wie OpenClaw handeln ohne Bestätigung und legen Anmeldedaten offen — und dieselben Agenten lesen, vertrauen und wiederholen, wie Ihre Marke in der KI erscheint.

Gefälschte KI-Personas, die unregulierte Nahrungsergänzungsmittel verkaufen, sind nicht nur ein Moderationsproblem – sie verschmutzen das Web und soziale Quellen, die KI-Antwortmaschinen für Ihre gesamte Kategorie zitieren.

Verbinden Sie den GEO-MCP-Server von GEOly (bis zu 62 Tools) mit Claude, Cursor und Codex, damit Ihr Agent Live-Daten zu AIGVR, Share of Model und Zitierungen direkt im Editor lesen kann.

Machen Sie Ihre Bilder und Videos für GPT-4o, Gemini und Claude lesbar, indem Sie entitätsbasierte Alt-Texte, strukturierte Daten und On-Page-Transkripte verwenden, damit KI auf Sie verweist.

Ein konversationelles Regex verwandelt Ihren Google Search Console-Abfragebericht in eine fertige KI-Prompt-Karte – der günstigste und effektivste Weg, eine GEO-Strategie zu starten.

Strukturieren Sie FAQ-Seiten als direkte Frage-Antwort-Paare, basierend auf echten KI-Eingaben und versehen mit dem FAQPage-Schema, damit KI-Engines Ihre Antworten extrahieren und zitieren.

Da sich KI von Chatbots, die sprechen, zu Agenten entwickelt, die handeln, kaufen und planen, ist Ihr erster Kundenkontakt oft eine Software, die Werbung ignoriert und stattdessen Daten, Vertrauen und Logik abwägt — ein GEO-Mandat.

Ein praktischer Leitfaden: Konfigurieren Sie GA4, um KI-vermittelte Einnahmen zu isolieren, den Share of Model zu bewerten und modellierte beeinflusste Conversions in eine belastbare GEO-ROI-Zahl zu integrieren.
Riven Gao is the founder of GEOly AI, building the GEO (Generative Engine Optimization) platform that helps Shopify and DTC brands get seen, cited and recommended by AI engines like ChatGPT, Gemini and Perplexity. He writes about AI search, agentic commerce and brand growth in the AI era.
Jake Ward is a UK growth entrepreneur behind Mentions.so (AI-visibility tracking), the SEO agency Contact.so, Byword.ai and Kleo. Famous for the 2023 viral 'SEO heist', he has since become one of the loudest voices on LLM SEO — 'get cited, not clicked' — sharing data-driven takes on how brands win visibility in ChatGPT, Perplexity and Google AI. Featured here as a guest expert; views are his own.
The GEOly editorial team covers GEO (Generative Engine Optimization), AI search and agentic commerce — insights, benchmarks and playbooks that help Shopify and DTC brands get seen, cited and recommended by AI engines.
GEOly News tracks the daily signals shaping AI search, agentic commerce and AI advertising — what OpenAI, Google, Meta, Shopify, Stripe and PayPal ship, and what it means for globalizing brands that want to be seen, cited and recommended by AI engines.
The GEOly Platform team publishes buyer guides and hands-on breakdowns of GEO/AEO tooling for e-commerce and DTC brands — how to pick a stack, what to measure (AIGVR, Share of Voice, Share-of-Card), and how to turn AI visibility into orders across Shopify, Wix, BigCommerce, WooCommerce and Squarespace.
One of the strongest technical voices on AI search, relevance engineering, query fan-out, vector retrieval, and the future of SEO.
Publishes practical investigations into Google AI Overviews, citation quality, algorithm updates, and spam risks.
Creates accessible checklists, videos, and interviews on AI search, ecommerce SERPs, and technical SEO.
Growth Memo is one of the strongest recurring research sources on AI visibility, SEO strategy, citations, and growth.
Early AEO thinker focused on how search and AI systems understand entities, brands, and knowledge graphs.
Publishes clear frameworks on GEO, content distribution, Reddit, and becoming a cited source in AI answers.
Publishes analysis on AI search volatility, citations, prompt testing, and answer-engine visibility.
Highly active with practical posts on GEO case studies, AI Overview scorecards, and new SEO metrics.
Long-time SEO leader now focused on entity-first AEO and tools for improving brand visibility in LLMs.
WordLift CEO, strong technical voice on knowledge graphs, structured data, semantic SEO, and LLM grounding.
Publishes sharp analysis on zero-click search, AI Overviews, brand memorability, and strategic SEO adaptation.
Known for hands-on reverse-engineering of how AI search systems discover, use, and cite information.
Publishes in-depth German and English work on LLMO, GEO, E-E-A-T, patents, and brand context optimization.
CMO of Peec AI, former Idealo/Searchmetrics leader, focused on enterprise-scale AI visibility and SEO operations.
Known for technical experiments, algorithm analysis, and data-driven SEO testing including AI visibility work.
Long-time Google quality and algorithm analyst now writing about SEO in the Gemini and AI Overview era.
Strong strategic voice on how AI changes discovery, metrics, and the SEO profession.
Blends practical SEO, question data, AI tooling, and podcast education for search marketers.
Known for deep semantic SEO and topical authority frameworks that map well to LLM retrieval and AI answers.
Active voice on brand, AI search, and how AI changes organic visibility.
Runs experiments around AI crawlers and hybrid engine optimization, useful for technical GEO operations.
Profound co-founder focused on Agent Experience and what happens after traditional SEO.
Active curator and commentator on generative AI, SEO news, LLM outputs, and relevance engineering.
Practical enterprise voice on unifying SEO, AEO, GEO, and search-everywhere strategies.
Technical SEO and IR-focused thinker whose work maps well to AI retrieval and entity understanding.
Strong technical voice on crawlability, rendering, web infrastructure, and LLM-accessible sites.
Advanced technical marketer with Shopify/Uber experience and strong conference presence on SEO engineering.
Publishes strong technical and enterprise SEO guides; important for fundamentals that still drive AI visibility.
Key voice on zero-click search, audience research, Google behavior, and the broader discovery shift.
Strategic SEO leader known for using data, AI, and search intelligence to connect organic work to business impact.
Known for evidence-led SEO experiments and practical updates on how brand, UX, and content affect visibility.
Publishes detailed posts and X threads on Google updates, AI Overviews, and site-level impacts.
Strong visual documentation of SERP and AI Overview feature changes, especially useful for ecommerce visibility.
Essential daily source for search updates, Google communications, and SEO community reactions.
Salsify co-founder and strong voice on product data, PXM, digital shelf, and agentic commerce readiness.
One of the best retail/ecommerce strategists covering AI-native consumers and agentic commerce disruption.
Forrester retail analyst frequently quoted on GenAI, retail media, and agentic shopping.
MIT IDE Digital Fellow quoted on trust, payments rules, liability, and governance in agentic commerce.
Chief AI Officer at enterprise AI firm SYRV.AI and author of The Chief AI Officer's Handbook, Jarrod writes about generative engine optimization from a strategic AI-leadership angle. He frames GEO as a boardroom-level shift rather than a channel tactic, showing how AI-first organizations rethink discovery.
A veteran strategy consultant who has advised The New York Times, Google, and Etsy, Tom now works at the intersection of AI and marketing at Alephic and runs the AI Search Leaders community and SEO MBA. His essays connect AI search to the bigger questions of web economics, consulting, and content strategy.
Head of Search Science at Moz and STAT, Tom is known for rigorous SERP and ranking-factor analysis and for turning messy data into clear conclusions. His recent work digs into AI Overviews, the 'Great Decoupling' of informational traffic, and what search data can — and can't — tell us about AI visibility.
Co-founder and CMO of Chicago agency Orbit Media and author of Content Chemistry, Andy has published 500+ articles and runs widely-cited original research on content and analytics. He argues the winning move in AI search is quality over quantity — original data that AI engines actually want to cite.
Director of Content Marketing at Ahrefs and formerly CMO at Animalz, Ryan documents how content teams put AI to work — from custom GPT workflows to content engineering with Claude Code. He writes candidly about when AI-generated content helps or hurts visibility in an era of AI Overviews and zero-click search.
Former CEO of Animalz and author of B2B Content Marketing Strategy, Devin now advises leaders as a fractional Chief Growth Officer and hosts the Don't Say Content podcast. She argues traditional content playbooks are failing and pushes a human-centered, community-driven reset tied directly to revenue.
Co-founder of Manchester SEO agency Search Theory and formerly Director of SEO at Candidsky, Sara brings 13+ years across search and content. She frames AI search as long-tail SEO with new interfaces, urging teams to actively test Gemini and Google's AI Mode rather than wait and watch.
Independent analyst and former eMarketer principal analyst, Andrew is one of the sharpest data-backed voices on retail media and ecommerce, and writes the Media, Ads + Commerce newsletter. He brings a skeptic's rigor to agentic-commerce hype, pressing on how much autonomy actually reshapes product research and purchases.
Nine-year SEO veteran turned AEO/GEO practitioner who founded Cairrot, an answer-engine-optimization analytics tool for agencies and SMBs. He is known for publicly sharing monthly AEO/GEO campaign KPIs across SaaS, fintech, industrials, and professional-services verticals.
Google's long-standing Search Advocate, based in Switzerland, who bridges Google Search engineering and the web community. His guidance on indexing, structured data, and content quality remains foundational for keeping sites visible as AI features reshape search.
Former Senior SEO Scientist at Moz and marketing manager at Hugging Face, now an AI educator and international keynote speaker. She is known for translating machine-learning and LLM concepts into hands-on tactics that non-technical marketers and SEOs can actually apply.
Co-founder and Chief Data Scientist at Trust Insights and co-host of the Marketing Over Coffee podcast, prolific on generative AI, analytics, and marketing data science. He is a leading voice on measuring AI's real business impact—from generative search to dark-funnel influence.
Co-founder of Clearscope, the content-optimization platform for high-quality editorial teams, and a prominent voice on topical authority and semantic relevance. He argues that deep, well-structured topical coverage—not volume—is what gets content retrieved and cited by AI answers.
New York–based SEO consultant, viral video creator, and founder of Sturm Media, known for his 'Compact Keywords' methodology that targets low-competition, high-intent terms. A prominent build-in-public creator who teaches how YouTube and video become durable discovery and citation assets.
Senior SEO and organic-growth specialist at Grey (YC W22) and a Lumar contributor with detailed, practical recommendations on schema, query fan-out, evidence-rich content, and multimodal optimization for AI search. A frequent BrightonSEO speaker on making sites AI-citable.
Senior partner at McKinsey and a global leader of the firm's payments work, based in San Francisco. She is a leading voice on how agentic commerce reshapes authentication, fraud, subscriptions, and top-of-wallet dynamics as AI agents begin transacting on consumers' behalf.
Founder and managing partner of NYC agency Primary Position, with 20+ years in technical and enterprise SEO. A no-hype practitioner voice on LLM-powered search, AI Overview tracking, and GEO for B2B and cybersecurity brands.
Longtime Analyst on Google's Search Relations team and an official voice on crawling, indexing, and site quality. His guidance on how Googlebot discovers and renders pages underpins the technical basics of getting included in AI answers.
Independent technical SEO consultant and former Head of SEO at Yoast, known for sharp opinions on structured data, web performance, and web standards. A leading voice on the site architecture brands need to stay discoverable as search shifts to AI.
Co-founder of Smarty.Marketing and a two-decade SEO and content veteran with wide community reach. She publishes a weekly SEO & AI (GEO/AEO) newsletter and is a go-to voice on Reddit marketing and answer-ready content.
Growth advisor to top internet brands (SurveyMonkey, Shutterstock, Quora, Zendesk) and author of Product-Led SEO. He writes the widely-read "The Future of SEO & AEO" newsletter, arguing that AI search rewards product-led strategy and brand intent over keyword volume.
Founder and CMO of TrioSEO and a serial entrepreneur (prior exit: FreeUp). He publishes practical, repeatable SEO systems and AI-tool commentary aimed at founders and B2B operators looking to build predictable organic growth.
Berlin-based senior SEO strategist specializing in technical and international SEO for B2B SaaS. A Lumar contributor, she argues that brand authority, digital PR, and trust—not content alone—are what earn visibility and citations in AI search.
Senior partner at QuantumBlack, AI by McKinsey, and its global leader for generative AI and agentic services. Co-author of McKinsey's agentic-commerce research, he is a leading voice on agent-ready infrastructure, APIs, data interoperability, and governance for the AI-agent era.
CEO of EWR Digital and longtime host of The Best SEO Podcast, where he interviews search leaders. Creator of the LLM Visibility Stack, focused on measurement frameworks for brand presence in AI answers.
Google Search Relations developer advocate in Zurich and one of the most trusted voices on rendering, JavaScript, and how crawlers actually see a page — increasingly relevant as many AI crawlers render far less than Googlebot.
Founder of the 5,000+ member Women in Tech SEO community and technical SEO consultancy Crawlina; a leading community builder and go-to voice for technical SEO training, conferences, and expert roundups.