GEO für Weiterbildungsanbieter: Wie Bildungsträger in KI-Empfehlungen auftauchen

Fragen Unternehmen die KI nach Weiterbildungsanbietern?

Eine eigene Zahl dazu haben wir nicht gefunden, aber das Umfeld ist eindeutig. Laut Forresters Buyers' Journey Survey 2025 nutzen 94 % der befragten Business-Einkäufer KI im Kaufprozess, und doppelt so viele wie zuvor nannten generative KI oder Conversational Search als wichtigere Informationsquelle als jede andere Quelle.^[1] Wie oft davon Weiterbildung betroffen ist, misst die Umfrage nicht.

Gleichzeitig wächst die Nachfrage genau in einem Feld, in dem Firmen gerade neue Anbieter suchen. Laut einer Bitkom-Umfrage unter 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten schulen 70 % ihre Mitarbeitenden im Umgang mit KI, ein Jahr zuvor boten noch 43 % gar keine solche Schulung an.^[2] Wer heute einen Anbieter für so ein Thema sucht, hat oft noch keinen festen Partner und recherchiert offen.

Typische Fragen, bei denen Bildungsträger genannt werden oder eben nicht:

• „Welcher Anbieter macht Inhouse-Schulungen zu [Thema] für Teams mit 10 bis 20 Personen?“
• „Gibt es eine anerkannte Weiterbildung zu [Thema] mit Zertifikat, berufsbegleitend?“
• „[Anbieter A] oder [Anbieter B]: Wer ist für Führungskräfte im Mittelstand besser geeignet?“
• „Was kostet eine zweitägige Schulung zu [Thema] ungefähr?“

Warum ist B2B-Weiterbildung ein eigener Fall?

Weil Käufer und Lernende auseinanderfallen. Bei einem Online-Kurs für Einzelpersonen entscheidet meist die Person, die lernt. Bei einer Firmenschulung entscheidet oft die Personalentwicklung, die Geschäftsführung oder eine Fachabteilung, und diese Gruppe stellt andere Fragen. Daraus ergeben sich drei Besonderheiten:

1. Formatfragen stehen vorn. Inhouse oder offenes Seminar, Präsenz oder online, wie viele Personen, wie viele Tage. Wer das nicht klar ausweist, passt in keine konkrete Anfrage.
2. Vertrauen läuft über Referenzen. Für welche Branchen und Unternehmensgrößen habt ihr schon geschult? Wer unterrichtet, mit welcher nachprüfbaren Praxiserfahrung?
3. Nachweise zählen. Welche Bescheinigung oder welches Zertifikat gibt es am Ende, von wem wird es ausgestellt, und was genau bescheinigt es? Ungenaue Aussagen wie „anerkannt“ ohne Nennung, von wem, helfen weder Einkäufern noch einem KI-System.

Welche Angaben braucht eine Seminarseite für die KI-Suche?

Alle Angaben, die ein Einkäufer für eine Vorauswahl braucht, als lesbarer Text auf der Seite und nicht nur im PDF-Prospekt. In der Praxis sind das vor allem diese Punkte:

1. Ein Satz zu Thema, Zielgruppe und Ergebnis. „Zweitägige Inhouse-Schulung für Vertriebsteams im Maschinenbau zum Einsatz von KI in der Angebotserstellung“ statt „Praxisnahe Seminare für Ihren Erfolg“.
2. Lernziele und Ablauf als Liste. Was können Teilnehmende danach, was passiert an welchem Tag.
3. Format und Rahmen. Inhouse, offen, online oder hybrid, Gruppengröße, Dauer, Region.
4. Preise oder Preisrahmen. Wenn ein fester Preis nicht passt, zumindest, wovon er abhängt. Eine offene Preisfrage kann die KI nicht für dich beantworten.
5. Belegbare Ergebnisse und Zitate. Konkrete Zahlen und Aussagen echter Kunden. Die Princeton-Studie zu Generative Engine Optimization fand, dass Statistiken, Zitate und Quellenangaben die Sichtbarkeit in generativen Antworten um bis zu rund 40 % auf ihrer Messgröße steigern konnten, mit deutlichen Unterschieden je nach Themenfeld.^[3] Nur Zahlen verwenden, die du belegen kannst.
6. Eine FAQ mit echten Einkäuferfragen. „Kann die Schulung an unseren Standort kommen?“, „Gibt es eine Teilnahmebescheinigung?“, „Was passiert bei Absage?“ Mehr dazu in FAQ-Seiten optimieren.

Hilft Course-Schema-Markup noch?

Für die Google-Darstellung nicht mehr, für eine eindeutige Beschreibung schon. Google hat im Juni 2025 angekündigt, die Course-Info-Rich-Results nicht mehr anzuzeigen, und sie im September 2025 auch aus Search Console und dem Rich-Results-Test entfernt; am Ranking ändere das nichts.^[4] Für AI Overviews und AI Mode braucht es laut Google kein spezielles Schema.org-Markup.^[5]

Das Vokabular selbst bleibt bestehen: schema.org beschreibt Kurse mit Eigenschaften wie Anbieter, Kursinstanzen (Termin, Ort, Format), Voraussetzungen und dem verliehenen Abschluss.^[6] Wer es pflegt, sollte es korrekt halten und zum sichtbaren Text passend. Nennungen in KI-Antworten folgen daraus nicht automatisch. Mehr dazu in Schema-Markup für GEO.

Warum zählen Erwähnungen außerhalb der eigenen Website?

Weil KI-Suchsysteme laut einer Vergleichsstudie der University of Toronto unabhängige Drittquellen („Earned Media“) deutlich stärker gewichten als unternehmenseigene Inhalte, während Google einen ausgewogeneren Mix zeigt.^[7] Zur Einordnung: Mitautor Nick Koudas berät laut Universitätsseite das Unternehmen ktau.ai, das eine kommerzielle GEO-Plattform anbietet.^[7] Die Studie ist damit ein Datenpunkt, kein Beweis.

Für Bildungsträger liegen solche Drittquellen oft näher als gedacht: Einträge in Kursdatenbanken und Verbandsverzeichnissen, Fachbeiträge von Dozenten in Branchenmedien, Kooperationen mit Kammern oder Verbänden, öffentlich nennbare Kundenreferenzen. Wichtig ist, dass Name, Themen und Angebot dort genauso beschrieben sind wie auf der eigenen Website. Warum Klarheit hier mehr bringt als Größe, steht in Positionierung für die KI-Suche.

Wie prüfe ich, ob die KI meine Seminare empfiehlt?

Mit einem festen Set an Testfragen aus Sicht deiner Einkäufer, das du regelmäßig in ChatGPT, Claude und Gemini stellst und dokumentierst. Nimm die vier Fragen von oben, setze dein Kernthema und deine Region ein und ergänze „Was weißt du über [Anbietername]?“. Notiere pro System, ob du genannt wirst, wie du beschrieben wirst und wer stattdessen auftaucht.

Wiederhole die Messung in festen Abständen, denn Antworten schwanken. Die Methodik beschreiben der 7-Schritte-GEO-Audit und Dein digitaler Zwilling.

Quellen

• [1] Forrester (John Buten): „B2B Buyers Make Zero-Click Buying Number One“, Forrester Blog (22. Januar 2026), auf Basis des Forrester Buyers' Journey Survey 2025
• [2] Bitkom: „Erstmals nutzt Mehrheit der Unternehmen KI“, Presseinformation (14. September 2026); repräsentative telefonische Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten durch Bitkom Research, KW 28 bis 33/2026
• [3] Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan, Deshpande: „GEO: Generative Engine Optimization“, Princeton University / Georgia Tech / IIT Delhi / Allen Institute for AI, veröffentlicht bei KDD 2024
• [4] Google Search Central Blog (Henry Hsu): „Simplifying the search results page“ (12. Juni 2025, Update vom 8. September 2025)
• [5] Google Search Central: „AI features and your website“, developers.google.com (abgerufen 15. Oktober 2026)
• [6] Schema.org: „Course“, schema.org (abgerufen 15. Oktober 2026)
• [7] Mahe Chen, Xiaoxuan Wang, Kaiwen Chen, Nick Koudas (University of Toronto): „Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search“, arXiv:2509.08919 (September 2025); Beratungstätigkeit für ktau laut Universitätsseite von Nick Koudas

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