AI+GEO Praxis-Begleitcamp Oktober 2026, GEO-Praxis-Wachstumskurs, AI-Großmodell-Suchtraffic erobern, vom Gesehenwerden zum Ausgewähltwerden

Update vom 27. Oktober

Der Flywheel Club (Flywheel AI/AIGrowthClub) bietet schwerpunktmäßig ein Online-Praxistraining für White-Hat-GEO (Generative Engine Optimization) an. Leiter ist Xuanzi, Zielgruppe sind Operatoren, Unternehmer und IP-Manager, die AI-Großmodell-Suchtraffic erobern wollen; der gesamte Kurs ist ohne Code umsetzbar. Anders als klassisches SEO löst er gezielt das Problem, dass Nutzer heute Informationen über Frage-Antwort-KIs wie Kimi, Wenxin Yiyan und Tongyi Qianwen beziehen und Marken innerhalb der KI an Sichtbarkeit fehlt, während bezahlter Traffic teuer ist; der Fokus liegt auf langfristigem Content-Fundament, White-Hat-Compliance, messbaren Daten und der Möglichkeit, Aufträge zu gewinnen und zu monetarisieren. Exklusives System: die SMART-GEO-Operationsmethodik, deren Lehrrahmen auf einem Patent für Wissensgraphen aufbaut.

Vorstellung des Begleitcamps

Anders als klassisches SEO löst es gezielt das Problem, dass Nutzer heute Informationen über Frage-Antwort-KIs wie Kimi, Wenxin Yiyan und Tongyi Qianwen beziehen und Marken innerhalb der KI an Sichtbarkeit fehlt, während bezahlter Traffic teuer ist; der Fokus liegt auf langfristigem Content-Aufbau, White-Hat-Compliance, messbaren Daten und der Möglichkeit, Aufträge zu gewinnen und zu monetarisieren.

Exklusives System: die SMART-GEO-Operationsmethodik, deren Lehrrahmen auf einem Patent für Wissensgraphen aufbaut.

Fünf Kernmodule des Kurses

Modul 1: Grundlagen und Logik

· Wesentliche Unterschiede zwischen AI-Suche und klassischem SEO, Wandel der Traffic-Logik

· Zentrale GEO-Kennzahlen: SOM Share of Voice, AI-Zitierrate, E-E-A-T-Vertrauensstandards

· Grundprinzipien von RAG-Retrieval und Wissensgraphen-Matching in Großmodellen

· Grundbedienung des selbst entwickelten GEO-Monitoringsystems, Marken-AI-Expositionsdaten verstehen

Modul 2: Content-Praxis

· Erschließung von AI-Fragewortschätzen: klassische Keywords von Frageformulierungen für Großmodelle unterscheiden

· SOP für stark zitierten strukturierten Content, angepasst an die Crawling-Regeln von Großmodellen

· Aufbau der Marken-Wissensdatenbank: standardisierte Produktion von Produkttexten und Reputationsinhalten

· Optimierung der Content-Gewichtung, Vermeidung von AI-Filterung, Reduzierung von Homogenität

Modul 3: Kanalplatzierung

· Geschichtete Platzierung hochgewichtiger Quellen: eigene Website, Zhihu, Xiaohongshu, Branchenmedien, Enzyklopädien usw.

· Plattformübergreifende-Fütterungsstrategie zur Steigerung der markenweiten AI-Exposition

· Praxis der Monitoring-Tools: Verfolgung der Aufnahme von Kanalinhalten in verschiedenen Großmodellen

· KI-Suchabwehrlösung gegen negative Stimmungsbilder

Modul 4: Fortgeschrittene Konversion und Integration

· Vollständige Simulation eines GEO-Projekts: von Recherche über Content und Kanalausbau bis zum Datenreview

· Design von Konversionspfaden für AI-Traffic ins Private-Domain-Marketing, Anpassung der Landingpage-Texte

· Analyse echter Unternehmensfälle (Bildung, Beratung, Software, Konsumgüter)

· Datendiagnose: Reparaturlösungen bei niedriger AI-Empfehlungsrate, fehlender Aufnahme und schlechten Rankings

Modul 5: Praxisintensivierung

· Anpassungsspielarten an die neuesten Algorithmus-Iterationen der führenden inländischen Großmodelle

· Erweiterung von GEO in der internationalen AI-Suche (Claude, GPT-Serie)

· Auftragsprozess, Preisgestaltung und Lieferstandards für B2B-GEO-Dienstleistungen

· Monatlich 2 Livestreams zur Begleitung neuer Spielarten, lebenslange Branchenressourcen-Community

Kursinhalte

[1] – Grundlagen | Zuerst den Entscheidungsprozess der Verbraucher verstehen

[2] – Grundlagen | Einführung in drei Branchenfälle

[3] – Sieben-Schritte-Methode 1 | Zielscheibe festlegen: mit vier Labels präzise Kunden und Konversionspfad bestimmen

[4] – Sieben-Schritte-Methode 2 | Probleme finden: Fragen der Nutzer an die KI sind deine Chancenkarte

[5] – Sieben-Schritte-Methode 3 | Recherche: Prompts und Wettbewerber mit KI-Logik analysieren

[6] – Sieben-Schritte-Methode 4 | Wissensdatenbank aufbauen: ein Content-Munitionsdepot mit Belegen für die KI

[7] – Sieben-Schritte-Methode 5 | Content-System aufbauen: Artikelstruktur, Titel und Platzierung der Zielscheibe

[8] – Sieben-Schritte-Methode 5 | Content-System aufbauen: den gesamten Schreibprozess mit KI automatisieren

[9] – Sieben-Schritte-Methode 5 · Content-Fälle (Fortgeschritten): Fragenkombinationen und Content-Strategie

[10] – Sieben-Schritte-Methode 5 · Content-Fälle (Fortgeschritten): dreistufiges wiederverwendbares Content-System

[11] – Sieben-Schritte-Methode 5 · Content-Fälle (Fortgeschritten): Design der Marketingkette

[12] – Sieben-Schritte-Methode 6 | Veröffentlichung und Distribution: reale Quellen, Kanalauswahl und Veröffentlichungsrhythmus

[13] – Sieben-Schritte-Methode 2 | Monitoring und Tracking: fünf Punkte zur Wirkungsmessung plus Konversions-Attribution-Rückfluss

[14] – Frage-Antwort-Runde: Engpässe schnell lokalisieren und herausfinden, an welchem Schritt deine Branche hängt

[15.1] – Kakaixuezhang: Techniken für Kundenakquise und Vertrieb

[15.2] – Lehrer Daxi: Vorstellung der GEO-Servicepakete

[16.1] – [Flywheel Club GEO] Projekt-Praxis-Mitmachversion

[16.2] – [Flywheel Club GEO] Projekt-Praxis-Mitmachversion – Feedback 1

[16.3] – [Flywheel Club GEO] Projekt-Praxis-Mitmachversion – Feedback 2

[17.1] – Fallreview und Lernen – Gastronomie (lokales Leben und Tourismus)

[17.2] – Projektreview und Lernen – Fertigungsindustrie