MIDTOWN / LONDON (IT BOLTWISE) – Michael Kassan investiert persönlich in OptimizeGEO, eine Startup-Plattform für generative Engine Optimization. Das System soll verfolgen und beeinflussen, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Claude, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity und Copilot auftauchen. Das Investment erfolgt im Rahmen einer pre-Series-A-Runde mit einer Bewertung von 80 Mio. USD, angeführt von Young Capital. Kassan verknüpft den Ansatz direkt mit der Annahme, dass sich Suche als Konzept weiter verschiebt.
In einem Werbemarkt, der bisher stark von Suchanzeigen, Social Targeting und Direktplatzierungen geprägt war, rückt jetzt eine neue „Angriffsfläche“ in den Fokus: die Antworten generativer Systeme. OptimizeGEO beschreibt sich als Engine-Optimization-Startup, das nicht nur misst, wie Marken in KI-Antworten wahrgenommen werden, sondern diese Sichtbarkeit auch gezielt beeinflussen soll. Damit entsteht ein Hebel, der nicht am klassischen Ranking ansetzt, sondern an der konkreten Formulierung und Platzierung von Marken in Ausgaben von Modellen und Such-ähnlichen Assistenzfunktionen.
Der Investment-Impuls kommt dabei von Michael Kassan, dem Gründer von MediaLink, der das Startup laut Quelle „persönlich“ unterstützt. Für die Runde nennt der Bericht eine Bewertung von 80 Mio. USD und ordnet das Ganze als pre-Series A ein; die Größe des Investments von Kassan bleibt indes ausdrücklich offen. Solche Konstellationen sind für frühe KI-Infrastruktur- und Daten-Tools typisch: Selbst wenn die Vision technisch plausibel ist, entscheidet der Markt häufig erst dann über Skalierung, wenn sich wiederholbare Workflows bei Kunden zeigen lassen, etwa bei regelmäßigen Monitoring-Zyklen und klaren KPI-Verknüpfungen zu Kampagnen.
Technisch positioniert sich OptimizeGEO an der Schnittstelle zwischen Modellnutzung und Markenrepräsentation. Laut Beschreibung „trackt“ und „shaped“ das Unternehmen, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Claude, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity und Copilot erscheinen. Diese Liste ist relevant, weil sie mehrere Ausgabekanäle bündelt: reine Chat-Interaktionen, KI-gestützte Suchübersichten und Assistentenfunktionen in unterschiedlichen Produktwelten. Für Werbetreibende bedeutet das: Die Optimierung verlagert sich von „Wo taucht die Marke in den zehn blauen Links auf?“ hin zu „Wie wird die Marke in einer synthetisierten Antwort erwähnt, eingeordnet und mit welchen Kontextsignalen?“. Genau hier liegt der Kern von „GEO“ als Gegenstück zu SEO, nur eben für generative Engines.
Michael Kassan verortet die strategische Dringlichkeit in einem Bild, das über Marketing-Taktik hinausgeht. Er sagt: „GEO is bigger than the evolution of search, changing how consumers are discovering brands.“ Und weiter: „As we see more and more of that, there may not actually be a search page. That’s the reasoning in terms of the timing and the opportunity.“ Diese Argumentation zielt auf einen strukturellen Wandel: Wenn Nutzer die Marke nicht mehr über Suchseiten vergleichen, sondern über KI-Antworten entscheiden, werden Sichtbarkeit, Kontext und Konsistenz der Markenbeschreibung zu einem Teil des Produkt- und Datenmanagements. Der Zeitpunkt der Finanzierung passt daher zu einer Phase, in der viele Organisationen zwar bereits KI einsetzen, aber noch keine belastbaren „Answer-Analytics“-Disziplinen etabliert haben.
Für den Markt eröffnet das mehrere Realitätschecks. Erstens: GEO ist nur dann skalierbar, wenn sich die Messung von Markenpräsenz in Antworten operationalisieren lässt, also über reproduzierbare Fragelogiken, Zeitfenster, Varianten und Geräte-/Interface-Kontexte hinweg. Zweitens: „Shaping“ in generativen Systemen erfordert mehr als nur Content-Erstellung; es geht typischerweise um das Zusammenspiel aus Wissensbasis, Retrieval-Qualität, Zitier- oder Verweisverhalten und den Signalen, die Systeme beim Ableiten einer Antwort berücksichtigen. Drittens: Selbst wenn die Anbieter hinter den Plattformen den genauen internen Mechanismus nicht offenlegen, kann ein Optimierungsanbieter dennoch vorankommen, solange er robuste Korrelationen zwischen Optimierungsmaßnahmen und Output-Änderungen nachweist.
Historisch kennt die Marketingbranche ähnliche Verschiebungen, etwa als SEO von „Keyword-Stuffing“ zu technischen und inhaltlichen Qualitätskriterien überging. Heute wirkt GEO wie ein weiteres Stadium dieser Entwicklung, nur dass statt Seitenranking die generative Antwort selbst zum Artefakt wird. Der große Unterschied: In Suchmaschinen sind Ergebnisse häufig standardisiert, während Chat- und Überblicksformate stärker vom Prompting, vom Kontext und von internen Bewertungsstufen abhängen. Für Unternehmen heißt das, dass GEO-Prozesse eher wie ein kontinuierliches Experimentier- und Beobachtungssystem funktionieren müssen, statt als einmaliges „Optimierungsprojekt“.
Mit Blick auf die nächsten Schritte ist für potenzielle Anwender entscheidend, wie OptimizeGEO „Tracking“ und „Shaping“ in konkrete Deliverables übersetzt: zum Beispiel in Form regelmäßiger Reports zu Markenemissionen in Antworten, Benchmarks gegen Wettbewerber und nachvollziehbarer Wirkung auf Leads oder Konversionsmetriken. Auch für Startups und Agenturen steigt damit die Bedeutung von Plattformkompetenz, denn GEO-Implementierungen hängen davon ab, wie gut sich Messungen automatisieren lassen und wie schnell Teams auf Output-Änderungen reagieren können. Wenn sich Kassans Prognose bewahrheitet, dass es „nicht wirklich eine Suchseite“ geben könnte, dann verschiebt sich der Wettbewerb in Richtung der Schicht, die die KI-Antworten mitgestaltet – und genau in diese Schicht investiert die pre-Series-A-Runde mit 80 Mio. USD Bewertung jetzt hinein.
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