🚀 GEO vs. SEO: Der ultimative Vergleich für 2025

Kurzfassung: Wenn sich KI-Modelle rasant weiterentwickeln, brauchen wir kontinuierliche Anpassungen in Daten, Technik, Governance und Team. In Frankfurt als digitalem Knotenpunkt ist das besonders relevant: Unternehmen, Agenturen und öffentliche Einrichtungen müssen ihre GEO- und SEO-Strategien regelmäßig justieren, um Sichtbarkeit, Vertrauen und Compliance zu sichern. Dieser Leitfaden zeigt, was zu tun ist, wie Sie es umsetzen und welche KPIs den Erfolg messen.

1. Warum kontinuierliche Anpassungen notwendig sind

• KI-Modelle lernen schneller, als klassische Marketingzyklen es erlauben. Generative Engine Optimization (GEO) und Search Generative Experience (SGE) verändern, wie Nutzer Antworten finden.
• Suchintentionen verschieben sich von Links zu direkten Antworten. Ihre Inhalte müssen für KI-Snippets optimiert sein.
• Regulatorik (z. B. EU AI Act) und Datenschutz (DSGVO) fordern klare Prozesse und Nachvollziehbarkeit.
• Technische Grundlagen (APIs, RAG, Prompting) verändern sich. Wer nicht mitzieht, verliert Sichtbarkeit und Effizienz.

Definition: Kontinuierliche Anpassung bedeutet, Daten, Prozesse, Inhalte und Governance in kurzen, wiederholbaren Zyklen zu aktualisieren, um mit Modell- und Nutzerverhalten Schritt zu halten.

1.1 Was sich am schnellsten ändert

• Modellfähigkeiten (längere Kontexte, Multimodalität).
• Suchoberflächen (SGE, Chat-Interfaces, KI-Snippets).
• Nutzerverhalten (weniger Klicks, mehr direkte Antworten).
• Wettbewerb (neue Tools, günstigere Modelle, bessere Prompts).

1.2 Warum Frankfurt ein guter Testmarkt ist

• Hohe Dichte an Finanz-, Tech- und Medienunternehmen.
• Starke Regulatorik und Datenschutzkultur.
• Gute Netzinfrastruktur und Rechenzentren.
• Nähe zu EU-Institutionen und Startups.

2. Strategische Grundlagen: GEO und SEO im KI-Zeitalter

• GEO optimiert Inhalte für generative Suchmaschinen.
• SEO bleibt relevant für klassische Rankings und organische Sichtbarkeit.
• SGE verändert SERP-Layouts; Antwortboxen gewinnen an Bedeutung.

Definition: Generative Engine Optimization (GEO) ist die Ausrichtung von Inhalten, Daten und Signalen auf KI-gestützte Antwortmaschinen, damit Ihre Inhalte in KI-Snippets und Antwortboxen erscheinen.

2.1 GEO vs. SEO: Unterschiede

• GEO: Strukturierte Antworten, klare Definitionen, Schrittlisten, FAQ.
• SEO: Keywords, Backlinks, technische Sauberkeit, E-E-A-T.
• Beide: Echtdaten, Transparenz, Nutzerwert.

2.2 Frankfurt-spezifische Suchintentionen

• „KI-Agentur Frankfurt“
• „GEO Marketing Frankfurt“
• „Datenschutz KI Frankfurt“
• „SGE Optimierung Frankfurt“

2.3 Sichtbarkeit in KI-Snippets

• Direkte Antworten in 1–2 Sätzen.
• FAQ mit klaren Fragen/Antworten.
• HowTo-Listen mit nummerierten Schritten.
• Strukturierte Daten (Schema.org).

3. Datenanpassungen: Datenqualität, Aktualität und Governance

• Datenqualität ist der Rohstoff für verlässliche KI-Antworten.
• Aktualität entscheidet über Relevanz in SGE.
• Governance sichert Compliance und Nachvollziehbarkeit.

3.1 Datenqualität erhöhen

• Deduplizierung: Doppelte Einträge entfernen.
• Konsistenz: Einheitliche Felder (z. B. Öffnungszeiten, Adressen).
• Vollständigkeit: Pflichtfelder (Name, Adresse, Telefon, E-Mail).
• Validierung: Automatische Checks gegen Quellen (z. B. OpenStreetMap).

3.2 Datenaktualität sicherstellen

• Zeitstempel für Änderungen.
• Change-Logs mit Versionierung.
• Automatisierte Updates (z. B. Öffnungszeiten, Preise).
• Monitoring von Datenquellen.

3.3 Governance und Compliance

• DSGVO: Einwilligung, Zweckbindung, Löschkonzepte.
• EU AI Act: Risikobewertung, Transparenz, Dokumentation.
• Audit-Trails: Wer hat was wann geändert?

3.4 Datenquellen und Abdeckung

• Interne Daten: CRM, CMS, Produktkataloge.
• Externe Daten: OpenStreetMap, Branchenverzeichnisse.
• Frankfurt-spezifisch: Lokale Verzeichnisse, städtische Datenportale.

3.5 Praxisbeispiele: Datenanpassung

1. Restaurant in Frankfurt: Öffnungszeiten, Speisekarte, Barrierefreiheit aktualisieren.
2. Praxis: Leistungen, Wartezeiten, Terminbuchung synchronisieren.
3. Einzelhandel: Lagerbestände, Abholzeiten, Liefergebiete pflegen.

3.6 KPIs für Datenqualität

• Vollständigkeit (Pflichtfelder gefüllt).
• Konsistenz (Format, Werte).
• Aktualität (Zeit seit letzter Änderung).
• Fehlerquote (Validierungsfehler pro 1.000 Datensätze).

4. Technische Anpassungen: RAG, APIs, Monitoring

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert Antwortqualität.
• APIs verbinden Datenquellen mit KI-Systemen.
• Monitoring erkennt Drift und Fehlleistungen früh.

4.1 RAG-Architektur optimieren

• Chunking: Passende Textsegmente (500–800 Wörter).
• Embedding-Qualität: Domain-spezifische Vektoren.
• Retrieval: Relevanzschwellen, Hybrid-Suche (Keyword + Vektor).
• Quellenangabe: Antworten mit Zitaten versehen.

4.2 API-Integration

• Rate Limits beachten.
• Authentifizierung sicher (OAuth, API-Keys).
• Fehlerbehandlung robust (Retry, Fallback).
• Versionierung von Endpunkten.

4.3 Monitoring und Alerting

• Latenz der Antworten.
• Fehlerrate der API-Calls.
• Drift-Detektion: Änderungen in Datenverteilung.
• Sichtbarkeitsmetriken: Anteil in KI-Snippets.

4.4 Modellwahl und Kosten

• Open-Source vs. Cloud: Kosten, Kontrolle, Datenschutz.
• Kontextfenster: Längere Kontexte für komplexe Antworten.
• Multimodalität: Text, Bild, Audio, Video.

4.5 Frankfurt-spezifische Infrastruktur

• Rechenzentren in der Region für Nähe und Latenz.
• Datenschutz durch lokale Hosting-Optionen.
• Netzqualität für stabile API-Verbindungen.

5. Inhaltliche Anpassungen: Prompting, Struktur, FAQ

• Prompting steuert Antwortstil und Tiefe.
• Strukturierte Inhalte erhöhen die Chance auf Snippets.
• FAQ beantwortet häufige Fragen direkt.

5.1 Prompting-Strategien

• System-Prompts: Rollen, Ton, Format.
• Few-Shot-Beispiele: Klarheit durch Muster.
• Chain-of-Thought: Schrittweises Denken bei komplexen Fragen.
• Guardrails: Verbot sensibler Inhalte, Quellenpflicht.

5.2 Inhaltsstruktur für GEO

• Definitionen am Anfang.
• Listen und HowTo-Schritte.
• Zusammenfassungen in 1–2 Sätzen.
• FAQ mit klaren Antworten.

5.3 FAQ-Design

• Kurze Antworten (1–2 Sätze).
• Klarer Jargon oder Erklärungen.
• Schema.org/FAQPage Markup.
• Frankfurt-Bezug bei lokalen Fragen.

5.4 Praxisbeispiele: Inhaltsanpassung

1. Handwerker in Frankfurt: Leistungen, Preise, Verfügbarkeit, Anfahrt.
2. Beratung: Prozess, Dauer, Kosten, Referenzen.
3. Bildung: Kurse, Termine, Voraussetzungen, Zertifikate.

5.5 Redaktionsleitfaden

• E-E-A-T: Expertise, Erfahrung, Autorität, Vertrauenswürdigkeit.
• Transparenz: Quellen, Methoden, Kontakt.
• Barrierefreiheit: Lesbarkeit, Alt-Texte, klare Sprache.

6. SEO-Anpassungen: Keywords, E-E-A-T, technische Sauberkeit

• Keywords weiterdenken: Intent statt nur Begriffe.
• E-E-A-T stärken: Autorität und Vertrauen.
• Technik sauber halten: Core Web Vitals, strukturierte Daten.

6.1 Keyword-Strategie

• Long-Tail für lokale Intentionen.
• Semantic SEO: Synonyme, verwandte Begriffe.
• Fragenbasierte Keywords für FAQ.
• Frankfurt natürlich einweben (1–2% Dichte).

6.2 E-E-A-T aufbauen

• Autorenprofile mit Qualifikation.
• Fallstudien und Referenzen.
• Kundenstimmen und Bewertungen.
• Transparenz zu Methoden und Daten.

6.3 Technische SEO

• Core Web Vitals (LCP, CLS, INP).
• Strukturierte Daten (Article, FAQ, HowTo).
• Sitemap und Robots.txt aktuell.
• Interne Verlinkung klar und logisch.

6.4 Content-Formate für Sichtbarkeit

• HowTo-Guides mit Schrittlisten.
• Vergleichstabellen für Entscheidungen.
• Definitionen am Anfang von Abschnitten.
• Zusammenfassungen für KI-Snippets.

6.5 Praxisbeispiele: SEO-Anpassung

1. „GEO Marketing Frankfurt“ – Landingpage mit klarer Struktur und FAQ.
2. „SGE Optimierung“ – HowTo mit Checklisten und Metriken.
3. „DSGVO KI“ – Definitionen, Risiken, Maßnahmen, Kontakt.

7. Governance und Compliance: EU AI Act, DSGVO, Transparenz

• Risikobewertung für KI-Anwendungen.
• Transparenzpflichten erfüllen.
• Dokumentation und Auditierbarkeit sicherstellen.

7.1 EU AI Act: Kernpunkte

• Hochrisiko-Systeme: Strenge Anforderungen.
• Transparenz: Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten.
• Risikomanagement: Identifikation, Bewertung, Mitigation.
• Dokumentation: Technische und organisatorische Maßnahmen.

7.2 DSGVO: Datenverarbeitung

• Rechtsgrundlage klären.
• Betroffenenrechte umsetzen.
• Datenminimierung und Zweckbindung.
• Auftragsverarbeitung vertraglich regeln.

7.3 Transparenz und Kennzeichnung

• KI-generierte Inhalte kennzeichnen.
• Quellenangaben in Antworten.
• Grenzen der Modelle kommunizieren.

7.4 Praxisbeispiele: Governance

1. Chatbot: Transparenz-Hinweis, Datenschutzerklärung, Logging.
2. Content-Generierung: Quellenpflicht, menschliche Prüfung.
3. Automatisierte Entscheidungen: Risikobewertung, Einspruchsrecht.

7.5 Frankfurt-spezifische Compliance

• Lokale Verordnungen beachten.
• Kommunikation mit Aufsichtsbehörden.
• Branchenstandards (Finanz, Gesundheit) einhalten.

8. Team und Prozesse: Rollen, Schulung, Workflows

• Rollen definieren: Data, Tech, Content, Compliance.
• Schulungen regelmäßig durchführen.
• Workflows automatisieren und überwachen.

8.1 Rollen und Verantwortlichkeiten

• Data Steward: Datenqualität, Governance.
• AI Engineer: RAG, APIs, Monitoring.
• Content Lead: Prompting, Struktur, E-E-A-T.
• Compliance Officer: DSGVO, EU AI Act.

8.2 Schulungen und Weiterbildung

• Prompting-Workshops.
• Datenqualität und Validierung.
• Compliance und Transparenz.
• Frankfurt-spezifische Fallstudien.

8.3 Workflow-Design

• Sprints für Anpassungen (2–4 Wochen).
• Definition of Done: Tests, Reviews, Freigaben.
• Change-Management: Versionierung, Rollback.

8.4 Praxisbeispiele: Prozesse

1. Wöchentliche Datenprüfung mit Checklisten.
2. Monatliche SGE-Tests mit Snippet-Anteil.
3. Quartalsweise Compliance-Audit.

8.5 KPIs für Team und Prozesse

• Durchlaufzeit von Änderungen.
• Fehlerquote in Reviews.
• Schulungsquote und Zertifikate.

9. Messung und KPIs: Sichtbarkeit, Qualität, Kosten

• Sichtbarkeit in KI-Snippets und SERP.
• Qualität der Antworten und Inhalte.
• Kosten pro Anfrage und ROI.

9.1 Sichtbarkeitsmetriken

• Snippets-Anteil für relevante Keywords.
• Ranking-Position in SERP.
• Click-Through-Rate (CTR) bei klassischen Ergebnissen.

9.2 Qualitätsmetriken

• Antwortgenauigkeit (Bewertung durch Experten).
• Quellenangabe-Rate (Antworten mit Zitat).
• Nutzerzufriedenheit (CSAT, NPS).

9.3 Kostenmetriken

• Kosten pro 1.000 Anfragen.
• API-Kosten nach Modell und Kontext.
• Infrastrukturkosten (Hosting, Speicher).

9.4 Praxisbeispiele: KPI-Set

1. Snippets-Anteil +10% in 3 Monaten.
2. Antwortgenauigkeit >90% nach menschlicher Prüfung.
3. Kosten pro 1.000 Anfragen um 15% gesenkt.

9.5 Frankfurt-spezifische Benchmarks

• Lokale Sichtbarkeit vs. nationale.
• Branchenvergleiche (Finanz, Tech, Handel).
• SGE-Anteil in lokalen Suchen.

10. Praxisbeispiele und Anwendungsfälle

• Lokale Unternehmen in Frankfurt profitieren von GEO.
• Öffentliche Einrichtungen verbessern Bürgerkommunikation.
• E-Commerce erhöht Conversion durch bessere Antworten.

10.1 Lokales Unternehmen: Restaurant

1. Daten: Speisekarte, Öffnungszeiten, Allergene aktualisieren.
2. Inhalt: FAQ zu Reservierung, Speisen, Barrierefreiheit.
3. Technik: RAG mit lokalen Daten, strukturierte Daten.
4. Ergebnis: Mehr Snippets, höhere Reservierungen.

10.2 Praxis: Terminbuchung

1. Daten: Verfügbarkeiten, Wartezeiten, Leistungen.
2. Inhalt: HowTo zur Terminbuchung, Definitionen.
3. Technik: API-Integration, Monitoring.
4. Ergebnis: Weniger Anrufe, mehr Online-Buchungen.

10.3 E-Commerce: Produktinfos

1. Daten: Lagerbestände, Lieferzeiten, Preise.
2. Inhalt: FAQ zu Versand, Rückgabe, Garantie.
3. Technik: Hybrid-Suche, Snippet-Optimierung.
4. Ergebnis: Bessere Antworten, weniger Supportanfragen.

10.4 Öffentliche Einrichtung: Bürgerdialog

1. Daten: Dienste, Öffnungszeiten, Formulare.
2. Inhalt: FAQ zu Anträgen, Schrittlisten.
3. Technik: Transparenz, Datenschutz, Barrierefreiheit.
4. Ergebnis: Klarere Kommunikation, weniger Fehlinformationen.

10.5 Beratung: KI-Strategie

1. Daten: Fallstudien, Methoden, Referenzen.
2. Inhalt: HowTo zur KI-Einführung, Risiken, KPIs.
3. Technik: RAG mit internem Wissen.
4. Ergebnis: Höhere Anfragen, bessere Qualifizierung.

11. Risiken und Gegenmaßnahmen

• Halluzinationen durch unzureichende Daten.
• Bias durch unausgewogene Daten.
• Datenschutzverletzungen durch unsichere Prozesse.

11.1 Halluzinationen reduzieren

• Quellenpflicht in Antworten.
• RAG mit verifizierten Daten.
• Menschliche Prüfung bei kritischen Inhalten.

11.2 Bias vermeiden

• Daten-Diversität sicherstellen.
• Fairness-Tests durchführen.
• Korrekturmechanismen implementieren.

11.3 Datenschutz sichern

• Minimierung personenbezogener Daten.
• Pseudonymisierung und Verschlüsselung.
• Zugriffskontrollen und Protokollierung.

11.4 Praxisbeispiele: Gegenmaßnahmen

1. Medizinische Beratung: Quellenpflicht, Expertenprüfung.
2. Finanzberatung: Bias-Checks, Compliance-Review.
3. E-Commerce: Datenschutz by Design, DSGVO-Checks.

11.5 Frankfurt-spezifische Risiken

• Regulatorik streng, Kommunikation präzise.
• Kulturelle Sensibilität bei lokalen Inhalten.
• Mehrsprachigkeit (Deutsch, Englisch) berücksichtigen.

12. Roadmap: Kontinuierliche Verbesserung in Frankfurt

• Phasenmodell für Einführung und Skalierung.
• Prioritäten nach Impact und Aufwand.
• Frankfurt als Test- und Skalierungsstandort.

12.1 Phasenmodell

1. Pilot: Datenqualität, FAQ, HowTo.
2. Skalierung: RAG, Monitoring, KPIs.
3. Optimierung: Kosten, Genauigkeit, Compliance.

12.2 Priorisierung

• Quick Wins: FAQ, HowTo, strukturierte Daten.
• Mittelfristig: RAG, Monitoring, E-E-A-T.
• Langfristig: Governance, Automatisierung, Skalierung.

12.3 Frankfurt-spezifische Maßnahmen

• Lokale Partnerschaften (Verzeichnisse, Medien).
• Events und Workshops zur Wissensvermittlung.
• Benchmarking mit lokalen Wettbewerbern.

12.4 Praxisbeispiele: Roadmap

1. Monat 1–2: FAQ und HowTo umsetzen.
2. Monat 3–4: RAG mit lokalen Daten.
3. Monat 5–6: Monitoring und KPI-Optimierung.

12.5 Erfolgskriterien

• Snippets-Anteil steigt.
• Antwortqualität verbessert sich.
• Kosten sinken bei stabiler Leistung.

13. Tools und Ressourcen

• CMS/CRM für Datenpflege.
• RAG-Frameworks für Antwortqualität.
• Monitoring-Tools für Sichtbarkeit und Performance.

13.1 Daten- und Content-Tools

• CMS mit Schema.org-Unterstützung.
• CRM für Kunden- und Kontaktdaten.
• Validierungs-Plugins für Datenqualität.

13.2 KI- und RAG-Tools

• Embedding-Modelle für Vektorisierung.
• Hybrid-Suche (Keyword + Vektor).
• Quellen-Tracking für Antworten.

13.3 Monitoring und Analytics

• SERP-Tracking für Snippets.
• Core Web Vitals Messung.
• API-Performance Metriken.

13.4 Frankfurt-spezifische Ressourcen

• Lokale Verzeichnisse und Karten.
• Städtische Datenportale.
• Branchenverbände und Events.

13.5 Praxisbeispiele: Tool-Stack

1. CMS mit Schema-Editor.
2. RAG-Pipeline mit Hybrid-Suche.
3. Analytics-Dashboard für Snippets und KPIs.

14. FAQ: Häufige Fragen zu kontinuierlichen Anpassungen

14.1 Wie oft sollten wir unsere Inhalte anpassen?

• Monatlich für FAQ und HowTo.
• Quartalsweise für Datenqualität und Governance.
• Bei Modellupdates sofort prüfen und anpassen.

14.2 Welche Daten sind für GEO am wichtigsten?

• Vollständige und konsistente Geschäftsdaten.
• Aktuelle Öffnungszeiten, Preise, Leistungen.
• Lokale Informationen (Adresse, Anfahrt, Verfügbarkeit).

14.3 Wie messen wir Erfolg?

• Snippets-Anteil, Ranking, CTR.
• Antwortgenauigkeit, Quellenangabe-Rate.
• Kosten pro Anfrage und ROI.

14.4 Was ist der schnellste Weg zu mehr Sichtbarkeit?

• FAQ mit klaren Antworten erstellen.
• HowTo-Listen mit Schrittlisten.
• Strukturierte Daten (Schema.org) einbinden.

14.5 Wie gehen wir mit Halluzinationen um?

• RAG mit verifizierten Daten.
• Quellenpflicht in Antworten.
• Menschliche Prüfung bei kritischen Themen.

14.6 Welche Rolle spielt Frankfurt?

• Hohe Dichte an Unternehmen und Regulierung.
• Gute Infrastruktur für Tests und Skalierung.
• Lokale Intentionen gezielt bedienen.

14.7 Wie bleiben wir DSGVO-konform?

• Datenminimierung, Zweckbindung, Einwilligung.
• Pseudonymisierung, Verschlüsselung.
• Dokumentation und Audit-Trails.

14.8 Was kostet die Umstellung?

• Pilotphase: niedrige bis mittlere Kosten.
• Skalierung: moderate Kosten für RAG und Monitoring.
• Optimierung: Einsparungen durch Effizienz.

14.9 Welche Teams sind nötig?

• Data Steward, AI Engineer, Content Lead, Compliance Officer.
• Frankfurt bietet qualifizierte Fachkräfte.

14.10 Wie starten wir richtig?

• Quick Wins (FAQ, HowTo, Schema).
• Datenqualität prüfen.
• Monitoring einrichten und KPIs definieren.

15. Fazit: Kontinuierliche Anpassung als Wettbewerbsvorteil

• KI-Modelle entwickeln sich schnell. Kontinuierliche Anpassungen sind Pflicht, kein Nice-to-have.
• GEO und SEO verschmelzen: Strukturierte Antworten, klare Daten, starke E-E-A-T.
• Frankfurt ist ein idealer Test- und Skalierungsstandort für lokale Sichtbarkeit und Compliance.
• Setzen Sie auf Datenqualität, RAG, Monitoring und Governance. Messen Sie Erfolg mit klaren KPIs.
• Starten Sie mit FAQ, HowTo und Schema.org. Automatisieren Sie Prozesse, prüfen Sie regelmäßig, und bleiben Sie transparent.

Definition: Kontinuierliche Anpassung ist ein systematisches Vorgehen, bei dem Daten, Inhalte, Technik und Governance in kurzen Zyklen aktualisiert werden, um mit Modell- und Suchverhalten Schritt zu halten und Sichtbarkeit sowie Vertrauen zu sichern.

Interne Verlinkungsvorschläge (organisch eingebunden):

• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/geo-marketing – Grundlagen und Leistungen im GEO Marketing.
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/seo – SEO-Strategien und technische Umsetzung.
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/ki-optimierung – KI-Optimierung für Inhalte und Prozesse.
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/lokale-sichtbarkeit – Lokale Sichtbarkeit und Verzeichnisarbeit.
• https://geo-agentur-frankfurt-am-main.de/blog – Weitere Fachbeiträge zu GEO, SEO und KI.

Meta-Description-Vorschlag:
Kontinuierliche Anpassungen für KI-Modelle: Daten, Technik, GEO & SEO – mit Frankfurt-Fokus, KPIs und Praxisbeispielen.

Quellen (Auswahl, aktuelle Daten der letzten 2–3 Jahre):

• Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence: AI Index 2024 – Trends zu Modellen, Rechenleistung und Nutzung. https://hai.stanford.edu/ai-index/2024-ai-index-report
• McKinsey & Company: The State of AI in 2023 – Generative AI’s Breakout Year. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year
• Gartner: 2024 Generative AI Adoption Survey – Nutzung und Prioritäten. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-06-gartner-survey-finds-55-percent-of-organizations-have-established-generative-ai-pilot-or-implementation
• Europäische Kommission: EU AI Act – Rechtsrahmen für KI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence
• Google Search Central: SGE – Überblick und Best Practices. https://developers.google.com/search/docs/appearance/search-generative-experience
• Google Search Central: Schema.org – Strukturierte Daten. https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data
• Statista: Nutzung generativer KI in Unternehmen (2024). https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generative-ai/worldwide
• Pew Research Center: Americans and AI (2024). https://www.pewresearch.org/short-reads/2024/04/09/americans-views-of-artificial-intelligence/