Die Geschichte bis jetzt: Vom Abgleich zum Schlussfolgern

  • Frühe Grundlagen (1998-2015): Ranking und Matching bestimmten die frühen Jahre von Google. Updates wie Panda und Penguin haben das Ökosystem in Richtung Relevanzorientiertes Ranking und Qualität der Inhalte. Ihre massive database, Wissensgraf, verschob die Suche von String-Matching zur Erkennung von Entitäten. Die Einführung von E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) unterstrich die Bedeutung von glaubwürdige, genaue und vertrauenswürdige Inhalte, während RankBrain das maschinelle Lernen in das Ranking einführte.
  • Der neuronale Sprung (2017-2019): Die Transformer-Architektur von Google ermöglichte ein semantisches Verständnis und legte den Grundstein für moderne LLMs. Googles BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) half bei der Analyse von Nuancen in Suchanfragen, wodurch die Suche noch näher am Sprachverständnis.
  • Diversifizierung der Plattform (2010-heute): Als sich das Nutzerverhalten hin zu einer häufigeren Nutzung sozialer Medien verlagerte, weitete sich die Entdeckung auf YouTube, TikTok, Reddit und Pinterest aus, jeweils mit einzigartigen audiences und Vertrauenssignalen.
  • Der generative Wandel (2022-2023): Mit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI hielt die generative KI Einzug in die Suche. Bing integrierte GPT; Google führte Bard und AI Overviews ein. Die Suche begann zu “antworten”.”
  • Die KI-erste SERP (2024-2025): Der KI-Modus und die Übersichten haben die SERPs (Search Engine Results Pages) in einen konversationellen Arbeitsbereich umgewandelt, in dem Argumentation und Synthese wichtiger sind als der Rang.

“KI beeinflusst die Suche schon seit Jahren, aber die Art, das Ausmaß und die Geschwindigkeit der Veränderungen, die wir jetzt erleben, sind anders. Es geht nicht nur um neue Technologien, sondern um eine Neudefinition der Art und Weise, wie, wo und warum Menschen suchen, und wie die Suche funktioniert.” - Charlie Kay 

Wie LLMs (große Sprachmodelle) funktionieren und die Suche beeinflussen

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind die Köpfe hinter ChatGPT, Gemini, Claude und allen Chatbots oder KI-gestützten Zusammenfassungen, die Sie in letzter Zeit in Suchmaschinen gesehen haben. Sie lernen Muster in der Sprache aus dieser Dokumentation und nutzen dieses Wissen, um:

  • Verstehen Sie Abfragen in natürlicher Sprache, 
  • Erzeugen Sie flüssige, menschenähnliche Antworten, 
  • Fassen Sie den Inhalt zusammen oder formulieren Sie ihn um, 
  • Schließen Sie auf Beziehungen zwischen Wörtern, Konzepten und Ideen. 

LLMs werden auf umfangreichen data-Sets trainiert, tokenisiert in mathematische Muster. Sie generieren Text, indem sie Token oder Serien von Token vorhersagen, manchmal ergänzt durch Retrieval-Augmented Generation (RAG), die statisches Wissen mit Echtzeitquellen kombiniert. 

Anders als bei der herkömmlichen Suche durchforsten LLMs nicht nur das Web, um Ergebnisse zu erhalten, sondern sie erstellen Antworten, wobei sie oft Schritt für Schritt argumentieren. Die Sichtbarkeit hängt jetzt davon ab, dass sie strukturiert, zugänglich und “schlussfolgertauglich” sind.”

Google führt KI-Übersichten und KI-Modus ein

Früher konzentrierte sich SEO auf die Optimierung von Seiten für eine Suchanfrage. Mit der generativen Suche müssen wir nun für einen Raum optimieren, der hyperpersonalisiert, absichtsorientiert, abfrageübergreifend und schlussfolgerungsgesteuert ist. KI-Übersichten und der KI-Modus sind anders aufgebaut und funktionieren anders als die herkömmliche Google-Suche.

  • KI Übersichten: Extraktive Zusammenfassungen sind in SERPs eingebettet und formulieren Inhalte mit Zitaten um. Die Impressionen steigen, aber die Klicks sinken, da die Antworten direkt in der SERP erscheinen.
  • KI-Modus: Der KI-Modus ist ein bildschirmfüllendes Konversationserlebnis, das Abfrageerweiterungen, Argumentationsspuren und Vergleiche auf Absatzebene verwendet und Antworten dynamisch erstellt. Inhalte werden nicht eingestuft, sondern bewertet.

Zusammen markieren sie eine neue Logik: von Schlüsselwörtern zu Absichtsclustern, Rankings zu Schlussfolgerungen, Klicks zu Zitaten.

 

Google launches AI Overviews and AI Mode

KI-Modus vs. KI-Übersichten: Ein direkter Vergleich 

 

KI-Suche: Wer setzt sie ein?

Obwohl die KI-Suche noch begrenzt ist, wächst sie schnell. Weniger als zwei Prozent des organischen Traffics stammen derzeit von KI-gesteuerten Suchanfragen, obwohl der Empfehlungs-Traffic stark ansteigt. ChatGPT und Perplexity dominieren KI-Empfehlungen, wobei die Akzeptanz am stärksten bei jüngeren, digital versierten audiences ist. Die traditionelle Suche ist immer noch vorherrschend, aber die Tendenz ist klar.

 

 

KI-Assistenten: Welche werden am meisten genutzt?

Trotz der Tatsache, dass KI-Plattformen nur einen Bruchteil der gesamten digitalen Nutzung ausmachen, wachsen sie zweifellos, und es gibt führende Unternehmen in diesem Rennen. 

A SparkToro x Datos Bericht zum Stand der Suche zeigt, dass ChatGPT weltweit zum dominierenden KI-Assistenten geworden ist und es sowohl in den USA als auch in Europa unter die Top 5 der von traditionellen Suchmaschinen besuchten Ziele geschafft hat - mit einem KI-Anteil von ~30%. Eine aktuelle Studie von SEMRush zeigt sogar, dass ChatGPT die Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen, erweitert.

Untersuchungen zufolge sind 63% der ChatGPT-Nutzer unter 34 Jahre alt, was bedeutet, dass Millennials und die Gen Z die größten Nutzergruppen sind, von denen viele tägliche Nutzer sind. Nur 13% der ChatGPT-Nutzer sind 55 Jahre oder älter und nur fünf Prozent sind 65+. 


Was diese Statistiken für Vermarkter und Marken bedeuten

Es gibt neue Metriken für Einfluss und Sichtbarkeit. Während traditionelle SEO-Kennzahlen unter bestimmten Umständen immer noch wichtig sind, müssen sich die Kennzahlen, über die berichtet wird, anpassen und verändern. Hier ist eine Liste der Maßnahmen, die Marken und Vermarkter ergreifen müssen:

  1. Vertiefte audience-Forschung: Nutzen Sie nicht nur Schlüsselwörter, sondern auch Foren, Bewertungen und soziale Netzwerke data.
  2. KI Sichtbarkeit und Messung: Verfolgen Sie Zitate, Erwähnungen und Zero-Click-Einfluss, nicht nur Rankings.
  3. Passen Sie die Strategie an die Plattform an: Optimieren Sie unterschiedlich für Gemini, Copilot, Perplexity und ChatGPT.
  4. Markenaufbau und PR: Erwähnungen und Autorität sind entscheidende Signale für die Aufnahme von KI.
  5. Reputation und Vertrauen: Strukturierter, sachlich klarer Inhalt, der den E-E-A-T Prinzipien entspricht.
  6. Semantische und strukturierte Optimierung: Schema und Übersichtlichkeit erleichtern das maschinelle Auffinden.
  7. Multimodaler Inhalt: Optimieren Sie Text, Bilder, Video und Audio.
  8. Inhaltliche Architektur: Erstellen Sie modulare, “chunkable” Inhalte, die KI verwenden kann.
  9. Crawlability und Agentenzugriff:Stellen Sie sicher, dass Assistenten auf Feeds und APIs zugreifen können.
  10. Feedback und Überwachung: Verfolgen Sie, wie KI-Tools Ihre Inhalte zitieren und nutzen.
  11. Agentische Bereitschaft: Bereiten Sie sich auf KI-gesteuerte Transaktionen vor, bei denen Assistenten die Kaufabwicklung übernehmen.

Abschließende Eindrücke - und ein Blick nach vorn

Sowohl die traditionelle Suche als auch die KI-Suche wachsen: einige Studien sagen voraus, dass die KI-Suche die traditionelle Suche bis 2028 übertreffen wird.

Neue Forschungsergebnisse legen nahe, dass 20% der Amerikaner nutzen KI-Tools 10x pro Monat. Der KI-Modus und die Übersichten von Google verändern das Verhalten, und die Akzeptanz wird sich beschleunigen. Im Moment untermauert die traditionelle SEO noch die Sichtbarkeit von KI: ein gutes Ranking korreliert mit der Nennung in KI-Ausgaben. 

Dies ist nicht der Untergang der Suchmaschinenoptimierung, sondern ihre Weiterentwicklung. Vermarkter müssen von der Optimierung für Rankings zur Optimierung für die Argumentation übergehen und auf die Einbeziehung und den Einfluss in KI-generierten Antworten abzielen. Marken, die erfolgreich sind, werden Grundlagen wie starke Produkte, authentisches Storytelling und echtes Kundenverständnis mit der Anpassung an die neue Suchlogik der KI kombinieren.


“Die Marken, die in diesem neuen Ökosystem gewinnen werden, sind diejenigen, die plattformübergreifend sichtbar bleiben, ihre Inhalte so strukturieren, dass sie sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar sind, ihre Messsysteme weiterentwickeln und echten Wert, Vertrauen und Benutzerfreundlichkeit konsequent in den Vordergrund stellen. Die Zukunft der Suche ist vielschichtig, multimodal und agentenbasiert - und die Zeit, sich darauf vorzubereiten, ist jetzt.” - Charlie Kay