Der bisherige Verlauf: Vom Abgleichen zum Schlussfolgern

  • Die Anfänge (1998–2015): Ranking und Matching prägten die Anfangsjahre von Google. Updates wie Panda und Penguin trieben das Ökosystem in Richtung relevanzorientiertes Ranking und Inhaltsqualität. Ihre riesige Datenbank, Knowledge Graph, verlagerte die Suche von Zeichenfolgenabgleich hin zur Entitätserkennung. Die Einführung von E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) unterstrich die Bedeutung von glaubwürdiger, präziser und vertrauenswürdiger Inhalte, während RankBrain maschinelles Lernen in das Ranking einführte.
  • Der neuronale Sprung (2017–2019): Googles Transformer-Architektur ermöglichte semantisches Verständnis und legte den Grundstein für moderne LLMs. Googles BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) half dabei, Nuancen in Suchanfragen zu analysieren, wodurch die Suche noch dem Sprachverständnis.
  • Plattformdiversifizierung (2010–heute): Da sich das Nutzerverhalten hin zu einer stärkeren Nutzung sozialer Medien verlagerte, weitete sich die Erreichbarkeit auf YouTube, TikTok, Reddit und Pinterest aus, die jeweils über einzigartige Zielgruppen und Vertrauenssignale verfügen.
  • Der generative Wandel (2022–2023): Mit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI AI generative AI die Suche. Bing integrierte GPT; Google lancierte Bard und AI . Die Suche begann, „zurückzusprechen“.
  • Die AI SERP (2024–2025):AI und Übersichten haben die SERPs (Suchmaschinenergebnisseiten) in einen dialogorientierten Arbeitsbereich umgestaltet, in dem Schlussfolgerungen und Synthese wichtiger sind als das Ranking.

AI die SucheAI seit Jahren, aber Art, Ausmaß und Geschwindigkeit der Veränderungen, die wir derzeit erleben, sind anders. Es geht nicht nur um neue Technologien; es geht um eine Neudefinition dessen, wie, wo und warum Menschen suchen und wie die Suche funktioniert.“ – Charlie Kay 

Wie LLMs (große Sprachmodelle) funktionieren und sich auf die Suche auswirken

Große Sprachmodelle, auch LLMs genannt, sind das Gehirn hinter ChatGPT, Gemini, Claude und jedem Chatbot oder jeder AI Zusammenfassung, die Ihnen in letzter Zeit in Suchmaschinen begegnet ist. Sie lernen aus dieser Dokumentation Sprachmuster und nutzen dieses Wissen, um:

  • natürliche Sprachabfragen verstehen, 
  • fließende, menschenähnliche Antworten generieren, 
  • Inhalte zusammenfassen oder umformulieren, 
  • Zusammenhänge zwischen Wörtern, Begriffen und Ideen herstellen. 

Große Sprachmodelle werden anhand riesiger Datensätze trainiert, die in mathematische Muster in mathematische Muster. Sie generieren Text, indem sie Token oder Token-Reihen vorhersagen, manchmal ergänzt durch Retrieval-Augmented Generation (RAG), die statisches Wissen mit Echtzeitquellen verbindet. 

Im Gegensatz zur herkömmlichen Suche durchsuchen LLMs nicht einfach nur das Internet, um Ergebnisse zu liefern; sie erarbeiten Antworten und gehen dabei oft Schritt für Schritt vor. Die Sichtbarkeit hängt nun davon ab, ob Inhalte strukturiert, zugänglich und „für Schlussfolgerungen geeignet“ sind.

Google führt AI “ und AI ein

Früher konzentrierte sich SEO darauf, Seiten für eine bestimmte Suchanfrage zu optimieren, doch mit der generativen Suche müssen wir nun für einen Raum optimieren, der hochgradig personalisiert, absichtsorientiert, auf mehrere Suchanfragen ausgerichtet und durch Schlussfolgerungen gesteuert ist. AI und AI sind anders aufgebaut und funktionieren anders als die herkömmliche Google-Suche.

  • AI : Extraktive Zusammenfassungen werden in SERPs eingebettet, wobei Inhalte unter Angabe von Quellen umformuliert werden. Die Impressionen steigen, aber die Klicks sinken, da die Antworten direkt in der SERP erscheinen.
  • AI :AI bietet ein Gesprächserlebnis im Vollbildmodus und nutzt Suchanfrageerweiterung, Argumentationspfade und Vergleiche auf Absatzebene, um Antworten dynamisch zu erstellen. Inhalte werden nicht nach Rangfolge sortiert, sondern bewertet.

Zusammen stehen sie für eine neue Logik: von Schlüsselwörtern zu Intent-Clustern, von Rankings zu Schlussfolgerungen, von Klicks zu Zitaten.

 

Google führt AI “ und AI ein

AI vs. AI : Ein direkter Vergleich 

 

AI : Wer setzt sie ein?

Auch wenn AI noch in den Kinderschuhen steckt, wächst sie rasant. Weniger als zwei Prozent des organischen Traffics stammen derzeit aus AI Suchanfragen, wobei der Referral-Traffic stark zunimmt. ChatGPT und Perplexity dominieren AI , wobei die Akzeptanz bei jüngeren, digital versierten Zielgruppen am stärksten ist. Die traditionelle Suche dominiert zwar noch, aber die Entwicklung ist klar erkennbar.

 

 

AI : Welche werden am häufigsten genutzt?

Auch wenn AI nur einen Bruchteil der gesamten digitalen Nutzung ausmachen, wachsen sie zweifellos, und es gibt Vorreiter in diesem Wettlauf. 

A SparkToro x Datos State of Search Report zeigt, dass ChatGPT weltweit zum dominierenden AI geworden ist und sowohl in den USA als auch in Europa zu den Top 5 der meistbesuchten Ziele aus traditionellen Suchmaschinen gehört – mit AI von ca. 30 %. Eine aktuelle Studie von SEMRush deutet sogar darauf hin, dass ChatGPT die Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen, tatsächlich erweitert.

Untersuchungen zufolge sind 63 % der ChatGPT-Nutzer unter 34 Jahre alt, was bedeutet, dass Millennials und die Generation Z die größten Nutzergruppen darstellen, von denen viele das Tool täglich nutzen. Nur 13 % der ChatGPT-Nutzer sind 55 Jahre oder älter, und lediglich fünf Prozent sind 65 Jahre oder älter. 


Was diese Zahlen für Marketingfachleute und Marken bedeuten

Es gibt neue Kennzahlen für Einfluss und Sichtbarkeit. Zwar spielen traditionelle SEO-Kennzahlen unter bestimmten Umständen nach wie vor eine Rolle, doch müssen sich die Kennzahlen, über die berichtet wird, anpassen und wandeln. Hier ist eine Liste der Maßnahmen, die Marken und Marketingfachleute ergreifen müssen:

  1. Gründliche audience : Gehen Sie über Suchbegriffe hinaus und nutzen Sie Foren, Bewertungen und data aus sozialen Netzwerken.
  2. AI und MessungAI : Verfolgen Sie Zitate, Erwähnungen und Zero-Click-Einfluss, nicht nur Rankings.
  3. Strategie an die jeweilige Plattform anpassen: Optimieren Sie die Strategie für Gemini, Copilot, Perplexity und ChatGPT jeweils unterschiedlich.
  4. Markenaufbau und PR: Erwähnungen und Autorität sind entscheidende Signale für AI .
  5. Reputation und Vertrauen: Strukturierte, sachlich klare Inhalte entsprechen den E-E-A-T-Prinzipien.
  6. Semantische und strukturierte Optimierung: Schema und Klarheit erleichtern das maschinelle Abrufen.
  7. Multimodale Inhalte: Optimieren Sie Text, Bilder, Videos und Audio.
  8. Inhaltsarchitektur: Erstellen Sie modulare, „zerlegbare“ Inhalte, die von AI genutzt AI .
  9. Crawlbarkeit und Zugriff für Crawler:Stellen Sie sicher, dass Assistenten auf Feeds und APIs zugreifen können.
  10. Feedback und Überwachung: Verfolgen Sie, wie AI Ihre Inhalte zitieren und nutzen.
  11. Agentenbasierte Bereitschaft: Bereiten Sie sich auf AI Transaktionen vor, bei denen Assistenten den Kaufprozess abwickeln.

Zusammenfassung – und ein Ausblick

Sowohl die herkömmliche Suche als auch AI gewinnen an Bedeutung: Einige Studien sagen voraus, dass AI die herkömmliche Suche bis 2028 überholen wird.

Neuen Untersuchungen zufolge 20 % der Amerikaner AI zehnmal pro Monat nutzen. Googles AI und Übersichten verändern das Nutzerverhalten, und die Verbreitung wird sich beschleunigen. Derzeit bildet traditionelles SEO noch immer die Grundlage für AI : Ein gutes Ranking korreliert mit der Erwähnung in AI . 

Dies ist nicht das Ende der Suchmaschinenoptimierung, sondern ihre Weiterentwicklung. Marketingfachleute müssen ihren Fokus von der Optimierung für Suchrankings auf die Optimierung für die Logik der KI verlagern und darauf abzielen, in den AI Antworten berücksichtigt zu werden und Einfluss darauf zu nehmen. Erfolgreiche Marken werden grundlegende Faktoren wie starke Produkte, authentisches Storytelling und echtes Kundenverständnis mit der Anpassung an die neue Suchlogik AIverbinden.


„Die Marken, die in diesem neuen Ökosystem erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die plattformübergreifend präsent bleiben, ihre Inhalte so strukturieren, dass sie sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar sind, ihre Messkonzepte weiterentwickeln und konsequent auf echten Mehrwert, Vertrauen und Benutzerfreundlichkeit setzen. Die Zukunft der Suche ist vielschichtig, multimodal und agentisch – und jetzt ist es an der Zeit, sich darauf vorzubereiten.“ – Charlie Kay