Sichtbarkeit in AI-Suchmaschinen: Was wir bis jetzt wissen

Einführung

Die Sichtbarkeit von KI bei der Suche ist in letzter Zeit ein heißes Thema. Das Wachstum von KI-gesteuerten Tools, Suchmaschinen und SERP-Funktionen verändert die Art und Weise, wie Menschen Informationen im Web finden und mit ihnen interagieren, rapide. Laut dem Pew Research Center haben rund 58 % der Nutzer mindestens eine Google-Sitzung durchgeführt, die eine KI-Übersicht bietet. Darüber hinaus gaben Nutzer, die auf eine KI-generierte Antwort gestoßen sind, an, in nur 8 % ihrer Sitzungen auf einen herkömmlichen SERP-Link geklickt zu haben.

Die wachsende Abhängigkeit von künstlicher Intelligenz bei der Suche nach Informationen im Internet und die Zunahme von Null-Klick-Erlebnissen bedeuten, dass die herkömmliche Sichtbarkeit in Suchmaschinen für das Wachstum und die Nachhaltigkeit von Unternehmen nicht mehr ausreicht. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Sie Ihre Inhalte in KI-Antworten einbinden. Aber was genau wissen wir bisher über KI-Suchoptimierung? Finden wir es heraus!

Was ist KI-Suche?

Quelle: Freepik

KI-Suche ist ein allgemeiner Begriff, der für jede Art von Online-Suche steht, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt wird. Sie kann mit eigenständigen großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT und Claude sowie mit Hilfe von Suchmaschinen durchgeführt werden, die auf deren Grundlage aufgebaut sind, wie Perplexity AI und Microsoft Copilot. Dieser Begriff umfasst auch Sitzungen in herkömmlichen Suchmaschinen, aber mit Hilfe von KI-gestützten SERP-Funktionen wie Googles KI-Übersichten.

Unabhängig vom verwendeten Tool besteht das Hauptmerkmal einer solchen Suche darin, dass sie den Nutzern keine herkömmliche Liste von Quellen liefert, die auf der Grundlage von Schlüsselwortübereinstimmung und Relevanz geordnet sind. Stattdessen nutzt die künstliche Intelligenz die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, um die Anfrage des Nutzers zu verarbeiten und die Absicht dahinter zu verstehen. Auf der Grundlage der Absicht synthetisiert die KI eine direkte Antwort auf die Anfrage einer Person, wobei sie in der Regel die ursprünglichen Quellen angibt, aus denen sie die Informationen gesammelt hat.

Und das Ergebnis? Der Nutzer erhält eine schnelle, personalisierte und direkte Antwort auf seine Frage, ohne sich durch mehrere Seiten wühlen zu müssen. Dies ist ein bequemer Weg, um Informationen zu finden, und wird daher von immer mehr Menschen genutzt. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie zusätzlich zur herkömmlichen Suchmaschinenoptimierung eine KI-Suchmaschinenoptimierung durchführen müssen, um im Web sichtbar zu bleiben, auch wenn ihre Zielgruppe die regulären SERPs nicht überprüft.

Wie unterscheidet sich AI Search SEO von herkömmlicher SEO?

Obwohl sie gewisse Ähnlichkeiten aufweisen, funktionieren herkömmliche und KI-Algorithmen unterschiedlich. Die SERPs, an die wir gewöhnt sind, werden auf der Grundlage von Keyword-Matching erstellt. Dementsprechend verlässt sich die traditionelle SEO stark auf Keyword-Targeting und Integration. Künstliche Intelligenz hingegen schaut tiefer als nur auf die Ähnlichkeit der Keywords. Sie bewertet, was der Nutzer finden will - seine Absicht. Doch das ist nicht der einzige Unterschied.

Lassen Sie uns kurz die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale zwischen traditioneller und KI-Such-SEO auf der Grundlage der uns vorliegenden Erkenntnisse betrachten:

	Traditionelle Optimierung	KI-fokussierte Optimierung
Ziel	Ihren Content in den SERPs zu platzieren; in der Regel mit dem Ziel, unter den ersten 10 Ergebnissen zu erscheinen.	In KI-generierten Antworten in Suchmaschinen, SERPs und Chats auftauchen und als Quelle zitiert werden.
Schlüsselwörter	Konzentrieren Sie sich auf populäre, umsatzstarke (und oft kurz gefasste) Schlüsselwörter, die zu Ihrer Nische passen.	Konzentrieren Sie sich auf Long-Tail-Schlüsselwörter und die häufige Verwendung von fragebasierten Abfragen.
Absicht der Nutzer	Sekundärer Fokus.	Hauptaugenmerk.
Sprache und Tonfall	Lässig, förmlich oder ernst, je nach der Sprache Ihres TA. Großes Augenmerk auf Klarheit und Authentizität.	Eher gesprächig, um den dialogähnlichen Erfahrungen der künstlichen Intelligenz zu entsprechen.

Die wichtigsten Ranking-Faktoren für die AI-Suchoptimierung

Aufgrund ihrer Unterschiede verwenden herkömmliche und künstliche Suchmaschinen unterschiedliche Faktoren und Signale, um Inhalte zu bewerten. Obwohl es noch viele Unbekannte gibt, wissen wir bereits über die folgenden Hauptfaktoren Bescheid, die Ihnen helfen können, in den generierten Ergebnissen aufzutauchen:

Inhaltstiefe und thematische Autorität

Die Sichtbarkeit von Suchmaschinen hängt in hohem Maße von der Relevanz Ihrer Inhalte für eine bestimmte Nutzeranfrage ab. Die künstliche Intelligenz wiederum bevorzugt eine breitere thematische Autorität. Quellen, die eine beträchtliche Inhaltstiefe bieten und eine Vielzahl verwandter Unterthemen abdecken, haben größere Chancen, in die generierten Ergebnisse zu gelangen, als Websites, die gelegentlich einmalige Artikel zu verschiedenen Themen veröffentlichen. Thematische Autorität ist ein starkes Signal für Kompetenz und Vertrauenswürdigkeit.

Originalität und Qualität der Inhalte

Künstliche Intelligenz kann in kurzer Zeit große Mengen an Inhalten zu einem bestimmten Thema verarbeiten und analysieren. Dabei erkennt sie schnell oberflächliche und minderwertige Texte. In ihren zusammengefassten Antworten bevorzugt sie Quellen, die zuverlässige und einzigartige Erkenntnisse bieten, die einen Mehrwert darstellen. Qualität und Originalität der Informationen sind also nach wie vor von zentraler Bedeutung.

Semantische Optimierung und kontextuelle Relevanz

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen können KI-gestützte Suchmaschinen den Kontext und die semantische Basis eines Artikels untersuchen. Ihre Algorithmen suchen nach Artikeln, die in logischen Themenclustern organisiert sind, die neben dem Hauptstichwort auch verwandte Begriffe und Entitäten abdecken. Um in die generierten Ergebnisse zu gelangen, müssen Websites ihre Texte auf semantische Tiefe optimieren und logische interne Verlinkungen verwenden.

Engagement-Metriken und Nutzererfahrung

Verhaltenssignale wie Absprungrate, Verweildauer, Klickrate und Scrolltiefe geben Aufschluss über das Engagement und die Zufriedenheit der Nutzer. Die künstliche Intelligenz der Suchmaschinen berücksichtigt diese Signale jetzt häufiger. Sie interpretiert sie als Zeichen dafür, dass ein bestimmter Inhalt die Absicht des Nutzers erfüllt und eine positive Erfahrung bietet, was das Ranking-Potenzial erhöht.

Online-Erwähnungen und Markenglaubwürdigkeit

Genau wie die Sichtbarkeit in herkömmlichen Suchmaschinen hängt auch die Sichtbarkeit in LLMs von der Glaubwürdigkeit ab. Die künstliche Intelligenz schaut jedoch über Backlinks hinaus. Sie bewertet den gesamten digitalen Fußabdruck und den Ruf einer Marke, um Ergebnisse zu liefern, die den Bedürfnissen der Nutzer entsprechen. Regelmäßige Markenerwähnungen und die Berichterstattung in Tier-1-Medien sowie deren Stimmung tragen dazu bei, dass eine Marke zitiert wird. Es ist wichtig, eine Marke mit verifizierter Glaubwürdigkeit und Fachwissen in diesem Bereich aufzubauen.

Maschinenlesbare Signale und strukturierte Daten

Künstliche Intelligenz stützt sich in hohem Maße auf maschinenlesbare Daten. Um Ihre Inhalte für diese leicht verständlich zu machen, müssen Sie eine saubere HTML-Hierarchie, Metadaten und Schema-Markup implementieren. Diese Dinge helfen LLMs bei der Interpretation und Kontextualisierung Ihrer Seiten, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie in KI-Zusammenfassungen angezeigt werden.

AI-Sichtbarkeit im Vergleich zu traditionellen SERPs

Wenn Sie die richtigen Optimierungsstrategien implementieren, um die oben genannten Faktoren zu berücksichtigen, sollte dies dazu beitragen, dass Sie bereits jetzt in den generierten Ergebnissen erscheinen und Erwähnungen erhalten. Aber es gibt noch etwas, das wir über diese Art von Sichtbarkeit wissen - sie erhöht nicht unbedingt den organischen Traffic.

Wir alle sind daran gewöhnt, dass eine Platzierung auf den ersten Plätzen in den SERPs letztlich zu mehr Klicks und Traffic führen kann. Da künstliche Intelligenz jedoch vollständige und umfassende Antworten liefert, müssen die Nutzer oft nicht auf die zitierten Quellen klicken, es sei denn, sie wollen selbst mehr erfahren. Das heißt, dass eine Erwähnung in LLM-Zusammenfassungen Ihnen nicht unbedingt einen Anstieg der Besucherzahlen beschert. Dennoch kann es Ihnen helfen, Ihre Autorität zu stärken und in den Köpfen Ihrer Zielgruppe zu bleiben. Diese beiden Vorteile werden in der Welt der Null-Klick-Erfahrungen von entscheidender Bedeutung sein.

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KI-Suchmaschinenoptimierung - Metriken

Die Suchmaschinenoptimierung mit künstlicher Intelligenz unterscheidet sich also deutlich von der SEO, wie wir sie heute kennen. Und sie steigert auch nicht immer Ihren Traffic und Ihre CTR. Um den Erfolg Ihrer KI-Suchmaschinenoptimierung zu quantifizieren, müssen Sie sich auf verschiedene Metriken konzentrieren, zum Beispiel:

• AI-Sichtbarkeitsrate
• Bewertung der thematischen Autorität
• Gesamtautorität der Quelle
• Zitierung in generierten Ergebnissen
• Kontextuelle Relevanz
• Semantische Abdeckung
• Engagement und Nutzererfahrung
• Gefühl der Erwähnung
• Anteil der Stimme
• Konversion durch AI-gesteuerten Traffic

Unwägbarkeiten und Herausforderungen

Trotz ihres rasanten Wachstums birgt die Online-Suche mit künstlicher Intelligenz immer noch viele Herausforderungen und Unsicherheiten in Bezug auf die Optimierung unserer Sichtbarkeit für sie. Zu den wichtigsten Einschränkungen der Sichtbarkeit in Suchmaschinen gehören derzeit:

• Ein Mangel an klarer Ranking-Logik. Im Moment können wir nur vorhersagen, wonach die künstliche Intelligenz auf der Grundlage vorhandener Daten suchen wird. Die Algorithmen entwickeln sich jedoch weiter, und es gibt noch keine strukturierte Ranking-Logik, wie sie in den regulären SERPs verwendet wird.
• Volatilität des Rankings. Künstliche Intelligenz liefert dynamische und personalisierte Antworten für jeden Nutzer. Dies macht es nahezu unmöglich, eine konsistente Position wie in den SERPs zu erreichen.
• Fehler bei der Quellenzuordnung. Künstliche Intelligenz synthetisiert in jeder Antwort eine Vielzahl von Daten. Oft verwendet sie Informationen, ohne auf die Quelle zu verweisen, was bedeutet, dass eine Erwähnung in den Ergebnissen nicht immer gleichbedeutend mit einer Erwähnung ist.
• Rückgang von Klicks und Traffic. Künstliche Intelligenz ermöglicht es den Menschen, Informationen zu konsumieren, ohne eine Website zu besuchen. In naher Zukunft könnte dies zu einem drastischen Rückgang des Datenverkehrs und der Klickzahlen führen. Studien zeigen, dass selbst Seiten, die in der Rangliste ganz oben stehen , 79 % des Datenverkehrs verlieren können, wenn die Suchanfrage des Nutzers zu einer Google-Übersicht führt. Dies kann für Unternehmen erhebliche Probleme mit sich bringen.

Schlussfolgerung

Heutzutage ist die Sichtbarkeit der KI-Suche eine Chance, die jedes Unternehmen nutzen muss, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie verändert bereits die Art und Weise, wie Menschen Informationen im Internet finden und mit ihnen interagieren. Und wir erwarten, dass sie in naher Zukunft die gesamte SEO-Landschaft umgestalten wird.

Wie Sie jetzt sehen, gibt es noch viele Ungewissheiten und Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-Optimierung. Auch wenn wir ein wenig darüber wissen, müssen wir noch viel lernen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und in der Zero-Click-Umgebung zu wachsen. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus diesem Artikel, um schon jetzt den richtigen Weg einzuschlagen, und bleiben Sie dran für weitere Updates und Einblicke in dieses Thema.