Kurzfassung

KI-Suchmaschinen geben keine Trefferlisten mehr aus – sie geben Antworten, und in diesen Antworten erscheinen oft nur ein oder zwei Marken. Wer nicht dabei ist, existiert für einen wachsenden Teil der Nutzerinnen und Nutzer schlicht nicht.

Dieser Artikel erklärt, nach welchen Kriterien KI-Systeme Empfehlungen treffen, warum klassische SEO-Ansätze dafür nicht mehr ausreichen – und was KMU in Oberösterreich / Österreich konkret tun können, um sichtbar zu bleiben.

Die neue Realität: Kein Ranking mehr, sondern eine Empfehlung

Stell dir vor: Deine Marketingleiterin öffnet morgens ChatGPT und tippt: „Welcher Steuerberater in Wels ist spezialisiert auf Gastronomie?“ Die Antwort kommt in Sekunden. Zwei oder drei Namen werden genannt – mit kurzer Begründung. Dein Unternehmen fehlt. Kein Link, keine Erwähnung, keine digitale Existenz für diese Person in diesem Moment.

Ungefähr so, wie wenn du bisher bei Google auf Seite 2 erscheinst.

Das ist keine Zukunftsvision. Das ist der Alltag, der sich gerade entwickelt.

 

-25%

Rückgang klassischer Suchanfragen bis 2026 laut Gartner

60 %

aller Google-Suchen (EU) enden ohne einen einzigen Klick (SparkToro)

+31 %

höhere Conversion-Rate bei Traffic aus ChatGPT vs. organischer Suche

+40 %

mehr KI-Sichtbarkeit durch belegte, quellengestützte Inhalte (Princeton)

Die entscheidende Frage für Unternehmen lautet daher nicht mehr: „Wie komme ich auf Platz 1?“

Sondern: „Warum sollte eine KI genau uns empfehlen?“

Was GEO ist – und warum es sich von SEO unterscheidet

Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die Optimierung digitaler Inhalte mit dem Ziel, von KI-Systemen wie ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity oder Gemini als Quelle zitiert und als Empfehlung ausgestellt zu werden.

Der Unterschied zu klassischem SEO ist grundlegend: SEO will gefunden werden. GEO will zitiert werden.

SEO arbeitet mit Algorithmen, die Websites nach Relevanz und Autorität reihen.

GEO arbeitet mit Large Language Models (LLMs), die Inhalte aus vielen Quellen zusammenführen, neu formulieren – und dabei nur jene Quellen einbeziehen, die sie als verständlich, konsistent und vertrauenswürdig einordnen.

Eine wegweisende Studie der Princeton University (Aggarwal et al., 2024), präsentiert auf der ACM SIGKDD Conference, untersuchte systematisch, welche Inhalte von generativen Suchmaschinen bevorzugt zitiert werden.

Das zentrale Ergebnis: Inhalte, die Statistiken, belegte Quellenangaben und direkte Zitate enthalten, erreichten eine um 30 bis 40 Prozent höhere Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten als vergleichbare Inhalte ohne diese Elemente.

Warum KI-Traffic wertvoller ist als du denkst

Bevor wir zu den Optimierungsstrategien kommen, lohnt ein Blick auf eine Zahl, die viele überrascht: Laut einer GA4-Analyse von Visibility Labs über 94 E-Commerce-Websites konvertierte ChatGPT-Traffic im Jahr 2025 um 31 Prozent besser als nicht-markengebundener organischer Suchtraffic (Visibility Labs, 2026).

Warum? Nutzer, die über eine KI-Antwort auf eine Website gelangen, haben ihren Entscheidungsprozess bereits größtenteils innerhalb der KI abgeschlossen.

Sie kommen nicht zum Vergleichen, sondern mit einer konkreten Absicht. Jeder Klick aus einer KI-Empfehlung ist vorqualifizierter Traffic.

Das bedeutet: Wer in KI-Antworten auftaucht, gewinnt nicht nur Sichtbarkeit – er gewinnt kaufbereitere Interessenten.

Zu beachten:

GEO ersetzt SEO nicht. 99 Prozent der Zitationen in Google AI Overviews stammen aus den organischen Top-10-Ergebnissen (Quelle: Markenformer, 2026).

Solides SEO bleibt die Voraussetzung – aber es reicht nicht mehr aus.

Warum KI-Traffic wertvoller ist als du denkst

Bevor wir zu den Optimierungsstrategien kommen, lohnt ein Blick auf eine Zahl, die viele überrascht: Laut einer GA4-Analyse von Visibility Labs über 94 E-Commerce-Websites konvertierte ChatGPT-Traffic im Jahr 2025 um 31 Prozent besser als nicht-markengebundener organischer Suchtraffic (Visibility Labs, 2026).

Warum? Nutzer, die über eine KI-Antwort auf eine Website gelangen, haben ihren Entscheidungsprozess bereits größtenteils innerhalb der KI abgeschlossen.

Sie kommen nicht zum Vergleichen, sondern mit einer konkreten Absicht. Jeder Klick aus einer KI-Empfehlung ist vorqualifizierter Traffic.

Das bedeutet: Wer in KI-Antworten auftaucht, gewinnt nicht nur Sichtbarkeit – er gewinnt kaufbereitere Interessenten.

Die Signale, auf die KI wirklich achtet

Eindeutige thematische Zuordnung

KI-Systeme fragen intern: Für welches Thema oder welche Zielgruppe ist diese Quelle die beste Antwort? Wer versucht, alles für alle zu sein, ist für KI schwer einzuordnen – und wird seltener genannt.

Typische Probleme in der Praxis:

  • Zu viele Leistungen auf einer Seite ohne klare Hierarchie
  • Keine erkennbaren Themenschwerpunkte
  • Austauschbare Formulierungen ohne eigene Positionierung


Konkret: Ein Steuerberater, der auf seiner Website 12 gleichwertige Leistungsbereiche ohne Schwerpunkt auflistet, wird von ChatGPT mit geringerer Wahrscheinlichkeit empfohlen als einer, der klar kommuniziert: „Wir spezialisieren uns auf Gastronomie und Hotellerie in Oberösterreich.“

Konsistenz über alle Inhalte hinweg

Einzelne gute Seiten reichen nicht. KI-Systeme bauen ein Gesamtbild über mehrere Quellen und Seiten auf. Widersprüche – unterschiedliche Begriffe für dieselbe Leistung, inkonsistente Aussagen zur Zielgruppe, wechselnde Positionierung – wirken wie Unsicherheit. Das kostet Vertrauen und damit Zitierwahrscheinlichkeit.

Was zählt:

  • Gleiche Kernbegriffe für gleiche Leistungen auf Website, Blog, Profil und Präsentationen
  • Konsistente Zielgruppenbeschreibung über alle Inhalte hinweg
  • Ein roter Faden, der sich durch alle Formate zieht

Substanz statt Oberfläche – und belegte Aussagen

Das ist der Punkt, an dem sich gute von austauschbaren Inhalten am deutlichsten unterscheidet. KI bevorzugt Inhalte, die:

  • Zusammenhänge erklären statt nur Leistungen aufzählen
  • Ursachen und Wirkungen aufzeigen
  • Typische Fragen vorwegnehmen – auch: „Für wen passt das nicht?“
  • Grenzen und Einsatzbereiche benennen
  • Aussagen mit Daten, Studien oder konkreten Beispielen belegen


Der entscheidende Unterschied: „Wir sind Experten in GEO“ ist kein Signal für KI. Ein Artikel, der erklärt, welche Content-Eigenschaften laut Princeton-Studie die Zitierwahrscheinlichkeit um 30 bis 40 Prozent steigern, ist eines.

Externe Signale: Was außerhalb der Website zählt

KI-Systeme bewerten Marken nicht isoliert. Relevant sind auch:

  • Erwähnungen auf anderen Websites – Branchenverzeichnisse, Fachmedien, Partnerseiten
  • Gastbeiträge, Interviews, Expertenkommentare
  • Bewertungen und Referenzen auf externen Plattformen
  • Konsistente Unternehmensdaten (Name, Adresse, Leistungen) über alle Kanäle hinweg

Je öfter eine Marke im passenden thematischen Kontext auftaucht, desto klarer wird sie von KI-Systemen einer Expertise zugeordnet.

Warum „wir sind Experten“ kein Signal ist – eine These

Hier ist eine Aussage, die unbequem ist, aber wichtig: Die meisten Unternehmenswebsites sind für KI-Suchmaschinen praktisch unsichtbar – nicht wegen fehlender Qualität, sondern wegen fehlender Substanz.

Marketingtexte, die formulieren „Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen für Ihren Erfolg“, haben für ein LLM keinen Informationswert. Sie können nicht zitiert werden, weil sie nichts Zitierfähiges enthalten. Kein Fakt, keine konkrete Zielgruppe, kein prüfbarer Anspruch.

KI-Systeme sind im Kern Informationssynthese-Maschinen. Sie suchen nach Inhalten, aus denen sie etwas destillieren können. Selbstaussagen ohne Substanz sind für diese Maschinen Rauschen.

Für KMU hat das eine unmittelbare Konsequenz: Die Chance liegt nicht darin, mehr zu behaupten, sondern darin, mehr zu erklären.

Was KMU konkret tun können – 6 Schritte

Nicht alle Leistungen sind gleichwertig für KI-Sichtbarkeit. Entscheide: Für welche drei bis fünf Themen soll dein Unternehmen als erste Anlaufstelle gelten? Diese Themen systematisch zu belegen ist wichtiger als viele Themen oberflächlich abzudecken.

Ein einzelner Artikel reicht nicht. Was funktioniert: eine Übersichtsseite, die das Thema definiert; Unterseiten, die Teilaspekte vertiefen; Praxisbeispiele aus echten Projekten; FAQ-Seiten, die reale Fragen beantworten.

FAQ-Sektionen sind für GEO besonders wertvoll – sie spiegeln das dialogbasierte Format, das KI-Systeme bei der Antwortgenerierung verwenden.

Nicht nur: „Was bieten wir an?“ Sondern auch: Wann ist das sinnvoll – und wann nicht? Was kostet das typischerweise? Wie läuft ein Projekt konkret ab? Für wen passt unser Ansatz nicht?

Wer auch die letzte Frage beantwortet, wirkt glaubwürdig. Und Glaubwürdigkeit ist ein Kernsignal für KI-Systeme.

Jede faktische Aussage gewinnt an Gewicht, wenn sie mit einer Quelle versehen ist. Verlinkungen zu Studien, Branchenberichten oder offiziellen Quellen stärken die wahrgenommene Autorität – sowohl bei Lesenden als auch bei KI-Systemen.

Website, Blog, Google-Profil, LinkedIn, Präsentationen – alle Kanäle sollten dieselben Kernbegriffe, dieselbe Zielgruppenbeschreibung und dieselben Themenschwerpunkte verwenden. Nicht aus Monotonie, sondern weil Konsistenz das ist, was KI als Verlässlichkeit interpretiert.

Gastbeiträge in Fachmedien, Kommentare in Branchengruppen, Nennungen auf Partnerwebsites – all das sind externe Signale, die KI-Systemen zeigen: Diese Marke wird von anderen als relevant angesehen. Wer nur auf der eigenen Website präsent ist, gibt KI zu wenig Kontext.

Ein Blick auf technische Grundlagen

GEO setzt auch auf technischer Ebene an. Strukturierte Daten (Schema Markup) – etwa FAQPage– oder Organization-Schema – helfen KI-Crawlern, Inhalte korrekt zu interpretieren. Inhalte, die über JavaScript laden, werden von vielen KI-Crawlern nicht zuverlässig erfasst. Und ein klar strukturiertes H2/H3-Gerüst wirkt als semantischer Anker: Es hilft LLMs, Inhalte als Bausteine für Teilantworten zu verwenden.

Fazit: KI empfiehlt Klarheit und Substanz – nicht Lautstärke

KI-Suchmaschinen sind keine Werbeplattformen. Sie sind Empfehlungssysteme, die nach verständlichen, konsistenten und belegbaren Inhalten suchen. Wer dort sichtbar sein will, muss nicht mehr schreien – er muss erklären.

Für KMU ist das eine echte Chance. Nicht das größte Werbebudget entscheidet, sondern die Bereitschaft, das eigene Wissen tatsächlich zu teilen: konkret, nachvollziehbar, substanziell.

Der erste Schritt: Tippe bei ChatGPT die Frage ein, die deine Wunschkunden stellen. Wenn du nicht auftauchst – dann weißt du, wo die Arbeit anfängt.

Quellen

  1. Aggarwal, P. et al. (2024): GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024 – Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference. arxiv.org/abs/2311.09735
  2. Gartner, Inc. (2024): Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026 Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents.
  3. SparkToro (2025): Zero-Click-Analyse EU, zitiert nach datenbasiert.de
  4. Visibility Labs (2026): ChatGPT vs. Organic Search Conversion Rates – 94 eCommerce Sites Analyzed. visibilitylabs.ai
  5. Markenformer (2026): GEO: Der neue Standard neben SEO für Markenführung 2026.markenformer.de
Bild von Christian Schütz

Christian Schütz

Christian Schütz ist Mitgründer und Geschäftsführer von SuS.digital, einer Digitalagentur mit Sitz in Wels, Oberösterreich. SuS.digital berät KMU aus Industrie, Handel, Tourismus und Dienstleistung zu SEO, GEO, Webdesign und digitaler Markenkommunikation – mit über 10 Jahren Praxiserfahrung und eigenem E-Commerce-Background.

Suchverhalten verändert sich gerade schneller als viele Unternehmen reagieren können. Google bleibt wichtig – aber Sichtbarkeit entsteht 2026 nicht mehr nur in den klassischen Suchergebnissen. Wer gefunden werden will, muss verstehen, wo Menschen suchen und wie KI-Systeme Antworten zusammenbauen.

Was sich 2026 in der Suche wirklich verändert

Früher war die Logik simpel: Suchbegriff eingeben, zehn blaue Links, Klick auf Platz 1–3. Heute schiebt sich eine neue Ebene dazwischen:

  • KI-Antworten (z. B. in Google, Bing oder Tools wie ChatGPT/Perplexity)

  • Zero-Click-Suchen (Antwort kommt, ohne dass jemand auf die Website klickt)

  • Plattform-Suche (YouTube, LinkedIn, Amazon, App-Stores – je nach Branche)

Das Ergebnis: Selbst wenn du „gut rankst“, kann es sein, dass du weniger Traffic bekommst – weil die Antwort schon vorher geliefert wird.

Warum Google trotzdem wichtig bleibt – aber anders

Google ist nicht „tot“. Aber Google ist 2026 eher ein Ökosystem aus Antworten, Datenquellen und Empfehlungen:

  • Inhalte werden stärker zusammengefasst

  • Marken werden häufiger genannt statt geklickt

  • Vertrauen (E-E-A-T) wird zum Filter: Wer ist glaubwürdig, wer nicht?

Heißt konkret: Du optimierst nicht mehr nur für Rankings, sondern für Verständlichkeit, Zitierfähigkeit und Autorität.

Die neuen Sichtbarkeitskanäle, die KMU nicht ignorieren sollten

KI-Suche und Answer Engines (LLMO / GEO)

KI-Systeme greifen auf viele Signale zurück: Website-Inhalte, strukturierte Daten, Veröffentlichungen, Erwähnungen, Profile, Reviews. Wenn deine Marke dort nicht sauber erklärt ist, wirst du seltener empfohlen.

Wichtig: Es geht nicht darum, „KI auszutricksen“, sondern Inhalte so aufzubauen, dass sie klar, eindeutig und verlässlich sind.

Plattformen: LinkedIn, YouTube, Branchenverzeichnisse

In vielen B2B-Bereichen passiert die „Vorentscheidung“ längst auf Plattformen:

  • LinkedIn für Expertise & Vertrauen

  • YouTube für Erklärinhalte (Produkte, Prozesse, Cases)

  • Verzeichnisse/Portale für Vergleichbarkeit (je nach Branche)

Die Website bleibt die Basis – aber Reichweite entsteht verteilt.

Reviews, Reputation und digitale Autorität

Für KI und klassische Suche gilt: Reputation ist ein Rankingfaktor – und ein Vertrauenssignal. Wer 2026 sichtbar sein will, braucht:

  • echte Referenzen

  • nachvollziehbare Case Studies

  • konsistente Unternehmensdaten (Namen, Profile, Standortdaten)

  • klare Positionierung

Was Unternehmen jetzt tun sollten

1) Website als „Source of Truth“ aufbauen

Deine Website muss das sein, worauf alles verweist:

  • klare Leistungsseiten

  • konkrete Zielgruppenansprache

  • saubere Struktur, interne Verlinkung

  • Inhalte, die Fragen wirklich beantworten (nicht nur „wir sind…“)

2) Content nicht mehr nur nach Keywords planen

Keywords bleiben nützlich – aber der Hebel liegt stärker bei:

  • Problem- und Entscheidungsfragen

  • Vergleichen („X vs. Y“, „Kosten“, „Ablauf“, „Dauer“)

  • Use Cases aus echten Projekten

  • Branchen-Varianten (Industrie, Tourismus, Handel, Dienstleistung)

3) Autorität über mehrere Kanäle aufbauen

Du musst nicht überall sein. Aber dort, wo du bist, musst du klar erkennbar sein:

  • einheitliche Botschaften

  • wiederkehrende Themen

  • echte Expertise statt Content-Masse

Typische Fehler, die 2026 teuer werden

  • Nur auf Google-Rankings starren, obwohl Sichtbarkeit längst „überall“ entsteht

  • Austauschbarer KI-Content, der nichts Eigenes beiträgt

  • Unklare Positionierung („wir machen eh alles“)

  • Keine strukturierte Content-Architektur (alles ist Blog, nichts ist Strategie)


Fazit: Sichtbarkeit wird breiter – und gleichzeitig anspruchsvoller

2026 gewinnt nicht, wer am lautesten „SEO“ sagt. Sondern wer verständlich, vertrauenswürdig und konsequent kommuniziert – über Google hinaus. Die gute Nachricht: Gerade KMU können hier punkten, weil sie näher an echten Projekten, echten Kundenfragen und echter Substanz sind.

Warum sinkende Besucherzahlen kein Zufall sind – und wie du richtig reagierst

Der Website-Traffic geht zurück. Nicht abrupt, sondern schleichend. Viele Unternehmen merken es erst, wenn Leads fehlen oder Kampagnen schlechter performen.

Die Ursache liegt selten in einem einzelnen Fehler. Meist ist es ein struktureller Wandel: Suchmaschinen werden zu Antwortmaschinen – und KI verändert die Spielregeln grundlegend.

Google Suchergebnisseite (SERP) mit Google AI Overview Auszug zur Suchanfrage "Was ist eine gute Digitalagentur in Wels" am Beispiel SuS.digital

Die neue Realität: Suchen ohne Klicks

Google, Bing und Co. liefern immer häufiger direkte Antworten.
KI-Overviews, Featured Snippets und Chatbots beantworten Fragen, bevor Nutzer überhaupt eine Website besuchen.

Das bedeutet für Unternehmen:

  • Weniger Klicks trotz guter Rankings

  • Sinkender organischer Traffic bei gleichbleibender Sichtbarkeit

  • Veränderte Erwartungen an Inhalte

SEO funktioniert nicht mehr nur über Platzierungen.
Es geht darum, in Antworten stattzufinden.

Warum klassische SEO allein nicht mehr reicht

Suchmaschinenoptimierung war lange klar definiert: Keywords, Rankings, Backlinks.

Das bleibt wichtig – aber es reicht nicht mehr aus.

Denn KI-Systeme bewerten Inhalte anders:

  • Sie suchen nach klaren Aussagen, nicht nach Keyword-Dichte

  • Sie bevorzugen kontextreiche, strukturierte Inhalte

  • Sie greifen auf Markenautorität und externe Signale zurück

Wer nur für Google optimiert, übersieht einen wachsenden Teil der digitalen Sichtbarkeit.

Sichtbarkeit verschiebt sich – nicht der Bedarf

Wichtig: Der Bedarf verschwindet nicht.
Menschen suchen weiterhin nach Lösungen, Anbietern und Empfehlungen.

Was sich ändert, ist der Weg dorthin:

  • Von der Suchanfrage zur direkten Antwort

  • Von der Website zur Zusammenfassung

  • Von zehn Treffern zu einer Empfehlung

Unternehmen, die hier nicht vorkommen, verlieren Aufmerksamkeit – auch wenn sie fachlich gut sind.

Was jetzt zählt: Inhalte, die KI versteht

Damit Inhalte in KI-Antworten auftauchen, müssen sie anders aufgebaut sein.

Klarheit vor Kreativität

KI bevorzugt eindeutige Aussagen.
Was bietest du? Für wen? Warum bist du relevant?

Struktur vor Textlänge

Gut gegliederte Inhalte mit klaren Überschriften, Absätzen und Listen sind leichter interpretierbar – für Menschen und Maschinen.

Kontext statt Einzelkeywords

Themen ganzheitlich erklären. Zusammenhänge sichtbar machen. Begriffe einordnen.

Konsistenz über Kanäle hinweg

Website, Fachartikel, Profile, Erwähnungen: Alles zahlt auf dieselbe digitale Identität ein.

Markenautorität wird zum Rankingfaktor

KI-Systeme vertrauen nicht nur einzelnen Seiten.
Sie bewerten Marken.

Das bedeutet:

  • Wer wird häufig erwähnt?

  • Wer liefert konsistente Aussagen?

  • Wer wird als Experte wahrgenommen?

Für KMU im DACH-Raum ist das eine Chance:
Nicht Lautstärke gewinnt – sondern Klarheit und Kompetenz.

Von SEO zu ganzheitlicher Sichtbarkeit

Die Zukunft gehört Unternehmen, die:

  • SEO weiterhin sauber umsetzen

  • Inhalte strategisch strukturieren

  • KI-Lesbarkeit aktiv mitdenken

  • Ihre Expertise klar positionieren

Das ist kein Bruch mit SEO.
Es ist die konsequente Weiterentwicklung.

Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten

  1. Bestehende Inhalte überprüfen
    Sind Aussagen klar? Werden Fragen direkt beantwortet?

  2. Themen statt Keywords denken
    Welche Probleme lösen wir wirklich – und erklären wir das verständlich?

  3. Struktur verbessern
    Überschriften, FAQs, klare Absätze, saubere Seitenlogik.

  4. Marke stärken
    Einheitliche Botschaften, klare Positionierung, fachliche Präsenz.

Fazit: Weniger Traffic heißt nicht weniger Chancen

Sinkende Besucherzahlen sind ein Signal – kein Todesurteil.
Wer jetzt versteht, wie sich Suche verändert, kann sich früh positionieren.

Nicht für Algorithmen.
Sondern für Menschen – und die Systeme, die ihnen Antworten liefern.

PageSpeed Insights wird oft als Maßstab für SEO-Qualität verwendet. Das ist ein Missverständnis.

Das Tool ist wertvoll – aber nur, wenn man versteht, was es misst, was nicht und welche Daten Google tatsächlich für Rankings nutzt.

Was PageSpeed Insights wirklich ist

PageSpeed Insights (PSI) ist in erster Linie ein Analyse- und Diagnose-Tool.
Es kombiniert zwei unterschiedliche Datentypen:

  • Felddaten aus dem Chrome UX Report (CrUX)

  • Labordaten aus Lighthouse

Diese Kombination macht PSI hilfreich – aber auch anfällig für Fehlinterpretationen.

Quelle:
Chrome UX Report (CrUX) – Google Developers
https://developer.chrome.com/docs/crux/

Labordaten: gut zum Testen, schlecht als Entscheidungsgrundlage

Die Lighthouse-Daten in PageSpeed Insights entstehen in einer simulierten Testumgebung:

  • standardisiertes Gerät

  • gedrosselte CPU

  • simulierte Mobilfunkverbindung

Das sorgt für Vergleichbarkeit, hat aber wenig mit realen Nutzern zu tun.

Lighthouse zeigt:

  • wo Performance-Probleme entstehen können

  • nicht, wie echte Besucher die Seite erleben

Der bekannte 0–100-Score ist daher kein Realitätswert, sondern ein technischer Indikator.

Quelle:
Lighthouse Scoring Guide – Google
https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/performance/scoring/

 

Felddaten: das, was Google tatsächlich beobachtet

Die wirklich relevanten Daten stammen aus dem Chrome UX Report (CrUX).
Dabei handelt es sich um aggregierte Nutzungsdaten echter Chrome-User – über ein rollierendes 28-Tage-Fenster.

Diese Daten bilden die Basis für:

  • Core Web Vitals Reports in der Google Search Console

  • Page Experience-Bewertungen

Nur wenn ausreichend Traffic vorhanden ist, stehen diese Daten zur Verfügung.

Quellen:
CrUX Overview – Google
https://developer.chrome.com/docs/crux/
Search Console Core Web Vitals Report
https://support.google.com/webmasters/answer/9205520

Core Web Vitals: relevant – aber kein starker Rankingfaktor

Google nutzt Core Web Vitals als qualitatives Zusatzsignal.

Sie entscheiden nicht über Top-Rankings, sondern wirken als Tie-Breaker, wenn andere Faktoren vergleichbar sind.

John Mueller (Google) betont regelmäßig:

„Core Web Vitals are a ranking factor, but not a very strong one.“

Performance ersetzt keine:

  • Inhalte

  • Suchintention

  • saubere Technik

Quelle:
John Mueller, Google Search Central
https://www.inbounddesignpartners.com/blog/why-core-web-vitals-may-not-matter-as-much-as-you-think

Warum PageSpeed Insights oft „rot“ zeigt – obwohl nichts kaputt ist

Typische Gründe für schlechte PSI-Scores:

  • zu wenig Traffic → keine CrUX-Daten

  • kürzlich durchgeführte Optimierungen → noch nicht im 28-Tage-Fenster sichtbar

  • aggressive Simulation im Lighthouse-Test

  • Third-Party-Skripte, die im Labor stärker wirken als in der Realität

Ein roter Score bedeutet nicht automatisch ein reales UX- oder SEO-Problem.

Quelle:
Why Lab and Field Data Differ – Google
https://web.dev/lab-and-field-data-differences/

Wie man PageSpeed Insights richtig nutzt

PageSpeed Insights ist sinnvoll, wenn man es korrekt einordnet:

  • Felddaten zuerst lesen (wenn vorhanden)

  • Labordaten als Hypothesen, nicht als To-do-Liste

  • Scores nicht als KPI verwenden

  • Ergebnisse immer mit Search Console und echten Nutzersignalen abgleichen

Kurz gesagt:
PSI zeigt dir wo du suchen solltest, nicht was Google rankt.

 

Das Wichtigste in Kürze

  • Ab ~10.–14. September 2025 hat Google das inoffizielle URL-Parameter &num=100 (100 Ergebnisse/Seite) deaktiviert. Viele Rank-Tracker und Scraper nutzten genau das. Folge: Weniger Bot-/Scraper-Impressions in der GSC.

  • Analysen über Hunderte Properties zeigen: ~88 % verzeichnen Impressions-Drops und weniger einzigartige Queries – ohne echten Traffic-Einbruch. Durchschnittsposition wirkt besser, weil tiefe „Seite-3-bis-10-Impressions“ wegfallen.

  • Clicks & Conversions bleiben in vielen Accounts stabil – es handelt sich primär um einen Reporting-Shift, nicht um einen SEO-Crash.

Was ist passiert ?

Viele SEO-Tools holten sich früher 100 Ergebnisse pro SERP per &num=100. Google hat das jetzt abgedreht (bzw. nie offiziell unterstützt). Dadurch landen deutlich weniger Tool-/Bot-Aufrufe in den GSC-Impressions. 

Ergebnis: Impressions runter, Ø-Position scheinbar rauf, Clicks meist unverändert. Offizielle Berichte und Branchenanalysen bestätigen den Effekt und das Timing.

Warum steigen die Rankings „plötzlich“?

Die GSC berechnet die Durchschnittsposition nur für Suchanfragen/Seiten, die auch eine Impression hatten. Wenn dir jetzt die vielen „tiefen“ (Position 30–100) Bot-Impressions fehlen, verbessert sich der Positions-Durchschnitt – ohne dass du real weiter nach oben gerückt bist.

So prüfst du es in der Google Search Console (≈5 Min)

  1. Zeitraum wählen: Leistung → Suche und zum Beispiel die letzten 6 Monate wählen, damit der Effekt gut sichtbar ist. Achte auf Impressions ↓ und Ø-Position ↑.

  2. Nach Gerät aufsplitten: Desktop separieren – dort ist der Effekt oft stärker (weil viele Tracker Desktop ziehen).

  3. Clicks & GA4 gegenprüfen: Wenn Klicks/Conversions stabil bleiben, ist es Reporting, nicht Ranking-Verlust.

Häufige Missverständnisse

„Wir sind abgestürzt!“
Nein. In den meisten Fällen siehst du eine Datenbereinigung, keinen Sichtbarkeitsverlust. Beweis: Clicks/GA4 stabil.

„Google hat uns rausgeworfen.“
Das Muster ist branchenweit sichtbar – kein einzelnes Penalty-Signal.

„Liegt das an AI Overviews?“
AI Overviews verändern die Klickverteilung langfristig, erklären aber nicht den plötzlichen Sprung Mitte September. Das Timing passt klar zur num=100-Änderung.

Mehr zum Thema GEO?

Erfahre in unserem umfangreichen GEO-Ratgeber alles zum Thema „Optimierung für LLM und KI“.

GEO-Ratgeber lesen

Wichtigste Erkenntnisse in Kürze

  • GEO = Generative Engine Optimization: Inhalte so strukturieren, dass KI-Suchsysteme sie verstehen und zitieren können.
  • llms.txt und ai-hints.json: Experimente, keine Standards. Können getestet werden, sind aber nicht nötig.
  • Robots.txt bleibt zentral: Hier steuerst du, welche Bots (Google, GPTBot, PerplexityBot …) auf deine Inhalte zugreifen dürfen.
  • Wirklich entscheidend: Hochwertige Inhalte, klare Struktur, saubere Technik.
  • Praxis-Tipp: Lieber in Content-Qualität investieren als in experimentelle Dateien.

Generative Engines wie ChatGPT, Perplexity oder die Google AI Overviews verändern, wie Inhalte gefunden werden. Das Schlagwort dazu lautet GEO (Generative Engine Optimization) – im Kern nichts anderes als SEO für KI-Suchsysteme.

Viele Agenturen behaupten gerade, dass dafür neue Dateien wie llms.txt oder ai-hints.json unbedingt notwendig seien. Doch stimmt das wirklich?

Mythos llms.txt und ai-hints.json

Die Begriffe klingen nach neuen Standards, tatsächlich handelt es sich aber um Experimente und Community-Vorschläge.

llms.txt

  • Idee: Angelehnt an die bekannte robots.txt. Während diese Bots den Zugriff erlaubt oder verbietet, soll llms.txt LLMs aktiv zeigen, welche Inhalte besonders relevant sind.
  • Beispiele für Inhalte: FAQs, Produktseiten, AGB, technische Dokumentationen oder Anleitungen.
  • Sinnvoll: Bei Websites mit klar abgegrenzten, wichtigen Ressourcenseiten, die sonst in der Gesamtmenge an Content untergehen könnten. Zum Beispiel Knowledge-Bases, große Support-Portale oder Online-Dokumentationen.
  • Weniger sinnvoll: Bei klassischen Unternehmens-Websites mit überschaubarem Umfang. Hier sind gute Sitemaps und saubere Struktur meist völlig ausreichend.

ai-hints.json

  • Idee: Statt einer simplen Textdatei eine strukturierte JSON-Datei, in der man Maschinen Hinweise gibt, wie Inhalte genutzt werden können.
  • Mögliche Angaben: Prioritäten, Content-Typen (Produkt, Blog, Doku), Sprache oder auch Hinweise zur Zitierweise.
  • Realität: Kein offizieller Standard, kaum verbreitet, aktuell vor allem in Blogposts und Pilotprojekten beschrieben.


Der Status Quo

Wichtig zu verstehen: Keiner der großen Player (OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity …) verlangt oder wertet diese Formate derzeit systematisch aus.

Sie sind also eher ein „nice to have“ oder ein Experimentierfeld für Websites, die proaktiv testen möchten, wie sich Inhalte besser für KI-Crawler aufbereiten lassen

Was für GEO wirklich zählt

  • Strukturierte Inhalte: Klare Überschriften, FAQs, Anleitungen, Tabellen.
  • Technische Basis: Schnelle Ladezeiten, saubere Sitemaps, mobile Optimierung.
  • Quellen verständlich machen: Inhalte so aufbereiten, dass KI-Systeme Fakten klar erkennen und zitieren können.
  • Bots steuern: In der robots.txt gezielt festlegen, ob GPTBot, PerplexityBot oder ClaudeBot crawlen dürfen.

Praxis-Tipp & Fazit

Wer Lust hat, kann eine einfache llms.txt anlegen und die wichtigsten Seiten darin auflisten. Schaden tut es nicht – aber ein Ranking-Bonus ist aktuell nicht zu erwarten. Investiere deine Zeit lieber in hochwertigen Content, der Menschen und Maschinen gleichermaßen überzeugt.

Fazit
Keine Panik: GEO basiert auf bekannten SEO-Prinzipien. Dateien wie llms.txt oder ai-hints.json sind nette Experimente, aber keine Voraussetzung, um in der Welt von KI-Suchsystemen sichtbar zu bleiben. Entscheidend bleibt: gute Inhalte, klare Struktur und eine saubere technische Basis.

 

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Wie bewertet Google Inhalte?

Old but gold. Diese Werte basieren überwiegend auf der normalen Suche von Google. In dieser Studie sind Themen wie AI Overview oder GEO noch nicht berücksichtigt. 

Dennoch: Die Kernthemen bleiben teilweise sehr ähnlich oder gleich.

Was man messen kann – und was nicht

Google veröffentlicht weder exakte Gewichtungen einzelner Ranking-Faktoren noch vollständige Nutzersignale aus den SERPs. Entsprechend gilt: Man misst Korrelationen, keine Kausalitäten. Trotzdem liefern solche Analysen klare Hinweise, wo Optimierung in der Praxis ansetzen sollte.

Diese folgende Übersicht bietet eine wertvolle Quelle, woran man bei der Suchmaschinenoptimierung zuerst arbeiten sollte:

Quelle: Semrush

Ergebnisse einer Studie von SEMRush zum Thema Ranking Faktoren in Google. Die Statistik zeigt, welche Faktoren mehr und welche weniger zu Rankings beitragen

Warum diese Studie?

SEO ist komplexer, als es auf den ersten Blick wirkt.

Ziel ist nicht, „die eine Wahrheit“ zu liefern, sondern Denkanstöße: Welche Signale korrelieren auffällig mit Top-Rankings? Wo lohnt es sich, die eigene Strategie zu schärfen? Welche alten Annahmen sollte man hinterfragen?

Diese Studie wurde von Semrush durchgeführt auf Basis folgender Daten:

Datengrundlage & Vorgehen

  • Stichprobe: 16.298 englische Keywords (jeweils >100 Suchanfragen/Monat)

  • SERP-Erfassung: je Keyword die Top 20 – in Summe ca. 300.000 Positionen

  • Kennzahl: Für jeden Faktor wurde ein Korrelationswert zur Ranking-Position berechnet

  • Zielsetzung: Muster erkennen und priorisieren – keine Ursache-Wirkung-Beweise

Untersuchte Faktoren

  • Klassiker: Onpage-Signale, Content-Tiefe, interne Verlinkung, Backlinks, Technik

  • Semantische Relevanz: Themenpassung via Wort-Embeddings – näher an der Art, wie Suchmaschinen Inhalte „verstehen“

  • Markensignale/Direct-Traffic: Proxies dafür, wie stark eine Domain direkten (Brand-)Traffic nutzt – und wie das mit Rankings zusammenhängt

Was man aus der Studie mitnimmt

  • Relevanz schlägt Dichte: Inhalte, die das Suchanliegen semantisch vollständig lösen, korrelieren stabil mit besseren Positionen.

  • Qualität wirkt breit: Struktur, Verständlichkeit, Aktualität und Quellenstärke zahlen messbar auf Rankings ein.

  • Marke hilft: Stärkerer Direkt-/Brand-Traffic geht häufig mit besseren Platzierungen einher – Vertrauen erzeugt Klicks, Klicks erzeugen Sichtbarkeit.

  • Signale wirken im Verbund: Rankings entstehen aus dem Zusammenspiel von Content-Qualität, Technik, interner Verlinkung, Autorität und Marke.

Wofür taugt das – und wofür nicht?

  • Gut für: Prioritäten, Content-Roadmaps, Argumente fürs nächste Update, Hypothesen fürs Testing

  • Nicht dafür da: „Geheime Hebel“ zu finden – Korrelation ≠ Kausalität, aber zeigt zuverlässig, wo man ansetzt

Die gesamte Studie mit allen Details findet ihr hier.

Wichtigste Erkenntnisse zum Thema GEO Optimierung in 2026 zusammengefasst:

  • GEO (Generative Engine Optimization) ergänzt klassische SEO.
    Während SEO auf Rankings und Klicks abzielt, sorgt GEO dafür, dass Unternehmen in KI-Antworten (z. B. ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews) genannt, verstanden und empfohlen werden.

  • SEO optimiert für Rankings – GEO optimiert für Antworten.
    KI-Systeme liefern immer öfter direkte Antworten statt Linklisten. Sichtbarkeit entsteht dadurch zunehmend ohne Klick, aber mit hoher Markenwirkung.

  • GEO ist messbar – aber anders als SEO.
    Wichtige Indikatoren sind u. a. Markennennungen in KI-Antworten, korrekte Einordnung, steigende Brand-Searches und mehr Direktzugriffe statt klassischer Keyword-Klicks.

  • Bestimmte Content-Formate funktionieren besonders gut für KI.
    Klare Definitionen, Frage-Antwort-Strukturen, Vergleiche, Listen und praxisnahe Erklärungen werden von KI-Systemen bevorzugt genutzt.

  • Vertrauen, Autorität und Klarheit sind zentrale GEO-Faktoren.
    KI bewertet nicht nur Inhalte, sondern auch Absender, Kontext und Konsistenz. Klare Autorenschaft und nachvollziehbare Expertise erhöhen die Sichtbarkeit deutlich.

  • GEO ersetzt SEO nicht – es baut darauf auf.
    Unternehmen, die 2025 und darüber hinaus sichtbar bleiben wollen, brauchen beides:
    SEO als Fundament, GEO als Erweiterung für die KI-getriebene Suche.

Was ist GEO?

Large Language Model Optimization (LLMO), Generative Engine Optimization (GEO) oder einfach SEO für KI?

Die eine „richtige“ Begrifflichkeit hat sich derzeit noch nicht durchgesetzt.

Aber eines ist bereits klar: Die Optimierung für KI-Systeme wie ChatGPT / Perplexity / Gemini & Co wird uns die nächsten Jahre intensiv beschäftigen. 

Bereits jetzt (und wir stehen bestimmt erst am Anfang) gibt es große Veränderungen. Wie wir in Zukunft im Internet suchen oder einkaufen, wird sich für immer verändern.

Aber was müssen wir dafür beachten?

In diesem Ratgeber haben wir unsere ersten Erkenntnisse zusammengefasst.

Google Suchergebnisseite (SERP) mit Google AI Overview Auszug zur Suchanfrage "Was ist eine gute Digitalagentur in Wels" am Beispiel SuS.digital
Google AI Overviews für den Suchbegriff "Was ist eine gute Digitalagentur in Wels"

Unterschied zwischen SEO und GEO

SEO und GEO verfolgen dasselbe Ziel – Sichtbarkeit.
Der Weg dorthin unterscheidet sich jedoch grundlegend.

Klassisches SEO

Suchmaschinenoptimierung (SEO) zielt darauf ab, Inhalte in den organischen Suchergebnissen von Google möglichst weit oben zu platzieren.

Der Fokus liegt auf:

  • Keywords und Suchintention

  • Rankings in den SERPs

  • Klicks auf die Website

  • Technischer und inhaltlicher Optimierung

SEO funktioniert besonders gut, wenn Nutzer aktiv vergleichen, recherchieren und auswählen.

GEO – Generative Engine Optimization

GEO geht einen Schritt weiter.
Hier geht es nicht primär um Klicks, sondern darum, in KI-generierten Antworten präsent zu sein.

Der Fokus liegt auf:

  • Verständnis durch KI-Systeme

  • Kontext, Einordnung und Klarheit

  • Markennennungen und Empfehlungen

  • Vertrauen und Autorität

KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews liefern oft direkt Antworten – ohne klassische Ergebnisliste.

Der wichtigste Unterschied in einem Satz

SEO optimiert für Rankings.
GEO optimiert für Antworten.

Warum LLMO / GEO jetzt relevant ist

Die Suchwelt verändert sich – und zwar schneller, als es die meisten Marketer wahrhaben wollen. Während klassische SEO seit Jahren darauf ausgerichtet ist, in den Google-SERPs ganz oben zu stehen, schiebt sich eine neue Ebene dazwischen: KI-Suchmaschinen und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Claude.

Wer heute eine Frage stellt, bekommt immer öfter direkt eine Antwort, statt eine Liste von zehn blauen Links. Damit verändert sich das Spielfeld grundlegend: Es geht nicht mehr nur darum, für Google sichtbar zu sein – sondern auch dafür, dass KI-Modelle deine Marke, dein Produkt oder deine Inhalte verstehen, zitieren und weitergeben.

Genau hier setzt LLMO (Large Language Model Optimization) bzw. GEO (Generative Engine Optimization) an.

Ziel ist es, Inhalte so zu gestalten, dass sie von generativen KIs nicht nur gelesen, sondern auch korrekt verstanden, eingeordnet und in Antworten genutzt werden.

Das bedeutet:

  • Inhalte müssen klar, kontextreich und vertrauenswürdig formuliert sein.

  • Marken brauchen digitale Autorität über verschiedene Kanäle hinweg.

  • SEO wird zu einem ganzheitlichen Sichtbarkeits-Game – über Google hinaus.

Für Unternehmen eröffnet sich damit eine riesige Chance: Wer früh in GEO / LLMO investiert, hat die Möglichkeit, in einem neuen Kanal sichtbar zu werden, der in den nächsten Jahren so normal sein wird wie heute die klassische Suche.

GEO Guide - Infografik zu aktuellen Trends & Statistiken zum Thema Optimierung für LLM und KI

Zahlen & Fakten (Stand: Oktober 2025)

Perplexity AI

  • verzeichnete im Mai 2025 rund 780 M Anfragen (Queries) pro Monat

  • hatte im 1. Halbjahr 2025 etwa 22 M aktive Nutzer (MAU)

  • laut Drittquellen (Index.dev, Business of Apps, Exploding Topics)
    → Zahlen schwanken je nach Messmethode zwischen 600 M und 800 M Queries.

Google AI Overviews / AI Mode

  • 13,14 % der Suchanfragen im März 2025 zeigten ein AI Overview
    (Quelle: Semrush, Analyse von 10 M Keywords)

  • > 50 % der SERPs im Juni 2025 enthielten AI Overviews
    (Quelle: Advanced Web Ranking / Xponent21)

  • Seit Mai 2025 globaler Roll-out, seit Oktober 2025 auch breit in Europa (> 200 Länder, > 40 Sprachen)

Nutzung von KI-Tools

  • Laut mehreren DACH-Befragungen (2024/2025) nutzen über 70 % der Befragten KI-Tools zumindest gelegentlich, ca. 14 % täglich

  • Quelle je nach Studie variabel (z. B. Bitkom, HubSpot State of AI 2025)
    → Wichtig: Trends zeigen stark steigende Nutzung in KMU-Marketing-Teams.

Quellen:

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Begriffsklärung – LLMO vs. GEO

In den letzten Monaten tauchen immer mehr Begriffe rund um KI-optimierte Sichtbarkeit auf: LLMO (Large Language Model Optimization) und GEO (Generative Engine Optimization) sind die beiden, die am häufigsten fallen.

Doch was steckt eigentlich dahinter – und wo liegen die Unterschiede?

  • LLMO richtet sich direkt an die Funktionsweise von Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.

  • Ziel ist es, Inhalte so zu erstellen, dass ein Modell sie einfach versteht, korrekt interpretiert und bei Antworten wiedergeben kann.

  • Fokus liegt auf Struktur, Klarheit und semantischem Kontext. Beispiel: FAQs, klare Headings, saubere Erklärungen.

  • Kurz gesagt: Wie kann ich meine Inhalte so gestalten, dass ein Sprachmodell sie liebt und sicher verwendet?

  • GEO geht noch einen Schritt weiter: Es schaut nicht nur auf das Modell selbst, sondern auf die gesamte Antwortmaschine – also Systeme, die Suchergebnisse mit generativer KI kombinieren.

  • Beispiele: Google AI Overviews, Microsoft Copilot in Bing, Perplexity, ChatGPT etc.

  • Hier zählt nicht nur Content, sondern auch Autorität, Quellenverknüpfung, Markensignale und Vertrauensfaktoren.

  • GEO fragt also: Wie schaffe ich es, dass meine Marke in KI-Antworten als Quelle genannt oder verlinkt wird?

Das Zusammenspiel

  • LLMO ist sozusagen das Handwerk (Inhalte modellfreundlich gestalten).

  • GEO ist die Strategie (Sichtbarkeit in generativen Such-Ökosystemen).

  • Beides gehört zusammen: Ohne LLMO keine gute Grundlage – ohne GEO keine Reichweite.

Wie LLMs Informationen konsumieren und verarbeiten

Damit wir Inhalte gezielt für KI optimieren können, müssen wir zuerst verstehen, wie Large Language Models (LLMs) überhaupt an ihre Antworten kommen. Denn: Sie funktionieren ganz anders als klassische Suchmaschinen.

  • LLMs werden mit gigantischen Datenmengen trainiert – Büchern, Websites, Foren, Dokumentationen.

  • Alles, was einmal im Training landet, prägt das Modell langfristig.

  • Aber: Dieses Wissen ist statisch – ein Modell weiß nur, was es bis zu einem bestimmten Stichtag „gelernt“ hat. Beispiel: GPT-4.0 hat einen Wissensstand bis Anfang 2023.

  • Für Unternehmen heißt das: Inhalte, die dauerhaft sichtbar sein sollen, müssen frühzeitig in diese Datenströme einfließen – und möglichst oft, damit sie Gewicht bekommen.

  • Um nicht nur veraltetes Wissen wiederzugeben, binden viele Anbieter ihre Modelle an aktuelle Datenquellen an.

  • Beispiele:

    • Perplexity durchsucht in Echtzeit das Web und blendet Quellen direkt ein.

    • ChatGPT (Plus-User) kann per Bing-Suche aktuelle Infos einholen.

    • Google AI Overviews greifen auf den Live-Index von Google zurück.

  • Das nennt sich Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell kombiniert sein internes Wissen mit frischen Daten aus externen Quellen.

  • Für LLMO/GEO bedeutet das: aktuelle Inhalte werden besonders oft in Antworten gezogen.

  • Nicht jede Website landet gleich oft in KI-Antworten. Modelle und Engines bevorzugen:

    • Autoritative Quellen (z. B. Wikipedia, Fachportale, große News-Seiten).

    • Gut strukturierte Inhalte mit klaren Absätzen, Fragen & Antworten.

    • Entities, die eindeutig identifizierbar sind (z. B. Firmen mit LinkedIn-Profil, Wikipedia-Seite, Knowledge Graph-Eintrag).

  • Vertrauen & Reputation sind entscheidend: Wenn deine Marke auch außerhalb deiner Website sichtbar ist (z. B. Erwähnungen, Presse, Social Proof), steigt die Wahrscheinlichkeit, in Antworten aufzutauchen.

  • Anders als Google früher liefert ein LLM nicht „eine Liste mit Optionen“, sondern eine fertige Antwort in natürlicher Sprache.

  • Quellen werden – wenn überhaupt – dezent verlinkt (wie bei Perplexity) oder nur als Fußnote genannt.

  • Bedeutet: Der Kampf um Klicks verschiebt sich → Statt auf Position 1 in den SERPs musst du dafür sorgen, dass du überhaupt im Antworttext vorkommst.

👉 Wichtig für die Praxis:

  • Statisches Wissen (Training) → baue langfristige Autorität auf.

  • Aktuelles Wissen (RAG) → halte Content frisch, regelmäßig aktualisieren.

  • Quellengewichtung → baue Trust & Reputation auf, nicht nur Content.

  • Antwort-Logik → denke in „Antworten“, nicht nur in Keywords.

GEO Optimierung in ChatGPT

Neue Ranking-Faktoren für LLMO

Die klassischen SEO-Signale wie Keywords, Backlinks und technische Performance bleiben zwar relevant – aber wenn es um KI-Antworten geht, kommen neue Faktoren ins Spiel. LLMs gewichten Inhalte nicht wie ein Crawler, sondern wie ein menschlicher Leser mit Gedächtnis und Kontextverständnis.

  • KIs „lieben“ Inhalte, die klar strukturiert und einfach zu verarbeiten sind.

  • Lange, verschachtelte Texte ohne klare Gliederung funktionieren schlechter.

  • Best Practice: Arbeite mit präzisen Überschriften, kurzen Absätzen und eindeutigen Formulierungen.

  • Extra-Power: Frage-Antwort-Formate (FAQs), weil LLMs genau darauf trainiert sind.

 

  • Suchmaschinen optimieren für Keywords – KIs optimieren für Entities (eindeutige „Dinge“, wie Personen, Marken, Orte, Produkte).

  • Beispiel: Wenn „SuS.digital“ in Google Knowledge Graph, LinkedIn, Wikipedia und in Fachartikeln konsistent auftaucht, versteht eine KI klar: Das ist eine Autorität.

  • Best Practice: Baue deine Marke als eindeutige Entität auf → konsistentes Wording, Profile in Fachverzeichnissen, strukturierte Daten (Schema.org). Positionierung & Branding bleiben wichtiger denn je.

  • KIs zitieren lieber Marken, die vertrauenswürdig und etabliert wirken.

  • Signale: Presseberichte, Erwähnungen in Fachblogs, starke LinkedIn-Präsenz, positive Rezensionen.

  • Bedeutet: SEO wird stärker zum PR- und Branding-Spiel.

  • Da viele Engines wie Perplexity oder Google AI Overviews live crawlen, werden aktuelle Inhalte überproportional bevorzugt.

  • Alte, veraltete Texte verlieren schneller an Relevanz.

  • Best Practice: Evergreen-Content regelmäßig aktualisieren und mit Datum sichtbar machen.

  • Sprachmodelle können nicht nur Text, sondern auch Bilder, Videos, Tabellen und Codesnippets verarbeiten.

  • Inhalte mit klaren Visuals oder Infografiken haben Vorteile – besonders, wenn Engines sie direkt einbetten können.

  • Beispiel: Tutorials mit Screenshots oder kurze How-To-Videos.

  • LLMs orientieren sich an Reputation: Wer mehrfach auf seriösen Seiten erwähnt wird, hat höhere Chancen.

  • Signale können sein: Unternehmensbewertungen, Zitate, Autorennamen, LinkedIn-Profilstärke.

  • Kurz: Digitales Vertrauen wird zum Rankingfaktor.

  • LLMs „destillieren“ deine Inhalte → wenn deine Kernbotschaft klar erkennbar ist, steigt die Chance, dass sie in der Antwort landet.

  • Best Practice: Starke Headlines, klare USPs, eindeutige Antworten auf zentrale Fragen.

GEO Optimierung in Google KI / Gemini

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Wie lässt sich GEO-Optimierung messen?

GEO-Optimierung folgt anderen Regeln als klassisches SEO.
Während Rankings, Klicks und Impressionen lange die wichtigsten Kennzahlen waren, verschiebt sich der Fokus bei KI-Systemen deutlich.

Denn:
Sichtbarkeit in generativen Antworten bedeutet nicht automatisch mehr Traffic – aber oft mehr Markenpräsenz, Vertrauen und Kaufwahrscheinlichkeit.

Was heute realistisch messbar ist

Aktuell (Stand Anfang 2026) gibt es noch keine „GEO-Search-Console“. Trotzdem lassen sich klare Indikatoren beobachten:

  • Marken-Nennungen in KI-Antworten
    Taucht dein Unternehmen bei typischen Fragen in ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews auf?

  • Qualität der Darstellung
    Wird deine Marke korrekt eingeordnet – oder nur beiläufig erwähnt?

  • Zunahme von Brand-Searches
    Mehr direkte Suchen nach Markenname, Produkt oder Unternehmen.

  • Anstieg von Direktzugriffen & Empfehlungen
    Nutzer kommen nicht mehr über Keywords, sondern gezielt.

Wichtig zu verstehen

GEO ist keine Traffic-Disziplin im klassischen Sinn.
Es ist eine Sichtbarkeits- und Vertrauensdisziplin.

Wer hier nur auf Klickzahlen schaut, verpasst den eigentlichen Effekt.

GEO Optimierung in Perplexity

Praktische Optimierungsmaßnahmen

Theorie ist gut – aber wie setzt man LLMO/GEO konkret um? Hier findest du die wichtigsten Hebel für deine Content-Strategie.

  • Von Keywords zu Fragen: Statt nur auf Suchbegriffe zu optimieren, sollten Inhalte explizit Fragen beantworten, die Nutzer stellen („Wie funktioniert…?“, „Was kostet…?“, „Welche Vorteile hat…?“).

  • Q&A-Formate nutzen: FAQ-Boxen, Glossare, „Was ist …?“-Texte – perfekt für KIs, weil sie auf solche Strukturen trainiert sind.

  • Kurze, prägnante Definitionen: KIs bevorzugen klare Antworten, die sie ohne Umwege in Texte einbauen können.

💡 Praxis-Tipp: Starte jedes Kapitel oder Thema mit einer Kernaussage in 1–2 Sätzen, bevor du ins Detail gehst.

  • Nutze saubere HTML-Struktur: <h1> bis <h3> sinnvoll setzen, keine Keyword-Spam-Headlines. (sollte eigentlich schon immer so sein 😅)

  • Ergänze Schema.org-Markup (FAQ, How-To, Product, Organization) → hilft Maschinen, Inhalte besser zu verstehen.

  • Listen, Tabellen, Bulletpoints funktionieren hervorragend, weil KIs diese Infos leicht extrahieren können. (und auch User sie leicht und schneller erfassen können)

💡 Praxis-Tipp: Erstelle für wichtige Themen strukturierte Daten + FAQ-Snippets – das erhöht die Chance, direkt in KI-Antworten aufzutauchen.

  • Markensignale aufbauen: Konsistente Erwähnungen auf LinkedIn, Fachportalen, Presse, Interviews.

  • Eigene Autorenseiten mit Foto, Vita, LinkedIn-Link → Autorität signalisieren.

  • Third-Party-Trust: Bewertungen (Google, Trustpilot, ProvenExpert) wirken auch auf KI-Signale.

💡 Praxis-Tipp: Baue dir einen digitalen Footprint über deine Website hinaus – LLMs erkennen und bevorzugen Marken, die auch anderswo vorkommen.

  • Performance: Schnelle Ladezeiten und klare Strukturen erleichtern es, dass Inhalte in RAG-Suchen auftauchen.

  • Robots.txt & Sitemap: Alles crawlbar halten, keine wichtigen Inhalte blockieren.

  • Sauberes Wording: Einheitliche Schreibweise deiner Marke, Produkte und Begriffe – für eindeutige Entity-Zuordnung.

  • Schreibe nicht nur für Menschen, sondern auch für maschinenlesbare Klarheit.

  • Beispiel:

    • Mensch: „Unser Produkt überzeugt mit vielen Vorteilen.“

    • KI-gerecht: „Unser Produkt XY reduziert Kosten um 30 %, verbessert die Liefergeschwindigkeit und ist seit 2022 ISO-zertifiziert.“

  • Fakten, Zahlen und klare Aussagen haben höhere Chancen, in Antworten übernommen zu werden.

  • Problemorientierte Inhalte: „Wie kann ich…?“ → extrem hohe Sichtbarkeit in AI Overviews.

  • Vergleichsartikel: „X vs. Y“ → oft in Perplexity und ChatGPT-Antworten genannt.

  • Anwendungsbeispiele: Praxisnah zeigen, wie etwas funktioniert.

💡 Praxis-Tipp: Lege dir eine Liste mit 50 typischen Kundenfragen an und beantworte sie als kurzen, klaren Artikel oder FAQ.

Risiken & Herausforderungen

So viel Potenzial LLMO und GEO auch bieten – die neue Suchwelt hat ihre Schattenseiten. Wer sich blind auf KI-Sichtbarkeit verlässt, riskiert böse Überraschungen.

  • KIs erfinden Fakten („Halluzinationen“), wenn sie keine sicheren Daten haben.

  • Das kann dazu führen, dass dein Unternehmen falsch dargestellt wird – von falschen Preisen bis hin zu erfundenen Referenzen.

  • Problem: Du hast keine direkte Kontrolle, welche Inhalte in einer Antwort landen.

  • In den SERPs konntest du deine Snippets noch beeinflussen – in KI-Antworten bestimmt das Modell, wie deine Marke dargestellt wird.

  • Heißt: Selbst mit guten Inhalten kann deine Positionierung verzerrt wirken.

  • Modelle bevorzugen bekannte, große Quellen. Kleinere Unternehmen haben es schwerer, in Antworten berücksichtigt zu werden.

  • Wer keine digitale Autorität aufgebaut hat, läuft Gefahr, übersehen zu werden – egal wie gut die Inhalte sind.

  • Wenn eine KI Inhalte aus deiner Website zieht und ohne klaren Link wiedergibt: Ist das noch fair?

  • Noch gibt es kaum Rechtsprechung – Urheberrecht, Quellenangaben und Zitationspflichten sind ein offenes Feld.

  • Der Drang, „KI-optimierten Content“ zu produzieren, führt schnell zu Masse statt Klasse.

  • Gefahr: Inhalte werden beliebig, Nutzer verlieren Vertrauen – und KIs erkennen irgendwann minderwertige Inhalte.

  • Suchmaschinen verändern sich gerade rasant. Was heute funktioniert, kann in sechs Monaten schon wieder anders sein.

  • Strategien müssen also flexibel bleiben und dürfen nicht nur auf eine Plattform (z. B. Perplexity oder Google Overviews) setzen.

AI Overviews verändern die Spielregeln

Mit den Google AI Overviews hat sich die Suche endgültig verändert.
Immer mehr Fragen werden direkt beantwortet – ohne dass Nutzer eine Website anklicken müssen.

Das bedeutet:

  • Weniger Klicks

  • Weniger klassische Rankings

  • Mehr Aufmerksamkeit für die Quellen, die genannt werden

Warum das kein Nachteil sein muss

Auch wenn der Klick ausbleibt, bleibt etwas anderes bestehen:
Markenwirkung.

Wer in AI Overviews oder KI-Antworten:

  • genannt

  • empfohlen

  • zitiert

wird, baut Vertrauen auf – oft noch bevor ein Nutzer aktiv sucht oder vergleicht.

GEO denkt deshalb weiter als SEO

Nicht die Position zählt allein, sondern:

  • ob du vorkommst

  • wie du vorkommst

  • in welchem Kontext du genannt wirst

Genau hier setzt GEO-Optimierung an.

Ausblick – Die Zukunft von LLMO & GEO

Eines ist klar: Die Suche, wie wir sie kennen, steht vor einem Umbruch.
Was heute noch als „neues Feature“ wahrgenommen wird, wird in wenigen Jahren Standard sein – genauso, wie sich die mobilen Suchergebnisse damals in kürzester Zeit durchgesetzt haben.

  • Klassische SERPs mit zehn blauen Links verschwinden Schritt für Schritt.

  • Nutzer erwarten direkte, klare Antworten – ob in Google AI Overviews, Perplexity oder Bing Copilot.

  • Webseiten werden dadurch nicht obsolet, aber ihre Rolle ändert sich: Sie liefern die Basisinformationen, die in KI-Antworten einfließen.

  • Keywords allein verlieren an Gewicht.

  • KI denkt in Entitäten: Marken, Produkte, Personen, Orte.

  • Wer es schafft, seine Marke digital als „eindeutiges Ding“ zu verankern, gewinnt Sichtbarkeit – unabhängig vom Keyword-Dichte-Spiel.

  • Antworten werden nicht nur aus Text bestehen, sondern aus Videos, Bildern, Tabellen und sogar interaktiven Elementen.

  • Unternehmen, die schon heute auf vielseitigen Content setzen, haben morgen die Nase vorn.

  • Sichtbarkeit wird nicht mehr nur über „Ranking auf Position 1“ gemessen.

  • KPIs verschieben sich zu: „Werde ich in AI Overviews genannt?“, „Wie oft zitiert Perplexity meine Marke?“, „Wo tauche ich in ChatGPT-Antworten auf?“

  • Das erfordert neue Tools und Monitoring-Strategien.

  • Je mehr generative KIs den Markt prägen, desto mehr werden Autorität, Trust und Reputation zum entscheidenden Hebel.

  • Ein „No-Name-Contentprojekt“ hat es schwer – starke Marken werden bevorzugt.

  • Wer jetzt in Brand-Building investiert, schafft die Basis für langfristige KI-Sichtbarkeit.

  • SEO wird nicht verschwinden, aber es wird sich neu definieren.

  • Content, PR, Branding, Technik und KI-Know-how verschmelzen stärker.

  • Erfolgreiche Unternehmen werden jene sein, die diese Disziplinen zusammenbringen – statt sie isoliert zu betrachten.

👉 Fazit des Ausblicks:
Die Zukunft gehört nicht mehr nur dem „Ranking“, sondern dem Relevanz-Faktor: Wird deine Marke von KIs als vertrauenswürdige Quelle erkannt?
LLMO & GEO sind der Schlüssel, um genau das sicherzustellen – und damit nicht nur sichtbar, sondern auch relevant in der nächsten Suchgeneration zu bleiben.

Praxis-Checkliste für LLMO & GEO

Schritt für Schritt zur KI-Sichtbarkeit – von heute bis in die Zukunft.

Quick Wins (sofort umsetzbar)

  • Inhalte in Frage-Antwort-Form aufbereiten (FAQs, „Was ist …?“-Texte).

  • Klare Kernaussagen in 1–2 Sätzen am Anfang jedes Artikels.

  • FAQ- & How-To-Schema-Markup implementieren.

  • Inhalte regelmäßig aktualisieren und mit sichtbarem Datum versehen.

  • Einheitliche Schreibweise für Marke, Produkte und Begriffe sicherstellen.

Mittelfristige Maßnahmen (1–6 Monate)

  • Content-Audit: Bestehende Inhalte prüfen, auf Klarheit und KI-Tauglichkeit optimieren.

  • Entitäten stärken: Organisation- und Personendaten mit Schema.org markieren, Knowledge Graph-Einträge prüfen.

  • Brand-Building: Erwähnungen in Fachportalen, Interviews, PR-Maßnahmen, LinkedIn-Präsenz.

  • Trust-Signale ausbauen: Kundenbewertungen, Fallstudien, Testimonials.

  • Multimodaler Content: Infografiken, Videos, Tabellen einbinden.

Langfristige Roadmap (6–24 Monate)

  • Themen-Cluster entwickeln (Pillar Pages + Cluster Content), die Fragen umfassend abdecken.

  • Digitale Autorität aufbauen → Ziel: als feste Quelle von KIs erkannt werden.

  • Monitoring-Setup etablieren (z. B. Nennungen in Perplexity, Google AI Overviews, Social Listening).

  • Team weiterbilden: SEO, Content, PR & KI-Strategien verzahnen.

  • Experimentieren mit KI-Formaten: eigene Bots, personalisierte KI-Assistenten, API-Anbindungen.

👉 Merksatz:

LLMO optimiert Inhalte für Maschinenlesbarkeit – GEO sorgt für die Sichtbarkeit der Marke in der neuen Suchrealität.
Wer heute investiert, wird morgen nicht nur gefunden, sondern auch zitiert.

Wichtigste Erkenntnisse in Kürze

  • Was Google AI Overviews sind – und warum Google damit von Linklisten zu direkten KI-Antworten wechselt.
  • Auswirkungen auf Sichtbarkeit & Klicks: Nutzer bekommen Antworten ohne Klick; wichtig ist, als Quelle im Overview aufzutauchen (Sichtbarkeit ≠ Traffic).
  • Zahlen & Trends: AIO erscheinen häufig bei informativ-/fragenbasierten Suchen; Studienwerte und Beispiele ordnen die Reichweite ein.
  • Wie Google auswählt: Kombination aus LLM + Live-Suche, Bevorzugung autoritativer Quellen, klarer Struktur, Aktualität und starker Entitäten/Markensignale.
  • Chancen & Risiken: Neue Bühne für Markenautorität und Top-of-Funnel, zugleich sinkende CTR, mehr Abhängigkeit von Google.
  • Praxis-Hebel: Inhalte als Frage/Antwort aufbauen, FAQ/HowTo-Schema, E-E-A-T sichtbar machen, regelmäßig aktualisieren und Monitoring etablieren.

Google hat die Regeln der Suche neu geschrieben.

Mit den AI Overviews liefert die Suchmaschine nicht mehr nur eine Liste von Links, sondern direkt komplette Antworten, generiert durch künstliche Intelligenz.

Für Nutzer ist das bequem: Statt sich durch mehrere Seiten zu klicken, erhalten sie die Essenz auf einen Blick (vor allem bei informativen Content).

Für Unternehmen und Marketer bedeutet es jedoch eine massive Veränderung: Sichtbarkeit in Google funktioniert plötzlich anders.

  • Im Frühjahr 2025 tauchten AI Overviews bereits in über 50 % aller Suchanfragen auf – bei problemorientierten Suchen sogar in drei von vier Fällen.

  • Besonders mobil werden die neuen Antwortboxen dominant: Über 80 % der AI Overviews erscheinen auf Smartphones.

  • Das Ergebnis: Nutzer bekommen Informationen oft schon im Überblick – ohne die Notwendigkeit, auf eine Website zu klicken.

Google Suchergebnisseite (SERP) mit Google AI Overview Auszug zur Suchanfrage "Was ist eine gute Digitalagentur in Wels" am Beispiel SuS.digital

Damit verschiebt sich der Wettbewerb. Nicht mehr nur das Ranking in den klassischen SERPs entscheidet, sondern ob deine Marke oder Inhalte in den AI Overviews auftauchen. Wer dort nicht sichtbar ist, verliert Reichweite und Sichtbarkeit.

Gleichzeitig eröffnet sich aber eine große Chance: Marken, die frühzeitig verstehen, wie Google AI Overviews funktionieren, können sich als vertrauenswürdige Quelle positionieren – und ihre Reichweite über neue Wege ausbauen.

👉 Kurz gesagt:
AI Overviews sind keine Spielerei, sondern ein grundlegender Wandel.
Unternehmen, die jetzt ihre Inhalte und Strategien anpassen, gehören morgen zu den Gewinnern der neuen Suchwelt.

Was sind Google AI Overviews?

Mit AI Overviews bringt Google die klassische Suche auf ein neues Level. Statt nur eine Liste von Links zu liefern, erstellt die Suchmaschine mithilfe generativer KI eine direkte Antwort – inklusive kurzer Zusammenfassung und Quellenangaben.

Das wohl größte Update seit Einführung der Suche wie wir sie kennen.

Google Suchergebnisseite (SERP) mit Google AI Overview Auszug zur Suchanfrage "Was ist eine gute Schreibtischplatte" am Beispiel Holzplatte Online.

  • Ganz oben in den Suchergebnissen erscheint ein farblich hervorgehobener Kasten.

  • Darin: eine kompakte, von KI formulierte Antwort auf die Suchanfrage.

  • Am Ende des Kastens: Verweise auf Quellen, die Google für die Antwort herangezogen hat.

Das fühlt sich für Nutzer an wie ein „ChatGPT light“ – nur eben direkt in der Google-Suche.

  • Featured Snippets: Bisher zeigte Google eine Textpassage von einer einzelnen Website.

  • Knowledge Panels: Lieferten strukturierte Infos über Entitäten (z. B. Firmen, Personen, Orte).

  • AI Overviews: Gehen weiter. Sie kombinieren mehrere Quellen, fassen Inhalte zusammen und präsentieren die Antwort in natürlicher Sprache.

Mit anderen Worten:
👉 AI Overviews sind kein zusätzliches Snippet, sondern ein komplett neues Suchformat – eine Mischung aus klassischer Suche und KI-gestützter Antwortmaschine.

Warum das so wichtig ist

  • Nutzer bekommen Antworten ohne Klick – deine Website ist also nur dann sichtbar, wenn sie von Google als Quelle eingebunden wird oder deine Marke / dein Unternehmen direkt erwähnt wird.

  • Gleichzeitig verschiebt sich die Machtbalance: Google entscheidet stärker, welche Inhalte vertrauenswürdig genug sind, um in die generierten Antworten einzufließen.

Es reicht nicht mehr, in den Top 10 der SERPs zu stehen – entscheidend ist, ob du im AI Overview vorkommst.

Aktuelle Daten & Trends zu Google AI Overviews

Wenn du verstehen willst, wie tiefgreifend Google AI Overviews bereits in die Suchlandschaft eingriffen, braucht es harte Zahlen und klare Trends.

Hier sind die wichtigsten Insights für 2025:

  • Laut Semrush wurden im März 2025 bereits 13,14 % aller Google­suchen durch AI Overviews ausgelöst – ein rascher Anstieg von 6,49 % im Januar.

  • Weitere Daten zeigen, dass AI Overviews mittlerweile in über 50 % aller Suchergebnisse auftauchen – ein klarer Wendepunkt.

  • BrightEdge bestätigt: Die AI‑Overviews‑Rate liegt bei über 11 %, was einem Wachstumsplus von 22 % im Jahresvergleich entspricht.

→ Fazit: AI Overviews sind längst kein Beta‑Feature mehr – längst etabliert, stark im Auftrieb und teils schon dominierend.

  • Informationsintensive Anfragen dominieren: Ganze 88,1 % der Queries, die ein AI Overview auslösen, sind informativ ausgerichtet.

  • Frageformate & längere Suchphrasen sind besonders gefährdet – bis zu 60  % bei Fragewörtern (“who”, “what” etc.), und 53 % bei Suchanfragen mit 10+ Wörtern.

Tipp: Nutze diese Erkenntnis für deine Content‑Strategie – besser “How to optimize…” statt nur “optimize”.

  • Laut Pew Research führte etwa eine von fünf (18 %) Suchen im März 2025 zu einem AI Overview. In 88 % der Fälle wurden mehr als drei Quellen zitiert – mediane Länge: 67 Wörter.

  • BrightEdge meldet: Impressionen bei Google stiegen um +49 %, während Klickrate (CTR) um etwa –30 %sank.

  • Digiday bestätigt: Viele Publisher verzeichnen –10 % Referral‑Traffic (News) bzw. –14 % (Non‑News) im Jahresvergleich.

  • Search Engine Journal hebt hervor: AI Overviews ranken nicht immer ganz oben – in 12,4 % der Desktop‑Suchanfragen liegt das AI Overview unter Position 1, was noch Chancen für organische Rankings lässt.

  • Regierungsseiten (.gov) erscheinen doppelt so häufig in AI Overviews (6 %) wie in klassischen Suchergebnissen (2 %).

  • Nachrichten-Websites landen bei AI Overviews und klassischen Ergebnislisten etwa gleich oft (~5 %).

  • Die AI Overviews zitieren meist drei oder mehr Quellen. Einzelquelle („one source“) kommt nur in 1 % vor.

Überblick: Relevante Trends auf einen Blick

Trend Insight
Häufigkeit AI Overviews erscheinen heute bei bis zu 13 % (Semrush) – teilweise >50 % insgesamt
Suchformat-Trigger Längere Anfragen und konkrete Fragen führen häufiger zum AI Overview
Nutzerverhalten Impressionen steigen, Klicks sinken – mehr Sichtbarkeit, weniger Traffic
Quellenverteilung Verlässliche, autoritative Sites (.gov, News, etc.) werden bevorzugt


Kernaussage dieses Kapitels:
Die Verbreitung von Google AI Overviews wächst rasant und beeinflusst das gesamte Suchverhalten. Sichtbarkeit bedeutet nicht mehr automatisch Klicks – stattdessen geht es darum, in den Antworten selbst präsent zu sein.

Das gilt übrigens nicht nur für AI Overviews. Natürlich verlagern sich viele Suchanfragen auf ChatGPT, Perplexity, Claude & Co.

Wie Google die Antworten generiert

Damit Unternehmen verstehen, wie sie in AI Overviews sichtbar werden können, müssen wir einen Blick hinter die Kulissen werfen: Wie wählt Google eigentlich die Inhalte aus, die in den KI-Antworten erscheinen?

  • Google nutzt für AI Overviews eine Mischung aus generativer KI (LLMs) und klassischen Index-Suchergebnissen.

  • Das Modell formuliert eine Antwort in natürlicher Sprache, zieht die Fakten aber aus den Websites, die Google für relevant hält.

  • Ergebnis: kein freies „Brainstorming“ der KI, sondern eine Art Hybrid zwischen ChatGPT und traditioneller Suche.

Nicht jede Seite hat die gleiche Chance, als Quelle zu landen. Google bevorzugt:

  • Autoritative Domains (Wikipedia, große Medien, Regierungsseiten, Fachportale).

  • Gut strukturierte Inhalte mit klaren Absätzen, Listen, Tabellen.

  • Aktualität: AI Overviews zitieren auffällig oft Seiten mit neuem Content oder klar ersichtlichem Publikationsdatum.

  • Entitäten: Marken oder Personen, die eindeutig im Knowledge Graph verankert sind, haben bessere Chancen.

💡 Beispiel: Ein Blogbeitrag mit sauberem FAQ-Schema.org-Markup und klarem Veröffentlichungsdatum hat höhere Chancen, als Quelle aufzutauchen, als ein 3 Jahre alter, unsauber strukturierter Artikel.

  • Laut Pew Research beziehen sich 88 % der AI Overviews auf mehr als drei Quellen.

  • Nur 1 % der Antworten stützt sich auf eine einzige Quelle.

  • Quellen stammen dabei oft aus unterschiedlichen Kategorien (z. B. Fachportal + News + Blog).

👉 Bedeutet: Um in AI Overviews zu erscheinen, reicht es nicht, in Google auf Platz 1 zu ranken. Besser ist es, Teil einer vielfältigen Quellensammlung zu sein.

  • Google priorisiert Inhalte, die sich leicht in einen erklärenden Fließtext umwandeln lassen.

  • Knappe Definitionen, klare Fakten, Bulletpoints → perfekt für die KI.

  • Marketing-Blabla, schwammige Aussagen → landen seltener in den Overviews.

Neben Content spielen auch technische Faktoren eine Rolle:

  • Saubere HTML-Struktur (Headings, Absätze, Listen).

  • Schema.org-Markup für FAQs, How-To, Organization.

  • Mobile Performance (da >80 % der AI Overviews mobil angezeigt werden).

👉 Kurz gesagt:
Google AI Overviews sind kein Zufall. Sie entstehen aus einer Mischung von Autorität, Struktur, Aktualität und Klarheit. Also ähnlich wie bisher im klassischen SEO.

Unternehmen, die diese Faktoren im Griff haben, erhöhen massiv ihre Chancen, als Quelle aufzutauchen.

Chancen für Unternehmen

Viele sehen in Google AI Overviews zuerst die Risiken – sinkende Klickzahlen, weniger Traffic. Doch wer genauer hinsieht, erkennt: Es entstehen neue Möglichkeiten für Sichtbarkeit und Markenaufbau.

  • In klassischen SERPs konkurrierst du um die Top 10 Plätze.

  • In AI Overviews gibt es eine Handvoll ausgewählter Quellen, die direkt als Verweis in der Antwort erscheinen.

  • Das bedeutet: Selbst wenn deine Website bisher „nur“ auf Platz 5 oder 7 rankt, kannst du trotzdem in der AI-Antwort prominent erwähnt werden.

💡 Vorteil: Sichtbarkeit ohne zwingend auf Platz 1 zu stehen.

 

  • Wenn deine Marke als Quelle in AI Overviews auftaucht, wirkt das wie eine implizite Empfehlung von Google.

  • Nutzer lesen: „Google KI vertraut dieser Seite“ → das steigert Trust und Markenwahrnehmung.

  • Besonders wertvoll in Branchen, in denen Vertrauen entscheidend ist (z. B. Medizin, Finanzen, B2B).

  • Viele AI Overviews bedienen Fragen am Anfang der Customer Journey („Wie funktioniert…?“, „Was kostet…?“, „Welche Optionen gibt es…?“).

  • Wenn deine Inhalte hier vorkommen, erreichst du Nutzer früh im Entscheidungsprozess.

  • Vorteil: Du positionierst dich als Experte, bevor die Kaufentscheidung überhaupt fällt.

  • Noch optimieren die wenigsten Unternehmen gezielt für AI Overviews.

  • Wer jetzt startet, kann sich einen First-Mover-Vorteil sichern.

  • Vergleichbar mit den Anfängen von SEO: Wer damals früh optimiert hat, hatte jahrelang Vorsprung.

  • Manche Marken schaffen es, sowohl im klassischen Ranking als auch im AI Overview aufzutauchen.

  • Doppelte Sichtbarkeit = doppelte Chance auf Wahrnehmung.

  • Besonders interessant für Content-Strategien rund um FAQs, Ratgeber und Vergleiche.

👉 Kurz gesagt:
AI Overviews sind nicht nur eine Gefahr, sondern auch eine neue Bühne für Sichtbarkeit.

Wer frühzeitig optimiert, kann Marke, Reichweite und Autorität massiv stärken – während andere noch über sinkende CTR jammern.

Risiken & Herausforderungen

So spannend Google AI Overviews auch sind – sie bringen nicht nur Vorteile. Unternehmen sollten die Risiken kennen, um die richtigen Strategien abzuleiten.

Viele Nutzer finden ihre Antwort direkt im AI Overview.

Das führt zu einer niedrigeren CTR (Click-Through-Rate), selbst wenn deine Marke als Quelle genannt wird.

Studien zeigen: Publisher und News-Seiten verzeichnen bereits 10–25 % weniger Referral-Traffic.

💡 Bedeutet: Sichtbarkeit ≠ Traffic. Unternehmen müssen lernen, Wert aus Erwähnungen zu ziehen, nicht nur aus Klicks.

  • Die KI fasst Inhalte zusammen – und dabei können Details verloren gehen oder falsch dargestellt werden.

  • Risiko: Dein Produkt oder Service erscheint in einem anderen Kontext, als du es selbst darstellen würdest.

  • Google entscheidet, welche Quellen im AI Overview erscheinen (ok, das war auch bisher ähnlich 😅).

  • Selbst gute Rankings garantieren keine Nennung.

  • Das macht Unternehmen abhängiger vom Google-Algorithmus als je zuvor.

  • Autoritative Seiten wie Wikipedia, Regierungsportale oder große Medienhäuser haben deutliche Vorteile.

  • Kleinere Marken müssen mehr investieren, um in diesem Umfeld sichtbar zu werden.

  • AI Overviews zitieren Inhalte – oft ohne klaren Traffic-Return für die Quelle.

  • Diskussionen über Urheberrechte, faire Nutzung und Content-Vergütung nehmen zu.

  • Noch gibt es keine klare rechtliche Grundlage.

  • Google testet AI Overviews ständig weiter.

  • Was heute funktioniert, kann morgen schon anders gewichtet werden.

  • Das erfordert Flexibilität und kontinuierliches Monitoring.

👉 Fazit:

AI Overviews sind ein zweischneidiges Schwert.
Sie können Marken Sichtbarkeit bringen – oder sie in den Hintergrund drängen.
Der Schlüssel liegt darin, Chancen zu nutzen, ohne die Risiken zu ignorieren.

Strategien für die Optimierung von AI Overviews

Wer in Google AI Overviews sichtbar werden will, braucht eine andere Denkweise als bei klassischer SEO. Es geht nicht mehr nur um Keywords und Rankings, sondern darum, von Google als vertrauenswürdige Quelle ausgewählt zu werden.

  • AI Overviews erscheinen besonders oft bei How-To- und Problem-Suchen.

  • Inhalte sollten deshalb direkt die Nutzerfrage beantworten – am besten in den ersten 1–2 Sätzen.

  • Ergänze ausführliche Erklärungen, aber beginne mit einer klaren Definition oder Lösung.

💡 Beispiel:

  • Statt: „Unser Produkt bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen.“

  • Besser: „Unser Produkt reduziert Betriebskosten um 20 % und beschleunigt Lieferzeiten – ideal für Unternehmen, die Effizienz steigern wollen.“

  • Mit Schema.org-Markup (FAQ, HowTo, Product) können Inhalte maschinenlesbar ausgezeichnet werden.

  • Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Google deine Inhalte versteht und zitiert.

  • Besonders stark: FAQs am Ende von Artikeln oder auf dedizierten Seiten.

  • Google priorisiert Inhalte von eindeutig identifizierbaren Entitäten.

  • Maßnahmen:

    • Einheitlicher Markenname in allen Kanälen.

    • Unternehmensdaten per Organization-Schema auszeichnen.

    • Autorenprofile mit LinkedIn & Foto → E-E-A-T stärken (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).

  • AI Overviews bevorzugen frische Inhalte.

  • Deshalb:

    • Inhalte regelmäßig aktualisieren (sichtbares „Zuletzt aktualisiert“-Datum).

    • News- & Trendthemen schnell besetzen.

    • Evergreen-Content regelmäßig refreshen.

  • KI zieht sich Inhalte, die leicht in Fließtext übertragbar sind.

  • Best Practices:

    • Klare Überschriften (H2/H3) für jede Frage.

    • Listen, Bulletpoints, Tabellen für schnelle Verarbeitung.

    • Keine schwammigen Formulierungen → präzise Fakten & Zahlen.

  • Reviews, Zertifizierungen, Referenzen → steigern die Wahrscheinlichkeit, dass Google dich als seriöse Quelle wertet.

  • Verweise auf bekannte Kunden oder Partnerschaften im Content einbauen.

  • Externe Erwähnungen (z. B. Presseberichte) aktiv fördern.

  • Statt einzelne Blogposts zu schreiben, Inhalte als Themen-Cluster aufbauen:

    • Pillar Page: Überblicksartikel zum Thema.

    • Cluster Pages: Detaillierte Unterthemen, die verlinkt sind.

  • Das schafft Kontext & Autorität – genau das, was AI Overviews suchen.

  • Prüfe regelmäßig, ob deine Inhalte in AI Overviews erscheinen.

  • Tools wie Semrush, Ahrefs, BrightEdge oder manuelles Tracking helfen.

  • Beobachte, welche Content-Formate besonders oft zitiert werden – und baue darauf auf.

👉 Kurz gesagt:

  • Denke in Fragen & Antworten, nicht nur Keywords.

  • Stärke deine Marke als vertrauenswürdige Entität.

  • Halte Inhalte frisch, klar und faktenbasiert.

So steigen deine Chancen, dass Google deine Website als Quelle in AI Overviews auswählt.

Praxisbeispiele & Best Practices für AI Overviews optimieren

Google AI Overviews sind nicht mehr Zukunft, sondern Realität. Schon heute gibt es Branchen, die stärker betroffen sind – und Unternehmen, die sich bewusst positionieren.

1. E-Commerce & Produktvergleiche

  • Typische Anfrage: „Bestes Smartphone 2025 mit guter Kamera“

  • AI Overviews liefern: eine kompakte Übersicht mit 3–4 empfohlenen Modellen, ergänzt durch Quellenlinks.

  • Best Practice:

    • Vergleichsseiten strukturieren („Modell X vs. Modell Y“).

    • Bulletpoints mit Vor- & Nachteilen.

    • Preisangaben und Spezifikationen klar hervorheben.

  • Vorteil: Shops oder Blogs können auch ohne Platz 1 Ranking in die Empfehlungsbox gelangen.

2. Gesundheitswesen

  • Typische Anfrage: „Was hilft gegen Migräne?“

  • AI Overviews verknüpfen Infos von Fachportalen, Gesundheitsbehörden und Kliniken.

  • Best Practice:

    • Fachlich geprüfte Inhalte mit Autorennamen & Qualifikationen.

    • Verweise auf Studien, offizielle Quellen.

    • Klarer Hinweis auf medizinischen Disclaimer.

  • Vorteil: Seriöse, strukturierte Inhalte erhöhen die Chance, als Quelle zitiert zu werden.

3. B2B & Industrie

  • Typische Anfrage: „Wie funktioniert ein Plattenwärmetauscher?“

  • AI Overviews ziehen Inhalte aus Fachartikeln, Herstellerseiten und Wikipedia.

  • Best Practice:

    • Produkt- und Funktionsbeschreibungen mit klaren Definitionen.

    • Ergänzende Visuals (Schemazeichnungen, Tabellen).

    • Einsatzbereiche & Praxisbeispiele anführen.

  • Vorteil: Hersteller können sich als führende Fachquelle positionieren.

4. Tourismus & lokale Suche

  • Typische Anfrage: „Beste Aktivitäten in Linz bei Regen“

  • AI Overviews listen eine Mischung aus Blogs, Stadtportalen und Reiseseiten.

  • Best Practice:

    • Content in Form von Listen („Top 10 Aktivitäten…“).

    • Aktuelle Daten (Öffnungszeiten, Preise).

    • Kombination aus Text + Bildern für visuelle Unterstützung.

  • Vorteil: Lokale Anbieter können mit relevanten, gut strukturierten Tipps sichtbar werden.

5. Finanzen & Recht

  • Typische Anfrage: „Was ist der Unterschied zwischen ETF und Fonds?“

  • AI Overviews liefern kurze Definitionen, ergänzt mit Links zu Finanzportalen.

  • Best Practice:

    • Klar definierte Begriffe in 1–2 Sätzen.

    • Ergänzende Beispiele & Vergleiche.

    • Hinweise auf Risiken & rechtliche Aspekte.

  • Vorteil: Finanzdienstleister können Vertrauen aufbauen, indem sie seriöse Erklärungen liefern.

Best Practices (Optimierungsvorschläge) auf einen Blick

  • Struktur: Nutze klare Listen, FAQs, Bulletpoints.

  • Autorität: Belege mit Quellen, Studien, Zertifikaten.

  • Aktualität: Halte Inhalte frisch & sichtbar datiert.

  • Transparenz: Klare Autorenangaben & Fachkompetenz zeigen.

👉 Kernaussage:
AI Overviews sind nicht nur ein technisches Feature – sie eröffnen konkrete Chancen in fast jeder Branche.

Wer versteht, welche Content-Formate bevorzugt werden, kann gezielt Inhalte entwickeln, die Google als Quelle auswählt.

Ausblick – AI Overviews & die Zukunft der Suche

Google AI Overviews sind erst der Anfang. Was wir heute erleben, ist die Beta-Phase einer völlig neuen Suchgeneration. Unternehmen, die jetzt verstehen und handeln, sichern sich einen Vorsprung, den andere erst in Jahren aufholen können.

  • Google testet bereits die nächste Stufe: Die Search Generative Experience (SGE).

  • Dort wird die KI-Antwort zum Kern der Suche – klassische Links treten in den Hintergrund.

  • Nutzer:innen erhalten direkt eine komplette Übersicht: Antwort, Quellen, Empfehlungen, Produkte.

  • Künftig werden AI Overviews nicht nur Text liefern, sondern Bilder, Videos, Tabellen oder sogar interaktive Elemente.

  • Beispiel: Bei einer Fitness-Suche könnte ein AI Overview ein Workout-Video direkt im Antwortkasten integrieren.

  • Das bedeutet: Content muss vielseitiger werden – Text allein reicht nicht mehr.

  • Rankings auf Position 1 verlieren an Bedeutung.

  • Stattdessen zählen:

    • Werde ich im AI Overview genannt?

    • Wie oft zitiert Google meine Marke?

    • Welche Rolle spiele ich in der KI-Antwort (Primärquelle vs. Nebenquelle)?

  • Tools zur Messung solcher Faktoren stehen noch am Anfang – doch diese Metriken werden das neue SEO-Währungssystem.

  • Je stärker deine Marke im digitalen Ökosystem verankert ist, desto öfter wirst du als Quelle herangezogen.

  • SEO verschmilzt mit PR, Content Marketing und Branding.

  • Heißt: Sichtbarkeit in AI Overviews gibt es nicht ohne Vertrauen und Reputation.

  • Google experimentiert massiv – Formate, Gewichtung und Quellenwahl ändern sich laufend.

  • Strategien müssen agil bleiben. Starre SEO-Pläne verlieren ihren Wert.

  • Wer flexibel reagiert, regelmäßig testet und Inhalte aktualisiert, bleibt vorne.

 

👉 Fazit:
Google AI Overviews sind kein kurzer Trend, sondern der Start einer neuen Ära: Von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen.

Unternehmen, die sich darauf einstellen, werden nicht nur gefunden, sondern als verlässliche Quelle anerkannt – und genau das entscheidet in Zukunft über Reichweite und Relevanz.

Übrigens, was Google sagt:

„So wirst du in KI-Funktionen berücksichtigt:

Für KI-Funktionen gelten dieselben grundlegenden SEO-Best-Practices wie für die Google Suche insgesamt: Die Seite muss die technischen Anforderungen für die Google Suche erfüllen, die Suchrichtlinien einhalten und sich auf die wichtigsten Best Practices konzentrieren, z. B. das Erstellen hilfreicher, zuverlässiger und nutzerorientierter Inhalte.“

 

Wichtigste Erkenntnisse in Kürze

  • Nicht jede Website ist betroffen: Das Barrierefreiheitsgesetz (BaFG) gilt ab 28. Juni 2025 nur für klar definierte digitale Produkte und Dienstleistungen.
  • Reine Unternehmensseiten ohne Verkaufs- oder Buchungsfunktion sind in der Regel ausgenommen.
  • Betroffen sind vor allem: Online-Shops (B2C), Buchungs- und Reservierungsportale, digitale Abos, Finanzdienstleistungen und E-Book-Angebote.
  • Kleinstunternehmen sind ausgenommen – außer, sie verkaufen (online) Produkte.
  • Übergangsfristen laufen bis 2030. Unternehmen sollten dennoch frühzeitig planen.

Seit 28. Juni 2025 gilt in Österreich das Barrierefreiheitsgesetz (BaFG). Viele Agenturen behaupten aktuell, dass „fast jede Website“ davon betroffen sei. Das stimmt so nicht – und sorgt bei vielen Unternehmen für unnötige Verunsicherung.

Tatsächlich gilt das BaFG nur für klar definierte Produkte und Dienstleistungen – und eben nicht pauschal für jede Unternehmensseite.

Wer ist betroffen?

Das BaFG setzt die europäische Barrierefreiheitsrichtlinie um und schreibt vor, dass bestimmte Produkte und Dienstleistungen barrierefrei gestaltet sein müssen.

Für den Online-Bereich betrifft das vor allem Websites und Apps, die Dienstleistungen im elektronischen Geschäftsverkehr für Verbraucher anbieten.

Konkret heißt das:

  • Online-Shops (B2C) – egal ob physische Produkte oder digitale Inhalte verkauft werden.
  • Buchungs- und Reservierungssysteme – z. B.
  • Hotel- oder Reiseportale, Terminbuchungstools.
  • Digitale Mitgliedschaften und Abonnements – z. B. bei Verlagen, Fitnessstudios oder Streaming-Angeboten.
  • Bank- und Finanzdienstleistungen – inklusive Online-Banking.
  • E-Book-Angebote – inklusive Lese-Apps.


Eine reine Unternehmens-Website ohne Verkaufs- oder Buchungsfunktion fällt in der Regel nicht unter das BaFG.

Wer ist ausgenommen?

Kleinstunternehmen (weniger als 10 Mitarbeiter und max. 2 Mio. € Jahresumsatz oder Bilanzsumme) sind ausgenommen, wenn sie ausschließlich Dienstleistungen erbringen.

Achtung: Wer Produkte verkauft, fällt unabhängig von der Unternehmensgröße unter das Gesetz.

Was bedeutet Barrierefreiheit hier konkret?

Für betroffene Websites und Apps gelten künftig klare Anforderungen:

  • Inhalte müssen über mehrere Sinne zugänglich sein
  • Einfache, verständliche Sprache und klare Struktur.
  • Hoher Farbkontrast und anpassbare Schriftgrößen.
  • Barrierefreie Navigation – auch ohne Maus bedienbar.
  • Zugängliche Formulare und Bestellprozesse.

Übergangsfristen

  • Bereits bestehende Verträge dürfen noch bis max. 2030 weiterlaufen.
  • Bestehende Systeme können bis 2025 bzw. 2030 (je nach Fall) genutzt werden, bevor sie angepasst werden müssen.

Unser Fazit bei SuS.digital

Das Barrierefreiheitsgesetz ist wichtig – aber nicht jede Website muss bis 2025 umgebaut werden.

Wir empfehlen:

  1. Prüfen, ob Ihre Website oder App in den Anwendungsbereich fällt.
  2. Falls ja: rechtzeitig mit der Planung starten, um Anforderungen technisch und gestalterisch sauber umzusetzen.
  3. Falls nein: trotzdem Barrierefreiheit als Qualitätsmerkmal und Vorteil für Nutzer:innen sehen – unabhängig von der gesetzlichen Pflicht.