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

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

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 erste Erkenntnisse zusammengefasst.

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.

Zahlen & Fakten

Plattformen wie Perplexity AI bedienen aktuell rund 22 Millionen aktive Nutzer pro Monat und verarbeiten bis zu 780 Millionen Anfragen – Tendenz stark steigend.

Genauso deutlich zeigt sich der Wandel bei Google: KI‑Antwortfelder („AI Overviews“) erscheinen inzwischen in mehr als der Hälfte aller Suchanfragen – und sind mit bis zu 75 % bei problemorientierten Queries besonders präsent.

Nutzer reagieren: Laut Semrush wird 13 % der Desktop‑Suchanfragen im März 2025 direkt mit einem AI‑Overview beantwortet – doppelt so viele wie zu Beginn des Jahres.

Gleichzeitig zeigt eine Nutzerbefragung: 71 % nutzen bereits KI‑Tools für Suchanfragen, 14 % verwenden sie sogar täglich.

Diese Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: Suchmaschinen werden zu Antwortmaschinen — und SEO muss sich neu erfinden. LLMO bzw. GEO ist keine Spielerei für die Zukunft, sondern jetzt relevant.

Quellen:

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 – Optimierung für Large Language Models

  • 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 – Optimierung für Generative Engines

  • 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.

  • 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.

1. Training: Das Fundament des Wissens

  • 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.

2. Aktualität: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  • 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.

3. Quellengewichtung: Welche Inhalte KIs bevorzugen

  • 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.

4. Antwortgenerierung: Sprache statt Links

  • 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.

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.

1. Content-Verständlichkeit

  • 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.

2. Entity-SEO

  • 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.

3. Autorität & Markenstärke

  • 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.

4. Freshness

  • 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.

5. Multimodalität

  • 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.

6. Reputation & Vertrauenssignale

  • 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.

7. Klarheit der Botschaften

  • 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.

Praktische Optimierungsmaßnahmen

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

1. Content-Strategie neu denken

  • 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.

2. Struktur & Markup

  • 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.

3. Brand-Building als SEO-Hebel

  • 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.

4. Technik & Crawlability

  • 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.

5. Content für KIs schreiben

  • 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.

6. Use Cases für GEO

  • 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.

1. Halluzinationen & Fehlinformationen

  • 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.

2. Kontrollverlust über Markenbotschaften

  • 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.

3. Bias & Quellenabhängigkeit

  • 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.

4. Rechtliche Fragen

  • 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.

5. Content-Overload

  • 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.

6. Technologische Unsicherheit

  • 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.

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.

1. Suchmaschinen werden zu Antwortmaschinen

  • 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.

2. Entitäten werden wichtiger als Keywords

  • 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.

3. Multimodalität setzt sich durch

  • 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.

4. Neue KPI-Welt

  • 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.

5. Die Rolle von Marken & Vertrauen wächst

  • 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.

6. Agenturen & Teams müssen sich neu aufstellen

  • 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.

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.

  • 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.“