KI-Suchmaschinen: So sicherst du Sichtbarkeit in der neuen Suche

Von:

Udo Raaf

Aktualisiert: 13.11.2025

AI-Grundlagen

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• KI-Suchmaschinen: So sicherst du Sichtbarkeit in der neuen Suche
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Die klassische Websuche, wie wir sie seit über zwei Jahrzehnten kennen, basiert auf einem einfachen Prinzip: Der Nutzer stellt eine Suchanfrage, die Suchmaschine liefert eine Liste mit Links. Diese sogenannten „blauen Links“ verweisen auf Webseiten, auf denen man hoffentlich die gesuchte Information findet. Grundlage dieses Modells sind Webcrawler, die das Internet systematisch erfassen, indexieren und so durchsuchbar machen.

Mit der Integration künstlicher Intelligenz in Suchmaschinen verändert sich dieses Paradigma grundlegend. Die Antwort auf eine Suchanfrage wird in KI Suchmaschinen nicht mehr ausschließlich aus einer Liste potenziell relevanter Webseiten zusammengestellt. Stattdessen verarbeitet das System die Informationen im Hintergrund und erstellt daraus eine neue, zusammenhängende Antwort. Nutzer sehen also nicht mehr nur Verweise auf Inhalte, sondern eine direkte Formulierung, die verschiedene Quellen zusammenführt. Diese Veränderung betrifft nicht nur die Art der Informationsverarbeitung, sondern auch die Erwartungen an Suchmaschinen insgesamt. Für SEO bedeutet das neue Chancen, aber auch neue Herausforderungen: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr allein über Rankings, sondern darüber, ob Inhalte als Quelle in generativen Antworten auftauchen.

Wie KI-Suchmaschinen funktionieren

Um zu verstehen, wie KI-Suchmaschinen arbeiten, muss man zwei Systeme differenzieren: den Webzugriff (Crawling, Indexierung) und die Sprachverarbeitung (Generierung der Antwort).

Crawling und Webzugriff

Ein klassischer Web Crawler, wie ihn Google, Bing oder auch Perplexity einsetzen, durchsucht das Internet systematisch. Dabei folgt er Links von einer Seite zur nächsten, speichert Inhalte zwischen und legt sie in einem Index ab. Dieser Index bildet das Fundament, auf dem später Suchanfragen verarbeitet werden. Die Inhalte werden technisch strukturiert erfasst – als HTML, Text, Bilder, Metadaten – jedoch nicht semantisch verstanden.

KI-Suchmaschinen benötigen aktuelle Informationen, um relevante Antworten zu generieren. Einige Systeme betreiben dafür eigene Crawler, was allerdings sehr aufwändig ist. Perplexity AI etwa hat inzwischen ein eigenes Crawler-System etabliert, mit dem es einen eigenen Index aufbaut. Andere wie You.com kombinieren Crawling mit API-Zugriffen auf bestehende Suchmaschinen. Bei hybriden Systemen – etwa ChatGPT mit Browsing-Funktion – wird keine eigene Indexierung vorgenommen. Stattdessen nutzt das Modell bestehende Suchmaschinen, etwa Google oder Bing, um im Moment der Anfrage gezielt Webseiten abzurufen. Die Auswahl dieser Seiten basiert auf dem Ranking der zugrunde liegenden Suchmaschine.

Im nächsten Schritt übernimmt dann das Sprachmodell: Es verarbeitet die Inhalte, bewertet den Kontext und formuliert daraus eine neue Antwort. Wie genau diese Sprachverarbeitung funktioniert und welche Konsequenzen das für SEO hat, erklären wir im weiteren Verlauf des Artikels.

Sprachverarbeitung durch LLMs

Large Language Models (LLMs) wie GPT, Claude oder Gemini sind neuronale Netzwerke, die mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurden. Sie können Sprachmuster erkennen, Bedeutungen interpretieren und Texte generieren. In einer KI-Suchmaschine übernehmen sie die Rolle eines Sprachverstehens- und Antwortgenerators: Sie analysieren die Suchanfrage in natürlicher Sprache, verarbeiten relevante Inhalte aus dem Index oder Webzugriff und formulieren daraus eine neue, zusammenhängende Antwort.

Dabei bewerten sie den Kontext, ziehen Informationen aus mehreren Quellen zusammen und können sogar Widersprüche oder Redundanzen erkennen. Der entscheidende Unterschied zur klassischen Suche: Die Ausgabe ist keine Linkliste, sondern eine (vermeintlich) abschließende Antwort. Ein Klick auf die Quelle der Information wird so nicht mehr notwendig. Das ist für Nutzer äußert komfortabel, bringt aber auch Probleme mit sich.

“Während Google mit seinem riesigen Webindex und integrierten Systemen weiterhin einen strukturellen Vorteil besitzt, müssen KI-basierte Systeme wie ChatGPT erst externe Datenquellen ansteuern und Inhalte scrapen, um Antworten zu liefern.” (Johannes Beus im OMT Podcast)

KI-Suchmaschinen mit SISTRIX analysieren

Um diese neuen Herausforderungen messbar zu machen, braucht es verlässliche Daten. Genau hier setzt die SISTRIX AI-Chatbot-Beta an: Ein individuelles Projekt zeigt, in welchen Antworten von ChatGPT, Perplexity oder den Google AI Overviews eine Marke auftaucht, welche Links gesetzt werden und wie sich die Sichtbarkeit im Zeitverlauf entwickelt. Damit wird nachvollziehbar, welche Inhalte tatsächlich in generierten Antworten genutzt werden und wie sich die eigene Position im Wettbewerbsumfeld verändert.

Projekt anlegen

Mit dem Anlegen eines Projekts und dem Hinterlegen einer Marke erstellt SISTRIX automatisch ein Wettbewerber-Umfeld und legt die passenden Prompts an. So erhältst du eine strukturierte Grundlage, um deine Sichtbarkeit in KI-Antworten regelmäßig zu beobachten.

Außerdem berechnet SISTRIX sofort einen eigenen Sichtbarkeitsindex für deine Marke – so wie es den Index bereits für Google und Amazon gibt. Dieser Index basiert auf den aktuellen Daten und bietet die ideale Metrik, um Erfolge im neuen Umfeld von KI-Suchmaschinen messbar zu machen.

Zusätzlich werden sofort weitere Bausteine aufbereitet:

• Wettbewerber – zeigt, welche Marken in deinem Umfeld ebenfalls sichtbar sind
• Quellen – listet die Inhalte, aus denen die Antworten der KI-Systeme stammen
• Entitäten-Umfeld – analysiert zusammenhängende Begriffe, Marken und Themen
• Prompts – dokumentiert die verwendeten Fragen und Antworten im Detail

So entsteht direkt nach Projektstart ein vollständiges Bild deiner Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen – mit Kennzahlen, Quellen und Wettbewerbern im Überblick.

Prompts im Detail

Alle angelegten Prompts lassen sich im Detail analysieren. In der Übersicht siehst du sofort, welche Prompts erfasst wurden, in welchen KI-Systemen sie getestet werden und ob deine Marke darin genannt wird. Klickt man auf einen einzelnen Prompt, öffnet sich die Detailansicht: Oben wird ein zeitlicher Verlauf angezeigt, der darstellt, welche Marken in welchem System wie oft genannt wurden. So lässt sich die Entwicklung der Sichtbarkeit über Tage oder Wochen hinweg nachvollziehen.

Darunter findest du die konkreten Antworten der Systeme. Diese werden nicht nur für den aktuellen Zeitpunkt gespeichert, sondern auch rückwirkend archiviert. Dadurch ist es möglich, Antworten miteinander zu vergleichen, Veränderungen sichtbar zu machen und so den Erfolg einzelner Maßnahmen zu dokumentieren. Gleichzeitig wird hervorgehoben, wenn deine Marke oder Wettbewerber genannt und verlinkt werden. Auf diese Weise erkennst du genau, welche Inhalte in die Antworten einfließen und wie sich die Sichtbarkeit im Zeitverlauf verschiebt.

Wettbewerber im Blick

Die Wettbewerber Analyse zeigt automatisch, welche Marken neben der eigenen in KI Antworten genannt werden. Im Sichtbarkeitsindex werden die wichtigsten Wettbewerber direkt mit der eigenen Marke verglichen. So lässt sich auf einen Blick erkennen, wie sich die Sichtbarkeit im Markt verteilt. Ergänzend dazu steht eine vollständige Liste aller erkannten Wettbewerber bereit – inklusive Sichtbarkeitsindex, Nennungen in den definierten Prompts und Anzahl unterschiedlicher Prompts. Damit entsteht ein detaillierter Marktüberblick, der zeigt, welche Marken besonders präsent sind und wo Handlungsbedarf besteht.

Analysiere mit SISTRIX, wie sichtbar deine Marke in KI-Suchmaschinen wirklich ist. Mit der AI/Chatbot-Beta erkennst du, in welchen KI-Antworten deine Marke genannt wird, welche Quellen dafür herangezogen werden und wie sich die Sichtbarkeit im Zeitverlauf verändert. Ergänzend dazu zeigt dir der Wettbewerber-Vergleich, wo deine Konkurrenten stehen und welche Themen sie besetzen. So erhältst du nicht nur Zahlen, sondern ein vollständiges Bild deiner Position im neuen Suchumfeld. Teste SISTRIX 14 Tage kostenlos und analysiere die Sichtbarkeit deiner Marke auch in den neuen Suchsystemen.

KI-Suchmaschinen vs. KI-Chatbots mit Web-Zugriff

KI-Suchmaschinen

Diese Systeme wurden von Beginn an dafür entwickelt, die klassische Websuche durch KI zu ersetzen oder zu erweitern. Sie kombinieren in der Regel einen eigenen Webcrawler, einen Index und ein Sprachmodell, das aus den gefundenen Inhalten eine Antwort generiert.

Perplexity AI gehört zu den bekanntesten Vertretern dieser Kategorie. Der Dienst durchsucht mit eigenen Crawlern das Internet, analysiert die Inhalte und speichert sie in einem eigenen Index. Bei einer Suchanfrage werden relevante Quellen identifiziert, die Inhalte analysiert und durch ein Sprachmodell in eine vollständige Antwort verwandelt, ergänzt durch transparente Quellenangaben. Perplexity versteht sich nicht als Suchmaschine im klassischen Sinn, sondern als Antwortmaschine für tiefergehende Informationsbedürfnisse. Die Suchergebnisse von Perplexity ähneln allerdings auffällig oft jenen von Google, sodass davon auszugehen ist, dass Perplexity und andere KI-Suchmaschinen auch auf die Google-Suchergebnisse zugreifen, um passende Antworten zu finden.

Google AI Overviews (ehemals Search Generative Experience) ist Googles Ansatz, die traditionelle Suche mit generativer KI zu verbinden. Grundlage ist der Google-Index, kombiniert mit KI-generierten Zusammenfassungen, die über den normalen Suchergebnissen angezeigt werden. Die Antworten erscheinen wie ein begleitender Kommentar zur Trefferliste, nicht als Ersatz, sondern als Kontextualisierung. Sie enthalten aber häufig so umfangreiche Informationen, dass ein Klick auf die Suchergebnisse für viele Fragen gar nicht mehr notwendig ist. Eine Studie zeigt einen durchschnittlichen Verlust von 50% Klicks in Google seit Einführung der AI Overviews. Der Google AI Mode könnte die Klickraten sogar noch weiter reduzieren.

You.com verfolgt einen modularen Ansatz. Nutzer können wählen, ob sie klassische Links, KI-Zusammenfassungen oder beides sehen möchten. Auch hier kommen ein eigener Crawler und ein Sprachmodell zum Einsatz. You.com versucht, die Suche stärker zu personalisieren, indem es Ergebnisse anpasst und Nutzern erlaubt, das Layout ihrer Ergebnisse selbst zu steuern.

Allen drei Systemen gemeinsam ist, dass sie nicht bloß „sprechende Interfaces“ sind, sondern eigene technische Infrastruktur zur Erfassung und Bewertung von Webinhalten betreiben. Sie sind damit mehr als nur Frontends für bestehende Suchmaschinen.

KI-Chatbots mit Web-Suche

Diese Systeme wurden ursprünglich als Sprachmodelle für allgemeine Konversationen konzipiert, erhielten jedoch später Funktionen zur Echtzeit-Informationsbeschaffung durch Webzugriff. Sie verfügen in der Regel nicht über eigene Crawler oder einen vollständigen Suchindex, sondern nutzen bestehende Suchdienste wie Google oder Bing.

ChatGPT mit Browsing-Funktion kann bei aktivierter Browsing-Funktion das Web durchsuchen. Das Modell sendet eine Suchanfrage an eine bestehende Suchmaschine – etwa Bing oder Google – liest eine Auswahl der angezeigten Seiten aus und verarbeitet deren Inhalte zur Beantwortung der ursprünglichen Nutzerfrage. Dabei erfolgt kein dauerhaftes Crawling, sondern ein temporärer Zugriff zur Laufzeit der Konversation. Quellen werden in der Regel angegeben, allerdings bleibt die Suchlogik des zugrunde liegenden Dienstes (z. B. Bing) im Hintergrund.

Microsoft Copilot (früher Bing Chat) ist tief in das Bing-Ökosystem integriert. Die Sprachverarbeitung erfolgt über ein GPT-Modell, das auf Echtzeitzugriffe auf den Bing-Suchindex zurückgreifen kann. Copilot kann damit Suchanfragen analysieren, relevante Inhalte abrufen und direkt in eine generierte Antwort einbauen. Die technische Kontrolle über Suche und Sprachmodell liegt bei Microsoft, was eine tiefe Integration erlaubt, etwa in Edge, Windows und Office-Produkte.

Google Gemini verfügt in bestimmten Modi über Webzugang, etwa über „Gemini in Chrome“ oder den Live-Modus in der Web-App. Dabei greift das Modell nicht auf einen eigenen Suchindex zu, sondern nutzt ausgewählte Webseiteninhalte in Echtzeit. Der Zugriff ist jedoch eingeschränkt und hängt von Kontotyp, Sprache und Region ab, sodass Gemini im Unterschied zu Perplexity oder Bing Copilot bislang kein vollwertiges Suchsystem mit eigenem Index darstellt. Die Stärke von Google Gemini ist, dass das Modell auch sehr große Textmengen verarbeiten kann und sich damit vor allem für die professionelle Recherche in umfangreichen Textdokumenten oder Studien eignet.

Im Unterschied zu den reinen KI-Suchmaschinen sind diese hybriden Systeme stärker abhängig von externen Suchinfrastrukturen. Sie durchsuchen nicht das gesamte Web auf eigene Faust, sondern wählen gezielt Seiten aus, die über etablierte Suchmaschinen auffindbar sind. Das zeigt, wie wichtig Suchmaschinen-Rankings auch künftig für die Nennung in KI-Antworten sind.

KI-Chatbots ohne Web-Suche

Neben KI-Suchmaschinen und Chatbots mit Browsing-Funktion gibt es eine dritte Kategorie: Sprachmodelle, die rein auf ihrem Trainingskorpus basieren und keinen Zugriff auf das Web haben. Diese Systeme können Inhalte erstellen, Fragen beantworten oder Texte umformulieren, aber nur auf Grundlage des Wissens, das sie bis zu ihrem Trainingszeitpunkt aufgenommen haben.

ChatGPT verfügt zwar über eine optionale Websuche, nutzt diese jedoch in den meisten Fällen und bei den meisten Anfragen nicht. Standardmäßig greift das Modell auf seinen umfangreichen Wissensstamm zurück, der aus den Trainingsdaten besteht. Nur wenn die Browsing-Funktion aktiv eingeschaltet ist oder ChatGPT selbst entscheidet, dass aktuelle Daten benötigt werden, erfolgt ein Zugriff auf das Web.

Claude (Anthropic) ist darauf spezialisiert, längere Kontexte zu verarbeiten, Texte zu analysieren und verständlich zusammenzufassen. Es verfügt jedoch über keinen eingebauten Webzugang. Wenn Claude eine Frage beantwortet, stützt es sich ausschließlich auf das, was im Trainingsmaterial enthalten war oder was der Nutzer im Chat bereitstellt (z. B. durch Datei-Uploads oder Texteingaben).

LLaMA (Meta) und darauf basierende Open-Source-Modelle wie Mistral oder Falcon gehören ebenfalls in diese Kategorie, wenn sie lokal oder ohne Anbindung an zusätzliche Suchdienste betrieben werden. 

Ausblick: Wird die KI-Suche die klassische Suche verdrängen?

Die Geschwindigkeit, mit der sich ChatGPT seit seiner Einführung etabliert hat, ist beispiellos in der Geschichte digitaler Technologien. Laut der aktuellen Studie How People Use ChatGPT (2025) nutzen heute 10 Prozent der Weltbevölkerung das System regelmäßig, nur wenige Jahre nach seiner Veröffentlichung und gehört damit zu den am schnellsten wachsenden digitalen Produkten überhaupt. Die schnelle, sprachlich zugängliche Antwort ist attraktiv, besonders für mobile Nutzung, Sprachassistenten und kontextbasierte Informationsbedürfnisse.

Aber sie wird die klassische Suche nicht vollständig verdrängen. Es wird weiterhin viele Situationen geben, in denen Nutzer selbst auswählen wollen, welchen Quelle sie vertrauen. Besonders bei komplexen Themen, Meinungsvielfalt, Recherche oder im Einkauf bleibt die traditionelle Link-basierte Suche relevant. Auch im geschäftlichen Kontext sind KI-Antworten nicht so sicher und zuverlässig, dass man sich blind darauf verlassen kann. Es wird also immer wichtiger, sich Kompetenzen zur Faktenprüfung anzueignen. Und dafür eignet sich vor allem die klassische Suchmaschine.

Die Herausforderung für Website-Betreiber und SEO liegt darin, beide Welten zu bedienen: Inhalte so zu gestalten, dass sie sowohl im klassischen Ranking bestehen als auch in KI-generierten Antworten als Quelle erscheinen. Dazu braucht es künftig vor allem eines: sehr viel aus der Masse herausragenden Content mit echtem Mehrwert. Einfache Glossar-Texte gehören der Vergangenheit an und auch Lexika wie die Wikipedia werden zunehmend durch KI-Suchmaschinen verdrängt, die sich ihr Wissen mit Berufung auf “fair use” einverleiben.

Zugleich stellt sich aber die Frage: Wie kann sich das Web künftig finanzieren, wenn KI-Systeme Inhalte extrahieren, aber nicht mehr durch Traffic bezahlen? Viele Geschäftsmodelle basieren auf diesem fairen Austausch, sowie auf dem Schutz des geistigen Eigentums an Inhalten. Diese Frage ist bisher noch weitgehend unbeantwortet – aber sie wird die Debatte um SEO und Content-Produktion in den kommenden Jahren prägen.