AI Search und Chatbots verändern die Art, wie Informationen gefunden und dargestellt werden. Für SEO-Teams bedeutet das einen grundlegenden Wechsel: Weg von Klicks und Rankings, hin zu Marken-Nennungen und Antwortpräsenz.
Suchmaschinenoptimierung war lange gleichbedeutend mit Google-Optimierung. Ziel war eine möglichst gute Platzierung in den organischen Ergebnissen, um Reichweite und Klicks zu steigern. Mit der Einführung von AI Search und der zunehmenden Nutzung von Chatbots wie ChatGPT verändert sich dieses Prinzip jedoch grundlegend.
Suchsysteme beantworten Fragen immer häufiger direkt im Text, ohne dass ein Klick auf die Quelle nötig ist. Für Marken und Website-Betreiber entsteht dadurch eine neue Form der Sichtbarkeit: Entscheidend ist nicht mehr, wo ein Link erscheint, sondern ob und wie eine Marke in der Antwort genannt wird. Genau hier setzt GEO an.
Erfolgsmessung in der AI Search: Von Klicks zu Marken Nennungen
Früher war das Ziel der Suchmaschinenoptimierung klar: eine möglichst hohe Platzierung in den Google Suchergebnissen und damit viele Klicks auf die eigene Website. Mit der Einführung von AI Search und Chatbots hat sich dieses Prinzip grundlegend verändert. Diese Systeme zielen darauf ab, die Fragen der Nutzenden direkt im Antworttext zu beantworten. Externe Links sind dafür meist nicht mehr erforderlich.
Zwar nennt Google im AI Modus weiterhin Quellen, doch die Klickrate auf diese Verweise ist kaum der Rede wert. Bei ChatGPT entfällt die Websuche häufig vollständig, sodass auch keine Quellenangaben erscheinen.
Die Erfolgsmessung in der AI Search orientiert sich daher weniger an der Anzahl oder Position von Links zur eigenen Website, sondern daran, ob die eigene Marke oder die eigenen Produkte in Antworten erwähnt werden. In den SISTRIX AI Projekten kannst du festlegen, nach welchen Marken und Wettbewerbern die AI Antworten durchsucht werden sollen. Im Research Bereich erfolgt die Erkennung von Entitäten zentral durch uns. Die zugrunde liegenden Quellen fließen in diese Erkennung nicht ein.
| Klassische SEO (Suchmaschinenoptimierung) | GEO (Generative Engine Optimization) | |
|---|---|---|
| Primäres Ziel | Hohe Rankings in den Suchergebnissen (SERPs) | Direkte Nennung als Quelle in AI-generierten Antworten |
| Wichtigste Metrik | Organische Klicks, Click-Through-Rate (CTR), Position | Markensichtbarkeit, Frequenz der Nennungen |
| Nutzerinteraktion | Nutzer klickt auf einen Link, um eine Website zu besuchen | Nutzer erhält die Antwort direkt im Chatbot oder in der AI-Suche |
| Content-Strategie | Erstellung von Inhalten, die auf spezifische Keywords abzielen | Erstellung von umfassenden, faktenbasierten Inhalten, die komplexe Fragen direkt beantworten |
| Rolle der Marke | Marke ist das Ziel hinter dem Klick | Marke wird zur direkten Autorität und Informationsquelle innerhalb der Antwort |
| Anbieterlandschaft | Dominanz von Google | Diversifizierter Markt (Google AI, ChatGPT, Perplexity etc.) |
| Erfolgsmessung | Messbar durch Ranking-Tools und Web-Analyse (z.B. Google Analytics) | Schwieriger zu messen; erfordert Monitoring von AI-Antworten über verschiedene Plattformen |
| Langfristige Wirkung | Aufbau von Traffic und Autorität über die eigene Domain | Aufbau von Markenautorität und -vertrauen direkt bei der Zielgruppe |
Warum Chatbots keine festen Antworten liefern
AI Chatbots funktionieren grundsätzlich anders als klassische Suchmaschinen. Bei der herkömmlichen Websuche werden alle im Index vorhandenen Dokumente nach ihrer Relevanz zum gesuchten Keyword sortiert. Dadurch erscheinen bei derselben Suche in der Regel ähnliche Ergebnisse. Large Language Models, die Grundlage von Chatbots und AI Search, arbeiten dagegen mit Wahrscheinlichkeiten. Das führt dazu, dass sich Antworten auf dieselbe Frage deutlich stärker unterscheiden.
Zudem hängt das Ergebnis davon ab, ob Chatbots ihre Antwort aus dem eigenen LLM Wissen erzeugen oder einen Grounding Prozess nutzen, bei dem eine Websuche zur Unterstützung herangezogen wird. Diese Unterschiede bewirken, dass die Ergebnisse von Chatbots stärker schwanken als die der klassischen Websuche.
Auch die verwendeten Quellen können sich von Anfrage zu Anfrage ändern. Dieses Verhalten wird als Zitatschwankung bezeichnet und führt dazu, dass selbst identische Prompts leicht unterschiedliche Antworten liefern. Daher ist es sinnvoll, tägliche Datenpunkte zu erfassen und langfristige Trends sowie Durchschnittswerte zu betrachten. So lassen sich Schwankungen erkennen und verlässlichere Aussagen treffen.
Antworten aus Foundation Modellen und mit RAG
AI Systeme erzeugen ihre Antworten auf unterschiedliche Weise. Foundation Modelle greifen auf das Wissen zurück, das während des Trainings gelernt wurde. Sie haben keinen Zugriff auf aktuelle Webinhalte und antworten ausschließlich aus ihrem internen Wissen heraus. Das führt zu konsistenten, aber oft weniger aktuellen Ergebnissen.
Bei RAG, also Retrieval Augmented Generation, wird vor der Antwort eine gezielte Suche durchgeführt. Die gefundenen Informationen fließen in die Antwort ein und machen sie aktueller und genauer. ChatGPT nutzt je nach Version und Einstellung beide Ansätze, während der Google AI Modus immer mit RAG arbeitet und externe Quellen einbindet. Foundation Modelle liefern stabile, aber begrenzte Antworten. RAG Systeme reagieren dynamischer, sind jedoch stärker von der Qualität der verwendeten Quellen abhängig.
Von einer Suchmaschine zu vielen AI Plattformen
Mit dem Wechsel von klassischem SEO zu AI SEO verändert sich auch die Anbieterlandschaft. Früher dominierte Google die Suche fast vollständig. Heute beantworten verschiedene AI Systeme und Chatbots die Fragen der Nutzenden. In der Praxis spielen jedoch vor allem Google mit dem AI Modus und OpenAI mit ChatGPT eine zentrale Rolle. Beide prägen, wie Inhalte gefunden, verarbeitet und dargestellt werden.
Risiken und Grenzen von AI Antworten
AI Systeme eröffnen neue Möglichkeiten, bringen aber auch Unsicherheiten mit sich. Da Antworten probabilistisch erzeugt werden, können sie inhaltlich unvollständig, fehlerhaft oder inkonsistent sein. Selbst RAG Systeme liefern nur so gute Ergebnisse wie die Quellen, auf die sie zugreifen.
Für die Analyse bedeutet das, dass einzelne Antworten nicht isoliert bewertet werden sollten. Entscheidend sind Muster über Zeit und über viele Prompts hinweg. Die Werkzeuge von SISTRIX AI unterstützen genau diesen Ansatz, indem sie Daten regelmäßig erfassen und langfristige Trends sichtbar machen.
Kurz zusammengefasst
Der Übergang von Google SEO zu AI SEO verändert, wie Sichtbarkeit gemessen, bewertet und optimiert wird. Es geht nicht mehr um Klicks, sondern um Erwähnungen. Nicht mehr um Positionen, sondern um Präsenz im Antworttext. Marken, die diese neue Logik verstehen und kontinuierlich beobachten, sichern sich frühzeitig Sichtbarkeit in der nächsten Generation der Suche.
