Wie verändert KI die Suche und was bedeutet das für deine Inhalte?
Die Suche im Internet entwickelt sich kontinuierlich weiter – und künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zentrale Rolle. Doch die Grenze zwischen der „klassischen“ Suche und der „KI-Suche“ ist fließend. Bereits traditionelle Suchmaschinen wie Google nutzen KI-Technologien, etwa zur Bewertung von Inhalten oder zur Personalisierung von Suchergebnissen. Gleichzeitig setzen KI-gestützte Systeme wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini oder Perplexity neue Maßstäbe in der Art, wie Informationen verarbeitet und bereitgestellt werden.
Was bedeutet das für die Content-Strategie? In diesem Beitrag zeige ich:
- Wie KI die Suche prägt, ohne traditionelle Prinzipien völlig abzulösen.
- Warum natürlichsprachliche Suchanfragen immer wichtiger werden und wie sich die Optimierung darauf ausrichtet.
- Wie du deinen Content an die erweiterten Anforderungen anpassen kannst.
Klassische Suche trifft KI: Ein fließender Übergang
Suchmaschinen wie Google setzen schon seit Jahren auf KI, z. B. durch Algorithmen wie RankBrain, BERT und MUM, die den Kontext und die Intention von Suchanfragen besser verstehen sollen. Der Hauptunterschied zwischen traditionellen Suchmaschinen und KI-Systemen wie ChatGPT (Search) liegt in der Darstellung der Ergebnisse. Während Google weiterhin Links liefert, geben KI-Systeme oft direkte Antworten oder Empfehlungen aus, inzwischen auch mit Angabe von Quellen.
Was sich jedoch nicht ändert, ist der Fokus auf die Qualität der Inhalte. Prinzipien wie das E-E-A-T-Modell (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness) bleiben auch in der KI-Suche relevant. Diese Faktoren helfen KI-Systemen und Suchmaschinen dabei, hochwertige und vertrauenswürdige Inhalte zu priorisieren.
Was bedeutet E-E-A-T?
- Experience (Erfahrung): Inhalte sollten praktische Erfahrungen widerspiegeln. Erfahrungsberichte, Fallstudien oder konkrete Beispiele zeigen den Nutzer*innen, dass der Inhalt auf echten Erlebnissen basiert.
- Expertise (Fachwissen): Fachlich fundierte Inhalte, die von qualifizierten Autor*innen erstellt wurden, haben eine höhere Relevanz. Dies gilt insbesondere für anspruchsvolle Themen wie Finanzen oder Gesundheit.
- Authority (Autorität): Inhalte, die von glaubwürdigen und anerkannten Quellen stammen, werden sowohl von Suchmaschinen als auch von KI-Systemen bevorzugt. Autorität zeigt sich etwa durch hochwertige Backlinks oder Erwähnungen in etablierten Medien.
- Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit): Vertrauenswürdige Inhalte sind objektiv, gut recherchiert und transparent. Ein Impressum, Kontaktmöglichkeiten und Quellenangaben stärken das Vertrauen von Nutzer*innen und Suchsystemen gleichermaßen. Auch die Bewertungen durch echte Kund:innen sind sehr relevant.
Technische Aspekte für mehr Sichtbarkeit:
Neben der inhaltlichen Qualität gibt es technische Faktoren, die helfen, deine Inhalte sichtbarer zu machen.
- Strukturierte Daten (Schema.org): Inhalte, die durch strukturierte Daten ergänzt sind, erleichtern es Suchmaschinen und KI-Systemen, Informationen zu verstehen und korrekt darzustellen. Allerdings bevorzugt Google spezifische Schema.org-Typen und behandelt nicht alle Markup-Arten gleich. Typen wie FAQPage, HowTo, Product oder Article erhalten häufig eine höhere Priorität, da sie besser in Rich Snippets, Knowledge Panels oder anderen Suchergebnis-Features integriert werden können.
- Backlinks: Vertrauenswürdige Links bleiben ein Signal für Autorität – auch in der KI-Suche.
Natürlichsprachliche Suchanfragen und die Rolle der Suchintention
Natürlichsprachliche Suchanfragen wie „Welche Kaffeemaschine passt in ein kleines Büro?“ oder „Wie optimiere ich meine Website für lokale Kunden?“ prägen die Suchwelt zunehmend. Dieser Trend wird durch Sprachassistenten und die Nutzung von KI-Technologien verstärkt, ist jedoch keine neue Entwicklung.
Die Suchintention ist weiterhin das zentrale Element, sowohl in der klassischen als auch in der KI-Suche. Die Herausforderung liegt darin, Inhalte so zu gestalten, dass sie verschiedene Intentionen bedienen:
- Informative Suchintention: Nutzer*innen suchen nach Wissen oder Antworten. (z. B. „Wie funktioniert ein Wasserfilter?“).
- Navigierende Suchintention: Nutzer*innen suchen gezielt nach einer Marke oder einer spezifischen Webseite.
- Transaktionale Suchintention: Nutzer*innen sind bereit, eine Handlung durchzuführen, z. B. einen Kauf tätigen
Um die Suchintention optimal zu bedienen, sollten deine Inhalte klare, gut strukturierte Antworten liefern. Formate wie FAQs und How-To-Anleitungen sind ideal, um natürliche Fragen direkt aufzugreifen, während Content-Clustering thematisch verwandte Inhalte sinnvoll verknüpft und so eine höhere thematische Relevanz schafft.
Exkurs: Was bedeutet Content Clustering?
Content Clustering ist eine Methode, bei der ein zentraler Hauptartikel, auch Pillar Content genannt, mit mehreren spezifischen Unterartikeln verknüpft wird. Diese Struktur schafft thematische Tiefe und verbindet relevante Inhalte durch interne Links. So verstehen Suchmaschinen die Zusammenhänge besser, und Leser:innen finden alle wichtigen Informationen zu einem Thema an einem Ort.
Ein Beispiel: In einem Hauptartikel über „Reisen mit Kindern“ könnten Unterartikel spezifische Themen wie „Packlisten“, „geeignete Reiseziele“ oder „Tipps für lange Autofahrten“ abdecken. Die klare Verlinkung zwischen den Beiträgen stärkt die Relevanz und verbessert die Nutzererfahrung.
Beispiel für Content-Clustering:
Ein Online-Shop für Bürobedarf könnte ein Content-Cluster zum Thema „Ergonomisches Arbeiten“ erstellen:
1. Hauptbeitrag: „Ergonomisches Arbeiten im Büro: Tipps für mehr Komfort und Gesundheit“
- Überblick über das Thema, inklusive Vorteile und allgemeiner Empfehlungen.
2. Verknüpfte Beiträge (Cluster-Artikel):
- „Die besten ergonomischen Bürostühle im Vergleich“
- „5 Tipps, um Rückenschmerzen im Büro zu vermeiden“
- „Richtige Schreibtischhöhe einstellen: So geht’s“
- „Warum ergonomische Mäuse und Tastaturen wichtig sind“
Alle Artikel verlinken untereinander und beziehen sich auf den Hauptbeitrag, um Leser:innen eine umfassende Übersicht zu bieten und die thematische Relevanz für Suchmaschinen zu steigern.
Content-Erstellung: Praktische Ansätze
Bei der Content Erstellung sollten sowohl klassische SEO-Praktiken als auch die Anforderungen der KI-Suche berücksichtigt werden. Diese beiden Ansätze ergänzen sich in vielerlei Hinsicht.
Inhaltliche Ausrichtung: SEO und KI-Suche im Vergleich
Aspekt | Klassische SEO | KI-Suche |
---|---|---|
Fokus | Keyword-basiert und Ranking-orientiert | Kontextverständnis und direkte Antworten |
Format | Einzelne Webseiten | Synthetisierte Informationen aus mehreren Quellen |
Struktur | Optimiert für Crawler | Konversationell und natürlichsprachlich |
Zentrale Unterschiede in der Optimierung
1. Informationsverarbeitung:
- KI-Systeme synthetisieren Informationen aus verschiedenen Quellen zu einer zusammenhängenden Antwort.
- Traditionelle SEO konzentriert sich stärker darauf, einzelne Webseiten in den Rankings nach vorne zu bringen.
- KI-Suche priorisiert kontextbezogene und umfassende Antworten, die über bloße Keyword-Übereinstimmungen hinausgehen.
2. Strukturelle Anforderungen:
- Klare Formatierungen wie Überschriften, Listen und Tabellen sind entscheidend, da sie KI-Systemen das Auslesen von Informationen erleichtern.
- Zitate, Statistiken und Verweise auf seriöse und qualitativ hochwertige Quellen stärken die Vertrauenswürdigkeit von Inhalten.
Neue Optimierungsansätze für die KI-Suche
Um Blogbeiträge optimal für die Large Language Models (LLM) zu gestalten und die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten zu erhöhen, sind folgende Schritte empfehlenswert:
1. Themenrelevanz sicherstellen: Wähle Themen, die eng mit deinem Fachgebiet verbunden sind und für deine Zielgruppe von Interesse. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Modelle deine Inhalte als relevant einstufen.
2. Klare und prägnante Überschriften verwenden: Nutze aussagekräftige Titel, die den Inhalt des Beitrags präzise widerspiegeln. Dies erleichtert es sowohl Leser*innen als auch KI-Modellen, den Kontext schnell zu erfassen.
3. Strukturierte Inhalte erstellen: Gliedere deinen Text mit Zwischenüberschriften, Absätzen und Aufzählungen. Eine klare Struktur verbessert die Lesbarkeit und hilft KI-Modellen, den Inhalt besser zu verstehen.
4. Natürliche Sprache verwenden: Schreibe in einer klaren und verständlichen Sprache, die dem natürlichen Sprachgebrauch entspricht. Dies erleichtert es KI-Modellen, den Inhalt zu verarbeiten und wiederzugeben.
5. Aktualität der Informationen gewährleisten: Halte deine Beiträge auf dem neuesten Stand, um sicherzustellen, dass KI-Modelle auf aktuelle und relevante Daten zugreifen können.
6. Verwendung von Multimedia-Elementen: Integriere Bilder, Videos oder Infografiken, um den Text zu ergänzen und komplexe Informationen anschaulich darzustellen. Dies kann die Attraktivität des Beitrags erhöhen und die Verweildauer der Leser*innen steigern.
7. Interne und externe Verlinkungen einbauen: Verlinke auf relevante eigene Beiträge sowie auf vertrauenswürdige externe Quellen. Dies unterstützt die Vernetzung deiner Inhalte und bietet Mehrwert für die Leser*innen.
8. Metadaten optimieren: Pflege Meta-Titel und Meta-Beschreibungen sorgfältig, da sie von Suchmaschinen und KI-Modellen zur Kontextualisierung genutzt werden.
Fazit: SEO und KI-Suche vereinen
Die Kombination aus klassischen SEO-Prinzipien und KI-spezifischen Anforderungen ermöglicht es, Inhalte für beide Suchansätze sichtbar zu machen. Unternehmen, die sowohl nutzerzentrierte Inhalte erstellen als auch technische Optimierungen wie strukturierte Daten oder Content-Clustering umsetzen, sind langfristig auf der sicheren Seite – egal, ob in klassischen Suchmaschinen oder in der KI-gestützten Suche.
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