Aktuelle Entwicklungen in der SEO-Szene: KI-Suche, LLMO und der Einfluss auf den Website-Traffic

Die Landschaft der Suchmaschinenoptimierung (SEO) befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der maßgeblich durch die rasante Entwicklung und Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Suchmaschinen vorangetrieben wird. Insbesondere die Einführung von KI-gestützten Suchergebnissen wie Googles AI Overviews (AIOs) und die zunehmende Relevanz von Large Language Model Optimization (LLMO) stellen etablierte SEO-Strategien auf den Prüfstand. Diese Entwicklungen führen zu einer signifikanten Verschiebung im Nutzerverhalten, weg von traditionellen Klicks auf Websites hin zu sogenannten „Zero-Click“-Suchen, was weitreichende Auswirkungen auf den Website-Traffic hat. Der vorliegende Bericht analysiert die aktuellen Dynamiken in der SEO-Szene, beleuchtet die Funktionsweise und den Einfluss von KI-Suche und LLMO und quantifiziert den Verlust von Website-Traffic, um daraus strategische Anpassungen für die Zukunft abzuleiten.

Aktuelle Dynamiken in der SEO-Szene durch KI-Suche und LLMO

Die Integration von KI in Suchmaschinen hat die Funktionsweise und die Ziele der Suchmaschinenoptimierung grundlegend verändert. Google entwickelt sich immer stärker von einer reinen Suchmaschine zu einer „Antwortmaschine“, was sich in neuen Features und einem veränderten Verständnis von Relevanz widerspiegelt.

Googles Evolution zur „Answer Engine“ und die Rolle von AI Overviews (AIOs)

Google hat seine Rolle von einem reinen Indexierer von Webseiten zu einem direkten Beantworter von Nutzeranfragen weiterentwickelt. Ein zentrales Element dieser Transformation sind die AI Overviews (AIOs), die im Mai 2024 in den USA eingeführt wurden und nun als Kernfunktion von Google Search gelten.¹ Diese AIOs sind KI-generierte Zusammenfassungen, die direkt am oberen Rand der Suchergebnisseite (SERP) in „Position Null“ erscheinen, oft sogar über den traditionellen Google Ads und organischen Rankings.³

Die Hauptfunktion der AIOs besteht darin, Nutzern umfassende, KI-generierte Antworten auf ihre Suchanfragen zu liefern, ohne dass diese auf eine Webseite klicken müssen.² Im Gegensatz zu den früheren Featured Snippets, die einen Auszug aus einer einzelnen Webseite zeigten, synthetisieren AIOs Informationen aus mehreren maßgeblichen Quellen, um eine vollständigere und nuanciertere Antwort zu bieten.³ Zum Beispiel könnte eine Suche nach „wie man mit dem Investieren beginnt“ eine AIO liefern, die Erkenntnisse von Finanzwebseiten, Strategien von Beratungsfirmen und praktische Tipps von persönlichen Finanzexperten in einer kohärenten Zusammenfassung vereint.⁴ Diese Entwicklung, die als „Search Generative Experience“ (SGE) begann und nun in „AI Overviews and more“ umbenannt wurde, zielt darauf ab, die Informationsbeschaffung für Nutzer schneller und einfacher zu gestalten.²

Die Verbreitung von AIOs nimmt stetig zu. Im Juni des Vorjahres erschienen sie bei etwa 7 % der Suchanfragen, bis November stieg diese Zahl auf fast 20 %.¹ Aktuelle Daten zeigen, dass AI Overviews im Mai 2025 bereits bei 47 % der Suchanfragen und im Juni 2025 sogar bei 51 % der SERPs auftauchen.⁸ Während der Testphase wurden AIOs bei bis zu 84 % der Anfragen angezeigt.¹⁰ Diese prominente Platzierung über den traditionellen organischen Suchergebnissen, die diese um mehr als 140 % nach unten verschiebt, hat weitreichende Konsequenzen für die Sichtbarkeit von Webseiten.¹¹

Diese Entwicklung führt zu einer fundamentalen Neudefinition von „Sichtbarkeit“ im KI-Zeitalter. Es geht nicht mehr primär darum, der Top-„blaue Link“ zu sein, sondern vielmehr darum, als Quelle für die KI-Antwort zu dienen oder den eigenen Inhalt in die KI-Übersicht synthetisiert zu sehen. Dies verschiebt das SEO-Ziel von der bloßen Ranking hin zum Ausgewähltwerden und Zitiertwerden durch die KI. Es entsteht ein neues „Position Null“-Rennen, bei dem der Preis nicht ein Klick, sondern eine Nennung oder Einbeziehung ist. Dies erfordert eine Anpassung der Strategien, um Inhalte so zu gestalten, dass sie von KIs leicht verstanden, extrahiert und in ihre Zusammenfassungen integriert werden können.

Der Wandel von der Keyword-Fokussierung zur Nutzerzentrierung

Ein weiterer wichtiger Trend in der SEO-Szene ist die Verschiebung von der reinen Keyword-Fokussierung hin zur nutzerzentrierten Optimierung.¹ KI-gesteuerte Suchmaschinen legen zunehmend Wert darauf, die

Absicht hinter den Nutzeranfragen zu verstehen, anstatt nur Keywords abzugleichen.¹² Large Language Models (LLMs) interpretieren Absicht und Kontext durch natürliche Sprachverarbeitung, was zu relevanteren und intuitiveren Ergebnissen führt.¹²

Dieser Wandel bedeutet, dass der Erfolg einer Webseite nicht mehr nur von der Dichte relevanter Keywords abhängt, sondern davon, wie gut der Inhalt die tatsächlichen Bedürfnisse und Fragen der Nutzer beantwortet.⁹ Wenn die KI die Absicht des Nutzers besser versteht, kann sie auch komplexere, konversationelle Anfragen präziser beantworten. Dies erfordert eine umfassendere und nuanciertere Content-Strategie, die über die bloße Keyword-Optimierung hinausgeht. Inhalte müssen so konzipiert sein, dass sie nicht nur Fakten liefern, sondern auch das „Warum“ und „Wie“ von Strategien und Konzepten tiefgehend erklären.⁹ Dies führt dazu, dass Inhalte, die Folgefragen antizipieren und differenziertere, erfahrungsbasierte oder transaktionale Werte bieten, die KI-Zusammenfassungen nicht vollständig replizieren können, an Bedeutung gewinnen.

Die Dezentralisierung der Suche und der Aufstieg von Nicht-Google-Plattformen

Die Dominanz von Google im Suchmaschinenmarkt, die lange Zeit bei über 90 % lag, wird durch den Aufstieg alternativer KI-gestützter Antwort-Engines herausgefordert.¹⁷ OpenAI hat Ende 2024 die ChatGPT-Suche gestartet, die bereits im laufenden Jahr voraussichtlich 1 % des Suchmarktes erobern wird.¹ Auch andere KI-Player wie Perplexity AI gewinnen an Bedeutung.⁵ Im Oktober 2024 fiel Googles Marktanteil erstmals seit März 2015 unter 90 %.¹⁸

Diese alternativen LLM-Plattformen bieten konversationelle Interaktionen und direkte Antworten, ohne dass Nutzer Webseiten durchsuchen müssen.¹⁸ Sie haben einen Vorteil durch ihre Fähigkeit, Folgefragen zu behandeln und schnelle Ergebnisse ohne Werbung zu liefern.¹⁸

Parallel dazu gewinnen Community-Suchergebnisse, insbesondere von Plattformen wie Reddit und Quora, zunehmend an Bedeutung.¹ Google zeigt weiterhin Suchergebnisse aus Foren und Gemeinschaften an.¹ Mehr Nutzer suchen in Foren nach Antworten, insbesondere wenn sie von KI-generierten Antworten abgeschreckt werden.¹ Reddit verzeichnete nach Algorithmus-Updates einen Traffic-Anstieg von 126 % durch Google Search.²⁰

Diese Entwicklung bedeutet, dass SEO nicht mehr ausschließlich auf Google ausgerichtet sein kann. Die Strategie muss sich auf die Präsenz und Sichtbarkeit auf einer Vielzahl von Plattformen erstrecken, auf denen Nutzer Informationen suchen und finden. Dies erweitert die Definition von „Suchsichtbarkeit“ erheblich und erfordert eine diversifizierte Herangehensweise, die auch die Optimierung für diese neuen „Antwort-Engines“ und Community-Plattformen einschließt.

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trust) als zentraler Qualitätsfaktor

Die Konzepte von Experience, Expertise, Authority und Trust (E-E-A-T) stehen weiterhin im Mittelpunkt der Qualitätsrichtlinien von Google für seine menschlichen Reviewer.¹ Eine im Jahr 2024 zirkulierende Google-API-Leckage verwies auf einen „OriginalContentScore“ als Ranking-Faktor.¹ Studien haben den Einfluss von E-E-A-T auf generative Suchmaschinen wie AI Overviews bestätigt: Autoritative Anpassungen von Inhalten verbesserten die Rankings in einem Beispiel um 89 %, und Vertrauensanpassungen um 134 %.¹¹

KI-Systeme priorisieren E-E-A-T.⁹ Für Marken bedeutet dies, dass sie aktiv eine natürliche menschliche Autorität aufbauen müssen. Dies umfasst konsistente Veröffentlichungen auf Expertenniveau, die Angabe von Autorenreferenzen und Biografien, den Aufbau von Backlinks und Erwähnungen durch Dritte sowie eine starke Präsenz in sozialen Medien.⁹ Google belohnt etablierte Marken, die als vertrauenswürdige Quellen gelten, mit Quelllinks und Platzierungen in AI Overviews.¹⁸

Die Bedeutung von E-E-A-T wird im KI-Zeitalter noch verstärkt. Da KI-Modelle Inhalte aus dem Web synthetisieren, ist es für sie entscheidend, die Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit der Quellen zu beurteilen. Inhalte, die klare Beweise für Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit liefern, werden von KI-Algorithmen bevorzugt und haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, in AI Overviews zitiert zu werden. Dies ist der Grundstein dafür, wie Inhalte von der KI ausgewählt und zitiert werden, was die neue Form der Sichtbarkeit darstellt.

Die „Information Overload“ Gegen-Erzählung und ihre SEO-Implikationen

Google hat AI Overviews entwickelt, um der „Informationsüberflutung“ entgegenzuwirken, indem sie Nutzern direkt auf der SERP vereinfachte, maßgeschneiderte „Snapshots“ von Informationen liefern.⁷ Dies wird als „positiv für Nutzer“ dargestellt, da es ein optimiertes Sucherlebnis schafft.⁴ Nutzer können schnell spezifische Informationen erhalten, ohne sich durch mehrere Webseiten klicken zu müssen.⁷

Während diese Vereinfachung für den Nutzer vorteilhaft ist, impliziert die Erzählung der Suchmaschinen, dass der „Klick“ auf eine Webseite kein notwendiger Schritt mehr ist. Dies führt dazu, dass der Wert einer Webseite sich verschiebt: Sie ist nicht mehr der alleinige Anbieter einer Antwort, sondern eine vertrauenswürdige, umfassende Ressource für tiefere Einblicke nach der anfänglichen KI-Zusammenfassung. Für SEOs bedeutet dies, Inhalte zu entwickeln, die Folgefragen antizipieren und einen differenzierteren, erfahrungsbezogenen oder transaktionalen Wert bieten, den KI-Zusammenfassungen nicht vollständig replizieren können. Der Fokus liegt darauf, den Nutzer nach der initialen KI-Antwort auf die eigene Seite zu ziehen, indem man über die reine Informationszusammenfassung hinausgeht.

Der Einfluss auf den Website-Traffic: Die „Zero-Click“-Realität quantifizieren

Die Auswirkungen der KI-gesteuerten Suche auf den Website-Traffic sind weitreichend und werden zunehmend durch Daten untermauert. Der Trend zu „Zero-Click“-Suchen beschleunigt sich, was zu einem messbaren Rückgang der organischen Klickraten führt und insbesondere Publisher und Informationsseiten vor große Herausforderungen stellt.

Die Beschleunigung von Zero-Click-Suchen

Der größte Einfluss von AI Overviews auf SEO ist, dass Nutzer nun vollständige Antworten direkt in der AI Overview Box finden können, ohne auf die vollständige Webseite klicken zu müssen.⁴ Diese Verschiebung hat die Klickraten (CTR) für organische Suchergebnisse, insbesondere bei Informationsanfragen, spürbar beeinflusst.⁴ Bis 2024 endeten fast 60 % der Google-Suchen in den USA ohne Klick, eine Zahl, die mit der Zunahme von KI-generierten Antworten weiter wächst.¹⁰ Während der Testphase wurden AI Overviews bei bis zu 84 % der Anfragen angezeigt, was die Möglichkeiten für Webseiten, Traffic zu generieren, weiter reduziert.¹⁰ Eine Studie von Bain aus dem Dezember 2024 ergab, dass etwa 80 % der Verbraucher bei mindestens 40 % ihrer Suchen auf „Zero-Click“-Ergebnisse vertrauen, was den organischen Web-Traffic um schätzungsweise 15 % bis 25 % reduziert.¹⁹

Dieses Phänomen der „Zero-Click“-Suchen, verstärkt durch AI Overviews, stellt eine grundlegende Neuordnung der Suchreise dar. Es deutet darauf hin, dass die Suchmaschine selbst für einen erheblichen Teil der Anfragen zum Endziel wird, anstatt nur ein Tor zu externen Webseiten zu sein.

Datenbasierter Rückgang der organischen Klickraten (CTR)

Studien bestätigen einen signifikanten Rückgang der CTR für organische Einträge, wenn AI Overviews vorhanden sind. Eine Semrush-Studie mit 10.000 Informations-Keywords ergab, dass KI-generierte Zusammenfassungen sowohl die organischen als auch die bezahlten Klickraten erheblich reduzierten.⁸ Die Forschung von Moz deutet darauf hin, dass AI Overviews den organischen Traffic um 18 % bis 64 % reduzieren könnten, insbesondere für Webseiten, die unkomplizierte Informationsinhalte bereitstellen.⁸ Die organische CTR kann um bis zu 70 % sinken, von etwa 2,94 % auf nur 0,84 %, wenn Googles AI Overview erscheint.¹⁰ Für bezahlte Suchanzeigen halbiert sich die CTR nahezu, von 21 % auf 10 %.¹⁰

Die folgende Tabelle fasst die Auswirkungen von AI Overviews auf die organische CTR zusammen:

Tabelle 1: Auswirkungen von AI Overviews auf die organische CTR

Studie/Quelle	Art der Anfrage/Inhalt	Ausgangs-CTR (organisch)	CTR mit AIO	Prozentualer Rückgang der CTR/des Traffics	Hinweise/Kontext
SparkToro	Alle Suchen (US)	N/A	N/A	>58% Zero-Click	Suchen enden ohne Klick ⁸
Bain (Dez. 2024)	Alle Suchen	N/A	N/A	15% – 25% organisch	80% der Nutzer verlassen sich zu 40% auf Zero-Click ¹⁹
Semrush	10.000 Informations-Keywords	N/A	Reduziert	Signifikant	Reduzierung von organischen & bezahlten CTRs ⁸
Moz	Informationsinhalte	N/A	Reduziert	18% – 64% organisch	Besonders für einfache Informationen ⁸
Adaptingsocial	Alle Suchen	2.94%	0.84%	Bis zu 70% organisch	Wenn Google AIO (SGE) erscheint ¹⁰
Adaptingsocial	Bezahlte Anzeigen	21%	10%	Fast 50% bezahlt	Wenn KI-Antworten vorhanden sind ¹⁰
MailOnline	#1 organisch (Desktop)	~13%	<5%	>60%	Auch bei #1 Ranking ²¹
MailOnline	#1 organisch (Mobile)	~20%	7%	>60%	Auch bei #1 Ranking ²¹
MailOnline	Zitiert in AIO (Desktop)	N/A	N/A	43.9% niedriger	Selbst bei Nennung in AIO ²¹
MailOnline	Zitiert in AIO (Mobile)	N/A	N/A	32.5% niedriger	Selbst bei Nennung in AIO ²¹
MailOnline	Spezifische News-Anfrage	6.000 Klicks	100 Klicks	>98%	Beispiel: [Noor Alfallah news]²¹
SimilarWeb	News und Medienseiten	N/A	N/A	17% organisch	Jährlicher Rückgang des Such-Traffics ¹⁷
SimilarWeb	Reisen und Tourismus	N/A	N/A	20% organisch	Jährlicher Rückgang des Such-Traffics ¹⁷
SimilarWeb	E-Commerce	N/A	N/A	9% organisch	Jährlicher Rückgang des Such-Traffics ¹⁷
SimilarWeb	Finanzen	N/A	N/A	7% organisch	Jährlicher Rückgang des Such-Traffics ¹⁷
SimilarWeb	Essen/Trinken	N/A	N/A	7% organisch	Jährlicher Rückgang des Such-Traffics ¹⁷
SimilarWeb	Lifestyle/Mode	N/A	N/A	5% organisch	Jährlicher Rückgang des Such-Traffics ¹⁷

Der Fall von MailOnline, einer britischen Zeitung, ist besonders aufschlussreich. Carly Steven, SEO- und Editorial-E-Commerce-Direktorin von MailOnline, berichtete von einem „ziemlich schockierenden“ CTR-Rückgang.²¹ Selbst wenn MailOnline organisch auf Platz 1 rankt, fielen die Desktop-CTR von ~13 % und die mobile CTR von ~20 % auf unter 5 % (Desktop) bzw. 7 % (Mobil), sobald eine AI Overview vorhanden war.²¹ Selbst wenn MailOnline

innerhalb der AI Overview zitiert wurde, war die CTR immer noch 43,9 % niedriger auf dem Desktop und 32,5 % niedriger auf dem Mobiltelefon.²¹ Ein spezifisches Beispiel zeigte, wie die Klicks für eine Anfrage von 6.000 auf 100 sanken, nachdem eine AI Overview erschien.²¹ MailOnline verzeichnete einen Gesamt-Traffic-Rückgang von 19,5 % im Jahresvergleich.²¹

Die Daten belegen unmissverständlich einen schwerwiegenden Einfluss auf den traditionellen organischen Traffic. Das MailOnline-Fallbeispiel ist besonders aussagekräftig, da es zeigt, dass selbst ein organisches Ranking auf Platz 1 oder die Einbeziehung in die AI Overview keine Klicks garantiert. Dies unterstreicht die Verschiebung im Nutzerverhalten hin zu direkten Antworten. Diese Entwicklung führt dazu, dass die „Klickrate“ als primärer KPI für SEO an Bedeutung verliert. SEO-Experten müssen den Erfolg neu definieren. Der Fokus verlagert sich von „Klicks“ auf „Sichtbarkeit“ (Präsenz in AI Overviews), „Markennennungen“ (Zitierung durch LLMs) und letztendlich „Konversionen“ (da die verbleibenden Klicks eine höhere Absicht aufweisen).¹⁰ Dies erfordert eine grundlegende Änderung in der Berichterstattung und den strategischen Zielen, hin zu Metriken wie Impression Share, Markennennungen und Post-Click-Engagement/Konversionsraten, selbst wenn das Traffic-Volumen sinkt.

Herausforderungen für Publisher und Informationsseiten

Webseiten, die stark von organischem Traffic aus Informationssuchen abhängen, sind am stärksten betroffen.⁴ Insbesondere Publisher erwarten einen Rückgang des organischen Such-Traffics um 20 % bis 60 %.¹¹ Informationsseiten, wie kleine Blogs, die grundlegende Fragen behandeln, sind am härtesten betroffen, da die Zusammenfassungen des KI-Modus diese Anfragen oft direkt beantworten.²⁰ Inhaltsformate, die sich auf hochrangige Definitionen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und einfache Fakten konzentrieren, sind besonders anfällig für die Zusammenfassung durch KI.²³

Dieser Rückgang der Besuche führt direkt zu massiven Umsatzeinbußen für Unternehmen, die auf organischen Traffic angewiesen sind, um Leads und Einnahmen zu generieren.⁸ Matthew Prince, CEO von Cloudflare, stellte eine dramatische Zunahme des Crawl-zu-Referral-Verhältnisses von Google fest (von 2:1 vor zehn Jahren auf 18:1 heute), was darauf hindeutet, dass KI-Unternehmen mehr Inhalte nehmen und weniger im Gegenzug geben.¹⁷ Auch für OpenAI und Anthropic wurden ähnliche, noch extremere Verhältnisse beobachtet.¹⁷

Die wirtschaftliche Rentabilität der Inhaltserstellung, insbesondere für Informations-Publisher, ist ernsthaft bedroht. Das steigende Crawl-zu-Referral-Verhältnis deutet auf ein potenzielles Ungleichgewicht im Wertetausch zwischen Suchmaschinen/KI-Modellen und Inhaltserstellern hin. Wenn Inhaltsersteller ihre Arbeit nicht durch Traffic monetarisieren können, schwindet der Anreiz, qualitativ hochwertige, tiefgehende Inhalte für das Web zu produzieren. Dies könnte langfristig zu einer Degradierung der Daten führen, auf die sich KI-Modelle verlassen. Es handelt sich um ein systemisches Risiko für das digitale Informationsökosystem.

Risiken der Fehlrepräsentation und Markenkontrolle

KI-generierte Zusammenfassungen ziehen Informationen aus mehreren Quellen, wobei oft wesentlicher Kontext weggelassen oder kritische Details ausgeschlossen werden.⁸ Dies kann zu einer Fehlrepräsentation der Markenbotschaft führen, was Verwirrung, vermindertes Vertrauen und verlorene Konversionen zur Folge hat.⁸ Im Gegensatz zu von Menschen kuratierten Inhalten priorisieren AI Overviews die Markenabsicht nicht, was bedeutet, dass Unternehmen die Kontrolle darüber verlieren könnten, wie sie in den Suchergebnissen wahrgenommen werden.⁸ Ein bekanntes Beispiel ist die falsche Behauptung von Googles Gemini AI in einer Super Bowl-Werbung, dass Gouda-Käse „50-60 % des weltweiten Käsekonsums“ ausmache.⁸

Zudem können AI Overviews Fehler machen und ungenaue oder beleidigende Informationen liefern.² Das Risiko von KI-Fehlern (Halluzinationen) ist real.²⁰

Über den Traffic-Verlust hinaus birgt das Potenzial für Markenfehlrepräsentation und KI-Halluzinationen eine neue Risikodimension für Unternehmen. Dies erfordert proaktive Strategien zur Markenkontrolle innerhalb von KI-Zusammenfassungen, die die Genauigkeit des Inhalts, den Kontext und eine klare Markenbotschaft betonen. Unternehmen müssen „KI-resistente“ Inhalte entwickeln, die für die KI schwer vollständig zusammenzufassen oder falsch zu interpretieren sind. Dazu gehören Originalforschung, einzigartige Daten, tiefgehende Fallstudien, erfahrungsbezogene Inhalte und hochgradig nuancierte Analysen.⁸ Es impliziert auch die Notwendigkeit einer aktiven Überwachung von KI-generierten Zusammenfassungen, die sich auf die eigene Marke beziehen, sowie eine Strategie für schnelle Korrekturen oder Feedback an Suchmaschinen.²

Large Language Model Optimization (LLMO) verstehen

Large Language Model Optimization (LLMO) ist ein aufstrebendes Feld, das sich von traditionellem SEO unterscheidet und neue Strategien für die Sichtbarkeit in KI-gesteuerten Umgebungen erfordert.

LLMO definieren: Jenseits des traditionellen SEO

Large Language Model Optimization (LLMO) ist der Prozess der Verfeinerung und Verbesserung der Leistung und Effizienz großer Sprachmodelle.²⁵ Spezieller für Inhalte bedeutet es, Inhalte so anzupassen, dass LLMs sie leichter finden und analysieren können, mit dem Ziel, verschiedene Modelle (wie GPTs, Claude) mit einer Marke und ihren Inhalten vertraut zu machen, damit diese in den Antworten der Modelle berücksichtigt werden.¹⁵

Der entscheidende Unterschied zum traditionellen SEO liegt im Fokus. Während traditionelles SEO primär darauf abzielt, Webseiten in Suchmaschinenergebnissen zu platzieren, indem Seiten an spezifische Suchalgorithmen angepasst werden, um für relevante Keywords indexiert und ausgeliefert zu werden, hat LLMO einen breiteren Anwendungsbereich. Es zielt auf die Auffindbarkeit von Inhalten über verschiedene konversationelle KI-Tools hinweg ab.¹⁵ LLMO strebt an, dass die eigenen Seiten als glaubwürdige Quellen in LLM-generierten Antworten erscheinen, während SEO auf das Ranking in Suchmaschinenergebnissen abzielt.¹⁵

Diese Unterscheidung ist von entscheidender Bedeutung. Sie signalisiert, dass sich SEO aufspaltet: Ein Weg konzentriert sich weiterhin auf die Optimierung für die traditionelle Suche (blaue Links, wenn auch weiter unten), der andere Weg konzentriert sich darauf, die Quelle für KI-generierte Antworten zu sein. Dies erfordert einen Mentalitätswandel vom „Ranking für Keywords“ zum „Sein der maßgeblichen Antwort“.

Der Wandel zu natürlicher Sprache und semantischem Verständnis

LLMs verschieben die Suche von keyword-basierten Anfragen hin zu Fragen in natürlicher Sprache.¹⁵ Tools wie ChatGPT und Claude interpretieren Absicht und Kontext durch natürliche Sprachverarbeitung und liefern Ergebnisse, die besser zu konversationellen Eingaben passen.¹⁵ KI-gesteuerte Suchmaschinen konzentrieren sich zunehmend darauf, die Absicht hinter den Nutzeranfragen zu verstehen, anstatt nur Keywords abzugleichen.¹⁴

KI betrachtet nicht nur Keywords; sie versteht den Kontext und die Beziehungen zwischen Wörtern (Semantik).¹⁴ LLMs interpretieren die Bedeutung, indem sie die Nähe von Wörtern und Phrasen analysieren und Tokens in numerische Darstellungen (Embeddings) übersetzen, um die semantische Nähe zu beurteilen.²⁴

Diese Verschiebung erfordert eine anspruchsvollere Content-Strategie, die über die einfache Keyword-Targeting hinausgeht. Inhalte müssen semantisch reich sein, Themen umfassend behandeln und die Nutzerabsicht auf konversationelle Weise antizipieren, anstatt nur für exakte Keyword-Übereinstimmungen zu optimieren.

Warum LLMs mehrere Quellen und Entitätserkennung priorisieren

Im Gegensatz zu traditionellen Suchalgorithmen, die oft eine einzige Quelle (z. B. Googles Knowledge Graph) verwenden, fassen LLMs Informationen aus mehreren Quellen zusammen.¹⁵ Dies reduziert die Sichtbarkeit und Klicks, es sei denn, der Inhalt wird direkt zitiert oder paraphrasiert.¹⁵ Tools wie Perplexity verwenden beispielsweise Zitate, um die Quelle ihrer Antworten anzuzeigen, was bedeutet, dass nur zitierte Webseiten Sichtbarkeit erlangen.¹⁵

Die Entitätsoptimierung ist für den Erfolg von LLMO unerlässlich.¹⁵ LLMs konzentrieren sich auf Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen (Entitäten).²⁴ Die Optimierung für Entitäten bedeutet, eine Marke mit so vielen verwandten Anfragen wie möglich zu verbinden und die Konsistenz von NAP-Zitaten (Name, Address, Phone) über verschiedene Quellen hinweg sicherzustellen.¹⁵ Tools wie Googles Natural Language API und Ahrefs‘ AI Content Helper können bei der Entitätenforschung helfen.²⁴

Die Multi-Quellen-Synthese durch LLMs bedeutet, dass das Ziel darin besteht, eine der maßgeblichen Quellen zu sein. Dies betont die Bedeutung einer ganzheitlichen Themenautorität und einer starken „Markenwelt“.²⁴ Die Entitätserkennung ist die technische Grundlage dafür, die es der KI ermöglicht, komplexe Beziehungen zu verstehen und Informationen korrekt zuzuordnen. Diese Entwicklung legt nahe, dass die Zukunft der „Suche“ zunehmend eine direkte Abfrage an einen riesigen, KI-gesteuerten Wissensgraphen sein wird. Für SEO bedeutet dies, dass Inhalte so strukturiert und präsentiert werden müssen, dass sie von einer KI leicht verdaulich und überprüfbar sind, fast so, als würden sie zu einer globalen Wissensbasis beitragen. Der Schwerpunkt verlagert sich vom „Ranking für eine Abfrage“ zum „Sein der definitiven Antwort für einen Fakt oder ein Konzept“ innerhalb dieses sich entwickelnden Wissensgraphen.

Diese Entwicklung geht über die Optimierung einzelner Webseiten für bestimmte Keywords hinaus. Es geht darum, den gesamten digitalen Fußabdruck einer Marke zu optimieren – ihren Ruf, ihre Erwähnungen im Web, ihre einzigartigen Erkenntnisse und ihr Community-Engagement –, damit LLMs sie als maßgebliche Entität erkennen. Dies impliziert einen ganzheitlicheren und integrierteren Marketingansatz, bei dem PR, Content Marketing, Community Management und technisches SEO zusammenwirken, um die „Markenwelt“ für die KI zu gestalten.

Die Rolle von User-Generated Content (UGC) in LLMO

LLMs greifen häufig auf Foren, Q&A-Webseiten und andere Orte mit nutzergenerierten Inhalten zurück.¹⁵ Das Suchinteresse an „User-Generated Content“ ist in den letzten fünf Jahren um 575 % gestiegen, und UGC wird voraussichtlich bis 2030 80 % der SEO-verbessernden Inhalte ausmachen.¹⁸

Die Investition in nutzergenerierte Inhalte auf Plattformen wie Reddit ist eine Schlüsselstrategie für LLMO, da Reddit-Inhalte einen grundlegenden Bestandteil der Trainingsdaten vieler führender LLMs bilden.²⁴ Dies beinhaltet den Aufbau von Gemeinschaften ohne Spamming, das Hosten von „Ask Me Anything“ (AMA)-Sessions, den Aufbau von Influencer-Partnerschaften und die Förderung von markenbasierten Nutzerinhalten.²⁴

Die Abhängigkeit von LLMs von UGC signalisiert eine Verschiebung hin zu authentischen, von der Gemeinschaft getragenen Informationen. Dies bietet Marken die Möglichkeit, echte Online-Communities zu fördern und die Kundenvertretung zu nutzen, da diese Diskussionen direkt beeinflussen können, wie LLMs Marken wahrnehmen und zitieren. Es impliziert auch, dass „Off-Site“-SEO, insbesondere das Community-Engagement, eine erneute Bedeutung gewinnt.

Trotz der Dominanz von KI unterstreicht der Aufstieg von LLMs und die Betonung von UGC den Wert authentischer menschlicher Ausdrucksweise und Erfahrung. Während KI zusammenfassen kann, hat sie Schwierigkeiten mit Nuancen, Emotionen und originellem Denken.²⁷ Daher werden Inhalte, die wirklich „menschzentriert“ sind – reich an Erfahrungen aus erster Hand, einzigartigen Perspektiven und echtem Engagement – zu einem Wettbewerbsvorteil. Dies schafft ein Paradoxon, bei dem die effektive Optimierung für KI bedeutet, sich auf das zu konzentrieren, was Inhalte einzigartig menschlich macht.

Die folgende Tabelle verdeutlicht die wesentlichen Unterschiede zwischen traditionellem SEO und LLM-Optimierung:

Tabelle 2: Hauptunterschiede: Traditionelles SEO vs. LLM-Optimierung

Kriterium	Traditionelles SEO	LLM-Optimierung (LLMO)
Primäres Ziel	Ranking in SERPs (Google, Bing)	Als glaubwürdige Quelle in KI-Antworten zitiert werden
Zielgruppe	Suchende über Suchmaschinen	Nutzer von KI-Chatbots/Antwort-Engines
Inhaltsfokus	Keywords, Seiten-Rankings	Natürliche Sprache, Entitäten, Marke, konversationelle Anfragen
Erfolgsmetriken	Klicks, Rankings, Traffic-Volumen	KI-Erwähnungen, Sichtbarkeit (in AIOs), Markenbekanntheit
Schlüsseltaktiken	Keyword-Recherche, On-Page/Off-Page SEO, Linkbuilding	Entitätenforschung, PR, UGC, Wikipedia-Listings, konversationelle Inhalte
Quellennutzung	Oft eine Quelle (z.B. Knowledge Graph)	Zusammenfassung mehrerer Quellen
Suchverhalten	Keyword-basiert, Listen von Links	Natürliche Sprache, direkte Antworten, Follow-up-Fragen

Strategische Anpassungen für SEO im KI-Zeitalter

Angesichts der tiefgreifenden Veränderungen durch KI in der Suchlandschaft müssen Unternehmen ihre SEO-Strategien anpassen, um Sichtbarkeit zu gewährleisten und Traffic-Verluste zu minimieren. Dies erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der von der Content-Erstellung bis zur Messung reicht.

Content-Strategie für KI-Sichtbarkeit und Engagement

Die Content-Strategie muss sich auf die Prinzipien von E-E-A-T, die Erstellung einzigartiger Inhalte, die Optimierung für konversationelle Anfragen und die Nutzung von Multimedia und strukturierten Daten konzentrieren.

E-E-A-T priorisieren

Googles Algorithmen priorisieren „hilfreiche, zuverlässige, menschenzentrierte Inhalte“, die Expertise, Erfahrung, Autorität und Vertrauenswürdigkeit (E-E-A-T) demonstrieren.¹ Dies ist der Kern der Qualitätsrichtlinien von Google.¹ Studien zeigen, dass autoritative Anpassungen von Inhalten die Rankings um 89 % und Vertrauensanpassungen um 134 % verbessern können.¹¹ KI-Systeme priorisieren E-E-A-T.⁹ Marken müssen eine natürliche menschliche Autorität aufbauen, die konsistente Veröffentlichungen auf Expertenniveau, die Angabe von Autorenreferenzen und Biografien, den Aufbau von Backlinks und Erwähnungen durch Dritte sowie eine starke Präsenz in sozialen Medien umfasst.⁹

Tiefgehende, einzigartige und „KI-resistente“ Inhalte erstellen

KI ist hervorragend in der Zusammenfassung, hat aber Schwierigkeiten mit tiefgehender Analyse.⁸ Inhalte sollten Tiefe und Komplexität bieten und Originalforschung sowie einzigartige Daten nutzen, die KI-Modelle nicht selbst generieren können.⁸ Das Teilen von realen Fallstudien, Beispielen, umsetzbaren Vorlagen und benutzerdefinierten Visuals macht Inhalte praktischer und ansprechender.⁴ Der Fokus auf „KI-resistente“ Inhalte bedeutet, einen Wert über schnelle Antworten hinaus zu bieten.⁸

Für „beste Antworten“ und konversationelle Anfragen optimieren

Die Verlagerung erfolgt von der Keyword-fokussierten Optimierung zur nutzerfokussierten Optimierung.¹ Inhalte sollten Nutzeranfragen direkt beantworten ⁴ und für Long-Tail-Konversations-Keywords optimiert werden.⁷ Die KI-Suche priorisiert Inhalte, die eine präzise, relevante Antwort auf exakte Fragen liefern, selbst wenn eine Seite für ein breiteres Thema hoch rankt.¹⁶ Inhalte sollten konversationell und kontextuell sein und widerspiegeln, wie Menschen natürlich sprechen.¹⁴

Multimedia und strukturierte Daten (Schema Markup) nutzen

Google verwendet multimodale Modelle in AI Overviews, die Bilder, Videos und Sprache verstehen.¹¹ Das Erstellen von benutzerdefinierten Bildern, Videos und Audio kann dazu beitragen, dass Inhalte in KI-gesteuerten Ergebnissen erscheinen.¹¹ Die Nutzung von Multimedia macht Inhalte ansprechender und leichter für die KI verständlich und darstellbar.³⁰ Die Implementierung von strukturierten Daten (Schema Markup) hilft Suchmaschinen und KI, den Kontext und die Relevanz von Inhalten besser zu verstehen, was die Chancen erhöht, in Rich Results wie Snippets oder Knowledge Panels angezeigt zu werden.⁴ Wichtige Schema-Typen umfassen FAQs und How-Tos.⁹

Ein wichtiger Aspekt dieser Content-Strategie ist das „Qualität-Quantität-Paradoxon“ bei der KI-Inhaltsproduktion. Während KI-Tools eine schnelle und skalierbare Inhaltserstellung ermöglichen ²⁷, betont Google E-E-A-T und „hilfreiche, zuverlässige, menschenzentrierte Inhalte“.¹ KI-generierte Inhalte benötigen menschliche Aufsicht und Bearbeitung, um Tiefe, Kontext und Authentizität hinzuzufügen.²⁷ Das Paradoxon besteht darin, dass, obwohl KI

mehr Inhalte ermöglicht, der Wert dieser Inhalte immer noch durch menschliche Qualität bestimmt wird. Unternehmen müssen der Versuchung widerstehen, einfach KI-generierte Inhalte ohne strenge menschliche Überprüfung und Verbesserung zu produzieren. Der wahre ROI ergibt sich aus dem Gleichgewicht zwischen der Effizienz der KI für grundlegende Aufgaben und der menschlichen Expertise für strategische Tiefe, Originalität und E-E-A-T-Konformität. Dies impliziert ein neues Workflow-Modell, bei dem KI ein mächtiger Assistent ist, aber kein Ersatz.

Technisches SEO für KI-Crawler

Trotz der neuen Herausforderungen bleiben die Grundlagen des technischen SEO entscheidend.¹² Elemente wie Seitenladezeit, mobile Optimierung und strukturierte Daten helfen AI Overviews, Inhalte genau zu verstehen und zu indexieren.⁴ Wichtige Aspekte sind die Optimierung der Seitenladezeit und der mobilen Responsivität ⁴, die Verwendung einer korrekten Überschriftenhierarchie und einer klaren Seitenarchitektur ⁴ sowie die Sicherung der Webseite mit HTTPS.⁹ Während sich die Content-Strategie an die KI anpasst, bleibt die zugrunde liegende technische Grundlage entscheidend. KI-Modelle benötigen gut strukturierte, schnelle und zugängliche Webseiten, um Informationen effektiv zu crawlen, zu verstehen und zu synthetisieren. Das Vernachlässigen des technischen SEO ist vergleichbar mit dem Bau eines Hauses auf Sand, unabhängig davon, wie gut die Innenausstattung ist.

Traffic- und Engagement-Kanäle diversifizieren

Die alleinige Abhängigkeit von Google birgt größere Risiken als je zuvor.¹⁰ Unternehmen müssen ihre Abhängigkeit vom Such-Traffic reduzieren.¹⁰ Dazu gehört der Ausbau der Präsenz in sozialen Medien, E-Mail-Marketing und direkte Engagement-Strategien.¹⁰ Community-Suchergebnisse (z. B. Reddit, Quora) sind ein anhaltender SEO-Trend, wobei mehr Nutzer in Foren nach Antworten suchen, insbesondere wenn sie von KI-generierten Antworten abgeschreckt werden.¹ Reddit verzeichnete nach Algorithmus-Updates einen Traffic-Anstieg von 126 % durch Google Search.²⁰

Die Verschiebung hin zur Zero-Click-Suche macht einen Multi-Channel-Ansatz im digitalen Marketing unerlässlich. Marken müssen direkte Beziehungen zu ihrem Publikum aufbauen und Präsenz auf Plattformen kultivieren, auf denen Nutzer authentische, von Menschen generierte Inhalte suchen. Dies schafft alternative Traffic-Trichter jenseits der direkten Such-Referrals von Google. Diese Entwicklung führt zu einem „Full-Funnel“-SEO-Imperativ. AI Overviews wirken sich hauptsächlich auf Informationsanfragen (Top-of-Funnel) aus ³, während die verbleibenden Klicks nach AI Overviews oft eine höhere Absicht aufweisen.¹⁰ SEO-Strategien sollten die Nutzerabsicht und die Customer Journey berücksichtigen.²² Eine umfassende „Full-Funnel“-SEO-Strategie wird entscheidend. Dies bedeutet, aktiv für verschiedene Phasen der Customer Journey zu optimieren: KI-resistente Inhalte für die Informationsgewinnung nutzen (auch bei Zero-Click), und dann sicherstellen, dass Mid- und Bottom-Funnel-Inhalte (Vergleiche, Fallstudien, Produktseiten) stark auf Konversion optimiert sind, um die höhere Absicht des verbleibenden Traffics zu nutzen. Das Ziel verlagert sich darauf, den „tieferen Klick“ zu gewinnen ²² und Nutzer durch den Konversionspfad zu führen.

Messung und KPIs neu denken

Das traditionelle Ziel, auf Platz 1 zu ranken, bedeutet nun, in einer KI-Zusammenfassung zu erscheinen, anstatt nur in den blauen Links.¹⁰ Vermarkter müssen von klickorientierten Metriken zu Messungen der Suchimpressionen und der KI-Reichweite übergehen.¹⁹

Der Fokus sollte auf Konversionen und Wert liegen. Während KI das Traffic-Volumen reduzieren könnte, kann sie die Traffic-Qualität erhöhen.²² Nutzer, die nach einer KI-Zusammenfassung klicken, sind oft besser informiert und näher an einer Handlung.¹⁰ Conductor verzeichnete einen Traffic-Rückgang von 60 %, aber stabile Konversionen, was beweist, dass Besucher mit höherer Absicht ein geringeres Klickvolumen ausgleichen können.¹⁰ SEO-Programme sollten Erfolge in Bezug auf Leads, Konversionen und Umsatz melden, nicht nur Sitzungen oder Rankings.²²

Dabei sollten KI-zentrierte Metriken und Datenanalysetools genutzt werden. Dazu gehören die Überwachung der Snippet-Leistung (wie oft Inhalte in Featured Snippets erscheinen), des Nutzerengagements (Absprungrate, Verweildauer auf der Seite, Interaktionen mit KI-Zusammenfassungen) und der Voice Search-Metriken.⁹ KI-Tools können die Datenanalyse aus Google Analytics und der Search Console optimieren.⁹ Die sich entwickelnde Suchlandschaft erfordert einen ausgeklügelten Ansatz für die Analytik. SEO-Erfolg ist keine einfache lineare Progression mehr von Ranking zu Klick zu Konversion. Stattdessen geht es darum, den nuancierten Einfluss der KI auf das Nutzerverhalten in verschiedenen Phasen der Customer Journey zu verstehen und den Wert über direkte Klicks hinaus zu attribuieren.

KI-Tools in SEO-Workflows nutzen

KI-Tools transformieren SEO-Workflows, indem sie menschliche Fähigkeiten erweitern und SEO-Experten ermöglichen, effizienter zu arbeiten und sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.¹⁸ 86 % der SEO-Experten nutzen KI in ihren Workflows und sparen durchschnittlich 12,5 Stunden pro Woche.¹⁸

KI optimiert Content-Erstellungsworkflows und ermöglicht eine schnellere Produktion von mehr Inhalten.²⁸ Sie kann bei der Keyword-Recherche, der Erstellung von Content-Briefs, Content-Gliederungen, der Faktenprüfung und der Generierung von Meta-Beschreibungen helfen.⁴ Strategisch eingesetzt können KI-Tools große Keyword- oder Datensätze analysieren, Anfragen nach Absicht clustern und neue Trends identifizieren.¹³ Hochleistungs-SEO-Teams verlassen sich auf KI-Co-Piloten für Recherche und Analyse.¹⁸

Es ist jedoch entscheidend, dass menschliche Aufsicht weiterhin besteht. Während KI Inhalte schnell produzieren kann, fehlt es ihr oft an der menschlichen Note, Tiefe und dem Kontext.²⁷ Menschliche Kreativität bleibt unerlässlich, um Inhalte zu produzieren, die bei den Lesern Anklang finden, und um Stimme, Ton und Nuancen hinzuzufügen.²⁷ KI-generierte Inhalte funktionieren gut, wenn sie mit menschlicher Bearbeitung kombiniert werden.¹⁸ KI ersetzt SEO-Experten nicht, sondern befähigt sie. Die strategische Integration von KI-Tools ermöglicht größere Effizienz, Skalierbarkeit und datengesteuerte Entscheidungsfindung, wodurch menschliche Experten sich auf die kreativen, strategischen und autoritativen Aspekte konzentrieren können, die KI nicht replizieren kann. Diese Synergie ist die Zukunft des effektiven SEO. Dies ist das „Anpassen oder Zurückbleiben“-Mandat für SEO-Experten. Die SEO-Landschaft entwickelt sich aufgrund der KI rasant weiter.⁴ Dies erfordert kontinuierliches Lernen und die Anpassung an neue Technologien und Nutzerverhalten, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Schlussfolgerung

Die SEO-Szene erlebt durch die Integration von KI in die Suche und die Entstehung von Large Language Model Optimization (LLMO) einen fundamentalen Wandel. Googles Evolution zum „Answer Engine“ mit AI Overviews führt zu einer Beschleunigung von „Zero-Click“-Suchen und einem signifikanten Rückgang der organischen Klickraten für viele Webseiten. Dies stellt insbesondere Publisher und Informationsseiten vor große Herausforderungen und wirft Fragen nach der Nachhaltigkeit des Content-Ökosystems auf. Gleichzeitig eröffnen sich neue Möglichkeiten durch die Verschiebung hin zu natürlicher Sprache, semantischem Verständnis und der Bedeutung von nutzergenerierten Inhalten.

Die Erkenntnisse aus dieser Analyse verdeutlichen, dass SEO nicht obsolet wird, sondern sich grundlegend transformiert. Der Fokus verlagert sich von der reinen Keyword-Optimierung und dem Streben nach Klicks hin zu einer umfassenderen Strategie, die auf Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, Markennennungen und die Bereitstellung von hochwertigen, vertrauenswürdigen und „KI-resistenten“ Inhalten abzielt. Die Messung des Erfolgs muss neu definiert werden, indem Metriken jenseits der reinen Klickzahlen, wie Impression Share, Markenerwähnungen und Konversionsraten, in den Vordergrund rücken.

Für Unternehmen und SEO-Experten bedeutet dies:

Qualität und E-E-A-T sind entscheidend: Investieren Sie in die Erstellung von tiefgehenden, einzigartigen und autoritativen Inhalten, die menschliche Expertise und Erfahrung widerspiegeln.
Für KI optimieren, nicht nur für Suchmaschinen: Strukturieren Sie Inhalte mit Schema Markup, nutzen Sie Multimedia und formulieren Sie Antworten präzise und konversationell, um von LLMs und AI Overviews aufgegriffen zu werden.
Diversifizierung der Kanäle: Reduzieren Sie die Abhängigkeit von Google Organic Search, indem Sie Präsenz auf Community-Plattformen und in direkten Kommunikationskanälen aufbauen.
KPIs neu definieren: Konzentrieren Sie sich auf den Wert nach dem Klick und messen Sie den Erfolg anhand von Konversionen und Markenbekanntheit, nicht nur am Traffic-Volumen.
KI als Werkzeug nutzen: Integrieren Sie KI-Tools in Ihre SEO-Workflows, um Effizienz zu steigern und sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren, wobei menschliche Aufsicht und Kreativität unerlässlich bleiben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI-Revolution im Bereich der Suche eine Anpassung der Denkweise erfordert. Wer sich anpasst, indem er die Prinzipien von E-E-A-T verinnerlicht, Inhalte für die neue KI-Logik optimiert und eine ganzheitliche digitale Präsenz aufbaut, kann diese Herausforderung in eine Chance verwandeln und langfristig erfolgreich sein. Die Zukunft des SEO liegt in der Synergie von menschlicher Kreativität und KI-gestützter Effizienz.

Quellen

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