Früher haben wir selbst gegoogelt. Heute übernimmt Google das für uns.
Statt uns durch die Top-10-Ergebnisse zu klicken, fasst die Suchmaschine Inhalte direkt zusammen, bewertet sie und ergänzt sie zu einer fertigen Antwort. Mit „AI Overviews“ und dem „AI Mode“ wird Google vom Wegweiser zur Antwortmaschine.
Was bedeutet das für Unternehmen? Müssen wir klassische Optimierung neu denken – oder sogar hinter uns lassen und uns ganz auf „Generative Engine Optimization“ (GEO) fokussieren? Genau darüber haben wir mit unserer SEO-Expertin Linnea Bak gesprochen.
Linnea, wir lesen überall, dass die Klickraten durch KI-Antworten einbrechen. Wenn wir Kund:innen heute beraten: Ist das Ziel überhaupt noch “Traffic auf die Website” oder müssen wir Sichtbarkeit komplett neu definieren?
Linnea: Eine Website sollte immer Traffic haben, und natürlich möchten wir, dass möglichst viele dieser Besuche von Menschen kommen. Das bleibt auch das Ziel, solange es Websites gibt.
Aber ja: Wir müssen unsere Definition von Sichtbarkeit erweitern. Es reicht nicht mehr, nur in den blauen Links der Suchergebnisse aufzutauchen. Wir müssen auch in AI Overviews und in den Antworten der KI-Modelle präsent sein.
Es ist also kein „Stattdessen“, sondern ein „Zusätzlich“.
Welche SEO-Strategien funktionieren denn heute nicht mehr oder nur noch eingeschränkt?
Linnea: Bei dem ganzen KI-Hype darf man nicht vergessen, dass die klassischen SEO-Basics immer noch funktionieren – mehr noch: Sie sind zum Teil wichtiger denn je. Denn die KI bedient sich bei ihren Zusammenfassungen an den Suchergebnissen. Wenn man dort nicht auftaucht, wird man auch nicht zitiert.
Mit Basics meine ich übrigens eine technisch saubere Seite mit semantisch strukturiertem Content, Metadaten und Links.
Gerade die technische Verfügbarkeit der Inhalte wird wieder wichtiger als in den letzten Jahren. Google ist über die Zeit extrem gut darin geworden, komplizierte JavaScript-Frameworks oder Headless-Systeme auszulesen und zu rendern. Viele KI-Systeme sind da noch nicht so weit.
In der folgenden Tabelle siehst du die unterschiedlichen Rendering-Fähigkeiten der Bots:
| Merkmal | Googlebot | Typischer LLM-Bot |
| Primäre Technik | Volles Rendering (Chromium) | Meist statisches Parsing (HTML/Text) |
| Single Page Apps (React, Vue) | Kann Inhalte nach dem Laden sehen | Sieht oft nur ein leeres Template |
| Client-side Rendering (CSR) | Kein Problem (mit Verzögerung) | Große Probleme (Inhalte fehlen oft) |
| Server-side Rendering (SSR) | Ideal | Ideal (und oft notwendig) |
Was meinst du genau? Warum haben KI-Systeme Probleme mit dem Auslesen von Webseiten?
Linnea: Es geht um die Architektur der Website. Inhalte werden heute oft erst nachgeladen, wenn ein User klickt oder scrollt. Suchmaschinen sind aber keine echten Nutzer:innen – sie klicken und scrollen nicht.
Außerdem kostet das Rendern – also die Darstellung einer Seite – viel Energie. Wenn man über Milliarden von Seiten spricht, begrenzen Suchsysteme den Aufwand einfach und sagen: „Bis hierhin und nicht weiter.“ Wenn die Inhalte dann technisch nicht leicht zugänglich sind, fallen sie schnell durchs Raster.
Früher wollten viele Unternehmen zu möglichst vielen Keywords ranken. Macht es heute mehr Sinn, sich auf eine ganz klare Nische zu konzentrieren?
Linnea: Absolut. Wir empfehlen das schon lange, weil es auch im klassischen SEO wichtig war. Durch die KI ist diese Notwendigkeit jetzt aber für alle deutlich sichtbarer geworden. Unternehmen müssen sich fragen: Was sind meine authentischen Themen? Wo bin ich wirklich die „Source of Truth“? Je mehr Inhalte ein Unternehmen in seiner eigenen Nische aufbaut, desto erfolgreicher wird es.
Was lange funktioniert hat – nämlich allgemein über Themen zu schreiben, die nur am Rand mit dem eigenen Geschäft zu tun haben – funktioniert heute deutlich schlechter. Wenn du nur oberflächlich über Trends oder allgemeine Fakten schreibst, die eine KI in Sekunden zusammenfassen kann, wird kaum noch jemand deine Website besuchen.
Ein Beispiel: Wenn ich wissen will, wie ich einen bestimmten Pullover wasche, reicht mir die Antwort der KI. Dafür klicke ich mich nicht mehr durch mehrere Ratgeberseiten.
Aber wenn ich eine neue Waschmaschine kaufen möchte, müssen die Herstellerinformationen mit allen Kennzahlen und USPs in der KI-Suche auftauchen. Denn dort entscheide ich, welche Marken überhaupt in meine engere Auswahl kommen.
Wie schaffen wir den Spagat zwischen strukturierten Antworten für die KI und gutem Storytelling für echte Leser:innen?
Linnea: Das ist eigentlich kein Widerspruch. Struktur hilft nicht nur der KI – sie hilft auch Menschen. Niemand liest im Web jedes Wort, wir scannen Seiten nach Ankerpunkten. Trotzdem verlangen viele Websites ihren Nutzer:innen noch immer viel kontextuelles Mitdenken ab, weil eine klare Informationshierarchie fehlt.
Natürlich gibt es emotionales Storytelling, das für die KI schwer zu greifen ist. Ich hatte letzte Woche selbst ein Beispiel von einer Kampagnenseite: wunderschön bunt gestaltet, viel Animation, Texte, die von links und rechts ins Bild flogen, große Schrift – und die Geschichte wurde sehr emotional erzählt, wie ein Unternehmen überhaupt auf ein bestimmtes Produkt gekommen ist. Also wirklich spannendes Storytelling. Aber die Seite rankt nicht in der Suche.
Das ist auch völlig okay, solange man nicht mit der falschen Erwartung herangeht. Eine Kampagnenseite wird meist über Social Media oder Paid Media verbreitet und hat einen emotionalen Auftrag. Sie ist gar nicht dafür gemacht, in Suchmaschinen zu ranken oder von der KI zitiert zu werden – und das ist auch völlig in Ordnung.
Was müssen Marketingverantwortliche konkret anders machen, wenn sie Content planen?
Linnea: Sie müssen den Fokus radikal verschieben – weg vom reinen Design, hin zu einer logischen Informationsarchitektur. Es reicht nicht, wenn eine Landingpage „schick“ aussieht. Die Inhalte müssen so strukturiert sein, dass Oberthemen und Details sinnvoll miteinander verknüpft sind. Nur so unterstützen die visuellen Elemente auch das Scanning: Nutzer:innen müssen beim Überfliegen die Kernbotschaft erfassen können und an den richtigen Stellen sofort die nötige Tiefe finden.
Das bedeutet auch: Diese Anforderungen müssen schon im Designprozess eines Website-Relaunches berücksichtigt werden. Es funktioniert nicht mehr, erst ein Layout zu bauen und später zu versuchen, KI-freundliche Strukturen hineinzupressen.
Ein zweiter wichtiger Punkt ist der Beweis von Expertise. Die KI zwingt uns stärker dazu, Fakten zu liefern statt nur oberflächliche Werbeversprechen. Marketingverantwortliche sollten sich deshalb weniger als klassische Texter:innen verstehen, sondern eher als „Informations-Kurator:innen“. Ihre Aufgabe ist es, das Fachwissen aus Produktmanagement, Entwicklung oder Support einzusammeln und nach außen sichtbar zu machen.
Kurz gesagt: Der Job im Content Marketing verschiebt sich gerade von der reinen Content-Produktion hin zu strategischem Knowledge Management.
Wie messen wir, ob das Ganze funktioniert? Klassische Rankings verlieren ja an Aussagekraft.
Linnea: Wir sollten uns nicht zu sehr darin verbeißen, ob ein Klick nun aus dem klassischen Suchergebnis oder aus einem AI Overview kam. Am Ende zählen die Conversions.
In der spezialisierten B2B-Nische, in der viele unserer Kunden unterwegs sind, stoßen herkömmliche SEO-Tools ohnehin schnell an ihre Grenzen. Sie sind oft nicht tief genug in den spezifischen Themen drin, um wirklich aussagekräftige Daten zu liefern. Deshalb war die Google Search Console bisher das wichtigste Instrument für die organische Analyse.
Mit den AI Overviews wird die Datenlage allerdings noch etwas unklarer. Google unterscheidet in der Search Console aktuell nicht zwischen einem klassischen Suchergebnis und einer KI-Zusammenfassung. Der AI-Overview-Block nimmt dabei eine eigene Position auf der Ergebnisseite ein – häufig ganz oben, aber nicht zwingend immer. Alle Quellen, die darin verlinkt sind, teilen sich diese Position.
Gleichzeitig werden Impressionen nur gezählt, wenn ein Link tatsächlich sichtbar ist. Wenn eine Quelle im AI Overview erst nach einem Klick oder Scrollen erscheint, wird sie in der Search Console auch erst dann als Impression erfasst. Das macht die Auswertung nicht unbedingt einfacher.
Ein kleiner Hinweis können aber die Suchanfragen selbst sein. Wenn in der Search Console plötzlich sehr lange, konversationelle Suchanfragen oder ganze Sätze auftauchen, kann das ein Indiz für KI-getriebene Suchen sein. Das ist allerdings eher eine Heuristik aus der SEO-Praxis als ein verlässlicher Beweis – kurze Fragen können ebenfalls AI Overviews auslösen, und lange Queries können genauso gut aus der klassischen Suche stammen.
Bing ist bei der Datentransparenz aktuell einen Schritt weiter. In den Bing Webmaster Tools gibt es inzwischen Berichte darüber, wie oft eine Website in den KI-Zusammenfassungen von Copilot auftaucht. Gerade im B2B-Bereich sollte man Bing deshalb nicht unterschätzen – in vielen Unternehmen wird standardmäßig mit Microsoft-Produkten gearbeitet, wodurch der Marktanteil dort oft höher ist als im privaten Umfeld.
Gleichzeitig entstehen gerade neue Tools für das Monitoring von KI-Sichtbarkeit. Sie können hilfreich sein, um den eigenen Content weiter zu verbessern oder zu sehen, wie der Wettbewerb in den Antworten auftaucht. Aber die wichtigste Kennzahl bleibt am Ende: Bekommen wir die richtigen Nutzer:innen auf die Seite, die auch wirklich zu Kund:innen werden?
Gut zu wissen
Die Google Search Console unterscheidet derzeit nicht zwischen AI Overviews und klassischen Suchergebnissen, sondern fasst Impressionen und Klicks beider Quellen zusammen. Dadurch bleibt unklar, ob ein Nutzer über ein AI Overview oder ein traditionelles Suchergebnis auf die Website gelangt ist. Bing ist hier transparenter und bietet in den Webmaster Tools bereits eigene Auswertungen für Copilot-Interaktionen an. Allerdings steckt das „AI Performance“-Feature noch in den Anfängen (Public Preview seit Februar 2026), ist entsprechend unausgereift und liefert aktuell noch keine für Publisher interessanten Klickdaten.
Vielen Dank für das Interview, Linnea, und die spannenden Einblicke in dieses hoch relevante Thema.
Zusammenfassend bleiben vor allem folgende Punkte hängen:
- Sichtbarkeit bedeutet heute mehr als nur Rankings: Es reicht nicht mehr, nur in den Suchergebnissen oben zu stehen. Deine Website muss technisch so sauber und inhaltlich so klar strukturiert sein, dass KI-Modelle dich als vertrauenswürdige Quelle erkennen und in ihren Antworten zitieren können.
- Nische vor Masse: Um für Nutzer:innen und KIs relevant zu bleiben, musst du echte Expertise in deinem Fachbereich beweisen und zur „Source of Truth“ für deine spezifischen Themen werden.
- Marketing wird zum Wissensmanagement: Dein Job wandelt sich vom reinen Schreiben hin zum Kuratieren von Fachwissen. Suche den engen Schulterschluss mit euren Expert:innen aus der Produktentwicklung oder dem Support, um Inhalte mit echter Tiefe zu erstellen.
Wenn du deine Website auf AI-Readyness überprüfen lassen willst, nimm gerne Kontakt mit uns auf.
Weiterführende Links zum Thema:
- GEO Studie „How to Dominate AI Search“
- Wie Links aus AI Overviews in der Google Search Console erfasst werden
- AI Performance in Bing Webmaster Tools
