Adieu Keywords, hallo Kontext! Paradigmenwechsel in der SEO-Welt (GEO / LLMO Teil 2)

Im zweiten Teil unserer GEO /  LLMO-Serie sprechen wir über den aktuellen Paradigmenwechsel in der SEO-Welt: Was passiert gerade? Was ist KI-Suche und wie funktioniert sie? Was bedeutet Generative Engine Optimization (GEO). Lies weiter und erfahre, vor welcher Entwicklung wir stehen.

1. Warum ein Paradigmenwechsel?

Die Art und Weise, wie wir online nach Informationen suchen, befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Viele Jahre lang dominierten die Suchmaschinen mit einem klaren Muster: Nutzende tippen ein oder mehrere Keywords ein, die Algorithmen durchsuchen einen Index und liefern anschließend eine Liste mit klickbaren Links, die nach Relevanz sortiert sind. Ganz oben stand, wer das entsprechende Keyword geschickt auf seiner Seite platzierte, Titel und Meta Description ansprechend optimierte und Backlinks clever setzte. Dieses Prinzip wurde in den 1990er Jahren zum Standard und blieb in seiner Grundform lange unverändert. Seit Mitte der 2010er-Jahre wird an dieser Grundform gerüttelt. Die Suche entwickelt sich von einem rein keywordbasierten Ansatz hin zu einem kontext- und bedeutungsorientierten Verständnis. Moderne Suchsysteme analysieren nicht nur die einzelnen Wörter einer Anfrage, sondern auch den dahinterliegenden Sinn, die Intention der Nutzerin oder des Nutzers und sogar den situativen Kontext.
Diese Entwicklung wird maßgeblich von Künstlicher Intelligenz (KI) und dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) getrieben. Sie sind in der Lage, Suchergebnisse in natürlicher Sprache darzustellen, Inhalte aus verschiedenen Quellen zu kombinieren damit ein regelrechtes Sucherlebnis zu schaffen, das weit über die Darstellung von klickbaren Links in einer Liste hinaus geht. Die KI-Suche ist damit nicht einfach nur eine schnellere oder präzisere Art der bisherigen Suche, sondern markiert eine neue Art der Informationsinteraktion.
Für dich als Marketing-Verantwortliche:r bedeutet das ein Überdenken deiner SEO-Strategie. Inhalte müssen nicht mehr zwingend auf einzelne Keywords hin optimiert werden, dafür müssen sie hochrelevant, personalisiert und thematisch tiefgreifend sein, um sichtbar zu bleiben. Gleichzeitig rücken Themen wie Daten-Governance und ethischer Einsatz von KI stärker in den Vordergrund – nicht nur aus regulatorischer Sicht, sondern auch, um das Vertrauen der Nutzenden zu sichern.

2. Definition: Was ist KI-Suche?

KI-Suche bezeichnet die Suche mit Suchsystemen, die LLMs oder andere KI-Modelle einsetzen, um Suchanfragen semantisch zu verarbeiten, Kontext zu verstehen und Antworten in natürlicher Sprache zu formulieren. Sie geht damit weit über den klassischen Keyword-Abgleich hinaus und ermöglicht dir bedeutungsorientierte Interaktionen mit der Suchmaschine.

Klassische Suche vs. KI-Suche

Die klassische Suche (auch syntaktische Suche genannt) nutzt ein indexbasiertes Verfahren: Die Suchmaschine durchsucht ihren Index nach exakten oder ähnlichen Keyword-Übereinstimmungen, bewertet die Treffer anhand von Rankingsignalen (z. B. Keyword-Dichte, Linkstruktur) und listet die Ergebnisse als klickbare Links auf.
Bei der KI-Suche (auch als semantische Suche bezeichnet) analysiert die Suchmaschine die gesamte Suchanfrage, versteht Kontext und Nutzerintention und liefert in vielen Fällen eine verdichtete, in natürlicher Sprache formulierte Antwort. Dabei kann sie anschließende Fragen verstehen und den Gesprächskontext über mehrere Interaktionen hinweg beibehalten.

3. So funktioniert KI-Suche – Die zentralen Schritte

Wenn dir beim Lesen bestimmte Begriffe oder Abkürzungen neu sind, wirf gerne einen Blick in unser KI-Glossar.

1. Verarbeitung der Suchanfrage (NLP)
Im Rahmen des Natural Language Processing (NLP) wird die Suchanfrage der Nutzerin oder des Nutzers in kleinere Einheiten zerlegt (=Tokenisierung). Begriffe werden standardisiert und wichtige Entitäten werden identifiziert. Das ermöglicht ein tieferes Verständnis des Anfragetyps, des relevanten Kontextes und der Nutzerintention.
2. Erweiterung der Suchanfrage (LLM)
Anschließend ergänzt ein LLM die ursprüngliche Suchanfrage um Synonyme, thematisch verwandte Begriffe und kontextrelevante Konzepte. Damit wird der Suchumfang erweitert und die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass relevante Inhalte gefunden werden, auch wenn diese nicht exakt die eingegebenen Suchbegriffe enthalten. Suchst du nach „Produktivität im Homeoffice“ bezieht die Suchmaschine vielleicht Inhalte zu folgenden Themen mit ein: „Remote Work“, „mobiles Arbeiten“, „Effizienz im Homeoffice“, „Work-Life-Balance“ etc.
3. Indexsuche (klassische Algorithmen)
Trotz KI-Erweiterung bleibt die Indexsuche ein wesentlicher Bestandteil der Suche. Inhalte müssen technisch zugänglich, indexierbar und auffindbar sein. Ohne Grundlagen in Crawling und Indexing können selbst die besten KI-Modelle Inhalte nicht berücksichtigen.
4. Ranking der Ergebnisse (hybrider Ansatz)
Das semantische Verständnis des LLMs wird mit klassischen Rankingfaktoren wie Relevanz, Autorität und Inhaltsqualität kombiniert. Dadurch entsteht eine feinere Gewichtung, bei der nicht nur einzelne Keywords, sondern auch der inhaltliche Zusammenhang zählt.
5. Präsentation der Ergebnisse (natürliche Sprache)
Statt eine reine Linkliste auszugeben, formuliert das KI-Suchsystem prägnante und leicht verständliche Textantworten, oft mit eingebetteten Quellenverweisen.
6. Interaktive Folgefragen
KI-Suchsysteme sind kontextsensitiv: Sie „merken“ sich den bisherigen Gesprächsverlauf und können Antworten aufbauend formulieren. Nutzer:innen müssen ihre ursprüngliche Anfrage nicht komplett wiederholen, sondern können gezielt vertiefen oder spezifizieren.

Beispiele für KI-Suchsysteme

ChatGPT mit Browsing-Funktion

Perplexity AI

Bing Copilot

Sonderfall: Google AI Overviews & Google AI Mode

Googles AI Overviews (und vielmehr noch der AI Mode, der aber in Deutschland noch nicht verfügbar ist), nehmen eine besondere Stellung ein, da sie direkt auf der Google SERP angezeigt werden und Nutzende sie nicht erst explizit aktivieren oder ein separates KI-Tool nutzen müssen, um die KI-Suche zu verwenden. Die AI Overviews sind KI-generierte Momentaufnahmen, die für viele Suchanfragen ganz oben auf der Google SERP erscheinen. Sie liefern unmittelbar wichtige Informationen und Links aus mehreren maßgeblichen Quellen. Ihr Hauptzweck besteht darin, Nutzerinnen und Nutzern zu helfen, Informationen schneller und einfacher zu finden, indem sie eine KI-generierte Zusammenfassung mit den wichtigsten Informationen und Links zur weiteren Vertiefung bereitstellen.

Diese Funktion ist ein fester Bestandteil der Google-Suche, ähnlich wie Wissenspanels, und kann nicht deaktiviert werden. Die Sichtbarkeit von AI Overviews ist signifikant. Sie nehmen auf Desktops 42 % und auf Mobilgeräten 48 % des Bildschirms ein und drängen die organischen Suchergebnisse sowie Werbeanzeigen deutlich nach unten. In einigen Fällen können AI Overviews den gesamten Bildschirm einnehmen, insbesondere auf Mobilgeräten. Dies hat zur Folge, dass Nutzer:innen oft weit nach unten scrollen müssen, um die ersten organischen Einträge zu sehen, selbst wenn eine Website auf Platz 1 rangiert. (Daten von seo.com)

AI Overviews erscheinen bei fast 55 % der Google-Suchen und haben seit März 2025 um 115% zugenommen. Der Keyword-Anteil von AI Overviews hat sich seit März 2025 verdoppelt. Nahezu 100 % der Keywords, die AI Overviews auslösen, haben eine informative Absicht. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Suchanfrage ein AI Overview erhält, steigt mit der Länge der Anfrage. Anfragen, die technische Terminologie, Fachjargon oder branchenspezifische, komplexe Begriffe enthalten, haben eine um 48 % höhere Wahrscheinlichkeit, ein AI Overview auszulösen. Der B2B-Technologiebereich verzeichnete im letzten Jahr den größten Anstieg der AI Overviews auf den SERPs, von 36 % auf 70 %. (Daten von wordstream.com)
Neben den AI Overviews gibt es auch den sogenannten AI Mode von Google. Dieser bietet die Möglichkeit, multimodale Eingaben vorzunehmen und Rückfragen an die Suchmaschine zu stellen. Der AI Mode ist in Deutschland allerdings aktuell noch nicht verfügbar.

4. Vorteile, Grenzen & Herausforderungen der KI-Suche

Vorteile der KI-Suche (hauptsächlich für Anwender:innen)

• Schnellere, verdichtete Antworten: Statt sich durch zahlreiche Websites klicken zu müssen, erhalten Nutzende direkt eine prägnante Zusammenfassung der relevantesten Informationen. Das reduziert den Rechercheaufwand und beschleunigt den Weg zur gesuchten Antwort.
• Besseres Verständnis bei komplexen Fragen: Dank semantischer Analysen und kontextbezogener Verarbeitung kann KI-Suche mehrstufige und komplexe Fragestellungen erfassen. Sie erkennt Zusammenhänge, stellt Informationen in einen größeren Kontext und liefert dadurch präzisere Ergebnisse.
• Sprach- und Formatflexibilität: KI-Suchsysteme können Informationen in unterschiedlichen Formaten darstellen, egal ob als ausführliche Erklärung, kurze Liste mit Stichpunkten oder in vereinfachter Sprache. Je nach Bedarf können Antworten auf Laien- oder Expertenniveau formuliert werden, was die Verständlichkeit und Nutzbarkeit deutlich erhöht.

Grenzen und Herausforderungen der KI-Suche

• Faktentreue und Halluzinationen: KI-Modelle arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und Sprachmustern. Das bedeutet: Auch wenn eine Antwort sprachlich überzeugend klingt, kann sie inhaltlich falsch oder veraltet sein. Dieses Phänomen wird als Halluzination bezeichnet. Besonders bei faktenkritischen Themen wie Recht, Medizin oder Finanzen kann dies zu Fehlentscheidungen führen, wenn Informationen ungeprüft übernommen werden.
• Bias in den Trainingsdaten: Die Qualität der Antworten hängt stark von den Daten ab, mit denen das Modell trainiert wurde. Sind diese Daten unausgewogen, kulturell einseitig oder enthalten sie unbewusste Vorurteile, können diese Bias in den Antworten fortbestehen und so die Objektivität der Ergebnisse beeinträchtigen.
• Mangelnde Transparenz bei den Quellen: Während klassische Suchmaschinen die Herkunft ihrer Informationen in Form von Links klar aufzeigen, ist die Quellenlage bei KI-Suchen oft weniger transparent. Manche Systeme geben zwar Referenzen an, aber nicht immer ist ersichtlich, wie stark diese in die Antwort eingeflossen sind oder ob sie vollständig sind. Das erschwert die Überprüfung der Ergebnisse.
• Technische Limitierungen: Trotz ihrer Leistungsfähigkeit stoßen aktuelle Modelle an Grenzen. Sie können nur mit den Informationen arbeiten, die ihnen im Training oder über externe Schnittstellen zur Verfügung stehen. Zudem sind sie auf die jeweilige Sprachunterstützung, Rechenkapazität und die Implementierung des Anbieters angewiesen. Auch die Integration von Echtzeitinformationen ist nicht bei allen Plattformen gleichermaßen zuverlässig.

5. Ausblick: Wohin entwickelt sich KI-Suche?

Die KI-Suche steht erst am Anfang ihrer Entwicklung. In den kommenden Jahren wird sie voraussichtlich noch stärker in unseren Alltag integriert, nicht nur in klassischen Suchmaschinen, sondern auch in Office-Anwendungen, E-Commerce-Plattformen, Unternehmenssoftware und sogar in Betriebssysteme. Mit der zunehmenden Multimodalität werden Suchanfragen nicht mehr nur aus Text bestehen: Bilder, Sprache, Video und andere Datenformate werden nahtlos kombiniert, um noch präzisere und individuelle Antworten zu ermöglichen.

Für Unternehmen und Marketingverantwortliche bedeutet das: Die Spielregeln für Sichtbarkeit und Reichweite im digitalen Raum verändern sich grundlegend. Wer künftig gefunden werden will, muss Inhalte so gestalten, dass sie im Kontext von KI-generierten Antworten bestehen und gleichzeitig sicherstellen, dass diese Inhalte vertrauenswürdig, faktenbasiert und datenschutzkonform sind.

Im nächsten Artikel dieser Serie betrachten wir, welche konkreten Auswirkungen KI-Suchen und insbesondere die AI Overviews von Google bereits heute auf die Sichtbarkeit in der Suche haben und welche strategischen Fragen sich daraus ergeben.

Die vorherigen Ausgaben unserer LLMO-Serie findest du hier:
Teil 1: KI-Glossar

Dieser Artikel wurde KI-unterstützt erstellt und durch menschliche Fachkenntnis überarbeitet und optimiert.