Relevanz in der KI-gestützten Suche
Warum Marketeers mehr denn je ihre Hausaufgaben machen müssen
Relevanz in der KI-gestützten Suche
Die Art und Weise, wie Menschen Informationen im Internet suchen, verändert sich derzeit grundlegend. Statt wie bisher klassische Suchanfragen bei Google einzugeben und anschließend Links durchzuklicken, wenden sich immer mehr Nutzerinnen und Nutzer KI-basierten Anwendungen zu. Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Googles neue AI Overviews liefern Antworten teilweise direkt und ohne den Umweg über traditionelle Suchergebnisseiten. Unternehmen fragen sich nun zu Recht, wie sie mit ihren Inhalten in Zukunft sichtbar bleiben. Wir haben uns für Sie mit dieser Frage auseinandergesetzt und wollen Sie mit diesem Artikel beantworten.
KI-basierte Suche - nur ein weiterer Hype?
Der tatsächliche Umfang des Wandels in der Websuche ist aktuell noch schwer zu fassen. Erste Studien (z.B. von Sparktoro) zeigen, dass KI-basierte Suchen bislang nur etwa ein Prozent aller Desktop-Suchen ausmachen. Es gibt also Hinweise darauf, dass das Thema zumindest teilweise vom Hype getrieben ist. Dennoch ist wohl davon auszugehen, dass dieser Anteil in naher Zukunft stark wachsen wird. Insbesondere, wenn sich die Systeme technisch weiterentwickeln und sich noch besser in alltägliche Nutzungskontexte integrieren. Für Marketeers wirft das an der Oberfläche die Frage auf, wie man in dieser neuen Suchwelt noch sichtbar bleiben kann. In der Tiefe geht es darum, welche Inhalte von den KI-Systemen überhaupt noch erfasst werden und wie sich sicherstellen lässt, dass die eigenen Angebote in den Antworten auftauchen. Die Versuchung ist groß, sofort in operative Maßnahmen wie KI-optimiertes SEO oder Prompt-Engineering einzusteigen. Doch bevor es um Tools oder Techniken geht, steht eine viel grundlegendere Aufgabe an.
Sichtbarkeit beginnt bei der Relevanz – und Relevanz beginnt beim Kunden
Wer in Zukunft in den Antworten von KIs auftauchen möchte, muss verstehen, wie diese Systeme arbeiten. Sie bewerten Inhalte nicht auf Basis klassischer Rankingfaktoren oder einzelner Keywords, sondern vor allem anhand ihrer inhaltlichen Passgenauigkeit. Das bedeutet: Nur wer echte Antworten auf reale Probleme bietet, wird überhaupt in Betracht gezogen. Grundlage dafür ist – und das ist eigentlich nix neues - ein tiefes Verständnis der eigenen Zielgruppe. Es reicht nicht aus, grobe Zielgruppenbeschreibungen im Stil von „mittelständische Unternehmen im Bereich Maschinenbau“ zu verwenden. (Nun ja, das hat eigentlich noch nie ausgereicht.) Entscheidend ist die Auseinandersetzung mit konkreten Kundensituationen. Welchen Problemen sind meine Kunden ausgesetzt? Welche Formulierungen nutzen sie, um nach Lösungen zu suchen? Welchen Nutzen könnte mein Produkt oder meine Dienstleistung für den Kunden in diesem Zusammenhang stiften? Und an welcher Stelle im Entscheidungsprozess taucht mein Produkt oder meine Dienstleistung überhaupt als Option auf? Nur wer diese Fragen beantworten kann, ist in der Lage, Inhalte zu entwickeln, die sowohl für den Menschen als auch für die Maschine Sinn ergeben. Das klingt banal, ist aber leider oft noch immer nicht gelebte Praxis. Dabei stehen mit Methoden wie Persona-Entwicklung, Customer Journey Mapping oder der Digital Relevancy Map bewährte Werkzeuge zur Verfügung, um diese Perspektivwechsel systematisch vorzunehmen. Eine besonders wirksame Strategie ist es, so konkret wie möglich auf einzelne Problemstellungen der Kunden einzugehen, passende Lösungen aufzuzeigen und den daraus resultierenden Nutzen klar zu benennen. Je klarer und greifbarer dieser Zusammenhang wird, desto eher erkennen sowohl Nutzer als auch KI-Systeme die Relevanz des Angebots.
Inhalte müssen nicht nur relevant, sondern für Suchmaschinen und KIs auch „verstehbar“ sein
Hat man die inhaltliche Relevanz einmal sauber erarbeitet, beginnt der zweite Schritt: Die bestmögliche technische Aufbereitung für KI-gestützte Suchen. Denn um dort berücksichtigt zu werden, genügt es nicht, gute Inhalte zu schreiben. Sie sollten so strukturiert und aufbereitet sein, dass sie von Maschinen effizient verarbeitet werden können. Das beginnt bei einer klaren Gliederung nach Suchintentionen – also der Frage, welches Informationsbedürfnis ein Text tatsächlich befriedigt – und reicht bis hin zum Einsatz strukturierter Datenformate wie schema.org-Markups oder semantisch eindeutigen Navigationsstrukturen. FAQs sind eine sehr gute Möglichkeit, eine Vielzahl von Problem und Lösungskombinationen auszuführen und diese mittels strukturierten Daten zudem als solche zu kennzeichnen.
Gerade in einer Zeit, in der Search-GPT-Systeme nicht auf vortrainierten Modellen allein basieren, sondern Inhalte regelmäßig in Echtzeit von Websites abrufen, wird diese technische Lesbarkeit zum entscheidenden Faktor. Denn die meisten KI-Systeme verlassen sich nicht allein auf gespeicherte Wissensdatenbanken, sondern greifen auf aktuelle Webinhalte zurück – sei es über Schnittstellen, APIs oder klassische Suchmaschinenabfragen im Hintergrund. Was dort gefunden wird, muss sofort verwertbar sein – sonst fliegt es aus dem Kontext.
KI-Crawler tun sich mit JavaScript (noch) schwer!
In der guten alten SEO war es schon immer gute Praxis, wichtige Inhalte so zugänglich wie möglich für Suchmaschinen-Crawler zu gestalten. Das gilt auch für KI-Crawler. Interessanterweise tun sich KI-Crawler beispielsweise schwer damit, JavaScript zu verstehen. Das hat in einer Welt, in der vermehrt Headless Content Management Systeme zum Einsatz kommen, natürlich Konsequenzen. Wenn man möchte, dass Inhalte aus einem solchen System auch durch KI-Crawler interpretiert werden können, dann sollte man auf Client-Side-Rendering verzichten und stattdessen Server-Side-Rendering bevorzugen.
Kommt etwa die gute alte Online-PR wieder?
Neben der passsicheren Relevanz des Contents für die Zielgruppe scheint ein anderer Faktor wesentlich für die Präsenz in AI Searches oder Overviews. Zahlreiche Blogartikel benennen die Häufigkeit der Nennung der eigenen Marke im Web (brandes web mentions) als wichtigsten Faktor. Und das noch vor den Klassikern Backlinks, Branded Links und gebrandeten Suchen. Das erscheint auch logisch, denn über diese Faktoren haben einige Search-GPT-Applikationen gar keine Kenntnis. Nicht wenige SEOs und GEOs prognostizieren deshalb ein Comeback der guten alten Online-PR, bei denen Marketers die Hoheit über ihre Texte und somit die Dichte der eingesetzten Unternehmens- und Produktmarken behalten.
Die neue Suchwelt verlangt kein neues Mindset, sondern saubere Grundlagenarbeit
Viele Unternehmen stehen aktuell vor der Frage, wie sie ihr Marketing auf die neue Logik der KI-gestützten Suche umstellen können. Die gute Nachricht ist: Die grundlegenden Prinzipien guter digitaler Kommunikation haben weiterhin Bestand. Was sich verändert hat, ist der Maßstab, mit dem Inhalte bewertet und verteilt werden. Es genügt nicht, allgemein gültige Aussagen oder oberflächliche Produktbeschreibungen zu liefern. Stattdessen ist es entscheidend, Inhalte so zu gestalten, dass sie präzise auf konkrete Problemstellungen der Zielgruppe eingehen, nachvollziehbare Lösungswege aufzeigen und den daraus resultierenden Nutzen für den Kunden klar benennen. Diese inhaltliche Schärfung ist nicht nur für menschliche Leser überzeugend, sondern erhöht auch die Chance, von KI-basierten Systemen als relevante Quelle berücksichtigt zu werden. Wer sichtbar bleiben will, muss also keine Angst vor neuen Tools oder Technologien haben. Stattdessen gilt es, konsequent an der Relevanz zu arbeiten – inhaltlich, strukturell und strategisch. Die wichtigste Maßnahme dafür ist nicht die Einführung einer neuen Software, sondern die ehrliche Auseinandersetzung mit dem, was Kunden wirklich bewegt. Oder anders gesagt: Wer seine Hausaufgaben macht, wird auch in der Welt von SearchGPT & Co. gefunden. Nicht, weil er am lautesten ruft – sondern weil er die richtigen Antworten liefert.
Diesen Beitrag teilen