Die Transformation der Suchmaschinen: Der Aufstieg der KI-Suchsysteme

1. Problem/Szenario

Die Suche hat sich in den letzten Jahren drastisch verändert, insbesondere mit dem Aufkommen von KI-gestützten Suchsystemen wie Google AI Mode und ChatGPT. Berichten zufolge haben Plattformen wie Forbes und Daily Mail einen Rückgang des organischen Traffics von bis zu -50% und -44% erlebt. Der Grund für diese Veränderungen liegt im Anstieg der Zero-Click-Suchergebnisse, die mittlerweile 95% bei Google AI Mode und zwischen 78-99% bei ChatGPT erreichen.

2. Technische Analyse

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.

3. Operativer Rahmen

Phase 1 – Discovery & Foundation

– Mappen der Quellenlandschaft im Sektor.

– Identifizieren von 25-50 Schlüssel-Prompts.

– Testen auf ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI Mode.

– Setup von Analytics (GA4 mit regex für AI-Bots).

– Meilenstein: Basislinie der Zitationen im Vergleich zu Wettbewerbern.

Phase 2 – Optimization & Content Strategy

– Umstrukturierung von Inhalten für AI-Freundlichkeit.

– Veröffentlichung frischer Inhalte.

– Cross-Plattform-Präsenz (Wikipedia, Reddit, LinkedIn).

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.0

Phase 3 – Assessment

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.1

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.2

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.3

Phase 4 – Refinement

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.4

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.5

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.6

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.7

4. Sofortige operative Checkliste

• FAQ mit Schema-Markup auf jeder wichtigen Seite.
• H1/H2 in Form von Fragen.
• Zusammenfassung von 3 Sätzen am Anfang des Artikels.
• Überprüfung der Zugänglichkeit ohne JavaScript.
• Überprüfung der robots.txt: Blockieren Sie nicht GPTBot, Claude-Web, PerplexityBot.
• Aktualisierung des LinkedIn-Profils in klarer Sprache.
• Frische Bewertungen auf G2/Capterra.
• Aktualisierung von Wikipedia/Wikidata.

5. Perspektiven und Dringlichkeit

Die Funktionsweise von KI-Suchsystemen unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Während Foundation Models auf großen Datensätzen trainiert werden, verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle eine Kombination aus Abfrage- und Antwortgenerierung. Dies führt zu unterschiedlichen Zitatmustern und Quellenlandschaften, die sich auf die Sichtbarkeit von Marken auswirken.8