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