Problem/Szenario
In den letzten Jahren hat die Suchmaschinenlandschaft durch AI-gestützte Systeme einen dramatischen Wandel erfahren. Aktuellen Statistiken zufolge liegt die Zero-click-Rate bei 95 % für Google AI Mode und zwischen 78-99 % für ChatGPT. Dies führte zu einem signifikanten Rückgang des organischen CTR, insbesondere nach der Einführung von AI Overviews, bei der der CTR in der ersten Position von 28 % auf 19 % gesunken ist, was einem Rückgang von 32 % entspricht.
Unternehmen wie Forbes und Daily Mail berichteten von einem Traffic-Rückgang von 50 % bzw. 44 %.
Die Frage, die sich stellt, ist: Warum finden diese Veränderungen jetzt statt und wie können Unternehmen darauf reagieren?
Technische Analyse
Technisch betrachtet unterscheidet sich die Funktionsweise von AI-gestützten Suchanfragen grundlegend von traditionellen Suchmaschinen. Bei der Retrieval-Augmented Generation (RAG) werden relevante Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen und mit bestehenden Modellen kombiniert. Im Gegensatz dazu werden Foundation Models auf umfangreiche Datensätze trainiert, um kontextuelle Antworten zu generieren.
Die Unterschiede zwischen Plattformen wie ChatGPT und Google AI sind erheblich. ChatGPT beispielsweise weist eine höhere Zero-click-Rate auf, was sowohl die Zitation als auch die Auswahl der Quellen beeinflusst. Begriffe wie grounding, citation patterns und source landscape sind entscheidend für das Verständnis dieser Dynamiken.
Operatives Framework
Phase 1 – Entdeckung & Grundlagen
Die erste Phase umfasst folgende Schritte:
- Dassource landscapeIhrer Branche kartieren
- Identifizierung von 25-50 Schlüssel-Prompts
- Tests auf ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI Mode durchführen
- Analytics-Setup (GA4 mitregexfür AI-Bots)
- Meilenstein:Erfassung der Baseline von Zitationen im Vergleich zu Mitbewerbern
Phase 2 – Optimierung & Inhaltsstrategie
Diese Phase beinhaltet:
- Umstrukturierung von Inhalten für eine AI-freundliche Gestaltung
- Veröffentlichung neuer, frischer Inhalte
- Präsenz auf verschiedenen Plattformen (Wikipedia, Reddit, LinkedIn)
- Meilenstein:Optimierte Inhalte und eine verteilte Strategie
Phase 3 – Bewertung
In dieser Phase werden folgende Metriken verfolgt:
- Markensichtbarkeit
- Website-Zitationsrate
- Referral-Traffic von KI in den Analytics
- Sentiment-Analyse in Zitationen
- Testen von Tools wieProfound,Ahrefs Brand RadarundSemrush AI Toolkit
Phase 4 – Verfeinerung
Diese Phase umfasst:
- Monatliche Iterationen der Schlüssel-Prompts
- Identifikation neuer aufkommender Wettbewerber
- Aktualisierung nicht performanter Inhalte
- Expansion zu Themen mitTraction
Checkliste Operative Maßnahmen
- FAQ mitSchema Markupauf jeder wichtigen Seite einfügen
- H1/H2 in Frageform gestalten
- Zusammenfassung von 3 Sätzen zu Beginn des Artikels bereitstellen
- Überprüfung der Zugänglichkeit ohne JavaScript durchführen
- Überprüfung derrobots.txt: GPTBot, Claude-Web, PerplexityBot nicht blockieren
- LinkedIn-Profil mit klarem Sprachstil aktualisieren
- Frische Bewertungen auf G2/Capterra einholen
- Aktualisierungen für Wikipedia/Wikidata vornehmen
- Veröffentlichungen auf Medium, LinkedIn und Substack anstoßen
Perspektiven und Dringlichkeit
Es ist zwar noch früh, doch die Zeit drängt. Unternehmen, die frühzeitig handeln, können sich entscheidende Vorteile sichern. Im Gegensatz dazu setzen sich diejenigen, die abwarten, erheblichen Risiken aus. Zukünftige Entwicklungen, wie das Pay per Crawl von Cloudflare, könnten die gesamte Landschaft erheblich verändern.