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Problem/Szenario
Die Suchmaschinen haben sich in den letzten Jahren drastisch verändert, insbesondere mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz (KI). Der Übergang von traditionellen Suchmaschinen wie Google zu KI-gesteuerten Suchanfragen hat zu einem signifikanten Rückgang der organischen Klickrate (CTR) geführt. So verzeichnete Forbes einen Rückgang von 50% im Traffic, während die Daily Mail um 44% zurückging. Dieser Trend tritt im Kontext einer steigenden Zero-Click-Suche auf, bei der Nutzer direkt in den Antworten der KI-Plattformen fündig werden.
Aktuelle Daten zeigen, dass dies zu einem Anstieg von 95% bei Google AI Mode und zwischen 78-99% bei ChatGPT führt.
Technische Analyse
Die Funktionsweise von KI-Suchmaschinen unterscheidet sich erheblich von der traditionellen Suche. Während Foundation Models auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, um allgemeine Antworten zu generieren, nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle spezifische Datenquellen, um präzisere und relevantere Antworten zu liefern. Bei der Suche über Plattformen wie ChatGPT und Google AI zeigen sich signifikante Unterschiede hinsichtlich der Quellenauswahl und Zitationsmuster. Diese Mechanismen beeinflussen, welche Inhalte als relevant erachtet werden und somit in den Antworten der KI auftauchen.
Operatives Framework
Phase 1 – Discovery & Foundation
- Mappung derSource Landscapeim Sektor
- Identifizierung von25-50 Schlüssel-Prompts
- Durchführung von Tests auf Plattformen wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI Mode
- Einrichtung vonAnalytics(GA4 mit Regex zur Erfassung von KI-Bots)
- Meilenstein:Basislinie der Zitationen im Vergleich zu Wettbewerbern festlegen
Phase 2 – Optimization & Content Strategy
- Umstrukturierung der Inhalte zur Verbesserung derAI-Friendliness
- Veröffentlichung neuer, frischer Inhalte, um die Relevanz zu steigern
- Förderung der Cross-Platform-Präsenz, beispielsweise auf Wikipedia, Reddit und LinkedIn
- Meilenstein:Optimierte Inhalte und eine umfassende Verteilungsstrategie etablieren
Fase 3 – Bewertung
- Zu verfolgende Metriken:Markensichtbarkeit,Website-Zitationsrate,Referral-Traffic,Sentiment-Analyse
- Verwendete Tools:Profound,Ahrefs Brand Radar,Semrush AI Toolkit
- Systematische manuelle Tests durchführen
Fase 4 – Verfeinerung
- Monatliche Iteration der Schlüssel-Prompts
- Identifikation neuer aufkommender Wettbewerber
- Aktualisierung nicht performanter Inhalte
- Erweiterung auf Themen mitTraction
Checkliste Operative Sofortmaßnahmen
- Implementierung vonSchema Markupauf jeder wichtigen Seite
- Verwendung von H1/H2 in Frageform zur besseren Leserführung
- Zusammenfassung von 3 Sätzen zu Beginn des Artikels einfügen
- Überprüfung derZugänglichkeitohne JavaScript durchführen
- Überprüfung derrobots.txt: Stellen Sie sicher, dass GPTBot, Claude-Web und PerplexityBot nicht blockiert werden
- Aktualisierung des LinkedIn-Profils mit klarer und verständlicher Sprache
- Frische Bewertungen auf Plattformen wie G2 und Capterra anfordern
- Aktualisierung von Wikipedia und Wikidata mit relevanten Informationen
Perspektiven und Dringlichkeit
Die Zeit drängt: Obwohl es noch früh ist, um auf die KI-Suchmaschinen zu setzen, sind rasche Maßnahmen der Unternehmen unerlässlich. Erstbewegungen können sich als vorteilhaft erweisen, während abwartende Strategien erhebliche Risiken bergen. Die Zukunft der Suche könnte zudem durch innovative Modelle wie Pay per Crawl von Cloudflare geprägt werden.
