Klassische SEO bleibt auch im Zeitalter der KI relevant

Eine aktuelle Studie von Ziptie zeigt, dass klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) weiterhin eine bedeutende Rolle spielt, selbst im Kontext von KI-gestützten Suchergebnissen. Die Analyse von 25.000 Suchanfragen auf verschiedenen KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und den Google AI Overviews ergab, dass Websites mit hohen organischen Rankings eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, in KI-generierten Antworten aufzutauchen.

Zusammenhang zwischen organischen Rankings und KI-Suchergebnissen

Laut der Studie beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Website, die auf Position 1 in den Google-Suchergebnissen erscheint, auch in den AI Overviews genannt wird, etwa 25 Prozent. Je höher das Ranking einer Seite, desto größer ist die Chance, in den Ergebnissen verschiedener KI-Plattformen berücksichtigt zu werden.

Funktionsweise der KI-generierten Suchergebnisse

Die AI Overviews von Google basieren auf einem mehrstufigen Prozess:

1. Auswahl relevanter Dokumente aus dem Suchindex, die am besten zur Nutzeranfrage passen.
2. Extraktion relevanter Informationen aus diesen Dokumenten.
3. Generierung einer umfassenden Antwort durch das Large Language Model (LLM) von Google, derzeit Gemini 2.5.

Dieser Prozess, bekannt als Grounding, soll die Genauigkeit der KI-Antworten verbessern, indem er auf verlässliche Quellen zurückgreift.

Einfluss weiterer Faktoren auf KI-Suchergebnisse

Trotz des Zusammenhangs zwischen organischen Rankings und KI-Antworten gibt es Ausnahmen. Häufig werden in den AI Overviews auch Quellen genannt, die nicht in den Top-Rankings erscheinen. Dies liegt unter anderem an Methoden wie dem Query Fan-Out, bei dem eine Nutzeranfrage in mehrere Suchanfragen aufgeteilt wird, um eine umfassendere Antwort zu generieren. Zudem spielen Kontextfaktoren und Personalisierung eine Rolle bei der Auswahl der Inhalte.

Bewertung und Ausblick

Die Studie unterstreicht, dass klassische SEO weiterhin relevant ist, da KI-Suchen auf diese Ergebnisse zurückgreifen. Allerdings reicht es nicht aus, sich ausschließlich auf bewährte SEO-Techniken zu verlassen. Das Verständnis der Funktionsweise von Large Language Models und deren Integration in Suchprozesse ist entscheidend. Unabhängig davon, ob man diese neuen Strategien als LLMO (Large Language Model Optimization) oder GEO (Generative Engine Optimization) bezeichnet, ist es wichtig, sich kontinuierlich an die Entwicklungen anzupassen und diese in die eigenen Strategien zu integrieren.