Während die künstliche Intelligenz (KI) weiterhin Branchen revolutioniert, steht die Welt der Suchmaschinenoptimierung (SEO) vor einem radikalen Wandel. Traditionelle Suchmaschinen wie Google und Bing haben die SEO-Landschaft lange dominiert, aber das Aufkommen von KI-gesteuerten Suchmaschinen wie ChatGPT, Perplexity und anderen könnte die Art und Weise, wie Nutzer Informationen finden, neu gestalten. Diese neue Welle von KI-Suchplattformen erfordert einen neuen Ansatz für SEO-Strategien, der sich nicht nur auf die Optimierung von Inhalten für keywordbasierte Suchalgorithmen konzentriert, sondern auch auf die zugrunde liegenden Datenquellen, die diese Modelle trainieren.

In diesem Beitrag beschäftigen wir uns mit der Frage, wie sich SEO im Kontext von KI-Suchmaschinen entwickelt, und skizzieren eine umfassende Strategie, um dieser Entwicklung einen Schritt voraus zu sein.

1. Auswahl der wichtigsten Plattformen

Der erste Schritt bei der Vorbereitung auf die Zukunft der Suchmaschinenoptimierung ist die Identifizierung der KI-gesteuerten Plattformen, die sich auf dem Markt durchsetzen. Während ChatGPT und Perplexity heute zwei der bekanntesten KI-Modelle sind, treten andere Konkurrenten wie Bard von Google und Claude von Anthropic auf den Plan.

Die Wahl der Plattform hängt weitgehend von der aktuellen und erwarteten Nutzerakzeptanz ab. ChatGPT zum Beispiel ist in verschiedene Anwendungen integriert, darunter auch Microsofts Bing, während Perplexity sich darauf konzentriert, hochgradig kontextbezogene, konversationelle Suchergebnisse zu liefern. Es ist wichtig, sich über Trends zu informieren, die zeigen, welche Plattformen sich voraussichtlich durchsetzen werden, da dies den Schwerpunkt Ihrer SEO-Strategie bestimmen wird.

2. Das Benutzerverhalten auf KI-Suchplattformen verstehen

So wie es bei der traditionellen Suchmaschinenoptimierung darum geht, zu verstehen, wie Nutzer ihre Suchanfragen bei Google oder Bing formulieren, muss man bei der KI-SEO verstehen, wie Nutzer mit dialogorientierten Suchmaschinen interagieren. Diese Plattformen zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, natürliche Sprache zu interpretieren, personalisierte Antworten zu geben und kontextbezogene Konversationen zu führen.

Eine thematische Analyse kann wertvolle Einblicke in die Arten von Fragen liefern, die Nutzer stellen und wie sie erwarten, dass KI-Modelle darauf reagieren. Tools wie die Search Console von Google und KI-Interaktionsprotokolle können Daten zu Nutzermustern liefern, die zeigen, zu welchen Inhalten die Nutzer geleitet werden, worauf sie klicken und wie sie mit den Suchergebnissen interagieren.

Überwachung von Abweichungen bei den Ergebnissen der verschiedenen Plattformen

Sobald Sie die Plattformen ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, zu beobachten, wie jede KI-Suchmaschine auf ähnliche Anfragen reagiert. Dies ist nicht so einfach wie herkömmliche SEO-Audits. KI-Maschinen können je nach ihren Trainingsdaten und algorithmischen Prioritäten sehr unterschiedliche Antworten geben.

Eine Suchanfrage zum Beispiel nach den „besten Smartphones im Jahr 2024“ kann auf Google Bard übersichtliche Produktlisten ergeben, während auf ChatGPT eher von der Community geführte, differenzierte Diskussionen zu finden sind. Die Überwachung dieser Unterschiede ist entscheidend für die Anpassung Ihrer Content-Strategie an die jeweilige Plattform. Tools, die KI-generierte Inhalte über verschiedene Plattformen hinweg verfolgen, werden bei der Bewertung von Diskrepanzen hilfreich sein.

Die Durchführung einer auf einer Frage basierenden Abfrage in der Mitte des Customer-Journey-Funnels auf Perplexity und Google SGE liefert ähnliche Antworten auf die Abfrage. Die Art und Weise, wie die Quellen angezeigt werden und wie die Seite aufgebaut ist, ist jedoch unterschiedlich. Bei Perplexity werden die Quellen ganz oben im Ergebnis angezeigt, während die längere Gesprächsantwort darunter steht. Verwandte Videos und die Möglichkeit, Videos und Bilder zu suchen und Bilder zu generieren, werden in der rechten Leiste angezeigt. Google hingegen zeigt die Gesprächsantwort oben auf der Seite an, mit Quellen, die direkt im Text verlinkt sind, und verwandten Seiten (organische Standardlinks) auf der rechten Seite.

Perplexity: “Brauche ich Winterreifen bei Allradantrieb?“

Google: “Brauche ich Winterreifen bei Allradantrieb?“

ChatGPT zeigt eine Antwort auf die Frage an, die den Antworten auf Perplexity und Google ähnlich ist, jedoch ohne jegliche Quelldaten. Das liegt daran, dass ChatGPT im Grunde keine Suchmaschine ist. Während Google und andere Suchmaschinen vorhandene Daten indizieren und organisieren, sind ChatGPT und andere GenAI-Modelle so konzipiert, dass sie eine Antwort basierend auf ihrem Verständnis der Daten erstellen.

ChatGPT: “Brauche ich Winterreifen bei Allradantrieb?“

4. Warum existieren diese Unterschiede?

Ein entscheidender nächster Schritt ist es, das „Warum“ hinter den Unterschieden in den KI-Suchergebnissen zu verstehen. Die Unterschiede können auf mehrere Faktoren zurückzuführen sein, darunter:

• Trainingsdaten: KI-Plattformen trainieren auf unterschiedlichen Datenbeständen. Während Google sich stark auf indizierte Webseiten stützt, bevorzugen Plattformen wie ChatGPT möglicherweise offene Datensätze, Reddit-Diskussionen oder andere von der Community betriebene Quellen. Die einzigartigen Daten jeder Plattform beeinflussen, wie sie Informationen interpretiert und präsentiert.
• Algorithmen und Gewichtung: Unterschiedliche Algorithmen können verschiedene Arten von Inhalten bevorzugen – ein Algorithmus betont vielleicht aktuelle, faktische Daten, während ein anderer eher auf meinungsstarke, lange Antworten aus Foren und sozialen Medien setzt.

Wenn Sie diese Faktoren untersuchen, können Sie Ihre SEO-Strategie an die Stärken und Schwächen der Datenquellen der einzelnen Plattformen anpassen.

5. Entwicklung von Experimenten zur Beeinflussung von Quelldaten

Sobald Sie die Datenquellen kennen, die die KI-generierten Suchergebnisse beeinflussen, besteht der nächste Schritt darin, Experimente zu entwerfen, um diese Quellen zu beeinflussen. Traditionelle SEO dreht sich oft um Backlinks, Keywords und strukturierte Daten, aber KI-SEO kann andere Taktiken erfordern.

Ein Beispiel:

• Einfluss von Reddit: Wenn eine Plattform wie ChatGPT stark von Reddit-Diskussionen beeinflusst wird, wird die Optimierung Ihrer Präsenz in Foren zur Priorität. Die authentische Einbindung in Communities, das Vorantreiben von Diskussionen und das Teilen Ihrer Inhalte in relevanten Threads können die Sichtbarkeit Ihrer Inhalte auf diesen Plattformen verbessern.
• Beeinflussung von KI-Modellen: Da einige KI-Modelle auf offenen Datenquellen trainiert werden, können Beiträge zu Repositories oder öffentlichen Diskussionen, wie z. B. akademische Veröffentlichungen oder Open-Source-Projekte, eine weitere Möglichkeit sein, das Ergebnis der KI-generierten Antworten zu beeinflussen.

Diese Experimente sollten auf die spezifischen Datenquellen der jeweiligen Plattform zugeschnitten sein.

6. Überwachung und Auswertung der Testergebnisse

Nach der Durchführung Ihrer Tests ist es wichtig, die Ergebnisse zu verfolgen und die Auswirkungen Ihrer Bemühungen zu messen. Dies kann durch die Analyse von Veränderungen in der Art und Weise erreicht werden, wie KI-Plattformen Ihre Inhalte im Laufe der Zeit einstufen oder referenzieren. Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, Reddit-getriebene Inhalte zu beeinflussen, sollten Sie verfolgen, wie Ihre Beiträge zitiert werden oder wie häufig Ihre Diskussionen von den KI-Modellen aufgegriffen werden.

Zu den zu verfolgenden Metriken gehören:

• Erhöhte Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten
• Änderungen der Stimmung oder des Kontexts, in dem Ihre Inhalte präsentiert werden
• Veränderungen in der Benutzerinteraktion mit Ihren KI-optimierten Inhalten

Regelmäßige Berichte über diese Experimente helfen bei der Feinabstimmung Ihrer Strategie.

7. Entwicklung einer KI-zentrierten SEO-Strategie

Der letzte Schritt besteht darin, Ihre Erkenntnisse in einer soliden KI-SEO-Strategie zusammenzufassen. Diese Strategie sollte sich auf die kontinuierliche Optimierung für die einzigartigen Merkmale der einzelnen Plattformen konzentrieren. Wenn zum Beispiel die Antworten von ChatGPT stark vom sozialen Diskurs beeinflusst werden, kann eine Investition in den Aufbau einer Community wertvoller sein als herkömmliche On-Page-SEO. Wenn Perplexity sich hingegen mehr auf stark strukturierte Daten stützt, könnte die Optimierung Ihrer Website für schema.org und strukturierte Inhalte Vorrang haben.

Wie immer ist es jedoch entscheidend, dass Sie nicht für die Suchmaschine optimieren, sondern sicherstellen, dass Ihre Inhalte für die Nutzer wertvoll und technisch einwandfrei sind, damit sie gefunden werden können. Googles erklärte Position zu guten Inhalten ist nach wie vor der richtige Rahmen, um in der KI-Suche zu erscheinen: das heißt, Inhalte bereitzustellen, die E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) liefern.

Ihre KI-SEO-Strategie sollte auch Folgendes umfassen:

• einen Plan zur kontinuierlichen Anpassung an neue KI-Plattformen und deren Weiterentwicklung
• Laufende Überwachung von Datenquellen, um neue Möglichkeiten zur Beeinflussung von Inhalten zu erkennen
• Regelmäßige Aktualisierung von Inhalten auf der Grundlage von KI-Trends und Aktualisierungen der Modelle

Die Zukunft von SEO wird von KI-gesteuerten Suchmaschinen geprägt sein, und Unternehmen müssen bereit sein, sich an diese Veränderungen anzupassen. Durch die Konzentration auf die wichtigen Plattformen, das Verständnis des Nutzerverhaltens und das Experimentieren mit der Beeinflussung der Trainingsdaten, die diesen KI-Systemen zugrunde liegen, können Sie der Entwicklung einen Schritt voraus sein. Der Schlüssel zum Erfolg in der KI-SEO liegt in der Bereitschaft, sich auf neue Strategien einzulassen und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln, wenn diese Plattformen reifen.

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