Als Technologie-Experte mit großem Interesse an der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft von Search und KI habe ich eine Menge Hype und falsche Vorstellungen über das Potenzial der generativen KI zur Revolutionierung von Suchmaschinen und SEO beobachtet. Ich behaupte zwar nicht, dass ich ein SEO-Spezialist bin, aber meine Erfahrung an der Schnittstelle von Technologie und Suchmedien bietet einen einzigartigen Blickwinkel, um diese Entwicklungen realistisch zu bewerten. Angesichts einer Flut von Übertreibungen und vagen Zukunftsprognosen ist es wichtig zu verstehen, was wirklich passiert. Hier sind fünf wichtige Punkte, die den aktuellen Stand der generativen KI und ihre tatsächlichen Auswirkungen auf die Suche und SEO beleuchten.
1. Googles Zweck verändert sich nicht einfach so über Nacht
Seit Jahrzehnten feilt Google (wie auch andere Suchmaschinen) an seinen Algorithmen, um die Nutzer mit den Informationen zu versorgen, die sie wirklich suchen. Es ist unwahrscheinlich, dass dieses unerbittliche Streben nach Relevanz und Nutzen durch generative KI über Nacht entgleist oder revolutioniert wird. Auch wenn die KI-Technologien neue Werkzeuge bieten, bleibt die Kernaufgabe von Google – die Informationen der Welt zu organisieren und sie universell zugänglich und nützlich zu machen – bestehen. KI wird die grundlegenden Prinzipien, die die Suche so unverzichtbar gemacht haben, verbessern und nicht umstoßen.
Google hat sehr offen über sein Ziel gesprochen, Nutzer mit Inhalten zu verbinden, die E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) aufweisen. Daran wird sich nichts ändern, denn es ist das Ziel und nicht der Mechanismus. Die Konvergenz von KI und Suche wird den Mechanismus verbessern, wodurch EEAT für Vermarkter, die Sichtbarkeit erreichen wollen, noch wichtiger wird.
2. KI fungiert als zusätzliche Ebene durch Ableitung
KI dient oft als zusätzliche Ebene innerhalb des bestehenden Suchprozesses, hauptsächlich durch einen Mechanismus, der als Inferenz oder Ableitung bekannt ist. Inferenz bezieht sich darauf, wie KI-Modelle Konversationseingaben interpretieren und in strukturierte Abfragen umwandeln, die von herkömmlichen Suchmaschinen verarbeitet werden können.
- Überbrückung von Konversationseingaben und Suchergebnissen: Wenn Benutzer Konversationseingaben machen, verwenden KI-Modelle Inferenzen, um die Absicht und den Kontext zu verstehen. Anschließend wandeln sie diese Abfragen in herkömmliche Suchbegriffe um, um relevante Informationen abzurufen.
- Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit: Durch die effektive Interpretation natürlicher Sprache macht die KI die Suche intuitiver und benutzerfreundlicher, so dass die Benutzer weniger präzise Suchbegriffe formulieren müssen.
Dieser Prozess ermöglicht es der KI, herkömmliche Suchmechanismen zu ergänzen und reichhaltigere, kontextbezogenere Antworten zu liefern, ohne die vorhandenen grundlegenden Systeme zu ersetzen.
3. LLMs und Suchmaschinen dienen unterschiedlichen Anwenderzielen
Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 sind leistungsstarke Werkzeuge, die auf großen Datensätzen trainiert werden, aber sie sind nicht per se Suchmaschinen. Die Unterscheidung zwischen den beiden ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf die Ziele der Nutzer:
- Nutzer, die direkte Antworten suchen: Einige Nutzer suchen sofortige, prägnante Antworten auf spezifische Fragen. Chatbots und LLMs zeichnen sich dadurch aus, dass sie auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten synthetische Antworten liefern, wodurch sie für diese Abfragen gut geeignet sind.
- Nutzer, die Quellen und Erkundungen suchen: Andere Nutzer wollen Quellen, Ziele oder eine Reihe von Optionen erkunden. Herkömmliche Suchmaschinen sind so konzipiert, dass sie das zugrunde liegende Material sichtbar machen und es den Nutzern ermöglichen, auf Originalinhalte, Websites oder Dokumente zuzugreifen und zu ihnen zu navigieren.
Mit der Konvergenz von KI und Suchtechnologien können diese Unterscheidungen nach und nach verschwimmen. KI-gestützte Suchmaschinen bieten allmählich sowohl direkte Antworten als auch Zugang zu den zugrunde liegenden Quellen. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die Suche immer die grundlegende Aufgabe haben wird, die zugrundeliegenden Materialien zugänglich zu machen – denn dafür ist sie ja gedacht. Auch wenn die künstliche Intelligenz immer stärker in die Suche integriert wird, bleibt die Kernfunktion, Informationen sichtbar zu machen, unverzichtbar. Die Nutzer werden weiterhin Zugang zu Originalquellen benötigen, um diese zu überprüfen, detailliert zu erforschen und ein breiteres Verständnis von Themen zu erlangen.
4. Auswirkungen, wenn suchspezifische LLMs zum Mainstream werden
Da suchspezifische LLM-gestützte Systeme wie Googles Search Generative Experience (SGE), SearchGPT und Perplexity allmählich den Mainstream erreichen, wird sich die SEO-Landschaft weiter entwickeln. Diese Entwicklung ist ein natürlicher Prozess, ähnlich wie frühere Verschiebungen in der Suchtechnologie.
Anpassung der Optimierungsstrategien im Laufe der Zeit:
Traditionelle SEO-Praktiken haben sich schon immer an Veränderungen der Suchalgorithmen und des Nutzerverhaltens angepasst. Mit der Verbesserung der Suche durch KI werden Faktoren wie Inhaltsqualität, Relevanz und Kontext noch wichtiger. Unternehmen können ihre Strategien schrittweise anpassen, um sicherzustellen, dass ihre Inhalte umfassend und zuverlässig bleiben, und so den Schwerpunkt der KI auf Qualität legen.
Beibehaltung der Sichtbarkeit von Inhalten: Während KI-generierte Antworten die Art und Weise verändern können, wie Informationen präsentiert werden, können sich Unternehmen darauf konzentrieren, im Laufe der Zeit hochwertige, KI-freundliche Inhaltsformate zu erstellen. Dieser Ansatz spiegelt frühere Anpassungen an Funktionen wie Featured Snippets und Voice Search wider, bei denen schrittweise Anpassungen dazu beitrugen, die Sichtbarkeit zu erhalten.
Trotz dieser Entwicklungen bleiben die Grundprinzipien der Suchmaschinenoptimierung intakt. Die Bereitstellung wertvoller, relevanter Inhalte für die Nutzer ist nach wie vor der Eckpfeiler einer effektiven Suchmaschinenoptimierung. Die Integration von KI in die Suche stellt diese Grundsätze nicht in Frage, sondern verstärkt sie vielmehr und unterstreicht die anhaltende Bedeutung von Qualität und Relevanz.
5. Praktische Herausforderungen für eine allgegenwärtige KI-gestützte Suche
Die weit verbreitete Einführung generativer KI in der Suche steht vor erheblichen Hürden, allen voran die rechnerische Machbarkeit. Jede herkömmliche Suchanfrage über einen LLM auszuführen, ist ein wirtschaftlicher Alptraum in Sachen Skalierbarkeit. Die Kosten pro Transaktion für generative LLMs sind exponentiell höher als die für herkömmliche Datenbankabfragen. Die Bedenken hinsichtlich der Fähigkeit von LLM-Anbietern, wirtschaftlich zu skalieren, nehmen zu, so dass es zum jetzigen Zeitpunkt nicht praktikabel ist, bei jeder Abfrage auf eine KI-gesteuerte Suche zu setzen.
Sich entwickelnde Erwartungen in der Suche bewältigen
Mit der weiteren Integration generativer KI in die Suchlandschaft werden sich die Nutzererfahrungen und -erwartungen weiterentwickeln. Die Nutzer werden nach und nach beginnen, neben den herkömmlichen Suchergebnissen auch direktere, zusammengefasste Antworten zu schätzen, was die Suchmaschinen dazu veranlasst, ihre Schnittstellen und Technologien entsprechend anzupassen. Diese Entwicklung steht jedoch in engem Einklang mit unserer Kernthese: Die Grundprinzipien der effizienten Bereitstellung genauer und relevanter Informationen bleiben für die Suche von zentraler Bedeutung.
Unternehmen und Nutzer müssen informiert und anpassungsfähig bleiben. Die generative KI bietet zwar aufregende neue Tools, aber das Erkennen ihres Potenzials und ihrer Grenzen ermöglicht einen maßvollen Ansatz. Praktische Herausforderungen – insbesondere in Bezug auf Skalierbarkeit, Kosten und die Notwendigkeit, KI-generierte Fehlinformationen zu verhindern – bedeuten, dass die Integration von KI in die Suche eine durchdachte, schrittweise Reise sein wird.
Wenn Unternehmen diese Dynamik verstehen, können sie die sich verändernde Landschaft effektiv navigieren und ihre Strategien im Laufe der Zeit anpassen, um in einer durch KI verbesserten Suchumgebung sichtbar und wettbewerbsfähig zu bleiben.
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