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Die Zukunft der Suche: Warum Autorität zur neuen Währung wird

Lesezeit: 7 Minuten

Stellen Sie sich vor, Sie investieren seit Jahren in SEO, Ihre Website rankt auf Platz 1 und trotzdem sinkt der Traffic kontinuierlich. Wieso? Kein Algorithmus-Update, kein technisches Problem. Der Grund ist ein anderer: Ein fundamentaler Wandel in der Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen.

Künstliche Intelligenz verändert die Spielregeln. Nicht irgendwann, sondern jetzt.

Die Fakten: KI-Suchsysteme wie ChatGPT und Googles AI Mode verändern alles: 92-94% der Suchen enden ohne Website-Klick, große Publisher verlieren 30-40% ihres Traffics. Bis 2026 sinken traditionelle Suchanfragen um 25%.
Die gute Nachricht: Der verbleibende Traffic ist 4,4-mal wertvoller und konvertiert 40% besser.
Was zu tun ist: Ergänzen Sie SEO durch GEO (Generative Engine Optimization). Fokus auf Autorität statt Rankings, Zitationen statt Klicks. Kernmaßnahmen: Strukturierte, maschinenlesbare Inhalte, prägnante Antworten, konsistente Markenpräsenz, Expertise-Aufbau in Fachmedien.
Messbarer Erfolg: Unternehmen mit GEO erreichen 67% mehr Zitationen, 95% mehr AI-Präsenz und 5-fach höhere Konversionsraten. Wer jetzt investiert, sichert sich Wettbewerbsvorteile in der neuen Suchlandschaft.

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Die Treiber: Parallele Entwicklungen

Von Chatbots zu neuen Suchmaschinen

Die technische Entwicklung im Bereich generativer KI, insbesondere bei großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) hat in den letzten Jahren an Dynamik gewonnen. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT (OpenAI) im November 2022 wurden Sprachautomaten der breiten Masse zugänglich. Bereits nach einer Woche hatte ChatGPT mehr als 1 Million registrierte Nutzende. Das war der Auftakt einer rasanten Entwicklung.

Nicht nur OpenAI veröffentlichte seitdem zahlreiche Modelle (zuletzt GPT-5), auch andere Anbieter trieben die Innovation voran. Anthropic etablierte seine Sprachmodelle Claude, Google brachte Gemini auf den Markt, X ist im Wettbewerb für Nutzer mit Grok ein Akteur und Perplexity positionierte sich als relevanter Suchspezialist, insbesondere im akademischen Bereich. Ende Juli 2025 meldet OpenAI mehr als 700 Millionen wöchentlich aktive Nutzende – fast 10 Prozent der Weltbevölkerung. [1]

Spätestens als diese Modelle eine aktive Websuche ermöglichten, veränderte sich das Nutzerverhalten grundlegend. Die generierten Antworten erhielten nicht mehr nur Informationen aus Trainingsdaten, sondern wurden mit Echtzeitdaten angereichert. Das Problem veralteter Informationen aufgrund des Knowledge-Cutoff war passé. Auch Halluzinationen sollten damit reduziert werden.

Mit dieser technologischen Weiterentwicklung können die Sprachmodelle nun als neue Generation von Suchmaschinen fungieren. Statt Listen mit klickbaren Links liefern sie direkte, kontextbasierte Antworten. Eine der wenigen Studien zum Nutzungsverhalten mit Sprachmodellen, „How People Use ChatGPT“, bestätigt diese Entwicklung. Die Studie führt drei Prompt-Kategorien ein:

Asking: Anfragen, die nach Informationen oder Erläuterungen suchen
Doing: Anfragen, die einen Output erzeugen wollen (z. B. Text zusammenfassen)
Expressing: Anfragen, bei denen Nutzende ihre Perspektive oder Gefühle ausdrücken

Das Ergebnis: Rund die Hälfte (49 Prozent) der untersuchten Prompts lassen sich der Kategorie „Asking“ zuschreiben („Doing“: 40 Prozent, „Expressing“: 11 Prozent). Die Ära der KI-Suche hat begonnen. [1]

Auch Google lässt diese Entwicklung nicht kalt und integriert verstärkt Sprachmodelle in seine Suchmaschine. Seit März 2024 (USA) werden bei Suchanfragen in Google KI-generierte Übersichten mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Informationen und Links angezeigt. Ein Jahr später, im März 2025, waren die sogenannten Google AI Overviews auch in Deutschland verfügbar. Ob eine Suchanfrage einen Google AI Overview auslöst, hängt von verschiedenen Faktoren ab (z. B. Länge der Frage, Branche).

Aktuell wird ein weiteres Feature in Deutschland ausgerollt: der Google AI Mode. Er ersetzt die Google-Suche komplett, indem er eine chatbasierte Oberfläche bereitstellt und ähnlich wie ChatGPT, Claude oder Perplexity mehrstufige Suchdialoge ermöglicht. Er kombiniert Webinhalte, strukturierte Daten und Googles Knowledge Graph und ersetzt klassische Link-Listen vollständig durch konversationelle Antworten.

Auf einen Blick: Klassische Suche vs. KI-Suche

Bei der klassischen Suche durchsucht die Suchmaschine ihren Index nach der bestmöglichen Keyword-Übereinstimmung. Die Treffer werden sortiert (Rankingsignale) und eine Liste mit klickbaren Links wird angezeigt (SERP).

Die KI-Suche ist eine semantische Suche, das heißt die gesamte Suchanfrage wird analysiert, sodass Kontext und Intention verstanden wird. Als Ergebnis wird ein Text in natürlicher Sprache zurückgegeben.

Von Keywords zur komplexen Dialogen

Die neuen technischen Möglichkeiten verändern die Art, wie Menschen zu ihren Informationen gelangen. Selbst wenn die Hersteller wenig Einblick in das Suchverhalten geben, lassen sich zentrale Tendenzen beschreiben:

Länge und Komplexität

In der klassischen Google-Suche wurde mit kurzen Keywords gesucht, typischerweise zwei bis vier Wörter. In chatbasierten Oberflächen formulieren Nutzende ihre Anfragen zunehmend in vollständigen Sätzen, die durchschnittliche Länge eines Prompts steigt auf 13 Wörter.

Kontext und Intention

Die Fragen werden komplexer, mehrstufig und kontextuell. Statt einzelner Keywords werden komplexe Szenarien in einer Frage beschrieben. Aus der Suche „Restaurant Frankfurt“ wird „Was kann man dieses Wochenende in Frankfurt mit Freunden unternehmen? Wir sind Feinschmecker, die Musik mögen, aber auch chillige Vibes und Erkundungen abseits der ausgetretenen Pfade.“ Hier geht es weit mehr als um das beste Restaurant in Frankfurt. Nutzende erwarten eine Antwort, die den Kontext ihrer Anfrage sowie die damit verbundenen Absichten versteht.

Dialogisches Suchmuster

Durch die chatbasierten Oberflächen entsteht ein neues dialogisches Interaktionsmuster. Nutzende stellen Folgefragen direkt in der Suche und vertiefen Themen iterativ, oft ohne die Seite zu verlassen. Eine typische Such-Session in Chatbots wie ChatGPT umfasst heute drei bis acht Nachrichten. Mit dem Google AI Mode unterhalten sich Nutzende im Schnitt 4 Minuten und 37 Sekunden. Die Such-Sessions werden damit deutlich länger als bei der traditionellen Suche. Die technologischen Entwicklungen sowie das daran angepasste Nutzungsverhalten revolutionieren die Suche und beeinflussen damit auch Klickraten und den Traffic auf der eigenen Website.

Der Status quo: Wenn Antworten wichtiger werden als Links

Die beschriebenen Veränderungen haben eins gemein: Nutzende erhalten als Antwort auf ihre Frage keine Links mehr, sondern KI-generierte Texte. Zwar zitieren Antworten, die mit einer Websuche angereichert wurden, ihre Quellen, jedoch sind die Links weniger präsent als auf der klassischen SERP (Search Engine Result Page). Die Texte liefern bereits häufig die gesuchte Antwort, zitierte Links werden weitestgehend ignoriert oder sind überflüssig und die Suche endet ohne Klick – es sind sogenannte „Zero“-Click-Suchen.

In vielen Fällen bleibt auch eine klassische Suche ohne Klick. Verschiedene Studien berichten, dass 58,5 Prozent bis 85 Prozent der Nutzende bereits ihre gesuchte Information direkt auf der SERP erhalten und nicht weiterklicken. [2] [3]
Wird ein Google AI Overview angezeigt, steigt die Zero-Click Rate auf 92 Prozent. [3]
Verwenden Nutzende den Google AI Mode wird sogar noch weniger geklickt. Hier sind bis zu 94 Prozent aller Suchen Zero-Click Suchen. [4]

Und das hat Folgen: Die organischen Klickraten (Click-Through-Rate, CTR) sinken rapide. Eine im April 2025 veröffentlichte Studie belegt einen von Google AI Overview ausgelösten CTR-Rückgang von 34,5 Prozent. [5]

Die KI-Antwort wird immer häufiger zum Endpunkt der Informationssuche.

Der Blick auf die Zahlen fällt nicht in allen Branchen gleich kritisch aus. Suchanfragen im Bereich Bildung (85,2 Prozent) und Gesundheit (83,6 Prozent) werden am häufigsten mit Google AI Overview abgedeckt. Auch bei Keywords aus dem B2B-Tech wird bei (75 Prozent) der Fälle eine Zusammenfassung angezeigt. Bei eCommerce (18,5 Prozent) oder Finanz-Suchanfragen (17,9 Prozent) wird dagegen sehr viel seltener ein Google AI Overview ausgelöst. [6]

Auch große Medienhäuser spüren die Auswirkungen bereits: Forbes verlor 40 Prozent des organischen Traffics, Daily Mail 32 Prozent und CNN 28 Prozent. [7]

Der Ausblick: Was erwartet uns 2026?

Gartner prognostizierte bereits Anfang 2024, dass das Volumen traditioneller Suchmaschinen bis 2026 um 25 Prozent sinken wird, da Nutzende zunehmend auf generative KI-Chatbots wie ChatGPT und Claude zurückgreifen. Dies würde bedeuten, dass Googles tägliche Suchanfragen von rund 14 Milliarden auf etwa 10–11 Milliarden zurückgehen könnten. Inwiefern sich die Einführung von Google AI Overview und Google AI Mode tatsächlich darauf auswirkt, bleibt noch abzuwarten. [8]

Für 2028 wird zum Teil ein noch drastischerer Wandel erwartet: 50 Prozent oder mehr des organischen Traffics könnten wegfallen, da Nutzende generative KI-Suche vollständig adaptiert haben. Einige Analysen gehen davon aus, dass LLM-basierte Suche bis 2028 zwischen 30 Prozent und 50 Prozent des gesamten Suchmarkts ausmachen könnte. [9]

Allerdings: Diese Prognosen sind für die Suche mit KI-Chatbots mit Vorsicht zu betrachten. Konservative Hochrechnungen für ChatGPTs Marktanteil bis Ende 2026 liegen bei 1–2 Prozent des globalen Suchmarkts – weit entfernt von relevanten Veränderungen. Google wird weiterhin dominieren, erhält gleichzeitig mehrere Mitstreiter. Da Google mit AI Overview und AI Mode auch KI-Suche anbietet, sollten Content-Anbieter diese Nutzungszahlen unbedingt im Blick behalten und sich jetzt um die Optimierung der eigenen Inhalte kümmern, so dass sie in den generierten Antworten erscheinen. [10]

Die Perspektive: Was jetzt wirklich zählt

Schiebt man die Zahlen zu Zero-Click und Traffic kurz beiseite, bleibt eine Frage offen: Wie taucht mein Unternehmen überhaupt in den Antworten auf? Die Antwort ist komplex, sind die meisten Sprachmodelle für die Betreibenden selbst eine Black Box. Häufig bevorzugen KI-Modelle jedoch jene Seiten als Quelle, die nachweislich Expertise, Transparenz und konsistente Präsenz aufweisen. E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trust) wird wieder wichtiger.

Interessant ist auch: 76 Prozent aller AI-Traffic-Referrals überschneiden sich mit Seiten, die auf den Google-Positionen 1 bis 3 ranken. Das bedeutet, wer in Google unsichtbar ist, hat auch in ChatGPT oder Perplexity kaum Chancen. [11]

Der Fokus verschiebt sich also: Von Reichweite zu Autorität. Von Klicks zu Zitationen. Als Quelle in einer KI-Antwort genannt zu werden, generiert Markenbekanntheit, auch ohne direkten Klick. Sichtbarkeit als vertrauenswürdige Quelle wird zum zentralen Hebel für langfristige Autorität.

Hoffnungsschimmer: Weniger Klicks, höherer Wert?
Diese Verschiebung zeigen auch erste Zahlen. Die Qualität des verbleibenden Traffics verändert sich fundamental und bietet Grund für Optimismus. Besucher:innen, die über KI-generierte Suchergebnisse auf eine Website gelangen, sind im Schnitt 4,4-mal wertvoller als klassische Besucher:innen. [12] Ihre Kaufbereitschaft ist deutlich höher, da die KI bereits Basisfragen geklärt hat. Die Konversionsrate für Leads aus KI-gesteuerten Suchwerkzeugen liegt 40 Prozent über traditionellen Suchmethoden. AI-Referrals konvertieren sogar 3-mal besser als traditioneller Suchtraffic. [11]

Die Strategie: GEO als Ergänzung zu SEO

Um den Wandel von Ranking zu Reputation zu vollziehen, rückt eine neue strategische Disziplin in den Fokus: GEO, Generative Engine Optimization. Sie ist keine Ablösung, sondern eine Ergänzung des traditionellen SEO, das als technische Grundlage weiterhin unverzichtbar bleibt.

GEO, GAIO und LLMO – Welcher Begriff beschreibt die Optimierungsmöglichkeiten am besten?

Begriff	Definition
AIO AI Optimization	AIO ist der allgemeinste Begriff und umfasst alle Maßnahmen, Prozesse und technischen Anpassungen, um digitale Assets für unterschiedliche KI Systeme (nicht nur generative) nutzbar, auffindbar und performant zu machen. Er schließt also klassische Automatisierung, Daten/Feature Optimierung, Retrieval Signale sowie GEO/LLMO/GAIO Maßnahmen mit ein.
GAIO Generative AI Optimization	GAIO ist ein übergeordneter Begriff für Optimierungsmaßnahmen, die darauf abzielen, generative KI Systeme allgemein zu beeinflussen — inklusive LLMs, multimodaler Modelle und hybride generative Pipelines. Im Unterschied zu LLMO ist GAIO breiter gefasst und schließt Optimierung für multimodale Ausgaben (Text, Bild, Audio) sowie für generative Workflows ein.
LLMO Large Language Model Optimization	LLMO fokussiert auf die Optimierung speziell für große Sprachmodelle (LLMs) — also auf die Form, Struktur und Autorität von Inhalten, damit LLMs diese korrekt interpretieren, zitieren oder in Antworten verwenden. Der Begriff betont das modellspezifische Verhalten (z. B. Prompt Verarbeitung, Retrieval Signale und Trainingsdaten Relevanz) statt nur genereller KI Sichtbarkeit.
SGEO Search Generative Experience Optimization	SGEO bezieht sich speziell auf Optimierungen für Googleartige „Search Generative Experiences“ (z. B. SGE/AIMode) — also auf die Anpassung von Inhalten an die Art und Weise, wie Such Produkte generative Antworten in den Suchergebnissen einbinden.
GEO Generative Engine Optimization	GEO bezeichnet die gezielte Optimierung von digitalen Inhalten und Markenpräsenz für sogenannte generative Engines — KI basierte Systeme, die aus verschiedenen Quellen direkte, zusammengefasste Antworten generieren. Ziel ist, in den Ausgaben dieser Engines (z. B. AI Overviews) als zitierte Quelle oder namensnennende Referenz sichtbar zu werden.

Handlungsoptionen: Was Unternehmen jetzt tun können

Hands on. Wir haben fünf strategische Maßnahmen zusammengefasst, mit denen Sie Ihre Marke für KI-Suchmaschinen sichtbar machen:

Neue Metriken etablieren
Neben Keyword-Rankings (z. B. Google Search Console) müssen Erwähnungen (Mentions) und Zitierungen (Citations) gemessen werden. Tools wie peec.ai oder otterly.ai tracken, bei welchen Prompts das eigene Unternehmen als Quelle genutzt wird.
Technische Optimierung
Mit KI-Suchmaschinen muss die Seite nicht mehr nur relevant, sondern vor allem auch für Sprachmodelle lesbar sein. FAQ-Blöcke, präzise Antwortabschnitte und klare Zwischenüberschriften erhöhen die Maschinenlesbarkeit. Statisches HTML wird von den Sprachmodellen bevorzugt, JavaScript-basierte Inhalte werden dagegen oft ignoriert.
Content-Struktur anpassen
Sprachmodelle bevorzugen eine direkte, gut strukturierte Sprache. Prägnante Antworten sollten vorangestellt werden, Listen und Bullet-Points werden häufiger zitiert und auch Originaldaten (eigene Studien oder Statistiken) erhöhen die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten.
Autorität aufbauen
Die Sprachmodelle ziehen sich ihre Informationen sowohl aus Trainingsdaten als auch aus der Websuche. Es lohnt sich also, als Marke flächendeckend präsent zu sein: in etablierten und relevanten (Fach-)Medien, auf Wikipedia oder in Community-Diskussionen (Reddit, Quora). Wer hier durch Erfahrung, Expertise, Autorität und Glaubwürdigkeit glänzt, hat eine bessere Chance, erwähnt oder zitiert zu werden.
Konsistenz sicherstellen
Wer eine einheitliche Markenbotschaft über alle Kanäle hinweg transportiert, ist klar im Vorteil. Widersprüchliche Informationen können KI-generierte Antworten verwässern.

Die erfolgreichste Strategie kombiniert beide Ansätze: SEO als technisches Fundament, GEO als Erweiterung für KI-gestützte Suche.

Praxis: Unternehmen, die GEO bereits umsetzen

Während die meisten Beispiele aus dem Agentur- und Tool-Bereich stammen, zeigen erste Unternehmen, wie GEO praktisch funktioniert:

ClickForest dokumentiert 67 Prozent mehr Zitationen in KI-Tools innerhalb von vier Monaten durch strukturierte Daten, lokale Referenzen und FAQ-Optimierung. [13]
SaaS-Unternehmen berichten, dass bis zu 32 Prozent ihrer Sales-Qualified-Leads direkt aus ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity stammen – innerhalb von nur sechs Wochen nach GEO-Implementierung. [13]
B2B-Plattformen verzeichnen 95 Prozent Wachstum in AI Overview-Präsenz und 5-fach höhere Konversionsraten durch systematische GEO-Optimierung. [14]

Die Gemeinsamkeiten: Alle setzen auf strukturierte Inhalte, beantworten konkrete Fragen direkt und bauen systematisch Autorität durch Drittquellen auf.

Fazit: Evolution statt Revolution

Der Wandel ist real und messbar. Mit dem Launch des AI Mode in Europa beginnt eine neue Ära der KI-Suche. Und die Prognosen für 2026 zeigen klar: Wer heute nicht handelt, verliert morgen an Sichtbarkeit.

Trotz mancher dystopischen Befürchtungen eröffnen sich zugleich vielversprechende Chancen: KI-Suche demokratisiert Sichtbarkeit. Anders als bei klassischer SEO, wo große Player dominieren, können jetzt auch Unternehmen mit hochwertigem, gut strukturiertem Content als vertrauenswürdige Quellen zitiert werden, selbst wenn sie bisher nicht in den Top-10 ranken.

Unternehmen, die in GEO investieren, sichern sich nicht nur mehr Sichtbarkeit, sondern auch wertvolleren Traffic. Besucher:innen aus KI-Suchen sind im Schnitt wertvoller und konvertieren besser als Besucher aus der klassischen Suche. GEO ist also keine Ablösung, sondern eine sinnvolle Ergänzung Ihrer digitalen Strategie: SEO bleibt das Fundament, doch Content muss heute klarer, prägnanter und KI-freundlich gestaltet werden.

Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob Sie in GEO investieren sollten, sondern wann und wie Sie Ihre Marke in dieser neuen Suchlandschaft stark und sichtbar positionieren.