Die Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen, erlebt gerade eine fundamentale Transformation. Mit dem Start von KI Modus am 8. Oktober 2025 und den bereits seit März aktiven KI Übersichten hat Google zwei Features eingeführt, die das Suchverhalten nachhaltig verändern.
Für Unternehmen, Marken und Content-Ersteller bedeutet dies eine Neuausrichtung ihrer digitalen Strategien. Die Mechanismen, nach denen Inhalte gefunden und präsentiert werden, folgen neuen Regeln.
ZENTRALE Überblick
- Google AI Mode startete am 8. Oktober 2025 in Deutschland und ermöglicht konversationelle Suchanfragen, die dreimal länger sind als herkömmliche Queries
- Nur 8 Prozent der Nutzer klicken noch auf traditionelle Links bei AI Overviews, während 65 Prozent aller Google Suchen ohne Klick enden
- E-E-A-T und strukturierte Daten werden zum entscheidenden Rankingfaktor, da Quellen meist aus den Top 10 stammen
Zwei Systeme mit unterschiedlichen Funktionen
Google hat mit AI Overviews und AI Mode zwei verschiedene Ansätze zur KI-gestützten Suche eingeführt. AI Overviews liefern kompakte Zusammenfassungen direkt auf der Suchergebnisseite und erscheinen bei informativen Anfragen automatisch über den klassischen organischen Ergebnissen. Diese Funktion wurde am 26. März 2025 in Deutschland freigeschaltet und steht Nutzern ab 18 Jahren zur Verfügung, die in ihrem Google Konto angemeldet sind.
Der AI Mode geht einen Schritt weiter. Er ermöglicht vollständige Konversationen mit der Suchmaschine und verarbeitet komplexe, mehrteilige Fragen. Nutzer stellen Anfragen, die im Durchschnitt dreimal länger sind als klassische Suchbegriffe. Der AI Mode erscheint als eigener Tab neben den gewohnten Reitern wie Bilder, Videos und News. Google hat diesen Modus schrittweise in fast 50 Ländern ausgerollt und unterstützt dabei 36 Sprachen.
Die Unterscheidung ist wichtig. Während AI Overviews auf schnelle Antworten abzielen und den Nutzer möglicherweise noch auf externe Seiten leiten, fungiert der AI Mode als eigenständiger Assistent. Die Informationsbeschaffung findet zunehmend innerhalb der Google Umgebung statt, ohne dass Nutzer Websites besuchen müssen.
Dramatischer Rückgang der Klickraten
Die Einführung der KI Features hat messbare Auswirkungen auf das Nutzerverhalten. Studien zeigen, dass nur noch 8 Prozent der Nutzer auf traditionelle Links klicken, wenn AI Overviews angezeigt werden. Bei den in der KI Antwort zitierten Quellen liegt die Klickrate sogar bei nur 1 Prozent. Diese Zahlen verdeutlichen einen fundamentalen Wandel in der Interaktion mit Suchergebnissen.
Die britische Zeitung Daily Mail berichtete von einem Rückgang der Google Klicks um über 50 Prozent seit dem Start der AI Overviews. Weltweit enden mittlerweile 65 Prozent aller Google Suchen ohne einen einzigen Klick auf eine externe Website. Auf mobilen Endgeräten ist dieser Anteil noch höher und erreicht über 75 Prozent.
Diese Entwicklung betrifft nicht alle Branchen gleich stark. Lokale Dienstleister, E-Commerce Anbieter und der Gesundheitssektor sind besonders betroffen, da ihre Informationen häufig direkt in den Suchergebnissen ausgespielt werden. Produktspezifikationen, Öffnungszeiten, medizinische Basisinformationen und Preisinformationen erscheinen in Knowledge Panels oder Featured Snippets, ohne dass Nutzer die Ursprungsseite besuchen müssen.
Wie Google Quellen auswählt
Die Mechanik hinter der Quellenauswahl für AI Overviews folgt klaren Mustern. Google zieht Inhalte bevorzugt aus den Top 10 der organischen Suchergebnisse. Websites mit hoher Autorität, klarer E-E-A-T Signalgebung und strukturierten Daten haben deutlich bessere Chancen, zitiert zu werden. Das Akronym E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness und beschreibt Kriterien, nach denen Google die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Inhalten bewertet.
AI Overviews erscheinen nicht bei jeder Suchanfrage. Google zeigt sie gezielt bei komplexen Fragen, Vergleichsanfragen und informativen Queries an, bei denen eine Zusammenfassung mehrerer Quellen einen Mehrwert bietet. Die Algorithmen berücksichtigen dabei die Suchintention und entscheiden, ob eine KI-generierte Antwort hilfreich ist.
Für die Auswahl relevanter Quellen nutzt Google sein Knowledge Graph System. Dieses verbindet Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen und Konzepte miteinander. Inhalte, die diese semantischen Beziehungen klar darstellen und durch Schema Markup unterstützen, werden eher für AI Overviews berücksichtigt. Die Suchmaschine versteht Kontext und Zusammenhänge, nicht nur einzelne Keywords.
Transparente Autorenangaben mit nachweisbaren Qualifikationen spielen eine entscheidende Rolle. LinkedIn Profile, akademische Nachweise oder Zertifikate verstärken die Glaubwürdigkeit. Primäre Datenquellen wie eigene Studien, Umfragen oder Fallanalysen werden häufiger zitiert als aggregierte Inhalte aus zweiter Hand.
Zero Click Searches als neue Normalität
Der Begriff Zero Click Search beschreibt Suchanfragen, bei denen Nutzer ihre Antwort direkt auf der Suchergebnisseite erhalten, ohne eine Website zu besuchen. Diese Entwicklung hat sich über Jahre aufgebaut, zunächst durch Knowledge Panels, später durch Featured Snippets und nun durch AI Overviews verstärkt.
Die Zahlen zeigen einen klaren Trend. Von 54,11 Prozent im Jahr 2017 ist der Anteil der Zero Click Searches kontinuierlich gestiegen. Prognosen gehen davon aus, dass dieser Wert bis Ende 2025 die 70 Prozent Marke überschreiten wird. Voice Search über Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant beschleunigt diese Entwicklung zusätzlich, da Nutzer direkte Antworten erwarten und keine Liste von Links durchsuchen möchten.
Für Content-Ersteller und Unternehmen bedeutet dies eine Herausforderung. Traditionelle Metriken wie Seitenaufrufe und Click-Through-Rates verlieren an Aussagekraft. Stattdessen rücken Sichtbarkeit, Brand Awareness und Expertenstatus in den Vordergrund. Wer in AI Overviews erscheint, positioniert sich als vertrauenswürdige Quelle, auch wenn der direkte Traffic ausbleibt.
Studien zeigen jedoch, dass Zero Click Features nicht zwangsläufig negativ sind. 80 Prozent der Konsumenten nutzen Zero Click Ergebnisse für mindestens 40 Prozent ihrer Suchen. Marken, die regelmäßig in diesen Ergebnissen auftauchen, bauen Vertrauen auf und werden bei späteren Kaufentscheidungen bevorzugt. Die Sichtbarkeit in AI-generierten Antworten wirkt als Gütesiegel.
Semantic SEO und Entity Optimierung
Die Optimierung für KI-gestützte Suche erfordert einen Paradigmenwechsel. Klassisches Keyword-SEO reicht nicht mehr aus. Stattdessen gewinnt Semantic SEO an Bedeutung, das auf Bedeutung, Kontext und semantischen Zusammenhängen basiert. Suchmaschinen verstehen heute nicht nur Wörter, sondern auch Intentionen und Beziehungen zwischen Konzepten.
Entity-basierte Optimierung steht im Zentrum dieser Strategie. Entities sind eindeutig identifizierbare Objekte, Personen, Orte oder Konzepte mit definierten Attributen. Wenn ein Artikel über Tesla schreibt, erkennt Google die Verbindungen zu Elon Musk, Elektroautos und nachhaltiger Energie. Diese semantischen Verknüpfungen verstärken die Relevanz des Contents.
Googles Knowledge Graph umfasst mittlerweile 8 Milliarden Entities und 800 Milliarden Fakten. Das System hat sich von 570 Millionen Entities in wenigen Jahren exponentiell entwickelt. Content, der diese Strukturen nutzt und Entities klar benennt, profitiert von besserer Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Die technische Umsetzung erfolgt durch Schema.org Markup. Dieses strukturierte Datenformat hilft Suchmaschinen, Inhalte präzise zu interpretieren. Wichtige Schema-Typen umfassen Organization, LocalBusiness, Product, Article und Person. Die Implementierung erfordert Sorgfalt. Es sollte nur markiert werden, was Nutzer tatsächlich sehen. Verbindungen zwischen Entities müssen korrekt gesetzt und der Knowledge Graph akkurat gepflegt werden.
Fallstudien belegen die Wirksamkeit dieser Ansätze. Eine Website mit Entity-basierter Optimierung erzielte in sechs Monaten eine Sichtbarkeitssteigerung von 1.400 Prozent durch konsequente E-E-A-T Optimierung. Eine Immobilienagentur steigerte den organischen Traffic um über 100 Prozent und die Impressionen um mehr als 200 Prozent nach Implementierung passender Schema-Typen und semantischer Strukturen.
Topic Clusters und Content-Tiefe
Die Erstellung von Inhalten folgt neuen Prinzipien. Einzelne, isolierte Artikel zu spezifischen Keywords verlieren an Wirkung. Stattdessen setzt sich das Konzept der Topic Clusters durch. Eine umfassende Pillar Page behandelt ein Hauptthema in der Tiefe, während mehrere Cluster-Inhalte spezifische Aspekte detailliert beleuchten. Alle Inhalte sind durch interne Verlinkung verbunden und signalisieren thematische Autorität.
Studien zeigen, dass längere, detaillierte Seiten dreimal mehr Traffic und 3,5-mal mehr Backlinks generieren als oberflächliche Beiträge. Die reine Textlänge ist jedoch nicht entscheidend. Wichtiger ist die Content-Tiefe, also die umfassende Behandlung aller relevanten Aspekte eines Themas. Google erkennt, ob ein Artikel die Suchintention vollständig erfüllt oder nur an der Oberfläche kratzt.
Die Struktur des Contents spielt eine entscheidende Rolle. Klare Überschriften, logische Gliederung und prägnante Antworten auf häufige Fragen verbessern die Chancen, in Featured Snippets oder AI Overviews zu erscheinen. Listen, Tabellen und strukturierte Anleitungen werden von KI-Systemen bevorzugt, da sie leicht zu extrahieren und zusammenzufassen sind.
Topical Authority entsteht nicht über Nacht. Sie erfordert kontinuierliche Arbeit und die konsistente Veröffentlichung hochwertiger Inhalte zu einem Themenkomplex. Websites, die alle Subtopics eines Bereichs abdecken, rangieren höher als solche mit lückenhafter Abdeckung. Die historischen Daten einer Website fließen ebenfalls ein. Google bewertet, wie lange und wie zuverlässig eine Seite qualitativ hochwertige Inhalte zu einem Thema produziert hat.
Praktische Anpassungen für Unternehmen
Die Umstellung auf KI-optimierte Inhalte erfordert konkrete Maßnahmen. Zunächst sollten Unternehmen eine Content-Audit durchführen und bestehende Inhalte auf ihre KI-Tauglichkeit prüfen. Welche Artikel beantworten direkte Fragen? Welche nutzen strukturierte Daten? Wo fehlen Autorenangaben oder Quellenverweise?
Die Implementierung von Schema Markup sollte Priorität haben. Tools wie Googles Structured Data Markup Helper oder Plugins für Content-Management-Systeme erleichtern die technische Umsetzung. Es ist wichtig, nicht nur die Basisinformationen zu markieren, sondern auch Beziehungen zwischen Entities, FAQs, How-to-Anleitungen und Bewertungen.
Autorenprofile müssen überarbeitet werden. Jeder Verfasser sollte ein ausführliches Bio mit Qualifikationen, Erfahrungen und Verlinkungen zu professionellen Profilen erhalten. Diese Transparenz stärkt das E-E-A-T Signal und erhöht die Wahrscheinlichkeit, als vertrauenswürdige Quelle zitiert zu werden.
Die Content-Strategie sollte auf Fragen ausgerichtet werden, die Nutzer tatsächlich stellen. Tools wie AnswerThePublic, AlsoAsked oder Googles eigene People Also Ask Boxen liefern wertvolle Einblicke. Jeder Artikel sollte klare, prägnante Antworten auf diese Fragen enthalten, idealerweise in den ersten 40 bis 60 Wörtern eines Abschnitts.
Die technische Infrastruktur muss KI-freundlich sein. Inhalte, die JavaScript zum Rendern benötigen, sind für KI-Crawler oft unsichtbar. Eine Progressive Enhancement Strategie stellt sicher, dass Kerninhalte auch ohne JavaScript zugänglich sind. Robots.txt Dateien sollten überprüft werden, um sicherzustellen, dass wichtige Inhalte nicht versehentlich blockiert werden.
Neue Metriken für den Erfolg
Die Bewertung der Performance verändert sich grundlegend. Click-Through-Rates bleiben relevant, verlieren aber als alleinige Kennzahl an Bedeutung. Stattdessen treten neue Metriken in den Vordergrund. Die Sichtbarkeit in AI Overviews wird zum wichtigen Indikator. Tools wie Writesonic, Profound oder AthenaHQ tracken, wie oft eine Marke in KI-generierten Antworten erscheint.
Die Citation Rate misst, wie häufig Inhalte als Quelle in AI Overviews zitiert werden. Diese Metrik unterscheidet zwischen einfachen Mentions, bei denen der Markenname genannt wird, und Citations, bei denen spezifische Inhalte mit Quellenangabe verwendet werden. Beide Formen haben Wert, wobei Citations tendenziell mehr Autorität signalisieren.
Impressionen gewinnen an Bedeutung gegenüber Klicks. Auch wenn Nutzer nicht auf die Website gelangen, haben sie die Marke wahrgenommen. Diese Brand Awareness zahlt langfristig ein und führt zu späteren Conversions, auch wenn der direkte Attributionspfad nicht mehr nachvollziehbar ist.
Die Verweildauer auf Seiten bleibt wichtig, wird aber durch neue Signale ergänzt. Google beobachtet, wie Nutzer mit AI Overviews interagieren. Führen die Zusammenfassungen zu weiteren Fragen oder sucht der Nutzer nach detaillierteren Informationen? Diese Verhaltensweisen beeinflussen, welche Quellen zukünftig bevorzugt werden.
Ausblick auf eine veränderte Suchlandschaft
Die Transformation der Suche steht erst am Anfang. Google plant bereits weitere Integrationen von KI-Features und testet kontinuierlich neue Formate. Die Grenze zwischen klassischer Suche und konversationellen KI-Assistenten verschwimmt zunehmend. Nutzer erwarten unmittelbare, präzise Antworten ohne den Umweg über das Durchsuchen mehrerer Websites.
Parallel zu Google entwickeln sich alternative Plattformen. ChatGPT verzeichnet über 800 Millionen Nutzer und wird zunehmend für Recherchen genutzt. Perplexity mit seinen 22 Millionen aktiven Nutzern positioniert sich als spezialisierte Antwort-Engine. Diese Fragmentierung erfordert von Unternehmen eine breitere Optimierungsstrategie, die nicht nur Google, sondern alle relevanten KI-Plattformen berücksichtigt.
Die regulatorische Diskussion über Zero Click Searches und die Verantwortung von Plattformen gegenüber Content-Erstellern nimmt Fahrt auf. Verlage und Publisher fordern Kompensationen für die Nutzung ihrer Inhalte in KI-Antworten. Wie sich diese Debatte entwickelt, wird die zukünftige Gestaltung von Suchfunktionen beeinflussen.
Für Marken bedeutet dies, frühzeitig zu handeln. Wer jetzt die Grundlagen für KI-optimierte Inhalte legt, sichert sich Wettbewerbsvorteile. Die Anpassung bestehender Content-Strategien, die Implementierung strukturierter Daten und der Aufbau von Topical Authority erfordern Zeit. Je früher dieser Prozess beginnt, desto besser die Position in der neuen Suchlandschaft.
Wie bereitet sich dein Unternehmen auf die KI-gestützte Suche vor? Welche Erfahrungen hast du mit AI Overviews gemacht? Teile deine Erkenntnisse mit der ZENTRALE Community und lass uns gemeinsam die Strategien für die digitale Zukunft entwickeln.
