Wenn Google zur Antwortmaschine wird:
KI-Suche verändert Geschäftsmodelle radikal

KI-Suche

Die Einführung von KI-gestützten Funktionen in die Google-Suche markiert einen Wendepunkt – nicht nur für Nutzererlebnisse, sondern für das gesamte digitale Ökosystem. Unternehmen, besonders solche mit Geschäftsmodellen, die stark auf organischen Traffic setzen, müssen sich neu aufstellen.

Der Paradigmenwechsel: Von Suchmaschine zum Antwortgenerator

Was in den USA im Mai 2024 eingeführt wurde, ist seit März diesen Jahres auch in Deutschland Realität: Bei vielen Suchanfragen zeigt Google nun KI-generierte Zusammenfassungen (“AI Overviews”) an – direkt oben in den Suchergebnissen. Nutzerinnen erhalten damit oft schon ihre Antwort, ohne eine Website anzuklicken. Vermeintlich gut für den User. Definitiv Gift für die SEO-Strategien von Unternehmen.

Denn sowohl für Consumer- als auch B2B-Brands heißt es Google entscheidet, welche Inhalte überhaupt in diese Summaries aufgenommen werden.

Das klassische Prinzip, bei dem möglichst viele Besucher auf eine Seite geleitet werden, verliert an Wirkung. Stattdessen wird über Erfolg künftig mitentscheidend, ob und wie stark eine Marke oder Website in den KI-Antworten zitiert wird.

Wer verliert – und wer kann profitieren?

Unternehmen mit Content-Strategien, die auf Traffic durch Ratgeber, Listen oder SEO-getriebene Inhalte setzen – insbesondere kleine bis mittlere Anbieter – geraten unter Druck. Ihre Inhalte werden oft nicht mehr direkt aufgerufen, sondern ausgespart.

Im Gegenzug gewinnen Seiten mit hoher Autorität, große Plattformen und Inhalteanbieter mit starkem Marken- oder Fachbezug. Sie liefern oft schon das Rohmaterial, das KI-Systeme auswerten, zusammenfassen und verbreiten. Marken, die auf Storytelling setzen – etwa der globale Technologiekonzern ABB mit der Storytelling Plattform www.destination-zukunft.de – sind klar im Vorteil.

Doch nicht nur der Traffic für Brands wird durch KI-Suchen nachhaltig herausgefordert. Auch die PR-Strategien müssen überdacht und angepasst werden. So berichten Verlage laut Handelsblatt von massiven Traffic-Rückgängen – ein Indiz dafür, wie stark die Macht der Gatekeeper schwindet.

Doch Interessenten, die nicht auf das erstbeste Ergebnis klicken, sondern gezielter suchen,  bringen in der Regel meist eine höhere Qualität mit. In Marketing-Sprech: Die Besucher sind weiter in ihrer Customer Journey und entsprechend größer ist die Wahrscheinlichkeit einer Conversion. Für Content-Strategen ist Herausforderung also nicht mehr allein Quantität, sondern höchste Relevanz.

Brand- und Lead-Gen-Strategien auf dem Prüfstand

Die Auswirkungen für das digitale Marketing sind tiefgreifend. Unternehmen, die ihre Sichtbarkeit bislang über High-Volume-Content erreichten, müssen sich fragen:

  • Welche Inhalte werden von KI-Systemen überhaupt genutzt?
  • Welche Role spielt Markenautorität oder Expertenstatus in der Auswahl von Quellen?
  • Wie lässt sich eine Position als vertrauenswürdige Quelle sichern, die KI direkt zitiert?

In vielen Fällen bedeutet das eine Abkehr von der reinen Reichweitenstrategie hin zu einer Qualitätsoffensive: weniger Beiträge, aber mit stärkerer Expertise, besserer Datenqualität und einzigartiger Perspektive. Und diese Inhalte sollten unique sein und nicht per KI-Kopfdruck erstellt werden.

Für Agenturen ergeben sich andere Geschäftsmodelle. Wenn man den Gerüchten Glauben schenken will, prüft Google bereits, ob Werbung in den generierten Antworten platziert werden kann – was neue Werbemodelle erfordert.

Strategische Anpassungen für Unternehmen

Um in dieser neuen Suchwelt zu bestehen, sollten Unternehmen mehrere Stellschrauben justieren:

  1. Content mit hoher Expertise liefern
    KI-Systeme bevorzugen Inhalte mit Autorität. Das heißt: Quellenangaben, transparente Expertise, tiefergehende Analysen. Inhalte sollen nicht nur Antworten liefern, sondern Begründungen, Quellen und Kontext.
  2. Fragenstruktur und antizipative Logik einbauen
    Gute Inhalte müssen nicht nur eine Fragestellung beantworten, sondern Anschlussfragen vorhersehen. Ein mehrstufiger Aufbau – „Was ist …?“, „Wie funktioniert …?“, „Was sind Vorteile/Nachteile?“ – ist ideal.
  3. Struktur, Metadaten, semantische Auszeichnung
    SEO war schon vorher technisch geprägt – aber jetzt gewinnt die semantische Struktur eine neue Bedeutung: strukturierte Daten (Schema.org), klar definierte Abschnitte, Meta-Informationen, Author-Tags etc. helfen KI-Systemen zu verstehen, worum es geht.
  4. Fokus auf Marken und Portalautorität
    Je stärker eine Marke oder Plattform etabliert ist, desto eher wird sie als Quelle herangezogen. Kooperationen mit etablierten Publikationen, Gastbeiträge, Verlinkungen und PR werden wieder wichtiger.
  5. Messen neu denken – neue KPIs
    Klassische KPIs wie Seitenaufrufe und Klickzahlen verlieren Gewicht. Stattdessen sollten Unternehmen beobachten: Wie oft werden Inhalte in KI-Antworten zitiert? Welche Impressionen generiert ein Inhalt innerhalb der KI-Oberflächen? Wie oft führt eine KI-Antwort zu einem Klick oder einer Conversion (Assisted Conversions)?
  6. Content-Portfolio restrukturieren
    Manche Inhalte lohnen sich künftig nicht mehr. Der Fokus könnte stärker auf tiefergehende Whitepapers, Datenreports, exklusive Studien gelegt werden – Inhalte, die selten so einfach durch KI allein zusammengefasst werden können.

Das neue Zeitalter der Suche ist angebrochen – und wer früh anpasst, hat die Chance, nicht nur zu überleben, sondern eine Führungsrolle zu erlangen.