Die 50%-Traffic-Rückgangsprognose: Hat Gartner Recht?

Gartners Prognose verstehen

Im Februar 2024 veröffentlichte Gartner eine Prognose, die in der Digitalmarketing- und Suchmaschinenoptimierungsbranche für Aufsehen sorgte: Bis 2026 soll der Webtraffic um 25 % sinken, bis 2028 sogar um 50 %. Diese Vorhersage deutet darauf hin, dass der traditionelle Suchmaschinentraffic – derzeit jährlich Billionen von Suchanfragen weltweit und 8 Milliarden Suchanfragen täglich – durch den Aufstieg von KI-gestützten Alternativen grundlegend gestört wird. Die Prognose stellt jahrzehntelange Annahmen darüber infrage, wie Nutzer online Informationen entdecken, und markiert einen der größten möglichen Wendepunkte im digitalen Verhalten seit der Entstehung der Suchmaschinen selbst.

Die Methodik hinter den Zahlen

Gartners Prognose entstand – nach eigenen Angaben – aus internen Diskussionen und nicht aus einer streng wissenschaftlichen, peer-reviewten Methodik. Das ist ein wichtiger Vorbehalt bei der Bewertung der Zuverlässigkeit der Vorhersage. Die Analyse stützte sich auf Daten zur Konsumentenstimmung, wonach 79 % der Verbraucher erwarten, innerhalb eines Jahres KI-gestützte Suche zu nutzen und 70 % zumindest ein gewisses Vertrauen in generative KI-Suchergebnisse haben – Zahlen, die auf eine echte Dynamik in Richtung KI-gestützter Informationssuche hindeuten. Gartner untersuchte Adoptionsmuster verschiedener Sucharten und projizierte Wachstumskurven basierend auf der Bereitschaft der Verbraucher, ihr Verhalten zu ändern. Um diesen Wandel einzuordnen, lohnt ein Blick auf die vergleichenden Adoptionsraten traditioneller und neuer Suchmethoden:

Diese Tabelle verdeutlicht die dramatische Neuverteilung der Nutzeraufmerksamkeit, die Gartner erwartet: Die traditionelle Suche nimmt ab, während Nutzer ihre Anfragen auf verschiedenste KI-basierte Plattformen und Oberflächen verteilen.

Die Treiber des Wandels

Mehrere miteinander verbundene Faktoren untermauern Gartners Prognose, jeder davon ein grundlegender Wandel, wie Menschen auf Informationen zugreifen:

• KI-Chatbots und Konversationsschnittstellen: Plattformen wie ChatGPT, Claude und Perplexity zeigen, dass Nutzer natürliche Sprache gegenüber Keyword-Suchanfragen bevorzugen und damit das Interaktionsmodell zwischen Nutzer und Informationssystem grundlegend verändern.

• Neue Einstiegspunkte und Plattform-Konsolidierung: Mit dem Einstieg von Technologiekonzernen wie Apple und Microsoft in die KI-gestützte Suche – etwa durch Apples KI-Integration in Siri oder Microsofts Copilot-Ökosystem – ist Suche nicht mehr auf Suchmaschinen beschränkt, sondern in die Geräte und Anwendungen eingebettet, die Nutzer ohnehin täglich verwenden.

• Geschäftsmodell-Disruption: Der jährlich 18 Milliarden US-Dollar schwere Google-Apple-Suchdeal ist ein fragiles Ökosystem, das ins Wanken geraten könnte, wenn Apple oder andere Gerätehersteller Suchanfragen auf eigene KI-Systeme oder bevorzugte Partner umleiten – mit weitreichenden Folgen für die Trafficverteilung.

• Verhaltensänderung der Verbraucher: Mit 1,5 Milliarden Apple iPhones und ähnlich vielen Android-Geräten ist die Infrastruktur für eine schnelle Adaption alternativer Suchmethoden gegeben, falls die Hersteller und Betriebssysteme der Geräte KI-gestützte Suche priorisieren.

Die Gegenargumente

Trotz Gartners überzeugender Prognose herrscht in der Branche erhebliche Skepsis, ob ein Traffic-Rückgang von 50 % realistisch oder überhaupt möglich ist. Kritiker argumentieren, dass Suchmaschinen und KI-Chatbots grundverschiedene Zwecke erfüllen: Suchmaschinen eignen sich für die Erschließung neuer Informationen, den Vergleich von Optionen und das breite Erkunden von Themen, während Chatbots eher spezifische Fragen mit zusammengefassten Antworten beantworten – Nutzer könnten also beide parallel nutzen, statt das eine durch das andere zu ersetzen. Historisch betrachtet ist das Internet eher durch Wachstum als durch Kannibalisierung geprägt: Der Aufstieg sozialer Medien hat die Suche nicht verdrängt, ebenso hat mobile Suche die Desktop-Suche nicht ersetzt, sondern den Markt insgesamt erweitert. Der Vergleich mit AOLs Niedergang hinkt: AOL scheiterte als abgeschottetes System im offenen Internet, während Google und andere Suchmaschinen offene Plattformen bleiben, die KI-Fähigkeiten selbst integrieren können. Hinzu kommt, dass Gartners „interne Debatte“-Methodik nicht die Strenge langfristiger Studien oder kontrollierter Experimente aufweist – die konkreten Prozentzahlen sind daher eher spekulativ als prädiktiv.

Was das für die Content-Strategie bedeutet

Unabhängig davon, ob Gartners konkrete Prozentwerte eintreffen, verlangt der Trend zur KI-gestützten Informationssuche sofortige strategische Anpassungen von Content-Erstellern und Marken. Organisationen sollten anstreben, als maßgebliche Quellen zu gelten, die von KI-Systemen zitiert und referenziert werden. Dafür braucht es originelle Forschung, Daten und Erkenntnisse, die KI-Modelle Ihrer Marke zuordnen möchten – statt generischer Inhalte, die überall herkommen könnten. Qualität zählt mehr als Quantität: Ein einziger, umfassender Leitfaden ist wertvoller als zehn mittelmäßige Artikel zum selben Thema, da KI-Systeme bevorzugt die maßgeblichste Quelle zitieren. Marken sollten ihre Trafficquellen über die Suche hinaus diversifizieren und in direkte Zielgruppenbeziehungen wie E-Mail, Social Media und eigene Kanäle investieren, die nicht von Algorithmen abhängig sind. Echte Markenautorität durch konsistent hochwertige Inhalte wird wichtiger denn je, da KI-Systeme Marken häufiger zitieren und empfehlen, die sie als legitime Experten erkennen. Gleichzeitig sollten Unternehmen ihre SEO-Grundlagen beibehalten und parallel die Präsenz auf KI-Plattformen ausbauen – es ist keine Entweder-oder-Entscheidung, sondern eine Sowohl-als-auch-Strategie, die gegen Unsicherheiten hinsichtlich der dominierenden Entdeckungsmethoden absichert.

Die Rolle von KI-Monitoring-Tools

Wenn sich das Trafficmuster tatsächlich in Richtung KI-gestützte Informationssuche verschiebt, wird die Überwachung der Markenpräsenz in KI-generierten Antworten so wichtig wie einst das Tracking von Suchmaschinen-Rankings. Herkömmliche Analysetools messen Klicks aus Suchergebnissen, sind aber weitgehend blind für Zitate in KI-Chatbot-Antworten, generativen Suchergebnissen oder Konversationsschnittstellen – Marken könnten also an Sichtbarkeit verlieren, ohne es zu merken. Überwachungstools, die prüfen, ob Ihre Marke in KI-Antworten vorkommt, wie häufig sie zitiert wird und in welchem Kontext, werden essenziell, um Ihre tatsächliche Reichweite und Wirkung in der KI-gesteuerten Informationslandschaft zu verstehen. Dienste wie AmICited.com sind eine neue Tool-Kategorie, die diese Lücke schließt und Marken zeigt, wann und wie ihre Inhalte von KI-Systemen referenziert werden. Ohne diese Sichtbarkeit tappen Organisationen, die annehmen, ihre SEO-Anstrengungen führen direkt zu Auffindbarkeit, im Dunkeln und können die Wirksamkeit ihrer Content-Strategie im zunehmend KI-getriebenen Ökosystem nicht messen.

Zeitrahmen und realistische Erwartungen

Gartners doppelte Zeitlinie – 25 %-Rückgang bis 2026 und 50 % bis 2028 – deutet auf einen relativ schnellen Wandel hin, aber mehrere Variablen könnten diesen Prozess deutlich beschleunigen oder verzögern. Das Jahr 2026 ist nur zwei Jahre entfernt und würde massive Verhaltensänderungen der Nutzer in sehr kurzer Zeit voraussetzen; diese Zeitplanung setzt voraus, dass KI-gestützte Suchalternativen in Sachen Nutzerzufriedenheit und Vertrauen fast mit der traditionellen Suche gleichziehen – was angesichts bestehender KI-Schwächen wohl optimistisch ist. Der Zeithorizont 2028 bietet mehr Spielraum und erscheint realistischer: Es bleibt Zeit, bis KI-Systeme reifen, regulatorische Rahmenbedingungen für KI-Inhalte geschaffen werden und sich Nutzerpräferenzen für neue Entdeckungsmethoden festigen. Gartner hat zudem Bereitschaft gezeigt, Prognosen bei neuen Daten anzupassen – das Unternehmen revidiert Vorhersagen regelmäßig, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Daher sollten diese Zahlen als Richtungshinweise und nicht als unumstößliche Prophezeiungen gesehen werden. Unternehmen sollten wichtige Indikatoren beobachten: Nutzungsstatistiken von KI-Chatbots, Ankündigungen der Gerätehersteller zur Suchintegration und Verbraucherumfragen zur Adaption, um zu bewerten, ob sich die Zeitlinie relativ zu Gartners Prognose beschleunigt oder verlangsamt.

Vorbereitung auf mehrere Zukünfte

Die Unsicherheit in Gartners Prognose spricht für eine Absicherungsstrategie statt einer Alles-oder-nichts-Wette auf ein Szenario. Unternehmen sollten ihre Suchmaschinenpräsenz weiterhin pflegen und optimieren – SEO ist nicht tot, und Suchtraffic wird wohl auch bei einem Rückgang signifikant bleiben – und gleichzeitig neue Fähigkeiten zur Präsenz auf KI-Plattformen und zum Zitaten-Tracking aufbauen. Das bedeutet, Inhalte nicht nur für Suchalgorithmen, sondern auch für KI-Systeme zu optimieren, die andere Rankingkriterien und Zitierpräferenzen haben: KI-Systeme schätzen originelle Forschung, Daten und autoritative Perspektiven stärker als klassische Suchmaschinen. Diversifikation reicht über Suche und KI hinaus: Direktbeziehungen zur Zielgruppe, eigene Medienkanäle und Community-Aufbau, die nicht von algorithmischen Mittlern abhängen. Marken sollten aktiv prüfen, wie sie auf großen KI-Plattformen – ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude und Perplexity – erscheinen und wie ihre Inhalte dort verwendet und zitiert werden, um ihre Content-Strategie entsprechend anzupassen. Die klügste Herangehensweise ist, Gartners Prognose nicht als Gewissheit, sondern als plausibles Szenario zu behandeln, das Vorbereitung erfordert: Wer seine Content- und Distributionsstrategie jetzt flexibel aufstellt, ist für jede Entwicklung – ob die Traffic-Verschiebung wie prognostiziert, schneller oder langsamer kommt – gut gewappnet.