Kann mir jemand erklären, wie KI-Suchmaschinen tatsächlich funktionieren? Sie scheinen grundlegend anders als Google zu sein

Ich erkläre gern die grundlegenden Unterschiede:

Traditionelle Suche (Google) vs. KI-Suche:

Die drei Kernkomponenten der KI-Suche:

1. Large Language Model (LLM) Das „Gehirn“, trainiert mit riesigen Textmengen. Versteht Sprachmuster und kann kohärente Antworten generieren. Hat aber einen Wissensstichtag.

2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Löst das Wissensstichtag-Problem. Ruft aktuelle Informationen in Echtzeit aus dem Web ab und gibt sie an das LLM weiter.

3. Embedding-Modelle Wandeln Text in numerische Vektoren um, die Bedeutung erfassen. Ermöglichen semantische Suche – relevante Inhalte werden auch ohne Keyword-Übereinstimmung gefunden.

Der Ablauf bei einer Anfrage:

1. Ihre Anfrage wird in einen Vektor umgewandelt
2. Das System sucht nach semantisch ähnlichen Inhalten
3. Gefundene Inhalte werden dem LLM übergeben
4. Das LLM erzeugt eine Antwort unter Nutzung des Kontexts
5. Quellenangaben verlinken zu den Ursprungsseiten

Ich ergänze gern die plattformspezifische Aufschlüsselung:

Wie verschiedene KI-Suchplattformen arbeiten:

ChatGPT:

• 81 % Marktanteil, 2 Milliarden Anfragen täglich
• Verwendet ChatGPT-User-Crawler für Echtzeit-Webzugriff
• Hybrid aus Trainingsdaten + RAG
• Bevorzugt autoritative Quellen (Wikipedia, große Publikationen)

Perplexity:

• Fokus auf Echtzeit-Websuche
• Zeigt Quellen explizit in den Antworten
• Zitiert vielfältige Quellen (Reddit, YouTube, Branchenportale)
• Transparenz an erster Stelle

Google AI Overviews:

• Bei 18 % der Google-Suchen werden AI Overviews angezeigt
• Nutzt Googles bestehenden Index + Gemini
• Kombination mit traditionellen Suchergebnissen
• 88 % der auslösenden Anfragen sind informationsorientiert

Google AI Mode:

• Eigenständige Erfahrung, komplett auf KI ausgerichtet
• 100 Millionen monatliche Nutzer
• Bevorzugt Marken-/Hersteller-Websites (15,2 % der Zitate)

Wichtige Erkenntnis: Jede Plattform bevorzugt andere Quellen. Für alle zu optimieren erfordert das Verständnis dieser Unterschiede.

Ich erkläre gern die semantische Suche, da sie zentral fürs Verständnis der KI-Suche ist:

Traditionelle Keyword-Suche: Anfrage: „günstige Smartphones gute Kameras“ Treffer: Seiten, die genau diese Wörter enthalten

Semantische Suche: Anfrage: „günstige Smartphones gute Kameras“ Versteht: Nutzer sucht Budget-Handys mit sehr guter Kamera Treffer: Inhalte zu „Budget-Handys mit toller Fotoausstattung“ (ohne exakte Keywords)

Technischer Hintergrund:

Vektor-Embeddings: Text wird in hochdimensionale Zahlenarrays umgewandelt. Semantisch ähnliche Inhalte = ähnliche Vektoren.

„König“ und „Königin“ hätten ähnliche Vektoren
„König“ und „Kühlschrank“ hätten sehr unterschiedliche Vektoren

Kosinus-Ähnlichkeit: Das System misst den „Abstand“ zwischen Anfrage-Vektor und Inhalts-Vektoren. Je näher, desto relevanter.

Warum das für die Optimierung wichtig ist:

• Keywords sind weniger entscheidend als die thematische Abdeckung
• Themenautorität schlägt Keyword-Dichte
• Verwandte Konzepte stärken die Relevanz
• Natürliche Sprache ist besser als Keyword-Stuffing

Praktische Auswirkung: Schreiben Sie natürlich über Ihr Thema und behandeln Sie verwandte Aspekte umfassend. Die KI findet Sie auch für Anfragen, die Sie nie explizit adressiert haben.

Das ist unglaublich hilfreich. Gerade die Erklärung zur semantischen Suche macht deutlich, warum unsere auf Keywords fokussierten Inhalte manchmal nicht erscheinen, unsere umfassenden Ratgeber aber schon.

Frage: Du hast erwähnt, dass RAG Inhalte in Echtzeit abruft. Bedeutet das, dass unsere Inhalte frisch sein müssen, um abgerufen zu werden? Oder werden auch ältere Inhalte genutzt?

Gute Frage zur Aktualität:

RAG und Inhaltsaktualität:

RAG kann sowohl neue als auch ältere Inhalte abrufen, aber es gibt Präferenzen:

Aktualitätssignale sind wichtig:

• Rund 50 % der Zitate stammen aus Inhalten der letzten 11 Monate
• Nur ca. 4 % aus Inhalten der letzten Woche
• Zeitkritische Themen bevorzugen aktuelle Inhalte
• Evergreen-Themen balancieren Aktualität und Autorität

Das Idealszenario: Autoritativer Inhalt, der regelmäßig aktualisiert wird. „Evergreen + Frisch“ schlägt sowohl rein neue als auch alte, veraltete Inhalte.

Unterschiede je Plattform:

• Perplexity: Noch stärker Echtzeit, bevorzugt aktuelle Inhalte
• ChatGPT: Balanciert Trainingsdaten und Echtzeit-Abruf
• Google AI: Nutzt Aktualitätssignale aus dem bestehenden Index

Optimierungsstrategie:

1. Erstellen Sie umfassende, autoritative Basisinhalte
2. Aktualisieren Sie regelmäßig mit neuen Datenpunkten
3. Verwenden Sie das dateModified-Schema zur Signalisierung von Updates
4. Ergänzen Sie neue Abschnitte, statt nur neu zu veröffentlichen

Das „zuletzt aktualisiert“-Signal wird immer wichtiger. KI-Systeme erkennen, wann Inhalte tatsächlich verändert und nicht nur neu veröffentlicht wurden.

Ich gehe gern tiefer auf RAG ein, da es zentral für KI-Suche ist:

Der RAG-Prozess Schritt für Schritt:

1. Anfrage-Verarbeitung – Ihre Frage wird auf Intention und Schlüsselkonzepte analysiert

2. Anfrage-Erweiterung – Das System generiert mehrere verwandte Subanfragen zur besseren Auffindung

3. Vektorsuche – Anfragen werden zu Vektoren, Abgleich mit indexierten Inhalten

4. Dokumentenabruf – Am besten passende Content-Chunks werden abgerufen

5. Passage-Extraktion – Relevanteste Abschnitte werden extrahiert (nicht das ganze Dokument)

6. Kontext-Zusammenstellung – Gefundene Abschnitte werden für das LLM organisiert

7. Antwortgenerierung – Das LLM erstellt die Antwort auf Basis des Kontextes

8. Quellenanhang – Die zur Antwort beitragenden Quellen werden zitiert

Warum Chunking wichtig ist: Inhalte werden typischerweise in 200–500-Wörter-Segmente zerteilt. Wenn Ihre Schlüsselinformationen auf Chunk-Grenzen verteilt sind, werden sie möglicherweise nicht zusammen abgerufen.

Optimierung basierend auf RAG:

• Machen Sie jeden Abschnitt in sich schlüssig
• Beginnen Sie mit den wichtigsten Informationen
• Nutzen Sie klare Überschriften als Chunk-Grenzen
• Wichtige Fakten nicht mitten im Absatz verstecken

Wer RAG versteht, weiß, warum Struktur bei KI-Suche so entscheidend ist.

Aus Markensicht hier die Unterschiede bei der KI-Suche:

Der Sichtbarkeits-Paradigmenwechsel:

Traditionelle Suche:

• Wettbewerb um 10 Positionen auf Seite 1
• Ranking = Sichtbarkeit

KI-Suche:

• Inhalt wird entweder zitiert – oder nicht
• Mehrere Quellen können zitiert werden
• Zitate erfolgen für spezielle Anfragen, nicht global
• Marken-Nennung in der Antwort = Sichtbarkeit

Wichtige Kennzahlen:

• KI-Suchtraffic konvertiert mit 14,2 % vs. 2,8 % bei Google
• 40 % der von KI zitierten Quellen stehen nicht in Googles Top 10
• Markennennungen korrelieren bei AI Overviews mit 0,664 (Backlinks nur 0,218)

Was das bedeutet:

• Traditionelle Rankings garantieren keine KI-Sichtbarkeit
• Markenautorität ist wichtiger als Domain-Authority
• Erwähnt zu werden schlägt gerankt zu werden
• KI-Suchtraffic ist pro Besuch wertvoller

Die Chance: Auch Seiten, die im klassischen Ranking nicht vorne stehen, können KI-Zitate erhalten. Die Spielregeln sind anders – es geht um die beste Antwort, nicht um die am besten optimierte Seite.

Der Unterschied bei der Conversion Rate ist frappierend – 14,2 % vs. 2,8 %. Und die geringe Korrelation zwischen Backlinks und KI-Sichtbarkeit lässt vermuten, dass sich unsere klassischen Linkbuilding-Investitionen nicht übertragen lassen.

Wie können wir unsere KI-Such-Performance messen? Bei Google gibt es die Search Console. Was ist das KI-Pendant?

Leider gibt es noch kein Äquivalent zur Search Console für KI-Suche. Aber wir machen Folgendes:

Monitoring-Methoden:

1. Spezialisierte Tools – Am I Cited trackt Marken-/URL-Nennungen über KI-Plattformen hinweg. Zeigt, welche Anfragen Zitate auslösen, Wettbewerbsvergleich, Trends im Zeitverlauf.

2. Manuelles Testen – Regelmäßiges Prüfen von Zielanfragen auf verschiedenen Plattformen. Dokumentieren, wann und wo Sie zitiert werden.

3. Log-Analyse – KI-Crawler-Besuche erfassen und mit Zitaten abgleichen.

4. Referral-Traffic – Zugriffe von KI-Plattformen in Analytics überwachen (Zuordnung allerdings schwierig).

Wichtige Kennzahlen:

• Zitatfrequenz (wie oft werden Sie zitiert)
• Zitat-Share of Voice (Sie vs. Wettbewerber)
• Themenabdeckung (wofür werden Sie zitiert)
• Plattform-Verteilung (ChatGPT vs. Perplexity vs. Gemini)

Was Am I Cited zeigt:

• Anfragen mit und ohne Zitat
• Welche Wettbewerber erscheinen, wenn Sie es nicht tun
• Zitat-Trends über die Zeit
• Inhalte, die die meisten Zitate bringen

Ohne dieses Monitoring optimieren Sie blind. Die Feedbackschleife ist essenziell.

Ein paar zukunftsorientierte Einordnungen zur Entwicklung der KI-Suche:

Wachstumskurve:

• KI-Suchtraffic +357 % im Jahresvergleich
• ChatGPT: 700 Millionen wöchentliche Nutzer (4x YoY)
• Google AI Mode: 100 Millionen monatliche Nutzer
• Prognose: KI-Suche überholt traditionelle Suche bis 2028

Neue Fähigkeiten:

• ChatGPT Agent Mode: Nutzer können Aufgaben delegieren (z.B. Flüge buchen, Einkäufe tätigen)
• ChatGPT Instant Checkout: Produkte direkt im Chat kaufen
• Sprach- und Multimodalsuche steigen stark
• Echtzeit-Integration wird zum Standard

Strategische Folgen:

• KI ist nicht nur ein alternativer Suchkanal – sie wird zur Handelsplattform
• Zitiert werden bedeutet nicht nur Sichtbarkeit – es kann direkt zu Transaktionen führen
• Die Einsätze sind höher als bei klassischer Suche, da KI oft die User Journey „abschließt“

Fazit: KI-Suche zu verstehen ist keine Option mehr. Sie wird rasant zum primären Weg, wie Konsumenten entdecken und Entscheidungen treffen.

Unglaublicher Thread. Hier mein Fazit:

Wie KI-Suche funktioniert:

• LLM (das Gehirn) + RAG (Echtzeit-Abruf) + semantische Suche (bedeutungsbezogenes Matching)
• Generiert synthetisierte Antworten mit Quellenangaben
• Ganz anders als Googles sortierte Linklisten

Wichtige Unterschiede zu klassischem SEO:

• Semantische Relevanz > Keyword-Matching
• Markennennungen > Backlinks für KI-Sichtbarkeit
• Content-Struktur ist entscheidend für RAG-Retrieval
• Mehrere Quellen können zitiert werden (nicht nur Top 10)

Höhere Einsätze:

• 14,2 % Conversion Rate vs. 2,8 % bei Google
• KI-Suche wächst rasant (+357 % YoY)
• Wird zur Handelsplattform, nicht nur zur Suche

Monitoring:

• Kein Search-Console-Äquivalent bisher
• Tools wie Am I Cited tracken Zitate
• Aktives Monitoring nötig, nicht nur Ranking-Tracking

Das ändert unsere Strategie grundlegend. Zeit, Ressourcen umzuschichten.