Nach 6 Monaten Testen verstehe ich endlich, was Inhalte in Google AI Overviews bringt.
Die Ergebnisse:
| Ansatz | AI Overview-Erwähnungen | Was ist passiert |
|---|---|---|
| Traditioneller SEO-Fokus | 47 Erwähnungen | Beste Ergebnisse |
| „AI-spezifische“ Taktiken | 8 Erwähnungen | Meist gescheitert |
| Inhaltsstrukturierung | 31 Erwähnungen | Hilfreiche Ergänzung |
| Schema-Optimierung | 28 Erwähnungen | Guter Boost |
Was FUNKTIONIERT hat:
Was NICHT funktioniert hat:
Die wichtigste Erkenntnis:
Google AI Overviews bevorzugt stark Inhalte, die bereits gut ranken. Kein „AI-Optimieren“ gleicht schwache SEO-Grundlagen aus.
Fragen:
Möchte mich austauschen, was tatsächlich AI Overview-Erwähnungen bringt.
Deine Erkenntnisse entsprechen genau dem, was Google ausdrücklich sagt: Es gibt KEINE besonderen Anforderungen jenseits der Standard-SEO.
Offizielle Google-Richtlinie:
“Die gleichen grundlegenden SEO-Prinzipien, die Websites in traditionellen Suchergebnissen ranken lassen, gelten auch für AI Overviews.”
Diese Ranking-Systeme zählen:
Das sind TRADITIONELLE SEO-Signale, keine AI-spezifischen.
Warum Rankings AI Overview-Erwähnungen vorhersagen:
AI Overviews greifen auf die am höchsten rankenden Ergebnisse zu. Wer auf Platz 15 steht, wird selten herangezogen.
| Traditionelles Ranking | Wahrscheinlichkeit für AI Overview |
|---|---|
| #1-3 | Hoch |
| #4-7 | Mittel |
| #8-10 | Gering |
| Seite 2+ | Sehr gering |
Die Konsequenz:
Erst traditionelle Rankings verbessern. AI Overview-Erwähnungen folgen dann.
„AI-SEO“, das die Grundlagen ignoriert, ist einfach schlechtes SEO mit neuem Namen.
Auch wenn Rankings am wichtigsten sind, verstärkt die Inhaltsstruktur den Ranking-Effekt.
Struktur, die extrahiert wird:
H1: [Fragebasierter Titel]
[Direkte Antwort – 2-3 Sätze, die vollständig antworten]
H2: [Unterstützender Abschnitt]
[Ausführlichere Erklärung]
H2: [Zusätzlicher Kontext]
[Mehr Details mit Beispielen]
## FAQ
Q: [Verwandte Frage]
A: [Direkte Antwort]
Warum Struktur wichtig ist:
AI Overviews extrahieren bestimmte Passagen. Strukturierte Inhalte = saubere Extraktion.
Unsere Tests:
| Struktur | Selbes Ranking | AI Overview-Rate |
|---|---|---|
| Dichte Absätze | #3 | 12% |
| Klare Überschriften + Listen | #3 | 34% |
| FAQ-Format | #3 | 41% |
Gleiches Ranking, unterschiedliche Extraktionsrate.
Rankings bringen dich in den Pool. Struktur entscheidet, ob du ausgewählt wirst.
E-E-A-T-Signale sind entscheidend für die Auswahl in AI Overviews.
Was E-E-A-T für AI Overviews bedeutet:
Wie man E-E-A-T signalisiert:
| Signal | Umsetzung | Einfluss |
|---|---|---|
| Autor:innen-Bio | Nachweise, Erfahrung, Foto | Hoch |
| Zitate | Links zu autoritativen Quellen | Hoch |
| Eigene Daten | Studien, Umfragen, Fallstudien | Sehr hoch |
| Bewertungen/Testimonials | Validierung durch Dritte | Mittel |
| Veröffentlichungsdatum | Aktualitätsindikator | Mittel |
Unsere E-E-A-T-Optimierungsergebnisse:
Vorher: 12 AI Overview-Erwähnungen
Nachher: 34 AI Overview-Erwähnungen
Was wir ergänzt haben:
E-E-A-T hilft nicht nur SEO – es hilft KI-Systemen, deinen Inhalt genug zu vertrauen, um ihn zu zitieren.
Schema-Markup-Auswirkungen auf AI Overviews:
Wichtige Schema-Typen:
| Schema-Typ | Einfluss auf AI Overview | Priorität bei Umsetzung |
|---|---|---|
| FAQPage | +40-65% | Kritisch |
| Article | +20-30% | Hoch |
| HowTo | +25-35% | Hoch (bei Anleitungen) |
| Organization | +15% | Mittel |
| Author | +20% | Hoch |
Insbesondere FAQ-Schema:
Untersuchungen zeigen, dass Seiten mit FAQ-Schema bis zu 65% häufiger in AI Overviews erscheinen.
Warum das funktioniert:
FAQ-Schema kennzeichnet explizit Frage-Antwort-Paare. KI-Systeme können sie mit hoher Sicherheit extrahieren.
Umsetzungstipp:
Nicht nur FAQ-Schema hinzufügen – stelle sicher, dass deine FAQ-Inhalte tatsächlich Nutzerfragen beantworten.
Schlecht: „Q: Was macht uns großartig? A: Wir sind die Besten.“
Gut: „Q: Wie implementiere ich SSO? A: SSO-Implementierung erfordert …“
Schema sagt der KI, was Q&A ist. Die Inhaltsqualität entscheidet, ob es zitiert wird.
Lesbarkeit wird bei AI Overviews unterschätzt.
Die Forschung:
Inhalte auf Lesestufe 8.–11. Klasse funktionieren am besten.
Warum:
KI-Systeme müssen Inhalte für unterschiedliche Nutzer:innen extrahieren und präsentieren. Komplexe Sprache = schwierigere Extraktion, weniger universelle Nutzbarkeit.
Zielwerte für Lesbarkeit:
| Metrik | Ziel | Tool |
|---|---|---|
| Flesch Reading Ease | 60-70 | Hemingway |
| Lesestufe | 8-11 | Yoast |
| Satzlänge | <20 Wörter im Schnitt | Hemingway |
| Passivsatz | <10% | Grammarly |
Was wir verändert haben:
Vorher: Akademischer Schreibstil (Stufe 14+)
Nachher: Klar und zugänglich (Stufe 9)
Ergebnis:
AI Overview-Erwähnungen um 52% gestiegen bei gleichen Inhalten, gleichen Rankings.
Sprache vereinfachen, ohne die Inhalte zu „verdummen“.
Multimedia ist wichtiger als viele denken.
AI Overview Multimedia-Muster:
Was optimieren:
Bilder:
Videos:
Tabellen:
Unser Test:
| Inhaltstyp | AI Overview-Rate |
|---|---|
| Nur Text | 23% |
| Text + Bilder | 31% |
| Text + Bilder + Video | 38% |
Bei visuellen Themen (Produkte, How-To, Vergleiche):
Relevante Multimedia-Inhalte erhöhen die Wahrscheinlichkeit für AI Overview deutlich.
Lokale Unternehmen: andere Anforderungen.
Lokale AI Overviews:
Suchanfragen wie „beste [Dienstleistung] in [Stadt]“ zeigen andere AI Overview-Muster.
Worauf es lokal ankommt:
Unsere lokalen Kundenergebnisse:
| Faktor | Einfluss auf AI Overview |
|---|---|
| GBP-Optimierung | Hoch |
| Lokales Schema | Hoch |
| Stadt-Landingpages | Mittel |
| Bewertungsantworten | Mittel |
Lokale Tipps:
Lokale AI Overviews greifen stark auf GBP und lokale Signale zu – andere Optimierung als bei Informationsinhalten.
Ergänzend zum lokalen Kontext: Knowledge Graph ist wichtig.
Knowledge Graph-Verbindung:
Wenn Google über dein Unternehmen starke Knowledge Graph-Daten hat, wirst du häufiger in AI Overviews referenziert.
So stärkst du den Knowledge Graph:
Hilfreiches Organization-Schema:
{
"@type": "Organization",
"name": "Your Brand",
"sameAs": [
"https://linkedin.com/company/yourbrand",
"https://twitter.com/yourbrand",
"https://wikidata.org/wiki/Q12345"
]
}
Mit sameAs verknüpfst du deine Entität plattformübergreifend und stärkst die Knowledge Graph-Signale.
So misst du die AI Overview-Performance:
Tools und Methoden:
| Methode | Was wird gezeigt | Einschränkung |
|---|---|---|
| Google Search Console | Impressionen, Klicks | Unterscheidet keine AI Overviews |
| Manuelles Testen | Einzelne Suchanfragen | Zeitaufwändig, nicht skalierbar |
| Am I Cited | AI-Erwähnungen plattformübergreifend | Beste umfassende Überwachung |
| Rank Tracker (manche) | AI Overview-Erkennung | Je nach Tool unterschiedlich |
Zu verfolgende Kennzahlen:
Unsere Erkenntnisse zur CTR:
AI Overview-Klicks sind anders:
Miss Geschäftserfolg, nicht nur Erwähnungen.
Diese Diskussion bestätigt und erweitert meine Erkenntnisse. Zusammenfassung:
Was AI Overview-Erwähnungen treibt:
| Faktor | Wichtigkeit | Maßnahme |
|---|---|---|
| Traditionelle SEO-Rankings | Kritisch | Grundlagen sind Pflicht |
| Inhaltsstruktur | Hoch | Q&A-Format, klare Überschriften |
| E-E-A-T-Signale | Hoch | Autor:innen-Bio, Zitate, Daten |
| Schema-Markup | Hoch | Besonders FAQPage |
| Lesbarkeit | Mittel-Hoch | Lesestufe 8-11 |
| Multimedia | Mittel | Bilder, Video, Tabellen |
Die Prioritäten:
Was ich ändere:
Tracking-Setup:
Erwartetes Ergebnis:
Basierend auf den Diskussionserkenntnissen strebe ich eine Verdreifachung der AI Overview-Erwähnungen an – durch Fokus auf Grundlagen + Struktur.
Danke an alle für die echten Daten und Strategien!
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