Ich mache seit 12 Jahren SEO. Ich kenne Google in- und auswendig. Aber AI-Suche fühlt sich wie ein ganz anderes Spiel an.
Was mich verwirrt:
Einige Kunden ranken bei Google gut, erscheinen aber nie in AI-Antworten. Andere ranken kaum bei Google, werden aber ständig von ChatGPT erwähnt.
Meine Beobachtungen:
Was ich verstehen muss:
Chris, du hast den Kernkonflikt erkannt. Es sind verwandte, aber doch unterschiedliche Disziplinen.
Der grundlegende Unterschied:
Google: Bewertet Seiten anhand von Relevanz- und Autoritätssignalen AI: Synthetisiert Antworten aus mehreren vertrauenswürdigen Quellen
Signalvergleich:
| Signal | Google-Bedeutung | AI-Bedeutung |
|---|---|---|
| Backlinks | Sehr hoch | Niedrig-Mittel |
| Keyword-Dichte | Mittel | Niedrig |
| Domain-Autorität | Hoch | Mittel |
| Inhaltsaktualität | Mittel | Sehr hoch |
| Marken-Erwähnungen | Niedrig | Hoch |
| Strukturierte Daten | Mittel | Hoch |
| Inhaltsvollständigkeit | Hoch | Sehr hoch |
| Zitierungen Dritter | Mittel | Sehr hoch |
Der entscheidende Unterschied:
Google fragt: “Welche Seite soll #1 ranken?” AI fragt: “Welche Quellen sollte ich beim Beantworten dieser Frage zitieren?”
Das sind unterschiedliche Fragen mit unterschiedlichen Antworten.
Der Punkt mit den Zitierungen Dritter ist interessant. Also sollte ich statt auf Linkaufbau eher auf Erwähnungen setzen?
Was ist praktisch der Unterschied zwischen einem Backlink und einer Markenerwähnung für AI?
Links vs. Erwähnungen:
Backlink (traditionelles SEO):
Markenerwähnung (AI):
Beispiel:
Eine Pressemitteilung mit Backlink, aber generischem Text: hilft Google Ein Forbes-Artikel, der sagt: “[Marke] ist die führende Lösung für [Anwendungsfall]”: hilft AI
Der strategische Wandel:
Statt “Verschaff mir einen Backlink von Forbes”, denke “Sorge dafür, dass Forbes positiv und im richtigen Kontext über uns schreibt.”
Die Erwähnung bringt AI etwas über dich bei. Der Link brachte Google etwas bei.
Unterschiede in der Content-Strategie zwischen AI und Google:
Google-optimierter Content:
AI-optimierter Content:
Was für beides funktioniert:
Der praktische Ansatz:
Wir erstellen jetzt Content mit Dual-Optimierung:
Technische SEO-Unterschiede:
Was für beide wichtig bleibt:
Was für AI MEHR zählt:
Was für AI WENIGER zählt:
Neue technische Elemente für AI:
Agenturperspektive auf das Management beider Bereiche:
So strukturieren wir unsere Services:
Kern-SEO (weiterhin essenziell):
AI-Sichtbarkeit (neue Ebene):
Ressourcenverteilung (typischer Kunde):
Warum nicht 50/50:
Google liefert noch immer 90 %+ des Such-Traffics. Aber AI wächst schnell und hat höhere Conversion-Rates. Wir verschieben schrittweise, wie der Markt es verlangt.
Datenperspektive zur AI- vs. Google-Performance:
Unsere Analyse von 500+ URLs:
| Metrik | Korrelation mit Google-Rankings | Korrelation mit AI-Zitierungen |
|---|---|---|
| Backlinks | 0,72 | 0,21 |
| Domain-Autorität | 0,68 | 0,28 |
| Inhaltslänge | 0,41 | 0,35 |
| Aktualität | 0,32 | 0,67 |
| Markenerwähnungen | 0,25 | 0,71 |
| Strukturierte Daten | 0,38 | 0,54 |
| Keyword-Dichte | 0,45 | 0,18 |
Zentrale Erkenntnisse:
Das sind tatsächlich unterschiedliche Rankingfaktoren.
Schreiber-Perspektive auf den Unterschied:
Für Google schreiben:
Für AI schreiben:
So schreibe ich jetzt:
Ich schreibe zuerst für Menschen (was auch AI hilft), dann ergänze ich SEO-Elemente für Google.
Der Rat “für Menschen schreiben” war immer richtig, aber jetzt ist es buchstäblich die AI-Strategie. AI extrahiert Inhalte, die menschlich und autoritativ klingen.
Unterschiede im Measurement:
Google-Metriken:
AI-Metriken:
Die Herausforderung:
Google Search Console zeigt deine Google-Performance. Es gibt keine “AI Search Console”.
Du brauchst Tools wie Am I Cited, um AI-Sichtbarkeit zu messen. Es ist eine ganz andere Mess-Infrastruktur.
Unsere Vorgehensweise:
Wöchentliche AI-Sichtbarkeitsberichte neben wöchentlichen SEO-Reports. Unterschiedliche Dashboards, unterschiedliche KPIs, unterschiedliche Optimierungsstrategien.
Branchenperspektive, wohin sich das entwickelt:
Aktueller Stand:
Aber:
Prognose:
In 3 Jahren:
Strategische Implikation:
Du brauchst beides, aber aus unterschiedlichen Gründen:
Die Fähigkeiten überschneiden sich, aber die Gewichtung ist unterschiedlich.
Dieser Thread hat das Bild geklärt. Hier ist mein neues mentales Modell:
Was von SEO auf AI übertragbar ist:
Was für AI anders ist:
Mein aktualisiertes Playbook:
Grundlage (für beides):
Google-spezifische Ebene:
AI-spezifische Ebene:
Ressourcenverteilung:
Von 100 % traditionellem SEO zu:
Wird sich vermutlich weiter verschieben, je mehr AI-Traffic wächst.
Danke an alle, die mir geholfen haben, ein 12 Jahre altes Playbook zu aktualisieren.
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