Wie KI-Agenten das Suchverhalten verändern: Auswirkungen auf Nutzeranfragen und Informationsfindung

Den Wandel von traditioneller Suche zu KI-gestützter Informationsfindung verstehen

KI-Agenten verändern grundlegend, wie Menschen online nach Informationen suchen. Anstatt Schlagwörter einzutippen und Listen blauer Links durchzugehen, interagieren Nutzer heute mit konversationellen KI-Systemen, die Informationen zusammenfassen und direkte Antworten liefern. Diese Transformation stellt eine der bedeutendsten Veränderungen im Suchverhalten seit dem Aufstieg von Google dar. Der Wandel geschieht nicht schrittweise – er vollzieht sich in bemerkenswertem Tempo: Über 40 % der Nutzer integrieren bereits aktiv KI in ihre Suchroutinen, und 75 % nutzen neue KI-Suchwerkzeuge häufiger als noch vor einem Jahr.

Das traditionelle Suchmodell setzte voraus, dass Nutzer verstehen, wie sie effektive Schlagwort-Anfragen formulieren und dann verschiedene Quellen auswerten, um Antworten zu finden. KI-Agenten beseitigen viele dieser Reibungspunkte, indem sie natürliche Sprache verstehen, Informationen aus mehreren Quellen zusammenfassen und konsolidierte Antworten direkt präsentieren. Diese grundlegende Veränderung beim Informationszugang hat erhebliche Auswirkungen auf das Nutzerverhalten, die Sichtbarkeit von Inhalten und digitale Marketingstrategien. Das Verständnis dieser Veränderungen ist für jede Organisation entscheidend, die in einer zunehmend KI-gesteuerten Suchlandschaft sichtbar bleiben möchte.

Wie KI-Agenten die Klickraten verringern und Zero-Click-Suche schaffen

Eine der drastischsten Veränderungen durch KI-Agenten ist das Zero-Click-Phänomen, bei dem Nutzer vollständige Antworten erhalten, ohne eine Website zu besuchen. Untersuchungen von Bain & Company zeigen, dass über 80 % der Verbraucher bei mindestens 40 % ihrer Suchen auf KI-generierte Ergebnisse vertrauen und dass Klickraten um 15–25 % sinken, wenn auf Suchergebnisseiten KI-Überblicke erscheinen, verglichen mit traditionellen Suchergebnissen. Das bedeutet einen grundlegenden Wandel für die Monetarisierung von Suchmaschinen-Traffic und die Sichtbarkeit von Inhalten.

KI-Überblicke und Zusammenfassungen erscheinen ganz oben auf den Suchergebnisseiten und werden von großen Sprachmodellen generiert, die versuchen, Fragen schnell zu beantworten oder Begriffe zu definieren. Diese Funktionen haben sich aus früheren Featured Snippets und Antwortboxen entwickelt, sind aber deutlich ausgefeilter und umfassender. Wenn Nutzer auf einen KI-Überblick stoßen, klicken sie laut aktuellen Pew-Research-Daten deutlich seltener auf die darunterliegenden Links. Selbst unter KI-skeptischen Nutzern geben etwa 50 % an, dass ihre Fragen direkt auf der Ergebnisseite beantwortet werden, sodass ein Besuch der eigentlichen Websites entfällt. Besonders bei informationsorientierten Suchanfragen – wie „Weiße Sneaker reinigen“ oder „Beste Laptops unter 1.000 €“ – ist dieser Effekt ausgeprägt, sodass Content-Ersteller teils deutliche Rückgänge beim organischen Traffic verzeichnen.

Die Entwicklung der Suchanfragen: Von Schlagwörtern zu konversationellen Fragen

Suchanfragen werden länger, konversationeller und immer stärker fragebasiert. Nutzer tippen nicht mehr kurze Schlagworte wie „Laufschuhe“ oder „Rohrreparatur“, sondern stellen vollständige Fragen wie „Welcher Laufschuh für Herren eignet sich am besten bei hohem Fußgewölbe und täglichem Gehen?“ oder „Wie repariere ich ein undichtes Rohr unter der Spüle?“ Dieser Wandel spiegelt wider, wie KI-Systeme darauf trainiert sind, natürliche Sprache zu verstehen und auf ganze Kontextanfragen zu reagieren, statt auf Schlagwortfragmente.

Daten zeigen, dass Suchanfragen mit 4 oder mehr Wörtern in 60 % der Fälle einen Google KI-Überblick auslösen, während längere Anfragen mit 8+ Wörtern zunehmend KI-generierte Antworten aktivieren. Anfragen mit 5+ Wörtern wachsen inzwischen 1,5-mal schneller als kurze Schlagwortanfragen, was auf eine grundlegende Umstrukturierung der Formulierung von Informationsbedürfnissen hinweist. Für Content-Strategien bedeutet dieser sprachliche Wandel tiefgreifende Konsequenzen, denn herkömmliche Keyword-Recherchen mit Fokus auf Short-Tail-Begriffe verlieren an Relevanz. Stattdessen müssen Inhalte auf semantische Bedeutung, Themenautorität und die umfassende Beantwortung kompletter Fragen ausgerichtet werden.

Der Grund für diese Entwicklung ist einfach: KI-Systeme verstehen Kontext und natürliche Sprache viel besser als traditionelle Algorithmen zum Schlagwortabgleich. Nutzer müssen nicht mehr raten, welche Schlüsselwörter sie aufnehmen oder auf exakte Formulierungen achten. Sie können einfach ihre vollständige Frage stellen, und KI-Systeme interpretieren Intention, Kontext und Nuancen, um relevante Antworten zu liefern. Dies bedeutet eine grundlegende Änderung im Mensch-Computer-Interaktionsmodell beim Informationssuchen: Die Technik passt sich der menschlichen Kommunikation an – nicht mehr umgekehrt.

Wandelnde Plattformpräferenzen: Wo Nutzer heute tatsächlich ihre Suche starten

Obwohl Google mit 61 % der Nutzer weiterhin die dominierende Suchmaschine bleibt, die als primärer Startpunkt dient, gibt es deutliche Veränderungen – insbesondere bei jüngeren Zielgruppen. Generation Z sucht zunehmend auf alternativen Plattformen nach Informationen: 67 % nutzen Instagram, um Produkte und Bewertungen zu suchen, und 62 % verwenden TikTok für Suchaktivitäten wie Anleitungen, Produktvergleiche und Empfehlungen. Unter Gen Z geben 53 % an, zuerst TikTok, Reddit oder YouTube zu nutzen, bevor sie bei Google suchen.

Diese Plattformverschiebungen spiegeln tiefgreifende Veränderungen in den Informationsvorlieben verschiedener Altersgruppen wider. Soziale Plattformen sind visueller, konversationeller und wirken für jüngere Nutzer authentischer – besonders bei Lifestyle-, Shopping- und Beratungsfragen. Zudem bieten KI-Tools wie ChatGPT direkte Antworten ohne Werbe- oder SEO-optimierte Inhalte, die traditionelle Suchergebnisse zunehmend überladen. Auch Vertrauensmuster wandeln sich: Nutzer bevorzugen inzwischen nutzergenerierte Inhalte, Creator-Reviews und Community-Empfehlungen vor generischen Listen und Unternehmensseiten.

Gerade bei lokalen Suchen ist die Veränderung gravierend: 20 % der Nutzer beginnen lokale Suchen mittlerweile auf Google Maps oder Apple Maps statt in der klassischen Suche, wobei 15 % auf Google Maps und weitere 5 % auf Apple Maps starten. Für Dienstleister, Gastronomie und Einzelhandel ist das ein bedeutender Wandel, da Nutzer schnelle, visuelle Antworten mit Filtern wie „jetzt geöffnet“, „kinderfreundlich“ oder „barrierefrei“ erwarten – statt klassischer Suchergebnislisten.

Auswirkungen auf Informationsverhalten und Nutzergewohnheiten

Der Mehrwert generativer KI beim Informationssuchen ist so groß, dass er tief verwurzelte Nutzungsgewohnheiten verändert, die sich über Jahre gebildet haben. Untersuchungen der Nielsen Norman Group zeigen, dass Teilnehmer nach KI-Nutzung spürbare Verhaltensänderungen berichten, manche „nutzen ChatGPT inzwischen zusätzlich zur traditionellen Google-Suche“. Das ist bemerkenswert, da sich Suchgewohnheiten normalerweise kaum ändern – Nutzer bleiben meist bei bewährten Methoden.

KI-Agenten bieten erhebliche Abkürzungen bei der oft mühsamen, zeitaufwendigen Recherche. Dazu zählen das Definieren und Formulieren von Informationsbedürfnissen, die Überwindung von Schlüsselwort-Problemen, das Auswerten und Auswählen glaubwürdiger Quellen, das Durchsuchen großer Informationsmengen, das Scannen langer Texte, das Vergleichen widersprüchlicher Perspektiven und das Zusammenfassen von Informationen für Entscheidungen. Selbst wenn Teilnehmer nur einen Teil der möglichen KI-Vorteile fürs Informationssuchen nutzten, schätzten sie die Unterstützung sehr und planten, diese Werkzeuge künftig häufiger einzusetzen.

Bemerkenswert ist, dass KI die traditionelle Suche nicht vollständig ersetzt, trotz ihrer Vorteile. Untersuchungen zeigen, dass klassische Suche und KI-Chat oft parallel zum gleichen Thema genutzt und manchmal gegenseitig zur Überprüfung verwendet werden. Alle Studienteilnehmer griffen mehrfach auf herkömmliche Suche zurück; niemand verließ sich ausschließlich auf KI-Antworten. Das spricht für ein hybrides Modell: Je nach Informationsbedarf und Vertrauen kombinieren Nutzer traditionelle Suche und KI-Agenten.

Wie KI-Agenten Inhalte anders priorisieren als traditionelle Suche

Im Gegensatz zu menschlichen Nutzern interessieren KI-Agenten sich nicht für auffällige Grafiken, clevere Slogans oder klassische SEO-Signale wie Backlinks. Sie priorisieren Klarheit, Zuverlässigkeit, Relevanz und semantische Bedeutung. Diese fundamentale Differenz bei der Bewertung und Auswahl von Quellen hat erhebliche Auswirkungen auf Content-Strategie und Sichtbarkeit. KI-Systeme wählen Inhalte danach aus, wie gut sie konkrete Fragen beantworten, wie klar Informationen strukturiert sind und wie semantisch relevant der Inhalt zur Suchintention ist.

Selbst Seiten mit Top-Rankings bei Google können von KI ignoriert werden, wenn ihre Inhalte zu allgemein gehalten, unstrukturiert oder nicht direkt auf die Anfrage zugeschnitten sind. Inhalte müssen so strukturiert sein, dass KI-Systeme sie leicht erfassen und extrahieren können, etwa durch klare Überschriftenhierarchien, konversationelle Formatierung, semantische Klarheit und direkte Antworten auf spezifische Fragen. Dadurch ist das Feld der Generative Engine Optimization (GEO) entstanden – die gezielte Optimierung von Inhalten für KI-Systeme statt für klassische Suchalgorithmen.

Die Unterschiede bei der Quellenauswahl werden besonders bei informationsorientierten Anfragen sichtbar: Von 100 Google-KI-Überblicken verwenden nur etwa 16 exakt die Formulierung des Suchenden. Die übrigen 84 generieren Antworten mit anderen Worten, obwohl sie die Ursprungsfrage adressieren. Das liegt daran, dass KI-Modelle Informationen aus mehreren Quellen synthetisieren und auf Basis von Kontext, Relevanz und Suchintention umformulieren, statt nach Schlüsselwörtern zu matchen. Das bedeutet: Ein Ranking für ein bestimmtes Keyword garantiert keine Sichtbarkeit mehr in KI-generierten Antworten – Inhalte müssen semantisch relevant sein und die zugrundeliegende Nutzerfrage direkt beantworten.

Der Wettbewerbsvorteil von Gewohnheit bei KI-Suche

Vertrautheit und Gewohnheit erweisen sich als entscheidende Wettbewerbsvorteile im KI-Suchmarkt. ChatGPT hat als erstes modernes LLM-Chat große Aufmerksamkeit erregt und dominiert aktuell den KI-Chat-Markt, manche Nutzer bezeichnen es schlicht als „Chat“ – ähnlich wie Google zum Verb wurde. Gemini, der KI-Assistent von Google, hat durch die Integration in die klassische Google-Suche große Chancen, aufzuholen, denn Milliarden Menschen nutzen Google täglich. Diese sprachlichen und verhaltensbezogenen Veränderungen könnten größere Marktverschiebungen ankündigen, wenn Nutzer Vorlieben für bestimmte KI-Tools entwickeln.

Studien zeigen: Teilnehmer mit viel KI-Erfahrung nutzten Gemini bevorzugt, obwohl sie auch ChatGPT, Grok und Copilot getestet hatten – vor allem, weil sie Google ohnehin oft nutzen und die integrierte Lösung bequem fanden. Gerade die frühen Phasen der KI-Adoption sind für Unternehmen entscheidend, die zur festen Anlaufstelle für Informationssuche werden wollen, denn First-Mover-Vorteile und Plattformintegration schaffen starke Netzwerkeffekte. Nutzer, die sich an ein KI-Tool gewöhnen, bleiben meist dabei – ähnlich wie Googles Dominanz trotz Alternativen erhalten blieb.

Auswirkungen auf Markenpräsenz und Content-Strategie

Der Wandel im Suchverhalten hat gravierende Auswirkungen darauf, wie Marken ihre Sichtbarkeit und Reichweite sichern. Allein klassische SEO reicht in der zunehmend KI-gesteuerten Suchlandschaft nicht mehr aus. Auch wenn Google-Rankings wichtig bleiben, garantieren sie nicht mehr, dass die Inhalte in KI-generierten Antworten zitiert werden oder Nutzer überhaupt auf Websites klicken. Marken müssen stattdessen darauf setzen, als vertrauenswürdige Quellen zu gelten, auf die KI-Systeme zur Beantwortung von Fragen zurückgreifen.

Dafür ist ein grundlegender Strategiewechsel nötig: Statt auf einzelne Keywords zu optimieren, sollten Marken umfassende Inhalte zu größeren Themen und Nutzerintentionen erstellen. Beispielsweise geht es nicht mehr nur um „beste Laufschuhe“, sondern um ganzheitliche Ratgeber zu Laufen, Fußgesundheit, Schuhtechnologie und Verletzungsprävention. Dieser semantische Ansatz bei der Inhaltserstellung erleichtert es KI-Systemen, relevante Informationen zu extrahieren und die Inhalte in generierten Antworten zu zitieren. Inhalte müssen klar strukturiert sein, mit logischen Hierarchien, direkten Antworten auf spezifische Fragen und semantischer Klarheit, sodass KI-Systeme schnell erkennen, worum es geht.

Zudem gilt: Vertrauen bei KI-Systemen und menschlichen Nutzern zu schaffen, ist zentral. Das bedeutet, auf allen Plattformen konsistente und korrekte Informationen bereitzustellen, die Markenpräsenz aktiv zu steuern und gezielt auf KI-Suchergebnisse zu achten. Da 48 % der Nutzer KI-Antworten plattformübergreifend prüfen, führen Inkonsistenzen oder Fehler zu Vertrauensverlust und steigenden Absprungraten. Marken, die auf Klarheit, Zuverlässigkeit und Relevanz setzen – also auf die Kriterien, die KI priorisiert –, werden in dieser neuen Landschaft sichtbar bleiben und erfolgreich sein.