AI-Suchreise

Definition der KI-Suchreise

Die KI-Suchreise ist der vollständige, mehrstufige Konversationspfad, den ein Nutzer bei der Interaktion mit KI-gestützten Suchsystemen beschreitet, um ein Thema oder eine Lösung zu erkunden, zu verstehen und Entscheidungen zu treffen. Anders als bei der traditionellen Suche, die typischerweise aus isolierten Keyword-Abfragen und Website-Besuchen besteht, umfasst die KI-Suchreise eine Reihe miteinander verbundener Fragen und Antworten innerhalb einer einzigen Gesprächssitzung. Die Nutzer durchlaufen dabei verschiedene Phasen – vom ersten Bewusstsein eines Problems über die Erwägung von Optionen bis hin zur abschließenden Entscheidung und darüber hinaus – und dies alles im Kontext eines fortlaufenden Dialogs mit KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity, Google Gemini oder Claude. Diese Reise spiegelt wider, wie moderne Nutzer generative KI nutzen, um das, was früher Tage an Recherche erforderte, auf Minuten dialogorientierter Interaktion zu komprimieren und so grundlegend die Sichtbarkeit von Marken und deren Einfluss auf Kaufentscheidungen verändern.

Die KI-Suchreise unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Kundenreisen, da sie mehrere Kontaktpunkte in eine einzige, kontinuierliche Interaktion zusammenführt. Forschungen der Nielsen Norman Group zeigen, dass Nutzer heute an mehrstufigen Gesprächen teilnehmen, bei denen jede Antwort die nächste Frage beeinflusst und so ein dynamisches Erkundungsmuster entsteht. Dieser Wandel hat tiefgreifende Auswirkungen darauf, wie Unternehmen ihre Inhalte strukturieren, Sichtbarkeit optimieren und Erfolg in der KI-getriebenen Suchlandschaft messen müssen.

Kontext und Hintergrund: Die Entwicklung des Suchverhaltens

Das Aufkommen von KI-Suchreisen markiert einen Wendepunkt in der Art, wie Menschen Informationen entdecken und bewerten. Jahrzehntelang folgte das Suchverhalten einem vorhersehbaren Muster: Nutzer formulierten Keyword-Abfragen, sichteten Suchergebnisse, besuchten Websites und synthetisierten Informationen manuell aus mehreren Quellen. Dieser Prozess war zeitaufwendig, erforderte große kognitive Anstrengung und führte oft zu unvollständigen oder widersprüchlichen Informationen. Laut aktueller qualitativer Forschung der Nielsen Norman Group verbrachten Nutzer viel Zeit mit Keyword-Foraging – sie bemühten sich, ihre Informationsbedürfnisse suchmaschinengerecht zu formulieren, und mussten sich anschließend durch irrelevante Ergebnisse arbeiten.

Die Einführung von generativer KI veränderte diese Dynamik grundlegend. Über 70 % der ChatGPT-Nutzer haben ihre Nutzung der Plattform erhöht, und ein Anstieg einkaufsbezogener Prompts um 25 % zeigt, dass KI-Suchreisen nun direkt kommerzielle Entscheidungen beeinflussen. Die Geschwindigkeit der Akzeptanz ist bemerkenswert: Selbst Nutzer mit wenig Vorerfahrung in KI erkennen den Mehrwert sofort. Die Studie der Nielsen Norman Group ergab, dass Teilnehmer, die erstmals während der Recherche KI-Chat zum Informationssuchen nutzten, so beeindruckt waren, dass sie eine zukünftige Nutzung planten: „Ich werde das auf jeden Fall künftig nutzen. Vielleicht hätte ich gleich bei Gemini nach meinen Zielen suchen sollen.“

Dieser Verhaltenswandel spiegelt einen grundlegenden Wechsel in der Herangehensweise an Informationssuche wider. Anstatt Suche als Reihe diskreter Transaktionen zu betrachten, engagieren sich Nutzer heute in dialogorientierter Erkundung, bei der jede Runde auf dem bisherigen Kontext aufbaut. Die KI-Suchreise ersetzt die traditionelle Suche nicht, sondern ergänzt sie strategisch je nach Bedarf. Nach Untersuchungen von Search Engine Land werden bis 2026 rund 25 % der weltweiten Suchanfragen von KI-gestützten Assistenten bearbeitet werden – ein massiver struktureller Wandel in der Suchlandschaft.

Die wichtigsten Phasen der KI-Suchreise

Um die KI-Suchreise zu verstehen, muss man die einzelnen Phasen kartieren, die Nutzer bei der Interaktion mit KI-Systemen durchlaufen. Jede Phase steht für eine andere Art von Abfrage, Nutzerintention und Chance für Markenpräsenz.

Bewusstseinsphase

In der Bewusstseinsphase erkennen Nutzer erstmals, dass sie ein Problem, eine Frage oder einen Informationsbedarf haben. Bei der traditionellen Suche würde dies eine allgemeine Suchanfrage wie „Was ist Marketing-Attribution?“ sein. In der KI-Suchreise beginnen Nutzer häufig mit weiter gefassten, dialogorientierten Fragen. Sie bitten ein KI-System um eine Erklärung, Definition oder einen Überblick zu einem Thema. Laut Hendricks.AI entstehen in dieser Phase typische Einstiegsfragen für das Grundverständnis.

In dieser Phase synthetisieren KI-Systeme Informationen aus mehreren Quellen, um umfassende, kontextbezogene Antworten zu liefern. Marken, die in diesen ersten Antworten erscheinen, bauen früh Glaubwürdigkeit und Bewusstsein auf. Sichtbarkeit allein in dieser Phase reicht jedoch nicht – die Nutzer stellen vertiefende Fragen, und Marken müssen während der gesamten Reise präsent bleiben.

Erwägungsphase

Die Erwägungsphase beginnt, wenn Nutzer über das Grundverständnis hinausgehen und aktiv Optionen bewerten. Sie stellen Vergleichsfragen: „Was sind die Unterschiede zwischen Multi-Touch- und First-Touch-Attribution?“ oder „Welche Attribution-Tools sind für B2B-SaaS am besten geeignet?“ Diese Phase ist entscheidend, da Nutzer nun Lösungen vergleichen und Präferenzrahmen aufbauen.

In der KI-Suchreise beinhaltet die Erwägungsphase oft mehrere Folgefragen innerhalb eines Gesprächs. Nutzer fragen nach Funktionen, Preisen, Implementierungskomplexität und Integrationsmöglichkeiten – alles in einer Sitzung. KI-Systeme können diese Informationen aus mehreren Quellen synthetisieren und ausgewogene Vergleiche liefern, die traditionell viele Website-Besuche erfordern würden. Marken, die in dieser Phase klare, strukturierte Informationen zu ihren Unterscheidungsmerkmalen bieten, prägen maßgeblich das Bewertungsergebnis.

Entscheidungsphase

Die Entscheidungsphase ist der Moment, in dem Nutzer sich für eine konkrete Lösung oder Marke entscheiden. In der KI-Suchreise stellt der Nutzer Fragen wie „Wie implementiere ich dieses Tool?“ oder „Was sind die Best Practices für den Einstieg?“. Sie suchen Beweise, Vertrauenssignale und Implementierungshinweise. Laut Search Engine Land können KI-Systeme Nutzer inzwischen direkt von der Intention zur Conversion führen, mit drei- bis achtmal höheren Conversion-Raten aus KI-Traffic im Vergleich zur traditionellen Suche.

Marken, die in dieser Phase mit Implementierungsleitfäden, Fallstudien, Kundenreferenzen und klaren Onboarding-Informationen sichtbar sind, gewinnen Nutzer mit hoher Kaufabsicht. Kritisch: Marken, die in dieser Phase nicht sichtbar sind – trotz starker Präsenz in der Bewusstseinsphase – verlieren Interessenten an Wettbewerber, die die Entscheidungsphase dominieren.

Einführungs- und Ausbauphase

Die Einführungsphase beginnt, nachdem sich ein Nutzer für eine Lösung entschieden hat und deren effektive Nutzung erlernt. Nutzer stellen Fragen zur Implementierung, Fehlerbehebung und Best Practices. Es folgt die Ausbauphase, in der Nutzer neue Funktionen, Anwendungsfälle oder Premium-Angebote entdecken. Im Rahmen der KI-Suchreise kehren Nutzer in diesen Phasen mit neuen Fragen zu KI-Systemen zurück, wenn sich ihr Bedarf weiterentwickelt.

Marken, die umfassende Dokumentationen, Tutorials und Erklärungen zu fortgeschrittenen Features bieten, bleiben in diesen Phasen sichtbar. Diese fortlaufende Präsenz fördert Loyalität und erhöht die Wahrscheinlichkeit für Ausbau- und Empfehlungskäufe.

Befürwortungsphase

Die Befürwortungsphase beginnt, wenn zufriedene Nutzer zu Markenbotschaftern werden, die die Marke weiterempfehlen und Feedback geben. In der KI-Suchreise zeigt sich diese Phase, wenn Nutzer KI-Systeme nach Empfehlungen fragen oder positives Feedback geben, das wiederum beeinflusst, wie KI-Systeme die Marke in zukünftigen Antworten darstellen. Marken, die Befürwortung durch herausragende Erlebnisse und Community-Engagement fördern, profitieren von positivem Sentiment in KI-generierten Antworten.

Vergleichstabelle: KI-Suchreise vs. traditionelle Suchreise

Wie KI-Systeme die Suchreise prägen

Die Funktionsweise von KI-Systemen beeinflusst die KI-Suchreise grundlegend. Im Gegensatz zu traditionellen Suchmaschinen, die Keywords mit indexierten Seiten abgleichen, nutzen KI-Systeme retrieval-augmented generation (RAG) und Large Language Models (LLMs), um Informationen dynamisch zu synthetisieren. Dieser technische Unterschied führt zu völlig neuen Verhaltensweisen.

Stellt ein Nutzer einem KI-System eine Frage, zerlegt das System die Abfrage in Komponenten, ruft relevante Informationen aus mehreren Quellen ab und generiert eine synthetisierte Antwort. Wichtig ist, dass das System den Gesprächskontext beibehält, sodass Folgefragen auf vorherigen Antworten aufbauen können. Diese Kontextpersistenz im Gespräch macht aus einer Reihe von Transaktionen eine Reise.

Laut Nielsen Norman Group erkennen selbst Nutzer mit wenig KI-Erfahrung diesen Mehrwert sofort. Ein Teilnehmer merkte an, dass die Nutzung von Gemini für ein Sanitärproblem „mir wirklich etwas Zeit gespart hat. Es hat viele Daten zusammengetragen und auf meinen spezifischen Bedarf zugeschnitten.“ Dieses maßgeschneiderte Synthetisieren – die Fähigkeit, Informationen individuell zum Kontext aufzubereiten – ist das prägende Merkmal der KI-Suchreise.

Verschiedene KI-Plattformen prägen die Reise unterschiedlich. ChatGPT dominiert als First Mover und durch Markenbekanntheit. Google Gemini profitiert von der Integration in die traditionelle Suche und ermöglicht den nahtlosen Wechsel zwischen Suchmodi. Perplexity spezialisiert sich auf forschungsorientierte Reisen mit Echtzeitdaten. Claude legt Wert auf differenzierte Argumentation und detaillierte Analysen. Nutzer setzen häufig mehrere Plattformen strategisch ein, je nach Fragetyp innerhalb ihrer gesamten Reise.

Plattform-spezifische Besonderheiten bei KI-Suchreisen

Jede bedeutende KI-Plattform weist Eigenschaften auf, die beeinflussen, wie Nutzer ihre KI-Suchreise gestalten. Das Verständnis dieser Unterschiede ist für Marken, die in der KI-Suchlandschaft sichtbar sein wollen, essenziell.

ChatGPT bleibt die dominierende Plattform, wobei Nutzer KI-Chat oft generell als „Chat“ bezeichnen – ähnlich wie „Google“ zum Synonym für Suche wurde. Die Stärke von ChatGPT liegt in der natürlichen Gesprächsführung und der breiten Wissensbasis. Nutzer nutzen es für explorative Gespräche, kreative Problemlösung und umfassende Erklärungen. Für Marken bedeutet Sichtbarkeit bei ChatGPT, dass Inhalte umfassend, gut strukturiert und im Training der Modelle verfügbar sein müssen.

Google Gemini profitiert von der tiefen Integration in Google Search und das Google-Ökosystem. Nutzer können nahtlos zwischen traditioneller Suche und AI Mode wechseln und so hybride Reisen unternehmen. Diese Integration verschafft Gemini einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, da Nutzer die KI-Funktionen ohne Plattformwechsel in einer vertrauten Umgebung nutzen können. Für Marken bedeutet dies Optimierung sowohl für traditionelle Suchsichtbarkeit als auch für KI-Abrufbarkeit im Google-Kosmos.

Perplexity spezialisiert sich auf forschungsorientierte Reisen mit Fokus auf Echtzeitinformationen und Quellentransparenz. Nutzer, die zu aktuellen Ereignissen oder zeitkritischen Themen recherchieren, bevorzugen oft Perplexity. Die Plattform legt Wert auf Zitation und Transparenz, was für Nutzer wichtig ist, die Informationen verifizieren wollen. Für Marken erfordert Sichtbarkeit bei Perplexity aktuelle, gut belegte Inhalte.

Claude setzt Schwerpunkte auf differenzierte Argumentation, detaillierte Analysen und ethische Aspekte. Nutzer, die komplexe Analysen, Schreibaufgaben oder Gespräche mit anspruchsvoller Argumentation führen wollen, bevorzugen Claude. Für Marken bedeutet Sichtbarkeit bei Claude, dass Inhalte Tiefe, Differenzierung und reflektierte Analysen bieten müssen.

Mehrstufige Gespräche und Reiseverlauf

Das mehrstufige Gespräch ist der grundlegende Mechanismus, der aus traditioneller Suche eine KI-Suchreise macht. Jede Runde bietet Nutzern die Chance, ihr Verständnis zu vertiefen, Folgefragen zu stellen und durch die Phasen der Reise voranzuschreiten.

Untersuchungen von Hendricks.AI zeigen typische Konversationspfade: „Was ist Marketing-Attribution?“ → „Wie funktioniert Multi-Touch-Attribution?“ → „Beste Attribution-Tools für B2B-SaaS?“ → „Wie implementiere ich Attribution?“. Diese Abfolge spiegelt die Bewegung von Bewusstsein über Erwägung zur Entscheidung wider. Jede Runde baut auf dem vorherigen Kontext auf und ermöglicht es, die Recherche zu vertiefen, ohne Grundlagen zu wiederholen.

Für Marken ist dies entscheidend. Eine Marke kann 67 % Sichtbarkeit bei Fragen zum frühen Bewusstsein, aber nur 8 % bei kaufnahen Fragen erreichen – eine kritische Lücke. Nutzer lernen die Marke früh kennen, kaufen aber beim Wettbewerber, der die Entscheidungsphase dominiert. Die Optimierung für komplette Gesprächspfade statt einzelner Abfragen steigert die KI-Pipeline laut Hendricks.AI um 134 %.

Diese Dynamik macht zudem die Kontextpersistenz im Gespräch unerlässlich. Nutzer erwarten, dass KI-Systeme vorherige Antworten berücksichtigen und darauf aufbauen. Fragt ein Nutzer nach Attribution-Tools und empfiehlt die KI Tool A, dann nach „Was ist mit Tool B?“, sollte der ursprüngliche Vergleich erhalten bleiben. Marken, die Informationen für kontextuelles Retrieval strukturieren – über klare Entity-Beziehungen, Vergleichsrahmen und progressive Offenlegung – bleiben über mehrere Gesprächsrunden sichtbar.

Content-Strategie für KI-Suchreisen

Die KI-Suchreise verlangt eine grundlegend andere Content-Strategie als klassische SEO. Statt einzelne Seiten auf Keyword-Rankings zu optimieren, müssen Marken Inhalte für komplette, dialogorientierte Nutzerreisen schaffen.

Entity-First-Architektur wird essentiell. Inhalte werden nicht um Keywords, sondern um Entitäten – zentrale Konzepte, Produkte und Beziehungen – organisiert. Ein Anbieter von Marketing-Technologie würde Inhalte z. B. um „Attributionsmodelle“, „Marketingkanäle“, „Conversion-Tracking“ und „ROI-Messung“ strukturieren, jeweils mit klaren Beziehungen. Diese Struktur erlaubt es KI-Systemen, Informationen effektiver zu verstehen und zu synthetisieren.

Strukturierte Daten und Schema-Markup werden entscheidend. Seiten mit umfassendem Schema-Markup erhalten laut Search Engine Land häufiger Zitationen in AI Overviews. Marken sollten umfassende Markups einsetzen, damit KI-Systeme Kontext, Beziehungen und Autorität erkennen.

Umfassende, progressive Inhalte ersetzen dünne, keyword-optimierte Seiten. Statt vieler ähnlicher Seiten sollten Marken tiefe, umfassende Inhalte erstellen, die Fragen auf verschiedenen Komplexitätsstufen beantworten. Progressive Offenlegung – Einstieg mit Grundlagen, dann zunehmende Vertiefung – hilft Nutzern aller Reisestufen.

Gesprächsorientierte Content-Strukturen entsprechen der Interaktion mit KI-Systemen. Inhalte sollten Folgefragen antizipieren, Vergleichsrahmen bieten und Implementierungshinweise enthalten. FAQ-Bereiche, Vergleichstabellen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen sind wertvoller denn je, weil KI-Systeme strukturierte Inhalte extrahieren und synthetisieren können.

Konsistenz über alle Kanäle ist unerlässlich. Nutzer erwarten konsistente Informationen – egal ob über traditionelle Suche, AI Overviews oder KI-Chat. Marken müssen überall korrekte, konsistente Informationen bereitstellen, damit KI-Systeme verlässliche Daten abrufen.

Wichtige Kennzahlen und Messgrößen für KI-Suchreisen

Klassische SEO-Kennzahlen wie Rankings, Impressions und Klickraten verlieren im Kontext der KI-Suchreise an Bedeutung. Neue Metriken erfassen besser, wie Nutzer mit KI-Systemen interagieren und wie Marken sichtbar werden.

Zitationsanzahl misst, wie oft eine Marke in KI-generierten Antworten genannt wird. Anders als Rankings, die nur einen Platz abbilden, spiegelt die Zitation wider, ob KI-Systeme eine Marke als autoritär genug für Erwähnungen halten. Laut Search Engine Land wird Zitation das neue Ranking.

Share of Voice misst, wie oft eine Marke im Vergleich zum Wettbewerb in einem Themenfeld zitiert wird. Eine Marke mit 15 Zitationen gegenüber 45 beim Wettbewerb hat einen 25 %-Anteil. Diese Kennzahl zeigt die Wettbewerbsposition im KI-Umfeld.

Vielfalt der Abfragen misst, für wie viele unterschiedliche Abfragevarianten eine Marke sichtbar ist. 50 verschiedene Query-Varianten bedeuten höhere Vielfalt als nur 5. Hohe Vielfalt steht für starke thematische Autorität und breite Abdeckung.

Phasenbasierte Sichtbarkeit differenziert die Sichtbarkeit nach Reisestufe. Eine Marke kann 80 % Sichtbarkeit für Awareness-Fragen, aber nur 20 % für Decision-Fragen erreichen. Das zeigt gezielt Lücken und Optimierungsmöglichkeiten.

Sentiment-Analyse misst, wie KI-Systeme eine Marke charakterisieren: Positives Sentiment („stark empfohlen“, „Branchenführer“) versus neutral oder negativ („durchwachsene Bewertungen“, „begrenzte Funktionen“) beeinflusst Wahrnehmung und Conversion-Wahrscheinlichkeit.

LLM-Sichtbarkeitswert kombiniert verschiedene Faktoren – Zitationshäufigkeit, Position in Antworten, Sentiment, Abfragenvielfalt – zu einer Gesamtkennzahl für Sichtbarkeit in KI-Suchen. Diese Metrik hilft Marken, Fortschritte und Plattformvergleiche zu messen.

Zukünftige Entwicklung der KI-Suchreisen

Die KI-Suchreise entwickelt sich rasant weiter. Mehrere Trends werden prägen, wie Nutzer mit KI-Systemen interagieren und wie Marken sichtbar werden.

Agentische KI ist der nächste Meilenstein. Statt nur Fragen zu beantworten, werden KI-Agenten für Nutzer handeln – etwa Termine buchen, Einkäufe tätigen, Meetings planen. Damit reicht die KI-Suchreise künftig von der Informationssuche bis zum Abschluss von Transaktionen. Marken müssen sich darauf einstellen, dass KI-Agenten direkt auf ihre Systeme zugreifen und Transaktionen ohne menschliche Interaktion abschließen.

Vertikale KI-Suchmaschinen entstehen für bestimmte Anwendungsbereiche. Statt universaler KI-Systeme gibt es spezialisierte Engines für Branchen oder Use Cases. Eine KI-Suchmaschine für den Gesundheitsbereich liefert andere Antworten als ein allgemeines System. Marken müssen für vertikale Engines ihrer Branche optimieren.

Echtzeit-Informationsintegration wird Standard. KI-Systeme greifen zunehmend auf aktuelle Daten zu und liefern nicht mehr nur auf Trainingsdaten basierende Antworten. Marken müssen überall aktuelle, korrekte Informationen bereitstellen, damit KI-Systeme immer frische Inhalte abrufen.

Multimodale Reisen kombinieren Text, Bilder, Videos und andere Formate. Nutzer können eine KI bitten: „Zeig mir Beispiele für Attributionsmodelle“ – und erhalten visuelle Darstellungen plus Text. Marken müssen vielfältige Formate anbieten, um über multimodale Reisen hinweg sichtbar zu bleiben.

Personalisierte Reisewege werden immer ausgefeilter. Nutzer folgen künftig individuellen Pfaden – je nach Rolle, Branche, Vorerfahrungen. Die KI-Suchreise eines CFOs zum Thema Marketing-Attribution unterscheidet sich von der eines Marketingmanagers. Marken müssen Inhalte für unterschiedliche Personas und deren individuelle Wege anbieten.

Wesentliche Aspekte der Optimierung für KI-Suchreisen

• Komplette Gesprächspfade kartieren, nicht nur für Einzelabfragen optimieren; typische Frageroutinen erkennen und Sichtbarkeit über alle Phasen sicherstellen
• Inhalte für maschinelle Lesbarkeit strukturieren durch umfassendes Schema-Markup, Entity-Beziehungen und klare Hierarchien, die KI-Systeme verstehen und synthetisieren können
• Progressive Offenlegungsinhalte erstellen, die Nutzer aller Reisestufen bedienen – von grundlegendem Bewusstsein bis zu fortgeschrittener Implementierung und Ausbau
• Kanalübergreifende Konsistenz wahren, damit KI-Systeme überall korrekte, kohärente Informationen finden – egal ob über Suche, Chat oder andere Touchpoints
• Entity-First-Architektur entwickeln: Inhalte um zentrale Konzepte und deren Beziehungen organisieren, nicht um Keywords; so können KI-Systeme die Domänenstruktur erfassen
• Vergleichsrahmen bieten, mit denen Nutzer in der Erwägungsphase Optionen bewerten können – strukturierte Informationen, die KI-Systeme zu Empfehlungen synthetisieren
• Implementierungshinweise bereitstellen für Entscheidungs- und Einführungsphase: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Troubleshooting etc.
• Community- und Advocacy-Inhalte aufbauen, die Erfolgsgeschichten, Testimonials und Peer-Empfehlungen erfassen und so KI-generierte Antworten positiv prägen
• Phasenbezogene Sichtbarkeit überwachen statt reinem Ranking, gezielt Lücken erkennen, in denen Wettbewerber dominieren, und Content-Strategie optimieren
• Agentische Interaktionen vorbereiten, indem Systeme via APIs und Integrationen für KI-Agenten zugänglich gemacht werden – nicht nur für menschliche Besucher

Strategische Implikationen für Marken und Organisationen

Die KI-Suchreise steht für einen grundlegenden Wandel darin, wie Nutzer Lösungen entdecken, bewerten und kaufen. Unternehmen, die dieses neue Paradigma verstehen und dafür optimieren, werden unverhältnismäßig viel Wert abschöpfen – wer an traditioneller Suchoptimierung festhält, wird Sichtbarkeit und Traffic verlieren.

Die Komprimierung der Customer Journey – von Wochen auf Minuten – bedeutet, dass Marken in jeder Phase sichtbar sein müssen, sonst verlieren sie den Interessenten komplett. Ein Nutzer kann vom Bewusstsein bis zur Entscheidung in einer einzigen KI-Chat-Sitzung gelangen und dabei Informationen mehrerer Anbieter sehen. Marken, die in einer Phase fehlen, verlieren den Einfluss auf die Entscheidung.

Der Wandel vom Ranking zur Zitation macht klassische SEO-Metriken weniger relevant. Eine Marke kann Platz 1 für ein Keyword haben, aber null Nennungen in KI-Antworten, wenn Inhalte nicht für die Extraktion durch KI-Systeme strukturiert sind. Umgekehrt kann eine Marke bei klassischen Rankings schwach abschneiden, aber häufig zitiert werden, wenn Inhalte autoritativ und maschinenlesbar sind.

Der Fokus auf Konsistenz und Entity-Beziehungen erfordert eine nie dagewesene Abstimmung zwischen Marketing-, Produkt- und Content-Teams. Inkonsistente Informationen über Kanäle hinweg führen zu Verwirrung bei KI-Systemen und schwächen die Sichtbarkeit. Unternehmen müssen Single Sources of Truth etablieren und Informationen konsistent über alle Kanäle ausspielen.

Mit dem Aufkommen agentischer KI wird die KI-Suchreise künftig auch Transaktionen umfassen. Unternehmen müssen nicht nur ihre Inhalte, sondern auch die technische Infrastruktur für den Zugriff durch KI-Agenten anpassen – für Transaktionen ohne menschliche Beteiligung.

Die KI-Suchreise ist kein temporäres Phänomen oder Nischenthema. Mit etwa 25 % der weltweiten Suchanfragen, die bis 2026 von KI-gestützten Assistenten bearbeitet werden, handelt es sich um einen strukturellen Wandel bei Informationsfindung und Entscheidungsprozessen. Wer diese Entwicklung annimmt, Inhalte und Systeme für KI-Suchreisen optimiert und sich auf agentische Interaktionen vorbereitet, wird in der neuen Suchlandschaft erfolgreich sein. Wer zögert, wird Sichtbarkeit, Traffic und letztlich Umsatz verlieren, da Nutzer sich zunehmend von KI-Systemen auf ihren Reisen leiten lassen.