Google Discover

Definition von Google Discover

Google Discover ist ein personalisierter Content-Feed, der Nachrichten, Blogbeiträge, Videos und Bilder anzeigt, die auf die Interessen und das Surfverhalten jedes Nutzers zugeschnitten sind. Ausschließlich auf mobilen Geräten über die Google App und Google Chrome verfügbar, nutzt Discover fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um proaktiv Inhalte auf Basis von Nutzeraktivität, Suchverlauf, Standort und Präferenzen zu empfehlen – ohne dass explizite Suchanfragen erforderlich sind. Im Gegensatz zu traditionellen Suchmaschinen, bei denen Nutzer aktiv nach Informationen suchen müssen, liefert Google Discover frische, relevante Inhalte direkt an die Nutzer, basierend auf deren dokumentierten Interessen und Verhaltensmustern. Dieses KI-gestützte Empfehlungssystem stellt einen grundlegenden Wandel darin dar, wie Nutzer Inhalte entdecken – von der suchanfragegesteuerten Suche hin zur interessengesteuerten Entdeckung.

Kontext und Hintergrund von Google Discover

Google Discover wurde eingeführt, um Nutzern ein ansprechenderes, an soziale Medien erinnerndes Erlebnis innerhalb des Google-Ökosystems zu bieten. Die Plattform entstand, als Google erkannte, dass Nutzer zunehmend kuratierte Content-Empfehlungen wünschen, wie sie sie auf TikTok, Instagram und Facebook erleben. Durch die Nutzung der riesigen Datenmengen, die Google über Suche, YouTube, Chrome und andere Dienste sammelt, entwickelte das Unternehmen einen Algorithmus, der Nutzerinteressen auf granularer Ebene verstehen kann. Die Funktion erschien zunächst auf der Google-Startseite für mobile Nutzer und ist mittlerweile eine der bedeutendsten Trafficquellen für Publisher weltweit. Laut Chartbeat-Daten von 2024 macht Google Discover inzwischen 17 % des gesamten Publisher-Traffics aus – ein deutlicher Anstieg gegenüber den Vorjahren. Für einige Nachrichtenpublisher hat der Discover-Traffic den klassischen Google-Suchtraffic bereits überholt und ist damit ein zentrales Distributionskanal für Inhalte. Das Wachstum der Plattform spiegelt den allgemeinen Wandel wider, wie Nutzer Informationen konsumieren – immer häufiger über personalisierte Feeds statt gezielte Suchanfragen.

Funktionsweise von Google Discover: Algorithmus und Personalisierungs-Engine

Der Google-Discover-Algorithmus basiert auf einer ausgefeilten Analyse des Nutzerverhaltens und auf Machine Learning. Immer wenn Nutzer Google-Produkte verwenden – Suchen durchführen, YouTube-Videos anschauen, mit Chrome surfen oder die Google-App nutzen – entstehen Datensignale, die in die Empfehlungs-Engine von Discover einfließen. Das System analysiert diese Daten, um Muster bei Interessen, bevorzugten Inhaltstypen und Interaktionsverhalten zu erkennen. Standortdaten und Geräteeinstellungen verfeinern die Empfehlungen weiter, sodass Discover lokal relevante Nachrichten, Wetterupdates und Veranstaltungen anzeigen kann. Der Algorithmus berücksichtigt viele Faktoren wie Aktualität der Inhalte, Relevanz für Nutzerinteressen, Glaubwürdigkeit der Quelle und Engagement-Potenzial. Wichtig: Discover verlangt nicht, dass Nutzer bestimmten Themen oder Publishern folgen – stattdessen werden automatisch Inhalte angezeigt, die voraussichtlich von Wert für den Nutzer sind. Das System lernt kontinuierlich aus Interaktionen und passt die Empfehlungen daran an, welche Inhalte Nutzer anklicken, teilen oder ignorieren. Diese dynamische Personalisierung sorgt dafür, dass jeder Discover-Feed einzigartig ist und individuelle Interessen und Verhaltensmuster widerspiegelt. Der Algorithmus berücksichtigt zudem E-E-A-T-Signale (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), um Inhalte von glaubwürdigen Quellen und Experten zu priorisieren.

Vergleichstabelle: Google Discover vs. verwandte Plattformen

Technische Architektur und Content-Berechtigung

Damit Inhalte in Google Discover erscheinen, müssen sie zunächst von Google indexiert sein und den Content-Richtlinien der Plattform entsprechen. Es sind keine speziellen Tags, strukturierten Daten oder Einreichungsprozesse erforderlich – Google crawlt und bewertet berechtigte Inhalte automatisch. Die Indexierung allein garantiert jedoch nicht die Aufnahme in Discover-Feeds. Die Plattform filtert Inhalte basierend auf Qualitätssignalen, Relevanz für Nutzerinteressen und Einhaltung der Richtlinien. Inhalte, die gegen die Discover-Richtlinien verstoßen – etwa irreführende Überschriften, Clickbait oder Inhalte, die morbide Neugier ausnutzen – können zu manuellen Maßnahmen führen, die in der Google Search Console einsehbar sind. Für optimale Discover-Performance sind Mobile-Optimierung, schnelle Ladezeiten und responsives Design essenziell. Große, hochwertige Bilder (mindestens 1200 Pixel breit) erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in der kartenbasierten Oberfläche von Discover angezeigt zu werden, erheblich. Publisher sollten die Einstellung max-image-preview:large aktivieren oder Accelerated Mobile Pages (AMP) nutzen, damit Google hochwertige Bildvorschauen darstellen kann. Strukturierte Daten sind zwar nicht verpflichtend, helfen Google aber, den Kontext besser zu verstehen und die Sichtbarkeit zu verbessern. Außerdem berücksichtigt die Plattform Core Web Vitals und das allgemeine Seiten-Erlebnis, um Content-Berechtigung und Ranking innerhalb von Discover-Feeds zu bestimmen.

Content-Strategie und Best Practices für die Optimierung

Wer Inhalte erstellt, die auf Google Discover erfolgreich sind, braucht einen grundlegend anderen Ansatz als bei klassischer SEO-Optimierung. Statt gezielt Keywords anzuvisieren, liegt der Fokus bei Discover-Inhalten auf Nutzerinteressen und Engagement-Potenzial. Publisher sollten Inhalte entwickeln, die spannende Geschichten erzählen, einzigartige Einblicke bieten oder echten Mehrwert liefern. Aktuelle Themen zu Ereignissen, Trends und Saisonalem funktionieren besonders gut, aber auch Evergreen-Content kann erfolgreich sein, wenn er regelmäßig mit neuen Informationen aktualisiert wird. Überschriften sind entscheidend – sie sollten präzise und beschreibend, aber nicht reißerisch oder übertrieben sein. Google empfiehlt ausdrücklich, „Seitentitel zu verwenden, die das Wesentliche des Inhalts erfassen, aber nicht clickbaitartig sind“. BBC und The Hill erzielen etwa Erfolge, indem sie verschiedene Veröffentlichungszeiten testen und nationale Nachrichten lokal adaptieren, um die Discover-Sichtbarkeit zu erhöhen. Visuelle Elemente sind zentral: Ansprechende, hochauflösende Bilder können entscheidend dafür sein, ob Nutzer weiter scrollen oder klicken. Publisher sollten statt Logos auffällige, relevante Fotos verwenden, die das Thema des Artikels auf einen Blick vermitteln. Inhalte sollten menschenzentrierte Prinzipien verfolgen und den Leser-Mehrwert über die Suchmaschinenoptimierung stellen. Dazu zählen originelle Berichterstattung, Expertenkommentare und eigene Erfahrungen, die Content von generischen Alternativen abheben.

Zentrale Optimierungselemente für Google Discover-Erfolg

• Hochwertige, große Bilder (mindestens 1200 Pixel breit), die zum Inhalt passen und visuell ansprechend sind
• Präzise, beschreibende Überschriften, die den Inhalt einfangen, ohne Clickbait oder Übertreibung
• Mobile-First-Design mit responsiven Layouts, gut lesbaren Schriften und schnellen Ladezeiten (unter 3 Sekunden)
• Menschenzentrierte Inhalte, die echten Mehrwert, originelle Einblicke oder einzigartige Perspektiven bieten
• E-E-A-T-Signale wie Autorenangaben, Expertenkommentare und Quellenangaben
• Aktuelle Themen zu Ereignissen, Trends und Saisonalem sowie Evergreen-Content
• Strukturierte Daten (Article, NewsArticle, VideoObject), um Google beim Verständnis des Inhalts zu unterstützen
• Multimediale Inhalte wie Videos, Infografiken und interaktive Elemente
• Klar strukturierte Inhalte mit Zwischenüberschriften, kurzen Absätzen und Weißraum für mobile Lesbarkeit
• Wenig störende Elemente wie Pop-ups, zu viele Anzeigen oder Interstitials, die die Nutzererfahrung beeinträchtigen

Geschäftliche Auswirkungen und Traffic-Trends

Der Aufstieg von Google Discover als Traffic-Quelle bedeutet einen grundlegenden Wandel in der Publisher-Ökonomie und Content-Strategie. Laut Chartbeat-Analyse 2024 stieg der Discover-Traffic von 22,8 % auf 25,7 % des gesamten Publisher-Traffics im Jahresvergleich. Gleichzeitig setzten sich die Rückgänge bei Referral-Traffic aus sozialen Medien fort: Facebook-Traffic sank seit Januar 2023 um über 40 %. Für einige Publisher, besonders Nachrichtenseiten, übertrifft der Discover-Traffic inzwischen den klassischen Google-Suchtraffic und ist damit die wichtigste Traffic-Quelle. The Hill, ein großes politisches Nachrichtenportal, meldete, dass Discover zur größten Traffic-Quelle wurde – noch vor der organischen Suche. Diese Entwicklung hat weitreichende Folgen für Content-Strategien: Publisher können sich nicht mehr allein auf SEO-Best-Practices verlassen, sondern müssen parallele Strategien für Discover entwickeln. Allerdings bleibt Discover-Traffic weniger vorhersehbar als Such-Traffic. Publisher berichten, dass „was funktioniert“ auf Discover „ein bisschen ein Ratespiel“ ist, da Algorithmus und Content-Präferenzen sich laufend verändern. Google Search Updates können die Discover-Performance stark beeinflussen, weshalb Publisher flexibel und anpassungsfähig bleiben müssen.

Monitoring und Analytics: Discover-Performance messen

Die Google Search Console ist das zentrale Tool zur Überwachung der Google Discover-Performance. Der Discover-Leistungsbericht zeigt Impressionen, Klicks, Klickrate (CTR) und Entwicklungstrends der letzten 16 Monate. Publisher können Daten nach Land, Seite und Zeitraum filtern, um herauszufinden, welche Inhalte, Themen und Formate das meiste Engagement erzeugen. Der Bericht umfasst Traffic aus Chrome und erfasst Discover-Zugriffe auf allen Oberflächen, auf denen Nutzer mit dem Feed interagieren. Wichtige Kennzahlen sind durchschnittliche CTR (variabel je nach Inhaltstyp und Publisher), Impressionstrends (sichtbarkeitsbezogene Veränderungen) und Seiten-Performance (welche Artikel besonders gut ankommen). Publisher sollten diese Daten regelmäßig analysieren, um Muster und Saisonalität zu erkennen und ihre Content-Planung darauf abzustimmen. So lässt sich die Strategie verfeinern und Ressourcen gezielter einsetzen. Zu beachten ist: Daten erscheinen nur im Bericht, wenn eine Property eine Mindestanzahl an Discover-Impressionen erreicht. Schwankungen im Discover-Traffic können durch Nutzerinteressen, Algorithmus-Updates oder Veränderungen im Content-Mix ausgelöst werden – nicht unbedingt durch Qualitätsprobleme.

Plattform-spezifische Überlegungen und zukünftige Entwicklung

Google Discover entwickelt sich stetig weiter, da Google neue Layouts, Features und Distributionswege testet. Aktuell experimentiert die Plattform mit Artikel-Layouts in voller Breite, die das bisherige kartenbasierte Design ablösen könnten – was Einfluss auf Darstellung und Performance von Inhalten hätte. Google prüft zudem erweiterte Platzierungsoptionen, sodass Discover künftig auch außerhalb der Google-App und von Chrome erscheinen könnte. Die Integration von KI-Features in die Google-Suche, etwa AI Overviews, könnte die Zukunft von Discover und das Zusammenspiel mit anderen Google-Entdeckungsflächen beeinflussen. Publisher sollten diese Entwicklungen über die Google Search Central-Dokumentation und Ankündigungen im Blick behalten. Die Verbindung zwischen Google Discover und anderen KI-gestützten Empfehlungssystemen (wie in ChatGPT, Perplexity oder Claude) wird zu einem neuen Faktor für Content-Strategien. Da KI-Systeme zunehmend Inhalte aus dem gesamten Web anzeigen, sollten Publisher sicherstellen, dass ihre Inhalte auffindbar, glaubwürdig und für mehrere KI-Plattformen optimiert sind. Tools wie AmICited helfen Publishern, die Sichtbarkeit ihrer Marke und Inhalte auf diesen verschiedenen KI-Plattformen zu überwachen und so einen umfassenden Überblick über ihre KI-Präsenz zu gewinnen. Dieser Multi-Plattform-Ansatz wird mit dem weiteren Wachstum KI-gesteuerter Discovery immer wichtiger.

Strategischer Ausblick: Die Zukunft der personalisierten Content-Entdeckung

Die Entwicklung von Google Discover zeigt, dass personalisierte, interessenbasierte Content-Entdeckung weiterhin als wichtigste Traffic-Quelle für Publisher wachsen wird. Während Social-Media-Referrals abnehmen und Nutzer sich zunehmend auf algorithmische Empfehlungen verlassen, werden Plattformen wie Discover für Publisher immer zentraler. Der Wandel von suchanfragegetriebener zu interessengetriebener Entdeckung bedeutet einen grundlegenden Wechsel im Informationskonsum der Nutzer. Publisher müssen ihre Strategien anpassen und ein Gleichgewicht zwischen SEO-Optimierung und Discover-Optimierung finden – denn beides sind „sehr unterschiedliche Trafficquellen“ mit jeweils eigenen Anforderungen. Die Integration von KI und Machine Learning in die Content-Entdeckung wird immer ausgefeilter, sodass Algorithmen Nutzerinteressen zunehmend präzise vorhersagen und passende Inhalte anzeigen können. Publisher, die die besonderen Anforderungen von Discover – hochwertige Bilder, packendes Storytelling, mobile Optimierung und authentische Expertise – verstehen und umsetzen, sind am besten positioniert, um von diesem wachsenden Traffic zu profitieren. Der Plattformfokus auf menschenzentrierte Inhalte und E-E-A-T-Signale passt zu Googles Bestrebungen, hochwertige, autoritative Inhalte zu fördern. Mit dem Aufstieg von KI-Monitoring-Plattformen wie AmICited, die die Sichtbarkeit der eigenen Marke auf mehreren KI-Systemen erfassen, gewinnen Publisher einen besseren Überblick über ihre gesamte KI-Präsenz. Diese umfassende Sichtbarkeit ermöglicht strategischere Content-Entscheidungen und hilft, die eigenen Inhalte optimal für alle KI-gestützten Discovery-Oberflächen zu platzieren – nicht nur für Google Discover allein.