SEO für AI-Suche & ChatGPT

Was ist AI-SEO?

AI-SEO (auch Answer Engine Optimization / AEO oder Generative Engine Optimization / GEO genannt) ist die Praxis, Ihre Website und Inhalte so zu optimieren, dass KI-Systeme sie finden, verstehen und in ihren generierten Antworten verwenden können. Im Gegensatz zu traditionellem SEO, bei dem es darum geht, in Suchergebnislisten zu ranken, geht es bei AI-SEO darum, Teil der KI-generierten Antwort selbst zu werden.

Wenn ein Nutzer ChatGPT fragt „Welche Digitalagentur in Wien bietet umfassendes Webdesign und SEO?“, und ChatGPT in ihrer Antwort Ihre Agentur erwähnt oder verlinkt, dann ist das AI-SEO in Aktion. Die KI hat Ihre Inhalte als relevant, vertrauenswürdig und hilfreich eingestuft und sie in ihre Antwort integriert.

Die wichtigsten Begriffe

In der Welt des AI-SEO begegnen Ihnen verschiedene Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber leicht unterschiedliche Nuancen haben:

• AI-SEO: Der Oberbegriff für die Optimierung von Inhalten für KI-Systeme
• AEO (Answer Engine Optimization): Fokus auf die Optimierung für direkte Antworten in KI-Chatbots
• GEO (Generative Engine Optimization): Betonung auf generative KI-Modelle wie GPT
• LLMO (Large Language Model Optimization): Spezifisch auf große Sprachmodelle ausgerichtet

Für die praktische Anwendung können diese Begriffe weitgehend synonym verwendet werden. Der Kern bleibt derselbe: Es geht darum, in KI-generierten Antworten sichtbar zu sein.

Warum AI-SEO wichtig ist

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: KI-Suche ist nicht mehr nur eine Zukunftsvision, sondern bereits Realität mit massiven Auswirkungen auf den digitalen Traffic.

Die Datenlage

Laut einer Conductor-Studie aus dem Jahr 2025, die über 3,3 Milliarden Sessions analysierte, stammen bereits 1,08% aller Website-Besuche von KI-Referrals. ChatGPT allein ist für 87,4% dieser KI-Referrals verantwortlich. Auch wenn 1% zunächst wenig klingen mag, bedeutet dies bei einem mittelgroßen Unternehmen mit 100.000 monatlichen Besuchern immerhin 1.000 zusätzliche Besucher durch KI-Plattformen.

Die Veränderung des Nutzerverhaltens

ChatGPT verzeichnet über 800 Millionen wöchentliche Nutzer und verarbeitet über eine Milliarde Suchanfragen pro Tag. Das ist eine enorme Menge an Aufmerksamkeit, die nicht mehr über traditionelle Suchmaschinen fließt. Nutzer wenden sich zunehmend direkt an KI-Assistenten, wenn sie:

• Komplexe Fragen stellen, die mehrere Faktoren berücksichtigen
• Eine konversationelle, natürliche Interaktion bevorzugen
• Schnelle Zusammenfassungen statt langer Artikellisten wünschen
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen oder Empfehlungen benötigen

Der First-Mover-Vorteil

Wer jetzt in AI-SEO investiert, profitiert von einem erheblichen Wettbewerbsvorteil. Die meisten Unternehmen haben ihre Websites noch nicht für KI-Systeme optimiert, was bedeutet, dass die „Konkurrenz“ um KI-Citations deutlich geringer ist als bei traditionellen Google-Rankings. Frühe Optimierer bauen Autorität und Sichtbarkeit auf, bevor der Markt gesättigt ist.

Wie AI-Suchmaschinen funktionieren

Um effektiv für AI-Suche zu optimieren, ist es wichtig zu verstehen, wie diese Systeme arbeiten. Anders als traditionelle Suchmaschinen, die primär auf Keywords und Links basieren, nutzen KI-Systeme Large Language Models (LLMs) und verschiedene Techniken, um Informationen zu finden und zu verarbeiten.

Die verschiedenen Informationsquellen

Eine Studie von Profound, die über 41 Millionen KI-Suchergebnisse analysierte, zeigt drastische Unterschiede in den Quellen verschiedener AI-Plattformen:

Diese Unterschiede zeigen, dass jede AI-Plattform ihre eigenen Präferenzen hat. ChatGPT bevorzugt strukturierte Wissensdatenbanken wie Wikipedia, während Google AI Overviews und Perplexity stärker auf Community-generierte Inhalte setzen. Das bedeutet: Eine einheitliche Optimierungsstrategie für alle Plattformen gibt es nicht.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Moderne KI-Suchsysteme verwenden oft eine Technik namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei kombiniert das System sein vortrainiertes Wissen mit aktuellen Informationen aus dem Web. Der Prozess läuft typischerweise in mehreren Schritten ab:

1. Verstehen der Anfrage: Das LLM analysiert die Nutzeranfrage und identifiziert relevante Themen und Konzepte
2. Websuche: Das System führt eine oder mehrere Websuchen durch (oft über Bing oder Google)
3. Retrieval: Die Top-Ergebnisse werden abgerufen und analysiert
4. Synthese: Das LLM verarbeitet die gefundenen Informationen und generiert eine kohärente Antwort
5. Citation: Die Quellen werden (idealerweise) in der Antwort referenziert

Die Rolle von Backlinks und Autorität

Interessanterweise haben traditionelle SEO-Faktoren wie Backlinks bei AI-Suche weniger Gewicht. Während in Google Backlinks ein starkes Ranking-Signal sind, können KI-Systeme die Qualität und Relevanz von Inhalten direkt durch Sprachverständnis beurteilen. Das bedeutet aber nicht, dass Autorität unwichtig ist – sie wird nur anders gemessen.

KI-Systeme bewerten Autorität durch Faktoren wie die Konsistenz von Informationen über mehrere Quellen hinweg, die Detailtiefe und Strukturiertheit der Inhalte, die Aktualität der Informationen und explizite Signale wie Autor-Credentials und Schema Markup.

Unterschiede zu traditionellem SEO

AI-SEO und traditionelles SEO überschneiden sich zwar in vielen Bereichen, aber es gibt fundamentale Unterschiede, die Sie verstehen müssen.

Das Paradigma-Wechsel

Bei traditionellem SEO ist das Ziel, in den Top-10-Ergebnissen zu erscheinen und Klicks zu generieren. Der Nutzer sieht Ihre Seite in der Liste, entscheidet sich zu klicken, und besucht dann Ihre Website. Bei AI-Suche hingegen ist das Ziel, in der generierten Antwort selbst erwähnt oder zitiert zu werden. Der Nutzer erhält die Information direkt vom KI-System, möglicherweise ohne Ihre Website zu besuchen.

Keywords vs. Intent

Traditionelles SEO fokussiert stark auf Keywords. Sie identifizieren relevante Suchbegriffe und optimieren Ihre Seite darauf. AI-SEO hingegen fokussiert auf Intent und Kontext. KI-Systeme verstehen natürliche Sprache und können die eigentliche Absicht hinter einer Frage erkennen, auch wenn diese anders formuliert ist.

Das bedeutet nicht, dass Keywords irrelevant werden, aber ihre Rolle verändert sich. Statt exakter Keyword-Übereinstimmungen suchen KI-Systeme nach semantischer Relevanz und umfassendem Verständnis eines Themas. Sie sollten daher nicht nur für „Webdesign Wien“ optimieren, sondern auch verwandte Konzepte wie User Experience, Barrierefreiheit, responsive Design und CMS-Systeme abdecken.

Die Beziehungsdreieck-Verschiebung

In der traditionellen Suche gibt es ein direktes Dreieck: Nutzer → Suchmaschine → Website. Bei AI-Suche wird dieses Dreieck grundlegend verändert: Nutzer → AI-System ← Website. Die KI besitzt die direkte Beziehung zum Nutzer und fungiert als Vermittler und Kurator. Websites konkurrieren nicht mehr direkt um die Aufmerksamkeit der Nutzer, sondern um das Vertrauen der KI-Systeme.

Zero-Click vs. Click-Through

Ein weiterer fundamentaler Unterschied: Bei traditionellem SEO ist das Hauptziel, Klicks zu generieren. Bei AI-Suche kann Erfolg auch bedeuten, dass Ihre Marke oder Information in der Antwort erwähnt wird, ohne dass ein Klick erfolgt. Das ist die sogenannte „Zero-Click“-Problematik. Ihre Brand Awareness steigt, aber nicht unbedingt Ihr direkter Traffic.

Content-Strategie für AI-Suche

Der Kern erfolgreicher AI-Optimierung liegt in hochwertigem, strukturiertem Content. Aber was genau macht Content „AI-freundlich“?

Konversationeller, natürlicher Schreibstil

KI-Systeme sind auf natürlicher Sprache trainiert. Ihr Content sollte sich wie ein Gespräch mit einem hilfsbereiten Experten lesen, nicht wie ein mit Keywords vollgestopfter SEO-Text. Schreiben Sie klar, direkt und verwenden Sie die Sprache, die Ihre Zielgruppe tatsächlich benutzt.

Vermeiden Sie Fachjargon, wenn er nicht notwendig ist, aber scheuen Sie sich auch nicht, technisch zu werden, wenn Ihre Zielgruppe es erwartet. Das Wichtigste ist Klarheit. Ein guter Test: Könnte jemand aus Ihrer Zielgruppe Ihren Text laut vorlesen und alles verstehen?

Question-Answer-Format

Eine der effektivsten Content-Strukturen für AI-Suche ist das Frage-Antwort-Format. Nutzer stellen KI-Systemen Fragen in natürlicher Sprache, und die KI sucht nach Inhalten, die diese Fragen direkt beantworten.

Strukturieren Sie Ihre Inhalte um echte Nutzerfragen herum. Verwenden Sie diese Fragen als Überschriften und beantworten Sie sie im ersten Satz klar und direkt. Dann können Sie ins Detail gehen.

Umfassende, detaillierte Inhalte

Während kurze, prägnante Antworten wichtig sind, schätzen KI-Systeme auch Tiefe und Vollständigkeit. Ein ausführlicher Artikel, der ein Thema aus verschiedenen Perspektiven beleuchtet, hat bessere Chancen, als autoritative Quelle erkannt zu werden, als ein oberflächlicher Text.

Das bedeutet aber nicht, dass Sie unnötig in die Länge ziehen sollten. Jeder Absatz sollte Mehrwert bieten. Eine gute Faustregel: Für informative Inhalte streben Sie 1.500-3.000 Wörter an, für sehr technische oder umfassende Guides gerne auch mehr.

Strukturierung mit Überschriften

KI-Systeme nutzen HTML-Überschriften (H1, H2, H3, etc.), um die Struktur und Hierarchie Ihrer Inhalte zu verstehen. Eine klare Überschriftenstruktur hilft der KI, Ihr Dokument in logische Abschnitte zu unterteilen und die richtigen Informationen zu extrahieren.

• H1: Nur einmal pro Seite, beschreibt das Hauptthema
• H2: Hauptabschnitte, idealerweise als Fragen formuliert
• H3: Unterabschnitte, die H2-Themen vertiefen
• H4-H6: Weitere Untergliederung bei Bedarf

Listen, Aufzählungen und Tabellen

KI-Systeme lieben strukturierte Informationen. Listen, Aufzählungspunkte und Tabellen erleichtern es der KI, spezifische Informationen zu extrahieren und in ihre Antworten einzubauen. Interessanterweise zeigen Studien, dass Listicles (Artikel in Listenform) besonders gut in AI-Antworten performen.

Nutzen Sie Listen für Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Vor- und Nachteile, Vergleiche zwischen Optionen, und wichtige Punkte oder Takeaways. Tabellen eignen sich hervorragend für Vergleiche, Preisübersichten, Feature-Listen, und technische Spezifikationen.

Ultra-Long-Tail-Keywords

Mit dem Aufkommen von AI-Suche hat sich das Nutzerverhalten geändert. Menschen stellen KI-Systemen sehr spezifische, lange Fragen. Statt wie früher mit einer allgemeinen Suchanfrage zu starten und dann zu verfeinern, springen Nutzer direkt zu hochspezifischen Queries.

Optimieren Sie für diese Ultra-Long-Tail-Keywords (7+ Wörter), indem Sie sehr spezifische Fragen antizipieren und beantworten. Tools wie AnswerThePublic oder AlsoAsked können helfen, diese Fragen zu identifizieren.

E-A-T für AI-Systeme

Googles E-A-T-Prinzipien (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind auch für AI-Systeme relevant, werden aber etwas anders interpretiert. KI-Systeme suchen nach expliziten Signalen der Expertise wie Autorenbiografien mit Credentials, „Über uns“-Seiten mit Firmengeschichte, Kundenbewertungen und Testimonials, und Branchenzertifizierungen oder Awards.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Website diese Signale klar kommuniziert. Fügen Sie Autorenprofile mit Foto und Kurzbiografie zu Ihren Artikeln hinzu. Zeigen Sie Ihre Expertise durch Case Studies und erfolgreiche Projekte. Sammeln Sie und präsentieren Sie Kundenfeedback prominent.

Strukturierte Daten & Schema Markup

Wenn Content das Herz von AI-SEO ist, dann sind strukturierte Daten das Nervensystem. Sie ermöglichen es KI-Systemen, Ihre Inhalte schnell und präzise zu verstehen.

Was sind strukturierte Daten?

Strukturierte Daten sind zusätzlicher Code, den Sie Ihrer Website hinzufügen und der Suchmaschinen und KI-Systemen explizit mitteilt, was bestimmte Informationen bedeuten. Statt dass die KI raten muss, ob eine Zahl ein Preis, eine Telefonnummer oder eine Adresse ist, sagen strukturierte Daten: „Das hier ist der Preis, das ist die Telefonnummer.“

Schema Markup ist die praktische Umsetzung strukturierter Daten unter Verwendung des Vokabulars von Schema.org – einem 2011 von Google, Bing, Yahoo und Yandex gestarteten Projekt. Es umfasst heute 811 verschiedene Content-Typen.

Die wichtigsten Schema-Typen für AI-SEO

1. Organization & LocalBusiness Schema

Dies ist das Fundament. Es identifiziert Ihr Unternehmen als Entity (Entität) und teilt der KI grundlegende Informationen mit. Für jede geschäftliche Website ist dies ein Muss.

Was enthalten sein sollte: Name, Logo, Kontaktinformationen, Adresse, Öffnungszeiten, Social-Media-Profile, Firmenbeschreibung.

2. Article & BlogPosting Schema

Wenn Sie Artikel oder Blogposts veröffentlichen, hilft dieses Schema der KI, den Kontext zu verstehen. Es ist besonders wichtig für E-A-T-Signale.

Was enthalten sein sollte: Überschrift, Autor (mit Person-Schema verlinkt), Veröffentlichungsdatum, Änderungsdatum, Hauptbild, Artikel-Body.

3. FAQ Schema

Trotz Googles Reduzierung von FAQ-Rich-Snippets in 2023 bleibt FAQ-Schema für AI-SEO wertvoll. Es liefert KI-Systemen perfekt strukturierte Frage-Antwort-Paare, die sie direkt zitieren können.

4. Product & Offer Schema

Für E-Commerce und Dienstleistungsanbieter unverzichtbar. Es strukturiert Informationen zu Produkten, Preisen, Verfügbarkeit und Bewertungen.

5. HowTo Schema

Perfekt für Anleitungen und Tutorials. Strukturiert Schritt-für-Schritt-Prozesse, die KI-Systeme leicht verstehen und wiedergeben können.

JSON-LD: Das bevorzugte Format

Es gibt verschiedene Formate für strukturierte Daten (Microdata, RDFa, JSON-LD), aber JSON-LD ist das von Google und den meisten Experten empfohlene Format. Es ist einfacher zu implementieren und zu warten, da es den Markup-Code vom HTML-Content trennt.

JSON-LD wird als JavaScript-Objekt in einem <script type="application/ld+json">-Tag im <head> oder <body> Ihrer Seite eingefügt.

Entity Linking und Knowledge Graphs

Über einzelnes Schema Markup hinaus geht es beim fortgeschrittenen AI-SEO um Entity Linking – das Verknüpfen von Entitäten über Ihre gesamte Website hinweg. Wenn Sie zum Beispiel auf mehreren Seiten „Google Analytics“ erwähnen, sollte dies konsistent als dieselbe Entity markiert sein.

Durch konsequentes Entity Linking bauen Sie einen Content Knowledge Graph auf – eine strukturierte Darstellung Ihrer Inhalte und deren Beziehungen zueinander. Dies ist besonders für größere Websites mit viel Content wertvoll, da es KI-Systemen hilft, den Kontext und die Zusammenhänge zu verstehen.

Implementierung und Validierung

Nach der Implementierung von Schema Markup ist die Validierung entscheidend:

• Google Rich Results Test: Prüft, ob Ihr Markup für Rich Results eligible ist
• Schema.org Validator: Validiert die Syntax Ihres Schema Markups
• Google Search Console: Zeigt Fehler und Warnings in Ihrem Markup an

Überprüfen Sie Ihr Schema regelmäßig, besonders nach größeren Website-Updates. Fehler im Schema können dazu führen, dass es ignoriert wird.

llms.txt – Der neue Standard

Neben Schema Markup gibt es einen neueren, aufkommenden Standard, der speziell für KI-Systeme entwickelt wurde: llms.txt. Dieser Standard ist noch nicht universell adoptiert, gewinnt aber schnell an Bedeutung.

Was ist llms.txt?

llms.txt ist eine einfache Textdatei, die im Root-Verzeichnis Ihrer Website platziert wird (genau wie robots.txt) und KI-Systemen eine strukturierte Übersicht Ihrer wichtigsten Inhalte bietet. Während robots.txt der KI sagt, was sie nicht crawlen darf, sagt llms.txt ihr, welche Inhalte besonders wichtig und wertvoll sind.

Warum llms.txt wichtig ist

KI-Systeme haben begrenzte Context Windows (die Menge an Text, die sie auf einmal verarbeiten können) und nicht immer die Ressourcen, jede Seite Ihrer Website vollständig zu crawlen. llms.txt hilft ihnen, schnell die relevantesten Inhalte zu identifizieren.

Denken Sie an llms.txt wie an eine Schatzkarte für KI: Sie zeigt den direkten Weg zu Ihren wertvollsten Content-Ressourcen. Das ist besonders nützlich für Dokumentationsseiten, große Content-Hubs, und Websites mit komplexer Struktur.

Struktur einer llms.txt Datei

Eine llms.txt Datei verwendet Markdown-Formatting und folgt einer einfachen Struktur:

# [Ihr Firmenname]
> Kurze Beschreibung Ihres Unternehmens und was Sie tun

## Hauptkategorien

### Dienstleistungen
- [Webdesign](/services/webdesign): Professionelles Webdesign mit Fokus auf UX
- [SEO](/services/seo): Technisches und inhaltliches SEO für bessere Rankings
- [Performance Marketing](/services/marketing): Datengetriebene Kampagnen

### Ratgeber
- [ChatGPT Ads Guide](/blog/chatgpt-ads): Umfassender Guide zu ChatGPT Werbung
- [AI-SEO Tutorial](/blog/ai-seo): Wie Sie für KI-Suche optimieren

### Über uns
- [Team](/about/team): Lernen Sie unser Team kennen
- [Kontakt](/contact): So erreichen Sie uns

Unterschied zu robots.txt und Sitemap.xml

Implementierung von llms.txt

1. Erstellen Sie eine Textdatei namens llms.txt
2. Strukturieren Sie Ihre wichtigsten Seiten in logischen Kategorien
3. Fügen Sie für jede Seite einen kurzen, beschreibenden Text hinzu
4. Laden Sie die Datei in Ihr Root-Verzeichnis hoch (neben robots.txt)
5. Testen Sie den Zugriff unter https://ihredomain.com/llms.txt

Best Practices für llms.txt

• Fokussieren Sie auf Ihre 20-30 wichtigsten Seiten
• Verwenden Sie klare, beschreibende Texte für jede URL
• Aktualisieren Sie die Datei regelmäßig, wenn Sie neuen wichtigen Content veröffentlichen
• Gruppieren Sie Seiten nach logischen Kategorien
• Halten Sie die Beschreibungen kurz aber informativ (1-2 Sätze)

Technische Optimierung

Neben Content und strukturierten Daten gibt es wichtige technische Aspekte, die Ihre AI-Sichtbarkeit beeinflussen.

Crawlability für AI-Bots

Verschiedene KI-Systeme verwenden verschiedene Crawler (Bots). Sie müssen sicherstellen, dass diese Bots Ihre Seite crawlen dürfen.

Wichtige AI-Crawler:

• GPTBot: OpenAIs Crawler für ChatGPT
• OAI-SearchBot: OpenAIs Search-spezifischer Bot
• ClaudeBot / Anthropic: Anthropics Crawler für Claude
• Google-Extended: Googles AI-Daten-Crawler
• Bingbot: Wird auch von Bing Chat/Copilot verwendet
• CCBot: Common Crawl Bot (wird von vielen AI-Systemen genutzt)

Überprüfen Sie Ihre robots.txt Datei. Wenn Sie Disallow: / unter User-agent: * haben, blockieren Sie alle Crawler. Erlauben Sie AI-Bots explizit, wenn Sie in AI-Antworten erscheinen möchten.

# Erlauben aller AI-Crawler
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

# Falls Sie bestimmte Bereiche blockieren möchten
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /private/

Page Speed und Performance

Während KI-Bots nicht die gleichen Performance-Anforderungen haben wie menschliche Nutzer, beeinflusst die Ladegeschwindigkeit dennoch, wie effizient sie Ihre Seite crawlen können. Langsame Seiten können zu unvollständigem Crawling führen.

• Optimieren Sie Bilder (WebP-Format, Lazy Loading)
• Minimieren Sie CSS und JavaScript
• Nutzen Sie Caching effektiv
• Verwenden Sie ein CDN für statische Assets

Mobile-Optimierung

Über 60% der ChatGPT-Nutzung erfolgt auf Mobilgeräten. Ihre Website muss responsive sein und auf allen Geräten gut funktionieren. Dies beeinflusst nicht nur die User Experience, sondern auch wie KI-Systeme Ihre Seite bewerten.

Canonical Tags und Duplicate Content

KI-Systeme können durch Duplicate Content verwirrt werden. Verwenden Sie Canonical Tags, um die bevorzugte Version einer Seite anzugeben, besonders wenn Sie ähnlichen Content auf mehreren URLs haben.

SSL/HTTPS

Eine sichere Verbindung ist Standard. Websites ohne HTTPS werden von KI-Systemen als weniger vertrauenswürdig eingestuft und erhalten möglicherweise niedrigere Priorität beim Crawling.

XML Sitemap

Obwohl llms.txt das neuere Standard ist, bleibt die XML Sitemap wichtig. Sie hilft Crawlern, alle Ihre Seiten zu entdecken. Stellen Sie sicher, dass Ihre Sitemap aktuell ist und in der Google Search Console eingereicht wurde.

Plattform-spezifische Optimierung

Verschiedene AI-Plattformen haben unterschiedliche Präferenzen und Funktionsweisen. Hier sind spezifische Strategien für die wichtigsten Plattformen.

ChatGPT Optimierung

ChatGPT ist die dominierende AI-Suchplattform mit 87,4% aller AI-Referrals. Die Optimierung für ChatGPT sollte oberste Priorität haben.

Was ChatGPT liebt:

• Strukturierte Wissensdatenbanken: Wikipedia macht 47,9% der ChatGPT-Citations aus. Strukturierte, faktenbasierte Inhalte werden bevorzugt
• Autoritäre Quellen: Akademische Inhalte, offizielle Dokumentation, etablierte Publikationen
• Klare Faktenlage: Eindeutige Statements mit Quellenangaben
• Aktualität: Für zeitkritische Themen verwendet ChatGPT Web-Browsing für frische Informationen

Spezifische Strategien:

• Erstellen Sie „Definitions-Seiten“ für Kernkonzepte in Ihrer Branche
• Verwenden Sie klare, definitive Sprache: „X ist…“ statt „X könnte sein…“
• Fügen Sie Referenzen und Quellen hinzu, wo angebracht
• Strukturieren Sie Inhalte ähnlich wie Wikipedia-Artikel (Einleitung, Hauptteile, Details)

Google AI Overviews Optimierung

Google AI Overviews (früher SGE – Search Generative Experience) erscheinen bei etwa 25% aller Google-Suchen und haben ihre eigenen Präferenzen.

Was Google AI Overviews liebt:

• Community-Content: Reddit macht 21% der Citations aus – deutlich mehr als bei ChatGPT
• Persönliche Erfahrungen: „Lived experiences“ und authentische Perspektiven
• Rich Results Candidates: Seiten mit FAQ, How-To, Product Schema
• Video-Content: YouTube und andere Videos werden häufig eingebunden

Spezifische Strategien:

• Implementieren Sie FAQ Schema für häufige Fragen
• Erstellen Sie How-To Content mit HowTo Schema
• Fügen Sie authentische Kundenstimmen und Erfahrungsberichte hinzu
• Produzieren Sie Video-Content und betten Sie ihn auf relevanten Seiten ein
• Optimieren Sie für Featured Snippets – diese werden oft in AI Overviews verwendet

Perplexity Optimierung

Perplexity positioniert sich als „answer engine“ und zitiert Quellen sehr prominent.

Was Perplexity liebt:

• Community-Quellen: 46,7% der Citations sind von Reddit – der höchste Anteil aller Plattformen
• Aktuelle Informationen: Perplexity legt großen Wert auf Freshness
• Klare Source Attribution: Content, der leicht zitierbar ist

Spezifische Strategien:

• Aktualisieren Sie Inhalte regelmäßig mit neuesten Daten und Entwicklungen
• Fügen Sie Datum der letzten Aktualisierung prominent hinzu
• Strukturieren Sie Content so, dass einzelne Fakten leicht extrahierbar sind
• Verwenden Sie konkrete Zahlen, Daten und Statistiken

Microsoft Copilot / Bing Chat Optimierung

Microsoft Copilot ist tief in das Microsoft-Ökosystem integriert und nutzt Bing als Basis.

Spezifische Strategien:

• Optimieren Sie für Bing genauso wie für Google
• Stellen Sie sicher, dass Bingbot Ihre Seite crawlen kann
• Nutzen Sie Bing Webmaster Tools für Insights
• Implementieren Sie strukturierte Daten – Microsoft hat bestätigt, dass Copilot diese nutzt

Erfolg messen und tracken

Die Messung von AI-SEO-Erfolg ist komplexer als bei traditionellem SEO, da es noch keine etablierten Tools und Metriken wie bei Google Analytics gibt. Dennoch gibt es mehrere Ansätze.

Manuelle Tests

Der zugänglichste Weg ist das manuelle Testen. Stellen Sie regelmäßig relevante Fragen an verschiedene AI-Plattformen und dokumentieren Sie, ob und wie Ihre Marke erwähnt wird.

Google Analytics 4 Tracking

AI-Referral-Traffic erscheint in GA4, aber oft nicht klar gekennzeichnet. Sie können jedoch Trends identifizieren:

• Erstellen Sie ein Custom Segment für Traffic von chatgpt.com, perplexity.ai, etc.
• Überwachen Sie den „Direct“-Traffic – ein Teil davon könnte von AI-Plattformen stammen
• Analysieren Sie UTM-Parameter, wenn AI-Systeme diese weitergeben
• Achten Sie auf Spikes bei spezifischen Landing Pages nach AI-Erwähnungen

Spezialisierte AI-SEO-Tools

Es entstehen zunehmend Tools, die speziell für AI-SEO-Tracking entwickelt wurden:

• Aiso: Trackt, was Kunden ChatGPT über Ihre Branche fragen
• Qwairy: Monitort AI-Crawler-Aktivität und Visibility
• Conductor: Bietet AI Search Benchmarks

Server Logs analysieren

AI-Bots hinterlassen Spuren in Ihren Server Logs. Analysieren Sie diese, um zu sehen, welche AI-Systeme Ihre Seite crawlen und welche Seiten sie besuchen.

Suchen Sie nach User Agents wie GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, etc. Dies gibt Ihnen Einblicke in die AI-Aktivität auf Ihrer Seite, auch wenn diese nicht zu direktem Traffic führt.

Key Performance Indicators (KPIs) für AI-SEO

Best Practices

Zum Abschluss hier eine Zusammenfassung der wichtigsten Best Practices für erfolgreiche AI-SEO.

Content-Erstellung

• Qualität über Quantität: Ein hervorragender, umfassender Artikel ist wertvoller als zehn oberflächliche
• Fragen beantworten: Strukturieren Sie Inhalte explizit um Nutzerfragen
• Aktualität wahren: Aktualisieren Sie wichtige Inhalte regelmäßig
• Expertise zeigen: Demonstrieren Sie E-A-T durch Credentials, Case Studies, detailliertes Fachwissen
• Verschiedene Formate nutzen: Text, Listen, Tabellen, Videos – Vielfalt hilft

Technische Umsetzung

• Schema Markup implementieren: Minimum: Organization, Article, FAQ
• llms.txt erstellen: Führt AI-Systeme zu Ihren besten Inhalten
• AI-Crawler erlauben: Überprüfen Sie robots.txt
• Mobile optimieren: Die Mehrheit der AI-Nutzung ist mobil
• Performance sicherstellen: Schnelle Ladezeiten helfen AI-Crawlern

Strategisches Vorgehen

• Multi-Plattform denken: Optimieren Sie nicht nur für eine AI-Plattform
• Traditional SEO nicht vernachlässigen: Google bleibt wichtig, und gutes SEO hilft auch bei AI-SEO
• Experimentieren: AI-SEO ist neu – testen Sie verschiedene Ansätze
• Langfristig denken: Brand Building und Autorität zahlen sich langfristig aus

Was Sie vermeiden sollten

• Keyword-Stuffing: Funktioniert bei AI noch weniger als bei Google
• Dünner Content: AI-Systeme erkennen oberflächliche Inhalte
• Duplikate: Verwirrend für AI und kontraproduktiv
• Übertriebene Optimierung: Schreiben Sie für Menschen, nicht für Algorithmen
• AI-Bots blockieren: Wenn Sie AI-Sichtbarkeit wollen, müssen Sie crawlbar sein

Die Zukunft von AI-SEO

AI-SEO steht noch am Anfang. Hier ein Blick darauf, wohin die Reise gehen könnte.

Weitere Personalisierung

Zukünftige AI-Systeme werden Antworten noch stärker auf den individuellen Nutzer zuschneiden, basierend auf dessen Präferenzen, Standort, Suchhistorie und Kontext. Das bedeutet, dass dieselbe Frage für verschiedene Nutzer zu unterschiedlichen Citations führen kann.

Multimodale Suche

Die Zukunft der AI-Suche ist multimodal – Kombination von Text, Bild, Video und Audio. Optimierung wird über reinen Text hinausgehen müssen. Alt-Texte für Bilder, Video-Transkriptionen, und Audio-Inhalte werden wichtiger.

Voice Search Integration

Mit der Integration von AI in Sprachassistenten wird Voice Search dominanter. Optimierung für gesprochene Anfragen und natürliche Konversation wird essentiell.

Real-Time Information

AI-Systeme werden zunehmend Echtzeit-Informationen integrieren. Aktualität und Freshness von Content werden noch wichtiger. APIs und strukturierte Daten-Feeds könnten direktere Wege bieten, AI-Systeme mit aktuellen Informationen zu versorgen.

Spezialisierte AI-Agents

Wir werden spezialisierte AI-Agents sehen, die für spezifische Branchen oder Aufgaben optimiert sind. Medizinische AI, Legal AI, Financial AI – jede mit eigenen Präferenzen für Quellen und Content-Typen.

Die Rolle von Paid AI-Placements

Wie wir im vorherigen Artikel über ChatGPT Ads besprochen haben, werden bezahlte Platzierungen in AI-Antworten wahrscheinlich Realität. Die Grenze zwischen organischer AI-SEO und bezahlten AI-Ads wird fließend sein. Unternehmen werden beide Ansätze kombinieren müssen.

Vorbereitet bleiben

Die AI-Landschaft entwickelt sich schnell. Was heute funktioniert, kann morgen anders sein. Der beste Ansatz ist, eine solide Grundlage zu schaffen (qualitativ hochwertiger Content, strukturierte Daten, technische Exzellenz) und dann agil auf Veränderungen zu reagieren.

Verfolgen Sie Entwicklungen in der Branche, testen Sie neue Plattformen früh, bauen Sie langfristige Autorität auf, und bleiben Sie flexibel in Ihrer Strategie.

Zusammenfassung: Die wichtigsten Takeaways