So funktioniert die KI-Suchfunktion von Google

Künstliche Intelligenz muss kein Buch mit sieben Siegeln sein, und doch ist es für viele alles andere als einfach, tatsächlich gefunden zu werden. Neben einer gewissen Volatilität, die mit zahlreichen KI-Suchen und den dahinterliegenden LLMs einhergeht, hängt der Erfolg in vielen Fällen an den entsprechenden Optimierungsmaßnahmen. Robby Stein, VP of Product bei Google, erklärte kürzlich in einem Podcast, wie die unternehmenseigene KI-Suchfunktion operiert, welche Rolle klassische Suchmaschinenoptimierung spielt, und was bei der Content-Ausrichtung im KI-Bereich wirklich wichtig ist.

Query Fan-out

Viele Suchanfragen bei AI Overviews oder ähnlichen LLMs zerlegen eine Suchanfrage in mehrere verwandte Suchen, um möglichst ganzheitliche, umfangreiche und zugleich detaillierte Antworten zu liefern. Das sogenannte „Query fan-out“ fächert also Suchanfragen in mehrere Subanfragen auf und bastelt eine Art Kontext-Cluster. Das Tool otterly.ai gewährt ungefähre Einblicke, wie ein solches Query Fan-out aussehen könnte.

Wer zum Beispiel nach den wichtigsten Sehenswürdigkeiten in Wien sucht, aktiviert womöglich Queries für:

• schönste Orte in Wien

• Geheimtipps in Wien

• beste Jahreszeit für Sightseeing in Wien

• wie viel Zeit für einen Sightseeing-Trip nach Wien planen

• zahlt sich der Vienna Pass aus

• Transportmöglichkeiten für Sightseeing-Touren in Wien

• Sehenswürdigkeiten für Familien mit kleinen Kindern in Wien

• Sehenswürdigkeiten für romantische Wochenenden in Wien

• die bestbewerteten Museen und Kunstgalerien in Wien

Daraus setzt Googles KI-Suche eine möglichst umfassende Antwort mit weiterführenden Links und Fragemöglichkeiten zusammen.

Echtzeitdaten im Fokus

Um diese und ähnliche Informationen zu beziehen, reicht in der Regel ein Blick auf den sogenannten „Trainingsdatensatz“ – die für das „Anlernen“ der KI verwendeten Informationen – nicht aus. Beispielsweise können sich Öffnungszeiten für Sehenswürdigkeiten in der Zwischenzeit verändert haben, ebenso Preise, Programme oder Angebote. Deswegen werden Echtzeitdaten aus der tatsächlichen Google-Suche verwendet. Auch wenn man selbst gerade keine klassische Suchanfrage durchführt, übernimmt die KI das in vielfältiger Ausführung, um dem Nutzer möglichst präzise und aktuelle Informationen zu bieten.

Die Rolle traditioneller Suchsignale

Wenn Google selbst für viele Anfragen in AI Overviews Echtzeitdaten verwendet, dann kann die klassische Suchmaschinenoptimierung noch lange nicht tot sein. Tatsächlich spielt SEO weiterhin eine wichtige Rolle für alle KI-Bemühungen und gilt in der Regel sogar als mehr als solide Basis für alle weiteren Optimierungsschritte. Die Quality Rater Guidelines, die zur objektiven Bewertung von Content herangezogen werden, sollen zu möglichst guten, hilfreichen und korrekten Informationen führen. Unter anderem wichtiger denn je sind folgende von Stein genannten Punkte:

• Deckt der Content den User Intent komplett ab?

• Gibt es Quellen für die eigenen Aussagen?

• Werden Zitate und Quellennachweise angeführt?

• Handelt es sich um einzigartige Inhalte oder wird einfach nur wiedergekaut?

Zugleich geht es der KI-Suche nicht darum, Gesprächsstrukturen herkömmlicher Chatbots abzubilden, sondern weiterhin auf geballte Informationen zu setzen. Deswegen werden unter anderem Anti-Spam-Guidelines einbezogen und generell nach Quellen mit größtmöglicher Autorität gesucht, um auch tatsächlich korrekte und relevante Anfragen zu bieten. Aus dieser Perspektive kann AI Overviews als Erweiterung des klassischen Google-Ansatzes und nicht als typisches LLM-Tool gesehen werden.

User Intent verstehen und einbeziehen

Ein Geheimrezept, um bei KI-Suchanfragen möglichst stark und verlässlich zu ranken, gibt es allerdings nicht. Klar, klassische Suchmaschinenoptimierung bleibt wichtig, ebenso wie die Quality Rater Guidelines und ein Fokus auf Autorität sowie ordentlich belegte Inhalte. Stein selbst empfiehlt über die Beweggründe für die KI-Nutzung nachzudenken. Warum verwenden User AI Overviews? Was wollen sie mit ihren Antworten erreichen? Auf diesen Prinzipien baut guter Content auf, gibt klare und möglichst kompakte Antworten auf Fragen, und bezieht den gesamten User Intent in Aufbau und Gestaltung ein.

Gleichzeitig ist der Query Fan-out keine Anleitung, um eigene Inhalte möglichst weit auszudehnen. Ja, Content-Cluster mit aufeinander verlinkenden Seiten zu ähnlichen Themenkreisen können sinnvoll sein, doch hilft es auf keinen Fall, weiter und weiter aufzublasen, über den User Intent hinaus. Klare Aussagen, exaktes Targeting und entsprechende Abdeckung der Search Journey verbinden klassisches SEO mit gezielten KI-Maßnahmen und machen den eigenen Content zukunftstauglich.

Quelle: www.searchenginejournal.com

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