Kaum ein Thema hat 2025 die Digitalbranche so beschäftigt wie AI Search. Und das wird sich 2026 auch nicht ändern. Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: 34 % der US-Amerikaner nutzen mittlerweile ChatGPT – fast doppelt so viele wie noch 2023. Perplexity verzeichnet 780 Millionen Suchanfragen monatlich. Und wenn Google AI Overviews anzeigt, sinkt die Klickrate auf externe Links von 15% auf 8%.
Die Konsequenz für Unternehmen: Wer in KI-generierten Antworten nicht vorkommt, existiert für einen wachsenden Teil der Nutzer schlicht nicht. Klassisches SEO allein reicht nicht mehr aus. In der Branche ist die Goldgräberstimmung ausgebrochen. Und die wird anhalten. Ist das berechtigt? Mal sehen. Jetzt machen wir erstmal sutsche und fangen vorne an. Dieser Artikel fasst zusammen, was wir aus der aktuellen Forschung und unserer Projektarbeit über AI-Search-Optimierung gelernt haben. Konkret und praxisnah.
AI Search bezeichnet Suchsysteme, die nicht mehr nur die bekannten Suchergebnisse wie Bei Google oder Bing (also in Listenform mit Links) auflisten, sondern direkte Antworten aus verschiedenen Quellen synthetisieren. Das manifestiert sich in drei Formen:
Google AI Overviews erscheinen aktuell bei etwa 18 % aller Suchanfragen direkt über den organischen Ergebnissen. Tendenz steigend. Sie beantworten die Frage oft so vollständig, dass kein Klick mehr nötig ist.
Rich Snippets mit strukturierten Daten erzielen bis zu 82 % höhere Klickraten. Sie bilden die Brücke zwischen klassischer Suche und KI-Antworten.
LLM-Suchen wie ChatGPT, Perplexity oder Claude kennen keine Rankings. Entweder wird Ihre Website als Quelle zitiert – oder sie existiert in diesem Kontext nicht. Position 2 gibt es nicht.
Die gute Nachricht: Wer bereits solides SEO betreibt, hat einen Vorsprung bzw. ist auf einem guten Weg. Viele Grundlagen bleiben relevant – Core Web Vitals, Crawlability, E-E-A-T, semantische Struktur. Die Frage ist nicht SEO oder GEO (Generative Engine Optimization), sondern: Wie erweitere ich meine bestehende Arbeit? Der entscheidende Unterschied: SEO optimiert für Rankings in den Suchergebnisse. GEO optimiert dafür, als zitierwürdige Quelle in KI-Antworten zu erscheinen. Das erfordert wiederum teilweise andere Ansätze. Die GEO-Studie von Aggarwal et al. (2024) hat das belegt: Einfaches "Keyword Stuffing" führt bei KI-Systemen zu 10% schlechterer Sichtbarkeit gegenüber nicht-optimierten Inhalten. Large Language Models erkennen unnatürliche Textmuster und bewerten sie als weniger vertrauenswürdig. Der Content sollte anders aufbereitet und strukturiert werden.
Die GEO-Forschung hat systematisch untersucht, welche Faktoren die Sichtbarkeit in KI-Antworten beeinflussen. Das Ergebnis lässt sich am Ende auf drei Säulen verdichten – und diese wirken nicht additiv, sondern multiplikativ. Eine Schwäche in einem Bereich kann exzellente Leistung in anderen Bereichen zunichtemachen.
Content
KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die direkte Antworten liefern, Fakten mit Quellen belegen und konkrete Zahlen enthalten. Die GEO-Benchmark-Studie (Aggarwal et al., 2024) hat verschiedene Optimierungsstrategien an 10.000 Suchanfragen getestet. Die voraussichtlichen Verbesserungen stammen aus der Studie und können natürlich abweichen:
Quotation Addition (+40 % Sichtbarkeit): Das Einbeziehen von Zitaten aus vertrauenswürdigen Quellen ist die effektivste Einzelmaßnahme
Statistics Addition (+30–40 % Sichtbarkeit): Konkrete Zahlen verbessern die Zitierbarkeit erheblich
Cite Sources (+30–40 % Sichtbarkeit): Explizite Quellenangaben erhöhen das Vertrauen
Fluency Optimization (+15–30 % Sichtbarkeit): Klarer, lesbarer Text wird bevorzugt
Authoritative Tone (geringer Effekt): Ein autoritativer Schreibstil allein zeigt wenig Wirkung.
Die Kombination mehrerer Methoden wirkt überproportional. Die beste Kombination (Fluency Optimization + Statistics Addition) übertrifft jede Einzelstrategie um mehr als 5,5%. Und: Bei Perplexity.ai wurden die Ergebnisse mit bis zu 37% Sichtbarkeitsverbesserung bestätigt.
Code
KI-Systeme sind Maschinen. Sie brauchen maschinenlesbare Daten. Die Studie von Chen et al. (2025) formuliert es prägnant: Websites müssen sich als API für KI-Systeme verstehen. Websites, die es Ki Agenten einfach machen diese zu lesen, werden bevorzugt.
Schema Markup (JSON-LD): Der wichtigste technische Faktor. Organization, Product, Article, FAQ, Person – je mehr Seitentypen korrekt ausgezeichnet sind, desto besser.
Semantische HTML-Struktur: Korrekte Hierarchie von Überschriften, Listen, Tabellen hilft KI-Systemen, Zusammenhänge zu verstehen.
Informationsarchitektur: Logische URL-Strukturen, interne Verlinkung und thematische Cluster erleichtern Crawling und Kontexterkennung.
Credibility
KI-Systeme zitieren nur Quellen, denen sie vertrauen. Die Analyse von Chen et al. (2025) zeigt dabei deutliche Unterschiede zwischen den Systemen:
ChatGPT: 93,5 % Earned Media, 6,5% Brand Content, 0% Social – extrem fokussiert auf Drittquellen
Claude: 87,3 % Earned Media, 6,8% Brand, 5,9% Social – ähnlich konservativ
Perplexity: 67,4 % Earned Media, 8,8% Brand, 23,8% Social – diverser, inkl. YouTube und Reddit
Gemini: 63,4 % Earned Media, 25,1% Brand, 11,5% Social – stärkster Brand-Anteil
Für Claude und ChatGPT ist Earned Media – also unabhängige Berichterstattung, Experten-Reviews, Fachpublikationen – der entscheidende Faktor. Neben dem Owned Content, also dem Inhalt auf den eigenen Seiten, sollte auch ein Fokus darauf liegen auf den Earned Media Kanälen stattzufinden. Ein klassisches PR Thema.
Ein bemerkenswertes Forschungsergebnis: GEO hilft kleineren Websites überproportional. Die Studie von Aggarwal et al. zeigt, dass Websites auf Rang 5 der Google-Suchergebnisse durch GEO-Optimierung bis zu 115% mehr Sichtbarkeit in KI-Antworten erreichen können – während Top-1-Websites teilweise sogar Sichtbarkeit verlieren (-30,3% bei Cite Sources).
Der Grund: Traditionelle Suchmaschinen bewerten Faktoren wie Backlink-Anzahl und Domain-Autorität, die für kleine Content-Ersteller schwer zu erreichen sind. Generative Engines hingegen konditionieren ihre Antworten stärker auf den tatsächlichen Inhalt. Das eröffnet neuen Akteuren Chancen – vorausgesetzt, sie optimieren richtig.
Die drei Faktoren wirken multiplikativ, das bedeutet:
Guter Content, schlechter Code: Sie haben den besten Guide-Artikel zu Ihrem Thema – mit Statistiken, Quellen, klaren Empfehlungen. Aber ohne Schema Markup kann die KI ihn nicht effizient verarbeiten. Oder noch schlimmer: ihre Seite ist nicht crawlbar. Ergebnis: Der weniger gute, aber strukturierte Artikel Ihres Wettbewerbers wird zitiert.
Perfekter Code, fehlende Credibility: Ihre Website hat vollständiges Schema Markup und perfekte Struktur. Aber Sie sind eine neue Marke ohne Erwähnungen in Fachmedien. Ergebnis: Die KI vertraut etablierten Quellen mehr.
Hohe Credibility, schwacher Content: Ihr Unternehmen wird regelmäßig in der Fachpresse erwähnt. Aber Ihre Website-Inhalte sind marketinglastig und liefern keine klaren Antworten. Ergebnis: Die KI zitiert Sie für allgemeine Erwähnungen, aber nicht für konkrete Empfehlungen.
Die größte Lücke bei den meisten Websites ist das Schema Markup. Hier liegt ungenutztes Potenzial – für bessere Google Rich Snippets heute und AI-Sichtbarkeit morgen. Das Problem: Schema Markup manuell zu erstellen und aktuell zu halten ist aufwendig und erfordert technisches Know-how.
enhancely ist ein SaaS Tool, dass unter anderem durch SUTSCHE entwickelt wurde. Es automatisiert die gesamte Schema-Pipeline:
Analyse: Automatische Erkennung von Seitentypen – Artikel, Produkte, FAQs, Organisationen, Personen
Generierung: Valides, Google-konformes Schema Markup im JSON-LD-Format
Aktualisierung: Automatische Updates, wenn sich Inhalte ändern
Integration: Systemagnostisch - für alle gängige CMS und Shop-Systeme. Egal ob headless oder template-basierte Auslieferung. Mit einer Handvoll Code Zeilen ist das integriert und versorgt alle Seiten mit Schema Daten.
enhancely adressiert also den Code-Faktor und ermöglicht es Maschinen die Websites und Shops besser zu lesen und zu verarbeiten. Durch automatisierte, kontinuierlich aktuelle strukturierte Daten werden Ressourcen frei, die Unternehmen in Content und Credibility investieren können.
Mehr zu enhancely auf der enhancely.ai Website.
Die ehrliche Antwort: Ja und Nein. Die meisten modernen Systeme unterstützen Schema.org grundsätzlich – die technische Möglichkeit ist vorhanden. Was in der Praxis fehlt:
Vollständige Implementierung: Viele Systeme bieten nur Basis-Schema für Produkte oder Artikel. Komplexere Typen wie FAQPage, HowTo, LocalBusiness oder Person fehlen oft.
Konsistente Aktualisierung: Schema Markup muss mit den Inhalten synchron bleiben. Manuell ist das kaum leistbar.
Validierung: Falsches Schema Markup kann schlimmer sein als gar keines.
Redaktionelle Hürden: Die Umsetzung scheitert oft an fehlenden Ressourcen oder Priorisierung im Tagesgeschäft.
Die Systeme sind theoretisch AI-ready – die praktische Umsetzung bleibt meist auf der Strecke. Genau diese Lücke schließen Automatisierungslösungen wie Enhancely.
Nein. Viele SEO-Grundlagen tragen direkt zur GEO bei. Die Strategie ist, SEO zu erweitern, nicht zu ersetzen. Schema Markup beispielsweise verbessert sowohl Google Rich Snippets als auch AI-Sichtbarkeit.
Alle drei sind notwendig, aber Credibility ist am schwersten aufzubauen und hat die größte langfristige Wirkung. Kurzfristig können Content- und Code-Verbesserungen Quick Wins liefern.
Technische Änderungen (Schema Markup) können innerhalb von Wochen wirken. Content-Optimierungen brauchen ähnlich lang. Credibility aufzubauen ist ein Prozess von Monaten bis Jahren. Hinweise auf einen Zeitplan bzw. wann die Maßnahmen wirken, konnten wir nicht finden.
Nein. Die Forschung zeigt deutliche Unterschiede: Claude und ChatGPT sind mit über 87% stark auf Earned Media fokussiert. Perplexity bezieht mit 23,8% deutlich mehr Social Content ein, Gemini hat mit 25% den höchsten Brand-Anteil. Eine breite Strategie ist effektiver als die Optimierung für ein einzelnes System.
Schema Auszeichnungen haben den Zweck Informationen und Daten eindeutig zu machen. Sowas mögen AI Bots. Die Forschung zeigt: Websites mit korrektem Schema Markup werden bis zu 40% häufiger als Quelle zitiert.
AI-Sichtbarkeit entsteht am Schnittpunkt von Content, Code und Credibility. Die Forschungslage bestätigt die Handlungsfelder und spannt die Möglichkeiten / Stellschrauben auf. Weitere Stellschrauben wie die viel diskutierte llms.txt Datei (im wesentlichen ist es die Idee einer Landkarte für AI Bots für die Website)
Während Credibility Zeit braucht, können Content und Code relativ schnell verbessert werden.
Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. KDD '24, August 25–29, 2024, Barcelona, Spain. Princeton University & IIT Delhi.
Chen, M., Wang, X., Chen, K., & Koudas, N. (2025). Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search. University of Toronto.
Lüttgenau, F., Colic, I., & Ramirez, G. (2025). Beyond SEO: A Transformer-Based Approach for Reinventing Web Content Optimisation. London School of Economics and Political Science.
Bagga, P. S., Farias, V. F., Korkotashvili, T., Peng, T., & Wu, Y. (2025). E-GEO: A Testbed for Generative Engine Optimization in E-Commerce. Columbia University & MIT.
Pew Research Center (2025). About a third of U.S. adults have used ChatGPT.
Pew Research Center (2025). Google users are less likely to click on links when an AI summary appears.
Berater, CEO
Bastian Sirvend, Mitbegründer von SUTSCHE und erfahrener Consultant, deckt ein breites Spektrum an Fachgebieten ab. Sein Wissen erstreckt sich von generellem Business Consulting über die Auswahl von CMS und Dienstleistern bis hin zur Anwendung von KI für Textautomation. Zudem bringt er seine Kompetenzen in der Entwicklung von Content- und Rolloutstrategien sowie im Interimsmanagement ein.
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