KI-Übersichten in der Google Suche: Auswirkungen und Strategien für 2025

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Was sind KI-Übersichten und wie funktionieren sie?

KI-Übersichten (auch "AI Overviews" genannt) stellen eine bedeutende Neuerung in der Google Suche dar, die seit 2024 schrittweise in verschiedenen Märkten eingeführt wurde und nun auch nach Europa kommt. Bei dieser Funktion handelt es sich um KI-generierte Zusammenfassungen, die direkt in den Suchergebnissen erscheinen und die relevantesten Informationen zu einer Suchanfrage übersichtlich darstellen.

Die Technologie basiert auf dem Gemini-Sprachmodell von Google, das Informationen aus dem Internet analysiert, strukturiert und als kohärente Antwort präsentiert. KI-Übersichten erscheinen am oberen Rand der Suchergebnisseite und nehmen besonders auf Mobilgeräten bis zu 75-90% des Bildschirms ein.

Ein wesentliches Merkmal dieser Übersichten ist die Quellenangabe. Im Durchschnitt enthält eine KI-Übersicht Verweise auf 4,8 Links von etwa 4,5 verschiedenen Domains. Diese Quellen sind direkt anklickbar und führen zu den entsprechenden Webseiten, wobei der Nutzer oft direkt zu dem zitierten Textabschnitt weitergeleitet wird.

KI-Übersichten können nicht deaktiviert werden, was bei einigen Nutzern in den USA bereits zu Frustration geführt hat. Es existieren jedoch Browsererweiterungen wie "Hide Google AI Overviews", die diese Funktion ausblenden können.

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Interessanterweise können Nutzer in Regionen, wo KI-Übersichten verfügbar sind, über "Search Labs" in ihren Google-Einstellungen die Häufigkeit dieser Übersichten sogar erhöhen. Bei dieser Einstellung erscheinen KI-Übersichten bei nahezu 99% aller Suchanfragen, einschließlich Markensuchen.

Die Integration dieser Funktion stellt einen weiteren Schritt in Googles Entwicklung hin zu einer "Answer Engine" dar, die nicht nur Links zu relevanten Webseiten liefert, sondern direkte Antworten auf Nutzerfragen bietet.

Aktuelle Daten und Statistiken zu KI-Übersichten

Die Verbreitung von KI-Übersichten hat seit ihrer Einführung deutlich zugenommen. Nach aktuellen Daten vom März 2025 sind sie in 132 Ländern verfügbar. In den USA werden KI-Übersichten bei etwa 30% aller Suchanfragen angezeigt, während sie global gesehen nur bei etwa 2% aller Suchanfragen erscheinen.

Die Verteilung ist jedoch je nach Branche und Themengebiet sehr unterschiedlich. Besonders häufig treten KI-Übersichten in folgenden Bereichen auf:

• Gesundheitsthemen: Überraschenderweise führend trotz potenzieller Risiken bei medizinischen Informationen
• Bildungsinhalte: Besonders bei How-to-Anleitungen und Erklärungen
• Reise- und Tourismusanfragen: Mit teilweise interaktiven Elementen

Ein typisches Merkmal der Suchanfragen, die KI-Übersichten auslösen, ist ihre Länge. Die durchschnittliche Anfrage besteht aus 4 Wörtern, wobei 5-Wort-Anfragen am häufigsten KI-Übersichten generieren. Dies korreliert mit dem Trend zu längeren, natürlichsprachlichen Suchanfragen, die durch die zunehmende Nutzung von Sprachsuche und KI-Assistenten gefördert werden.

Interessant ist auch die Art der Anfragen: KI-Übersichten werden vorwiegend bei informativen Suchanfragen angezeigt (etwa 70%), gefolgt von kommerziellen (20%), navigatorischen (7%) und transaktionalen Anfragen (3%). Lokale Suchanfragen und Markensuchen lösen derzeit am seltensten KI-Übersichten aus.

Ein wichtiger Aspekt ist die Beziehung zwischen organischen Rankings und dem Erscheinen in KI-Übersichten:

• 33% der in KI-Übersichten zitierten Quellen stammen aus den Top-10-Ergebnissen
• Bemerkenswerte 46% der zitierten Quellen rangieren jenseits der Top-50 in den organischen Suchergebnissen

Dies deutet darauf hin, dass Google für KI-Übersichten andere Ranking-Faktoren verwendet als für die traditionelle organische Suche. Die Relevanz und Qualität des Inhalts scheint für KI-Übersichten eine größere Rolle zu spielen als die etablierte Domainautorität.

Auswirkungen von KI-Übersichten auf den organischen Traffic

Die Einführung von KI-Übersichten hat erhebliche Auswirkungen auf den organischen Traffic von Webseiten. Der offensichtlichste Effekt ist die Zunahme sogenannter "Zero-Click-Searches" – Suchanfragen, bei denen Nutzer die Antwort direkt in den Suchergebnissen erhalten und nicht auf eine Webseite klicken.

Einfluss auf verschiedene Branchen

Die Auswirkungen variieren stark je nach Branche und Webseitentyp:

• Content Publisher: Reine Informationsseiten und Nachrichtenportale sind am stärksten betroffen, da ihre Inhalte oft direkt in KI-Übersichten zusammengefasst werden
• E-Commerce: Transaktionale Seiten sind weniger betroffen, da KI-Übersichten selten bei Kaufabsichten erscheinen
• Lokale Unternehmen: Derzeit minimal betroffen, könnten aber bei Ausweitung der Funktion auf lokale Suchen Einbußen erleiden
• B2B-Seiten: Mittlere Auswirkungen, abhängig von der Art der angebotenen Informationen

Eine Datenanalyse von Kevin Indig und GrowthMemo zeigt einen durchschnittlichen Rückgang des organischen Traffics um 2,8%, wenn KI-Übersichten erscheinen und die eigene Webseite nicht als Quelle zitiert wird.

Zero-Click-Searches und CTR-Veränderungen

Vor der Einführung von KI-Übersichten lag die Rate der Zero-Click-Searches in den USA bei etwa 58% und in Europa bei 59%. Mit KI-Übersichten könnte dieser Wert weiter steigen, obwohl Google behauptet, dass Nutzer bei vorhandenen KI-Übersichten tatsächlich auf mehr Links klicken als ohne diese Funktion.

Bei bezahlten Anzeigen ist der Effekt deutlicher erkennbar:

• CTR ohne KI-Übersichten: 21,2%
• CTR mit KI-Übersichten: 9,87%

Dies entspricht einer Reduzierung um mehr als 50%. Allerdings ist zu beachten, dass bisher nur bei etwa 7% der Suchanfragen mit Anzeigen KI-Übersichten erscheinen, was die Gesamtauswirkung auf Werbekampagnen begrenzt.

Interne Daten von Websites zeigen überraschenderweise, dass der Traffic-Rückgang nicht so drastisch ausfällt wie befürchtet. Bei einer Analyse von 200 Keywords, die in KI-Übersichten erscheinen, wurde ein Rückgang von etwa 500 Klicks über einen Zeitraum von sechs Monaten festgestellt – ein signifikanter, aber nicht katastrophaler Wert.

Langfristig könnte sich jedoch der Kaufentscheidungsprozess verändern, da weniger Touchpoints zwischen Kunden und Unternehmen entstehen. Dies könnte die Möglichkeiten zur Beeinflussung der Kaufentscheidung einschränken.

Optimierungsstrategien für KI-Übersichten

Um in KI-Übersichten zitiert zu werden und damit von dieser neuen Suchfunktion zu profitieren, sind spezifische Optimierungsstrategien erforderlich, die sich teilweise von der klassischen SEO unterscheiden.

Strukturierung von Inhalten für KI-Übersichten

Die Inhaltsstruktur spielt eine entscheidende Rolle für das Erscheinen in KI-Übersichten:

1. Umgekehrte Pyramide anwenden: Jeder Abschnitt sollte mit der Kernaussage beginnen und dann in die Details gehen
2. Prägnante Antworten formulieren: Ideale Textlänge für zitierte Abschnitte liegt bei 40 Wörtern (90-170 Zeichen)
3. Wichtige Inhalte nach oben platzieren: Je weiter oben die relevante Antwort auf der Seite steht, desto wahrscheinlicher wird sie zitiert
4. Vom "Skyscraper" zum "Ranch-Style": Themen auf mehrere spezifische Seiten aufteilen statt alles in einem langen Artikel zu behandeln
5. Frage-Antwort-Format nutzen: Direkte Beantwortung häufiger Fragen erhöht die Zitierfähigkeit

Bei der Keyword-Recherche und -Auswahl sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Längere Keyword-Phrasen: Fokus auf Long-Tail-Keywords mit 4-5 Wörtern
• Konversationelle Anfragen: Natürliche Sprache und Frageformate verwenden
• Semantisch verwandte Begriffe: Synonyme und thematisch passende Wörter einbauen
• Entitäten: Spezifische Namen, Marken und Begriffe zum Thema einbinden

Die Strukturelemente des Contents sollten KI-freundlich gestaltet werden:

• Klare Überschriftenstruktur: H1, H2, H3 logisch und informativ verwenden
• Listen und Aufzählungen: Nummerierte und Aufzählungslisten für klare Strukturierung
• Tabellen: Daten übersichtlich präsentieren
• Informative Einleitung: Erste Absätze sollten die Hauptfrage direkt beantworten
• Zitate und Statistiken: Diese werden häufig in KI-Übersichten übernommen

Technische SEO-Anpassungen

Neben der Content-Optimierung sind auch technische Anpassungen wichtig:

1. Schema-Markup: Strukturierte Daten implementieren, besonders für FAQ, HowTo und andere relevante Schemas
2. E-A-T Signale stärken: Autorität, Expertise und Vertrauenswürdigkeit signalisieren
   
   • Autor-Informationen einbinden
   • Quellen zitieren
   • Aktualität sicherstellen (besonders wichtig für KI-Übersichten)
3. Backlink-Strategie: Fokus auf qualitative Backlinks von autoritativen Quellen
4. Plattformübergreifende Präsenz: YouTube und LinkedIn als häufig zitierte Quellen nutzen
5. Knowledge Graph Integration: Verbindungen zu Wikidata und Wikipedia herstellen

Eine besonders effektive Technik ist die Analyse der Kosinus-Ähnlichkeit zwischen eigenen Inhalten und bereits in KI-Übersichten zitierten Texten. Hierfür kann ein Tool wie der "Cosine Similarity Calculator" verwendet werden. Dies hilft zu verstehen, welche Textstruktur und -ähnlichkeit Google bevorzugt.

Weitere Empfehlungen umfassen:

• Regelmäßige Aktualisierung von Inhalten, besonders bei zeitgebundenen Themen
• Visuelle und interaktive Elemente einbinden, die häufig in KI-Übersichten erscheinen
• Investition in hochwertige Infografiken, die Traffic über Google Images generieren können

Tools zur Analyse von KI-Übersichten

Um KI-Übersichten effektiv zu überwachen und zu optimieren, stehen verschiedene Tools zur Verfügung. Die meisten etablierten SEO-Plattformen haben inzwischen Funktionen zur Analyse von KI-Übersichten implementiert:

• Ahrefs: Zeigt Keywords an, für die eine Webseite in KI-Übersichten erscheint
• SEMrush: Bietet ähnliche Funktionen mit detaillierten Datenauswertungen
• Bright Edge, SE Ranking, Advanced Web Ranking: Bieten ebenfalls Tracking-Funktionen

Besonders nützlich sind spezialisierte Browser-Erweiterungen:

Google AI Overview Impact Analysis:

• Analysiert Sets von Keywords auf KI-Übersichten
• Exportiert Daten in Excel-Format
• Zeigt prozentuale Anteile von KI-Übersichten für analysierte Keywords
• Identifiziert häufig zitierte Domains

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Google AI Overview Citation Analysis:

• Vergleicht Links in KI-Übersichten mit organischen Suchergebnissen
• Hilft bei der Analyse des Zusammenhangs zwischen organischen Rankings und KI-Übersichten

Für tiefergehende Analysen sind spezialisierte Tools wie Otterly (inzwischen von SEMrush übernommen) oder Profund empfehlenswert. Diese bieten detaillierte Einblicke:

• Welche eigenen Inhalte in KI-Übersichten zitiert werden
• Welche spezifischen Textabschnitte verwendet werden
• Wie hoch die eigene Sichtbarkeit in KI-Übersichten im Vergleich zu Wettbewerbern ist

Ein methodischer Ansatz zur Optimierung umfasst folgende Schritte:

1. Identifizierung relevanter Keywords mit KI-Übersichten in der eigenen Nische
2. Analyse der zitierten Quellen und deren Contentstruktur
3. Bewertung der eigenen Inhalte auf Kosinus-Ähnlichkeit
4. Strukturelle Anpassungen basierend auf den Erkenntnissen
5. Kontinuierliches Monitoring der Ergebnisse

Durch diesen datengestützten Ansatz können Webseiten ihre Chancen maximieren, in KI-Übersichten zitiert zu werden.

Zukunftsprognosen und Entwicklungen

Google plant laut eigenen Angaben, KI-Übersichten bis Ende 2025 auf über eine Milliarde Nutzer auszuweiten. Dies deutet auf eine erhebliche Expansion in weitere Märkte und Sprachräume hin, einschließlich des deutschsprachigen Raums.

Die Funktion befindet sich noch in einer Testphase und entwickelt sich ständig weiter. Sowohl das Erscheinungsbild als auch die Funktionsweise von KI-Übersichten könnte sich in den kommenden Monaten verändern. Ein Beispiel hierfür ist die kürzlich beobachtete Wiedereinführung von Textlinks innerhalb der KI-Übersichten, was Kevin Indig als "Going full Circle" bezeichnet – ein Zurück zu klassischen Suchergebnissen innerhalb der KI-Funktion.

Zu erwartende Entwicklungen umfassen:

• Erhöhte Präzision: Verbesserte KI-Modelle werden genauere und nuanciertere Antworten liefern
• Erweiterte Interaktivität: Mehr interaktive Elemente innerhalb der KI-Übersichten
• Branchenspezifische Anpassungen: Unterschiedliche Darstellungsformen je nach Themengebiet
• Lokale Anpassungen: Berücksichtigung regionaler Besonderheiten und Vorschriften
• Integration von Structured Data: Stärkere Nutzung strukturierter Daten für spezifische Inhaltstypen

Besonders interessant ist die Frage, wie KI-Übersichten in stark regulierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen in Europa implementiert werden. Anders als in den USA könnte die strengere europäische Regulierung zu Einschränkungen führen, besonders bei medizinischen Themen.

Für Webseitenbetreiber wird es zunehmend wichtig, eine zweispurige Strategie zu verfolgen:

1. Optimierung für KI-Übersichten: Bei informativen Inhalten
2. Fokus auf transaktionale Keywords: Für direkte Conversions, die weniger von KI-Übersichten betroffen sind

Langfristig könnte sich das gesamte Content-Marketing von langen, umfassenden Artikeln hin zu spezifischeren, präziseren Inhalten entwickeln, die einzelne Aspekte eines Themas gezielt behandeln. Diese Entwicklung entspricht sowohl dem Nutzerverhalten im Zeitalter der KI als auch den Anforderungen der KI-Übersichten.

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