KI-Suchmaschinen werden mit Google, Yahoo, Bing , … um unsere Sucheinträge konkurrieren. KI basierte Suchmaschinen kombinieren den KI Gedanken mit den Informationen im Web. Daraus ergibt sich eine Suchmaschine, die Fragen spezifischer, gezielter und ohne lange Recherche beantworten kann. Neben der Antwort auf die Suchanfrage gibt es auch eine Quellenangabe, mit den Links zu den Webseiten, welche zur Beantwortung der Frage verwendet wurden.
Probeweise wird dieses Modell aktuell von OpenAI mit SearchGPT auf den Markt gebracht.
„SearchGPT könnte das Monopol von Google im Suchmaschinenmarkt ablösen, was bedeutet, dass SEO, so wie wir es kennen, grundlegend verändert wird.“
Wie unterscheidet sich die KI-Suche von der herkömmlichen Suche?
Der wohl größte Unterschied zwischen den zwei Suchmaschinensystemen ist die Frage Formulierung und die Antwortfindung. In herkömmlichen Suchmaschinen werden Fragen klar, kurz und Keyword lastig gestellt, um die besten Suchergebnisse zu finden. Die Suchergebnisse können dann durchgeklickt werden, bis die gewünschte Antwort gefunden wird.
Die KI Suche hingegen funktioniert vor allem durch Kontext, d.h. sie versteht eine Suchanfrage egal ob in Stichworten oder langen detaillierten Sätzen formuliert und bietet eine entsprechende detaillierte Antwort auf die Frage.
Funktionsweise und Technologie
Die KI-Suchfunktion kombiniert verschiedene Technologien um Fragen möglichst präzise zu beantworten. Ein wichtiger Bestandteil der Suche ist die natürliche Sprachverarbeitung, auch NLP genannt. Sie ermöglicht es, der KI, die Suchanfragen in natürlicher Sprache zu verstehen, zu deuten und darauf aufbauend die notwendigen Informationen für die Antwort abzurufen. Hierfür werden Webinhalte (Texte, Bilder, Videos) erfasst und strukturiert gespeichert. Um die Bedeutung von Begriffen und deren Beziehungen zueinander zu verstehen, wird der Kontext sowie die semantischen Zusammenhänge der Inhalte analysiert.
Ein weiteres zentrales Konzept ist die Retrieval-augmented Generation (RAG). Diese Abruf-Erweiterung erlaubt es der KI, auf externe Datenquellen zuzugreifen, relevante Informationen zu finden und diese in die Antworten einzubeziehen. RAG kombiniert das Abrufen von Informationen (Retrieval) mit der Generierung von Texten (Generation), um die Suchergebnisse weiter zu verbessern.
Ein weiterer Vorteil der KI Suchmaschine ist das nutzerfreundliche und individuelle User Erlebnis, welches anhand von gespeicherten Nutzerinteraktionen kontinuierlich verbessert wird. Hinzu kommt noch, dass diese Methode besonders Nutzerfreundlich ist, da sie eine barrierefreie Anwendung ermöglicht.
Aus dem Kontext heraus schaffen es NLP-basierte-Suchmaschinen zu „verstehen“ was der Nutzer kontextuell erreichen möchte.
Das Suchergebnis selbst wird, anders als bei herkömmlichen Suchsystemen, nicht aufgelistet, sondern als Zusammenfassung wiedergegeben.
Kernfunktionen von KI-Suchmaschinen
Konversationelle Suche
KI-Suchmaschinen ermöglichen eine konversationelle Interaktion. Die Relevanz von Keywords fällt in den Hintergrund, weshalb sich eine Durchsetzung dieser Methode auch stark auf die SEO- und Content-Strategie auswirken wird. Anstatt sich an den Keywords zu orientieren versteht die NLP-basierte-Suchmaschine den Kontext und die Nuancen der Anfrage. Da der Kontext auch bei folge-Fragen beibehalten wird ist somit ein kontinuierlicher Dialog mit der Suchmaschine möglich.
Intelligente Priorisierung von Ergebnissen
KI-Suchmaschinen nutzen bestimmte Algorithmen, um relevante Informationen zu identifizieren und zu ordnen. Zum einen wird die Häufigkeit der Suchbegriffe analysiert aber es werden auch Funktionen, wie die Position im Text und die Qualität der verlinkten Seiten berücksichtigt. Diese Algorithmen „lernen“ aus den Interaktionen mit den Suchanfragen und verbessern anhand der gesammelten Einsichten kontinuierlich ihre Systeme.
Integration visueller und interaktiver Elemente
Neben den inhaltlichen Informationen durchsucht die KI das Internet auch nach visuellen Abbildungen wie Fotos, Videos oder Grafiken. Diese Funktion ermöglicht es, komplexe Informationen leichter verständlich zu machen und alle möglichen Suchergebnisse zu gewährleisten. Diese Kernfunktion trägt positiv zu der benutzerfreundlichen Sucherfahrung bei.
KI-Suchmaschinen vs. traditionelle Suchmaschinen
Die intelligente-Suchmaschine ist dazu in der Lage, anhand von NLP-Techniken nicht nur das Suchwort, sondern den Kontext zu verstehen. Daraus ergibt sich, dass man nicht für jedes Thema eine einzelne Suchanfrage abschicken muss, sondern direkt alle benötigten Informationen anfragen kann. Auf diesen Frage-Text basierend generiert die KI-Suchmaschine aus mehreren Quellen einen zusammengefassten Antworttext.
Traditionelle Suchmaschinen können solche komplexe Fragen nicht beantworten. Hier wird eine Liste von relevanten Webseiten angezeigt. Der Nutzer liest sich durch die Webseiten bis er/sie die gewünschten Antworten gefunden hat.
Die unterschiedlichen Antwortformate spielen eine große Rolle dabei zu welcher Suchmaschine User tendieren. Die NPL-basierte Suchmaschine erweist sie sich als effizienter, da weniger Aufwand betrieben werden muss, um zu einer Antwort zu kommen. Andererseits können User in einen interaktiven Dialog treten und gezielte Antworten auf Folge-Fragen erhalten, da die KI den Kontext zur vorherigen Frage erkennt. Auch bietet die neue Suchmöglichkeit eine personalisierte Erfahrung, da die Antworten auf den aktuellen Nutzer zugeschnitten sind.
Die traditionelle Suchmaschine liefert zwar schneller Ergebnisse, jedoch lässt sich diskutieren, ob die Zeit letztlich nicht gleich ist. Bei der traditionellen Suche wird zusätzliche Zeit benötigt, um die gesuchte Antwort zu finden, während diese bei KI-Suchmaschinen direkt angezeigt wird.
SEO für KI-Suchmaschinen
Das SEO, so wie wir es kennen wird sich mit NPL-basierten Suchmaschinen verändern. Links werden zwar bei Antworten angezeigt, die Wahrscheinlichkeit, dass der User diese auch anklickt ist allerdings gering. Schließlich hat er/sie alle wichtigen Informationen schon erhalten und muss die Webseite darum in vielen Fällen gar nicht mehr aufrufen. Für den Nutzer ist das vorteilhaft, für Unternehmen und Webseiteninhaber weniger – diese Funktion führt potenziell zu einem Rückgang des organischen Traffics und der Click rate.
Auch bestehende SEO-Strategien müssen überarbeitet werden und an die Fähigkeiten von KI-Suchmaschinen angepasst werden, den Kontext und die Absicht hinter Suchanfragen zu verstehen.
Das heißt der Fokus fällt weg von Keywords und hin zur kontextuellen Orientierung. Texte müssen an eine natürliche und konversationsbasierte Sprache angepasst werden. Aber nicht alle Keywords verlieren an Relevanz, Long-Tail-Keywords zum Beispiel gewinnen an Bedeutung, da sie die natürliche Sprachsteuerung besser widerspiegeln. Darüber hinaus muss sich SEO trotz der Long-Tail-Keywords künftig mehr auf die semantische Bedeutung und den Kontext von Inhalten konzentrieren.
Technische SEO-Aspekte
Auch im technischen-SEO gibt es Anforderungen, die in Bezug auf KI-Suchmaschinen berücksichtigt werden müssen. Die Implementierung von strukturierten Daten hilft dabei, dass Inhalte besser verstanden und interpretiert werden können.
Fazit
KI-Suchmaschinen verändern unser Suchverhalten indem es traditionelle Suchmaschinen mit KI und natürlicher Sprachverarbeitung kombiniert. Statt einer Liste von Links liefert es präzise, kontextbasierte Antworten. Dadurch ermöglichen sie eine effizientere und benutzerfreundlichere Sucherfahrung.
Wenn sich dieses Modell endgültig durchsetzt wird auch das SEO, wie wir es kennen, grundlegend verändert: Der Fokus fällt weg von Keywords und mehr auf dem Kontext der Anfrage. Für Nutzer bietet die KI-Suche eine schnellere und personalisierte Antwort. Unternehmen hingegen müssen ihre SEO-Strategien anpassen, um weiterhin relevant zu bleiben.
