Die klassische Online-Suche befindet sich in einem Wandel: Sprachmodelle und KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity gewinnen zunehmend an Bedeutung. Während klassische Rankings an Relevanz verlieren, rückt AI-SEO immer mehr in den Vordergrund. Doch wie können Inhalte so optimiert werden, dass KI-basierte Systeme sie erkennen, verstehen und bevorzugt verwenden? Dieser Blogbeitrag gibt einen sorgfältigen Überblick über AI-Optimierung und zeigt, wie Ihre SEO (Suchmaschinenoptimierung) gezielt dafür angepasst werden sollte.
AI-SEO – KI-Optimierung für Ihre Webseite
WEBneo Blogbeitrag
Wie Sie mit AI-SEO Ihre Sichtbarkeit steigern
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Was ist AIO?
AIO steht für AI-Optimierung, also KI-Optimierung. Häufig wird dabei auch von der AI-SEO gesprochen – was ein Unterbegriff der SEO ist. AI-Optimierung beschreibt gezielte Anpassungen von Webseiten und deren Inhalten, damit diese in den Ergebnissen KI-geschützter Suchen erscheinen. Dabei geht es vor allem um die konsequente Weiterentwicklung klassischer SEO-Strategien – angepasst an das KI-Suchverhalten.
Grob gesagt, sollen die Inhalte einer Webseite also so aufbereitet werden, dass diese von einem KI-Modell verstanden, zitiert und in seiner Antwort priorisiert werden können. Es soll also die bestmögliche Präsenz in KI-getriebenen Informationssystemen erreicht werden. Dabei ist es wichtig zu verstehen, dass statt Keywords bei der AI-SEO vor allem semantischer Kontext, Relevanz und Vertrauenswürdigkeit im Fokus stehen.
Warum ist AI-Optimierung wichtig?
KI-Suchmaschinen und LLM-Systeme (Large Language Models) sind immer häufiger die erste Anlaufstelle für Nutzer, wenn es um die Suche nach Informationen geht. Die „klassische“ Suche (z. B. bei Google) wird dabei zunehmend durch KI-Antworten (z. B. AI-Overview von Google) ergänzt. Nutzer und Nutzerinnen formulieren immer mehr Fragen direkt an ein KI-System wie ChatGPT oder Gemini, da sie nicht mehrere Seiten nach Informationen durchsuchen wollen. Diese veränderte Conversational Search beeinflusst auch, wie Inhalte angezeigt werden.
Das Erscheinen in den KI-Suchumgebungen kann hier zum Vorteil werden, denn diese sichern zusätzliche Reichweite und Relevanz gegenüber nicht AI-optimierten Inhalten. LLMs bevorzugen klare Strukturen, präzise Informationen und Antworten in natürlicher Sprache – genau darauf zielt die AI-SEO ab.
Was sind LLMs?
LLMs, oder auch Large Language Modelle genannt, sind KI-gestützte Systeme, die aus Milliarden von Textbausteinen trainiert und anschließend für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt wurden. Es handelt sich also um ein großes, generatives Sprachmodell. Diese Modelle verstehen Fragen in natürlicher, menschlicher Sprache, verarbeiten diese und können sie zudem selbst generieren. Sie sollen also wie ein menschlicher Gesprächspartner agieren.
Für die Beantwortung von Fragen oder anderen Interaktionen kombinieren Sie dabei kontextrelevante Informationen und formulieren dann eine eigenständige Antwort. Die meisten dieser Modelle lernen dabei aktiv während der Interaktion weiter.
Hier sind einmal die bekanntesten LLMs: ChatGPT, Gemini, Claude und DeepSeek.
Was machen LLMs aus?
Large Language Modelle verarbeiten die ihnen gestellten Anfragen kontextbezogen. Das bedeutet, sie matchen nicht nur die passenden Keywords, sondern auch, ob der Inhalt zu der gestellten Frage passt. Dabei werden diese Antworten im direkten Dialog geliefert, ohne dass der Nutzer zuvor mehrere Webseiten nach den Informationen durchsuchen muss. Sie lernen aus den Informationen der Nutzer und können sich dadurch kontinuierlich verbessern.
Herausforderungen für die SEO mit der AI-Optimierung
Im Zusammenhang mit der „klassischen“ SEO ergeben sich, dank der neuen Systeme und wie diese arbeiten, einige Herausforderungen. Ein Beispiel dafür ist die Einführung der AI-Overview von Google. Diese KI-Übersicht kann je nach Suche zu Beginn einer SERP erscheinen und ist eine zusammengefasste Übersicht bzw. Antwort zu dem Gesuchten. Durch diese KI-Antwort wird zum einen die Zero-Click-Search erhöht und zum anderen rücken die gesponserten und organischen Suchergebnisse weiter nach unten. Alle aktuellen KI-Systeme auf dem Markt besitzen trotz der riesigen Datenmengen, mit denen sie trainiert wurden, Daten- und Wissenslücken. Gerade neuere Informationen sind daher eher seltener in den Antworten enthalten. Um dies zu umgehen, werden bei einigen KI-Modellen mittlerweile KI-Crawler eingesetzt, die wie die Suchmaschinen-Crawler von Google eine Webseite nach Informationen durchsuchen. Wie auch der Google-Crawler besitzen diese aber auch nur ein bestimmtes Budget, weshalb hier Anpassungen getroffen werden sollten – bisher galten ein hoher Platz in den Suchergebnissen, viele Klicks und viel Reichweite.
Eine weitere Herausforderung liegt darin, dass bei der AI-SEO-Sichtbarkeit nicht gleich Traffic bedeutet. Bei der AI-SEO liegt der Fokus darauf, in den Ergebnissen genannt zu werden, und weniger darauf, dass dadurch mehr Nutzer auf die Seite kommen.
Maßnahmen für die AI-SEO
Um den neuen Herausforderungen entgegenzuwirken, gibt es einige Möglichkeiten, um Ihre Webseite auch für KI-Suchen anzupassen. Dabei sollte vorab erwähnt werden, dass viele der Hauptaspekte der „klassischen“ SEO bestehen bleiben – es kommen nur neue Impulse dazu.
Inhaltliche Strukturierung
KI-Modelle benötigen klare, gut gegliederte Inhalte, welche durch semantische Markups, wie strukturierte Datentypen, Tabellen, FAQs und mehr, unterstützt werden. Dabei ist es wichtig, dass Antworten konkret, konsistent und vollständig formuliert werden, denn KI-Systeme mögen klare, faktisch fundierte Aussagen. Dabei sollten die Expertise, Autorenprofile und Markenautorität für LLMs klar erkennbar sein. Dies führt dazu, dass die Informationen verlässlicher auf die KI wirken.
Vereinfacht gesagt bedeutet das: Ihre Inhalte sollten sowohl für Menschen als auch für Maschinen aufbereitet sein. Dazu gehören ebenfalls die Metadaten. Nur so ist es für eine KI einfach, zu erkennen, worum es auf Ihrer Webseite überhaupt geht.
Prompt- und Query-Optimierung
Ihre Webseiten-Titel, Headings und Teaser sollten so formuliert sein, dass die „typischen“ KI-Fragen und -Formulierungen angesprochen werden. („Wie funktioniert …“, „Was ist …“, „Warum sind …“, etc.)
Dabei ist es wichtig zu wissen, dass KI-Modelle umfassende thematische Abdeckungen eines Themas (Topic Authority) mehr bevorzugen als eine einfache Keywordfülle. Relevante Keywords wie beispielsweise „ai seo“ sollten so natürlich wie möglich in den Sprachfluss integriert werden. Zudem sollte ganzheitlicher Content zu den Fachgebieten Ihrer Webseite erstellt und alle relevanten Facetten, Unterfragen und Perspektiven in den Texten abgedeckt werden. Dadurch nutzt die KI Ihre Seite vor anderen Quellen.
Des Weiteren sollten sowohl Entitäten (Personen, Orte, Produkte etc.) als auch Fachbegriffe erklärt werden. Damit wird dem KI-Modell die Zuordnung zum Nutzerkontext erleichtert. Hier ist einmal ein Beispiel dazu: Auf Ihrer Webseite geht es um nachhaltige Verpackungsmöglichkeiten. Dann ist es von Vorteil, wenn Sie relevante Einzelheiten wie faire Arbeitsbedingungen, Materialien (Palmenblätter) oder Zertifikate (FSC, LFGB, etc.) mit in den Text auf Ihrer Seite einarbeiten.
Zudem sollten die Texte eine natürliche Sprache sowie Tone-of-Voice nutzen. KI-Systeme werden in menschlicher Sprache trainiert, daher sollten auch die Inhalte auf Ihrer Webseite in einem menschlichen Schreibstil und nahe an einer Konversation gehalten werden.
Technische Grundlagen
Wie auch bei der klassischen SEO ist es wichtig, dass Ihre Seite für die KI-Crawler erreichbar ist. Daher sollte dies in der robots.txt vermerkt werden. Zudem sollten in der AI-SEO Inhalte blockiert werden, auf die der KI-Crawler keinen Zugriff erhalten soll. Auch dies sollte in der robots.txt hinterlegt oder auf noindex gesetzt werden. Die meisten KI-Suchen greifen auf diesen WEB-Index zu, dennoch gibt es auch einige KI-Crawler, die diese Anweisungen ignorieren – hier kommt die llms.txt zum Einsatz. Die llms.txt dient nicht wie die robot.txt zum Blockieren, sondern funktioniert wie ein Wegweiser. Dabei weist die llms.txt eine große Ähnlichkeit zur XML-Sitemap auf, nur dass sie für die KI-Crawler gedacht ist. Die llms.txt gibt einen strukturierten Überblick über die wichtigsten Inhalte Ihrer Seite. Zudem können die Daten auch mit Schema.org strukturiert werden, um den KI-Systemen damit die Verständlichkeit der Inhalte zu erleichtern.
Doch auch die PageSpeed-Analyse bleibt bei der AI-SEO relevant. Optimierte Ladezeiten und Mobilfreundlichkeit sowie andere Leistungsparameter können Einfluss auf das KI-Ranking nehmen.
Monitoring, Anpassung und Qualitätssicherung
Wie bei der klassischen SEO ist es auch bei der AI-SEO wichtig, die Performance zu überwachen. Daher sollten Sie die Suchsysteme verfolgen und schauen, wie die Inhalte dargestellt werden. Chat-Ergebnisdarstellungen, KI-Snippets oder AI-Overviews sollten gezielt nach Ihren Inhalten und deren Darstellungsqualität durchsucht werden. Anhand dessen können die Inhalte Ihrer Webseite dann angepasst werden. Achten Sie zudem auf veränderte Suchtrends und KI-Systemupdates, da dies zu einem veränderten Ranking Ihrer Seite in den KI-Suchen führen kann.
KI-Systeme bewerten zudem Inhalte besser, wenn diese Quellenangaben besitzen – da sie so für das KI-Modell nachvollziehbarer und glaubwürdiger wirken.
Fazit zur AI-SEO
AI-SEO ist mehr als nur ein vorübergehender Trend, sondern ein Teil der zukünftigen Sichtbarkeit und der veränderten Suchumgebung. Wer sich aktiv mit AIO beschäftigt, stellt langfristig sicher, dass Ihre Inhalte nicht nur gefunden, sondern auch verstanden und bevorzugt genutzt werden. LLMs bieten ein enormes Potenzial, bringen aber auch neue Herausforderungen mit sich. Monitoring und Anpassung, kombiniert mit strukturierten, transparenten und qualitativ hochwertigen Umsetzungen, führen zum Erfolg Ihrer Webseite. Dabei sollte dennoch immer berücksichtigt werden, dass nicht alle KI-Systeme gleich arbeiten – was also bei der einen funktioniert, kann bei der anderen nichts bewirken.
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