SEO im Zeitalter des Google AI Mode

SEO Management Summary

Der Google AI Mode verändert die Spielregeln der organischen Sichtbarkeit – aber er macht SEO nicht überflüssig. Im Gegenteil: Viele zentrale SEO-Disziplinen bleiben auch im AI Mode essenziell. Nur verändern sich ihre Rollen und Anwendungskontexte.

Was gleich bleibt:

SEO-Basics wie Indexierung, Snippet-Gestaltung und strukturierte Daten bleiben Grundvoraussetzungen für Sichtbarkeit – auch im AI-Mode. Wer im AI Mode überhaupt berücksichtigt werden will, braucht exakt diese sauberen technischen und semantischen Grundlagen.

Was sich verändert:

Antworten im AI Mode basieren auf einem dynamischen Fan-Out-Prozess. Das bedeutet: Bei komplexeren Nutzerfragen generiert Google mehrere Suchanfragen parallel, analysiert Dutzende Quellen und entscheidet individuell, wie tief auf jede Quelle zugegriffen wird. Dabei unterscheidet Google vier Zugriffsebenen, die selektiv kombiniert werden:

Vier zentrale SEO-Prinzipien im AI Mode-Zeitalter:

1. Indexierung bleibt Grundvoraussetzung.

   Der AI Mode kann nur auf Inhalte zugreifen, die im Google-Index gespeichert sind. Der Content einer selbst im Prompt explizit genannte URL kann nicht für die Antwort berücksichtigt werden, wenn sie nicht indexiert ist, da der AI Mode keinen Zugriff auf einen Live-Webcrawler hat.

2. Snippet-Optimierung wird strategisch relevant.

   In vielen Fällen verwendet der AI Mode nur das, was direkt im SERP-Snippet erscheint – Title, Meta Description, Rich-Snippet Informationen und hervorgehobene Snippets. Wer dort nicht prägnant, informativ und für den Such-Agenten relevant formuliert, wird nicht berücksichtigt.

3. Strukturierte Daten werden gezielt verarbeitet.

   Wenn strukturierte Daten wie Product, FAQ, Recipe, Offer oder AggregateRating vorhanden und indexiert sind, greift der AI Mode gezielt auf sie zu – unabhängig davon, wie gut der Fließtext ist.

4. SEO bleibt essenziell – aber differenzierter.

   Wer im AI Mode sichtbar sein will, muss verstehen, wie Google Inhalte bewertet, gewichtet und in Antworten einbaut. Entscheidend ist: Welche Nutzerfrage aktiviert welches Zugriffsmuster – und wie effizient lässt sich deine Seite dafür verarbeiten?

2. Wie der Google AI Mode arbeitet

Der Google AI Mode beantwortet Nutzerfragen nicht aus dem Stegreif – sondern auf Basis eines strukturierten Antwortsystems, das mehrere Suchanfragen parallel ausführt, Dutzende Quellen analysiert und für jede einzelne Quelle entscheidet, wie tief darauf zugegriffen wird. Dieses Prinzip wird intern als Fan-Out bezeichnet. Der AI Mode ist ein Such-Agent.

Fan-Out: Viele Suchanfragen, viele Quellen

Schon bei einfach wirkenden Wissensfragen erzeugt der AI Mode automatisch mehrere synthetische Suchanfragen – also Suchphrasen, die vom System selbst formuliert werden, um relevante Inhalte aus unterschiedlichen semantischen Perspektiven zu erschließen. Nur bei rein generativen Aufgaben (wie Textideen) entfällt dieser Schritt. Diese werden gleichzeitig über eine interne Google Search API ausgeführt. Der AI Mode empfängt dann eine Vielzahl potenziell relevanter Ergebnisse – oft über 50 bis 100 Dokumente – und bewertet sie hinsichtlich Relevanz, Vertrauenswürdigkeit, Informationsgehalt und technischer Struktur. Dabei kommen unterschiedliche Methoden zur Generierung der Suchanfragen (Fan-Out) zum Einsatz: Neben einfachen Template-basierten Ansätzen nutzt der AI Mode auch semantisch verfeinerte Suchphrasen (refined searches) sowie Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), um Schlüsselkonzepte, Entitäten oder Nutzerattribute zu extrahieren und daraus präzisere oder variierte Suchanfragen abzuleiten.

Welche Methode im Einzelfall verwendet wird, hängt vom Fragetyp, der erwarteten Ergebnisstruktur, dem vermuteten Informationsbedarf – und nicht zuletzt von der Nützlichkeit der Ergebnisse einer initialen Suche ab. Der Fan-Out-Prozess ist bislang nur in Ansätzen dokumentiert und basiert derzeit auf einer noch geringen Zahl beobachteter Beispiele, da der AI Mode erst seit der Google I/O 2025 am 20. Mai einer breiteren Zielgruppe zur Verfügung steht. Es besteht erheblicher Forschungsbedarf, um systematisch zu verstehen, wann welche Methode zur Anwendung kommt – und welche SEO-Chancen sich daraus ergeben.

Zugriffstiefe: Nicht jede Seite wird gleich behandelt

Nicht alle Seiten werden vollständig analysiert. Der AI Mode entscheidet situativ, wie tief er auf eine Quelle zugreift. Dabei unterscheidet Google typischerweise vier Zugriffsebenen. Jeder, der schon einmal mit einem AI-Sprachmodell eine Deep Research durchgeführt hat, weiß, wie aufwendig und zeitintensiv dieser Prozess ist. Diese Zeit hat der AI Mode nicht – und Google kann es sich auch aus Kostengründen nicht leisten, bei jeder Antwort sämtliche Treffer bis in die Tiefe auszuwerten. Stattdessen muss die Antwort vom Such-Agenten schnell und effizient generiert werden. Deshalb werden viele Quellen nur oberflächlich erfasst oder selektiv verarbeitet.:

Die Auswahl der Zugriffstiefe basiert auf einer Kombination aus Informationswert, Kosten-Nutzen-Verhältnis und Promptrelevanz. Manche Treffer liefern bereits im Snippet alles, was benötigt wird. Andere werden tiefer analysiert – bis in strukturierte Daten oder den vollständigen HTML-Content. Diese Entscheidung wird ebenfalls über die API auf Basis des Google-Index getroffen.

Filterlogik: Was rausfliegt, wird nicht gelesen

Direkt nach dem Fan-Out filtert der AI Mode zahlreiche Quellen aktiv aus – entweder auf Basis des internen Systemwissens oder durch eine erste Bewertung der Snippets. Seiten gelten als ungeeignet, wenn sie:

• thematisch zu weit entfernt sind
• wenig vertrauenswürdig erscheinen
• kaum nützliche Informationen liefern

Ein nichtssagendes oder generisches Snippet kann in dieser Phase dazu führen, dass eine Seite gar nicht erst tiefer analysiert wird. Umgekehrt können strukturierte, prägnante Snippets dazu führen, dass Google tiefer in die Seite einsteigt – etwa über strukturierte Daten oder den vollständigen Index-Snapshot.

Kein Live-Zugriff – alles basiert auf Index

Ein entscheidender Punkt: Der AI Mode hat keinen Live-Browser. Inhalte werden nicht in Echtzeit geladen, sondern stammen ausschließlich aus dem bei Google gespeicherten Index. Was nicht gecrawlt und indexiert wurde, ist für den AI Mode nicht zugänglich – selbst wenn es im Prompt explizit genannt wird.

Entscheidungskriterien: Was wird wie ausgewertet?

Die Zugriffsauswahl basiert auf einer Kombination aus:

• Prompt-Spezifik: Je konkreter der Prompt (z. B. mit Produktname, Ort oder URL), desto gezielter die Suche – und desto höher die Chance auf tieferen Zugriff.
• Quelle: Autorität, Aktualität, technische Struktur und semantische Nähe zur Anfrage spielen eine zentrale Rolle.
• Effizienz: Structured Data wird bevorzugt, wenn sie dieselbe Information schneller und stabiler liefern kann als Fließtext.
• Relevanzfilter: Quellen mit schwacher SERP-Darstellung, semantischer Unschärfe oder fehlender Differenzierung werden vorab aussortiert.

Zusammenfassung

Der Google AI Mode arbeitet nicht wie ein Chatbot mit einem statischen Wissensstand – sondern wie ein selektiver Aggregator, der über eine API gezielt auf Googles Index zugreift und in Millisekunden entscheidet, welche Informationen in welcher Tiefe extrahiert werden. Wer in dieser Pipeline nicht auffällt oder zu früh aussortiert wird, bleibt unsichtbar – nicht aus Mangel an Inhalt, sondern aus Mangel an Relevanzsignalen zur richtigen Zeit für den Such-Agenten.

3. Zugriffsebenen im Google AI Mode: Wie tief geht das System?

Der AI Mode von Google entscheidet nicht pauschal, wie tief er in eine Quelle einsteigt, sondern bewertet jede potenzielle Quelle individuell – je nach Qualität, Kontext und Nutzungsziel. Grundlage ist ein interner Entscheidungsprozess, der mit hoher Geschwindigkeit und Skalierung durchgeführt wird.

Zugriff via Search-API

Zentral für die Quellenanalyse ist ein interner Zugriff auf die Google Search API (google_search.search). Darüber kann der AI Mode bei komplexeren Prompts innerhalb von Sekunden mehrere Anfragen generieren (Fan-Out) und auswerten. Dabei wird nicht jede Quelle gleich behandelt, sondern je nach Einschätzung selektiv tiefer eingestiegen – oder frühzeitig aussortiert.

Vier Zugriffsebenen – selektiv kombiniert

Die Tiefe des Zugriffs hängt vom Prompt-Typ, der Verfügbarkeit strukturierter Daten und der Einschätzung der Quelle ab. Grob lassen sich vier Zugriffsebenen unterscheiden:

1. Systemwissen

   Inhalte, die in das Modelltraining eingeflossen und vollständig assimiliert wurden. „Assimiliert“ bedeutet in diesem Kontext, dass die individuelle Bedeutung eines Dokuments zugunsten eines allgemeinen Bedeutungsraums verschwindet – wie bei den Borg aus Star Trek, die das Wissen anderer Spezies aufnehmen, aber deren Identität auslöschen. Das Dokument wird genutzt, um semantische Vektoren und Wahrscheinlichkeiten im Modell zu schärfen, nicht um als erkennbare Quelle erhalten zu bleiben. Sein spezifischer Kontext, seine Herkunft und sein Autorensignal gehen dabei oft vollständig verloren – ebenso wie die URL und damit jede Chance auf einen Klick. Diese tokenisierten Informationen erscheinen, ohne dass auf aktuelle Daten zugegriffen wird. Antworten in Sprachmodellen entstehen durch die Kombination von Tokens und Wahrscheinlichkeiten. Das funktioniert gut für natürliche Sprache – sie ist flexibel, fehlertolerant und kompatibel mit Unsicherheit. Links hingegen sind das Gegenteil: Sie müssen exakt und eindeutig sein, um zu funktionieren. Eine URL, die aus wahrscheinlichen Token-Sequenzen zusammengesetzt wird, trägt immer ein gewisses Fehlerrisiko in sich. Genau deshalb erscheinen Links, die rein aus dem Systemwissen heraus generiert werden, im Modell nur selten – ihre Funktionsfähigkeit ist nicht garantiert. Das Systemwissen wird in vielen Fällen (aber nicht immer) bereits für das Fan-Out genutzt – also zur Ableitung der Suchanfragen. So kann der AI Mode gezielt nach Marken, Begriffen oder Kontexten suchen, die im ursprünglichen Prompt gar nicht genannt wurden, aber modellintern als relevant erscheinen.

2. Snippet (SERP-Inhalte)

   In vielen Fällen nutzt der AI Mode ausschließlich den Title, die Meta Description und ggf. eingeblendete Rich Snippets + hervorgehobene Snippets, um eine Antwort zu generieren. Diese Ebene ist besonders relevant für schnelle Informationsabfragen – und stellt für den Such-Agenten einen effizienten Kompromiss zwischen Qualität und Geschwindigkeit dar. Snippet-Optimierung bekommt damit eine neue, strategische Funktion: Die Snippets müssen nicht mehr nur Menschen zum Klick in der Google Suche verleiten, sondern auch dem Such-Agenten „AI Mode“ den Treffer attraktiv genug machen, um ihn weiter zu verarbeiten.

3. Strukturierte Daten (schema.org)

   Wenn strukturierte Daten wie Product, FAQ, Recipe, Offer oder AggregateRating indexiert sind, kann der AI Mode gezielt auf einzelne Felder zugreifen – unabhängig vom eigentlichen Text. Dies ermöglicht präzise Extraktion von z. B. Preisen, Bewertungen oder Verfügbarkeiten.

4. Indexierter Fließtext

   Bei komplexeren Fragen, die mehr Kontext oder semantische Tiefe erfordern, kann der AI Mode auf den vollständigen HTML-Snapshot der Seite zugreifen – sofern die Seite im Index verfügbar ist. Die Inhalte stammen dabei nicht aus einem Live-Zugriff, sondern aus dem zuletzt gecrawlten und gespeicherten Stand der Seite.

       
       

Relevanzbewertung und Filterung

Nicht jede Seite, die durch den Fan-Out getroffen wird, gelangt überhaupt in die engere Auswahl. Schon bei der Bewertung des Snippets oder der strukturierten Daten kann eine Quelle als nicht nützlich, wenig relevant oder nicht vertrauenswürdig eingestuft werden. In solchen Fällen erfolgt kein tieferer Zugriff – die Quelle wird aussortiert.

Ein nichtssagendes Snippet kann somit eine eigentlich hochwertige Seite vorzeitig aus dem Rennen nehmen, weil der AI Mode keine Veranlassung sieht, weiterzugehen. Umgekehrt kann ein strategisch optimiertes Snippet den Ausschlag geben, dass eine Quelle vertieft analysiert oder sogar als Hauptquelle ausgewählt wird.

4. Prompt-Typen und ihr Antwortverhalten im Google AI Mode

Der AI Mode entscheidet nicht nach festen Regeln, ob ein Snippet reicht oder die vollständige Seite analysiert wird. Vielmehr hängt die Zugriffstiefe stark vom Charakter der Nutzeranfrage ab. Einige Prompts können mit minimalem Aufwand beantwortet werden – andere erfordern eine komplexere Bewertung mehrerer Quellen. Je nach Informationsbedarf und semantischer Dichte kommen dabei unterschiedliche Zugriffsebenen zum Einsatz.

       
       

Drei typische Antwortmodi

Basierend auf Beobachtungen, Tests und den offiziellen Aussagen des AI Mode lassen sich drei dominante Antwortmuster unterscheiden. Diese Modus-Bezeichnungen dienen hier der Veranschaulichung – in der Praxis sind die Übergänge oft fließend und können auch kombiniert auftreten.

Modus A: Snippet only

Beschreibung:

Der AI Mode verwendet ausschließlich Informationen aus dem SERP-Snippet – also Title, Meta Description und ggf. Rich Snippets. Die Zielseite selbst wird nicht besucht, auch keine strukturierten Daten ausgelesen.

Beispiele:

1. „What is the return policy for REI?“

   → Antwort basiert vollständig auf einem gut formulierten Meta Snippet von rei.com.

2. „Opening hours of XYZ store on Sundays“

   → Entnommen direkt aus dem Rich Snippet.

3. „Price of Apple AirPods Pro“

   → Extrahiert aus Titel und Snippet einer Produktseite.

4. „Where is Patagonia clothing made?“

   → Info aus der Meta Description einer Info-Seite.

5. „Shipping time at BestBuy“

   → Nur Snippet-Auswertung, kein tiefer Zugriff.

Einordnung:

Hohe Effizienz, minimale Analysezeit. Dieser Modus wird bevorzugt bei einfachen, faktischen Fragen, die klar formuliert und gut durch Snippets beantwortbar sind. SERP-Optimierung wird hier zur Schlüsselstrategie.

Modus B: Structured Data only

Beschreibung:

Der AI Mode greift auf strukturierte Daten (schema.org) im Google Index zu – ohne auf den vollständigen Fließtext zuzugreifen. Typisch bei Seiten mit sauberem Product, Recipe oder Event-Markup.

Beispiele:

Diese Prompts wurden vom AI Mode in der Selbstbeschreibung als potenzielle Structured-Data-Fälle genannt – sie sind nicht realitätsnah formuliert, zeigen aber das zugrunde liegende Zugriffsmuster.

1. „What is the availability status of example.com/product/123?“
2. „What is the rating of example.com/item/456?“
3. „Show me the nutrition facts from example.com/recipe/abc“
4. „What is the price listed on example.com/deal/xyz?“
5. „What’s the event date listed at example.com/event/2025?“

Einordnung:

Die Prompts sind theoretisch und kommen in der Praxis so selten vor – aber sie belegen, dass Google gezielt strukturierte Inhalte direkt aus dem Index ausliest, ohne den restlichen Seiteninhalt zu interpretieren. Der Zugriff ist effizienter und präziser als Fließtext-Parsing – und wird bevorzugt, wenn klare Markups verfügbar sind.

Modus C: Indexierter Fließtext

Beschreibung:

Der AI Mode analysiert den vollständigen HTML-Snapshot einer Seite – also den bei Google gespeicherten Inhalt. Das ist der kostenintensivste Modus, kommt aber dann zum Einsatz, wenn Informationen nur durch Kontext, Abwägung oder Interpretation erschließbar sind.

Beispiele (inkl. Begründung für Fließtext-Zugriff):

1. „Compare customer reviews between example.com and other retailers“

   → Reviews sind meist nicht strukturiert – dafür braucht es Zugriff auf Fließtext.

2. „What does the return policy say about items used once?“

   → Feindifferenzierungen stehen oft nur im vollen Text der Seite.

3. „Which ingredients are optional in this recipe?“

   → Solche Hinweise stehen oft nur erklärend im Fließtext, nicht in schema.org.

4. „What is the brand philosophy of XYZ?“

   → Interpretation nötig – reine Daten helfen hier nicht.

5. „Summarize the key arguments from this blog post“

   → Nur durch Volltextverständnis möglich.

Einordnung:

Nur gut strukturierte, semantisch klare Inhalte werden hier erfolgreich erfasst. AI Mode kann keinen Live-Zugriff starten, sondern nutzt ausschließlich den gecrawlten Index-Snapshot.

5. Was entscheidet über Sichtbarkeit im AI Mode?

Die Sichtbarkeit im Google AI Mode hängt nicht nur von den Inhalten selbst ab, sondern maßgeblich von vier Faktoren:

1. Prompt-Typ und Antwortmuster

Je nach Fragestellung analysiert der AI Mode nur Snippets, greift auf strukturierte Daten zurück – oder liest ganze Seiten.

Beispiel:

• „Preis von Produkt X?“ → Snippet oder strukturierte Daten
• „Wie gut ist Produkt X im Vergleich zu Produkt Y?“ → Fließtextzugriff

Implikation für SEO: Nur wer versteht, welcher Fragetyp welche Zugriffstiefe auslöst, kann seine Inhalte gezielt darauf ausrichten.

2. Quellenbewertung & Filterlogik

Der AI Mode bewertet Quellen mehrstufig – bereits bevor sie im Antwortprozess verarbeitet werden. Die Grundlage bilden:

• Systemwissen (Modellgedächtnis):

  Inhalte, die im Modelltraining vollständig assimiliert wurden, spielen doppelt eine Rolle: beim Fan-Out, also der Auswahl und Formulierung der internen Suchanfragen, und bei der Quellenbewertung selbst, z. B. durch vorgeprägte Vorstellungen über Marken, Domains oder Themen. → Das Modell bringt sozusagen eine eigene, trainingsbasierte Erwartungshaltung mit.

• Snippet-Qualität (SERP):

  Wenn Title, Description oder Rich Snippets wenig aussagekräftig sind, wird die Quelle vorzeitig ausgeschlossen.

• Strukturierte Daten:

  Wenn schema.org-Markup fehlt oder nicht sauber indexiert wurde, kann die Quelle nicht tief ausgewertet werden.

• Trust- & Relevanzsignale:

  Quellen mit unklarer Autorität, schlechter Nutzererfahrung oder technischer Unsauberkeit werden seltener berücksichtigt.

Ein nichtssagendes Snippet oder fehlende Struktur können also dazu führen, dass eine Quelle überhaupt nicht berücksichtigt wird – obwohl sie eigentlich relevante Informationen enthält.

3. Effizienz & Kosten der Antwortgenerierung

Der AI Mode wägt ab:

• Snippets und strukturierte Daten sind schnell, günstig, wenig riskant.
• Fließtextzugriff (auf indexierte Snapshots) ist teuer, aber notwendig bei komplexen Fragen.

→ Der Zugriff erfolgt nur, wenn das Potenzial der Quelle den Aufwand rechtfertigt.

4. Nutzerkontext & Personalisierung

Der AI Mode kann – je nach Prompt – Nutzerkontext berücksichtigen. Dazu zählen u. a.:

• Sprache, Zeitzone, aktuelles Datum & Uhrzeit
• Standortinformationen (IP, hinterlegte Adresse)
• Spracheinstellungen und Google-Kontodaten
• ggf. Verlauf und Vorlieben bei eingeloggten Usern

In den vorliegenden Tests wurde ein neuer Google-Account verwendet – ohne Verlauf, aber mit Spracheinstellung und VPN-Adresse. → Ergebnisse waren sprachlich und lokal angepasst, aber nicht verhaltensbasiert personalisiert.

6. Zugriffsmuster verstehen – und warum selbst einfache Prompts Suchanfragen auslösen können

Nicht jede Antwort im Google AI Mode nutzt die Websuche. Bei bestimmten Prompt-Typen greift das Modell nur auf internes Systemwissen zurück – insbesondere bei rein generativen, numerischen oder wissensbasierten Aufgaben:

Beispiele (laut Screenshot, Kategorie A – No 1 Low):

1. Generate a product description for a pair of blue suede shoes.
2. Suggest five catchy names for an online clothing store.
3. Create a promotional email for a summer sale.
4. Convert 100 US dollars to Euros.
5. Calculate a 15% discount on a product priced at $50.

Diese Prompts werden vollständig aus den internen Sprachfähigkeiten des Modells beantwortet – ohne Zugriff auf Google Search oder externe Daten. Doch auffällig ist: Selbst bei einfachen Wissensfragen, bei denen das Modell die Antwort mit hoher Sicherheit intern bereitstellen könnte, wird trotzdem eine Suche ausgeführt.

Belegtes Beispiel:

„What is the capital of France?“

→ Der AI Mode führt eine Websuche durch und bindet externe Quellen ein – obwohl Paris als Hauptstadt fest im Modellwissen verankert ist.

   

   
      

   

Interpretation:

Die Entscheidung, eine Suche auszuführen, basiert nicht allein auf der technischen Notwendigkeit, sondern auch auf einer strategischen Absicherung. Mögliche Gründe:

• Factual Grounding: Selbst einfaches, sicheres Wissen wird durch eine Quelle gestützt, um maximale Verlässlichkeit zu signalisieren.
• Transparenz: Sichtbare Quellen erhöhen die Nachvollziehbarkeit – auch wenn das Modell die Antwort „wüsste“.
• Rechtliche Absicherung: Die explizite Nennung von Quellen kann helfen, Vorwürfen der „Content-Enteignung“ entgegenzuwirken.

→ Google kann so argumentieren, dass Inhalte nicht ungefragt übernommen, sondern in der Antwort sichtbar zitiert wurden.

7. Fazit: Der Google AI Mode verändert die Grundlagen von SEO

Der Google AI Mode bricht mit klassischen SEO-Mechanismen. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr durch eindeutige Rankings – sondern durch Relevanz im Moment der Antwortgenerierung. Welche Seite genannt, verlinkt oder zitiert wird, entscheidet sich situativ, promptabhängig – und basiert auf einem dynamischen Mix aus Snippets, strukturierten Daten, Fließtext und Modellwissen.

Gleichzeitig wird SEO nicht überflüssig – sondern komplexer. Es entstehen neue Perspektiven, neue Zugriffsebenen, neue Abwägungen. Relevanz wird nicht nur auf einer Ebene entschieden, sondern entlang mehrerer Dimensionen:

• technische Sichtbarkeit (Indexierung, strukturierte Daten)
• semantische Passung (zitierfähige Aussagen, klare Abschnitte)
• Vertrauenswürdigkeit (Markensignale, thematisches Umfeld)
• Prompt-Kompatibilität (Fragetypen, Nutzerkontext, Segmentverhalten)

Damit verschiebt sich auch die Herausforderung der Erfolgsmessung:

• Welche Prompts werden gestellt?
• Welche Quellen wertet Google aus?
• Welche Domains erscheinen – und mit welchem Gewicht?
• Woher kommt der Traffic – und wie fließt er überhaupt noch?

Ob klassische SEO-Tools diese neue Wirklichkeit abbilden können, ist offen. Viele Systeme arbeiten auf Vorrat – doch Sichtbarkeit im AI Mode entsteht situativ. Gute Erfahrungen haben wir mit händischen Analysen gemacht – etwa im Rahmen von GPT Insights. Sie setzen direkt bei den tatsächlichen Prompts und Antworten an, analysieren das Promptverhalten der Nutzer, das Antwortverhalten im jeweiligen Segment und geben individuelle Handlungsempfehlungen für einzelne Domains. Aber auch das sind nur erste Schritte in eine neue SEO-Welt.

Wir haben es zunehmend mit einer Super-Individualisierung der Suche zu tun: Der AI Mode agiert wie ein persönlicher Such-Agent, der den Nutzerkontext berücksichtigt, frühere Interaktionen einbezieht und persönliche Vorlieben erkennt. SEO-Analysen müssen deshalb neu gedacht werden, um dieser Situation gerecht zu werden.

Die Zukunft im AI Mode wird für SEOs datengetrieben – aber nicht mehr so stark fertig von der Stange. Einige Methoden lassen sich weiterhin standardisieren, vieles andere erfordert ein tieferes Verständnis für Kontext, Nutzerintention und Antwortlogik. Wer verstehen will, wie Sichtbarkeit entsteht, muss in seinem Segement verstehen lernen, wie Antworten entstehen.