Was bedeuten AI Mode und Deep Search Models für bestehende SEO-Strategien?

Neben Chancen bringen AI Mode und Deep Search Models auch einige Herausforderungen und Risiken mit sich, insbesondere für traditionelle SEO-Strategien, die bisher gut funktioniert haben.

Hier die wichtigsten Problemfelder, auf die sich Website-Betreiber einstellen sollten:

Rückgang des Traffics durch KI-gestützte Suchergebnisse

Durch die zunehmende Nutzung von AI Mode und Deep Search Models verändert sich das Verhalten der Nutzer grundlegend. Suchmaschinen, insbesondere Google, beginnen zunehmend, komplexe Fragen direkt auf der Suchergebnisseite zu beantworten. Dadurch entfällt für viele Nutzer der Grund, überhaupt auf eine externe Webseite zu klicken, um Informationen zu erhalten – ein Trend, der auch als „Zero-Click-Suchen“ bezeichnet wird.

Für Betreiber von Websites wie Online-Magazinen oder Ratgeberportalen, die stark auf Suchmaschinen-Traffic angewiesen sind, birgt diese Entwicklung erhebliche Risiken. Wenn Nutzer ihre Fragen bereits durch die generierte KI-Antwort befriedigend beantwortet sehen, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass sie auf darunter aufgeführte organische Suchergebnisse klicken. Dies spiegelt sich deutlich in der Analyse von Webseitendaten wider, etwa in Form sinkender Seitenaufrufe, steigender Absprungraten oder kürzerer Aufenthaltsdauer auf der eigenen Webseite.

Beispielsweise könnte ein Online-Magazin feststellen, dass Artikel zu bestimmten Themen seltener besucht werden, da Nutzer ihre Antworten direkt von der KI erhalten. Auch Ratgeberseiten, die stark von allgemeinen Suchanfragen leben, könnten Traffic-Verluste erleben, da ihre Inhalte nun direkt in Googles generativen Antworten erscheinen.

Online-Shops sind ebenfalls betroffen: Nutzer, die früher umfassende Kategorieseiten durchstöberten, erhalten nun möglicherweise eine stark reduzierte Vorauswahl von Produkten durch die KI. Dies kann dazu führen, dass weniger Produktseiten besucht werden und potenzielle Kunden bereits in der Suchmaschine eine Kaufentscheidung treffen, ohne weitere Klicks durchzuführen. Für Unternehmen bedeutet dies, dass die Positionierung innerhalb dieser KI-generierten Vorauswahl entscheidend wird. Alternativ könnten sie durch starke Markenbildung und direkte Kundenansprache außerhalb der klassischen Google-Suche versuchen, den Nutzer dennoch zu erreichen.

Zusammengefasst führt die zunehmende Dominanz von KI-gestützten Suchergebnissen dazu, dass klassische SEO-Metriken wie Seitenaufrufe, durchschnittliche Sitzungsdauer und Klickrate an Aussagekraft verlieren. Stattdessen wird es zunehmend wichtiger, als Quelle in KI-generierten Antworten aufzutauchen oder Nutzer über alternative Kanäle wie soziale Medien, Newsletter oder Branding-Kampagnen zu erreichen. Unternehmen und Marketer müssen sich an diese neuen Bedingungen anpassen, um weiterhin erfolgreich zu bleiben.

Verlust der Kontrolle über die Darstellung

Bei klassischen Suchergebnissen konnte man durch Titel, Meta-Description und strukturierte Daten ziemlich gezielt beeinflussen, was Nutzern in den Snippets angezeigt wird.

Bei einer KI-Antwort hat man als Seitenbetreiber kaum Einfluss darauf, welcher Ausschnitt des eigenen Inhalts und in welchem Kontext er dem Nutzer präsentiert wird. Die KI könnte aus einem langen Artikel zwei Sätze herauspicken und dem Nutzer zeigen. Wenn diese aus dem Zusammenhang gerissen sind, kann das im schlimmsten Fall zu Missverständnissen führen. Zudem kann die KI Fehler bei der Zusammenfassung machen (sogenannte Halluzinationen), die der Nutzer aber unbewusst mit Ihrer Marke verbindet.

Beispiel: Ihre Webseite erwähnt, dass Produkt X nicht für eine bestimmte Anwendung geeignet ist, doch die KI versteht das falsch und behauptet, Ihr Produkt X sei die Empfehlung für genau diese Anwendung. Der Nutzer könnte dann enttäuscht werden. Dieses Szenario zeigt: Ein Risiko ist, dass KI-Systeme Inhalte falsch interpretieren. B

is KI vollends zuverlässig ist, besteht für Webseitenbetreiber immer die Gefahr, dass ihre Informationen entstellt wiedergegeben werden – was man im Nachhinein kaum korrigieren kann.

Schwieriger messbarer Erfolg

SEO-Erfolg wurde klassisch an Rankings und Traffic gemessen. Mit KI-Answers werden diese Metriken diffuser. Man könnte theoretisch super Content haben, der von der KI oft verwendet wird, aber in den Web-Analytics tauchen diese Nutzer gar nicht als Klicks auf.

Wie misst man also, ob die SEO-Maßnahmen greifen? Neue KPI könnten nötig sein, z.B. die Anzahl der Zitationen in KI-Antworten (falls das in Zukunft trackbar wird) oder indirekte Maße wie Branded Search Volume (steigen die Suchen nach meiner Marke, weil Leute sie in KI-Antworten gesehen haben?). Aktuell sind solche Daten aber schwer zu bekommen. Das erschwert die Optimierungsarbeit, denn ohne klares Feedback, welche Inhalte wie genutzt werden, tappt man etwas im Dunkeln.

SEO-Strategien müssen sich daher flexibler aufstellen und womöglich Testkampagnen fahren: z.B. gezielt Content veröffentlichen, der für KI-Antworten prädestiniert ist, und dann beobachten, ob sich Nutzerverhalten oder andere Indikatoren ändern (mehr Direktaufrufe, höhere Conversion bei bestimmten Landingpages etc.).

Anpassung der Inhalte und Strukturen

Viele Websites haben in den letzten Jahren ihre Inhalte auf klassische Suchmuster optimiert – etwa Blogartikel mit H2-Fragen, gefolgt von knackigen Antworten, um Featured Snippets abzugreifen.

Diese Taktiken müssen überdacht werden. Was gestern das Rezept für ein Featured Snippet war, ist morgen vielleicht die Grundlage für eine KI-generierte Komplettantwort, die keinen Klick mehr bringt. Es besteht also das Risiko, dass man mit alten Best Practices plötzlich ins Leere läuft. SEO-Verantwortliche müssen aktiv hinterfragen: Bringt uns diese Art von Inhalt noch Besucher oder dient er nur noch als „Futter“ für Googles KI?

Das bedeutet nicht, dass man solche Inhalte löschen sollte – schließlich tragen sie zum Gesamtwissen bei, das einen als Autorität auszeichnet. Aber es heißt, dass man ggf. neue Content-Formate einführen muss, die über das reine Beantworten von Standardfragen hinausgehen – z.B. interaktive Tools, personalisierte Empfehlungen, Community-Inhalte, die eine KI so nicht replizieren kann. Das, was einzigartig und schwer automatisierbar ist, gewinnt an Wert.

Wettbewerbsdruck und „Winner takes all“-Scenario

Wenn die KI nur eine Handvoll Quellen zitiert, wird der Wettbewerb um diese wenigen Plätze extrem hart. In der klassischen Suche konnte auch ein Rang 5 oder 6 noch nennenswerten Traffic erhalten, wenn das Snippet ansprechend war.

In der KI-Antwort hingegen gibt es vielleicht nur 3 Quellenverweise – oder im schlimmsten Fall gar keinen direkten Link, nur eine Textantwort (bei der der Nutzer aktiv aufklappen muss, um Quellen zu sehen). Das könnte zu einem „Winner takes all“-Effekt führen, bei dem einige wenige Top-Sites den Großteil der Sichtbarkeit abgreifen. Kleinere Webseiten oder Newcomer haben es dann noch schwerer, sich zu behaupten.

Für die SEO-Community stellt sich hier auch ethisch die Frage: Wie offen halten wir das Web-Ökosystem? Wenn nur noch die großen Platzhirsche von der KI genannt werden, wird es für innovative neue Seiten fast unmöglich, bekannt zu werden.

Google versichert zwar, dass man weiterhin viele Quellen berücksichtigen will und die KI keine geschlossene Blackbox sein soll​, aber ob das in der Praxis so divers bleibt, muss sich zeigen.

Dieses Risiko bedeutet für bestehende Strategien: Man sollte sich nicht alleine darauf verlassen, irgendwann von der KI berücksichtigt zu werden, sondern parallel andere Wege der Nutzergewinnung ausbauen. Diversifikation ist hier eine Versicherung gegen potenzielle Monopol-Effekte in der KI-Suche.

Schnelle Veränderungen und Lernkurve

AI Mode und ähnliche Funktionen werden ständig weiterentwickelt. Google selbst nennt AI Mode ein Experiment und rechnet mit Fehlern und schnellen Anpassungen basierend auf Nutzerfeedback​.

Für SEO-Strategen heißt das: Die Spielregeln können sich kurzfristig ändern. Was heute als Best Practice vermutet wird (z.B. die Bedeutung strukturierter Daten), könnte morgen anders gewichtet sein. Es besteht das Risiko, dass man viel Aufwand in eine Anpassung steckt, die in einem Jahr obsolet ist. Allerdings ist das in SEO nichts Neues – man denke an frühere Google-Updates.

Dennoch ist die Geschwindigkeit, mit der KI-Funktionen ausgerollt werden, hoch. Man muss bereit sein, kontinuierlich zu lernen und zu iterieren. Alte Strategien, die man jahrelang verfeinert hat, müssen vielleicht über Bord geworfen werden. Das kann organisatorisch schwerfallen (Know-how, das aufgebaut wurde, wird entwertet; Prozesse müssen umgestellt werden).

Hier ist Flexibilität gefordert. Unternehmen sollten ihre SEO-Teams weiterbilden im Bereich KI und vielleicht auch interdisziplinär denken (SEO Data Science Content Creation), um für die neuen Anforderungen gerüstet zu sein.

Fazit

Zusammengefasst stehen bestehende SEO-Strategien vor einem Umbruch. Einige Taktiken werden weniger effektiv, neue Herausforderungen tauchen auf. Doch wie bei jedem technologischen Wandel gilt: Wer die Risiken versteht, kann ihnen proaktiv begegnen.

Es wird wichtig sein, agil zu bleiben, ständig zu beobachten und bereit zu sein, den Kurs zu ändern. SEO war noch nie ein starres Feld – und mit KI wird es nun richtig dynamisch.