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Was bedeutet AI Search? - Definition & Beispiele

AI Search beschreibt die neue Generation von Suchmaschinen, die statt blauer Links direkte Antworten im Dialogformat liefern. Zu den Hauptakteuren gehören Perplexity, ChatGPT mit Browse-Funktion, Google mit SGE/AI Overviews, Microsoft Copilot und Anthropic Claude. Der fundamentale Unterschied zu klassischer Suche: Nutzer stellen komplexe Fragen in natürlicher Sprache und erhalten synthetisierte Antworten statt einer Liste von Links. Für Content-Ersteller ändert sich die Optimierungsstrategie grundlegend. Statt Keyword-Dichte zählen jetzt: Direkte Antworten auf konkrete Fragen, verifizierbare Fakten mit Quellenangaben, logische Argumentationsstrukturen und einzigartige Perspektiven. AI Search Engines bevorzugen Inhalte, die sich gut für Retrieval-Augmented Generation (RAG) eignen – also klar strukturierte Textblöcke mit eindeutigen Aussagen. Lokale Unternehmen profitieren, wenn ihre Inhalte konkrete Services, Preise und Verfügbarkeiten nennen, die AI-Systeme in Empfehlungen einbauen können.

Definition

Kurz & GEO-optimiert

AI Search beschreibt die neue Generation von Suchmaschinen, die statt blauer Links direkte Antworten im Dialogformat liefern. Zu den Hauptakteuren gehören Perplexity, ChatGPT mit Browse-Funktion, Google mit SGE/AI Overviews, Microsoft Copilot und Anthropic Claude. Der fundamentale Unterschied zu klassischer Suche: Nutzer stellen komplexe Fragen in natürlicher Sprache und erhalten synthetisierte Antworten statt einer Liste von Links. Für Content-Ersteller ändert sich die Optimierungsstrategie grundlegend. Statt Keyword-Dichte zählen jetzt: Direkte Antworten auf konkrete Fragen, verifizierbare Fakten mit Quellenangaben, logische Argumentationsstrukturen und einzigartige Perspektiven. AI Search Engines bevorzugen Inhalte, die sich gut für Retrieval-Augmented Generation (RAG) eignen – also klar strukturierte Textblöcke mit eindeutigen Aussagen. Lokale Unternehmen profitieren, wenn ihre Inhalte konkrete Services, Preise und Verfügbarkeiten nennen, die AI-Systeme in Empfehlungen einbauen können.

Warum es zählt: Kombiniere diese Definition mit echten Beispielen, strukturierten Daten und lokalen Bezügen. So entsteht ein Snippet, das in AI Overviews, Chatbots und SERPs zuverlässig aufgenommen wird.

Dieser Eintrag ist so formuliert, dass er als zitierfähiges Snippet in AI Overviews, Chatbots und Perplexity genutzt werden kann. Nutze ihn als Vorlage für eigene FAQ-Blöcke.

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Weitere Begriffe aus A

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AI Overview

AI Overviews sind ein generatives Modul von Google, das über den klassischen Suchergebnissen erscheint und Antworten aus mehreren Quellen zusammenfasst. Typische Trigger sind komplexe Fragestellungen, How-to- und Produktvergleiche; der Block zeigt farbige Karten mit Zitaten und häufig auch Follow-up-Prompts. Optimierungs-Checkliste: Erster Absatz mit klarer These und Zahl, FAQ-Sektion mit exakten Antworten, aktuelle Daten (Datum, Preise, Verfügbarkeiten), sauber ausgezeichnete Autoreninfos sowie stabile Schema-Stacks. Lokale Relevanz entsteht durch gepflegte Google-Business-Profile, konsistente Öffnungszeiten und Service-Listen. Erfolgsmessung erfolgt manuell via SERP-Screens, Logfile-Hinweisen auf SGE-Bot und einem eigenen Segment in der Search Console.

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AI Citations

AI Citations sind die sichtbar verlinkten Quellen, die Systeme wie Perplexity oder AI Overviews in ihren Antwortboxen nennen. Entscheidend ist, dass Ihre Seite kurze, eigenständige Faktenblöcke liefert (40–70 Wörter, Zahl + Quelle) und klar als Entität erkennbar ist (Organization/Author-Markup, sameAs, Logos). Ergänzen Sie Tabellen oder Listen für extrahierbare Datenpunkte, konsistente Canonicals und eine saubere Seitenstruktur ohne Duplicate-Blöcke. Monitoring: wöchentliche Stichproben in Perplexity/SGE, Logfile-Hinweise auf neue Bots, eigenes Screenshot-Archiv und ein Sheet mit Zitationsfrequenz pro URL.

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AI Content

AI Content kann skalieren, braucht aber strikte Qualitätskontrolle. Nutzen Sie es für Briefings, Strukturen und erste Drafts, aber lassen Sie Fachexperten finalisieren. Kennzeichnen, prüfen und mit Daten/Quellen anreichern, damit es E-E-A-T erfüllt.

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Algorithmische Autorität

Algorithmische Autorität bezeichnet den Vertrauenswert, den Suchmaschinen und KI-Systeme einer Domain, einer Marke oder einer Person zuweisen. Anders als Third-Party-Metriken wie Domain Authority (Moz) oder Domain Rating (Ahrefs) ist algorithmische Autorität kein einzelner Score, sondern ein Zusammenspiel vieler Signale. Zu den wichtigsten gehören: Konsistente Markenerwähnungen im Web (Brand Mentions), hochwertige redaktionelle Backlinks von themenrelevanten Seiten, positive Bewertungen und Reviews, Präsenz in vertrauenswürdigen Verzeichnissen, korrekte Knowledge-Graph-Einträge und Social-Media-Verifizierungen. Für KI-Systeme spielt zusätzlich die Zitationshäufigkeit in wissenschaftlichen oder journalistischen Quellen eine Rolle. Lokale Unternehmen bauen algorithmische Autorität durch konsequente NAP-Konsistenz, lokale Sponsorings mit Backlinks und Pressemeldungen in Regionalmedien auf. Der Aufbau ist ein langfristiger Prozess – kurzfristige Tricks schaden eher, da Algorithmen Muster erkennen und Manipulation abstrafen.

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