Studie zeigt, wie AI Search bisherige SEO-Regeln auf den Kopf stellt

Eine aktuelle Untersuchung deutscher Forschungseinrichtungen, zeigt auf, wie stark KI-gestützte Suchmaschinen das Web, wie man es bisher kannte, auf den Kopf stellt. Die Studie vergleicht traditionelle Suchergebnisse mit KI-gestützten Systemen und zeigt deutliche Unterschiede bei der Quellenauswahl. Und das hat zwei weitreichende Folgen.

Erstens ist bekannt, dass KI-Antworten zu Traffic-Einbrüchen bei Webseiten führen können, weil einfach die Notwendigkeit für User, Inhalte auf externen Webseite zu konsumieren, sinkt. Und zweitens dürfte es so sein, dass altbekannte SEO-Regeln nicht mehr gelten. Und das verändert wiederum die Zugriffe, die von KI-Suchmaschinen zu Webseiten kommen.

Forschungsteam und Methodik

Für die Analyse verantwortlich zeichnet ein Team der Ruhr-Universität Bochum sowie des Max-Planck-Instituts für Softwaresysteme (MPI-SWS) mit Standorten in Kaiserslautern und Saarbrücken. Die Forscher Elisabeth Kirsten und Jost Grosse Perdekamp verglichen die organische Google-Suche mit vier generativen Systemen: Googles AI Overviews (AIO), Gemini sowie zwei Varianten von GPT-4o von OpenAI.

Die Untersuchung, veröffentlicht als Pre-Print auf Arxiv, kommt zu bemerkenswerten Resultaten: 53 Prozent der von Google AI Overviews zitierten Domains erschienen nicht in den organischen Top-10-Treffern für identische Suchanfragen. 27 Prozent der verwendeten Quellen fanden sich nicht einmal unter den ersten 100 Google-Ergebnissen. Die Popularität der Domains wurde anhand des Tranco-Domain-Trackers gemessen.

Implikationen für die Suchmaschinenoptimierung

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Modelle Inhalte aus weniger prominenten Bereichen des Webs extrahieren und als relevant einstufen können, auch wenn diese über weniger traditionelle Popularitätssignale wie Backlinks verfügen. Dies könnte eine Neudefinition des Autoritätsbegriffs in der SEO erfordern. Die Modelle scheinen klassische Link-Rank-Kriterien teilweise durch andere Faktoren zu ersetzen, etwa die Eignung von Inhalten für maschinelle Synthese.

Identifizierte Schwächen

Die Studie zeigt auch Limitationen der generativen Suche auf. Die KI-Systeme neigen zur Informationskompression, wobei sekundäre oder mehrdeutige Aspekte häufig entfallen. Bei uneindeutigen Suchanfragen lieferte die organische Suche eine breitere Abdeckung verschiedener Interpretationen.

Ein weiteres Problem betrifft die Aktualität: GPT-4o versagte laut Ars Technica bei Trend-Themen häufig und forderte zusätzliche Informationen an. Googles AI Overviews, die seit diesem Jahr auch in Deutschland verfügbar sind, wurden bei zeitkritischen Anfragen in der Untersuchung fast nie aktiviert.

Schlussfolgerungen

Die Forscher empfehlen die Entwicklung neuer Bewertungsverfahren für Suchergebnisse, die über klassisches Ranking hinausgehen und Faktoren wie Quellvielfalt und Syntheseverhalten einbeziehen. Für Publisher und SEO-Verantwortliche bedeutet die Studie einerseits eine mögliche Entwertung von Investitionen in traditionelle Rankings, andererseits könnte Inhalten außerhalb der Top-10-Platzierungen eine neue Bedeutung als Datenquelle für KI-Antworten zukommen.