Wie verändert sich die Websuche, wenn Large Language Models (LLMs) die Trefferlisten übernehmen? 
Eine aktuelle Studie der Ruhr-Universität Bochum und des Max-Planck-Instituts für Softwaresysteme zeigt, dass Generative KI-Suchsysteme wie Google AI Overview, Gemini oder GPT-4o nicht einfach „neue Suchmaschinen“ sind – sie definieren Suche selbst neu. 

Bei RATO Digital beobachten wir dieselbe Entwicklung im Markt: Klassische SEO-Mechanismen verlieren an Gewicht, während Informationssynthese, Quellenvielfalt und Vertrauenswürdigkeit zum neuen Kern digitaler Sichtbarkeit werden. Wer heute noch für „Position 1 bei Google“ optimiert, spielt in einem Spiel, das sich bereits verändert hat. 

Von der Trefferliste zur Antwort: Wie Generative Search funktioniert 

Traditionelle Suchmaschinen zeigen eine Rangliste von Webseiten – typischerweise zehn organische Treffer, sortiert nach Relevanz und Autorität. 
Generative Search-Systeme hingegen sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen und formulieren daraus eine eigene Antwort – ein zusammenhängender Text, der auf den ersten Blick vollständig wirkt. 

Die Studie zeigt: 

• Google AI Overviews (AIO) zieht im Durchschnitt Inhalte aus 8–9 Webseiten, 

• Gemini nutzt ähnlich viele Quellen, 

• GPT-4o-Search greift selektiv auf 4–5 Quellen zu, 

• während GPT-4o (ohne aktives Retrieval) häufig nur auf internes Modellwissen zurückgreift. 

Damit verändert sich nicht nur das Format der Suche, sondern auch die Grundlage, auf der Wissen vermittelt wird. 

Neue Machtverhältnisse: Wenn KI entscheidet, was sichtbar bleibt 

Die Forscher:innen fanden heraus, dass weniger als 50 % der Quellen, die in Google AI Overviews auftauchen, auch in den klassischen Top-10-Suchergebnissen vorkommen. 
Das bedeutet: KI-Suchen greifen tiefer in das Web, ziehen Informationen aus weniger bekannten Domains und verschieben damit die Informationshierarchie. 

Für Marken und Unternehmen hat das weitreichende Folgen: 

• Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur durch Ranking-Positionen, sondern durch semantische Präsenz in vertrauenswürdigen Quellen. 

• „Citations“ in generativen Antworten werden zu neuen Relevanzsignalen. 

• Domain-Autorität allein reicht nicht mehr – entscheidend ist, ob Inhalte von KI-Systemen als verlässlich genug gelten, um in Antworten integriert zu werden. 

Mit anderen Worten: Wir bewegen uns weg von SEO für Maschinen hin zu Content für Maschinen mit Urteilsvermögen. 

Vielfalt, aber nicht immer Tiefe: Die paradoxe Logik der KI-Suche 

Spannend ist: Obwohl generative Suchsysteme mehr Quellen einbeziehen, erhöht das nicht automatisch die inhaltliche Vielfalt. Laut Studie decken LLM-basierte Suchmaschinen zwar eine ähnliche Anzahl an Themen („concepts“) ab wie klassische Suchergebnisse – sie verdichten jedoch Informationen stärker. 

Das hat Vor- und Nachteile: 

• Vorteil: Nutzer:innen erhalten schnelle, zusammenhängende Antworten ohne Klickorgien. 

• Nachteil: Ambivalente oder kontroverse Perspektiven verschwinden. 

In politischen oder wissenschaftlichen Themen – etwa bei Fragen zu Regulierung, Klima oder Gesundheit – schnitt klassische Suche in puncto Themenvielfalt und Mehrperspektivität besser ab. 

Damit stellt sich die Frage: Wird generative Suche zur Komfortfunktion oder zum Filter? 

Zeitfaktor: Wenn Modelle veralten, bevor das Ereignis endet 

Ein weiterer kritischer Befund: Zeitabhängige Informationen sind die Achillesferse generativer Suchsysteme. Modelle wie GPT-4o ohne aktive Websuche liefern bei aktuellen Themen veraltete oder falsche Antworten. Bei Trendthemen („Emmy Winners 2025“, „Falcons vs. Vikings“) zeigten sich deutliche Lücken – während Systeme mit aktivem Retrieval (z. B. Gemini, GPT-Search) deutlich besser abschnitten. 

Das verdeutlicht: 
Zukunftsfähige Suchsysteme müssen retrieval-augmentiert, zeitbewusst und transparenzfähig sein. Oder einfacher gesagt: KI ohne Internet bleibt blind. 

Neue Anforderungen an Unternehmen, Content und Marketing 

Für digitale Marken bedeutet dieser Wandel: SEO wird nicht verschwinden – aber es verwandelt sich in AIO (Answer Optimization). 

Unsere zentrale Beobachtung bei RATO Digital: 

Künftig geht es nicht mehr um Klicks auf Suchergebnisse, sondern um Zitationen in generativen Antworten. 

Das verändert Strategien auf mehreren Ebenen: 

1. Content-Architektur: Inhalte müssen modular, zitierfähig und semantisch konsistent sein. 

2. Quellenreputation: KI-Systeme bewerten Verlässlichkeit anders als klassische Algorithmen – Trust Signals wie Autorennennung, Quellenverlinkung und Aktualität werden essenziell. 

3. Markenkommunikation: Sichtbarkeit entsteht dort, wo KI-Systeme Vertrauen bilden – über Fachautorität, Kontextrelevanz und konsistente Datenstrukturen. 

4. Monitoring: Klassisches Ranking-Tracking reicht nicht mehr – künftig braucht es KI-Sichtbarkeitsanalysen, um zu erkennen, in welchen Antworten die eigene Marke vorkommt. 

Die Suche wird zur Synthese 

Generative Search markiert den Beginn einer neuen Phase digitaler Kommunikation. 
Suchmaschinen werden zu Co-Autoren von Wissen – sie strukturieren nicht mehr nur, sie interpretieren. 

Das bringt Chancen für all jene, die strategisch denken, qualitativ arbeiten und inhaltliche Tiefe schaffen. Wer dagegen nur Keywords liefert, verliert – nicht an Platzierungen, sondern an Relevanz im Diskurs. 

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FAQ 

Wie unterscheidet sich generative Suche technisch von klassischer Websuche? 

Während klassische Suchmaschinen nur indexieren und ranken, kombinieren generative Systeme Retrieval mit Textgenerierung – sie fassen Inhalte aus mehreren Quellen zu einer einzigen Antwort zusammen. 

Wie kann man in generativen Antworten sichtbar werden? 

Durch hochwertige, strukturierte und vertrauenswürdige Inhalte, die semantisch eindeutig sind. 
KI-Systeme bevorzugen Quellen, die Kontext, Autorität und Faktenklarheit vereinen. 

Sind klassische SEO-Strategien damit obsolet? 

Nein – sie werden erweitert. Technisches SEO bleibt Basis, aber semantische, strukturelle und reputationsbezogene Faktoren bestimmen künftig, ob KI dich zitiert oder ignoriert.