Viele SEO-Gespräche klingen gerade noch so, als hätte Google nur ein neues Suchfeature eingebaut. Ein bisschen mehr KI oben auf der Ergebnisseite, ein bisschen weniger Platz für blaue Links. Danach macht man weiter wie bisher.
Das greift zu kurz. Wer heute eine Frage bei Google, ChatGPT, Perplexity oder Claude stellt, bekommt immer häufiger eine fertige Antwort. Quellen stehen daneben, darunter oder hinter einem kleinen Symbol. Der Klick auf die Website ist nicht mehr der natürliche nächste Schritt. Er muss verdient werden.
Für Unternehmen ändert sich dadurch der Kern von SEO. Rankings bleiben wichtig. Technische Sauberkeit bleibt wichtig. Gute Inhalte bleiben wichtig. Dazu kommt eine neue Frage: Würde ein KI-System diese Seite als belastbare Quelle auswählen, wenn es aus vielen Dokumenten eine Antwort bauen muss?
Die Datenlage ist unbequem
In Deutschland liefert Sistrix einen der klarsten Blicke auf die Entwicklung. Nach der Auswertung werden AI Overviews bei etwas über 20 Prozent der beobachteten Keywords ausgespielt. Wenn ein AI Overview erscheint, fällt die Klickrate auf Position 1 laut Sistrix von 27 Prozent auf 11 Prozent. Hochgerechnet entspricht das 265 Millionen verlorenen organischen Klicks pro Monat in Deutschland.
OMR hat diese Zahlen aufgegriffen und mit betroffenen Seitenbetreibern gesprochen. Besonders deutlich wird der Effekt bei informationsgetriebenen Angeboten. Wikipedia verliert laut Sistrix-Schätzung absolut die meisten Klicks. Der ADAC berichtet gegenüber OMR von Fällen, in denen die Klickrate bei relevanten Keywords im schlechtesten Fall um bis zu 80 Prozent niedriger ausfällt. Der NDR sieht im Gesundheitsbereich laut OMR 20 bis 30 Prozent weniger organische Suchreichweite.
Auch internationale Studien zeigen in dieselbe Richtung. Das Pew Research Center hat im März 2025 knapp 69.000 Google-Suchen von US-Nutzern analysiert. Bei Suchergebnissen mit KI-Zusammenfassung klickten Nutzer in 8 Prozent der Besuche auf ein klassisches Ergebnis. Ohne KI-Zusammenfassung waren es 15 Prozent. Auf Quellen innerhalb der KI-Zusammenfassung klickten sie nur in 1 Prozent der Besuche.
Ahrefs kommt in einer großen Auswertung von 300.000 Keywords zu einem ähnlichen Bild. In der Aktualisierung vom Februar 2026 korreliert die Präsenz eines AI Overviews mit 58 Prozent niedrigerer durchschnittlicher Klickrate für die topplatzierte Seite.
Die Methoden unterscheiden sich, und Google kritisiert einzelne Studien. Genau deshalb sollte man die Zahlen nicht als exakte Prognose für jede Branche lesen. Als Richtungssignal sind sie stark genug: Der einfache Informationsklick wird knapper. Wer vor allem kurze Antworten, Definitionen und allgemeine Ratgebertexte anbietet, steht näher an der Kante.
Google baut Suche gerade neu
Google behandelt KI in der Suche nicht mehr als Testballon. Auf der I/O 2026 sprach Google von einer neuen Ära der KI-Suche. AI Mode hat nach Google-Angaben die Marke von einer Milliarde monatlicher Nutzer überschritten. Außerdem sollen Folgefragen aus AI Overviews direkt in AI Mode übergehen. Dazu kommen Informationsagenten, Buchungsfunktionen und generative Oberflächen, die Antworten in passender Form zusammenbauen.
Das ist für SEO entscheidend. Wenn die Suche selbst zum Assistenten wird, verliert die Ergebnisliste als alleiniger Schauplatz an Bedeutung. Inhalte müssen weiterhin indexiert und gerankt werden. Gleichzeitig müssen sie so klar, glaubwürdig und anschlussfähig sein, dass sie in einer Antwort, einem Vergleich, einer Empfehlung oder einem Agentenlauf als Quelle taugen.
Wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini suchen
Bei Gemini liegt der Zusammenhang nahe: Google AI Overviews und AI Mode greifen auf Googles Suchindex, Ranking- und Qualitätssysteme zurück. Google beschreibt dafür unter anderem Retrieval-Augmented Generation und Query Fan-out. Das Modell erzeugt dabei mehrere verwandte Suchanfragen, sammelt passende Ergebnisse und baut daraus eine Antwort mit Links.
ChatGPT Search funktioniert anders. OpenAI schreibt, dass ChatGPT bei Bedarf automatisch suchen kann, Prompts in gezieltere Suchanfragen umformuliert und auch mit Suchpartnern arbeitet. In der OpenAI-Hilfe werden unter anderem Bing und Shopify genannt. Für die Aufnahme in ChatGPT Search verweist OpenAI auf OAI-SearchBot und die veröffentlichten IP-Adressen. Eine Garantie für Platzierung gibt es nicht.
Perplexity beschreibt sich selbst als Answer Engine. Die Plattform sucht im Web, identifiziert Quellen und fasst Antworten mit überprüfbaren Links zusammen. Claude stellt über sein Web-Search-Tool ebenfalls Echtzeit-Webinhalte und Zitate bereit.
Die Details unterscheiden sich. Das Muster ist ähnlich: Ein KI-System muss Inhalte finden, auswählen, in einen Kontext setzen und daraus eine Antwort formulieren. Damit rücken vier Eigenschaften nach vorne: Zugänglichkeit, Eindeutigkeit, Autorität und Extrahierbarkeit.
Was klassisches SEO weiterhin leistet
Google ist in der eigenen Dokumentation erstaunlich nüchtern. Für AI Overviews und AI Mode gelten laut Google weiterhin die bekannten SEO-Best-Practices. Es braucht keine spezielle KI-Datei, kein besonderes AI-Markup und kein neues Schema.org-Vokabular, um in diesen Features erscheinen zu können. Wichtig sind indexierbare Seiten, Snippet-Fähigkeit, saubere interne Verlinkung, gute Page Experience, sichtbarer Text, passende Medien und strukturierte Daten, die mit dem sichtbaren Seiteninhalt übereinstimmen.
Das ist eine gute Nachricht für Unternehmen, die ihr Fundament sauber gebaut haben. Es ist auch eine Warnung an alle, die auf einen einfachen Trick hoffen. Eine llms.txt-Datei rettet keine dünnen Inhalte. Schema-Markup ersetzt keine echte Expertise. Ein Blogartikel mit austauschbaren Absätzen wird durch KI-Suche nicht wertvoller.
Der bessere Ansatz: klassisches SEO ernst nehmen und Inhalte so strukturieren, dass Menschen, Suchmaschinen und KI-Systeme dieselben Signale verstehen.
Auffindbar heißt: als Quelle lesbar sein
KI-Systeme lieben keine schönen Claims. Sie brauchen verwertbare Information. Das klingt banal, verändert aber die Art, wie man Seiten plant.
Eine gute KI-sichtbare Seite beantwortet nicht nur eine Suchphrase. Sie macht klar, wer spricht, warum diese Quelle glaubwürdig ist, welche Daten oder Erfahrungen dahinterstehen und welche Begriffe zusammengehören. Für ein Unternehmen bedeutet das zum Beispiel: Leistungen sauber benennen, Zielgruppen beschreiben, Branchenkontext erklären, echte Beispiele zeigen, Preise oder Rahmenbedingungen transparent machen, Autoren und Ansprechpartner sichtbar halten, aktualisierte Daten kennzeichnen.
Bei lokalen Unternehmen kommen konsistente Standort- und Kontaktdaten hinzu. Bei Produkten helfen technische Daten, Varianten, Verfügbarkeit, Bewertungen und Anwendungsfälle. Bei B2B-Dienstleistungen zählen Case Studies, Prozesse, Methodik, Team, Referenzen und klare Problem-Lösungs-Seiten.
Eine Seite wird dadurch nicht trockener. Im Gegenteil: Gute Struktur gibt dem Text Rückgrat. Ein menschlicher Leser findet schneller, was er braucht. Ein KI-System findet schneller, was es zitieren kann.
llms.txt: nützlich, aber kein Ranking-Hebel
Die Datei /llms.txt ist ein Vorschlag von Jeremy Howard. Sie liegt im Root einer Website und soll LLMs beim Zugriff auf wichtige Inhalte helfen. Das Format ist bewusst einfach: Markdown, kurze Beschreibung, kuratierte Links zu wichtigen Dokumenten und optional weitere Markdown-Versionen von Seiten.
Für Dokumentationen, SaaS-Produkte, APIs, Wissensdatenbanken und komplexe B2B-Angebote kann das sehr sinnvoll sein. Eine llms.txt kann einer KI schnell zeigen, welche Seiten zentral sind, welche Begriffe wichtig sind und welche Inhalte optional gelesen werden können.
Man sollte sie trotzdem richtig einordnen. Google sagt ausdrücklich, dass für AI Overviews und AI Mode keine neuen maschinenlesbaren AI-Dateien nötig sind. llms.txt ist daher kein offizieller Google-Ranking-Faktor. Der Nutzen liegt eher in Agenten, Chatbots, Entwicklerwerkzeugen und Systemen, die beim Antworten aktiv Kontext einsammeln.
OKF und die Idee einer öffentlichen Wissensschicht
Spannend ist in diesem Zusammenhang auch Googles Open Knowledge Format, kurz OKF. Google Cloud hat OKF im Juni 2026 als offene Spezifikation vorgestellt. Die Grundidee: Wissen wird als Verzeichnis aus Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter organisiert. Kein schweres SDK, kein proprietärer Runtime-Zwang, einfach Dateien, Metadaten und Links.
OKF zielt vor allem auf interne und organisatorische Wissensbestände, also das, was viele Teams heute in Wikis, Notion, Obsidian, Repositories oder Datenkatalogen pflegen. Für SEO ist daran der Gedanke interessant: Unternehmen brauchen zunehmend eine gepflegte Wissensschicht, aus der Menschen und Agenten verlässlich schöpfen können.
Bei CodeCell arbeiten wir intern ohnehin mit Company Wiki, Agentennotizen und strukturierten Projektinformationen. Für öffentliche Sichtbarkeit lässt sich dieselbe Denkweise übertragen: Die Website wird zur kuratierten Außenseite des Unternehmenswissens. Nicht jeder interne Prozess gehört ins Web. Aber alles, was öffentlich Vertrauen schafft, sollte klar auffindbar und sauber verlinkt sein.
Was Unternehmen jetzt konkret tun können
Der pragmatische Weg beginnt beim Fundament und endet bei laufender Beobachtung. Wer seine Website jetzt nur mit neuen Buzzwords überschreibt, verschwendet Zeit. Wer die Informationsarchitektur sauberer macht, baut Substanz auf.
Technik prüfen: Indexierung, robots.txt, Sitemap, Canonicals, SSR oder sauberes JavaScript-Rendering, Ladezeit, mobile Darstellung und Snippet-Fähigkeit müssen stimmen.
Entitäten klären: Unternehmensname, Leistungen, Standorte, Personen, Marken, Profile und Kontaktpunkte sollten konsistent über Website, Google Business Profile, LinkedIn, Branchenprofile und strukturierte Daten erscheinen.
Inhalte in Themen-Hubs ordnen: Statt einzelner Bloginseln braucht es Seitenfamilien: Leistungsseite, Erklärseite, Case Study, FAQ-Abschnitt, Vergleich, Prozessbeschreibung und Aktualisierungshinweise.
Originalität sichtbar machen: Eigene Zahlen, Erfahrungen, Screenshots, Kundenbeispiele, Methoden und klare Einschätzungen erhöhen die Chance, als Quelle ausgewählt zu werden.
Strukturierte Daten sauber einsetzen: Organization, LocalBusiness, Article, Product, Service oder FAQPage können helfen, wenn sie zum sichtbaren Inhalt passen. Falsches oder überladenes Markup schadet eher der Klarheit.
KI-Zugriff bewusst erlauben oder begrenzen: OAI-SearchBot, Googlebot, PerplexityBot und andere Crawler sollten bewusst behandelt werden. Wer KI-Sichtbarkeit will, darf relevante Bots nicht versehentlich blockieren.
llms.txt ergänzen: Für komplexe Angebote lohnt sich eine kuratierte Datei mit den wichtigsten Seiten, Begriffen und Dokumentationspfaden. Sie ersetzt weder Sitemap noch Content-Qualität.
Monitoring erweitern: Search Console bleibt Pflicht. Zusätzlich sollte man AI-Referrals, Markenmentions, Zitationen in KI-Antworten und CTR-Veränderungen bei informationsnahen Queries beobachten. Tools wie Sistrix, Ahrefs oder manuelle Prompt-Sets helfen beim Einstieg.
Die alte Frage nach Traffic reicht nicht mehr
Traffic war lange die bequemste SEO-Währung. Mehr Besucher, mehr Rankings, mehr Klicks. In der KI-Suche wird diese Rechnung unvollständiger. Ein Nutzer kann eine Empfehlung bekommen, ohne sofort zu klicken. Er kann später direkt nach der Marke suchen. Er kann im Chat mehrere Quellen vergleichen und erst am Ende Kontakt aufnehmen.
Das macht Messung schwieriger. Gleichzeitig wird Marke wichtiger. Wenn ein KI-System bei einer Frage nach einem passenden Anbieter regelmäßig denselben Namen sieht, dieselben Profile findet und dieselbe Expertise erkennt, entsteht Sichtbarkeit vor dem Klick.
Für Unternehmen heißt das: SEO rückt näher an Positionierung, Content-Strategie, PR, technische Dokumentation und Datenqualität. Man optimiert nicht mehr nur für eine Suchergebnisseite. Man baut ein öffentliches Wissenssystem, das an vielen Stellen verstanden werden kann.
Unser Fazit
SEO ist im KI-Zeitalter nicht tot. Es wird anspruchsvoller und ehrlicher. Durchschnittliche Antworten verlieren an Wert, weil KI sie direkt zusammenfassen kann. Eigene Perspektive, saubere Struktur, echte Erfahrung und technische Klarheit gewinnen.
Wer heute sichtbar bleiben will, sollte seine Website wie eine verlässliche Quelle behandeln. Gut crawlbar. Gut gegliedert. Fachlich stark. Mit klaren Entitäten, echten Belegen und maschinenlesbaren Zusatzwegen, wo sie sinnvoll sind.
Bei CodeCell sehen wir die Website deshalb nicht mehr nur als digitale Broschüre. Sie ist ein Teil der Unternehmensintelligenz: öffentlich genug für Kunden und KI-Suchen, strukturiert genug für Agenten, menschlich genug für echte Entscheidungen.
