Seit über 10 Jahren höre ich bereits, dass SEO tot sei. Meistens kann ich mit Überzeugung sagen, dass das nicht stimmt. Doch als ChatGPT, Bing Chat und Google’s AI Overview veröffentlicht wurden, musste ich tatsächlich innehalten und mich selber fragen: Ist SEO jetzt vielleicht doch tot?

Inhaltsverzeichnis:

1. Zusammenhang von Suchmaschinen und LLMs
2. Wie sichtbar ist deine Marke in LLMs und der Google AI Overview?
3. Suchintention
4. Zielgruppe
5. Klicks
6. Branding
7. Strategie zur Verbesserung der Sichtbarkeit in LLMs
8. Fazit

Zusammenhang von Suchmaschinen und LLms

Starten wir mit den Basics: SEO dreht sich nicht mehr nur um Suchmaschinen – es umfasst inzwischen auch Chatbots, die mit grossen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten. Wer im SEO-Bereich tätig ist, muss also auch verstehen, wie solche Modelle Informationen verarbeiten und ausspielen.

Wenn zum Beispiel jemand ChatGPT fragt: “Welcher Haartrockner ist am besten für lockiges Haar?”, und du bist Dyson, willst du natürlich, dass Dyson auch in der Antwort auftaucht.

Dasselbe gilt weiterhin für Suchmaschinen: Wenn jemand nach “Dyson Supersonic Haartrockner kaufen” sucht, willst du sicherstellen, dass Google die passende Möglichkeit zum Kauf des Dyson-Produkts bietet.

Aus technologischer Sicht sind die beiden Technologien längst nicht mehr so klar getrennt wie noch in den Anfangszeiten von ChatGPT, Gemini, Perplexity und anderen LLMs. Sprachmodelle haben nach wie vor Schwächen wie Halluzinationen oder veraltete Informationen. Um genau diese Probleme zu umgehen, haben clevere Entwickler:innen eine Lösung erarbeitet: Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Dabei kommunizieren LLMs und Suchmaschinen miteinander. Das heisst, dass dank RAG Sprachmodelle also auf Informationen aus Suchmaschinen zugreifen können.

Die folgende Grafik zeigt, wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) funktioniert und macht deutlich, worin der Unterschied zwischen einer klassischen Sprachmodell-Antwort (ohne RAG) und einer erweiterten Antwort (mit RAG) liegt.

1. User Input (Query): Eine Frage wird gestellt.
2. Retrieval: Das System durchsucht einen Dokumenten-Index für relevante Informationen (chunks) mithilfe von Embeddings.
3. Generation: Das Sprachmodell kombiniert die gefundenen Inhalte mit der ursprünglichen Frage, um eine fundiertere und kontextreichere Antwort zu generieren.
4. Output: Dank RAG erhält man eine deutlich präzisere und gehaltvollere Antwort.

Kurz gesagt: RAG reichert Antworten mit aktuellen, kontextuell relevanten Informationen aus externen Quellen an.

Nehmen wir zum Beispiel ein Fussballspiel, das erst vor einem Tag stattgefunden hat. Noch vor zwei Jahren wäre es undenkbar gewesen, das Ergebnis eines so aktuellen Spiels zu erhalten, da Sprachmodelle nur mit dem arbeiten konnten, worauf sie ursprünglich trainiert wurden. Doch jetzt, dank RAG, hat sich alles verändert. Im folgenden Beispiel wurde Gemini verwendet, das direkt mit der Google-Suche verbunden ist.

Da die Tech-Welt nicht sonderlich gross ist und nur einige Industrie-Giganten über die Daten verfügen, wurde schnell klar, dass Vereinbarungen notwendig sind, um auf aktuelle Informationen zugreifen zu können.

ChatGPT und Bing-Integration: OpenAI’s ChatGPT ist mit der Suchmaschine Bing von Microsoft verknüpft. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es ChatGPT, über Bing in Echtzeit auf Web-Ergebnisse zuzugreifen. Dadurch kann das Modell aktuelle Informationen direkt im Chat liefern. Diese Integration erlaubt es, dass die Antworten nicht nur aktueller, sondern auch deutlich präziser generiert werden.

Google’s Gemini AI: Gemini ist Googles KI-Modell der nächsten Generation und kommt in verschiedenen Google-Produkten zum Einsatz – unter anderem in der Suche.

Google AI Overview: Dieses Feature wird von Gemini, der Google-Suche und dem Knowledge Graph angetrieben. So entstehen Antworten, die aktuelle Suchdaten mit strukturiertem Wissen kombinieren.

SEMrush hat dazu eine Korrelationsstudie veröffentlicht, die spannende Einblicke in die Auswirkungen dieser Partnerschaften liefert:

Die Ergebnisse von Perplexity überschneiden sich zu 46 % mit den Top-10-Rankings von Google – aber nur zu 32 % mit jenen von Bing.

Die Ergebnisse von ChatGPT (basierend auf GPT-4o mit RAG) überschneiden sich zu 69 % mit den Top-10-Ergebnissen von Bing und immer noch zu 48 % mit denen von Google.

Auch die Zahlen zeigen eine klare Korrelation zwischen ChatGPT und Bing auf der einen Seite sowie Google und Perplexity auf der anderen.

Auch erwähnenswert: Die Korrelationsstudie zeigt nicht nur, wie wichtig es ist, konstant gute Rankings in Suchmaschinen zu erzielen, sondern unterstreicht auch die Relevanz von Bing. In der Branche ist es nicht ungewöhnlich, dass fast ausschliesslich über Google gesprochen wird und auch wir SEO-Fachleute richten unseren Fokus oft primär auf Google und vernachlässigen Bing dabei ein Stück weit.
Dabei ist ein Umdenken gefragt: Bing ist enorm wichtig.

Wie sichtbar ist deine Marke in LLMs und der Google AI Overview?

Bevor du die richtige Strategie wählst, um deine Marke und Produkte in LLMs sichtbar zu machen, solltest du zuerst deine aktuelle Ausgangslage analysieren.

Du solltest die Sichtbarkeit anhand mehrerer Faktoren beurteilen. Am besten beginnst du mit den Grundlagen:

• Markenbekanntheit: Erkennen ChatGPT, Google AI Overview oder Perplexity deine Marke und beschreiben sie diese korrekt?
• Zuordnung von Produkten oder Dienstleistungen: Ordnen ChatGPT, Google AI Overview und Perplexity die richtigen Produkte oder Services deiner Marke zu?
• Positionierung in der Branche: Stellen ChatGPT, Google AI Overview und Perplexity dein Produkt oder deine Dienstleistung als führend in der Branche dar?
  
  Erwähnenswert: Bei BlueGlass haben wir ein Audit für LLMs entwickelt, mit dem wir den Status quo sowie Potenziale für deine Marke identifizieren können.

Suchintention

Bisher lag der Fokus dieses Blogbeitrags vor allem auf den Gemeinsamkeiten. Nun folgt jedoch ein weiterer wichtiger Punkt, der nicht nur Parallelen, sondern auch eine zunehmende Komplementarität zwischen Suchmaschinen und LLMs deutlich macht.

Die untenstehende Grafik stammt aus einer Studie von SEMrush, welche die Suchintention analysiert hat. Wenig überraschend ist, dass es bei ChatGPT mehr informationale Suchanfragen gibt und bei Google weniger. Spannend wird es aber bei den Suchanfragen, die SEMrush auswerten konnte: Gerade bei transaktionalen und kommerziellen Recherchen zeigt sich eine starke Übereinstimmung.

Das bedeutet, wenn jemand etwas kaufen oder Produkte vergleichen will, kann er heute genauso gut ein LLM wie sonst Google nutzen. Das ist ein deutlicher Wandel im Vergleich zu früher. Als etwa Fabrice Canel an der Pubcon 2024 präsentierte, zeigte er ein Diagramm, das noch eine klare Trennung aufwies und in dem transaktionale Suchanfragen fast ausschliesslich den Suchmaschinen zugeordnet waren.

Die Bedeutung transaktionaler Suchanfragen wurde auch in einer weiteren Studie von Adobe bestätigt. Darin wurde gezeigt, dass Chatbots mit generativer KI während der Feiertagssaison einen Anstieg von 1300 % beim Traffic auf Retail-Websites verzeichneten.
Am Cyber Monday stieg die Nutzung sogar um 1950 % im Jahresvergleich. Das zeigt deutlich, welche zentrale Rolle KI-gestützte Assistenten im E-Commerce inzwischen spielen. Sei es beim Finden von Angeboten, bei Produktsuchen oder bei Markenempfehlungen.

Das bedeutet, dass es entscheidend ist, die Komplementarität dieser Tools mitzudenken und dass wir als SEOs regelmässig prüfen müssen, wie sichtbar unsere Kund:innen sowohl in klassischen Suchmaschinen als auch in grossen Sprachmodellen (LLMs) sind.

Zielgruppe

Auch wenn unbestritten ist, dass die SEO-Welt erschüttert wurde und sich die Art und Weise, wie Nutzerinnen und Nutzer Fragen stellen, verändert hat, bleibt eines zentral: Was für jedes Unternehmen zählt, ist die eigene Zielgruppe. Die grosse Frage ist also: Nutzt deine Zielgruppe LLMs aktiv?

Der beste Weg, um das herauszufinden, ist ein Blick in deine Analytics. Insbesondere auf die Traffic-Quellen und -Kanäle. Unter allen BlueGlass-Kund:innen für die wir Zugriff auf Analytics haben, fällt auf: Seit Dezember verzeichnen die meisten einen Anstieg beim Traffic von LLMs wie ChatGPT. Ein:e News-Kund:in bildet hier jedoch eine Ausnahme. Diese Website erhält praktisch keinen Traffic von LLMs. Trotz laufender Beobachtung hat sich diese Situation bisher nicht verändert.

Das zeigt, wie wichtig es ist, die eigene Zielgruppe genau zu verstehen. Und auch wenn der Traffic von LLMs wächst, gilt nach wie vor: Google bleibt die Hauptquelle für Besucher:innen.

Klicks

Reden wir über das, worüber keiner so recht reden möchte: Klicks

Mit dem Aufkommen von LLMs wie ChatGPT und Google’s AI Overview erhalten Nutzer:innen immer häufiger direkte, zusammengefasste Antworten – ohne überhaupt noch auf Websites zu klicken.

• Die AI Overview zeigt die Antwort oft direkt zuoberst an, wodurch für Nutzer:innen kaum noch ein Bedarf besteht, die organischen Suchergebnisse weiter zu durchsuchen.

Wie die Antwort klar zeigt, muss ich weder auf Reddit noch auf einen Blogbeitrag klicken. Die benötigte Information wird bereits vermittelt.

• LLMs wie ChatGPT oder Perplexity beantworten Fragen direkt innerhalb des Interface.

Im obigen Beispiel gibt es nicht einmal Links, auf die man klicken könnte, um mehr zu erfahren. Das ist jedoch nicht immer der Fall. Je nach Frage werden durchaus weiterführende Links angezeigt.
Zum Beispiel, wenn wir fragen: “Welcher Haartrockner ist am besten für lockiges Haar geeignet?”

Im obigen Beispiel ist die Situation ganz anders. Es gibt Links und die Wahrscheinlichkeit, dass jemand darauf klickt, ist hoch. Besonders interessant ist, dass hier Links zu rei.com angezeigt werden.

Was bedeutet das nun? Auch wenn es insgesamt weniger Klicks gibt, sorgen diese Systeme dennoch für Markenpräsenz. Das sieht man am Beispiel von Columbia, deren Columbia Hikebound II Jacket empfohlen wird. Die Chance ist gross, dass jemand den Link in ChatGPT anklickt (auch wenn es für Columbia schade ist, nicht die direkte Referenz zu sein). Aber gleichzeitig ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Nutzer:innen anschliessend eine Markensuche bei Google durchführen und direkt auf die Columbia-Website gelangen.

Zusammengefasst: Wenn deine Marke zu den wenigen gehört, die in der Antwort erscheinen, ist es für Nutzer:innen sehr unwahrscheinlich, dass sie dich übersehen.

Ein möglicher Indikator dafür ist die Markenbekanntheit: Suchen heute mehr Menschen nach deiner Marke als früher?

Branding

Was du über Branding und LLMs wissen musst

Machen wir uns nichts vor: Wenn deine Marke in einer von einem LLM generierten Antwort erwähnt wird, bist du Teil des Gesprächs. Wenn nicht, bist du praktisch unsichtbar. Das führt zu einem klaren Gedanken: Eine Marke, die in LLMs nicht sichtbar ist, verliert langfristig an Markenwert gegenüber einer Marke, die regelmässig darin auftaucht.

Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT bevorzugen bekannte, vertrauenswürdige und autoritative Marken, wenn es darum geht, welche Produkte oder Marken in Antworten aufgenommen werden. Warum? Weil es deutlich weniger Risiko birgt, eine Marke zu nennen, welche die Nutzer:innen bereits kennen und der sie vertrauen. Wird deine Marke online kaum erwähnt, sinkt die Chance erheblich, in den Antworten berücksichtigt zu werden.

Und zuletzt: Auch wenn es weniger Klicks gibt, bleiben Markennennungen hängen. In einer Welt, in der KI nicht einfach Websites auflistet, sondern direkt Antworten liefert, muss deine Marke im Kopf der Nutzer:innen präsent sein, nicht nur auf der Suchergebnisseite.

SEO und Branding

Auch wenn SEO und Branding nach wie vor zwei unterschiedliche Disziplinen sind, gibt es einen Bereich, in dem sie heute zusammenwachsen müssen, um einem Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen.

Warum Branding für SEO essenziell ist:

• Vertrauen & Autorität: Starke Marken signalisieren Glaubwürdigkeit, was sowohl das Ranking als auch die Klickrate/CTR verbessert.
• Suchnachfrage: Wiedererkennbare Marken führen zu mehr Markensuchen und erhöhen den organischen Traffic.
• Links & Erwähnungen: Marken, denen Menschen vertrauen, werden häufiger erwähnt – was ganz natürlich zu mehr Backlinks führt.

Warum SEO für Branding essenziell ist:

• Sichtbarkeit: SEO bringt deine Marke genau dorthin, wo Menschen aktiv suchen.
• Reputation: Gute Rankings stärken dein Image als Marktführer:in.
• Reichweite: SEO vergrössert die Markenpräsenz und erschliesst neue Zielgruppen.

Was es bringt: Branding und SEO schaffen gemeinsam einen Kreislauf aus Vertrauen, Sichtbarkeit und Autorität. Das treibt nachhaltiges Wachstum voran und hilft gleichzeitig dabei, die Sichtbarkeit einer Marke in LLMs zu stärken.

Strategie zur Verbesserung der Sichtbarkeit in LLMs

Hier zeigt sich der wahre Wert von SEO-Know-how. Die Arbeit mit grossen Sprachmodellen (LLMs) geht oft Hand in Hand mit der steigenden Sichtbarkeit einer Marke auf Google – und umgekehrt.

2023 habe ich gemeinsam mit Jason Barnard ein Whitepaper für Kalicube verfasst, das Content-Marketer:innen zeigt, wie sie ihre Strategien an die sich wandelnde Suchlandschaft durch LLMs anpassen können.

Im Zentrum des Whitepapers steht ein zentrales Prinzip: Die eigene Marke soll in den Ergebnissen von LLMs präsent sein. Die nächsten Schritte sind gegenüber dem Whitepaper leicht angepasst, geben aber einen klaren Überblick darüber, wie der Weg zum Erfolg aussieht:

1. Stelle sicher, dass deine Marke im Google Knowledge Graph enthalten ist

   Der erste zentrale Schritt besteht darin, deine Marke in den Google Knowledge Graph zu bringen. Auch wenn das auf den ersten Blick nichts mit klassischem SEO zu tun hat, ist es entscheidend für die Sichtbarkeit in grossen Sprachmodellen (LLMs). Warum? Weil Google strenge Kriterien für die Aufnahme in den Knowledge Graph hat – nur Marken, die Autorität, Struktur und Glaubwürdigkeit zeigen, werden aufgenommen. Und genau das ist unser Ziel: Deine Marke als vertrauenswürdige und relevante Quelle im jeweiligen Themenbereich zu etablieren.

   Wie bereits im Branding-Teil dieses Blogs erwähnt, haben autoritative Marken eine deutlich höhere Chance, in LLM-Antworten berücksichtigt zu werden.

   Neben diesem indirekten Effekt bringt die Aufnahme in den Knowledge Graph – sowohl bei Google als auch bei Bing – auch einen direkten Vorteil durch Retrieval-Augmented Generation (RAG). Diese Technologie ermöglicht es LLMs, auf externe Datenquellen wie den Knowledge Graph zuzugreifen und sie aktiv in ihre Antworten einzubinden. Dadurch werden die Ergebnisse präziser und faktenbasiert.

   Kurz gesagt: Wer Teil des Knowledge Graph ist, positioniert seine Marke als verlässliche Referenzquelle – auf die Sprachmodelle wie Gemini (Google) oder ChatGPT (Microsoft/Bing) zurückgreifen können. Zum Beispiel sieht man immer häufiger, dass Fakten wie das Gründungsdatum eines Unternehmens direkt aus dem Knowledge Graph stammen – etwa in Funktionen wie Google’s AI Overview.

2. Erstelle zielgerichtete Inhalte

   In der Audit-Phase wird oft schnell klar, wo inhaltliche Lücken bestehen – besonders entlang der Buyer Journey. In solchen Fällen ist es entscheidend, genau die Inhalte zu erstellen, die diese Lücken gezielt schliessen. Dabei sollte der Content die Ziele deiner Marketing- oder Business-Strategie direkt unterstützen und Nutzer:innen klar und relevant durch ihre Entscheidungsreise führen.

   Wichtig: Wenn wir hier von Content-Gaps sprechen, meinen wir nicht die klassische SEO-Content-Gap-Analyse. Gemeint sind vielmehr Lücken auf der Website, bei denen Inhalte fehlen, die auf natürliche Sprachfragen abzielen, also genau die Art von Fragen, wie sie Nutzer:innen einem LLM stellen würden.

3. Vertrauen aufbauen

   Vertrauen ist nicht verhandelbar – und es muss sowohl intern als auch extern aufgebaut werden.

• Intern: Vertrauenssignale auf der eigenen Website stärken. Dazu gehören zum Beispiel eine aussagekräftige «Über uns»-Seite, detaillierte Teamprofile, Kund:innenstimmen, Zertifizierungen und weitere Nachweise, die Seriosität und Kompetenz unterstreichen.
• Extern zeigt sich Glaubwürdigkeit auf viele Arten. Etwa durch eine aktive und professionelle Präsenz in den sozialen Medien, Medienberichte, Erwähnungen in renommierten Publikationen, Partnerschaften und vieles mehr.

  Das Ziel ist eine konsistente, glaubwürdige Präsenz, welche die Autorität der Marke und ihrer Produkte oder Dienstleistungen stärkt. Genau das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass deine Marke zitiert, referenziert und letztlich in LLM-generierten Inhalten aufgenommen wird.

Fazit

Zum Schluss lässt sich sagen: Ich denke, ich konnte zeigen, dass SEO nicht tot ist und dass SEO-Skills nach wie vor gefragt sind. Als SEOs müssen wir einfach weiter denken. Google ist nicht mehr die einzige Suchmaschine. Wer Erfahrung im internationalen SEO hat, weiss das wahrscheinlich schon. Für die meisten SEOs trifft das aber noch nicht zu.