Die KI-Suche, auch KI-gestützte oder KI-gesteuerte Suche genannt, verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) und andere künstliche Intelligenz, um dialogorientierte Antworten auf Suchanfragen zu liefern. Im Vergleich zur Stichwortsuche liefert die KI-Suche revolutionäre Ergebnisse, die die Suchabsicht besser widerspiegeln.
Wie? Die KI-Suche verarbeitet komplexe Daten, die sie in einem Wissensgraphen liest. Dann verwandelt sie all diese strukturierten Daten, unstrukturierten Daten und die Beziehungen zwischen ihnen in neue Inhalte. Diese Inhalte werden über generative KI in Form von präzisen, aussagekräftigen und dialogorientierten Suchergebnissen vermittelt, denen die Kund*innen zunehmend vertrauen.
KI-gestützte Suche für eine bessere Auffindbarkeit entlang der gesamten Customer Journey
Die KI-Suche verändert grundlegend, wie Kund*innen Marken entdecken. Um in den KI-gestützten Suchergebnissen zu ranken, müssen Marken eine flexible Datenstrategie verfolgen. Diese Strategie muss strukturierte Daten (wie Öffnungszeiten und lokale Einträge) mit angereicherten, unstrukturierten Daten (wie Bewertungen und FAQs) organisieren und kombinieren.
Und warum? Wenn unstrukturierte Daten in einem Wissensgraphen verwaltet werden, stellen sie verbindende Inhalte dar, die das Ranking in der markenneutralen Suche beeinflussen. Sie kontextualisieren Markeninformationen und heben sie in den markenneutralen Suchergebnissen hervor. Der nuancierte, dialogorientierte, relevante Inhalt, den unstrukturierte Daten erzeugen, hilft bei der Gewinnung neuer Kundschaft. Für Marken mit physischen Standorten tragen sie zudem zur Steigerung der Kundenbesuche bei.
Markenneutrale Suchen sind in der Phase der Aufmerksamkeit und Entdeckung der Customer Journey bei der KI-Suche führend. Tatsächlich dominieren markenneutrale Suchanfragen die dialogorientierten KI-Plattformen. Eine nuancierte dialogorientierte Suche könnte wie folgt aussehen: „bestes familienfreundliches Brunchlokal mit Sitzplätzen im Freien, mit laktosefreien Milchprodukten und weniger als 20 Minuten von Leipzig entfernt – muss montags geöffnet sein“.
Gleichzeitig werden markenspezifische Suchanfragen nicht verschwinden. Markenspezifische Suchanfragen sind genauso entscheidend für die Bindung und Aktivierung von Kund*innen, wie markenneutrale Suchanfragen für die Sichtbarkeit sind. Es sind die Markensuchen, die Kund*innen in den späteren Phasen der Customer Journey immer wieder zu Markenerlebnissen zurückführen.
Dieselbe Person, die ein Brunchlokal mit laktosefreien Milchprodukten finden möchte, könnte auch ihre Mahlzeit um einen Einkauf bei Alnatura herum planen und fragen: „Wie lange ist der nächstgelegene Alnatura geöffnet?“
Um in markenspezifischen Suchergebnissen aufzutauchen, sind strukturierte Daten entscheidend, die in einem Wissensgraphen verwaltet werden. Von NAT-Daten über Öffnungszeiten bis hin zu Attributen des Google-Unternehmensprofils – strukturierte Datensätze, die genau und einheitlich sind sowieweithin veröffentlicht werden, sind ideal. Diese Art von Datenstrategie erleichtert der künstlichen Intelligenz das Herausfiltern der von den Kund*innen gewünschten Informationen – unabhängig davon, wo sie danach suchen.
Passen Sie sich jetzt an, um bei der KI-Suche vorne zu bleiben
Die KI-gestützte Suche verändert sich schnell. Marken müssen unstrukturierte Daten und erweiterte Inhalte für diese Suchen optimieren, um neue Kund*innen zu gewinnen und anzusprechen. Zur Skalierung der Datenverwaltung und zur Förderung von KI-Suchergebnissen müssen Marken ihre strukturierten und unstrukturierten Daten in einem Wissensgraphen zusammenführen.
Marken, die nicht auf allen von ihren Kund*innen genutzten Websites, Apps und Kanälen für die KI-Suche optimieren, riskieren den Anschluss an die Konkurrenz zu verlieren, die bereits in KI-fähige Strategien investiert.