KI-Suchmaschinen sind eine Weiterentwicklung der Suchtechnologie. Sie führen die Kund*innen weg von traditionellen Such-Crawlern und hin zu Zero-Click-Such-Erlebnissen. Anstatt die Inhalte der SERPs zu indizieren und anzuzeigen, damit die Kund*innen sie weiter durchsuchen müssen (auf Websites wie Google und Bing), recherchieren und analysieren KI-Suchmaschinen schnell und generieren Antworten, die sie direkt an die Kund*innen weitergeben (auf Plattformen wie ChatGPT und Perplexity).
Die Nutzung und Akzeptanz von KI-Suchmaschinen nimmt zu, was die Kundeninteraktion mit Sprachassistenten wie Alexa und anderen Arten von agentischer KI beschleunigt. Dieser Wandel verändert die Suchlandschaft von einer Umgebung der Sichtbarkeit in eine der Auffindbarkeit.
Die Unterschiede zwischen der Sichtbarkeit in traditionellen Suchmaschinen und der Auffindbarkeit in KI-Suchmaschinen
Denken Sie an den Unterschied zwischen Google Maps und Google Gemini:
In Google Maps geht es bei Sichtbarkeit darum, in einer Liste möglicher Antworten auf eine Kundenfrage angezeigt zu werden.
Bei Google Gemini geht es in puncto Auffindbarkeit darum, als vertrauenswürdige Empfehlung aufzutauchen, die auf die geäußerten Bedürfnisse der Kund*innen abgestimmt ist.
In herkömmlichen Suchmaschinen erhalten Sie Sichtbarkeit, indem Sie die richtigen Stichwörter verwenden. Auf diese Weise können Sie die Aufmerksamkeit des Algorithmus erregen. Die Kund*innen sortieren die sichtbaren Ergebnisse, interpretieren, was sie sehen, und suchen auf der Grundlage der Ergebnisse entweder weiter oder werden aktiv.
Bei KI-Suchmaschinen ist die Auffindbarkeit gegeben, wenn die künstliche Intelligenz Ihre Marke bevorzugt und Ihre Inhalte als Antwort auf die Bedürfnisse der Kundschaft hervorhebt. Die KI übernimmt die gesamte Sortier- und Interpretationsarbeit, sodass Ihre Kund*innen dies nicht tun müssen. Anschließend generieren KI-Suchmaschinen klare, dialogorientierte und direkte Antworten. Das Ergebnis: Die Kund*innen müssen sich nicht durchklicken, um weitere Informationen zu erhalten.
Stellen Sie sich traditionelle Suchmaschinen wie Plakatwände vor. Sie leiten Sie auf der Grundlage von passenden Stichwörtern zu Informationen weiter. Im Gegensatz dazu nutzen KI-Suchmaschinen künstliche Intelligenz, um wie ein verlässlicher Chauffeur zu arbeiten. Sie lernen schnell und passen sich an Ihre Suchbedürfnisse und Vorlieben an, sodass sie Sie auf eine Reise mitnehmen können, die Ihren spezifischen Absichten entspricht.
Deshalb ist es an der Zeit, KI als ein weiteres Kundensegment mit eigenen Vorlieben und Bedürfnissen zu betrachten.
Unterschiedliche Funktionsweise von KI-Suchmaschinen und herkömmlichen Suchmaschinen
Mit KI-Suchmaschinen funktioniert die Suche wie ein Gespräch. Anstatt nach „Kieferorthopädie für Erwachsene in meiner Nähe" zu suchen, stellen Kund*innen, die KI-Suchmaschinen wie Microsoft CoPilot verwenden, persönlichere Fragen wie "Bitte empfiehl mir einen Kieferorthopäden in der Nähe, der sich auf Invisalign für Erwachsene spezialisiert hat. Gib nur Kieferorthopäden an, die neue Patienten aufnehmen. Er muss freitags geöffnet sein und gesetzlich versicherte Personen akzeptieren.
Eine herkömmliche SERP könnte ein Local Pack, einige gesponserte Links und eine Liste von Anbieter*innen anzeigen, die von den Kund*innen bewertet werden müssen. Eine KI-Suchmaschine stellt eine kurze Liste von ein oder zwei Anbieter*innen für die Kriterien zusammen, die in der KI-Suchanfrage angegeben wurden, und fasst zusammen, warum genau diese Anbieter*innen an der Spitze stehen. Die Kund*innen müssen also nur noch anrufen, um einen Termin zu vereinbaren, die Versicherungsdetails zu bestätigen oder ihren bevorzugten KI-Agenten mit der Terminvereinbarung beauftragen.
KI-Suchmaschinen verwenden strukturierte Daten, die aus einer Vielzahl von Quellen abgerufen und interpretiert werden
KI-Suchmaschinen arbeiten hart daran, vertrauenswürdige Informationen an Kund*innen weiterzugeben. Bei der Beschaffung von Daten und der Erstellung von Empfehlungen gehen sie über die großen Verzeichnisse und die Website Ihrer Marke hinaus. Sie greifen auch auf Inhalte zurück, die sie bei kleineren Publisher*innen, in Nischenverzeichnissen und in verschiedenen Quellen finden. Je nach den Ergebnissen der KI entscheiden die KI-Suchmaschinen, ob Ihre Inhalte korrekt, relevant und geeignet sind, um als Reaktion auf die Absicht der Kund*innen angezeigt zu werden.
KI-Suchmaschinen verlassen sich auf strukturierte Datensätze, um die Genauigkeit, Relevanz und den Wert Ihrer Inhalte für Kund*innen zu beurteilen. Je beiläufiger und kontextbezogener eine Suche ist, desto mehr wird sich ein formal strukturierter und vernetzter Datensatz auszahlen.
Wie Sie Ihre Marke von allen KI-Suchmaschinen entdecken lassen
Ganz gleich, ob Ihre Kund*innen nach den besten Martinis und Pommes Frites in Berlin oder nach körperbewussten Erziehungstipps suchen, KI-Suchmaschinen ziehen ihre Empfehlungen aus Milliarden von Datenpunkten gleichzeitig. Anschließend werden die Daten, die gut strukturiert und miteinander verbunden sind (d.h. für die KI lesbar und verständlich sind), priorisiert und weitergegeben. Da sowohl der organische als auch der direkte Traffic auf Websites zurückgehen und der Traffic zu KI-Suchmaschinen abwandert, können (und müssen) sich Marketingfachkräfte mit einer Sowohl-als-auch-Strategie anpassen.
Ja, Sie sollten weiterhin für die Google-Suche optimieren, einschließlich der lokalen Suche.
Und ja, Sie sollten Ihre Content-Strategie mit Ihrer Datenstrategie abstimmen, um die Konkurrenz auch bei der KI-Suche zu schlagen.
Schließlich geht es bei der KI-Suche nicht nur um die Optimierung von Inhalten. Es geht auch darum, mit Datenintegrität Vertrauen zu schaffen. Deshalb sollte die Strukturierung von Daten in einem Wissensgraphen die Priorität für Marketingfachkräfte sein, die sowohl in den traditionellen als auch in den KI-gestützten Suchmaschinenergebnissen einen Vorteil erzielen möchten.
Beispiele für die besten KI-Suchmaschinen
Hier sind einige Beispiele für aufkommende KI-Suchmaschinen und die Marken, welche diese entwickeln:
Unterschiede zwischen OpenAI, ChatGPT und ChatGPT Search
OpenAI ist eine Forschungs- und Entwicklungsorganisation, die 2015 mit den Tech-Mogulen Sam Altman und Elon Musk als Co-Vorsitzende gegründet wurde. Ursprünglich als Non-Profit-Organisation ins Leben gerufen, wurde OpenAI im Jahr 2019 in ein gewinnorientiertes Modell überführt. Das Technologieunternehmen forscht in den Bereichen maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Reinforcement Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), Computer Vision, Robotik und verwandten Bereichen.
ChatGPT und ChatGPT Search (früher SearchGPT genannt) sind beide dialogorientierte KI-Tools von OpenAI. Sie unterscheiden sich jedoch darin, wie sie auf Informationen zugreifen und diese bereitstellen:
ChatGPT ist eine generative KI-Plattform mit festem Wissen, das auf dem letzten Trainingsupdate basiert. Es ist ein hilfreiches Tool als Denkpartner und zur Generierung von Inhalten.
ChatGPT Search ist eine KI-Suchmaschine, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus dem Internet über Drittanbieter referenziert und zitiert. ChatGPT Search ist eine KI-Suchmaschine, die für Kund*innen hilfreich ist, die Fragen stellen und aktuelle Antworten in Echtzeit benötigen.
OpenAI steht auch hinter DALL-E, einem Text-zu-Bild-Modell, das Bilder aus Textbeschreibungen generiert, Sora, einem Text-zu-Video-Modell, und OpenAI Gym, einem Open-Source-Toolkit für die Entwicklung von Algorithmen für verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL).
Unterschiede zwischen Google KI, Google Search, Google Search KI und Google Gemini KI
Google KI ist der Oberbegriff für alle KI-Initiativen von Google, einschließlich der Google-Suche, die mit der Einführung von AI Overviews nun Google Search AI heißt, sowie Google Gemini AI.
Google Gemini, oder kurz Gemini, ist der Name, den Google seinen LLM-Modellen (Nano, Pro, Ultra) gegeben hat, die KI-Funktionen in der Google-Suche, AI Overviews und im KI-Modus bieten. Google Gemini wurde 2023 zunächst als Bard, oder Bard AI, eingeführt. Im Jahr 2024 wurden Bard und Googles Duet AI als Gemini neu eingeführt. Jetzt ist Gemini auch der Name des kundenseitigen KI-Assistenten, der als eigenständiger Chatbot (Gemini-App) betrieben wird und in Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet etc.) integriert ist.
Google Search AI, unterstützt von Gemini, ist die Weiterentwicklung der Google-Suche. Google Search AI wird immer noch als Google und Google-Suche bezeichnet, integriert jedoch AI Overviews und bietet Kund*innen die Möglichkeit, ihre Suche in den KI-Modus zu versetzen.
Was ist der Unterschied zwischen AI Overviews und KI-Modus in der Google-Suche?
Google AI Overviews sind KI-generierte Zusammenfassungen, die oben in den Suchergebnissen angezeigt werden. Sie liefern schnelle Zusammenfassungen und statische Antworten mit Verknüpfungen zu den generierten Antworten.
Im Gegensatz dazu ist der Google KI-Modus ein interaktives Sucherlebnis, bei dem Kund*innen eine dynamische Unterhaltung mit Gemini führen können, bei der sie von einfachen Antworten zu einer tieferen thematischen Auseinandersetzung mit ihren Fragen übergehen können.
Unterschiede zwischen Microsoft Bing KI und Copilot Search KI
Microsoft Bing ist die Suchmaschine von Microsoft, die 2009 erstmals vorgestellt wurde. Seit 2023 hat Bing generative KI entwickelt, die auf OpenAIs GPT-4 und Microsofts eigenem Prometheus-Modell basiert. Bing verfügt jetzt über Copilot als dialogorientierte Schnittstelle, die Kund*innen bei der Nutzung von Bing als KI-Suchmaschine erweiterte Suchfunktionen, die Generierung von Inhalten und Antworten in Echtzeit bietet.
Copilot ist der KI-Assistent von Microsoft. Copilot ist für Kund*innen kostenlos oder mit erweiterten Funktionen für Unternehmensmarken erhältlich und kann über Bing, Microsoft Edge, Windows und über Microsoft 365-Apps (Word, Excel, Teams, Outlook usw.) genutzt werden. Copilot bietet Kund*innen ein einheitliches KI-gestütztes Erlebnis, ganz gleich, ob sie es als KI-Suchmaschine verwenden oder Inhalte in ihrem Arbeits-Ökosystem produzieren.
Unterschiede zwischen Perplexity KI und Claude KI
Perplexity AI ist eine KI-Suchmaschine, die von Perplexity AI entwickelt wurde. Perpexity wurde 2022 veröffentlicht und ist eine Alternative zu den KI-Suchmaschinen von Google, Microsoft und ChatGPT. Perplexity ist bekannt für seine qualitativ hochwertigen, faktenbasierten Informationen in Echtzeit und gibt stets seine Quellen an, um Transparenz zu gewährleisten. Kund*innen wenden sich an Perplexity, wenn es um tiefgehende, generative Rechercheergebnisse und kommerzielle Abfragen geht, bei denen externe, unvoreingenommene Empfehlungen wichtig sind.
Claude KI ist weniger eine KI-Suchmaschine als vielmehr ein kreativer Denkpartner. Claude wurde von Anthropic entwickelt und 2023 als Release herausgebracht. Er wird als KI-gesteuerter Gesprächspartner gelobt, der Kreativität priorisiert und Interaktionen mit Kund*innen auf der Grundlage seiner Fähigkeit, komplexe Überlegungen anzustellen, durchdenkt. Claude zeichnet sich dadurch aus, dass er komplexe Inhalte oder technische Themen hervorragend zusammenfassen kann. Es ist außerdem stark im Generieren und Erklären von Code. Kund*innen wenden sich auch an Claude, wenn sie Unterstützung bei kreativen Schreibprojekten und der Entwicklung von Inhalten benötigen.
Strukturierte Daten und Wissensgraphen als Vorteil bei KI-Suchmaschinen
Der Wissensgraph einer Marke fungiert als eine zentrale Informationsquelle innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens. Wissensgraphen enthalten vollständige, genaue und kontextreiche Daten. Ihre Marke kann und sollte sie nutzen, um Inhalte überall dort zu veröffentlichen, wo Kund*innen suchen (wie Google Maps, Instagram, Alexa+). Darüber hinaus verschaffen Ihnen Wissensgraphen einen Vorteil, wenn Sie Ihre Inhalte überall dort veröffentlichen, wo auch KI-Suchmaschinen (wie ChatGPT, Apple Intelligence und Claude) suchen.
Wenn sich Ihr Angebot oder Ihre Markeninformationen ändern und sich die Suche weiterentwickelt, ist Ihr Wissensgraph für jeden Moment gerüstet. Er verfügt über alles Erforderliche, um Ihre Marke angesichts von inhaltlichen Veränderungen, Kundenbedürfnissen und technologischen Innovationen flexibel und relevant zu halten.
Die Lösungen von Yext, wie Knowledge Graph, Listings und Scout, helfen Marken bei der Vorbereitung auf die KI-gesteuerte Zukunft
Laden Sie diese Checkliste für die Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen herunter, um den Wechsel von einer reinen SEO-Mentalität zu einer Strategie für die Suche überall zu vollziehen. Sie erfahren, wie Sie herausfinden, wo Ihre Marke auftaucht – und wo nicht; wie Sie Inhalte schreiben, die KI versteht, wie Sie Kundenfeedback zur Unterstützung Ihrer KI-Suchstrategie nutzen, und vieles mehr.
Anschließend können Sie Yext Listings und Yext Knowledge Graph kennenlernen . Mit Yext Listings bleiben die Informationen Ihrer Marke aktuell und leicht zugänglich, wo immer Kund*innen und KI-Suchmaschinen suchen. Verwenden Sie Yext Knowledge Graph, um Ihre Daten zu strukturieren und es sowohl für herkömmliche als auch für KI-Suchmaschinen einfacher zu machen, Ihre Marke zu verstehen, zu bewerten, zu priorisieren und anzuzeigen – egal wo Ihre Kund*innen suchen.
Abschließend können Sie Yext Scout ausprobieren . Scout überwacht die Präsenz Ihrer Marke und die Stimmung auf KI-Suchplattformen wie ChatGPT, Google Gemini und Perplexity (sowie auf herkömmlichen Suchmaschinen wie Google). Sowohl auf nationaler als auch auf hyperlokaler Ebene vergleicht Scout Ihre Suchpräsenz mit der Ihrer Konkurrent*innen, deckt auf, was deren Erfolg ausmacht, und liefert Erkenntnisse, die Ihnen zu einer Führungsposition bei sowohl der KI-gestützten als auch lokalen Suche verhelfen. Sie erfahren, wie und wo Sie Änderungen vornehmen können, um Ihre Sichtbarkeit und Auffindbarkeit zu verbessern, damit sie von Kund*innen und KI-Suchmaschinen gefunden werden – und zwar zuerst.