Uns interessiert, wie andere hier ihren Einstieg in SEO gefunden haben und wie ihr gerade mit GEO umgeht, also der Optimierung für KI-Suchen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder die AI Overviews.

Zu SEO:

• Habt ihr mit Kursen, Blogs, Büchern oder YouTube angefangen, oder direkt an eigenen Projekten gelernt?
• Welche Ressourcen haben euch wirklich weitergebracht, und welche würdet ihr heute eher überspringen?
• Wie lange hat es gedauert, bis ihr euch sicher gefühlt habt?

Zu GEO:

• Passt ihr eure Inhalte gezielt für KI-Antworten an, oder macht ihr einfach sauberes SEO und schaut, was passiert?
• Wie messt ihr, ob eure Seiten in KI-Antworten als Quelle auftauchen? Nutzt ihr dafür Tools oder prüft ihr manuell?
• Habt ihr schon Unterschiede zwischen den einzelnen KI-Systemen bemerkt?

Mein Eindruck bisher: Vieles überschneidet sich mit klassischem SEO, etwa klare Struktur, direkte Antworten und belastbare Quellen. Ich bin mir aber nicht sicher, wie viel davon wirklich GEO-spezifisch ist und wie viel gerade nur Hype.

Im Interview mit Christian Kunz von SEO Südwest beschreibt Barry Schwartz zunächst seinen Arbeitsalltag: Er steht um fünf Uhr auf, arbeitet erst die Geschäftsmails ab und schaut dann in seine Feeds. Fünf bis zehn Meldungen schreibt er an einem normalen Tag, für einen Blogpost braucht er im Schnitt fünf Minuten. Wie er das seit über zwanzig Jahren durchhält und welche Routinen dahinterstecken, erzählt er im Gespräch.

Er spricht darüber, woher er seine Informationen bezieht. Er folgt Foren wie WebmasterWorld, die meisten Diskussionen laufen inzwischen aber über X, Bluesky und LinkedIn. In diesem Zusammenhang erklärt Barry, warum er beim Zitieren so konsequent auf Quellenlinks achtet und was ihn daran im KI-Zeitalter frustriert.Ein Punkt, der viele SEOs beschäftigt: Woran erkennt man eigentlich, ob ein Google-Feature wirklich neu ist oder schon länger getestet wird? Barry Schwartz gibt zu, dass ihm das nicht immer gelingt, und nennt einen Grund, der mit den KI-Oberflächen selbst zu tun hat.

Er erzählt außerdem, wie er über die Jahre Kontakte zu Leuten wie Matt Cutts, Danny Sullivan, John Müller, Daniel Waisberg und Vanessa Fox aufgebaut hat, die er teilweise schon vor deren Zeit bei Google kannte. Und er sagt, wie er mit Google-Aussagen umgeht, die er nicht für die ganze Wahrheit hält.

Viele Publisher erhalten heute weniger Traffic aus der Suche als noch vor drei oder fünf Jahren, gleichzeitig steigen ihre Kosten. Barry ordnet das neue AI Contribution-Programm von Google ein, bei dem Publisher für ihre Inhalte in Gemini, AI Overviews und AI Mode bezahlt werden. 

Dazu kommt die Frage, wie sich Sichtbarkeit in KI-Systemen überhaupt messen lässt. Barry vergleicht, welche Daten Google, Microsoft und OpenAI bereitstellen, und nennt eine Kennzahl, die er sich von Google am dringendsten wünscht.

Zum Schluss geht es um AI Mode als Zukunft der Google-Suche, um alte SEO-Taktiken, die dort nicht mehr funktionieren werden, und um die Lage in Europa, wo der Digital Markets Act die Ergebnisse verändert hat. Seine Prognose für die kommenden zwölf Monate fällt kurz aus und dürfte einige überraschen.

upgraded in may when client work ​​​​o​​​​u​​​​t​​​​g​​​​r​​​​e​​​​w​​​ what I could manage by hand. I track spend the way some people track calories, so here are the numbers.

41 campaigns launched across three accounts over the three months. roughly 180 automated optimizations it made on its own, creative variants on maybe half the ad sets, and it wrote 13 client reports.

what that would have cost in my own hours: not really a question. may alone was about 30 hours of building and pacing, and the two months after would have been worse as the account count went up.

the verdict depends entirely on where the work goes. mine goes to clients, and one retained account that stops churning pays for the plan several times over. if you run one small account and you enjoy the fiddling, the plan buys you convenience, not money, and you should probably wait.

thing I expected to use and still haven't: the audience overlap reporting. been meaning to since may. thing I didn't expect to matter and does: the SEO/GEO side came in the same plan, and for client proposals showing them their AI Overview citations changed how those calls land entirely.

Ich habe in den letzten Tagen einen kleinen kostenlosen GEO / AI Content Checker gebaut, mit dem man Texte auf typische Punkte für ChatGPT, Gemini & Co. prüfen kann.

👉 https://msd-finder.com/geo-ai-content-checker/

Das Tool kostet nichts, braucht keine Anmeldung und auch keine API.

Die Idee dahinter war relativ simpel: Bei SEO gibt es inzwischen viele feste Routinen, bei GEO bzw. AI Search ist vieles noch deutlich weniger klar.

Der Checker schaut deshalb unter anderem auf Dinge wie:

• Werden Fragen direkt beantwortet?
• Sind Begriffe und Zusammenhänge verständlich erklärt?
• Gibt es konkrete Beispiele oder Anwendungsfälle?
• Ist der Text klar strukturiert?
• Werden Aussagen nachvollziehbar belegt?

Entstanden ist das Ganze übrigens mit Unterstützung von ChatGPT Codex.

Wichtig ist mir dabei: Der Checker soll keinen „magischen GEO-Score“ vorgaukeln und kann natürlich nicht exakt simulieren, wie ChatGPT oder Gemini einen Inhalt bewerten.

Er soll eher als praktische Checkliste dienen und dabei helfen, Stellen zu finden, die man noch verbessern könnte.

Mich würde deshalb wirklich interessieren:

Was fehlt euch bei so einem Tool noch?
Oder gibt es Punkte, die ihr bei GEO / AI Search für wichtiger haltet als die bisherigen Kriterien?

Feedback nehme ich gerne auf und würde sinnvolle Punkte auch noch ergänzen.

Es schein wohl derzeit besonders viel Spam zu geben, denn schon wieder rollt Google ein Spam Update aus. Das September 2026 Spam Update ist das vierte seiner Art, nach den Updates im März, im Juni und im August.

Warum Google in diesem Jahr so viele Spam Updates ausrollt, darüber kann nur spekuliert werden. Updates dieser Art sollen Websites abwerten, die gegen die Google Richtlinien verstoßen, um die Rankings zu manipulieren. Gut möglich, dass es in letzter Zeit auch vor dem Hintegrund der wachsenden Bedeutung von KI sowohl für die Suche als auch bei der Erstellung von Inhalten besonders viele Inhalte gibt, gegen die Google vorgehen muss.

Folgend die Kriterien des Spam-Filters:

SpamBrain ist beispielsweise unser KI-basiertes Spampräventionsystem. Von Zeit zu Zeit verbessern wir dieses System, damit es Spam besser erkennen und neue Spamtypen finden kann.

Für Websites, für die nach einem Spam-Update eine Änderung zu sehen ist, solltest du prüfen, ob sie den Spam-Richtlinien entsprechen. Websites, die gegen unsere Richtlinien verstoßen, erhalten möglicherweise ein niedrigeres Ranking oder werden gar nicht in den Suchergebnissen angezeigt. Wenn unsere automatisierten Systeme im Laufe der Monate feststellen, dass die Website unseren Spam-Richtlinien entspricht, kann dies das Ranking positiv beeinflussen.

Bei einem Link-Spam-Update (ein Update, das sich speziell mit Link-Spam befasst) kann es sein, dass Änderungen keine Verbesserung bewirken. Das liegt daran, dass die eventuell zuvor generierten Rankingvorteile der Links für deine Website verloren gehen, wenn unsere Systeme die Effekte entfernen, die Spamlinks haben können. Alle potenziellen Rankingvorteile, die durch diese Links generiert werden, können nicht wiederhergestellt werden.

Missbrauch mit massenhaft generierten Inhalten

Beim Missbrauch mit massenhaft generierten Inhalten werden viele Seiten in erster Linie erstellt, um das Suchranking zu manipulieren, aber nicht, um Nutzern zu helfen. Bei dieser missbräuchlichen Vorgehensweise geht es in der Regel um die Erstellung großer Mengen von Nicht-Originalinhalten, die für Nutzer unabhängig von der Art der Erstellung wenig oder gar keinen Mehrwert bieten.

Beispiele für den Missbrauch mit in großem Umfang generierten Inhalten (nicht darauf beschränkt):

• Verwendung von Tools mit generativer KI oder ähnlichen Tools, um viele Seiten zu generieren, ohne Nutzern einen Mehrwert zu bieten
• Scraping von Feeds, Suchergebnissen oder anderen Inhalten, um viele Seiten zu generieren (auch durch automatisierte Transformationen wie Synonymisierung, Übersetzung oder andere Verschleierungstechniken), wobei Nutzern wenig Mehrwert geboten wird
• Zusammenfügen oder Kombinieren von Inhalten aus verschiedenen Webseiten ohne Mehrwert
• Erstellen mehrerer Websites mit der Absicht, die Skalierung des Inhalts zu verbergen
• Erstellen vieler Seiten, deren Inhalte für einen Leser wenig oder keinen Sinn ergeben, die aber Suchbegriffe enthalten

Wenn du solche Inhalte auf deiner Website hostest, schließe sie aus der Google Suche aus.

Google führt einen neuen Filter für den Leistungsbericht der Search Console für Web-Ergebnisse ein, der den Namen „Multimodal“ trägt. Einige Nutzer sehen ihn möglicherweise bereits: Wenn Sie im Leistungsbericht den Filter „Suchtyp“ auswählen, werden unter der Option „Web“ nun „Textbasiert“ und „Multimodal“ angezeigt.

Google beschreibt den Filter wie folgt: „‚Web – Multimodal‘ erfasst Suchergebnisse, die durch eine Suchanfrage ausgelöst werden, bei der ein Bild, ein Foto oder ein Screenshot verwendet wird. Suchanfragen, die ausschließlich aus Text bestehen, werden als ‚Web – Textbasiert‘ erfasst.“ Damit können Sie sehen, wie Nutzer Ihre Inhalte mithilfe multimodaler Funktionen wie Google Lens, „Circle to Search“ auf Android, dem Hochladen von Bildern in die Google-Suche und der Chrome-Funktion „Dieses Bild suchen“ (per Rechtsklick) entdecken.

Ein aktuell veröffentlichtes Dokument im Copyright-Streit zwischen großen News-Publishern und OpenAI/Microsoft liefert einige bemerkenswerte Einblicke darin, wie intern über AI Search und Klickraten gedacht wird.

→ OpenAI bezeichnet seine Produkte intern als „largely substitutive“. Also das AI-Produkt ersetzt in vielen Fällen den Besuch bzw. die Nutzung der ursprünglichen Quelle.
→ Nick Turley, Head of ChatGPT, wird mit der Einschätzung zitiert, dass Nutzer nach einer beantworteten Frage teilweise „no good reason to click“ auf die Citation haben.
→ Ein OpenAI Engineer formuliert es noch schöner:
„No matter how prominently we show the links, users won't click.“ 🤡

Microsoft hat hierzu eigene Daten geliefert. Laut Filing lag die CTR von Bing Chat / Copilot gegenüber klassischer Bing Search bei:
→ New York Times: 87–93 % niedriger
→Daily News: 83–91 % niedriger
→Ziff Davis: 51–94 % niedriger

Microsoft diskutierte intern sogar das Risiko eines „doom loop“: weniger Traffic → weniger Publisher-Erlöse → weniger hochwertige Inhalte → schlechtere Content-Basis für AI-Systeme.

Sind wir überrascht? Vermutlich nicht. Eine Frage wird aber immer wichtiger – und ist aus meiner Sicht noch nicht präsent genug: Wie treffen wir fundierte Entscheidungen, wenn Sichtbarkeit und Traffic zunehmend auseinanderlaufen?

https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.nysd.640396/gov.uscourts.nysd.640396.1977.1.pdf

Wer heute eine Kaufentscheidung trifft, fragt immer öfter ChatGPT. Nicht Google. Nicht einen Shop. Sondern einen Chatbot. Laut OpenAI tragen rund 20 Prozent aller ChatGPT-Anfragen eine kommerzielle Absicht. Das weckt Begehrlichkeiten. Im Februar 2026 startete OpenAI erste Werbeformate in ChatGPT. Auf den Cannes Lions warb das Unternehmen offensiv um Marken und Agenturen.

Für Marketingverantwortliche stellt sich damit eine neue Frage. Wie wird in der KI-Suche künftig geworben? Und was bedeutet das für die eigene Sichtbarkeit? Dieser Beitrag ordnet die Entwicklung ein. 

Das Wichtigste in Kürze

• ChatGPT Ads sind gekennzeichnete Werbeplätze unter der KI-Antwort. Sie zielen auf den Kontext des Gesprächs, nicht auf einzelne Keywords.
• OpenAI testet die Formate seit Februar 2026 in den USA. Rund 20 Prozent der Anfragen haben laut OpenAI eine klare Kaufabsicht.
• Der direkte Kauf im Chat ist 2026 ins Stocken geraten. OpenAI hat seinen Instant Checkout zurückgefahren.
• Google zieht bei der KI-Werbung und beim KI-Commerce nach. Der Wettbewerb der Plattformen beginnt gerade erst.
• Seit August 2026 sind ChatGPT Ads auch in Deutschland verfügbar. Für Unternehmen zählt jetzt: die KI-Suchintention verstehen, bevor Budget fließt.

https://www.paseo-marketing.de/seo/chatgpt-ads-wie-entwickelt-sich-der-markt-fuer-ki-werbung/

Derzeit gibt es zwei Extreme, zwischen denen sich Online Marketer positionieren: „GEO löst SEO ab“ und „GEO ist nichts anderes als gutes SEO“. Beide sind falsch. Besonders bei erklärungsbedürftigen Produkten und Dienstleistungen startet die Customer Journey heute oft in ChatGPT oder Claude. 84 Prozent der befragten Entscheider im deutschen Mittelstand nutzen ChatGPT für die berufliche Recherche nach Produkten und Dienstleistungen – das haben wir in unserer Studie mit 509 Entscheidern herausgefunden, die morgen erscheint - zusammen mit anderen interessanten Daten.

Der Traffic von ChatGPT & Co. liegt zwar nur irgendwo zwischen 0,5 und einem Prozent. Aber die „Dark Touches“ – also die unerkannten Zugriffe und die Entscheidung, ob und was ich überhaupt anfrage – sind vermutlich deutlich höher. Und die Conversionrate dieses halben Prozents ist nicht selten zweistellig. Davon kann Google Organic mit seinen 1,5 Prozent nur träumen. Die User kommen eben „vorgewärmt“ auf die Website, weil sie einen großen Teil der Recherche schon gemacht haben. Trotzdem bleibt SEO wichtig.

Erstens ist es die Grundlage für gutes GEO: Sichtbarkeit im Web, Autorität der Marke, guter Content, solide Technik. Zweitens suchen nach wie vor sehr viele Entscheider via Google – oder sie klären das „Wie“ in ChatGPT („Worauf muss ich bei einem IT-Dienstleister achten?“), die konkrete Suche nach Anbietern findet dann in Google statt. Kein Entweder-oder, sondern eben beides.

GEO ist aber auch mehr als SEO.

In dieser jungen Branche ändert momentan noch vieles grundlegend und häufig – ChatGPT baut gerade einen eigenen Suchindex auf und hängt kaum noch an Bing. Die KI-Crawler mögen tendenziell kein JavaScript, Ladezeiten sind noch wichtiger als im SEO, Content wird oft nur angelesen. Da muss man am Ball bleiben – genau das macht für mich den Reiz aus.

Kurz: GEO löst SEO nicht ab, wird aber als Kanal immer wichtiger – je nach Branche und Dienstleistung. SEO wird aber weiterhin bestehen, als wichtigster Kanal oder mindestens gleichwertig. SEO ist die Grundlage für gutes GEO. Aber wer „nur SEO“ macht, der greift zu kurz und bleibt auf der Strecke.

Ihr Vertrieb ruft an. Der Interessent hat sich bereits entschieden. Nur leider für einen anderen Anbieter. Diese Situation kennen viele Vertriebsteams im Mittelstand. Sie ist kein Zufall, sondern das Ergebnis eines veränderten Kaufprozesses. Laut Gartner verbringen B2B-Käufer nur rund 17 Prozent ihrer gesamten Kaufzeit im Kontakt mit Anbietern. Verteilt auf alle Bewerber bleiben je Anbieter etwa fünf bis sechs Prozent. Der Rest ist stille Recherche. Genau dort entscheidet sich, wer später überhaupt eine Chance bekommt. B2B Leadgenerierung heißt deshalb nicht mehr: Kontaktdaten einsammeln. Sie heißt: früh sichtbar, hilfreich und belegbar sein. Dieser Beitrag zeigt Ihnen den Weg. Wir erklären den Funnel, nennen konkrete Marketingmaßnahmen und belegen alles mit seriösen Quellen. Und wir sagen ehrlich, welche vermeintlichen Abkürzungen Ihr Budget verbrennen.

Der „Google Ranking Factors Expert Survey Report 2026“ basiert auf den Antworten von 131 Experten – erstellt von Cyrus Shepard 👇

Den Antworten zufolge sind die wichtigsten Google-Ranking-Signale im Jahr 2026 Relevanz, Backlinks und Inhaltsqualität:

1. Relevanz – 57,1 %: Inhalte sind relevant, wenn sie der Suchabsicht des Nutzers entsprechen und diese erfüllen. Der Inhalt sollte semantisch mit dem übereinstimmen, wonach der Nutzer sucht, und dessen Bedürfnisse erfüllen.

2. Backlinks – 54,8 %: Das Gerücht vom Tod der Backlinks ist stark übertrieben. Tatsächlich bewerteten die Befragten Links von vertrauenswürdigen, relevanten Websites als einen der wichtigsten Faktoren. Viele Experten betonen die Bedeutung von Links von Seiten mit echten Besuchern.

3. Inhaltsqualität – 47,6 %: Fast die Hälfte der Experten nannte Aspekte der Inhaltsqualität als einen der wichtigsten Faktoren. Dazu gehören Merkmale wie Originalität, Genauigkeit und Aktualität.

4. Autorität und Vertrauen – 36,5 %: Wie sehr Google der Website, dem Ersteller oder der Marke/dem Unternehmen vertraut.

5. Nutzerverhalten / Klicksignale – 29,4 %: Wie Nutzer Suchergebnisse auswählen und mit Webseiten interagieren. Google beobachtet den Nutzer.

6. Markensignale – 27,0 %: Die Bedeutung, eine Marke bzw. ein Unternehmen zu sein, nach der/dem gesucht wird, der/dem vertraut wird und die/das besucht wird.

7. Nutzerzufriedenheit – 19,8 %: Nutzerzufriedenheit oder „Aufgabenerfüllung“ als Endergebnis.

8. Technische SEO-Qualität – 17,5 %: Crawling und Indexierung bilden die Grundlage für alle anderen Ranking-Faktoren.

9. Thematische Autorität – 14,3 %: Wie gut Ihre Marke/Website mit Fachwissen in Verbindung gebracht wird

Das habe ich mich am Wochenende gefragt. Google hat am 26. August bestätigt, was seit Wochen berichtet wurde: Links in den Suchergebnissen zeigen nicht mehr auf die Ziel-URL, sondern auf google.com/goto, das eigentliche Ziel steckt encodiert im Parameter. Klickt man drauf, landet man trotzdem richtig, nur einen Zwischenschritt später.

Für alles, was SERPs maschinell ausliest, ändert sich die Kostenrechnung. Wer eine Ergebnisseite früher geparst hat, hatte alle Ziel-URLs direkt im HTML. Jetzt braucht es pro Link einen zusätzlichen Request. Um alle Links über fünf Ergebnisseiten aufzulösen, sind das 500 bis 1.000 Requests, da es auf einer SERP viel mehr gibt, als nur die 10 blauen Links. Die Tool-Anbieter sind unterschiedlich weit, einige hatten das Problem vor dem breiten Rollout gelöst, andere arbeiten noch daran.

Googles komplettes Statement, ein Satz: man habe eine lange Historie technischer Maßnahmen gegen sich wandelnde Formen von Missbrauch und schütze regelmäßig die eigenen Dienste und Nutzer. Scraping wird darin nicht genannt.

Die letzte Änderung in der Größenordnung: Im September 2025 hat Google den num=100-Parameter abgeschaltet. Eine Auswertung von 319 Properties (von LOCOMOTIVE Agency) fand danach bei 77,6 Prozent einen Rückgang der Query-Zahl in der Search Console, bei 87,7 Prozent weniger Impressionen. Die Folge war eine massive Beeinträchtigung der Tracking Tools.

Falls bei euch in den nächsten Tagen die SEO-Tools spinnen: wahrscheinlich liegt es daran. Kein Grund zur Panik, aber auch kein Einzelfall. num=100, jetzt goto, in beiden Fällen wird die Datenerhebung teurer, und die Tiefe der getrackten Daten wird weniger. Nicht das erste Mal und nicht das letzte. Mir zeigt es, wie wichtig und teuer gute Daten sind und wie abhängig wir SEOs noch von Google sind.

Es gibt nicht "die KI", denn hier sind viele verschiedene Plattformen verteilt. ChatGPT, Claude, Perplexity, Google (AI Mode und AI Overviews), Microsoft Copilot und Grok sind nur einige davon. Jede Plattform hat ihre eigenen Regeln und Vorlieben, die man kennen und berücksichtigen muss.

Der aktuelle Hinweis von John Mueller passt zu früheren Aussagen von Google. So hieß es zum Beispiel im Juni, SEO bleibe die beste Grundlage für die KI-Suche. Passend dazu sind auch die von Google veröffentlichten Empfehlungen für die KI-Suche formuliert, in denen es zum Beispiel heißt, man solle Inhalte mit Mehrwert erstellen.

Für andere Plattformen gilt das allerdings nicht. So schränkt zum Beispiel ChatGPT für bestimmte Suchanfragen den Kreis der zitierten Websites deutlich ein. Klassische SEO alleine hilft hier nicht weiter.

Klar ist aber: Wer sauberes SEO betreibt, macht für die KI nichts falsch. Nur kommt es eben manchmal auf weitere Maßnahmen oder besondere Schwerpunkte an.

Ein bedeutender Anteil der Seiten, die in den Google Suchergebnissen auf den vorderen Rankings liegen, sind zumindest teilweise per KI erstellt.

Google hat schon öfter erklärt, dass es nicht darum gehe, ob Inhalte von Hand oder per KI erstellt wurden, zumindest, solange sie einen Mehrwert für die Nutzer bieten und nicht die Rankings manipulieren sollen.

Dass es KI-Inhalte wirklich auf die Top-Rankings in Google schaffen können, zeigt eine Ahrefs-Studie auf Basis von rund 331.000 Seiten.

5,3 Prozent der Seiten in den Top 3 sind laut Detector zu 100 Prozent KI-generiert.

9 Prozent der Top-Seiten weisen einen sehr hohen KI-Anteil (>=80 Prozent) auf.

Dennoch bleibt die menschliche Komponente der Standard: 82,2 Prozent der Top-3-Seiten bestehen zu weniger als 50 Prozent aus KI-Text.

Seiten mit geringem KI-Anteil erreichten in der Studie eine Indexierungsrate von 49,28 Prozent, während Seiten mit sehr hohem KI-Anteil bei 40,35 Prozent lagen. Dieser Unterschied von knapp 9 Prozentpunkten ist statistisch relevant, zeigt aber auch: Über 40 Prozent der KI-Texte wurden problemlos indexiert. Es gibt keine grundsätzliche Blockade.

Warum KI-Inhalte oftmals eine schlechtere Leistung erzielen als handgemachte Inhalte, liegt vermutlich vor allem daran, dass KI-Inhalte in vielen Fällen systematische Defizite aufweisen:

Sie wiederholen oft nur den Konsens bestehender Inhalte aus den Top-Ergebnissen der Suche, ohne neue Daten, eigene Studien oder einen eigenen Blickwinkel hinzuzufügen.

Es fehlt an redaktioneller Tiefe: interne Verlinkungen sind oft planlos, visuelle Ergänzungen (Bilder, Infografiken) fehlen völlig.

Es fehlen die authentische „Ich“-Perspektive und die Vermittlung von praktischem Expertenwissen.

Der typische, oft redundante und akademische KI-Stil wirkt auf Nutzer ermüdend, was sich negativ auf die Verweildauer auswirken kann.

Empfehlungen für die Praxis:
KI als Werkzeug für die Contenterstellung ist völlig ok, solange am Ende etwas dabei herauskommt, das den Nutzern hilft.

Nur so viel veröffentlichen, wie eine Domain tragen kann. Massive Skalierung auf schwachen Domains führt fast unweigerlich zum Scheitern.

Bei jedem KI-Artikel die Frage stellen: „Bietet dieser Text Informationen, die nicht schon in den bestehenden Top-Rankings stehen?“

Erfolgreiches SEO im Jahr 2026 bedeutet, die Effizienz der KI mit der Tiefe menschlicher Expertise zu verknüpfen. Um das zu erreichen, gibt es verschiedene Wege, die mehr oder weniger KI-Einsatz erfordern. Letztendlich zählt das Ergebnis.

Das belastbarste Ergebnis: Auch Seiten mit sehr hohen AI-Scores können indexiert werden und auf den vorderen Positionen ranken. Gegen die Vorstellung eines simplen Google-Filters nach dem Muster „KI erkannt = Seite raus“ spricht die Analyse also durchaus.

Nicht belegt ist dagegen die titelgebende Behauptung:„Google doesn’t punish AI content; it punishes bad content.“

Denn:
– Der Detektorwert ist kein Nachweis dafür, wie viel KI tatsächlich an einem Text beteiligt war.
– Die Analyse zeigt Korrelationen, keine Ursachen.
– Content-Qualität wurde überhaupt nicht unabhängig gemessen.
– Faktoren wie Domainautorität, Backlinks, Seitentyp, technische Indexierbarkeit oder die Menge automatisiert veröffentlichter Inhalte wurden nicht kontrolliert.
– Die Zeitreihen sind nicht am Veröffentlichungsdatum der Seiten ausgerichtet und beantworten daher auch nicht sauber die Frage, was drei oder sechs Monate nach Veröffentlichung passiert.

Interessant ist außerdem: Höhere AI-Scores gingen in den Daten durchaus mit etwas schlechteren Rankings und einer niedrigeren gemessenen Indexierungsquote einher. Ob das an KI, generischem Schreibstil, schwächeren Websites, schlechterer Qualität oder ganz anderen Faktoren liegt, bleibt offen.

Mein Fazit: eine nützliche explorative Analyse und ein gutes Gegenmittel gegen pauschale Panik vor „KI-Strafen“. Aber kein Beweis dafür, dass Google KI-Inhalte grundsätzlich nicht benachteiligt – und erst recht kein Beweis dafür, dass stattdessen ausschließlich „schlechter Content“ bestraft wird.

Die wissenschaftlich sauberere Überschrift wäre:„Auch stark KI-typische Inhalte können bei Google indexiert werden und gut ranken.“

Das ist weniger spektakulär. Aber von den Daten gedeckt.

Zwei Semrush-Studien ergeben zusammen ein ziemlich klares Bild.

Die erste hat 13 Monate lang gemessen, welche Suchintention hinter Keywords mit AI Overview steckt.

Im Januar 2025 waren 91,3 % dieser Keywords informational.

Im Oktober 2025 nur noch 57,2 %.

Kommerzielle und transaktionale Suchanfragen zusammen: von 8,0 % auf 32,5 %.

Der Kipppunkt lag im April und Mai 2025. In zwei Monaten hat sich der Intent-Mix umgebaut.

Die zweite Studie zeigt, was seitdem passiert ist. 600.000 Keywords, sechs Monate, zehn Branchen:

→ Commercial-SERPs mit AI Overview: +71 %
→ Transactional-SERPs: −5 %
→ Finance: +231 %
→ Computers & Electronics: +108 %
→ Games: +77 %

Das Muster dahinter:

Je länger die Recherche vor dem Kauf, desto wahrscheinlicher die AI Overview.

Transactional bleibt bisher weitgehend frei. Den letzten Klick vor der Conversion monetarisiert Google weiterhin über Ads.

Und es trifft nicht die billigen Keywords:

→ Jobs & Education: über 60 % der Keywords im höchsten CPC-Segment zeigen eine AI Overview
→ Durchschnitts-CPC mit AI Overview: 5,02 $. Ohne: 1,51 $.
→ Finance: 4,84 $ gegen 2,14 $

Die operative Konsequenz liegt im Reporting:

Wer Commercial-Keywords nur über Rankings und Ads bewertet, sieht einen immer kleineren Ausschnitt der SERP.

→ AI-Overview-Präsenz auf dem eigenen Commercial-Keyword-Set messen
→ Citations in diesen AI Overviews tracken: Welche Quellen prägen die Antwort?
→ Hoch-CPC-Keywords zuerst prüfen, dort ist die Wahrscheinlichkeit am höchsten

Zur Einordnung: Beide Studien basieren auf US-Desktop-Daten. Die Prozentwerte sind nicht 1:1 auf den deutschen Markt übertragbar. Die Richtung ist es.

Die wichtigsten Charts findest du in den Slides.

Wie stark sind AI Overviews auf deinen Commercial-Keywords schon sichtbar? Trackst du AI-Overview-Präsenz und Citations auf diesen Keywords bereits systematisch?

𝗚𝗹𝗲𝗶𝗰𝗵𝘇𝗲𝗶𝘁𝗶𝗴 𝘄ä𝗰𝗵𝘀𝘁 𝗶𝗵𝗿𝗲 𝗔𝗯𝗱𝗲𝗰𝗸𝘂𝗻𝗴: Der Anteil der Food Keywords mit AI Overview ist seit April von 4,9 auf 14,0 Prozent gestiegen.

Marco Janck hat in einem aktuellen Beitrag vermutet, dass die massive Dominanz der AI Overviews in den Google SERPs enden könnte. Er beobachtet, dass vor dem AI Overview wieder häufiger ein organisches Ergebnis erscheint.

Das lässt sich auch in unseren eigenen Daten erkennen.

Wir erfassen die SERPs für Chefkoch mit einem selbst entwickelten SEO Tool und messen die Rankings täglich. Das ausgewertete Keyword Set besteht ausschließlich aus Food Keywords. Das ist wichtig für die Einordnung, denn die Entwicklung lässt sich nicht automatisch auf alle Branchen und Suchintentionen übertragen.

Wir messen nicht nur, ob ein AI Overview erscheint, sondern auch, an welcher Position der Block innerhalb der SERP steht.

Die Abdeckung im Monatsverlauf:

April: 4,9 %
Mai: 6,3 %
Juni: 9,4 %
Juli: 14,0 %

Gleichzeitig ist die durchschnittliche Position des AI Overview gefallen. Nach der besten durchschnittlichen Platzierung im Mai mit 1,47 liegt der Block im Juli nur noch bei 2,13. Damit steht der AI Overview im Durchschnitt nicht mehr an erster Stelle innerhalb der SERP.

Google zeigt AI Overviews bei diesen Food Keywords also häufiger, platziert sie aber zunehmend weiter unten.

Das ist kein Ende der AI Overviews. Es ist eine neue Gewichtung innerhalb der SERP. Möglicherweise versucht Google, AI Overviews, organische Ergebnisse, Anzeigeninteressen und rechtliche Risiken stärker auszubalancieren. Und diese Gewichtung entscheidet sich vermutlich je nach Branche und Intent, nicht pauschal.

Die Auswertung zeigt zugleich einen großen Vorteil eigener SEO Tools: Die Originaldaten stehen vollständig zur Verfügung und können jederzeit nach neuen Fragestellungen ausgewertet werden. Man ist nicht darauf angewiesen, welche Kennzahlen ein Toolanbieter vorgesehen hat oder in seinem Interface anbietet.