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AI Overview Optimierung & SEO: Wie man in Google AI Overviews rankt

Was sind AI Overviews?

Googles AI Overviews, manchmal auch "generative Zusammenfassungen" oder "KI-generierte Zusammenfassungen" genannt, sind Textblöcke, die ganz oben auf den Suchergebnisseiten (SERPs) erscheinen.

Anstatt nur Links und Snippets aufzulisten, synthetisieren Googles AI Overviews Informationen von den Top-Ranking-Seiten, um Benutzern eine sofortige, umfassende Antwort auf ihre Abfrage zu liefern.

In der Praxis, wenn ein Benutzer eine Frage wie "wie man Inhalte für AI Overview optimiert" eingibt, wird Googles Algorithmus:

1. Die Top N relevanten Ergebnisse abrufen,
2. Diesen Inhalt in ein großes Sprachmodell (LLM, wie Gemini oder ChatGPT) einspeisen, das auf Ranking und Zusammenfassung trainiert wurde, und
3. Eine prägnante Zusammenfassung ausgeben, die die relevantesten Informationsstücke kombiniert. Das Ergebnis ist eine Übersicht, die darauf ausgelegt ist, die Frage direkt zu beantworten.

In diesem Beitrag werden wir durchgehen, wie Sie optimieren können, damit Ihr Inhalt nicht nur organisch rankt, sondern auch innerhalb dieser AI Overview Position Null erscheint.

Wir erklären mit einem realen Experiment, wie diese Methodik funktioniert, und demonstrieren durch empirische Daten, dass sie Artikel hervorbringen kann, die bis zu 10% wahrscheinlicher in der AI Overview verwendet werden und im Durchschnitt etwa 50% mehr Zitationen als die bestperformende Seite erreichen.

Warum sind AI Overviews wichtig für SEO und wie wirken sie sich aus?

AI Overviews gestalten die SEO-Landschaft grundlegend um und verändern, wie Benutzer Informationen entdecken und wie Unternehmen Online-Sichtbarkeit angehen müssen. Sie wirken sich auf SEO aus durch:

Auswirkung auf Klickraten: Während AI Overviews die Sichtbarkeit für zitierte Quellen erhöhen können, können sie auch zu verringerten Klickraten für Seiten führen, die nicht direkt in der Übersicht zitiert werden.

Sichtbarkeit bei "Position Null": Selbst wenn Ihre Seite organisch außerhalb der Top 3 rankt, liefert das Erscheinen in einer AI Overview enorme Markenexposition, Benutzer sehen Ihre Informationen zuerst, oft bevor klickbare Ergebnisse erscheinen.

Traffic-Umleitung vs. Markenerkennung: Obwohl einige Benutzer die AI Overview lesen und ohne Klick weitergehen werden, kann das Zitiertwerden in dieser Übersicht unbewusstes Vertrauen schaffen. Wenn Ihre Marke oder Domain erwähnt wird (z.B. "laut Forbes" oder "in einem Bericht von Unternehmen X"), kann diese Erwähnung Benutzer dazu veranlassen, sich an Ihren Namen zu erinnern, wenn sie zurückkehren, um zu kaufen.

AI Overview SEO vs. Traditionelles SEO: Kernüberschneidung und der "Extra-Schritt"

Traditionelles SEO betont Elemente wie:

• Keyword-Targeting: Recherchieren und Platzieren relevanter Keywords (z.B. "für AI Overview optimieren", "in Google AI Overview ranken") in Titeln, Überschriften und Fließtext.
• Backlink-Profile & Domain-Autorität: Verdienen hochwertiger eingehender Links von seriösen Websites und Aufbau des gesamten Website-Vertrauens, um höher in den organischen Listings zu ranken.
• On-Page & Technische Gesundheit: Sicherstellen schneller Ladezeiten, Mobilfreundlichkeit, korrekter Canonical-Tags und einer crawlbareren Website-Struktur.
• E-E-A-T (Erfahrung, Expertise, Autorität, Vertrauenswürdigkeit): Zeigen von Autorenqualifikationen, Zitieren seriöser Quellen und Aufrechterhalten einer starken Markenpräsenz.

Alle diese Komponenten sind relevant für AI Overview SEO, da, wie wir unten sehen werden, Googles KI-gestützte Abrufphase weiterhin auf klassische Ranking-Signale (Keyword-Relevanz, Backlinks, Domain-Stärke, Seiten-Geschwindigkeit usw.) angewiesen ist, um die Top n Seiten für potenzielle Zusammenfassung auszuwählen.

Aber es gibt einen zusätzlichen Schritt über das Ranking hinaus: Sobald Sie in den Top n organischen Positionen erscheinen, müssen Sie auch sicherstellen, dass Ihr Inhalt so formatiert und strukturiert ist, dass Googles generatives Modell ihn direkt konsumieren und zusammenfassen kann, um tatsächlich innerhalb der AI Overview zu erscheinen.

Die RAG-Modell-Linse

Googles AI Overviews basieren auf einem RAG (Retrieval-Augmented Generation) Framework:

• Abrufphase (R): Googles Systeme wählen die Top n Seiten (oft n = 50) basierend auf traditionellen SEO-Ranking-Signalen (klassischer PageRank, Inhaltsrelevanz, Domain-Autorität) aus.
• Augmentierungsphase (A): Das LLM nimmt extrahierte Passagen oder Chunks von diesen Top n Seiten auf, oft über "dense embedding retrieval", bei dem das Modell Abfrage-Embeddings mit Inhalts-Embeddings abgleicht.
• Generierungsphase (G): Das LLM synthetisiert eine kohärente, menschenlesbare Zusammenfassung, indem es die abgerufenen Passagen fusioniert und dabei faktische Konsistenz und Flüssigkeit sicherstellt.

Aus SEO-Sicht erfordert das Bestehen der Abrufphase weiterhin traditionelle Taktiken, starke Backlinks, Keyword-Relevanz und solide technische Gesundheit. Um jedoch in der Augmentierungs- und Generierungsphase erfolgreich zu sein, muss Ihr Inhalt dem erwarteten Format der AI Overview folgen. Ohne diese Struktur kann das Modell den richtigen "Chunk" nicht extrahieren, und Sie werden nicht in der AI Overview erscheinen, selbst wenn Sie organisch ranken.

Technische AI Overview Optimierung: Experimentelle Ergebnisse

Unten tauchen wir in ein reales Experiment ein, das wir mit unserem internen Gemini-gestützten RAG-Modell durchgeführt haben, das speziell für das Testen der AI Overview-Aufnahme entwickelt wurde. Wir haben 50 kuratierte Seiten indexiert: eine Mischung aus langen Artikeln, Listicles, How-to-Guides und einem Beitrag, der speziell generiert wurde, um für die AI Overview-Aufnahme optimiert zu werden.

Unser Ziel ist es zu sehen, wie sowohl Inhaltsstruktur als auch Domain-Signale beeinflussen, ob Googles AI Overview von einer Seite ziehen würde und wie oft.

Kurz gesagt, unser Experiment zeigt ein entscheidendes Muster: AI Overviews, die mit RAG-Modellen generiert werden, neigen dazu, einer konsistenten Inhaltsstruktur zu folgen. Noch wichtiger ist, dass wir durch die Erstellung eines Artikels, der diese Struktur sorgfältig widerspiegelt, seine Chancen, in der AI Overview zu erscheinen, erheblich erhöhen können.

Experimentaufbau

• Zielkeyword: Die Kernabfrage, die für Tests verwendet wurde, war "AI-Driven Analytics SaaS".
• Internes RAG-Modell: Wir entwickelten eine benutzerdefinierte RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipeline für Experimente, die die Abruf- und Zusammenfassungslogik einer typischen AI Overview repliziert.
• Korpus von 50 Seiten: Lange Forschungsstücke, Listicles mit klaren Unterüberschriften, Schritt-für-Schritt-How-to-Guides.
• Ein Flaggschiff-Artikel: Eine KI-generierte Seite, die speziell entwickelt wurde, um ihre Leistung gegen die internen Metriken unseres RAG-Modells zu maximieren, mit dem Ziel ihrer Auswahl und Aufnahme in die AI Overview.

AI Overview Optimierung: Wichtige verfolgte Metriken

• Inclusion Score (0 bis 1): Dies ist eine Metrik, die von RAG-Modellen bereitgestellt wird und die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass mindestens eine Passage von einer Seite abgerufen und in der endgültigen Zusammenfassung der AI Overview verwendet wird. In einfachem Deutsch bedeutet ein Score von 0,643, dass es eine ungefähr 64-prozentige Chance gibt, dass ein Teil dieser Seite in der generierten Übersicht landet.
• Zitationsanzahl: Die Gesamtzahl der Male, dass der Inhalt einer Seite explizit zitiert oder paraphrasiert wird in der AI Overview. Zum Beispiel bedeutet eine Anzahl von 10,2, dass das Modell die Seite im Durchschnitt über mehrere Durchläufe hinweg etwa 10 Mal zitiert.

Hinweis zu Metriken: Inclusion Score und Zitationsanzahl sind nicht stark korreliert. Eine Seite könnte einen hohen Inclusion Score haben, was bedeutet, dass sie fast immer mindestens eine Passage beiträgt, aber relativ wenige Gesamtzitationen erhalten, wenn sie jedes Mal nur einen einzigen Satz beiträgt. Umgekehrt könnte eine Seite mit einem moderaten Inclusion Score in den wenigen Iterationen, in denen sie ausgewählt wird, stark zitiert werden (hohe Zitationsanzahl). Mit anderen Worten, ein gutes Abschneiden für "mindestens einmal ausgewählt werden" garantiert nicht, dass viele Passagen in die Übersicht eingewoben werden, und umgekehrt.

Das Experiment: AI Overview Antwortstruktur für "AI-Driven Analytics SaaS"

Beim Abfragen unseres RAG-Modells mit dem Keyword "AI-Driven Analytics SaaS" und Analysieren seiner Antworten basierend auf einem allgemeinen Korpus von Web-Artikeln (Simulation eines realen Websuch-Szenarios und bevor wir unseren eigenen speziell optimierten Inhalt einführten), beobachteten wir, dass während einzelne Antworten natürliche Variationen zeigten, die generativen Zusammenfassungen im Durchschnitt im Allgemeinen dieser Kernhierarchie folgten:

Stellen Sie sich dies als das inhärente "Blaupause" vor, die eine AI Overview tendenziell verwendet. Wenn Ihr Inhalt natürlich mit diesem Format übereinstimmt und die zugrundeliegende Frageformulierung adressiert, steigen seine Chancen, extrahiert und zusammengefasst zu werden, erheblich.

Intern, damit das Modell die Antwort konstruiert, rankt es alle Inhalte von allen verwendeten Beiträgen und entscheidet, welche es ziehen soll. Unten ist die Top-Ergebnisse-Teilmenge, die Max Inclusion Score und Durchschnittliche Zitationsanzahl für die bestperformenden Seiten zeigt.

Spaltenerklärungen:

• Max Inclusion Score: Da eine einzelne Seite mehrere relevante Passagen haben kann, berichten wir den höchsten beobachteten Score (0 – 1) unter allen ihren Passagen. Ein Score von 0.702 bedeutet, dass mindestens eine Passage eine 70,2-prozentige Chance hatte, in der Zusammenfassung verwendet zu werden.
• Durchschn. Zitationsanzahl: Die durchschnittliche Anzahl der Male, dass der Inhalt einer Seite über mehrere Durchläufe hinweg zitiert oder paraphrasiert wird. Zum Beispiel bedeutet 10.2, dass das Modell die Seite im Durchschnitt etwa 10 Mal pro Durchlauf zitiert.

Das bedeutet, dass für eine Abfrage bezüglich "AI-Driven Analytics SaaS" die AI Overview wahrscheinlich den Artikel "What is AI-Driven Analytics? Pros, Cons and Use Cases" im Durchschnitt 10.2 Mal zitieren würde, was zur typischen Antwortstruktur beiträgt, die zuvor als "Blaupause" identifiziert wurde. Darüber hinaus hat ein Teil des Inhalts dieser Seite eine ungefähr 64,3%ige Wahrscheinlichkeit, in der endgültigen AI Overview aufgenommen zu werden.

Hinweis: Die Gesamtzahl der Zitationen kann von einem RAG-Modell zum anderen erheblich variieren. Unser internes Modell ist so konfiguriert, dass es großzügiger mit Zitationen ist als einige andere für gründliche Testzwecke.

Einführung eines generierten Textes mit derselben Struktur & Blaupause

Um speziell die Auswirkung der Ausrichtung von Inhalten mit der bevorzugten Struktur der AI Overview zu testen, erstellten wir eine KI-generierte Version unseres AI-Driven Analytics SaaS Artikels. Diese neue Version wurde entwickelt, um sorgfältig der zuvor diskutierten RAG-freundlichen Blaupause zu folgen: Sie verwendete H2/H3-Überschriften, die die Fragen der Blaupause widerspiegelten, und enthielt Inhalte, die sie direkt beantworteten. Wir fütterten dann diesen optimierten Beitrag in unser internes RAG-Modell, verarbeiteten ihn mehrmals zusammen mit den ursprünglichen 50 Seiten, um seine Leistung zu beobachten:

• Max Inclusion Score: ≈ 0.754
• Durchschn. Zitationsanzahl: ≈ 15.4

Da diese generierte Version sowohl die Struktur perfekt abbildete als auch Inhalte im erwarteten Stil bereitstellte, übertraf sie sogar die höchstbewerteten Seiten aus unserem ursprünglichen Korpus (die in der Tabelle oben aufgeführt sind).

Unser KI-generierter Text ist ungefähr 10% wahrscheinlicher, in der AI Overview verwendet zu werden und erreichte im Durchschnitt etwa 50% mehr Zitationen als die bestperformende Seite aus unserem ursprünglichen Korpus.

Es ist erwähnenswert, dass diese Kernfindung, der signifikante Leistungsschub für strukturell mit dem bevorzugten Format der AI Overview ausgerichtete Inhalte, nicht isoliert ist. Ähnliche Muster verbesserter Aufnahme und Zitation wurden konsistent in anderen internen Experimenten beobachtet, die wir durchführten, selbst beim Testen mit verschiedenen Keyword-Sets und Inhaltskombinationen.

Wie vergleicht sich dies mit AI Overviews im wirklichen Leben?

Es ist wichtig zu beachten, dass während unser KI-generierter Text im RAG-Modell aufgrund seiner perfekten strukturellen Ausrichtung hervorragend abschnitt, könnte er in einem realen Szenario zunächst in der entscheidenden Abrufphase der Suche kämpfen. Dies liegt daran, dass ihm möglicherweise wichtige SEO-Stärken fehlen, wie etablierte Autorität, umfassende Inhalts-Tiefe oder ein starkes Backlink-Profil, die für das Erreichen eines hohen organischen Rankings von entscheidender Bedeutung sind.

Dieses Experiment hebt jedoch einen kritischen Punkt hervor: Sobald eine Seite das anfängliche organische Ranking (traditionelles SEO) besteht, wird das Verhalten des RAG-Modells bei der Auswahl von Inhalten für die AI Overview stark von Struktur und Frage-Antwort-Ausrichtung beeinflusst. Diese werden zu entscheidenden Faktoren bei der Sicherung von Passagen für die AI Overview.

Fazit

Durch unsere Arbeit haben wir eine klare, wiederholbare Methode für AI Overview Optimierung definiert, die traditionelles SEO ergänzt, um "Position Null" in Googles KI-generierten Zusammenfassungen zu sichern. Die Schlüsselsäulen sind:

• Traditionelle SEO-Grundlage: Ranken Sie innerhalb der Top n organischen Positionen, indem Sie relevante Keywords targetieren, hochwertige Backlinks aufbauen, schnelle Ladezeiten und Mobilfreundlichkeit sicherstellen und E-E-A-T durch Expertenautorschaft und seriöse Zitationen demonstrieren.
• AI Overview Blaupause: Spiegeln Sie die Struktur der AI Overview genau wider, verwenden Sie H2/H3-Überschriften, die die Fragen replizieren, die das Modell stellt. Unter jeder Überschrift geben Sie prägnante, direkte Antworten, damit die KI diese "Chunks" leicht identifizieren und extrahieren kann.
• Inhaltsausrichtung: Über Formatierung hinaus stellen Sie sicher, dass jeder Absatz und Aufzählungspunkt unter diesen Überschriften genau die erwarteten Fragen der AI Overview adressiert. Diese enge Ausrichtung zwischen der Formulierung des Modells und Ihrem Antwortstil ist entscheidend, um für Zusammenfassung ausgewählt zu werden.

Indem Sie diesen kombinierten Ansatz in Ihre redaktionellen Workflows einbetten und sicherstellen, dass jede Seite nicht nur gut rankt, sondern auch die Sprache der AI Overview "spricht", positionieren Sie sich, um konsistent zu beeinflussen, welche Passagen in Googles generative Zusammenfassungen gezogen werden.

Zukunft von AI Overview SEO

Die SEO-Landschaft tritt in eine transformative Ära ein, die von generativer KI angetrieben wird. Wie in unserem Beitrag GEO (Generative Engine Optimization) kommentiert, wird dies immer relevanter werden und große Verschiebungen in der Branche bringen:

• Rückgang des Klickvolumens von LLM-Antworten: Früher "Halluzinations-Traffic" (Benutzer klicken auf die Quelle, um Fakten zu überprüfen) wird abnehmen, wenn LLMs die faktische Genauigkeit verbessern. Während Chatbots genauer werden, erhalten Benutzer Antworten direkt in der Chat-Oberfläche, was "zusätzliches Lesen" und Klicks zu Quellseiten weiter reduziert.
• AI Overview Zitationen als primäre Sichtbarkeitsmetrik: Anstatt roher Website-Besuche wird Erfolg daran gemessen, wie oft AI Overviews Passagen von Ihrer Website ziehen, jede Instanz zählt als Zitation.
• Markenerwähnungen stärken Autorität auch ohne Zitationen: Selbst wenn Ihr Text nicht wörtlich zitiert wird, kann eine AI Overview immer noch Ihre Marke nennen, was das Vertrauen des LLM in Ihre Website signalisiert. Zitationen bedeuten, dass Ihr Inhalt verwendet wird; Erwähnungen bedeuten, dass Ihre Marke vertraut wird, beide steigern das Bewusstsein und spätere Benutzerbindung.

Neugierig, wie Ihr eigener Inhalt für AI Overviews abschneidet? Um zu sehen, ob Ihre Seiten gut optimiert sind, um in diesen generativen Zusammenfassungen zu erscheinen, und Ihr potenzielles AI Overview Score zu verstehen, kontaktieren Sie uns unter info@sellm.io für eine personalisierte Analyse.

Häufig gestellte Fragen

Was sind Google AI Overviews?

Google AI Overviews sind KI-generierte Zusammenfassungen, die oben in den Suchergebnissen erscheinen und Informationen aus mehreren Quellen synthetisieren, um umfassende Antworten auf Benutzerabfragen zu liefern. Sie repräsentieren eine Verschiebung von traditionellen linkbasierten Ergebnissen zu direkten, konversationellen Antworten, die darauf abzielen, Fragen sofort zu beantworten, ohne Klicks zu Quellwebsites zu erfordern.

Wie optimiere ich Inhalte für AI Overviews?

Um für AI Overviews zu optimieren, konzentrieren Sie sich darauf, gut strukturierte, autoritative Inhalte mit klaren Überschriften, direkten Antworten auf häufige Fragen, ordnungsgemäßem Schema-Markup und umfassender Themenabdeckung zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Inhalt zuerst gut organisch rankt, dann optimieren Sie für KI-Konsum durch klare Formatierung und faktische Genauigkeit. Spiegeln Sie die bevorzugte Struktur der AI Overview wider und verwenden Sie Überschriften, die den Fragen entsprechen, die KI-Modelle stellen.

Reduzieren AI Overviews Website-Traffic?

Während AI Overviews einige Klick-Traffic reduzieren können, erhöhen sie die Markensichtbarkeit und Autorität erheblich. Das Zitiertwerden in AI Overviews kann Vertrauen und Markenerkennung aufbauen und führt oft zu erhöhtem Traffic von Benutzern, die nach detaillierteren Informationen suchen oder Kaufentscheidungen treffen. Der Schlüssel ist, Zitationen und Markenerwähnungen als wertvolle Sichtbarkeitsmetriken jenseits traditioneller Klickraten zu betrachten.

Welche Inhalte performen am besten in AI Overviews?

Inhalte, die in AI Overviews gut performen, sind typischerweise umfassend, gut strukturiert, faktisch genau und beantworten Benutzerfragen direkt. Sie sollten klare Überschriften haben, autoritative Quellen verwenden, relevante Daten und Statistiken enthalten und für Featured Snippets optimiert sein. Inhalte, die der bevorzugten Blaupause-Struktur der AI Overview folgen, haben bis zu 10% höhere Aufnahmeraten.

Wie unterscheidet sich AI Overview Optimierung von traditionellem SEO?

AI Overview Optimierung baut auf traditionellen SEO-Grundlagen auf, fügt aber eine zusätzliche Schicht hinzu: Optimierung für KI-Konsum. Während traditionelles SEO sich auf Ranking-Faktoren konzentriert, erfordert AI Overview Optimierung auch, dass Inhalte durch klare Struktur, direkte Antworten und umfassende Themenabdeckung leicht von KI-Modellen verdaulich sind. Es geht darum, zuerst zu ranken, dann für KI-Zusammenfassung ausgewählt zu werden.