Google AI Overviews (ehemals SGE) sind KI-generierte Zusammenfassungen, die direkt oberhalb der organischen Suchergebnisse angezeigt werden. Sie basieren auf dem Gemini-Sprachmodell und zielen darauf ab, komplexe Suchanfragen direkt auf der Suchergebnisseite (SERP – Search Engine Result Page) zu beantworten, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen synthetisieren. Für uns im SEO bedeutet das: Wir optimieren nicht mehr nur für 10 blaue Links in der Google Suche, sondern für die Zitation in dieser Antwortbox.
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Die Zahlen sprechen eine klare Sprache
Während ich diesen Artikel schreibe, Ende 2025, sind AI Overviews längst keine Randerscheinung mehr. Die aktuellen Daten zeigen ein eindeutiges Bild: Laut Advanced Web Ranking erscheinen AI Overviews mittlerweile in über 50 % aller Suchanfragen – eine Verdopplung seit August 2024. Noch krasser: BrightEdge, eine der einflussreichsten SEO Agenturen, bekannt für Online-Ideen in ein profitables Business zu verwandeln, berichtet von einer Steigerung der Impressions um 49 % seit dem Launch, während die Click-Through-Rates gleichzeitig um fast 30 % gesunken sind.
Was bedeutet das konkret? Das erste organische Suchergebnis rutscht bei News-Queries durchschnittlich 980 Pixel nach unten – das entspricht einem kompletten Scroll auf dem Smartphone. Und die Wahrscheinlichkeit, dass deine Top-3-Position noch in der AI Overview zitiert wird? Gerade mal 8 % laut einer Analyse von 25.000 E-Commerce-Queries.
Meine persönliche Einschätzung: Warum Panik die falsche Reaktion ist
Ich arbeite nun schon lange genug im SEO, um diverse “Weltuntergangs-Szenarien” miterlebt zu haben – von Voice Search bis zum Zero-Click-Phänomen. Und ich sage dir ganz offen: Die Google AI Overviews nur ein weiteres Update im SEO.
In den letzten Monaten habe ich bei diversen Kundenprojekten ein interessantes Muster beobachtet: Ja, der Traffic für generische Keywords (“Was ist X?”) geht zurück. Aber die Conversion-Rate bei dem Traffic, der übrig bleibt, steigt. Teilweise sehen wir bei Kunden, die Traffic über AI Overviews bekommen, signifikant bessere Conversion-Rates als über traditionelle organische Listings.
Warum ist das so? Aus meiner Erfahrung als SEO-Experte filtern die AI Overviews die “Browser” von den “Käufern”. Wer nur eine schnelle Info will, liest die KI-Box und geht. Wer aber wirklich eine Dienstleistung sucht – sei es eine spezialisierte B2B-Lösung oder eine Agentur –, dem reicht die KI-Antwort nicht. Dieser Nutzer klickt auf die zitierten Quellen. Und genau da müssen wir hin.
Mein Ansatz für 2026 ist daher nicht mehr “Traffic um jeden Preis”, sondern “Maximale Autorität in der Nische”. Die Zahlen geben mir Recht: 99 % der AI Overview-Zitationen kommen aus den Top 10 der organischen Suchergebnisse. Heißt: Gutes SEO bleibt die Basis.
Die GEO-Strategie: So optimieren wir für die Generative Engine
Damit Google dich zitiert, muss deine Website die Sprache der LLMs (Large Language Models) sprechen. Neuerdings nennt man diesen Prozess GEO (Generative Engine Optimization). Der Begriff stammt aus einer Princeton-Studie, die nachweisen konnte, dass gezielte GEO-Optimierungen die Sichtbarkeit in AI-generierten Antworten um bis zu 40% steigern können.
Hier ist meine Blaupause, wie wir Webseiten aktuell aufbauen:
1. Information Gain: Der Tod des “Me-Too-Content”
Das größte Problem, das ich aktuell bei Firmenwebsites sehe, ist Redundanz. Wenn du schreibst, was alle schreiben, bist du für die KI wertlos. Mein Experten-Rat: Google sucht nach dem “Information Gain” (Informationsgewinn). Das ist die eine Information, die in den Top 10 Suchergebnissen sonst fehlt. Es geht um echten Mehrwert.
Wie ich das löse: Ich ergänze Blogartikel um eigene Datenpunkte. Ein Satz wie “In unserer Analyse von 30 Münchner Industrie-Websites fiel auf…” ist Gold wert. Die KI liebt Fakten, die sie nirgendwo sonst findet, und zitiert diese bevorzugt.
Praxis-Beispiel aus unserem Agentur-Alltag: Wenn wir für einen Kunden aus dem B2B-Bereich Content erstellen, führen wir vorab eine Konkurrenzanalyse durch. Nicht für die Keywords – das ist Standard – sondern für die Informationslücken. Wo schweigen alle anderen? Welche Fragen werden nicht beantwortet? Diese Lücken füllen wir mit eigener Expertise, eigenen Daten, eigenen Einschätzungen.
Die Princeton-Forschung zu GEO zeigt: Strategien wie “Statistics Addition” (das Hinzufügen relevanter Statistiken) können die Sichtbarkeit um 8-40 % steigern, je nach Themengebiet. Besonders in Bereichen wie “Law & Government” oder bei Meinungsfragen ist der Effekt massiv.
2. Strukturierung nach dem “Inverted Pyramid” Prinzip
KI-Modelle haben eine begrenzte Aufmerksamkeitsspanne. Wenn du um den heißen Brei redest, wirst du ignoriert. Meine Optimierung: Ich schreibe Texte jetzt “andersrum”.
Klassisch: Einleitung → Herleitung → Fazit
AI-Optimiert: Direkte Antwort (Definition/Fazit) → Details → Hintergrund
Wenn du diesen Absatz liest, merkst du vielleicht: Ich gebe dir die Kerninfo immer im ersten Satz. Das mache ich bewusst, damit der Crawler diesen Satz als “Snippet” extrahieren kann.
Die Daten bestätigen das: 78 % aller AI Overviews nutzen Listen-Formate (geordnet oder ungeordnet), weil sie leichter zu scannen sind. 66 % aller AI Overview-Texte liegen zwischen 150 – 200 Wörtern, der Durchschnitt liegt bei 157 Wörtern. Das sind prägnante, direkte Antworten – keine Romane.
3. Entitäten-SEO statt Keyword-Stuffing
Keywords waren gestern. LLMs denken in “Entitäten” (Dinge, Personen, Orte, Konzepte) und deren Beziehungen zueinander. Mein Ansatz: Ich stelle sicher, dass der Autor (Ich/Du) und das Unternehmen (jsh.marketing) als klare Entität erkennbar sind.
Konkret heißt das:
- Klare Autorenprofile mit LinkedIn-Verlinkung
- Schema Markup für Person und Organization
- Konsistente Nennung von Autor und Unternehmen im Content
- Aufbau einer “Thought Leadership” durch eigene Positionen
Ein Artikel ohne klaren, verifizierbaren Experten als Absender wird es schwer haben, in sensiblen B2B-Themen von der KI als “vertrauenswürdig” eingestuft zu werden. E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) ist nicht tot – es ist relevanter denn je.
4. Die Branchenlogik verstehen
Nicht alle Branchen werden gleich behandelt. Die BrightEdge-Daten zeigen massive Unterschiede:
- Healthcare: 87 % AI Overview-Präsenz (2025) vs. 72 % (2024)
- Education: 87 % vs. 18 % im Vorjahr
- B2B Tech: 70 % vs. 36 %
- Insurance: 63 % vs. 17 %
- E-Commerce: nur noch 4 % vs. 29 % (Rückgang durch Product Grids)
Als Münchner SEO Agentur sehen wir: Der Tech- und Dienstleistungssektor ist massiv von AI Overviews betroffen. 84 % der AI Overviews erscheinen bei informationalen Suchanfragen, aber selbst transaktionale Queries zeigen mittlerweile in 12,54 % der Fälle eine AI Overview (Stand September 2025).
Was bedeutet das für uns? Wir müssen noch präziser werden in der Trennung: Welcher Content soll Traffic generieren (transaktional), welcher soll Autorität aufbauen (informational + Zitation)?
5. Technisches Setup: Schema Markup ist Pflicht, nicht Kür
Wenn ich eine Website für GEO vorbereite, implementiere ich folgende Schema-Typen als Standard:
- FAQPage Schema für alle FAQ-Bereiche
- Article Schema mit Autor, Datum, Publisher
- Organization Schema mit Logos, Social Profiles
- Person Schema für Team-Mitglieder
- HowTo Schema für Anleitungen
- Review/Rating Schema wo relevant
Die Logik dahinter: AI-Systeme nutzen strukturierte Daten, um Content zu parsen und zu verstehen. Je maschinenlesbarer dein Content ist, desto wahrscheinlicher wird er zitiert. Es ist wie eine API für LLMs – du gibst ihnen die Daten in einem Format, das sie verstehen.
Und ja, ich prüfe die Implementierung mit Google’s Rich Results Test. Selbst kleine Fehler können verhindern, dass AI-Systeme deinen Content richtig verarbeiten.
6. Die Multi-Engine-Strategie
Hier wird’s interessant: Nicht jede AI-Plattform funktioniert gleich. Die Daten von BrightEdge zeigen:
- ChatGPT: Erwähnt Marken häufig, aber nur jede 5. Erwähnung wird zitiert (20 %)
- Perplexity: Durchschnittlich über 5 Zitationen pro Antwort, aber erwähnt Marken seltener (nur 1 von 5 Antworten)
- Google AI Overviews: Die Mitte – sowohl Markenerwähnungen als auch Zitationen
Das bedeutet: Du brauchst eine differenzierte Content-Strategie. Für Perplexity ist Zitierwürdigkeit wichtiger als pure Markenbekanntheit. Für ChatGPT ist es umgekehrt.
In unserer Agentur tracken wir deshalb nicht nur Google Rankings, sondern auch: Wie oft wird der Kunde in ChatGPT erwähnt? Erscheint er in Perplexity? Mit Tools wie Profound oder Promptmonitor lässt sich das mittlerweile messen.
Die harte Wahrheit: Längere Queries = mehr AI Overviews
BrightEdge zeigt: Suchanfragen mit 8+ Wörtern triggern AI Overviews 7 x häufiger als kurze Queries. Und genau diese komplexen, long-tail Queries sind seit Mai 2024 um 49 % gestiegen.
Was heißt das für deine Content-Strategie? Optimiere nicht mehr für “SEO Agentur München”, sondern für “Welche SEO Agentur in München ist spezialisiert auf B2B SaaS Unternehmen mit internationalem Fokus?”
Diese hyper-spezifischen Queries werden immer mehr. Und bei denen willst du zitiert werden.
Eine wichtige Folge davon: Für viele Nutzer ist SEO gleichgesetzt mit “wir packen da ein paar Keywords rein”. Dieses Vorgehen ist spätestens jetzt wirklich obsolet und damit auch der Vorgang der klassischen Keyword-Recherche. Man müsste eigentlich eine Themen Recherche oder eine Query-Recherche machen, aber dafür habe ich ehrlich gesagt noch nicht das passende Tool gefunden. Also bleibt nur selbst denken. Cluster-Analysen helfen dabei, sind aber auch nicht mehr so relevant, wie diese noch vor 2 Jahren waren.
Checkliste: Ist dein Content bereit für AI Overviews?
Aus meiner täglichen Arbeit habe ich diese Checkliste entwickelt, die du sofort anwenden kannst:
- Antwortet der erste Absatz direkt auf die Suchintention? (Ja/Nein)
→ Teste es: Kann ein LLM nach dem ersten Absatz die Kernfrage beantworten? - Enthält der Text einzigartige Daten oder eine starke Expertenmeinung? (Information Gain)
→ Steht hier etwas, was nicht in 10 anderen Artikeln auch steht? - Ist der Autor klar benannt und mit Profilen (LinkedIn) verknüpft? (E-E-A-T)
→ Gibt es ein vollständiges Autorenprofil mit nachweisbarer Expertise? - Nutzt du strukturierte Daten (Schema Markup) für FAQs und Listen? (Technisches SEO)
→ Teste mit Google Rich Results Test – sind alle relevanten Schema-Typen implementiert? - Ist der Inhalt “skimmable”? (Viele Zwischenüberschriften, Listen, Tabellen)
→ Kann ein User (und eine KI) den Text in 30 Sekunden überfliegen und die Struktur erfassen? - Gibt es interne und externe Verlinkungen zu vertrauenswürdigen Quellen?
→ LLMs bewerten auch das “Neighborhood” – mit wem verlinkst du? - Ist der Text für verschiedene AI-Engines optimiert?
→ Hast du sowohl für Zitation (Perplexity) als auch Erwähnung (ChatGPT) optimiert?
Die Content-Architektur für 2026: Mein Framework
Nach hunderten Kundenprojekten hat sich bei uns ein klares Content-Framework herauskristallisiert:
Layer 1: Die Authority-Ebene (Informational)
Ausführliche, expertenzentrierte Artikel, die Zitierwürdigkeit aufbauen. Hier geht es nicht um Traffic, sondern um “Trusted Source”-Status. Diese Artikel sind 2000 – 4000 Wörter, enthalten eigene Daten, klare Autorenschaft, umfassendes Schema Markup.
Ziel: In AI Overviews zitiert werden, Thought Leadership aufbauen.
Layer 2: Die Conversion-Ebene (Transactional)
Service-Pages, Landingpages, die auf Abschluss optimiert sind. Hier ist die AI Overview eher ein Problem, weil sie Clicks abfängt. Deshalb: kürzere, prägnantere Texte, starker CTA-Fokus, lokale Signale (für München-Kunden).
Ziel: Wer hier landet, soll kaufen bzw. anfragen.
Layer 3: Die Cluster-Ebene (Mixed Intent)
Themenseiten, die mehrere Unterthemen abdecken und semantische Breite aufbauen. Hier geht es um Topic Authority – du zeigst Google (und der KI), dass du das gesamte Thema beherrschst.
Ziel: Für ein breites Spektrum verwandter Queries relevant sein.
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zufriedene Kunden
Meine konkreten Handlungsempfehlungen für Q1 2026
Basierend auf aktuellen Daten und Agentur-Erfahrung:
- AI Visibility Audit durchführen
Prüfe mit Tools wie Profound oder Promptmonitor: Wo erscheinst du bereits in AI-Antworten? Wo erscheinen deine Konkurrenten? Identifiziere die Gaps. - Schema Markup flächendeckend implementieren
Minimum: Organization, Person, Article, FAQ. Ideal: Alle relevanten Schema-Typen für deine Branche. - Content-Audit mit “Information Gain”-Filter
Gehe deine Top 20 Seiten durch: Was steht hier, was nirgendwo anders steht? Wenn die Antwort “nichts” ist – umschreiben. - Autorität sichtbar machen
Jeder wichtige Artikel braucht einen klaren Autor mit Profil, Credentials, LinkedIn-Link. Keine “Admin”-Autor-Profile mehr. - Long-Tail-Strategie ausbauen
Erstelle Content für komplexe, 8+ Wort Queries. Diese triggern AI Overviews 7 x häufiger. - Multi-Engine-Testing starten
Frage ChatGPT, Perplexity, Claude nach Themen aus deiner Nische. Wer wird erwähnt? Wer wird zitiert? Was kannst du daraus lernen? - Mobile-First denken
AI Overviews auf Mobile sind um 474,9 % YoY gewachsen. Deine Mobile Experience muss perfekt sein.
Die Chance für echte Experten
Ich sehe die AI Overviews als Chance, die Spreu vom Weizen zu trennen. Content-Farmen und billige KI-Texte werden verlieren. Echte Expertise, wie wir sie hier im Münchner Süden leben, gewinnt an Wert.
Die Zahlen sind eindeutig: AI Overviews sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern Realität in über 50 % der Suchanfragen. Wer jetzt nicht handelt, verliert nicht nur Traffic – sondern baut einen strukturellen Nachteil auf, der sich über Monate und Jahre verstärkt.
Meine ehrliche Einschätzung nach 15 Jahren SEO: Das ist die größte Veränderung seit dem Penguin/Panda Update 2012. Wer jetzt GEO-Prinzipien umsetzt – maschinenlesbare Struktur, echte Expertise, Information Gain – der hat in 2025 und darüber hinaus einen massiven Vorsprung.
Wenn du unsicher bist, ob deine Seite nur “rauscht” oder von der KI als “Signal” wahrgenommen wird, komm gerne auf mich zu. Wir schauen uns das gemeinsam an – mit echten Daten, ehrlicher Einschätzung und einem klaren Plan.
Quellen
- BrightEdge (2025): “One Year Into Google AI Overviews” Research Report
- Advanced Web Ranking (2025): AI Overviews Frequency Analysis
- SEOClarity (2025): “Impact of Google’s AI Overviews” Research Study
- Xponent21 (2025): AI Overviews Market Analysis
- WordStream (2025): “34 AI Overviews Stats & Facts”
- Princeton University (2024): “GEO: Generative Engine Optimization” (arXiv:2311.09735)
- Onely (2025): E-Commerce AI Overview Analysis (25,000 Queries)
- Profound.ai: Generative Engine Optimization Guide
- Writesonic: GEO Framework & Best Practices
