KI als neue Suchmaschine? Wie sich Websuche verändert und was Unternehmen jetzt tun sollten!

Suchmaschinen und das Suchverhalten von Benutzern verändern sich. Mit der zunehmenden Integration von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Gemini uvm. in Systeme wie Bing, Google SGE oder Perplexity entstehen neue Suchgewohnheiten – weg vom klassischen Klick auf zehn blaue Links, hin zu direkten Antworten, Kontext und Empfehlungen durch KI.

Mikula Beutl Aktualisiert am 22. Mai 2025

Was bedeutet das für B2B-Unternehmen?

Wer heute schon in SEO investiert, muss sich fragen:

Wie sichtbar ist mein Unternehmen in einer Welt, in der KI-Systeme Inhalte aggregieren, zusammenfassen – und weitergeben, ohne dass Nutzer die Originalquelle (Bsp: Unternehmenswebsite) besuchen?

Denn: KI-gestützte Suchsysteme ziehen Informationen direkt aus Websites, strukturieren sie neu – und präsentieren sie oft ohne Link zum Ursprung. Wer hier nicht technisch sauber und inhaltlich relevant aufgestellt ist, läuft Gefahr, nicht mehr Teil der "Antwort" zu sein.

Ein weiterer wichtiger SEO Aspekt:

Im klassischen SEO war es ein Vorteil, wenn Nutzer:innen aktiv auf eine Unternehmenswebsite kamen – sie recherchierten dort, lernten die Marke kennen und bauten Vertrauen auf. Expertise wurde sichtbar durch Kontext, Referenzen und Tiefe.

KI-Chatsysteme übernehmen heute große Teile dieser Recherche – oft ohne direkten Websitebesuch. Umso wichtiger ist es, dass das Unternehmen am Point of Information (POI) genannt wird, wenn es um spezifische Fragen, zu Produkten, Dienstleistungen oder Referenzthemen geht. Nur so bleibt der Expertenstatus sichtbar – auch in der KI-gesteuerten Antwortwelt.

Beispiel: Ein Chatbot liefert die richtige Antwort – und verweist dabei konkret auf das Unternehmen, das diese Kompetenz aufgebaut hat.

Drei Maßnahmen, die jetzt sinnvoll sind:

Inhalte strukturieren & aktuell halten

LLMs bevorzugen klar strukturierte, themenfokussierte Inhalte. Veraltete oder schwammige Seiten tauchen seltener in den Trainingsdaten oder KI-Antworten auf.

Semantisches SEO denken

Nicht nur Keywords, sondern Begriffe, Zusammenhänge und kontextuelle Tiefe sind entscheidend. Wer ein Thema umfassend behandelt, wird als „vertrauenswürdige Quelle“ besser erfasst – von Suchmaschinen und KI-Systemen.

Technisches SEO & strukturierte Daten nutzen

Schema.org-Markup, korrekte Metadaten und ein valides HTML-Grundgerüst sorgen dafür, dass Crawler und KI-Systeme Inhalte korrekt interpretieren können. Ladezeiten, Mobiloptimierung und Barrierefreiheit bleiben ebenfalls relevant.

Wie kommen meine Inhalte überhaupt in Systeme wie ChatGPT?

ChatGPT & Co. basieren auf einem vordefinierten Trainingsdatensatz, der nur bis zu einem bestimmten Stichtag reicht. Doch neuere Versionen und Integrationen ermöglichen es diesen Systemen mittlerweile auch, in Echtzeit auf das Internet zuzugreifen.

Die Herausforderung für Unternehmen liegt darin, dass oft keine direkte Kontrolle darüber besteht, ob und wann ein KI-System für eine spezifische Anfrage auf seine Trainingsdaten zurückgreift, eine Live-Websuche durchführt oder eine Mischung aus beidem nutzt.

Was Sie noch wissen sollten

Transparenz & Vertrauen adressiert eine der größten Herausforderungen von KI-Systemen: Gerade im B2B-Bereich ist es wichtig, dass Nutzer die Herkunft von Informationen nachvollziehen können, um Skepsis zu vermeiden und Vertrauen in den Brand aufzubauen.
Multimodalität reflektiert den Trend hin zu ganzheitlichen Nutzererlebnissen und ermöglicht Differenzierung vom reinen Textwettbewerb.
Unternehmen sollten ihre Inhalte nicht nur regelmäßig prüfen, sondern aktiv mit neuen Insights, Case Studies und Marktentwicklungen erweitern, um als aktuelle und vertrauenswürdige Quelle aufzutauchen.
KI-basierte Systeme verstehen zunehmend den Kontext und individuelle Nutzerbedürfnisse. Unternehmen, die ihre Inhalte semantisch und kontextuell strukturieren und personalisierte Informationen bereitstellen, erhöhen die Relevanz bei Antworten berücksichtigt zu werden.

Tipp:

Wer Inhalte explizit steuern will, kann mithilfe von APIs, Custom GPTs oder einem eigenen RAG-Modell (Retrieval Augmented Generation) KI-Systeme auch gezielt mit firmenspezifischem Wissen versorgen – z. B. für interne Nutzung oder kundenspezifische Anwendungen.

Fazit - KI ist nicht das Ende der Websuche – sondern ihr nächstes Kapitel.

Unternehmen, die heute in inhaltliche Klarheit, technische Struktur und semantische Tiefe investieren, sichern sich ihren Platz im neuen Ökosystem der KI-gestützten Informationsverarbeitung.