Die vergangenen Monate waren in der Suchwelt von 2026 erstaunlich turbulent – ganz besonders, was KI-gestützte Suche betrifft. Neue Funktionen, neue Werbeplätze, aber auch neue Sorgen über Klickverluste haben die Szene bewegt. Ich habe mir die Zeit genommen, die wichtigsten Entwicklungen aus dem ersten Quartal zusammenzutragen, so wie sie in einem großen Online-Panel diskutiert wurden – mit einer Mischung aus Fakten, persönlicher Einschätzung und ein paar Gedanken, die dir helfen sollen, die Richtung für das nächste Quartal einzuschätzen.
Wenn KI-Überblicke Klicks verschieben – aber nicht überall
Eines der großen Themen war die Auswirkung der sogenannten AI Overviews – also jener automatischen Zusammenfassungen, die Google bei vielen Suchanfragen nun anzeigt. Sie ziehen offensichtlich Nutzeraufmerksamkeit an und reduzieren die Klicks auf klassische Suchergebnisse. Aber: der Effekt ist selektiv. Er trifft einfache, faktische Fragen deutlich stärker. Wenn jemand bloß wissen will, wann ein Laden öffnet oder wie die Rückgabefrist bei einem Anbieter aussieht, liefert die KI eine Antwort – und der Klick zum eigentlichen Anbieter bleibt aus.
Interessant ist aber: Nicht jede Suche wird von KI-Antworten dominiert. Einige Analysen deuten darauf hin, dass die Hälfte bis drei Viertel aller Suchanfragen noch ganz ohne solchen Überblick erscheinen. Das bedeutet, es gibt weiterhin enorme Felder, in denen klassisches SEO sichtbar ist. Spannend auch: Bei Markenanfragen, also bei Suchen nach bekannten Unternehmen, steigen die Klickraten im Schnitt sogar um fast 20 %. Menschen vertrauen ihrer Marke – sie klicken, auch wenn die KI eine Zusammenfassung zeigt. Für dich heißt das: Investitionen in Markenbekanntheit zahlen sich mehr denn je aus.
Wenn künstliche Intelligenz zur Werbefläche wird
Eine der vielleicht erstaunlichsten Veränderungen betrifft das Geschäftsmodell selbst. Google hat mit seinem AI Mode inzwischen nach eigenen Angaben über hundert Millionen aktive Nutzer, und mehr als zwei Drittel davon nutzen diesen täglich. Parallel dazu wurde damit begonnen, innerhalb dieser KI-generierten Antworten Anzeigenplätze zu verkaufen. Man kann also inzwischen gezielt Angebote und Produkte direkt in KI-Antworten platzieren lassen.
Ähnlich verhält es sich bei OpenAI und ChatGPT. Auch dort werden Werbeflächen getestet – zunächst für eingeloggte Nutzer der kostenlosen und mittleren Tarife. Noch sind die Einstiegspreise so hoch, dass sie eher Großunternehmen ansprechen, aber das Prinzip ist klar: Kontextuelle Werbung, die sich an der laufenden Unterhaltung orientiert. Das ist neu, aber wahrscheinlich der Anfang einer größeren Welle von „Conversational Ads“.
Mein Rat wäre, dich früh darauf vorzubereiten: Prüfe, ob und wie oft deine Marke in solchen KI-Antworten auftaucht. Wenn du jetzt einen Überblick hast, wird es einfacher zu entscheiden, ob Paid Placements später strategisch Sinn ergeben.
Ersetzbarkeit – das neue Risiko für Content
Eine Erkenntnis aus der Diskussion kam von der inhaltlichen Seite: KI gefährdet im Grunde vor allem austauschbaren Content. Alles, was generisch, bekannt, leicht aus Wikipedia- oder Know-how-Artikeln zusammensetzbar ist, kann eine KI zusammenfassen – und zwar in Sekunden. Wenn dein Content also auf einfache Begriffserklärungen oder Schritt-für-Schritt-Listen setzt, konkurriert er mit Maschinen, die genau das kostenlos tun.
Was dagegenhält, ist Originelles – echte Erfahrung, eigene Daten, eigene Insights. Eine Kollegin sprach von „goldenem Wissen“ – also Inhalten, die nur du liefern kannst, weil sie aus deinen Erfahrungen, Umfragen oder Experimenten stammen. Das könnte eine Fallstudie sein, eine eigene Datenauswertung, eine Meinung mit belegbarer Expertise.
Dieser Wandel verändert auch, wie Redaktionen arbeiten. Viele Fachportale verlagern sich auf erfahrungsgetriebene Formate: Video-Interviews, Praxisleitfäden, kommentierte Analysen. Selbst SEJ, das Forum dieser Diskussion, stellt seine redaktionelle Strategie um – weniger Automatisierung, mehr Wert auf Tiefe, Persönlichkeit und wiederkehrende Leserschaft statt bloßer Reichweite.
Wenn du Inhalte planst, frag dich also: Warum sollte jemand nach dem Lesen einer KI-Zusammenfassung trotzdem zu mir klicken? Nur dann, wenn du etwas bietest, was die KI nicht komprimieren kann – Details, Emotion, Haltung oder Konkretes.
Strukturierte Daten: Von Rich Snippets zu KI-Futter
Der wohl technischste, aber dafür sehr praxisnahe Teil der Sitzung drehte sich um Schema Markup. Ursprünglich half es Webseiten, strukturierte Suchergebnisse – also etwa Bewertungssterne, FAQs oder Produktdaten – besser auszuspielen. Jetzt allerdings trainiert dieses semantische Markup auch LLMs (Large Language Models) quer über verschiedene Plattformen.
Ein Beispiel, das erzählt wurde: Eine Firma hatte einen CEO mit einem sehr häufigen Namen. Bei der Suche nach „Name + CEO“ tauchten früher fremde Personen auf. Erst nachdem sie Person- und Organisation-Schema sauber umgesetzt hatte, erkannte auch die KI die richtige Verbindung – und zeigte sie im Überblicksausschnitt korrekt an.
Wenn man darüber nachdenkt, wirkt Schema heute wie ein Fundament der Maschinenverständlichkeit. Es signalisiert nicht nur für Google, sondern für alle LLMs: „Hier sind die Fakten, an denen du lernen kannst.“ Und infolge dessen ist es ein Sichtbarkeitsturbo im KI-Zeitalter.
Emerging Standards und Tools
Spannend ist auch, welche Standards jetzt entstehen. llms.txt wird als mögliche Erweiterung gehandelt – eine Art Richtlinie, welche Inhalte ein LLM crawlen und nutzen darf. Außerdem hat Cloudflare ein Feature vorgestellt, das Webseiten automatisch in sauberem HTML und Markdown ausliefert, damit KI-Systeme sie leichter parsen können. Markdown ist einfacher, maschinen- wie menschenlesbar und könnte bald eine Art Brückensprache für KI-Crawler werden.
Und ehrlich gesagt, es fühlt sich an wie Déjà-vu: Früher musste man Inhalte für Suchmaschinen aufbereiten, heute trainiert man Modelle – nur mit einem moderneren Toolset.
Das alte Problem: Entwicklerfreigaben und Prioritäten
Was mich persönlich zum Schmunzeln gebracht hat, war ein Punkt, den viele kennen dürften: Schema bleibt gerne auf der Entwickler-Backlog hängen. Kein Drama, aber eben auch keine Priorität. Der Trick, so der Rat, ist das Reframing – sprich, die Sache nicht als SEO-Aufgabe, sondern als AI-Visibility-Projekt zu verkaufen. Sobald Management versteht, dass strukturiertes Markup bestimmt, wie eine Marke in KI-Antworten erscheint, wird plötzlich Budget frei.
Gerade im E-Commerce gibt es einfache Einstiegsstellen. Tools wie das Shopify Knowledge Base App Plug-in generieren mit wenig Aufwand strukturierte Antworten und Frage-Antwort-Paare, die zugleich den klassischen SEO- wie den KI-Datenpool bedienen. Das ist pragmatisch – und ehrlich gesagt, pragmatisch ist im Moment vielleicht die wichtigste Tugend in diesem Wandel.
Ein Blick nach vorn
Zum Schluss kam eine Frage auf, die viele beschäftigt: Wie steht es eigentlich um KI-generierte Inhalte selbst? Die Antwort war deutlich: Bei den meisten professionellen Publishern bleibt der Mensch im Mittelpunkt. Maschinen helfen bei Recherche, beim Glätten von Formulierungen oder Datenaufbereitung, aber die redaktionelle Linie und die Verantwortung bleiben menschlich. Ich persönlich glaube, das ist auch notwendig, um Qualität und Authentizität zu erhalten – beides Dinge, die LLMs noch nicht zuverlässig liefern.
Die kommenden Monate werden wahrscheinlich zeigen, wie stark sich Suchplattformen weiter auf KI verschieben. Momentan ist klar: Wer schnell testet, messbar bleibt und seine Marke stärkt, bleibt vorne. Die Grundlagen – gute Struktur, klare Daten, origineller Content – sind im Grunde die alten SEO-Prinzipien, nur auf ein neues Spielfeld übertragen.
Ein paar Denkanstöße
- Miss, wie häufig deine Inhalte in KI-Tools auftauchen – das ist dein neuer Rankingfaktor.
- Baue Autorität durch eigene Studien, Branchenwissen und Meinungen, die nicht generisch klingen.
- Verbinde deine SEO-, Content- und Paid-Teams enger. KI-Sichtbarkeit funktioniert nur ganzheitlich.
- Verfolge, welche Standards (Schema, llms.txt, Markdown) sich wirklich etablieren – wer früh sauber arbeitet, profitiert langfristig.
Ich glaube, 2026 markiert kein Ende der Suche, sondern den Beginn einer anderen Ära: einer, in der KI die Oberfläche liefert, aber menschliche Expertise den Wert schafft. Wenn du das verinnerlichst, kannst du die neuen Werkzeuge gezielt einsetzen, statt dich von ihnen überrollen zu lassen.
