Die Art und Weise, wie wir Informationen im Internet suchen und finden, verändert sich rasant. Während Google seit Jahrzehnten die dominierende Suchmaschine ist, haben neue Technologien wie Large Language Models (LLMs) das Potenzial, diese Landschaft zu verändern. LLM-basierte Suchmaschinen wie GPT Search und Perplexity bieten eine völlig neue Art, Informationen zu finden und zu verarbeiten. In diesem Blogbeitrag vergleichen wir diese neuen LLM-Suchmaschinen mit Google und untersuchen, was dies für SEO bedeutet.
In diesem Artikel betrachten wir, wie Unternehmen Search-Marketing im gesamten Funnel einsetzen können, um Traffic-Kosten zu optimieren, Daten für Push-Marketing zu gewinnen und sich als „Thought Leader“ zu positionieren, um den maximalen Brand Value zu generieren.
Was sind LLM-Suchmaschinen?
LLM-Suchmaschinen wie GPT Search und Perplexity nutzen künstliche Intelligenz (KI) und neuronale Netze, um Suchanfragen in natürlicher Sprache zu verarbeiten und menschenähnliche Antworten zu liefern.
Merkmale von LLM-Suchmaschinen:
- Natürliche Sprache: Sie verarbeiten Anfragen in dialogähnlicher Form und liefern kontextbasierte Antworten.
- Direkte Ergebnisse: Statt einer Liste von Webseiten geben sie oft eine einzige, zusammengefasste Antwort.
- Verständnis komplexer Anfragen: Sie können komplexe Fragen analysieren und präzise Antworten bieten.
Google: Die klassische Suchmaschine
Google verwendet komplexe Algorithmen, um Webseiten nach Relevanz zu ranken. Durch die Analyse von Inhalt, Backlinks und Benutzerverhalten liefert Google eine Liste von Ergebnissen. Durch SEO wird versucht, diese Faktoren zu begünstigen.
Merkmale von Google:
- Keyword-basierte Suche: Optimierung durch gezielte Platzierung von Keywords in Inhalten.
- Breite Indexierung: Google crawlt das gesamte Web und liefert umfassende Ergebnisse.
- Personalisierte Suchergebnisse: Ergebnisse basieren auf dem Suchverhalten und anderen Nutzerdaten.
LLM-Suchmaschinen vs. Google
Suchalgorithmus
- Google: Basierend auf Keywords, Relevanz und SEO-Signalen.
- LLM-Suchmaschinen: Verstehen den semantischen Zusammenhang von ganzen Sätzen und liefern Antworten auf komplexe, natürlich formulierte Fragen.
Ergebnisse
- Google: Liste von Links zu Webseiten.
- LLM-Suchmaschinen: Direkte, zusammengefasste Antworten, oft ohne die Notwendigkeit, zusätzliche Links zu durchsuchen.
Personalisierung
-
- Google: Starke Personalisierung durch Nutzerverhalten, Standort und Suchhistorie.
- LLM-Suchmaschinen: Weniger auf Nutzerprofilen basierend, stärker auf den Kontext der Anfrage fokussiert.
SEO für LLM-Suchmaschinen: Was sich ändert
Da LLMs Inhalte auf ihre Bedeutung und nicht auf exakte Keywords analysieren, verändert sich die Suchmaschinenoptimierung grundlegend. SEO-Strategien, die auf LLM-basierte Suchmaschinen ausgerichtet sind, erfordern einen anderen Ansatz.
Hochwertiger Content statt Keywords
LLM-Suchmaschinen priorisieren hochwertigen, verständlichen und umfassenden Content. Das bedeutet, dass die Optimierung für LLMs sich eher auf die Qualität und Tiefe der Inhalte konzentrieren sollte als auf die Häufigkeit von Keywords.
Contextual SEO statt technischer SEO
Technische SEO wie Ladegeschwindigkeit und mobile Optimierung bleiben relevant, aber der Fokus verschiebt sich hin zu Contextual SEO. LLMs bewerten Inhalte nach ihrer Fähigkeit, Nutzerfragen zu beantworten, was die Erstellung von nutzerzentrierten, kontextualisierten Texten wichtiger macht.
Conversational Content
Inhalte, die eine natürliche Sprache nutzen und auf spezifische Fragen eingehen, könnten besser in LLM-Suchmaschinen ranken. Dies erfordert die Erstellung von FAQ-Seiten, Anleitungen und tieferen Erklärungen, die auf typische Nutzerfragen eingehen.
Was bleibt von traditionellem SEO?
Während LLMs eine neue Form der Suche ermöglichen, bleibt traditionelles SEO relevant, besonders für Google und andere Suchmaschinen, die auf technische und inhaltsbezogene Signale setzen.
Wichtige Aspekte, die weiterhin zählen:
- Technische SEO: Eine saubere, schnelle und mobil optimierte Website ist weiterhin ein wichtiger Rankingfaktor.
- Linkaufbau: Backlinks bleiben für Google ein zentraler Indikator für die Vertrauenswürdigkeit und Relevanz einer Seite.
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Vergleichstabelle: Google vs. GPT Search
| Kriterium | LLM-Suchmaschinen | |
|---|---|---|
| Suchalgorithmus | Keyword-basiert, kombiniert mit Backlinks und Relevanz | Kontextbasiert, versteht natürliche Sprache und Semantik |
| Ergebnisse | Liste von Webseiten und Links | Direkte, zusammengefasste Antworten |
| Personalisierung | Starke Personalisierung durch Suchverlauf, Standort | Weniger personalisiert, stärker auf Anfrage-Kontext fokussiert |
| Datenaktualität | Echtzeit-Indexierung, liefert stets aktuelle Ergebnisse | Abhängig von Trainingsdaten, begrenzte Echtzeit-Aktualität |
| Verständnis komplexer Anfragen | Eingeschränkt, oft auf Keywords angewiesen | Sehr gut, analysiert ganze Sätze und Kontext |
| Informationsquellen | Verlinkt zu Webseiten, klare Quellenangaben | Antworten oft ohne klare Quellenangaben |
| Interaktionsmöglichkeit | Keine direkte Interaktion mit Antworten | Konversationsähnliche Interaktion, kann Folgefragen beantworten |
| Verwendung natürlicher Sprache | Eingeschränkt, oft exakte Keywords nötig | Versteht natürliche Sprache, auch komplexe Formulierungen |
| SEO-Abhängigkeit | Starker Einfluss von technischer und inhaltlicher SEO | Weniger stark von klassischen SEO-Signalen abhängig |
| Backlink-Bedeutung | Backlinks sind ein wichtiger Rankingfaktor | Keine direkte Bedeutung für LLM-basierte Suchmaschinen |
| Benutzeroberfläche | Verschiedene Formate: Text, Bilder, Videos, Shopping | Hauptsächlich textbasierte Antworten |
| Technische SEO-Anforderungen | Hohe Bedeutung (Seitenladezeit, Struktur, Mobile-Optimierung) | Geringere Bedeutung, Fokus auf Inhalt und Kontext |
| Content-Qualität | Relevanz und Keywords wichtiger als Textverständlichkeit | Hohe Priorität auf gut verständlichem, kohärentem Content |
| Nutzererfahrung | Scrollen durch mehrere Seiten notwendig | Liefert sofortige, präzise Antworten |
| Personalisierte Werbung | Starke Ausrichtung auf Nutzerprofile und Werbeverkäufe | Weniger personalisierte Werbung, derzeit kaum monetarisiert |
| Vielseitigkeit der Suchergebnisse | Bietet verschiedene Suchergebnisse (Bilder, Karten, News) | Liefert in erster Linie Textantworten |
| Sprachverarbeitung | Eingeschränkte semantische Analyse | Exzellentes Verständnis von Kontext und Intention |
| Kosten für den Betreiber | Kosten für Indexierung und Crawling weltweit | Hohe Rechenleistung erforderlich für jede Abfrage |
| Einsatzgebiete | Breite Anfragen, insbesondere für Produkt- und Lokalsuche | Komplexe Fragestellungen, Erklärungen und kontextbasierte Antworten |
| Zukunftspotential | Wird ständig weiterentwickelt, KI-gestützte Funktionen | Noch in Entwicklung, großes Potenzial für spezialisierte Suchanfragen |
Fazit: Die Zukunft der Suche und SEO
LLM-Suchmaschinen wie GPT Search und Perplexity bieten eine neue, effizientere Art, Informationen zu finden, besonders bei komplexen Fragestellungen. Google bleibt jedoch aufgrund seiner Reichweite und Vielfalt der Funktionen ein dominanter Akteur.
Für die Zukunft der SEO bedeutet dies:
- Content-Qualität gewinnt an Bedeutung.
- Natürliche Sprache und konversationsorientierte Inhalte werden stärker bewertet.
- SEO-Strategien müssen sich an die neue Art der Informationssuche anpassen, während traditionelle Optimierungen weiterhin für Google relevant bleiben.
Die Zukunft der Suche liegt in einer hybriden Herangehensweise, die sowohl klassische als auch LLM-basierte Suchstrategien berücksichtigt.
Inhaltsquellen:
- Search Engine Journal (SEJ): The Future of Search: How AI-Powered Search Engines Will Change SEO
- Moz: How Machine Learning Is Changing the SEO Landscape
- Ahrefs Blog: The Role of AI in Search Engines and Its Impact on SEO
- Backlinko (Brian Dean): How AI Search Engines Work and What That Means for SEO
- Semrush Blog: Optimizing for AI-Powered Search Engines: SEO Strategies for 2024
Was ist LLMO?
Large Language Model Optimization (LLMO) bezieht sich auf Strategien zur Optimierung von Inhalten für KI-basierte Suchmaschinen wie GPT Search. Statt auf Keywords konzentriert sich LLMO auf qualitativ hochwertige, kontextbasierte Inhalte, die natürliche Sprache und Benutzerintentionen priorisieren.
Max Arnold
Mit weit über einem Jahrzehnt Erfahrung im Online-Marketing hat Max Arnold sich auf die Optimierung ganzheitlicher Performance-Marketing-Kampagnen spezialisiert. Sein Fokus liegt dabei auf exzellenter Content-Strategie, datengetriebener Vermarktung und der strikten Einhaltung von Datenschutzrichtlinien. Sein Ziel ist es, durch die Optimierung von Plattformen und Kanälen nachhaltiges Wachstum für Werbetreibende zu fördern.