Wie sich beide Ansätze unterscheiden
Klassische Suchmaschinenoptimierung beschreibt, wie Inhalte in Suchmaschinen auffindbar werden. Eine Seite wird gecrawlt, indexiert und anhand verschiedener Signale bewertet. Das Ergebnis ist eine Liste von Links, sortiert nach Relevanz. Nutzer klicken auf einen dieser Links und landen auf der Website. Google arbeitet dabei mit einem klaren Bewertungssystem: Wer die meisten Kriterien erfüllt, landet auf den ersten drei Positionen. Die Konkurrenz kämpft um Platzierungen.
Die Optimierung für generative Systeme verfolgt einen anderen Weg. Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini greifen auf verschiedene Quellen zu, synthetisieren die Informationen und liefern eine fertige Antwort. Der Nutzer sieht keine Liste mehr, sondern erhält direkt die Information. Ob er auf eine Quelle klickt, bleibt offen. Diese Systeme durchsuchen mehrere Quellen gleichzeitig, extrahieren relevante Informationen und fassen sie zusammen. Eine Quelle wird nicht ausgewählt, weil sie auf Position 3 steht, sondern weil sie eine bestimmte Information liefert.
Der funktionale Unterschied liegt in der Frage: Wofür wird Content sichtbar gemacht? Für eine Platzierung in einer Rangliste oder für die Verwendung in einer Antwort? Beide Systeme bewerten Qualität und gewichten Autorität, aber die Logik dahinter unterscheidet sich grundlegend. Bei Google geht es darum, unter den ersten drei zu landen. Bei KI-Systemen geht es darum, überhaupt erwähnt zu werden.
Die Entwicklung der AI Overviews zeigt, wie beide Welten zusammenwachsen. Die Grenzen verschwimmen zunehmend. Kein System ersetzt das andere, beide ergänzen sich und schaffen neue Formen der Sichtbarkeit.








