Revolution SEO? Wie KI die Spielregeln verändert
Neue Ranking-Faktoren durch KI
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Suchalgorithmen hat zu einer signifikanten Veränderung der Ranking-Faktoren geführt. Und immer häufiger recherchieren die Nutzer auch unmittelbar über KI-Assistenten wie ChatGPT oder Perplexity. Oberflächlich betrachtet ergeben sich dadurch einfach ein paar neue Ranking-Faktoren:
- Verständnis von Nutzerintentionen: Moderne Suchalgorithmen nutzen KI, um die tatsächlichen Absichten hinter den Suchanfragen zu verstehen. Das bedeutet, dass nicht mehr nur die reine Übereinstimmung von Schlüsselwörtern zählt, sondern auch der Kontext, in dem diese Schlüsselwörter verwendet werden.
- Inhaltsqualität und -tiefe: KI-Tools analysieren Inhalte nun umfassender. Websites, die tiefgehende, gut recherchierte und nützliche Informationen bieten, werden bevorzugt. Das erfordert eine strategische Überarbeitung der Content-Erstellung, wobei der Fokus auf Qualität und Mehrwert für den Leser liegt.
- Benutzererfahrung (User Experience, UX): KI kann das Nutzerverhalten auf Websites analysieren und daraus Schlüsse ziehen. Seiten, die eine intuitive Navigation, schnelle Ladezeiten und eine generell positive User Experience bieten, werden höher bewertet.
Die neue Art, SEO-Texte zu optimieren
Wenn es nur das wäre? Kein Problem. Das würde für die SEO-Optimierung bedeuten, Inhalte nicht nur für Keywords, sondern auch für den Kontext zu optimieren:
- Optimierung für Nutzerintentionen: Dabei geht es darum sicherzustellen, dass Inhalte nicht nur Schlüsselwörter enthalten, sondern auch Antworten und Lösungen zu den Fragen bieten, die Nutzer wirklich haben. Dies erfordert eine tiefere Analyse der Zielgruppe und ihrer Bedürfnisse.
- Verbesserung der Inhaltsqualität: KI-basierte Suchergebnisse erfordern eine besonders tiefgehende Recherche um sicherzustellen, dass Artikel, Blogs und andere Inhalte informativ und wertvoll sind.
- Fokussierung auf die Benutzererfahrung: Technische Mängel wie zu lange Ladegeschwindigkeiten und antiintuitive Navigationen werden noch stärker abgestraft als bislang. Deshalb ist es wichtig, auch im technischen Sinne die Benutzererfahrung zu verbessern.
KI-Filterblasen – eine neue Herausforderung
Gründlichere Recherche ist also vonnöten? Genau hier beißt sich die Katze in den Schwanz. Denn Recherche mit KI führt zu einer krassen Vorfilterung von Informationen. Je mehr Menschen über KI recherchieren, desto stärker wird die Informationsvielfalt eingeschränkt. User gewöhnen sich schnell an die vermeintliche Effizienz und Zielgerichtetheit der Arbeit mit KI, da sie Zeit sparen und sehr schnell eine handliche Auswahl an Informationen bekommen. Gerade Werbetreibende sind da angesichts von Kosten- und Erfolgsdruck mitgemeint.
Aber es besteht die Gefahr, dass diese KI-Systeme zu einer neuen Art Filterblase werden. Eigentlich sollten wir als Nutzer kritisch bleiben und aktiv nach unterschiedlichen Quellen suchen, anstatt uns nur auf die automatisierten, vorgefilterten Antworten zu verlassen. Aber im Moment ist unklar, wie der Zugang zum Wissen vielfältig und umfassend bleiben kann, wenn wir mit KI suchen oder gar nur noch per Voice Search recherchieren.
Die Rolle der Voice Search
Mit dem Aufkommen von sprachgesteuerten Assistenten wie Google Assistant und Amazon Alexa wird Voice Search immer wichtiger. Mit ChatGPT kann man sich (zumindest in der App) sogar schon richtig flüssig unterhalten. Eine echte Verlockung! Aber nicht nur die Art und Weise, wie Menschen über Sprachbefehle suchen, unterscheidet sich grundlegend von der textbasierten Eingabe. Auch die Suchergebnisse sind grundlegend anders. Alles bewegt sich weg von der Schlüsselwortstrategie und stichwortbasierten Suchanfragen hin zu natürlicheren, konversationsbasierten Phrasen.
Voice Search reduziert nochmals Tiefe
VoiceSearch führt zwangsläufig zu einer noch stärkeren Reduktion und Selektion von Informationen als textbasierte Suchanfragen. Das liegt vor allem daran, dass gesprochene Informationen sequenziell und in einem langsameren Tempo aufgenommen werden – im Gegensatz zum schnellen Überfliegen von Text. Daher ist es entscheidend, dass die Antworten knapp, präzise und auf den Punkt gebracht werden.
Wenn abermals weniger Informationen präsentiert werden, dann geht die Tiefe der Antwort notwendigerweise verloren. Die Gefahr von Informationsfilterblasen wird nochmals verstärkt, weil die Nutzer nur eine sehr begrenzte Auswahl an Antworten erhalten und weniger Gelegenheit haben, unterschiedliche Perspektiven und Inhalte zu erkunden.
Als Voice-Assistent-Nutzer werden wir an maximale Bequemlichkeit gewöhnt. Das Engagement bei der aktiven Informationssuche wird sinken, zumal die Technologie darauf ausgelegt ist, Schnelligkeit und Bequemlichkeit zu steigern. Wir können realistischerweise davon ausgehen, dass die meisten Nutzer nicht die Initiative ergreifen werden, tiefergehende oder alternative Informationen aktiv zu suchen, wenn sie bereits eine schnelle und einfache Antwort erhalten haben.
Wenn KI "MAD" wird, nimmt die Qualität ab
Inzwischen haben Studien bereits nachgewiesen, dass KI auch "MAD" werden kann. Wenn KI mit KI-erzeugten Ausgaben trainiert wird, entsteht eine sogenannte autophagische Schleife. Das bedeutet: Die Ausgabequalität lässt Generation für Generation nach. MAD ist die Abkürzung für "Model Autophagy Disorder". Wenn wir uns also vorstellen, dass immer größere Mengen an Content im Internet KI-erzeugt sind, und KI diese wiederum als Datengrundlage für neu erzeugten Content verwertet, dann haben wir irgendwann ein Problem. Dieses Problem heißt: Mangel an Qualität und Mangel an Vielfalt. Und die Antwort darauf: Menschliches Brain.
Die Wiederentdeckung der Suche
All diese Überlegungen führen mich zu einer überraschenden Frage: Ist Effizienz eigentlich immer das, was wir brauchen? Mir wird klar, dass bei meiner Arbeit als Texterin der Prozess des Suchens, Entdeckens und Verstehens selbst ein wichtiger Teil der Recherche und der Kreierung neuer Inhalte ist. Wenn wir diese Erfahrung durch zu zielgerichtete Antworten nicht mehr machen, könnte das unsere Fähigkeit, kritisch zu denken und komplexe Probleme zu lösen einschränken. Und um zum SEO-Marketing zurückzukommen: Ohne diese Erfahrung wird unser Content immer irrelevanter und vorhersehbarer. Und alle, die schon mit KI Texte produziert haben, wissen, dass die Vorhersehbarkeit schon jetzt ein wesentliches Merkmal von KI-Texten ist.
Es ist also entscheidend, dass wir als Nutzer verstehen, wie diese Technologien funktionieren und wie sie unsere Interaktion mit Informationen beeinflussen. Wir müssen möglicherweise neue Strategien entwickeln, um sicherzustellen, dass wir eine breite und vielfältige Sicht auf Themen behalten und nicht ungewollt in eine immer stärkere Oberflächlichkeit abgleiten.
Fazit
Man kann zurzeit einiges darüber lesen, wie wir im neuen Zeitalter KI-basierter Suchmaschinen unsere SEO-Strategien anpassen müssen. Wie aber sollen immer tiefgreifendere Recherchen immer bessere Inhalte ermöglichen, wenn KI-Suchen gerade zu immer stärkerer Informationsverknappung und Oberflächlichkeit führen? Ich habe heute keine Antwort darauf: Aber mir scheint, dass es besondere Kompetenzen von Marketern und Textern erfordern wird, um diesem Simplifizierungs-Strudel zu entkommen. Sie mit "Medienkompetenz" zu umschreiben, reicht meiner Meinung nach aber kaum aus.
Vielleicht wird richtig guter Content irgendwann sogar bewusst ohne KI oder mit ganz neuen Formen der KI-Nutzung erstellt werden. Dabei denke ich an Co-Produktionen, wo es weniger um die Ausgabe fertiger Antworten und Texte geht als vielmehr die offene Entwicklung von Ideen und Gedankengängen. KI wäre in diesem Sinne einfach ein (weiteres) Kreativitätstool das - clever genutzt - zu einzigartigen "Metatexten" führen kann. Die clevere Nutzung von KI setzt allerdings voraus, dass wir als User das Denken, Suchen, Verstehen, Strukturieren und Priorisieren nicht verlernen.
Und die User? Die merken hoffentlich, dass zu einfache Antworten ihnen nicht helfen, ihre Ziele zu erreichen. Egal, wie groß die Sehnsucht nach Komplexitätsreduktion auch sein mag.
PS: Dieser Text entstand aus einer kritischen Unterhaltung zwischen ChatGPT und mir. Es ist sozusagen ein gemeinschaftlicher Meta-Text, den weder ChatGPT noch ich allein so hätten verfassen können.