Einleitung: Der Paradigmenwechsel in der digitalen Suche

Die digitale Landschaft befindet sich an einem Wendepunkt. Das vertraute Paradigma der „10 blauen Links“ auf einer Suchergebnisseite weicht einer neuen Realität, in der Nutzer keine Liste potenzieller Ressourcen mehr erwarten, sondern eine direkte, von künstlicher Intelligenz (KI) synthetisierte Antwort. Dieser fundamentale Wandel markiert den Übergang von der traditionellen Suchmaschinenoptimierung (SEO) zur Generative Engine Optimization (GEO).[1] Das primäre Ziel ist nicht mehr nur, in den Rankings aufzusteigen, sondern als vertrauenswürdige Quelle innerhalb einer KI-generierten Erzählung zitiert zu werden.[2]

Zwei zentrale Akteure prägen diese neue Ära:

  • Google AI Overviews (AIOs): Diese sind als integriertes Merkmal der Kernsuche von Google positioniert und legen eine generative KI-Schicht über die bestehenden Ranking-Systeme. Dies stellt eine Evolution der Suche dar.[3]
  • ChatGPT Search: Diese Plattform agiert als konversationelle KI, die nun in Echtzeit das Web durchsuchen kann, um Fragen zu beantworten. Sie repräsentiert ein disruptiveres, dialogbasiertes Modell der Informationsbeschaffung.[4]

Dieser Trend ist keine ferne Zukunftsmusik, sondern eine unmittelbare Realität, die österreichische Unternehmen betrifft. Lokale Experten und Agenturen berichten bereits über den Rollout im DACH-Raum und messbare Auswirkungen auf den Website-Traffic, was die strategische Dringlichkeit unterstreicht, die eigene Online-Präsenz für diese neue Form der Suche zu rüsten.[5]

Teil 1: Die neue Such-Intelligenz: Wie KI-Systeme ranken und Quellen auswählen

Ein tiefgreifendes Verständnis der Funktionsweise dieser KI-Systeme ist die Grundlage jeder erfolgreichen Strategie. Es geht darum, von Spekulationen zu einem klaren Verständnis der neuen Spielregeln zu gelangen.

1.1 Die Funktionsweise von Googles AI Overviews

Googles AI Overviews sind keine einfachen Chatbots, sondern das Ergebnis einer komplexen Synthese, die auf Googles fortschrittlichsten Modellen wie Gemini, MUM und RankBrain basiert.[6] Diese großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verarbeiten Suchanfragen, um Kontext und Nuancen weit über den einfachen Abgleich von Keywords hinaus zu verstehen.[7] Ein entscheidendes Element ist die tiefe Integration mit Googles Knowledge Graph, der das auf Entitäten basierende Verständnis liefert, das den Autoritätssignalen zugrunde liegt.[8]

Der Prozess, durch den Google die wenigen Websites auswählt, die in einer AIO zitiert werden, lässt sich als mehrstufiges Filtersystem beschreiben:

  • Filter 1: Organisches Ranking als Grundvoraussetzung: Die Analyse zeigt eine starke Korrelation zwischen hohen organischen Rankings und der Aufnahme in AIOs. Untersuchungen deuten darauf hin, dass 73 % der AIO-Quellen aus den Top 10 der organischen Ergebnisse stammen, während eine andere Studie sogar von 99,5 % ausgeht.[5] Dies etabliert traditionelles SEO als unverzichtbare Eintrittskarte.
  • Filter 2: Autorität und Vertrauenswürdigkeit (E-E-A-T): Da die Vermeidung von Fehlinformationen für Google oberste Priorität hat, fungiert E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) als kritischer Filter. AIOs bevorzugen nachweislich etablierte, hochgradig vertrauenswürdige Websites wie Forbes, Wikipedia sowie Regierungs- und Bildungsdomains (.gov,.edu).[9] Diese Seiten weisen starke Signale für Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauen auf, die die KI zu erkennen gelernt hat.
  • Filter 3: Thematische Diversität und “Information Gain”: Ein von Google angemeldetes Patent enthüllt eine wichtige Nuance: Wenn die Top-Ranking-Seiten inhaltlich nicht ausreichend divers sind, sucht die KI aktiv nach Quellen auf niedrigeren Positionen (bis in die Top 100), um unterschiedliche Perspektiven zu integrieren und die Antwort umfassender zu gestalten.[7]
  • Filter 4: Nutzersignale und Personalisierung: Das System lernt und passt sich basierend auf Nutzerinteraktionen an. Faktoren wie das Feedback (Daumen hoch/runter), die jüngste Suchhistorie und der Standort des Nutzers beeinflussen die Auswahl der Quellen.[3] Das frühere Verhalten eines Nutzers, beispielsweise eine Vorliebe für Videoinhalte, kann die in zukünftigen AIOs präsentierten Quellen beeinflussen.

Dieser Auswahlprozess zeigt, dass Google nicht einfach nur das Ergebnis auf Platz 1 auswählt. Vielmehr agiert die KI wie ein Redakteur, der ein Portfolio von Quellen zusammenstellt, um die umfassendste und verlässlichste Antwort zu konstruieren. Während traditionelles SEO auf einen hierarchischen Wettbewerb um die Spitzenposition abzielt, erfordert GEO für AIOs, ein unverzichtbarer Bestandteil dieses idealen Antwortportfolios zu werden. Die Daten zeigen, dass AIOs Quellen außerhalb der Top 10 heranziehen, und das zugrundeliegende Patent bestätigt, dass das System nach Diversität sucht, wenn die Top-Ergebnisse homogen sind.[7] Dies bedeutet, dass die KI nicht nur auf die primäre Rangordnung vertraut, sondern auch das sekundäre Ziel verfolgt, eine vollständige, facettenreiche Antwort zu erstellen. Eine Webseite wird somit nicht nur nach ihrer individuellen Autorität bewertet, sondern auch nach ihrem marginalen Beitrag zur Qualität der synthetisierten KI-Antwort. Hieraus ergibt sich eine neue strategische Chance für Nischenexperten: Ein Unternehmen, das bei einem breiten Thema nicht mit Forbes um den ersten Platz konkurrieren kann, kann dennoch in einer AIO zitiert werden, indem es den besten, detailliertesten und maßgeblichsten Inhalt zu einem spezifischen Unterthema liefert oder eine einzigartige Perspektive bietet, die die KI zur Erfüllung ihres „Diversitätsmandats“ benötigt. Das Ziel verschiebt sich von „die Autorität schlagen“ zu „sie innerhalb der KI-Antwort ergänzen“.

1.2 Die Logik hinter der ChatGPT-Suche

Es ist entscheidend, zwischen den beiden Modi von ChatGPT zu unterscheiden: Antworten, die aus dem statischen, vorab trainierten Wissen stammen („Kompression, nicht Sammlung“), und Antworten, die durch die Live-Web-Browsing-Funktion generiert werden.[10] Der Fokus liegt hier auf letzterem.

  • Query Rewriting und Intentions-Interpretation: ChatGPT agiert als intelligenter Vermittler. Es interpretiert die natürlichsprachliche Eingabe des Nutzers und formuliert sie in eine oder mehrere präzise, zielgerichtete Suchanfragen um, die es an einen Suchpartner wie Bing sendet.[4] Dabei werden Fragen oft in Aussagen umgewandelt und mit Absichtsmodifikatoren wie „Anleitung“, „Tutorial“ oder „Beispiele“ versehen. Dies führt dazu, dass Seiten, die genau diese Begriffe in ihren Titeln verwenden, häufiger als Quellen herangezogen werden.[11]
  • Der Vorrang der Struktur: “Answerability Ranking”: Dies ist das wichtigste Unterscheidungsmerkmal zu Google. Die Browsing-Funktion von ChatGPT priorisiert Inhalte basierend auf ihrer maschinellen Lesbarkeit und strukturellen Klarheit – oft über traditionelle SEO-Signale wie Backlinks oder Domain-Autorität hinweg.[10]
    • Bevorzugte Elemente: Sauberer HTML-Code, logische Überschriftenstrukturen (H2, H3), Aufzählungszeichen, nummerierte Listen und einfache Tabellen werden stark bevorzugt, da sie für die KI leicht zu analysieren und zu extrahieren sind.[12]
    • Problematische Elemente: Inhalte, die hinter JavaScript, Pop-up-Fenstern, Akkordeon-Menüs oder Login-Schranken verborgen sind, sind für den Crawler oft unsichtbar oder werden ignoriert.[10]
  • Weitere Auswahlkriterien:
    • Aktualität (Recency): ChatGPT nutzt intensiv Aktualitätsfilter und priorisiert bei trendbezogenen Anfragen oft Inhalte, die innerhalb der letzten Woche oder des letzten Monats veröffentlicht wurden.[11]
    • Erwähnungen & “Engineered Echo”: Das Verständnis von Autorität wird durch die Häufigkeit von Erwähnungen auf verschiedenen Plattformen wie Reddit, Substack und Foren beeinflusst. Mehrfache Erwähnungen wirken als starkes Signal und stärken die Bedeutung einer Entität auf eine Weise, die ein einzelner Backlink nicht erreichen kann.[10]

Die unterschiedlichen Ansätze von Google AIOs und ChatGPT Search deuten auf zwei auseinanderlaufende evolutionäre Pfade der Suche hin. Google baut auf seinem etablierten „Authoritative Web“ auf, in dem Vertrauen und Autorität an erster Stelle stehen. ChatGPT hingegen leistet Pionierarbeit für ein „Machine-Readable Web“, in dem strukturelle Reinheit und die einfache Extraktion von Daten die primären Tugenden sind. Googles Auswahlprozess ist fundamental an etablierte Vertrauens- und Ranking-Signale wie E-E-A-T und die organische Position geknüpft.[8] ChatGPTs Auswahlprozess hingegen priorisiert die technische Struktur und kann Websites mit hoher Domain-Autorität umgehen, wenn diese schlecht strukturiert sind.[10] Dies spiegelt zwei verschiedene Kernphilosophien wider: Google fragt „Wem kann ich vertrauen?“, während ChatGPT fragt „Was kann ich analysieren?“.

Diese Divergenz erzwingt eine hybride Optimierungsstrategie. Sich ausschließlich auf den traditionellen Autoritätsaufbau (z. B. Linkbuilding) zu verlassen, macht ein Unternehmen für extraktionsfokussierte LLMs unsichtbar. Sich nur auf eine perfekte Inhaltsstruktur zu konzentrieren, ohne E-E-A-T aufzubauen, wird den Vertrauensanforderungen von Google nicht gerecht. Die erfolgreiche Strategie – echtes GEO – besteht darin, Ihre autoritativen, von Experten verfassten Inhalte perfekt maschinenlesbar zu machen. Dabei geht es nicht mehr nur um SEO, sondern darum, Inhalte als strukturierte Datenbank für KI-Systeme zu konzipieren.

Teil 2: Von SEO zu GEO: Ein strategisches Framework für die Sichtbarkeit im KI-Zeitalter

Dieser Teil übersetzt das technische Verständnis aus Teil 1 in ein konkretes, umsetzbares strategisches Rahmenwerk. Es leitet Unternehmen an, ihre Praktiken von traditionellem SEO zu einem ganzheitlichen GEO-Ansatz weiterzuentwickeln.

Dimension Traditionelle SEO Generative Engine Optimization (GEO)
Primäres Ziel Ranking in den “10 blauen Links” Zitation in KI-Antworten
Content-Fokus Seiten-Ebene Passage-/Absatz-Ebene [12]
Keyword-Strategie Keyword-Matching & -Dichte Semantische Relevanz & Nutzerabsicht [12]
Technischer Fokus Indexierung & Crawling Extraktion & maschinelle Verständlichkeit [10]
Erfolgsmessung Rankings & Organischer Traffic Zitationen & Markenautorität [2]

2.1 Das Fundament: E-E-A-T als Grundvoraussetzung

In einer KI-gesteuerten Welt, in der das Risiko von Fehlinformationen allgegenwärtig ist, ist E-E-A-T nicht länger nur eine Qualitätsrichtlinie, sondern ein primärer algorithmischer Filter.[8] KI-Modelle werden explizit mit hochwertigen, vertrauenswürdigen Inhalten trainiert, um zuverlässige Antworten zu generieren.[13]

Es besteht ein entscheidender Unterschied darin, sich lediglich an E-E-A-T-Prinzipien auszurichten oder als „anerkannter Experte“ wahrgenommen zu werden. Letzteres erfordert die Erstellung originärer Forschung, den Aufbau branchenweiter Anerkennung und die Positionierung als primäre Quelle, die von anderen zitiert wird.[8]

Praktische Umsetzung von E-E-A-T:

  • Experience (Erfahrung): Demonstrieren Sie praktische Erfahrung durch originelle Fotos, Fallstudien und persönliche Geschichten. Vermeiden Sie generische Formulierungen und zeigen Sie, dass Sie ein Produkt oder einen Prozess selbst durchlaufen haben.[13]
  • Expertise (Expertise): Erstellen Sie detaillierte Autorenprofile mit klaren Qualifikationen und verlinken Sie zu professionellen Netzwerken. Nutzen Sie strukturierte Daten (`Person` Schema), um diese Informationen für Maschinen verständlich zu machen.[14]
  • Authoritativeness (Autorität): Suchen Sie aktiv nach Zitationen, Erwähnungen und Backlinks von anderen autoritativen Quellen. Die Teilnahme an Podcasts, Webinaren und das Verfassen von Gastbeiträgen sind effektive Methoden. Insbesondere Off-Page-Markenerwähnungen sind ein starkes Signal für die KI.[13]
  • Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit): Stellen Sie sicher, dass Ihre Website über klare Kontaktinformationen, eine „Über uns“-Seite, redaktionelle Richtlinien und ein sicheres (HTTPS) sowie professionelles Design verfügt.[13]

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Entity-Optimierung. Verwalten Sie die Identität Ihrer Marke als „Entität“ im Google Knowledge Graph. Dies beinhaltet die Beanspruchung der Entität, die Verwendung des `Organization` Schemas und die Gewährleistung konsistenter Informationen im gesamten Web, um die Glaubwürdigkeit der Marke für die KI zu festigen.[8]

2.2 Die Content-Revolution: Inhalte für maschinelle Lesbarkeit strukturieren

Die grundlegende Verschiebung in der Inhaltsbewertung geht von der gesamten Seite hin zu einzelnen Abschnitten oder „Chunks“. KI-Suchsysteme analysieren Inhalte in kleineren, verdaulichen Einheiten.[12] Daher müssen Inhalte in modulare, in sich geschlossene Abschnitte gegliedert werden, die jeweils eine spezifische Frage beantworten.[15]

Jeder dieser Abschnitte sollte nach dem “Answer-First”-Prinzip aufgebaut sein: Beginnen Sie mit einer direkten, prägnanten Antwort (ca. 40–60 Wörter) auf eine spezifische Frage, gefolgt von unterstützenden Details. Dies macht die Informationen für KI-Zusammenfassungen leicht extrahierbar.[15]

Checkliste für die KI-freundliche Formatierung:

  • Sprache: Verwenden Sie eine klare, einfache und direkte Sprache. Vermeiden Sie Fachjargon und Marketing-Floskeln. Halten Sie Sätze kurz (15–20 Wörter) und Absätze prägnant (2–4 Sätze).[15]
  • Struktur: Nutzen Sie eine logische Überschriftenhierarchie (H1, H2, H3), bei der die Überschriften wie häufige Nutzerfragen formuliert sind.[16]
  • Elemente: Setzen Sie intensiv Aufzählungszeichen, nummerierte Listen und Tabellen ein. Diese Formate werden von der KI leicht analysiert und oft direkt in die Antworten übernommen.[5]

Der Fokus verschiebt sich zudem von Keywords zu Konzepten. Der traditionelle Ansatz, auf einzelne Keywords zu optimieren, ist für KI-Systeme, die semantische Relevanz und thematische Autorität verstehen, unzureichend.[12]

  • Topic Clusters: Das „Pillar and Cluster“-Modell ist eine effektive Methode, um thematische Autorität aufzubauen. Eine umfassende Pillar-Seite behandelt ein breites Thema und verlinkt auf spezifische Cluster-Seiten, die sich mit Unterthemen befassen. Diese Struktur signalisiert der KI eine tiefgehende Abdeckung des Themas.[17]
  • Semantic Clustering: Dies ist eine Weiterentwicklung, bei der Inhalte um eine Kern-Entität (z. B. ein Produkt, eine Marke) und deren Attribute und Beziehungen organisiert werden. Dieser Ansatz spiegelt wider, wie der Google Knowledge Graph und KI-Modelle Verständnis aufbauen, was ihn für GEO effektiver macht.[18] Es geht darum, der KI zu vermitteln, wer Sie sind und was Sie tun, nicht nur, auf welche Keywords Sie abzielen.

2.3 Technische Exzellenz: Die Sprache der KI sprechen

Strukturierte Daten mit Schema.org sind keine geringfügige technische Anpassung mehr, sondern eine entscheidende Kommunikationsschicht, die Webinhalte explizit für Maschinen übersetzt.[19] Sie sind die „direkte Verbindung zu KI-Systemen“.[15] Ein kontrolliertes Experiment hat dies untermauert: Eine Seite mit gut implementiertem Schema war die einzige, die in einer AIO erschien und gleichzeitig das beste organische Ranking erzielte. Dies legt nahe, dass die Qualität des Schemas ein Schlüsselfaktor ist.[20]

Best Practices für die Implementierung:

  • Format: Verwenden Sie JSON-LD, da es das von Google bevorzugte und flexibelste Format ist.[19]
  • Validierung: Überprüfen Sie das Markup immer mit Tools wie dem Rich-Results-Test von Google, um Fehler zu vermeiden, die zu Abstrafungen führen können.[21]
  • Genauigkeit: Stellen Sie sicher, dass das Schema-Markup den sichtbaren Inhalt auf der Seite exakt widerspiegelt.[21]
Schema-Typ Funktion im KI-Kontext Priorität für Geschäftsmodelle (Österreich)
Organization Etabliert die Kern-Entität der Marke und ihre Vertrauenssignale (Name, Logo, Kontakt). Hoch für alle Unternehmen.
Person Definiert Autoren als Experten und stärkt die E-E-A-T-Signale. Hoch für dienstleistungs- und wissensbasierte Branchen (Berater, Anwälte, Ärzte).
Article Strukturiert Blogbeiträge und Nachrichten, signalisiert Aktualität und Autorschaft. Hoch für Content-Marketing, Nachrichtenportale, B2B.
FAQPage Liefert vorformatierte, leicht extrahierbare Frage-Antwort-Paare. Hoch für alle Branchen mit häufigen Kundenfragen.
HowTo Gliedert Anleitungen in klare Schritte, ideal für die Übernahme in KI-Antworten. Hoch für DIY, Software, Rezepte, technische Anleitungen.
Product (mit Offer, Review) Liefert detaillierte Produktdaten (Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen) für KI-Vergleichstabellen. Hoch für E-Commerce Shops.
LocalBusiness Signalisiert lokale Relevanz (Adresse, Öffnungszeiten) für „In meiner Nähe“-Suchen. Hoch für lokale Handwerker, Gastronomie, Einzelhandel.
VideoObject Stellt Kontext für Videoinhalte bereit (Beschreibung, Dauer, Thumbnail). Mittel bis Hoch, je nach Bedeutung von Video-Content in der Strategie.

Teil 3: Die österreichische Perspektive: Den KI-Wandel im DACH-Markt meistern

Die globalen Strategien müssen für den lokalen Markt kontextualisiert werden, um ihre volle Wirkung zu entfalten.

3.1 Marktauswirkungen und Expertenanalysen für Österreich & DACH-Raum

Der Rollout von AI Overviews im DACH-Raum um den März 2025 herum hat bereits zu spürbaren Veränderungen geführt. Lokale Agenturen berichten von unmittelbaren und messbaren Auswirkungen auf den organischen Traffic und die Klickraten.[5] Ähnlich wie in den USA, wo erhebliche Traffic-Rückgänge verzeichnet wurden, werden auch hierzulande ähnliche Trends beobachtet.[22]

Die Meinungen österreichischer und deutscher Marketingexperten zeichnen ein klares Bild:

  • SEO ist nicht tot, aber es befindet sich in einem fundamentalen Wandel.[9]
  • AIOs betreffen vor allem informationelle Suchanfragen, während kommerzielle Suchen vorerst weniger stark betroffen sind.[5]
  • Der Verlust von Traffic durch „Zero-Click“-Suchen ist eine Realität, die strategisch einkalkuliert werden muss.[5]
  • Ein hybrider Ansatz, der traditionelles SEO, technische Optimierung und neue GEO-Prinzipien kombiniert, wird als der konsensfähige Weg in die Zukunft angesehen.[23]

3.2 Strategische Implikationen für österreichische KMU

Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Österreich ist die Umstellung auf GEO keine defensive Maßnahme, sondern eine proaktive Strategie, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.[24]

Praxisbeispiele für die Umsetzung:

  • Lokale Dienstleister (z. B. Handwerker, Anwälte): Der Fokus sollte auf der Optimierung des Google Business Profile und der Verwendung von `LocalBusiness`- und `LegalService`-Schema liegen, da „In meiner Nähe“-Suchen zunehmend direkt von der KI beantwortet werden.[1]
  • E-Commerce Shops: Hochstrukturierte Produktdaten mittels `Product`-, `Offer`- und `Review`-Schema sind entscheidend, um in KI-generierten Vergleichstabellen zu erscheinen.[6]
  • B2B-Unternehmen: Die Strategie sollte darauf abzielen, durch die Veröffentlichung tiefgehender, von Experten verfasster Leitfäden, originärer Forschung und Fallstudien, die für die KI-Extraktion strukturiert sind, zur maßgeblichen Autorität zu werden.[6]

KMU können KI-Tools nutzen, um diesen Übergang effizienter zu gestalten, beispielsweise für die Keyword-Recherche, die Erstellung von Inhaltsentwürfen oder die Generierung von Schema-Markup.[25] Dennoch ist menschliche Aufsicht, Redaktion und Faktenprüfung unerlässlich, um die Qualität und die E-E-A-T-Signale zu wahren und die Risiken minderwertiger, rein KI-generierter Inhalte zu vermeiden.[26]

Schlussfolgerung: Die zukunftssichere Marketingstrategie

Die Zukunft der Online-Sichtbarkeit basiert auf einem hybriden Modell. Starkes traditionelles SEO (technische Gesundheit, Autorität) bildet das Fundament. Darauf aufbauend ist fortschrittliches GEO (Inhaltsstrukturierung, semantische Optimierung, Schema) das entscheidende Rahmenwerk.[24]

Die Erfolgskennzahlen verändern sich ebenfalls. Es geht nicht mehr nur um das Volumen des Traffics. Entscheidend sind die Qualität des hochgradig relevanten Traffics aus Zitationen, die Häufigkeit der Markenerwähnungen in KI-Zusammenfassungen und die Etablierung der Marke als anerkannte thematische Autorität.[2]

Abschließende Handlungsempfehlungen für AdSimple und ihre Kunden:

  1. Audit & Aufklärung: Überprüfen Sie alle Kundeninhalte aus der GEO-Perspektive und klären Sie die Stakeholder über den strategischen Wandel von Rankings zu Zitationen auf.
  2. Priorisierung von E-E-A-T: Machen Sie den Aufbau echter Expertise und Autorität zum zentralen Pfeiler aller Content-Strategien.
  3. Neuausrichtung der Inhalte: Implementieren Sie einen Content-Produktionsprozess, der modulare, „Answer-First“- und hochstrukturierte Formate priorisiert.
  4. Meisterung strukturierter Daten: Machen Sie eine umfassende und genaue Schema-Implementierung zu einem standardmäßigen, nicht verhandelbaren Bestandteil aller On-Page-SEO-Maßnahmen.
  5. Überwachung & Anpassung: Verfolgen Sie aktiv die Sichtbarkeit der Marke in AIOs und anderen KI-Plattformen und seien Sie bereit, sich kontinuierlich an die sich weiterentwickelnde Technologie anzupassen.

Quellen

  1. www.die-wirtschaft.at/wirtschaft/geo-statt-seo-wie-man-die-online-praesenz-fuer-ki-erhoeht/
  2. www.die-wirtschaft.at/wirtschaft/geo-statt-seo-wie-man-die-online-praesenz-fuer-ki-erhoeht/
  3. goodmanlantern.com/blog/ai-search-optimization-vs-traditional-seo/
  4. www.reddit.com/r/SEMrush/comments/1kbarps/semantic_clustering_vs_topic_clustering_how_ai/
  5. support.google.com/websearch/answer/14901683?hl=en
  6. help.openai.com/en/articles/9237897-chatgpt-search
  7. www.evergreen.media/ratgeber/google-ki-uebersichten/
  8. www.trendingtopics.eu/ai-overviews-google-liefert-in-deutschland-und-oesterreich-weniger-klicks/
  9. www.evergreen.media/ratgeber/ki-seo/search-generative-experience/
  10. www.wlp-text.at/online-marketing/seo-agentur/google-ai-overviews/
  11. richsanger.com/how-googles-ai-overview-works-for-seo/
  12. ninepeaks.io/ai-seo-vs-traditional-seo-whats-the-real-difference
  13. www.searchenginejournal.com/role-of-eeat-in-ai-narratives-building-brand-authority/541927/
  14. blog.duda.co/whom-google-prioritizes-in-its-ai-overview-results
  15. medium.com/@get2vikasjha/inside-the-process-how-chatgpt-finds-and-cites-content-without-guesswork-ebe63ecf9857
  16. zapier.com/blog/chatgpt-sources/
  17. www.universum.com/wie-funktioniert-seo-fur-ki-8-praxisnahe-tipps
  18. seositecheckup.com/articles/the-role-of-e-e-a-t-in-todays-ai-search-era-why-expertise-still-matters
  19. www.ithelps-digital.com/de/blog/suchmaschinenoptimierung/ki-seo
  20. www.brightedge.com/blog/structured-data-ai-search-era
  21. totheweb.com/blog/beyond-seo-your-geo-checklist-mastering-content-creation-for-ai-search-engines/
  22. www.reddit.com/r/SEMrush/comments/1kbarps/semantic_clustering_vs_topic_clustering_how_ai/
  23. www.gryffin.com/blog/ai-for-schema
  24. searchengineland.com/schema-ai-overviews-structured-data-visibility-462353
  25. goodmanlantern.com/blog/ai-search-optimization-vs-traditional-seo/
  26. www.zentrum-ilmenau.digital/reichweite-mit-wenig-aufwand-so-hilft-ki-bei-der-seo-optimierung/