How OpenAI is redefining AI search - and what this means for Google

1) Was ist AI-Suche überhaupt?

Um AI-Suche zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf den Bruch mit der klassischen „10 blaue Links“-Logik. Früher war Suche vor allem Navigation: Nutzer tippen ein Keyword ein, bekommen eine Ergebnisliste und entscheiden selbst, welchen Link sie anklicken. Heute rücken Antworten, Zusammenfassungen und Dialoge in den Vordergrund – Suchmaschinen werden zu Gesprächspartnern, nicht nur zu Verteilern von Links.

AI-Suche erzeugt Antworten statt nur Links. Sie kombiniert semantisches Verständnis mit Generierung und kann mehrere Quellen verdichten. Gerade für komplexe Fragestellungen (z. B. „Welche AI-Tools sind sinnvoll für mein B2B-Marketing – und wie priorisiere ich sie?“) ist das ein massiver Komfortgewinn, weil Kontext, Vergleich und Einordnung direkt mitgeliefert werden.

Drei Bausteine bilden das technische Fundament:

• NLP & Embeddings: Suchintention wird als Vektorraum erfasst – Synonyme, Kontexte, Entitäten. Statt nur „Keyword = X“ zu matchen, erkennt das System, dass „AI-Suche“, „generative search“ und „AI Overviews“ in vielen Fällen denselben Cluster abbilden.
• Semantische/Retrieval-Suche: statt „exaktem String-Match“ zählt Bedeutungsnähe; Ranking nach Relevanzsignalen. Inhalte müssen also nicht auf jedes mögliche Keyword optimiert sein – wichtiger sind Klarheit, Struktur und thematische Tiefe.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): erst Dokumente finden, dann Antworten generieren – inkl. Zitierlogik. Das LLM „halluziniert“ weniger, weil es sich an konkrete Textstellen anlehnen kann.

In der Praxis bedeutet das: AI-Suche verbindet immer mehr die Welten aus klassischer Suche, Recherche und Assistent. Wer seine Inhalte nur als „SEO-Text“ versteht, verschenkt Potenzial – gefragt sind Snippets, die sich gut zitieren, verdichten und verknüpfen lassen.

2) Warum „AI-Suche“ nicht gleich „AI-Suche“ ist

Wenn über „AI-Suche“ gesprochen wird, klingt es oft, als gäbe es nur ein Modell – in Wirklichkeit verfolgen die großen Player sehr unterschiedliche Strategien. Für dich als Marke ist entscheidend, diese Unterschiede zu verstehen: Nur dann kannst du entscheiden, ob du eher auf AI-Sichtbarkeit, klassische Rankings oder hybride Journeys optimierst.

Die großen Anbieter gewichten Komfort, Gewohnheit und Quellen-Transparenz jeweils anders und setzen unterschiedliche UX-Schwerpunkte:

• OpenAI / ChatGPT: dialogische Antworten, Personalisierung, Tool-Einbindung (Code, Bilder, Daten). ChatGPT wird genutzt wie ein Mix aus Suchmaschine, Berater:in und Ideensparringspartner – besonders in frühen Recherchephasen.
• Google / SGE: KI-Overviews in der SERP – plus klassische Treffer; starke UI-Verzahnung. Nutzer:innen müssen ihr Verhalten nicht komplett ändern, sondern bekommen einen KI-Layer „on top“.
• Perplexity: knappe, quellenstarke Antworten mit Inline-Zitaten; ideal für schnelle Research-Loops. Besonders beliebt bei Nutzer:innen, die beruflich viel recherchieren und Quellen direkt prüfen möchten.

Ergebnis: Drei Erlebnisformen – Dialog (OpenAI), Hybrid-SERP (Google), Research-Kompakt (Perplexity). Für deine Content-Strategie heißt das: Du musst priorisieren, in welcher Phase der Customer Journey du präsent sein willst – Inspiration, Evaluation oder Entscheidungsphase.

Ein Beispiel: Eine B2B-Software-Anbieterin kann ChatGPT nutzen, um früh im Funnel mit How-to-Inhalten und Frameworks sichtbar zu werden („Wie optimiere ich meinen Lead-Funnel im SaaS?“), während Google-SGE-Erwähnungen wichtig sind, wenn konkrete Tool-Vergleiche und Features recherchiert werden. Perplexity wiederum ist spannend für Zielgruppen, die sehr faktenorientiert unterwegs sind (Analyst:innen, Consultants, Journalist:innen).

3) OpenAI: So sieht das Unternehmen die Zukunft

OpenAI denkt Suche deutlich breiter als „Ergebnisse nach Eingabe eines Keywords“. Im Zentrum steht der Gedanke, dass Menschen eher Aufgaben als Suchanfragen haben: Eine Präsentation vorbereiten, einen Markt verstehen, einen Funnel aufsetzen, eine Kampagne testen. ChatGPT wird zur Schaltzentrale, in der all das passiert – und Suche ist ein Baustein darin.

OpenAI interpretiert „Suche“ als Interaktion: Historie, Präferenzen und Aufgabenfluss (Multi-Turn) prägen die Antwort. Das macht ChatGPT zur Plattform (Tools, Dateien, Workflows) statt zur reinen Antwortmaschine.

Aus SEO-Sicht sind besonders drei Punkte relevant:

• Kontext-Persistenz: Folgefragen ohne Intent-Bruch; Inhalte müssen modulare Antworten bieten. Wenn jemand zuerst nach „AI-Suche erklärt“, danach nach „Risiken für Publisher“ fragt, sollte dein Content beides abdecken – idealerweise in sauber getrennten, aber logisch verknüpften Abschnitten.
• Multimodalität: Text, Bild, ggf. Tabellen/Code – Alt-Texte, Captions und Datenqualität rücken näher an SEO. Charts, Tabellen und Beispiele helfen nicht nur Nutzer:innen, sondern auch AI-Systemen, Kernaussagen zu erfassen.
• Trust-Bausteine: Quellen, Autor:innen, Aktualität erwerben höhere Bedeutung für Zitationen. AI-Systeme bevorzugen Inhalte, die klar zeigen, von wem sie stammen, wann sie zuletzt aktualisiert wurden und worauf sie sich stützen.

Ein typischer ChatGPT-Use-Case im B2B-Marketing könnte so aussehen: Eine Marketing-Leitung lässt sich zunächst erklären, wie AI-Suche grob funktioniert, fragt dann gezielt nach Risiken für ihre Branche, lässt anschließend Ideen für einen Content-Plan ausspielen und bittet am Ende um eine Checkliste zum internen Reporting. All diese Schritte basieren auf Quellen – und genau dort willst du als Brand auftauchen.

Grundlagen: Was ist SEO genau? liefert einen guten Einstieg, um das Zusammenspiel von technischer und inhaltlicher Optimierung zu verstehen, bevor du tiefer in AI-Suche und GEO (Generative Engine Optimization) einsteigst.

4) Marktübersicht: OpenAI vs. Google vs. Perplexity

Um strategische Entscheidungen zu treffen, reicht es nicht, nur die Features der verschiedenen Systeme zu kennen. Wichtig ist, wie sie sich anfühlen, welche Erwartungen Nutzer:innen entwickeln und welche Signale sie beim Kuratieren von Inhalten nutzen. Die folgende Übersicht hilft, die Unterschiede greifbar zu machen.

Stärken, Grenzen, Einsatzszenarien

• Google: größter Index, starke SERP-Integration; SGE als KI-Layer. Grenze: Werbeflächen/vertikale Module konkurrieren um Aufmerksamkeit. Mehr zu AI Overviews.
• OpenAI: hochrelevante, personalisierbare Dialoge; Workflows. Grenze: Halluzinationen möglich; Quellenauswahl je nach Modus variabel.
• Perplexity: klare Quellen, schnelle Synthese. Grenze: geringere Reichweite/Ökosystemtiefe.

Takeaway: Wähle den Kanal nach Zweck: Lernen/Exploration (OpenAI), klassisches Browsing + KI-Kurzantwort (Google), schnelle Research-Validierung (Perplexity).

Für Marken ist es oft sinnvoll, zweigleisig zu fahren: Einerseits die eigene Website so zu strukturieren, dass Google AI Overviews Inhalte gut erkennen und zitieren können; andererseits Inhalte so aufzubereiten, dass ChatGPT & Co. sie gerne als Quelle nutzen – also mit klaren Definitionen, Checklisten, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und FAQ-Blöcken. Eine vertiefende Perspektive auf GEO und generative Signale findest du im Kontext von AI-SEO im Yellowfrog-Blog.

5) Technischer Deep Dive: Wie funktioniert AI-Suche?

Hinter der freundlichen Chat-Oberfläche und den kompakten Antwortboxen laufen hochkomplexe Pipelines. Für SEO ist es nicht nötig, jede Architektur im Detail zu verstehen – aber du solltest wissen, an welchen Stellschrauben du indirekt drehst, wenn du Inhalte optimierst.

Technisch dominiert ein zweistufiges Verfahren: Retrieval → Generation. Ranking-Pipelines bestimmen, welche Dokumente in die Antwort dürfen; die Generierung verdichtet Fakten, begrenzt durch Halluzinationsschutz (Zitierpflicht, Re-Ranking, Verbotslisten). Wichtige Bausteine:

• Index & Features: Passagen-Indexe, Entitäten, Link-/Host-Signale, Aktualität, Autor:innen-Reputation. Für dich heißt das: semantische Klarheit, stabile Informationsarchitektur, klare Zuordnung von Themen zu URLs.
• Re-Ranking: Cross-Encoder/LLM-Scorer gewichten gefundene Kandidaten höherwertig neu. Seiten, die in sich konsistent sind und ein Thema wirklich tief abdecken, haben bessere Chancen, ausgewählt zu werden.
• Guardrails: Content-Filter, Zitierzwang, Antwortlängen, Quellen-Diversität. Extreme, unklare oder schlecht belegte Aussagen werden eher ausgeschlossen.
• Feedback-Loops: Klickpfade, Korrekturen, Downvotes fließen in künftige Antworten. Wenn Nutzer:innen etwa eine Quelle anklicken, diese lange lesen und anschließend nicht weiter suchen, ist das ein starkes positives Signal.

Vereinfacht kannst du dir die Pipeline so vorstellen: Zuerst findet ein semantischer Suchindex passende Passagen zu einer Frage. Dann werden einige dieser Passagen nach Qualitäts- und Relevanzkriterien nachgewichtet. Erst danach formuliert das AI-System eine Antwort – idealerweise mit Verweisen auf genau diese Passagen.

6) Chancen & Risiken für Nutzer:innen

AI-Suche verändert nicht nur das Leben von SEOs und Publishern, sondern vor allem den Alltag der Nutzer:innen. Sie erwarten zunehmend, dass Informationen „bereitstehen“, ohne lange vergleichen zu müssen – und gleichzeitig, dass Quellen transparent bleiben. Dieses Spannungsfeld musst du als Marke verstehen und adressieren.

Vorteile

• Schnelle, kontextbezogene Antworten ohne viele Klicks – ideal für erste Einschätzungen, Briefings und grobe Orientierung.
• Dialogische Verfeinerung (Follow-ups statt neue Suche): Nutzer:innen können Rückfragen stellen, ohne von vorne zu beginnen. Das kommt dem natürlichen Denken viel näher als Einzelfragen bei klassischer Suche.
• Quellenhinweise (je nach Anbieter) für eigenständige Vertiefung: Wer tiefer einsteigen will, kann die Originalquellen prüfen – und genau dort möchtest du mit deinem Content stehen.

Nachteile

• Fehlzitate/Halluzinationen möglich – besonders ohne strikte Quellenbindung. Falsche Zahlen, veraltete Aussagen oder ungenaue Zusammenfassungen sind nach wie vor ein Risiko.
• Quellentransparenz uneinheitlich; Bias/Filterblasen möglich. Einige Systeme zeigen Quellen sehr prominent, andere eher versteckt oder gar nicht.
• Komplexe Themen erfordern weiterhin Primärquellen-Check, etwa bei rechtlichen, finanziellen oder medizinischen Fragen.

Für Endnutzer:innen muss AI-Suche deshalb immer mit einer Art „gesunden Skepsis“ gekoppelt sein. Sie spart Zeit, liefert Inspiration und Perspektiven – ersetzt aber nicht den kritischen Blick auf die Originalquelle, gerade bei Entscheidungen mit Risiko.

7) Einfluss auf SEO, Publisher & Content

AI-Suche ist kein „Add-on“ mehr, sondern verschiebt die Spielfläche von SEO selbst. Sichtbarkeit bedeutet künftig nicht nur, in den Top 3 klassischer Suchtreffer aufzutauchen – sondern in generativen Antwortboxen, Chatflows und kontextualisierten Ergebnissen präsent zu sein. Das verändert KPIs, Content-Formate und die Art, wie du mit deinen Zielgruppen sprichst.

Die Klickflüsse verlagern sich in KI-Antwortboxen. Klassische Top-3 verlieren Alleinstellungswert. Entscheidend wird, ob Inhalte als Quelle erscheinen. Operative Hebel:

• Struktur: H2/H3-Fragen, 40–60-Wort-Kernaussagen, Listen/Tabellen nur mit Mehrwert. Denke deine Inhalte wie FAQ- oder How-to-Blöcke statt als lange, unstrukturierte Textwände.
• Daten: FAQPage/HowTo/Article + Person/Org + Breadcrumb konsistent halten. Je klarer deine Website strukturiert ist, desto leichter fällt es AI-Systemen, sie in Antworten zu integrieren.
• EEAT sichtbar: Autor:in, Review, Aktualisierung, Kontakt/Impressum. Was Google offiziell fordert, ist für AI-Suche mindestens genauso wichtig: Wer Expertise sichtbar macht, wird eher zitiert.
• Interne Verlinkung: auf Abschnitte (Sprungmarken), nicht nur Seitenkopf. So können Nutzer:innen – und AI-Systeme – direkt zu relevanten Teilantworten springen.
• Messung: GSC-CTR relativ, AI-Erwähnungen (qualitativ), Direct/Brand-Impressions im Dashboard. Weg von reinen „Keyword-Positionen“, hin zu Sichtbarkeit in Features, Overviews und Brand-Metriken.

Für Publisher und Marken bedeutet das: Content ist nicht mehr nur „Landingpage“, sondern Baustein in einem größeren, AI-kuratierten Ökosystem. Wer Themen in Tiefe und Breite besetzt, profitiert doppelt – in klassischen SERPs und in AI-Antworten.

Nächster Schritt: AI-SEO-Audit oder Grundlagen im FAQ-Bereich. Dort kannst du prüfen, ob deine aktuelle Site-Struktur bereits EEAT- und GEO-fähig ist oder ob du zentrale Leitfäden, FAQs und Pillar-Pages aufrüsten solltest.

FAQ: Häufige Fragen zur AI-Suche

Was ist AI-Suche?
Systeme, die Antworten generieren – nicht nur Links sortieren. Sie kombinieren semantische Suche mit Sprachmodellen, um Inhalte zu finden, zu verdichten und in verständliche Antworten zu bringen. Für dich als Brand heißt das: Du optimierst nicht mehr nur für Rankings, sondern auch für Zitierfähigkeit.

ChatGPT vs. Google?
ChatGPT liefert dialogische Antworten; Google zeigt (mit SGE) KI-Overviews plus klassische Treffer. ChatGPT eignet sich besonders gut für explorative Fragen und komplexe Aufgabenketten, Google für schnelle Antworten kombiniert mit gewohntem SERP-Layout.

Warum Quellen wichtig?
Für Nachvollziehbarkeit, Vertrauen und Compliance – besonders bei sensiblen Themen. Nutzer:innen wollen sehen, woher Zahlen, Einschätzungen oder Empfehlungen stammen. AI-Systeme berücksichtigen das, indem sie seriöse Quellen bevorzugen, die Autor:innenschaft, Datum und Methodik transparent machen.

Relevante Anbieter?
OpenAI (ChatGPT), Google (SGE), Perplexity, Microsoft (Copilot/Bing). In der Praxis nutzen viele Unternehmen einen Mix: Copilot in Office-Umgebungen, ChatGPT für Recherche und Ideation, Google für klassische Suche.

Ist klassische SEO passé?
Nein – sie erweitert sich um Zitier-/Antwort-Tauglichkeit. Technische Sauberkeit, Informationsarchitektur und Content-Qualität bleiben die Grundlage. AI-Suche ist eher ein zusätzlicher Kanal, der von guten SEO-Praktiken profitiert.

RAG in kurz?
Erst finden, dann generieren – Retrieval + LLM-Antwort. Das System sucht passende Dokumente, extrahiert relevante Passagen und formuliert daraus eine zusammenhängende Antwort. Je klarer und strukturierter deine Inhalte, desto besser funktioniert dieser Schritt.

Welche Inhalte performen?
Strukturierte, aktuelle Inhalte mit klarer Expertise. Leitfäden, How-tos, Checklisten, FAQ-Cluster und tiefgehende Analysen schneiden besonders gut ab. Leitfaden: SEO-Trends & EEAT.

Wie sichtbar bleiben?
Strukturierte Daten, semantische Architektur, Autorenprofile, Update-Logs – siehe FAQs. Ergänzend lohnt sich ein AI-SEO-Audit, um GEO-Signale, AI-Feature-Erwähnungen und Brand-Impressions mit in dein Reporting zu integrieren.

Google-Tools: Analyse & Monitoring

Damit du den Wandel hin zu AI-Suche wirklich steuern kannst, brauchst du Messpunkte. Auch wenn es (noch) keine offiziellen „AI-Visibility“-KPIs in den Standardtools gibt, kannst du mit einer klugen Kombination aus Search Console, Analytics, Trends & Co. sehr nah an das herankommen, was du brauchst.

Ein pragmatischer Ansatz: Nutze die Search Console, um Veränderungen in CTR und Impressionen bei informativen Queries zu beobachten, kombiniere das mit GA4-Daten zu Scrolltiefe und Micro-Conversions – und bilde in Looker Studio ein Dashboard, das AI-relevante Inhalte (Leitfäden, FAQs, Pillars) separat ausweist. So erkennst du früh, welche Inhalte als Kandidaten für AI-Antworten taugen.

Fazit & Handlungsimpuls

AI-Suche markiert keinen „Reset“ für SEO, sondern eine Erweiterung des Spielfeldes. Wer schon heute in Struktur, EEAT und Content-Tiefe investiert, hat einen Vorsprung – sowohl in klassischen SERPs als auch in generativen Antwortsystemen. Wichtig ist, nicht nur über einzelne Keywords oder Features zu sprechen, sondern deine gesamte Informationsarchitektur AI-fähig zu denken.

• OpenAI treibt den Dialog, Google integriert KI in die SERP, Perplexity fokussiert Quellen.
• Sichtbarkeit verschiebt sich in Antwortboxen – Zitierfähigkeit wird Kernkompetenz.
• Struktur, Markup und EEAT entscheiden über Erwähnungen und Vertrauen.
• Reportings um AI-Erwähnungen, Brand/Direct und Abschnitts-Signale erweitern.