Reagieren KI-Suchmaschinen auf dieselbe Suchanfrage gleich? Eine Untersuchung

Bei der Vielzahl an generativen KI-Modellen gibt es klare Favoriten und man entscheidet sich für eine Seite. Ob Sie nun ein aktiver Nutzer von KI-Suchmaschinen sind oder erst am Anfang stehen – Sie haben sicher eine Plattform, zu der Sie tendieren. Vielleicht schätzen Sie die Gründlichkeit von ChatGPT oder die häufigen Quellenangaben von Perplexity. 

Das wirft jedoch die Frage auf: Wirst du mit deiner bevorzugten KI-Suchmaschine dieselben Erfahrungen machen wie andere mit ihrem bevorzugten generativen Tool?

Wenn es so ist wie bei meinem Kollegen, lautet die Antwort eher nicht.

Als mir die Idee kam, einen Blogbeitrag darüber zu schreiben, wie KI-Suchmaschinen auf dieselbe Suchanfrage reagieren, hatte sie sofort eine Geschichte parat. 

Als sie begann, verschiedene generative KI-Tools auszuprobieren, wählte sie drei davon aus und bat die Tools, sie in eine „Peanuts“-Figur zu verwandeln. Sie gab ihnen dieselbe Eingabe und bat sie, ihre Magie wirken zu lassen.

Zwei von ihnen haben es geschafft. Der andere … nun ja … hat es zumindest versucht.

Es versteht sich von selbst, dass eines dieser Dinge nicht wie die anderen ist. Eines dieser Dinge passt einfach nicht dazu.

Das gab den Ausschlag – ich musste mich einfach damit beschäftigen und herausfinden, wie verschiedene generative Suchmaschinen eine Antwort auf dieselbe Suchanfrage generieren. Und auch wenn meine Erkenntnisse nicht ganz so witzig sind wie das Bild oben, haben sie doch einige interessante Einblicke darüber geliefert, wie KI-Suchmaschinen Antworten auf Suchanfragen erstellen.

In diesem Leitfaden:

• Generative Engines verstehen
• Hintergrundinformationen zu dieser Untersuchung
• Wie generative KI-Suchmaschinen Antworten auf dieselben Suchanfragen generieren
• Allgemeine Erkenntnisse aus dieser Untersuchung zu generativen KI-Antworten

Generative Engines verstehen

Alle generativen Modelle weisen eine ähnliche Funktionsweise auf, sind jedoch nicht identisch. Im Allgemeinen werden sie alle anhand eines Datensatzes trainiert und nutzen Dekodierungsstrategien, um Informationen zu entschlüsseln und Antworten zu generieren. Sie alle nutzen Prompt Engineering, das bestimmt, welche Informationen in der Antwort erscheinen.

Der Unterschied liegt jedoch darin, wie die Komponenten innerhalb dieser Struktur aufgebaut sind. So wird ChatGPT beispielsweise möglicherweise auf einem völlig anderen Datensatz trainiert als Claude. Claude verwendet möglicherweise andere Dekodierungsstrategien als Gemini. Während sie sich also in ihrer Grundstruktur ähneln, unterscheidet sich die Art und Weise, wie diese Struktur aufgebaut ist, von einer generativen Engine zur anderen.

Daher erhält man von diesen Systemen keine identischen Antworten. Das wirft die Frage auf: Inwiefern unterscheiden sich die Antworten bei gängigen generativen Systemen?

Hintergrundinformationen zu dieser Untersuchung

Um dieser Frage nachzugehen, habe ich eine Liste der führenden generativen KI-Plattformen zusammengestellt, an die ich die Suchanfragen weiterleiten wollte. Ich habe mich für die großen Anbieter entschieden:

• AI Übersichten
• ChatGPT
• Google-KI-Modus
• Perplexität
• Claude
• Zwillinge
• Kopilot

Daraufhin entschied ich mich für einen anfragebasierten Ansatz, um besser darzustellen, welche Arten von Anfragen gestellt werden und wie sich die Art der Anfrage auf die Ausgabe einer generativen Engine auswirken kann.

Also habe ich mich dafür entschieden, vier wichtige Suchkategorien abzudecken:

• Fragebasierte Suchanfragen: Wie der Name schon sagt, handelt es sich hierbei um Suchanfragen, bei denen Sie eine einfache Frage stellen, um das Gespräch zu beginnen (z. B. „Wie baut man am besten einen Pflanzkasten?“). Dies schließt Fragen aus, die auf einen Kauf oder eine lokale Absicht abzielen.
• Forschungsbasiert: Diese Suchanfragen sind detaillierter und stellen in der Regel höhere Anforderungen an die generative Engine – es handelt sich um promptbasierte Suchanfragen, die alle Details enthalten, die der Suchende von der KI-Suchmaschine benötigt.
• Kaufbezogen: Hierbei handelt es sich um Suchanfragen, bei denen die Absicht besteht, ein Produkt zu kaufen, sei es sofort oder in der Zukunft (z. B. „Ich suche eine Wasserflasche, die Wasser 24 Stunden lang kühl hält. Was sind die besten Optionen?“)
• Standortbezogen: Dies sind Suchanfragen, die einen Standort-Tag enthalten, um einen geografischen Schwerpunkt anzugeben. (Beispiel: „Wer ist die beste Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechnikfirma in Denver?“)

Für jeden Abfragetyp habe ich genau dieselbe Frage oder Eingabe in jede der oben aufgeführten generativen Suchmaschinen eingegeben und deren Antworten verglichen.

Beachten Sie bitte, dass ich für jeden Abfragetyp jeweils eine Eingabeaufforderung pro Kategorie untersucht habe. Die Erkenntnisse aus dieser Untersuchung können daher je nach Abfragethema leicht variieren, doch gibt es allgemeine, übergreifende Gemeinsamkeiten und Unterschiede, die Sie unabhängig vom Abfragetyp berücksichtigen können.

Zudem ist es wichtig zu wissen, dass sich die Antworten je nach Nutzer und Tag ändern können. Generative Suchmaschinen sind nicht statisch – sie ändern, wen sie zitieren, wie sie Informationen präsentieren und vieles mehr. Ein allgemeiner Einblick in die Funktionsweise dieser Suchmaschinen kann Ihnen jedoch dabei helfen, flexibel zu bleiben, wenn Sie Ihre Inhalte für KI-Suchmaschinen optimieren.

Wie generative KI-Suchmaschinen Antworten auf dieselben Suchanfragen generieren

Schauen wir uns die vier verschiedenen Abfragetypen an, um zu sehen, wie die beliebtesten generativen Suchmaschinen darauf reagieren.

Abfragetyp Nr. 1: Fragenbasiert

Für den Typ „Frage/Abfrage“ habe ich die Frage „Wie kann ich bei meiner Stromrechnung sparen?“ in jede generative Engine eingegeben.

Hier sind die Antworten:

Hier sind einige wichtige Erkenntnisse aus der Suche nach dieser Art von Suchanfragen:

• Die meisten generativen Modelle lieferten dieselben Informationen. Sie konzentrierten sich auf Aspekte wie Heizung und Kühlung, Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz im Haushalt und den Verbrauch von Haushaltsgeräten.
• ChatGPT, AI Mode, Perplexity und Gemini lieferten alle ähnlich formatierte Antworten. Sie haben die Informationen im Allgemeinen nach Bereichen kategorisiert, in denen man sich verbessern kann (wie die oben aufgeführten).
• Die vier oben genannten Plattformen verfolgten ebenfalls einen nutzerorientierten Ansatz, indem sie einen eigenen Bereich der Änderung alltäglicher Gewohnheiten oder Verhaltensweisen widmeten.
• Die KI-Übersichten und Claude lieferten sehr kurze, prägnante Antworten auf die Anfrage. Alle anderen Plattformen lieferten detailliertere Informationen und Einblicke als diese beiden Plattformen.

Die interessanteste Antwort aus dieser Gruppe kam von Copilot. Obwohl die Anfrage keine offensichtliche lokale Absicht enthielt, verfolgte Copilot bei der Antwort einen lokalisierten Ansatz. Diese Anfrage hat eine gewissermaßen „versteckte“ lokale Absicht, da die Tipps, die man nutzen könnte, vom jeweiligen Standort und Klima abhängen.

Copilot hat nicht nur meinen Standort in der Antwort angegeben, sondern mir auch eine speziell auf Pennsylvania zugeschnittene Quelle genannt, auf der ich weitere Informationen zur Energieeffizienz finden konnte. Das war etwas, was keine der anderen Plattformen, die ich mit dieser Suchanfrage getestet habe, zu bieten hatte.

Weitere Erkundung: Claude & Abfrageanpassung

Wie bereits erwähnt, gab Claude eine der kürzesten Antworten aller Suchmaschinen. Sie war sehr prägnant und auf den Punkt gebracht – es gab nicht einmal Zwischenüberschriften, um die Tipps wie bei allen anderen Suchmaschinen in Kategorien zu gliedern!

Das brachte mich zum Nachdenken – Was würde passieren, wenn ich die Abfrage nur ganz leicht abändern würde? 

Also habe ich es getan.

Anstatt zu suchen: „Wie kann ich bei meiner Stromrechnung sparen?“, habe ich gesucht: „Wie kann ich Geld bei meiner Stromrechnung sparen?“

Nur ein ein Wort Unterschied. Würde das einen Unterschied machen?

Wie sich herausstellte, war das tatsächlich der Fall. Claude hat eine viel ausführlichere Antwort auf meine Anfrage verfasst als in der ursprünglichen Anfrage. 

Im folgenden Bildvergleich sehen Sie, dass die Antwort nach Hinzufügen des Wortes „Geld“ zur Suchanfrage deutlich länger ausfällt. Außerdem sind Überschriften vorhanden, um die Informationen zu strukturieren.

Als ich dieselbe angepasste Abfrage bei Gemini durchführte, änderten sich auch die angezeigten Informationen. Es wurden mir Informationen zu staatlichen Programmen angezeigt, die ich in Anspruch nehmen konnte, darunter Steuergutschriften, Rückerstattungen und andere Tipps zum Geldsparen.

Was bedeutet das also?

Das bedeutet, dass schon kleinste Änderungen an einer Abfrage die Informationen in der Antwort verändern können, was sich wiederum darauf auswirken kann, welche Informationen Sie auf Ihren Seiten veröffentlichen. 

Wie Sie auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen ergreifen können

If you’re targeting question-based queries, here are a few takeaways you can apply to your AI search optimization strategy:

Organisieren und kategorisieren Sie Ihre Seiteninhalte

Die meisten Suchmaschinenergebnisse bestätigten, was Marketingexperten in Bezug auf KI schon lange predigen: Organisieren Sie die Informationen auf Ihren Seiten.

Die Verwendung von Zwischenüberschriften zur Strukturierung der Informationen auf Ihrer Seite bietet zahlreiche Vorteile. Sie helfen KI-Crawlern dabei, den Inhalt Ihrer Seite besser zu verstehen, liefern aber auch Kontext und erleichtern das Verständnis.

Auch Unterüberschriften sind für die Leser hilfreich. So wissen die Leser, was sie in einem Abschnitt erwartet, und können direkt zu dem Abschnitt springen, den sie suchen. 

Nutzen Sie also Zwischenüberschriften, um Informationen zu strukturieren, damit sowohl Leser als auch Suchmaschinen leicht auf Ihre Inhalte zugreifen können.

Änderungen an Suchbegriffen berücksichtigen

Mein kleines Nebenprojekt, die ursprüngliche Suchanfrage anzupassen, hat eines ganz deutlich gezeigt: Die Anpassung der Suchbegriffe sind wichtig. Man könnte meinen, dass das Hinzufügen eines Wortes keinen Unterschied macht, aber realistisch betrachtet liefert es den LLMs zusätzlichen Kontext, wodurch andere Informationen abgerufen werden.

Dies unterscheidet sich von der herkömmlichen Suchmaschinenoptimierung. Bei der herkömmlichen Suchmaschinenoptimierung würden Suchanfragen wie „Energiekosten senken“ und „Geld bei den Energiekosten sparen“ zu denselben Websites führen, die dieselben Informationen enthalten, vielleicht mit einigen unterschiedlichen Quellen.

Was jedoch LLMs betrifft, so ermöglichen es diese feinen Unterschiede den Plattformen, detailliertere Angaben zu machen, was sich wiederum auf die Antwort auswirkt.

Egal, ob Sie eine alte Seite aktualisieren oder eine neue erstellen: Sie müssen berücksichtigen, wie sich Ihr Schlüsselwort oder Ihre Wortgruppe verändern könnte. Geben Sie Ihre verwandten Schlüsselwörter in ein LLM ein und beobachten Sie, wie sich die Antwort im Vergleich zum ursprünglichen Zielschlüsselwort bzw. zur Zielwortgruppe verändert. So können Sie Informationslücken erkennen, die Sie schließen können, um Ihre Chancen zu verbessern, in den LLM-Ergebnissen zu erscheinen.

Abfragetyp Nr. 2: Forschungsbasiert

Bei dieser Art von Anfrage habe ich allen generativen Suchmaschinen die Eingabeaufforderung gegeben, dass ich nach einer Hausratversicherung suche, und die Informationen angegeben, die ich wissen wollte.

Hier sind die Antworten:

Hier sind einige wichtige Erkenntnisse aus diesen Suchanfragen:

• Alle Suchmaschinen lieferten die gewünschten Informationen. Überraschenderweise lieferte AI Overviews selbst nach Eingabe der ausführlichen Eingabeaufforderung in Google immer noch Informationen zu allen Aspekten, die mich interessierten. Der entscheidende Unterschied lag jedoch in der Formatierung.
• Mit Ausnahme von Claude, AI Overviews und Gemini wurden die Informationen in einer Tabelle dargestellt. Speziell bei dieser Anfrage wurden die von mir angeforderten Informationen in einer übersichtlichen Tabelle dargestellt, in der Aspekte wie Kosten, Kundenfeedback und Informationen zur Schadenmeldung aufgeschlüsselt waren.  
• Mit Ausnahme von Gemini lieferten alle Suchmaschinen Quellenangaben zu den Informationen. Eine der interessantesten Erkenntnisse aus dem Vergleich der Antworten auf diese Anfrage ist, dass alle Suchmaschinen außer Gemini Quellenangaben zu den Informationen lieferten.

Copilot bot mir wieder einmal ein etwas anderes Erlebnis – die Antwort enthielt einen Hauch von standortbezogener Anpassung. Zwar wurden dieselben Unternehmen aufgeführt wie bei anderen generativen Suchmaschinen, doch war auch eine Versicherungsgesellschaft aus Pennsylvania dabei, die für mich in Frage kam. Die Informationen von Copilot waren also wieder einmal etwas besser auf mich zugeschnitten.

Wie Sie auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen ergreifen können

Auf der Grundlage der Untersuchung dieser Schlüsselwörter finden Sie hier einige Erkenntnisse, die Sie aus diesem Suchbeispiel gewinnen können.

Im Zweifelsfall sollte der Nutzer an erster Stelle stehen

Bei dieser Recherche spielte die Übersichtlichkeit eine große Rolle. Die meisten Suchmaschinen stellten die Informationen in einer Tabelle dar, denn letztendlich möchte ein Nutzer wie ich verschiedene Angebote vergleichen, um das Unternehmen zu finden, das meinen Bedürfnissen am besten entspricht.

Anstatt also über jedes Unternehmen einzeln zu lesen, kann ich sie ganz einfach nebeneinander sehen und die für mich wichtigen Aspekte (Kosten, unkomplizierte Schadenabwicklung usw.) vergleichen.

Das heißt: Im Zweifelsfall: Der Nutzer steht an erster Stelle.

Eine Seite, auf der die Informationen in einem möglichst logischen Format dargestellt werden, ist ein wirksames Mittel, um KI-Bots das Crawlen und Verarbeiten der Informationen zu erleichtern, bietet aber auch allen Besuchern Ihrer Seite ein positives Nutzererlebnis.

Im Grunde geht es darum, herauszufinden, wonach der Nutzer sucht und was er mit seiner Suchanfrage bezweckt. Bei einer Suchanfrage wie dieser deutet alles darauf hin, dass ich Unternehmen vergleichen möchte, und die KI hat dies berücksichtigt.

Auch wenn das Einfügen von beispielsweise einer Tabelle in diesem Fall nicht bedeutet, dass die KI einfach Ihre gesamte Tabelle übernimmt, erleichtert es ihr doch, die Informationen auf Ihrer Seite zu nutzen, um die Lücken zu füllen (und vielleicht sogar zitiert zu werden!).

Sei gründlich

Wenn diese Untersuchung eines zeigt, dann ist es, wie wichtig es ist, gründlich zu sein. Halbherzige Inhalte ohne Substanz werden die Nutzer nicht zufriedenstellen, ganz gleich, welche Suchmaschine sie verwenden. Unabhängig davon, wie die Informationen aufbereitet waren (mit oder ohne Tabelle), waren sie gründlich und lieferten genau das, was ich wissen wollte.

Wenn du jedoch eine Chance haben willst, in die Antworten dieser generativen KI-Tools aufgenommen zu werden, musst du ebenfalls gründlich vorgehen. Überlege dir, welche Fragen Menschen zu einem Thema stellen könnten, und baue darauf auf.

Wenn jemand beispielsweise nach den besten Hausratversicherungen sucht, welche Informationen würde er dann gerne wissen? Wahrscheinlich würde er Dinge wie Kosten oder die Erfolgsquote bei Schadensfällen wissen wollen. Wenn Sie diese Kerninformationen auf Ihrer Seite bereitstellen, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Ihre Seite in den KI-Antworten auftaucht.

Suchtyp Nr. 3: Einkaufsbezogen

Für diesen Suchtyp habe ich mich für eine einfache Frage entschieden, die oft gestellt wird: „Wo kann ich [Artikel] kaufen?“. Daher habe ich diesen Suchtyp anhand der Frage „Wo kann ich geräuchertes Fleisch online kaufen?“ untersucht.

Hier sind die Antworten:

Hier sind einige wichtige Erkenntnisse aus diesen Suchanfragen:

• • Die meisten generativen Suchmaschinen strukturierten die Ergebnisse nach Kategorien. Selbst bei einer eher BOFU-orientierten Suchabsicht präsentierten die meisten generativen Suchmaschinen die Optionen weiterhin informativ, indem sie diese kategorisierten. Der Ansatz war eher als Suche zur Markenerkennung konzipiert und nicht als produktbasierte Suche.
  • „AI-Übersichten“, „AI-Modus“ und „Perplexity“ boten eine lokale Option. Die anderen Generierungs-Engines hielten sich an bekanntere nationale Marken und Anbieter.
  • Die generativen Modelle lieferten keine einheitlichen Antworten. Es gab eine gewisse Überschneidungen zwischen den KI-Suchmaschinen, aber nicht besonders viele.

Wieder einmal hob sich die Antwort von Copilot von der Masse ab. Die meisten Antworten listeten Verkaufsstellen für geräuchertes Fleisch auf und beschrieben das jeweilige Angebot. Copilot hingegen stellte direkt käufliche Angebote mit konkreten Produkten bereit und verfolgte damit einen produktorientierten Ansatz, im Gegensatz zu dem markenorientierten Ansatz der anderen generativen Suchmaschinen.

Wenn Sie sich dafür entschieden haben, weitere Informationen zum Produkt abzurufen, werden Ihnen Angaben wie die Sternebewertung, die Marke und das Gewicht angezeigt. Copilot integriert zudem Daten zur Preisentwicklung, damit Sie besser einschätzen können, ob Sie das beste Angebot erhalten.

Wie Sie auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen ergreifen können

Wenn Sie also auf Suchanfragen im Zusammenhang mit Einkäufen abzielen, welche Erkenntnisse können Sie aus dieser Untersuchung gewinnen?

Bauen Sie Ihre Marke auf

Bei Suchanfragen mit Kaufabsicht wie dieser ist der Aufbau Ihrer Marke entscheidend. Sie müssen eine starke Verbindung zwischen Ihrer Marke und Ihrem Angebot (Produkten oder Dienstleistungen) herstellen. Auf diese Weise erscheint Ihre Marke in den Suchergebnissen.

Schaffen Sie Assoziationen zwischen Ihrer Marke und bestimmten Suchbegriffen. So würde beispielsweise ein Geschäft, das geräuchertes Fleisch verkauft, Suchbegriffe im Zusammenhang mit diesem Produkt nutzen, um eine Markenassoziation zwischen seinem Unternehmen und seinem Produkt herzustellen.

Optimieren Sie Ihre Produkt- oder Dienstleistungsbeschreibungen

Bei Suchanfragen am Ende des Trichters ist es unerlässlich, eine ausführliche Produktbeschreibung bereitzustellen, die generativen Suchmaschinen den nötigen Kontext liefert. 

In der Beispielanfrage haben viele der generativen Suchmaschinen die Optionen kategorisiert – sie wurden in Kategorien wie „nationale Einzelhändler“ oder „Handwerksbetriebe“ eingeordnet. Indem Sie solche Beschreibungen in Ihre Produktangebote integrieren, können Sie der KI nicht nur Kontext liefern, sondern ihr auch mitteilen, wo Ihr Unternehmen in den Suchergebnissen einzuordnen ist.

Abfragetyp Nr. 4: Standortbasiert

Die letzte Art von Suchanfrage, die wir uns ansehen werden, ist die standortbezogene Suche. Für diese lokale Suche habe ich die Frage „Wo gibt es das beste italienische Restaurant in Manhattan?“ verwendet.

Hier sind die Antworten:

Hier sind einige wichtige Erkenntnisse aus diesen Suchanfragen:

• Es gibt kaum Überschneidungen zwischen den Empfehlungen. Zwar wiesen bestimmte generative Suchmaschinen übereinstimmende Empfehlungen auf, doch gab es kein einziges Restaurant, das in allen Empfehlungen vorkam. Das gleiche Restaurant tauchte höchstens in den Antworten von zwei bis drei Plattformen auf, was darauf hindeutet, dass all diese Suchmaschinen auf unterschiedliche Quellen zurückgreifen.
• Für diese Suchanfrage wurden keine KI-Übersichten generiert. Dies könnte darauf hindeuten, dass diese Suchanfragen vom Typ „BOFU“ derzeit von der Anzeige von KI-Übersichten ausgeschlossen sind.
• AI Mode, Perplexity und ChatGPT haben bei ihrer Anfrage einen Ansatz im Stil von lokalen Branchenverzeichnissen gewählt. Sie lieferten Antworten, die lokale Unternehmensverzeichnisse mit wichtigen Informationen wie Bewertungen, Preisen, Öffnungszeiten und mehr enthielten.
• Nur ChatGPT und der KI-Modus riefen eine Karte auf. Die Karte zeigte die verschiedenen Standorte der empfohlenen Restaurants an. Wenn man in ChatGPT auf eine der Markierungen auf der Karte klickte, wurde man direkt zu den empfohlenen Restaurants weitergeleitet. Im KI-Modus wurde das Google-Unternehmensprofil in der Seitenleiste angezeigt.

Wie Sie auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen ergreifen können

Nachdem Sie nun einen Eindruck davon gewonnen haben, wie verschiedene Suchmaschinen auf dieselbe lokale Suchanfrage reagieren, stellt sich die Frage: Was können Sie tun, um die Präsenz Ihres Unternehmens in diesen Suchmaschinen zu optimieren? Im Grunde genommen führt die Befolgung bewährter Verfahren für die lokale Suchmaschinenoptimierung zu den besten Ergebnissen.

Hier sind einige besonders wichtige Punkte, die Sie beachten sollten:

Legen Sie den Schwerpunkt auf die Optimierung Ihrer lokalen Informationen

Die Optimierung Ihrer lokalen Unternehmensdaten ist entscheidend, um in Suchergebnissen generativer KI zu erscheinen. Wenn Sie versuchen, im AI Mode, bei Perplexity oder ChatGPT zu erscheinen, ist dies besonders wichtig, da diese Suchdienste den Nutzern lokale Einträge anzeigen.

Insgesamt erfordern lokale Suchanfragen (unabhängig von der Suchmaschine) jedoch lokale Informationen, weshalb es wichtig ist, dass die lokalen Angaben zu Ihrem Unternehmen korrekt und vollständig sind. Dazu gehört die Optimierung von Informationen wie:

• Betriebszeiten
• Standort (oder Einzugsgebiet)
• Kosten
• Bewertungen

Wenn Sie diese Informationen auf dem neuesten Stand halten, stellen Sie sicher, dass diese Suchmaschinen erkennen, dass Ihre Website für die lokale Suche relevant ist, und gewährleisten gleichzeitig, dass Ihre Angaben korrekt sind, falls und sobald sie angezeigt werden. 

💡 Bonus-Tipp: Sammeln Sie Bewertungen auf Ihrem Profil. Bewertungen tragen dazu bei, Vertrauen in Ihre Marke aufzubauen, was Ihnen helfen kann, Ihre Sichtbarkeit in lokalen und KI-Suchen zu verbessern.

Erweitern Sie die Präsenz Ihres Unternehmens vor Ort

Keine der generativen Suchmaschinen enthielt genau dieselben Brancheneinträge, was darauf hindeutet, dass sie wahrscheinlich auf unterschiedliche Quellen zurückgreifen. Daher sollten Sie die Präsenz Ihres Unternehmens im Internet diversifizieren, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass es in den Suchergebnissen angezeigt wird.

Bauen Sie also Ihre Präsenz in lokalen Verzeichnissen wie den folgenden auf:

• Google Business-Profil
• Yelp
• TripAdvisor

Sie können Ihre Präsenz auch in Branchenverzeichnissen und auf Aggregator-Websites stärken, die „Best-of“-Listen zusammenstellen.

Unabhängig davon, wo Sie im Internet präsent sind, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Angaben überall einheitlich sind – einschließlich Ihrer Kontaktdaten, Öffnungszeiten und angebotenen Dienstleistungen. So stellen Sie sicher, dass alle Nutzer, unabhängig davon, wo sie Ihre Informationen finden (oder woher LLMs sie beziehen), stets die gleichen Informationen erhalten, auch wenn Sie Ihre Präsenz ausweiten.

Allgemeine Erkenntnisse aus dieser Untersuchung generativer KI-Antworten

Nachdem man sich die verschiedenen Abfragetypen angesehen und festgestellt hat, wie unterschiedlich generative Suchmaschinen auf dieselben Abfragen reagieren, lassen sich einige übergreifende Muster erkennen.

Hier sind einige Punkte, die Sie auf der Grundlage der Ergebnisse dieser Untersuchung beachten sollten:

• Die Formatierung ist wichtig: Nicht nur die Qualität und der Wert Ihrer Inhalte sind wichtig, sondern auch, wie Sie diese präsentieren. Durch die Bereitstellung gut strukturierter Inhalte können generative Suchmaschinen Ihre Inhalte besser verstehen und erkennen, inwiefern sie für die Suchanfrage relevant sind, was Ihre Chancen erhöht, in den Ergebnissen zu erscheinen.
• Die Formulierung der Suchanfrage kann die Ergebnisse beeinflussen: Schon ein einziges Wort kann die Informationen beeinflussen, die Nutzer erhalten, wenn sie eine Suchanfrage in einer generativen Suchmaschine stellen. Es ist wichtig, verwandte Suchvarianten zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen weiterhin in diesen Suchergebnissen erscheint.
• Generative Suchmaschinen nutzen unterschiedliche Quellen: Nicht alle generativen Suchmaschinen stützen sich bei der Erstellung von Antworten auf dieselben Quellen. Bei jeder Suchanfrage gab es leichte Abweichungen und Unterschiede, was darauf hindeutet, dass bestimmte Suchmaschinen Informationen aus anderen Quellen beziehen. Eine Diversifizierung Ihrer Präsenz im Internet kann dazu beitragen, dass Sie an den Stellen erscheinen, an denen diese Suchmaschinen Informationen beziehen.
• Der nutzerorientierte Ansatz setzt sich durch: Vorausschauend , welche der Nutzer bei einer Suchanfrage benötigt, erhöht Ihre Chancen, von einer generativen Suchmaschine als Quelle herangezogen zu werden. Den Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen, um eine klare und gut strukturierte Darstellung der Informationen zu gewährleisten, wird sich langfristig auszahlen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, ist die generative KI-Suche keine keine Einheitslösung. Verschiedene Suchmaschinen priorisieren unterschiedliche Informationen, Formate und Zitate, was bedeutet, dass Sie für Ihre Suchstrategie einen Ansatz mit mehreren Suchmaschinen benötigen. 

Mit OmniSEO® behalten Sie im Multi-Engine-Suchmaschinenbereich stets die Oberhand

Da sich die Suche immer weiter diversifiziert und generative Suchmaschinen unterschiedliche Antwortvarianten liefern, benötigen Sie ein Tool, mit dem Sie den Überblick behalten. Mit OmniSEO®können Sie Ihre Performance über generative Suchmaschinen hinweg verfolgen und überwachen, um zu sehen, wo Sie (und Ihre Mitbewerber) in diesen Suchmaschinen erscheinen.

Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können, Ihre KI-Suche zu optimieren und so echtes Geschäftswachstum zu erzielen!