AI Overviews revolutionieren die Customer Journey: Kann SEO mithalten?

AI Overviews und Large Language Models beantworten Suchanfragen jetzt direkt auf der Suchergebnisseite. Dadurch verändert sich grundlegend, wie Menschen suchen – und wie Websites gefunden werden. Oder eben nicht.

In diesem Artikel werfe ich einen genaueren Blick darauf, wie LLMs im Allgemeinen – und AI Overviews im Speziellen – das Suchverhalten beeinflussen. Was bedeutet das für Website-Betreiber? Und wie müssen wir SEO neu denken?

Doch bevor wir uns damit beschäftigen, was sich ändert, machen wir einen Schritt zurück: Was hat früher bei SEO am besten funktioniert? Was war die effektivste Strategie, um Traffic und Conversions auf eine Website zu bringen?

Beim klassischen SEO wird bei den Suchanfragen zwischen navigational, transactional und informational unterschieden.

• Navigational: Suche nach einer bestimmten Website oder einer Marke, z. B. „youtube“.
• Transactional: Suche nach einem Produkt oder einer Dienstleistung mit der Absicht, eine Transaktion zu tätigen, z. B. „brooks laufschuhe für herren größe 43 sale“.
• Informational: Am Anfang des Entscheidungsprozesses wird nach Informationen gesucht – z. B. „für wie viele kilometer halten laufschuhe“.

Eine der effektivsten SEO-Strategien der letzten zehn Jahre bestand darin, möglichst viele Touchpoints im Entscheidungsprozess zu schaffen und Menschen so früh wie möglich auf die Website zu bringen. Wir haben das vor allem durch hochwertige und hilfreiche Inhalte – oft in Form von Blogbeiträgen – erreicht, die möglichst hoch auf der Ergebnisseite gerankt wurden.

Bisher haben wir uns vor allem auf Informational Searches konzentriert. Dabei war uns vor allem wichtig, möglichst viele Klicks zu erreichen. Unser finales Ziel war es natürlich, Conversions zu erzielen – oder den Traffic auf andere Weise zu monetarisieren. Die Grundlage bildeten aber nach wie vor Klicks.

Diese Strategie hat über viele Jahre äußerst gut funktioniert und dabei zahlreichen Veränderungen und Herausforderungen standgehalten.

Die Einführung der sogenannten „Featured Snippets“ oberhalb der organischen Suchergebnisse bei Google markierte vor ungefähr 10 Jahren den Beginn einer neuen Ära. Im Zuge dessen hat Google begonnen, viele Suchanfragen direkt selbst zu beantworten, ohne die Nutzer zwangsläufig auf externe Webseiten weiterzuleiten. Seither steigt die Anzahl der sogenannten „Zero-Click-Searches” stetig an. Das Informationsbedürfnis der Nutzer wird immer häufiger direkt auf der ersten Suchergebnisseite (SERP) gestillt, ohne dass sie eine Website besuchen müssen.

Die Zugriffe sind dadurch bei einigen Website-Betreibern gefallen – beim einen mehr, beim anderen weniger. Trotzdem blieb der Traffic von Google mit großem Abstand die wichtigste und dominierende Traffic-Quelle.

Dementsprechend haben SEO-Experten ihre Strategien angepasst. Wir haben mit der Optimierung unserer Inhalte begonnen, um in den Featured Snippets zu landen. Grundsätzlich blieb aber alles wie gehabt. Wir haben SEO weitgehend so betrieben wie vor 5, 10 oder sogar 15 Jahren: Wir haben unsere Keyword-Strategie basierend auf Suchintention und -volumen aufgebaut und hochwertigen Content rund um wichtige Keywords erstellt. Wir haben darauf geachtet, die technischen Voraussetzungen zu erfüllen, und abschließend die Autorität und die Glaubwürdigkeit der Domain durch den Aufbau wertvoller Backlinks gestärkt.

Im Mai 2024 hat Google die AI Overviews in den USA eingeführt. Im März 2025 war die DACH-Region an der Reihe. Das war Googles Antwort auf ChatGPT und andere Large Language Models (LLMs), die den immer größer werdenden Rückgang der Nutzerzahlen zu verantworten hatten. Gleichzeitig sind die AI Overviews ein Versuch, sich von einer klassischen Suchmaschine zu einer Answer Engine zu entwickeln. Die Veränderung im Suchverhalten sowie die Auswirkungen auf den organischen Traffic waren sofort spürbar.

Google hat sich bei der Einführung der AI Overviews keineswegs zurückgehalten. Ganz im Gegenteil: Zu Beginn wurden die AI Overviews für sehr viele Suchanfragen angezeigt, bevor Google mit dem Feature zurückgefahren ist. Nachdem genügend Nutzerdaten gesammelt wurden, hat man den Anteil erneut erhöht.

Derzeit schätzen groß angelegte Studien, dass AI Overviews bei rund 13 % aller Suchanfragen ausgespielt werden. Rund 80 % davon sind Informational Searches.
Außerdem hängt das Erscheinen von AI Overviews stark von der Branche ab und variiert von Thema zu Thema. Bereiche wie Wissenschaft, Gesundheit, Recht, Reisen und Bildung kommen in AI Overviews besonders häufig vor. Kategorien wie E-Commerce oder Immobilien sind deutlich seltener betroffen.

Besonders häufig werden AI Overviews bei Suchanfragen angezeigt, die sich auf Erklärungen, Entscheidungsfindung oder technischen Problemen beziehen. Zum Beispiel: „Wie funktioniert …?“, „Ist es gefährlich, wenn …?“, „Wann ist die beste Zeit, um …?“ etc.

Die Zahlen zeigen eindeutig, dass ein Großteil der Google-Nutzer mit diesem neuen Feature mehr als zufrieden ist. Hier sind einige meiner Überlegungen, warum AI Overviews so gut ankommen:

• Sofortige Bedürfnisbefriedigung: AI Overviews liefern Antworten, ohne dass auch nur ein einziger Klick erforderlich ist.
• Die klassischen 10 blauen Links bieten eine Auswahl, während die AI Overviews zusätzlich Kontext und einen Überblick über das Thema liefern.
• Viele Top-Rankings zeigen nahezu identische, stark optimierte Inhalte bzw. Suchergebnisseiten (SERPs). AI Overviews durchbrechen dieses „Rauschen“ und bieten eine übersichtliche Zusammenfassung.
• Durch AI Overviews verändert sich die Dynamik vom Klicken und Lesen hin zu Fragen und Verstehen.

Aus persönlicher Erfahrung kann ich sagen, dass sich bereits wenige Wochen nach dem Rollout mein Blick auf die 10 blauen Links auf der Suchergebnisseite grundlegend verändert hat. Früher waren sie DER Entry Point zum Wissen der Welt. Mittlerweile wirken sie eher langweilig und überholt. In vielen Fällen bieten die AI Overviews ein deutlich besseres Nutzererlebnis als die guten alten 10 Links auf der Suchergebnisseite.

Die offensichtlichste Entwicklung – und aus Sicht von Publishern zugleich die besorgniserregendste – ist der deutliche Rückgang der Klickrate, sobald AI Overviews in den Suchergebnissen erscheinen. Einige Studien berichten von Rückgängen von über 50 %. Das deckt sich mit Angaben namhafter Medienhäuser, von denen manche einen Rückgang des organischen Traffics um 40–55 % beobachten.

Diese Entwicklung spiegelt sich auch in den Daten der Google Search Console bei Domains wider, die stark von AI Overviews betroffen sind. Die Anzahl der Impressions bleibt häufig stabil, oder steigt sogar, während die Klicks weiter zurückgehen. Die wachsende Lücke zwischen Impressionen und tatsächlichen Klicks wird auch als „Crocodile Mouth Effect“ bezeichnet.

Die Auswirkungen werden besonders deutlich, wenn man sich ansieht, wie Menschen wirklich suchen. Beispielsweise sehen Nutzer bei einer Suche über ein mobiles Gerät die AI Overviews mit einer kompakten Zusammenfassung und den wichtigsten Fakten ganz oben in den SERPs. Studien zeigen, dass etwa 86 % der User diese Overviews nur überfliegen, wenn sie nach Fakten suchen. Im Schnitt verbringen sie 30 bis 45 Sekunden damit, ohne weiter runterzuscrollen und auf die Links der Ergebnisseiten zu klicken.
Wenn die AI Overview abgekürzt dargestellt wird, klicken 88 % der Nutzer auf „Mehr anzeigen“. Dennoch liegt die durchschnittliche Scrolltiefe bei lediglich 30 %. Das bedeutet, dass die Mehrheit der Nutzer die klassischen organischen Suchergebnisse gar nicht erst erreicht.

Interessant ist, dass die Domains, die oft in AI Overviews erscheinen, nicht gleichzeitig diejenigen sind, die die klassischen organischen Suchergebnisse dominieren. Besonders häufig tauchen Gesundheitsportale wie netdoktor.de in den AI Overviews auf. Ebenso sind Informations- und Medienportale wie utopia.de, t-online.de, br.de oder focus.de stark vertreten. Viele dieser Domains ranken zwar auch in den organischen Suchergebnissen verhältnismäßig hoch – ihre Sichtbarkeit in AI Overviews folgt jedoch einer eigenen Dynamik. Da die Auswirkungen der AI Overviews von Domain zu Domain stark variieren, muss jede Website individuell betrachtet werden. Durchschnittswerte sind hier nur begrenzt aussagekräftig.

Eine starke Präsenz in den AI Overviews ist allerdings ein zweischneidiges Schwert. Einerseits zeugt sie von großem Vertrauen: Diese Domains werden als verlässliche Quellen mit hoher Autorität angesehen. Andererseits bedeutet es oft, dass ein Großteil ihrer Inhalte innerhalb der AI Overviews zusammengefasst wird. Dadurch haben die Nutzer immer weniger Gründe, die Webseite tatsächlich zu besuchen. Die Sichtbarkeit bleibt zwar erhalten, doch das führt nicht automatisch zu mehr Traffic.

Dass die Click-Through-Rate zurückgeht, ist unbestritten. Gleichzeitig meldet Google einen Anstieg der Nutzerzahlen und Suchanfragen, wenn AI Overviews angezeigt werden. Das ist zweifellos positiv – für Google. Für viele Website-Betreiber, die bis zu 50 % ihres Traffics verloren haben, ist das allerdings kein Trost.

Damit gerät ein lange bestehendes Gleichgewicht ins Wanken: Website-Betreiber erstellen hochwertigen Content. Google crawlt, indexiert und rankt – im Gegenzug für Klicks. Und auch heute stellen die meisten ihre Inhalte weiterhin kostenlos zur Verfügung. Das kommt vor allem der KI zugute. Sie nutzt diese Inhalte als Trainingsdaten, zum Zugriff auf Echtzeit-Informationen und für die Zusammenfassung und Darstellung der Informationen in den Suchergebnissen.

Doch die Klicks bleiben aus. Daher stellt sich für viele die berechtigte Frage: Warum weiterhin hochwertigen Content erstellen, wenn dieser keinen messbaren Mehrwert in Form von Traffic mehr bringt?

Dies ist zweifellos ein Problem, das früher oder später gelöst werden muss. Ich persönlich bezweifle, dass sich der Markt in dieser Hinsicht selbst regulieren wird – ein gesetzlicher Rahmen könnte hier Abhilfe schaffen.

Eine Hypothese – die bislang noch nicht ausreichend durch Daten belegt ist – besagt: Zwar sinkt der Traffic, dafür ist die Qualität des verbleibenden Traffics jedoch deutlich höher und konvertiert besser.

In vielen Fällen kommen Nutzer heute deutlich besser informiert auf die Websites als je zuvor. Sie wissen bereits genau, was sie wollen. Sie haben schon im Vorhinein ausführliche Gespräche mit ChatGPT geführt, bei denen sie die Vor- und Nachteile verschiedener Produkte und Dienstleistungen abgewogen haben – und haben dabei ihre persönlichsten Informationen preisgegeben: Interessen, Essgewohnheiten, Trainingspläne, Wohnsituation, finanzielle Rahmenbedingungen, gesundheitliche Aspekte, persönliche Vorlieben und vieles mehr.

In den letzten Jahren hat sich ein Großteil der Customer Journey bereits von Google bzw. von Websites entfernt. Menschen schauen sich Tutorials an, holen sich Inspiration von TikTok oder lesen Meinungen und Erfahrungsberichte auf Reddit. Large Language Models (LLMs) verstärken diesen Trend.

Die wichtigste Erkenntnis für SEO-Experten und Webite-Betreiber ist daher: Wer sich ausschließlich darauf fokussiert, in den Google-Suchergebnissen präsent zu sein, lässt viel Potenzial ungenutzt. Organischer Traffic von Google mag zwar weiterhin der wichtigste Kanal für Conversions sein – doch Conversions werden nur dann erzielt, wenn die Zielgruppe bereits zuvor Kontakt mit der Marke hatte. Idealerweise auf möglichst vielen Plattformen, während der Recherche und der Suche nach Inspiration.

Personalisierte Suchergebnisse bekommen wir schon seit vielen Jahren – abhängig von Spracheinstellungen, Standort, Login-Status, Interessen und dem bisherigen Surfverhalten. Das Google Local Pack (= spezielle Darstellung von Suchergebnissen für lokale Anfragen) orientiert sich am Nutzerstandort. Anzeigen werden über ausgeklügelte KI-Algorithmen gezielt in Google Ads ausgespielt. Auch das Verhältnis zwischen Informationsseiten und Onlineshops wird je nach Nutzerpräferenz angepasst. Websites, die wir kürzlich besucht haben – z. B. die eigene – erscheinen in den Suchergebnissen ganz oben, selbst wenn sie für andere Nutzer erst auf Seite 2 ranken.

Aus heutiger Sicht ist diese Personalisierung vergleichsweise eingeschränkt. Es war noch möglich, auf neutrale, nicht personalisierte Suchergebnisse zuzugreifen – etwa über VPNs, den Inkognito-Modus oder SEO-Tools. Das Tracken solcher Rankings zeigte uns relativ verlässlich, was die Mehrheit der Nutzer bei einer bestimmten Suchanfrage tatsächlich zu sehen bekommen würde.

Mit AI Overviews, der Suche über ChatGPT oder andere LLMs gilt das nicht mehr. Natürlich nutzen Menschen nach wie vor Keywords oder Prompts, um nach Informationen zu suchen. Die Frage ist, ob die KI die gewünschten Informationen überhaupt noch basierend auf diesen Keywords abruft.

Die Antwort lautet: Jein. Denn hier kommt die sogenannte Fan-Out-Technique ins Spiel. Das sagt Google dazu:

Wenn ich also nach „laufschuhe” suche, so erweitert die KI die Antwort basierend auf den Informationen, die sie über mich hat:

• Beste Laufschuhe für harten Asphalt (ich wohne in der Stadt)
• Welche Laufschuhe eignen sich bei Knieproblemen am besten (ich bin Mitte 40 und habe nicht mehr die gesündesten Knie)
• Vergleich der am besten bewerteten Laufschuhe unabhängig vom Preis (ich bin Agenturinhaber, habe das neueste iPhone – ich kann mir vermutlich teurere Modelle leisten)
• Geeignete Laufschuhe für 10-km-Läufe bei moderatem Tempo (ja, auch das weiß mein Handy)
• Und so weiter …

Anschließend wählt Google aus dem Index passende Inhalte zu diesen Sub-Queries aus, extrahiert die relevantesten Textausschnitte und erstellt daraus eine Antwort inklusive Quellenangabe.

Um die Ergebnisse für künftige Suchanfragen zu verbessern, werden Nutzerinteraktionen wie Klicks, Scroll-Verhalten oder Anschlussfragen getrackt. AI Overviews mit hoher Nutzerakzeptanz beeinflussen dabei, welche Quellen und Antwortpfade künftig bevorzugt angezeigt werden.

Das Ergebnis: Ich erhalte auf die Suchanfrage „Laufschuhe“ eine ganz andere Antwort als andere Menschen.

Wie sollen wir unter diesen Bedingungen das Ranking einer bestimmten Marke für diesen Suchbegriff nachverfolgen? Was bedeutet überhaupt „neutrales Ranking“, wenn niemand mehr neutrale Ergebnisse bekommt?

Wird die KI jemals offenlegen, wie der Fan-out-Prozess abläuft, damit wir wenigstens eine reduzierte Form der klassischen Keyword-Recherche durchführen können?

Das könnte das Ende von Keywords sein, wie wir sie bisher kannten.

KI verändert grundlegend, wie Menschen suchen und wie ihnen Informationen präsentiert werden. Damit könnte ein erheblicher Teil unseres bisherigen Skill-Sets und der genutzten Tools bereits in naher Zukunft obsolet sein. Auch die Strategien und Methoden, mit denen wir bisher für gute Rankings optimiert haben, müssen neu gedacht werden.

Es gibt bereits verschiedene strategische Ansätze, wie Unternehmen auf den Anstieg der AI Overviews reagieren können: Von passiver Duldung über aktive Kooperation über offenen Konflikt bis hin zu gezieltem Ausweichen (Rückzug aus AIO-Feldern und Aufbau von alternativen Traffic-Quellen). Die effektivsten Wege, um Sichtbarkeit, Markenpräsenz und Kontrolle zu behalten, sind entweder die aktive Beteiligung oder das strategische Ausweichen. Öffentlicher Widerstand kann zwar den Druck auf Google erhöhen, bringt den verlorenen Traffic aber auch nicht zurück. Am riskantesten ist der Ansatz der passiven Duldung – dennoch werden vermutlich die meisten Website-Betreiber diesen Weg einschlagen.

Da es sich um einen völlig neuen Markt handelt, gibt es bislang kaum verlässliche Daten darüber, was funktioniert und was nicht. Die Situation erinnert stark an die Anfänge von SEO, in denen das Austesten der einzige Weg zum Erfolg war. Und wie bei jeder großen Herausforderung, steckt auch hier enormes Potenzial. SEO-Experten und Website-Betreiber, die diese Chance erkennen, verschiedene Techniken testen und ihre Methoden anpassen, werden mit hoher Wahrscheinlichkeit davon profitieren.

Hier ein Überblick, wie wir unsere Strategien derzeit anpassen:

• Welche Keywords triggern AI Overviews und wie häufig wird die eigene Marke darin genannt?
• Logfile-Analyse: Welche Inhalte crawlen die KI-Bots?
• Traffic-Analyse
• Impact-Analyse: Welche Seiten bzw. Inhalte sind vom Traffic-Verlust am stärksten betroffen?

• Definition eines Keyword- und Prompt-Sets entlang der Customer Journey
• Tracking-Setup für relevante KI-Agenten
• Monitoring von Brand Mentions und Nennung der eigenen Marke sowie der Wettbewerber
• Nutzung dieser Daten zur Entwicklung einer Strategie und konkreter Maßnahmen

• Simulation von AI Overviews mit einem Custom-Gemini-2.5-Setup, um Content-Visibility und Quellenauswahl besser zu verstehen
• Analyse, wie die KI die Anfragen auffächert (Fan-Out-Technik) und welche Unterthemen Zitierungen triggern
• Nutzung von Simulationsergebnissen, um die Wahrscheinlichkeit, in AI Overviews genannt zu werden, systematisch zu erhöhen

• Optimierung von Content: FAQs, Abstracts, klare Struktur (eindeutige Antworten, W-Fragen, Autoren angeben, saubere Formatierung), Quellenangaben
• Struktur: interne Verlinkung, Schema.org
• Technische Optimierung: Crawlability, LLMS.txt

• E-E-A-T-Faktoren stärken: Social Proof, Trust-Elemente (z. B. Autorenprofile)
• Offpage-SEO: Erwähnungen, Zitate, Verzeichnisse und Listen, Wikipedia, PR
• Social Media: Engagement in relevanten Communitys

• Offline-Maßnahmen
• TikTok
• Social Media
• Reddit
• Eigene Kanäle (z. B. Newsletter)

In dieser neuen KI-getriebenen Welt verschiebt sich unser Fokus: Weg vom reinen „Content für Klicks“ hin zu Inhalten, die echten Mehrwert liefern und gleichzeitig Sichtbarkeit, Autorität und Relevanz auf allen Plattformen aufbauen. Denn SEO bleibt nach wie vor die Grundlage – es ist unsere Eintrittskarte in die AI Overviews. Doch wer langfristig sichtbar und wettbewerbsfähig bleiben möchte, muss seine Strategien erweitern. Nur damit wird es möglich sein, in diesen sich wandelnden digitalen Ökosystem präsent zu bleiben.