Über den Autor: Michael Kienzler
Michael Kienzler ist Partner und Gründer von OLDSCHOOLSEO. Seine Arbeit beginnt bei der Analyse der technischen Architektur und der Daten, um daraus die Potenziale für die redaktionelle und strategische Weiterentwicklung abzuleiten.
Relevanzfaktoren für AI Overviews: Eine Analyse
Bleibt klassische On-Page-Optimierung für AI Overviews relevant?
Ja, jedoch bedingt die Einführung von AI Overviews (AIO) eine Neubewertung der Maßnahmen. Der Fokus verschiebt sich von der Keyword-Dichte hin zur Bereitstellung maschinell-lesbarer, strukturierter Informationen für die KI-Systeme.
Folgende Faktoren sind nun maßgeblich:
- →Informationshierarchie: Absätze sollten mit der Kernaussage beginnen. Lange Einleitungen sind zu vermeiden, da die KI-Modelle primär nach präzisen, direkt extrahierbaren Fakten suchen, um Nutzeranfragen zu beantworten.
- →Syntaktische Gliederung: Eine klare Dokumentenstruktur mittels H2- und H3-Überschriften sowie Listen (
<ul>,<ol>) und Tabellen ist erforderlich. Diese Elemente dienen als syntaktische Grundlage, die der KI die Kontextualisierung von Inhalten erleichtert. Unstrukturierter Fließtext weist eine geringere Wahrscheinlichkeit auf, für AIOs verarbeitet zu werden. - →Terminologische Präzision: Vage Formulierungen und Füllwörter sind zu reduzieren. Eine sachliche, eindeutige Sprache ist essenziell, da die KI-Modelle die Informationsdichte und nicht die Prosa bewerten.
Welche Funktion haben Backlinks als Autoritätssignal für die KI?
Die Bedeutung von Backlinks bleibt bestehen, ihre Funktion wandelt sich jedoch. Anstelle der reinen Quantität tritt die Qualität eines Verweises als entscheidendes Autoritätssignal in den Vordergrund.
Für die KI stellt ein Backlink von einer anerkannten Quelle (z. B. wissenschaftliche Institution, Branchenverband, Fachmedium) ein externes Verifizierungssignal dar. Er belegt die Expertise und Vertrauenswürdigkeit der verlinkten Information und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Inhalt als Quelle für einen AI Overview herangezogen wird.
Welche neuen Techniken sind zur Optimierung für AI Overviews entscheidend?
Über die Adaption von On-Page- und Off-Page-Grundlagen hinaus gewinnen spezifische Techniken an Bedeutung.
- →Operative Umsetzung von E-E-A-T: Das E-E-A-T-Konzept (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust) muss durch technisch nachweisbare Maßnahmen untermauert werden. Dazu zählen die Implementierung von Autorenprofilen mit Qualifikationen, die Publikation von Fallstudien mit validen Daten sowie die transparente Angabe von Quellen.
- →Strukturierte Daten (Schema Markup): Die Auszeichnung von Inhalten mit strukturierten Daten ist obligatorisch. Schemas wie FAQPage, HowTo oder Article übersetzen den Inhalt in ein maschinenlesbares Format und definieren dessen semantische Bedeutung für die Suchmaschine.
- →Alternative Content-Formate: Inhalte, die über reinen Text hinausgehen und von einer KI nicht adäquat synthetisiert werden können, gewinnen an strategischer Relevanz. Dazu gehören interaktive Rechner, Konfiguratoren, Video-Anleitungen oder spezialisierte Tools, die ein Nutzerproblem lösen.
Was ist die Kernaussage für die zukünftige SEO-Strategie?
Die Optimierung für AI Overviews ist eine strategische Aufgabe. Der Fokus verlagert sich von der Ausnutzung algorithmischer Muster hin zur Strukturierung der eigenen Expertise. Inhalte müssen so aufbereitet werden, dass eine KI sie als qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige Antwort einstufen kann. Dies sichert nicht nur die Präsenz in AI Overviews, sondern auch den Traffic von Nutzern, die nach verifizierter Information suchen.
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