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.
Technische SEO-Anpassungen für AI Overviews: Eine Analyse
Welche Rolle spielt technisches SEO für die Zitation in AI Overviews?
Technisches SEO bildet die Grundlage für die Berücksichtigung von Inhalten in AI Overviews (AIO). Die Funktion ist die Gewährleistung der Maschinenlesbarkeit, nicht die Optimierung von Ranking-Signalen für menschliche Nutzer.
Eine technisch korrekte Webseite ist die Voraussetzung, dass Inhalte von KI-Modellen gecrawlt, indexiert und semantisch verstanden werden. Ohne diese Grundlage wird Content nicht für die Generierung von AIOs in Betracht gezogen.
Sind strukturierte Daten (Schema Markup) nun obligatorisch?
Ja, die Implementierung von strukturierten Daten ist für eine AIO-Strategie obligatorisch. Schema Markup übersetzt den Inhalt einer Seite in ein explizites, maschinenlesbares Format und eliminiert semantische Ambiguitäten für die KI.
Schemas wie Article, FAQPage, HowTo sowie Person (für Autoren) und Organization (für die Entität) liefern den KI-Modellen Kontext. Sie definieren Entitäten und deren Beziehungen, was für die Einordnung der Informationen in den Wissensgraphen der Suchmaschine erforderlich ist.
Wie beeinflusst die semantische HTML-Struktur die KI-Analyse?
Eine korrekte semantische HTML-Struktur liefert der KI Signale über die Hierarchie und Bedeutung von Inhalten.
Semantische Tags: Die Verwendung von HTML5-Tags wie <article>, <section> und <blockquote> grenzt Inhaltsbereiche logisch voneinander ab und verleiht ihnen eine Bedeutung, die über rein gestalterische <div>-Elemente hinausgeht.
Dokumentengliederung: Eine strukturierte Überschriftenhierarchie (H1, H2, H3) ist eine Voraussetzung. KI-Modelle parsen diese Gliederung, um die thematischen Zusammenhänge zwischen einzelnen Abschnitten zu verstehen.
Datenformate: Die korrekte Auszeichnung von Tabellendaten (<table>) und Listen (<ul>, <ol>) macht Informationen für die KI direkt extrahierbar und verwertbar.
Welche weiteren technischen Faktoren sind zu berücksichtigen?
- →Interne Verlinkung: Eine logische interne Verlinkungsstruktur mit präzisen Ankertexten verdeutlicht thematische Zusammenhänge auf einer Domain. Sie hilft der KI, die thematische Autorität der Webseite für ein Fachgebiet zu bewerten.
- →Crawl-Effizienz: Eine strukturierte Seitenarchitektur, logische URL-Strukturen und optimierte robots.txt- sowie sitemap.xml-Dateien stellen die Verarbeitung von Inhalten durch KI-Modelle sicher.
- →Seitengeschwindigkeit: Als Qualitätssignal beeinflusst die Seitengeschwindigkeit die Crawling-Frequenz. Langsame Seiten werden seltener gecrawlt, was ihre Berücksichtigung für AIOs negativ beeinflussen kann.
Was ist die strategische Schlussfolgerung für die technische SEO?
Technisches SEO transformiert sich von einer nutzerzentrierten Disziplin zur maschinenorientierten Datenbereitstellung. Das strategische Ziel ist die Eliminierung von Mehrdeutigkeiten. Inhalte müssen in einem strukturierten und kontextuell angereicherten Format präsentiert werden.
Somit bildet technisches SEO die Grundlage, auf der eine Content-Strategie für das Zeitalter der AI Overviews aufbaut.
Strategische Verknüpfung mit SEO-Grundlagen
Die technischen Anpassungen für AI Overviews bauen auf bewährten oldschool SEO-Praktiken auf:
- →Grundlagen der technischen SEO - Technische Basis für Crawling, Indexierung und Performance als Voraussetzung für AIO-Berücksichtigung
- →Implementierung strukturierter Daten - Praktische Umsetzung von Schema.org-Markup für maschinelle Verständlichkeit
- →Content-Strategie für AI Overviews - Inhaltliche Strategien zur Optimierung für KI-gestützte Suchergebnisse
- →Erfolgsmessung im Zeitalter der AI Overviews - KPIs und Metriken zur Bewertung der AIO-Performance