KI-Übersichten und LLM-Suche sind keine Krise: Agenten sind ein neuer Kanal

Zuletzt aktualisiert: 15. Oktober 2025 - Aktualisiert mit Daten für 2024-2025

Der heutige Gastbeitrag stammt von Axel Rosar, Director of Commerce and Search bei Haworth Media. Haworth ist eine unabhängige Full-Service-Medienagentur mit Sitz in Minneapolis, Minnesota, die datengesteuerte Omnichannel-Medienplanung und -aktivierung anbietet. Sie bietet strategische Wachstumsplanung, Kundendatenstrategien, kreative Dienstleistungen, Analysen und Berichte sowie strategische Dienstleistungen, die darauf zugeschnitten sind, messbare Markenergebnisse zu erzielen.

KI verändert die Suche schnell. Es gibt zwar viele LinkedIn-Posts darüber, dass der Himmel gerade einstürzt, aber die Wahrheit ist: Wenn du einfach die richtigen Dinge tust, sollte es dir gut gehen. 

Ja, die KI-Übersichten von Google und die assistentenähnlichen Antworten von Tools wie ChatGPT, Claude und Perplexity drücken die organischen Suchergebnisse deutlich nach unten. Aber das ist nur die halbe Wahrheit. Bei Haworth Media beobachten wir bereits einen wachsenden Strom von Weiterleitungen durch diese Assistenten, vor allem bei Longtail- und Vergleichsanfragen, die so klingen, als würden echte Menschen einkaufen. Im Folgenden erläutern wir die Daten, was wir bei unseren Kunden beobachten und wie man in dieser neuen Ära gewinnen kann. Laut Pew Research Center 2025 erschienen im März 2025 bei ~18% der Suchanfragen KI-Zusammenfassungen, die in der Regel mehr als 3 Quellen zitieren. Google weist in seiner eigenen Suchdokumentation (2025)
darauf hin, dass KI-Zusammenfassungen darauf abzielen, hilfreiche Links anzuzeigen und Besuche bei komplexen Suchanfragen zu diversifizieren.

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Was sagen die Daten über KI-Überblicke und Verkehr aus?

• Assistenten produzieren einige traditionelle Klicks, verteilen aber die Absicht um.
• KI-gestützte Zusammenfassungen zitieren jetzt mehrere Quellen; die Zahl der von Assistenten vermittelten Besuche steigt bei Longtail- und Vergleichsanfragen.

Pew Research hat 68.879 Google-Suchanfragen von 900 erwachsenen US-Bürgern im März 2025 analysiert und festgestellt:

• Eine KI-Zusammenfassung erschien bei 18 % der Suchanfragen. 88% der Zusammenfassungen zitierten drei oder mehr Quellen.
• Wenn eine KI-Zusammenfassung erschien, klickten die Nutzer in 8 % der Fälle auf ein herkömmliches Ergebnis, während es ohne Zusammenfassung nur 15 % waren. Links innerhalb der KI-Zusammenfassung wurden bei ~1% der Besuche angeklickt.
• Die Sitzungen wurden häufiger beendet, wenn eine Zusammenfassung erschien (26% gegenüber 16%).
• Die am häufigsten zitierten Quellen waren Wikipedia, YouTube und Reddit. Längere, fragähnliche Abfragen lösten viel häufiger Zusammenfassungen aus.

Google hat sich öffentlich gegen weitreichende Interpretationen der Studie gewehrt und erklärt, dass die "Qualitätsklicks" insgesamt stabil geblieben sind, was angesichts des sich verändernden Ökosystems bemerkenswert ist. Laut dem Pew Research Center 2025 erschienen
Zusammenfassungen bei ~18% der Suchanfragen und zitierten in der Regel 3+ Quellen. In einem Update vom Mai 2025 stellt Google fest, dass die KI-Übersicht bei Suchanfragen, die diese Funktion auslösen, stärker genutzt wird.

Unsere Meinung: Einige Klicks auf blaue Links werden weniger, aber die Absicht verschwindet nicht. Stattdessen werden sie umverteilt, oft in Antworten des Assistenten, die PDPs, Einkaufsführer und ehrliche Vergleichsinhalte zitieren und verlinken. Adobe berichtet von einem zehnfachen Anstieg der KI-gesteuerten Empfehlungen in den USA zwischen Juli 2024 und Februar 2025, was auf einen bedeutenden nachgelagerten Wert der Assistentenklicks hindeutet.

Unterm Strich leiten die von den Assistenten bereitgestellten Antworten den absichtsgesteuerten Traffic von blauen Links in Verweise von LLMs wie ChatGPT, Claude und Perplexity um und führen zu qualifizierten Besuchen von PDPs, Leitfäden und Vergleichen, die dann in Verkäufe und Leads umgewandelt werden.

Im E-Commerce sehen wir jetzt mehr Quell-/Mittelverkehr wie
perplexity.ai / referral, claude.ai / referral, und chatgpt.com / referral, unter anderem.

Die Muster sind einheitlich:

• Abfragen sehen aus wie echte Fragen und Vergleiche. Zum Beispiel: Produkt A gegen Produkt B für einen kleinen Innenhof und Service 1 oder Service 2 für den Einsatz in der regulierten Industrie.
• Die Ergebnisse konzentrieren sich auf PDPs, Vergleichstabellen, FAQs und Kaufanleitungen.
• Wir verzeichnen Verkäufe und qualifizierte Leads aus diesen Sitzungen.

Hier ist zum Beispiel die Antwort von ChatGTP-5 auf die Frage "Was sind die besten modernen rauchfreien Feuerstellen? Solo Stove ist als "Best Overall" aufgeführt, aber im hervorgehobenen Teil sehen wir, dass Breeo und Tiki Brands Links zu ihren jeweiligen PDPs haben.

Der Suchverkehr wird im Zeitalter der KI nicht verschwinden, sondern sich nur verlagern

Wie solltest du deine Marke für die Nachfrage nach LLMs positionieren?

• Optimiere dich für Klarheit, Wahrheit und Nutzen - nicht für geheime KI-Tags.
• Baue für Fragen und Vergleiche, damit Assistenten deine Inhalte zitieren können.

Duoptimierstnicht "für KI" mit einem geheimen Tag. Du optimierst für Klarheit, Wahrheit und Nutzen. Und so geht's:

Welche technischen SEO-Grundlagen sind am wichtigsten?

Halte die Grundlagen knapp und maschinenlesbar.
Pflege strukturierte Daten, damit Assistenten Entitäten erkennen und klar zitieren können.

Halte die Grundlagen fest: saubere Crawl-Pfade, Kanonisierung und starke interne Verlinkung. Pflegen Sie strukturierte Daten auf allen PDPs und Hilfeseiten (Produkt, Review, FAQ, HowTo), da Assistenten und neue Suchfunktionen stark auf klare, schemaunterstützte Entitäten angewiesen sind. Die Google-Richtlinien betonen gut strukturierte Seiten mit hilfreichen Links für komplexe Suchanfragen.

Welcher Inhalt gewinnt Assistenten-Empfehlungen?

Autorotative PDPs mit technischen Daten, Anwendungsbeispielen und FAQs.
Ehrliche Vergleichstabellen und Kaufanleitungen, die glaubwürdige Quellen zitieren.

Konzentriere dich auf maßgebliche PDPs mit vollständigen Spezifikationen, klaren Anwendungsfällen, FAQs und Handlungsaufforderungen. Erstelle ehrliche Vergleichstabellen (Größe, Materialien, Garantie, Anwendungsfälle) oder umfassendere Kaufanleitungen, wenn dir ein direkter Vergleich zu riskant erscheint. Zitiere glaubwürdige Quellen; Assistenten tauchen oft auf Wikipedia, YouTube und Reddit auf, so dass eine Orientierung an diesen Signalen das Vertrauen stärkt.

Wie solltest du über die eigenen Grundstücke hinausgehen?

Behandle Reddit strategisch mit authentischen Antworten und Beweisen.
Polnische Marktplätze PDSs, weil Assistenten sie häufig auftauchen.

Reddit verdient eine Strategie: engagiere dich in relevanten Subreddits mit authentischen Antworten und hilfreichen Vergleichen. Halte die Marktplatz-PDPs auf Hochglanz; Titel, Aufzählungszeichen, A+-Inhalte und Bewertungen beeinflussen, was die Assistenten an die Oberfläche bringen. Schließlich solltest du die Wirkung nachverfolgen, indem du einen benutzerdefinierten GA4-Kanal für KI-Assistentenempfehlungen einrichtest, die Konversionen im Laufe der Zeit beobachtest und Messlücken mit Umfragen füllst. Das Tracking der Branche zeigt, dass KI-Empfehlungsquellen (ChatGPT, Claude, Perplexity) im Jahr 2025 schnell wachsen werden.

Wie vorsichtig solltest du mit Googles KI Max für die Suche sein?

• Isoliere Budgets, füge URL-Ausschlüsse hinzu und überwache Bedingungen.
• Betrachte AI Max wie einen Test, bis er sich als inkrementell erweist.

Googles AI Max for Search ist eine leistungsstarke Automatisierungssuite, die Werbetreibende jedoch mit Vorsicht genießen sollten. Obwohl sie als One-Click-Ebene zur Reichweitenerweiterung gedacht ist, ähnelt ihr Verhalten dem von Broad Match in Kombination mit Dynamic Search Ads, wobei sie oft der Skalierung Vorrang vor der Präzision gibt. Das bedeutet, dass die Ausweitung von Suchbegriffen, dynamische Textanpassungen und URL-Routing die Strategie ungewollt verwässern und zu einer Kannibalisierung bestehender Kampagnen führen können, anstatt einen echten Zuwachs zu erzielen.

Für Haworth Media und ähnliche Werbetreibende liegt das Risiko in einer Überdehnung ohne Leitplanken: Die Werbeausgaben werden auf Suchanfragen oder Landing Pages gelenkt, die nicht mit der Absicht übereinstimmen, was die Effizienz verringert. Trotz Googles Behauptung "ähnlicher CPA mit mehr Conversions" deuten erste Muster darauf hin, dass die Gewinne oft umverteilt werden und nicht neu entstehen. Um zu optimieren, solltest du AI Max weniger wie einen Wachstumshebel und mehr wie einen Test behandeln: Beschränke es auf einzelne Budgets, schließe URLs aus und überwache die Berichte zu den Suchbegriffen mit Disziplin. 

Das Kernprinzip bleibt dasselbe wie beim Ranking für organische oder LLMs Klarheit, Wahrheit und Nutzen, aber mit AI Max ist der Schutz der Relevanz der Unterschied zwischen intelligenter Entdeckung und rasender Ineffizienz.

Warum ist das ein Bewusstseinswandel?

• Die Informationsbeschaffung ist auf KI- und Webebenen fragmentiert.
• Marken mit dauerhaftem SEO + ehrlichen Vergleichen profitieren bereits.

Wenn du jetzt LinkedIn öffnest, scheint es so, als würde der Himmel fallen, weil KI-Inhalte den Traffic stehlen. Aber natürlich sind die Hot Takes, die auf LinkedIn gepostet werden, eher reaktiv. In der Praxis ist die Lage ruhiger. Die Informationsbeschaffung ist fragmentiert. Einige Antworten bleiben bei der KI-Ebene stehen, andere klicken sich durch. Ein bedeutender Teil kommt jetzt als LLM-Empfehlungen an. Marken, die frühzeitig in dauerhafte SEO-Grundlagen und glaubwürdige, vergleichsfreundliche Inhalte investiert haben, profitieren bereits davon, wenn Assistenten sie zitieren.

Wenn du dein Haus mit technischer SEO, Produktwahrheit, nützlichen Vergleichen, glaubwürdigen Signalen Dritter und sauberen Messungen in Ordnung hältst, wird die KI-Suche deinen Traffic nicht "töten". 

Er wird sie umleiten.