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Ranking in AI Overviews & LLM-Suche: Die neue SEO-Revolution!?

Die SEO-Landschaft verändert sich seit Jahrzehnten (wir sind seit Ende der 90er im SEO aktiv) mit dem Thema KI doch mal wieder extrem rasant. Mit der Einführung von AI Overviews in Google und Bing und dem Aufstieg von Large Language Model (LLM) basierten Suchergebnissen stehen Unternehmen vor neuen Herausforderungen – und Chancen. Wer in den KI-generierten Suchantworten präsent sein will, muss seine SEO-Strategie nicht grundlegend ändern, aber anpassen. In diesem Artikel erfährst du, wie unsere aktuelle Sicht der Dinge ist, um Inhalte für AI Overviews zu optimieren und in LLM-Suchen zu ranken.

Was sind AI Overviews?

Google AI Overviews sind generierte Zusammenfassungen, die weit oben in den Suchergebnissen erscheinen. Sie nehmen auf dem Desktop rund +40 % des Bildschirms ein – kombiniert mit einem Featured Snippet sogar bis zu rund 75 %! Bing hat ein ähnliches Konzept mit KI-generierten Antworten.

Wie funktionieren AI Overviews?

  • Google nutzt verschiedene LLMs (BERT, MUM, Gemini), um Inhalte aus bestehenden Suchergebnissen zu extrahieren und zu kombinieren.
  • Die Antworten basieren auf passage indexing – also einzelnen Fragmenten einer Seite, nicht der gesamten Seite.
  • Inhalte aus den Top 20 Suchergebnissen haben die höchste Wahrscheinlichkeit, in AI Overviews aufgenommen zu werden.
  • Credibility zählt: Zitate, Quellen und statistische Daten erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass deine Inhalte in den Overviews erscheinen.Am Ende des Tages primär für uns aber alles bekannte Konzepte innerhalb von „E-E-A-T“ und der topical Authority in Kombination bzw. Zusammenspiel von zugehöriger Expertise. Allerdings noch ausgefeilter und detaillierte geplant, als „früher“.

👉 Die Optimierung für AI Overviews ist kein reines SEO-Spiel mehr – sondern eine Kombination aus Content-Qualität, Fragment-Optimierung und auch strukturierten Daten.

Unsere Schritte zur Optimierung für AI Overviews

1. Der Content sollte bereits „relativ“ hoch ranken

Um in AI Overviews zu erscheinen, sollte der Inhalt der Seite mindestens in den Top 20 ranken. Der Grund? Google zieht seine Overviews primär aus bereits gut platzierten Inhalten.

2. Relevanz is Kaiser, not King any more – Oder: Wer hat den relevantesten Content-Abschnitt?

Google sucht nach konkreten, kompakten Antworten, die perfekt zur Suchanfrage passen. Daher entwickeln wir als SEO-Agentur Content für unsere Kunden der:
✅ Klar und direkt formuliert ist
✅ Die Suchintention nahezu haarscharf trifft
✅ Strukturierte Inhalte, Daten & HTML-Markup enthält (H1, H2, Bulletpoints, Tabellen)

3. Ladegeschwindigkeit und technische SEO optimieren

  • AI Crawler können kein JavaScript rendern. Wichtige Inhalte müssen also im reinen HTML sichtbar sein.

    Crawler, die JavaScript rendern können:

    Googlebot: Der Googlebot kann JavaScript seit 2014 rendern und indexieren, sofern die Ressourcen wie JavaScript und CSS in der `robots.txt` nicht blockiert sind. Dies ermöglicht eine vollständige Verarbeitung von client-seitig gerenderten Inhalten.
    AppleBot: Der AppleBot verwendet einen browserbasierten Crawler, ähnlich dem Googlebot, und kann JavaScript sowie andere Ressourcen wie CSS und Ajax Requests ausführen.

    Crawler, die JavaScript (noch) nicht rendern können:

    OpenAI (z. B. ChatGPT-User, GPTBot): Diese Crawler rufen JavaScript zwar ab, führen den Code jedoch nicht aus. Inhalte, die durch client-seitiges Rendering erzeugt werden, können nicht ausgelesen werden.
    Anthropic (ClaudeBot), Meta (Meta-ExternalAgent) und andere KI-Crawler: Diese Bots sind ebenfalls nicht in der Lage, JavaScript zu rendern.
    Alternativen für bessere Indexierung von JavaScript-Websites:
    Server-Side Rendering (SSR): Inhalte werden vorab auf dem Server gerendert und als statisches HTML an Crawler und Nutzer ausgeliefert. Dies beschleunigt die Indexierung und verbessert die SEO-Leistung.
    Dynamic Rendering: Der Server erkennt anhand des User-Agent, ob die Anfrage von einem Crawler stammt, und liefert eine vorgerenderte HTML-Version zurück. Diese Methode wird von Google akzeptiert und gilt nicht als Cloaking.
    Empfehlungen für SEO bei JavaScript-Websites:
    Vermeiden Sie Blockierungen von Ressourcen wie JavaScript-Dateien in der `robots.txt`.
    Implementieren Sie SSR oder Dynamic Rendering für komplexe Websites mit viel dynamischem Inhalt.
    Testen Sie die Website regelmäßig mit Tools wie Google Search Console oder Lighthouse, um sicherzustellen, dass Inhalte korrekt gerendert und indexiert werden.
  • Server-Response-Zeit unter 500 ms halten.

4. Vertrauenswürdigkeit erhöhen: Zitate & Statistiken

  • AI Overviews bevorzugen Inhalte mit Zitaten, Quellen & Studien.
  • 5-6 Quellen pro Fragment sind ideal, um die Glaubwürdigkeit zu erhöhen.

5. Hohe Lesbarkeit sicherstellen

  • Einfacher Schreibstil (natürlich immer im Rahmen der CI), wenig Fachjargon
  • Kurze Sätze, logische Struktur
  • Visuelle Elemente (Tabellen, Bulletpoints, Videos)

6. Wir empfehlen die gute alte&neue „Barnacle SEO“-Strategie

Falls eine Website noch nicht in den Top 20 rankt, optimieren wir Inhalte auf bereits rankenden Plattformen wie Quora, Reddit oder Wikipedia, um indirekt von AI Overviews zu profitieren.

7. Wir erarbeiten den Kontext für auf Follow-up-Fragen 

Google und Bing lassen Nutzer oft weitere Fragen stellen. Wenn die Seiten unserer geschätzten Kunden Antworten auf ähnliche oder verwandte Themen bieten, steigt die Chance, mehrfach in AI Overviews aufzutauchen.

Ranking in LLM-Suchen: So ist unser Ansatz

Suchmaschinen entwickeln sich weiter – LLMs wie ChatGPT, Perplexity (noch unser Teamfavourite, wird wsl von Mistral abgelost) oder Gemini übernehmen zunehmend die Antwortsuche. Doch wie rankt man in diesen neuen KI-Suchen?

1. Wir bauen die Marken unserer Kunden weiter als vertrauenswürdige Quelle auf

  • Erwähnungen auf Wikipedia, Reddit & Fachmagazinen erhöhen die Sichtbarkeit in LLM-Suchen (Stichwort KI-Sources!)
  • Wir nutzen (schon lange) Schema.org Markups, um eine Marke mit wichtigen Entitäten zu verknüpfen.
  • Optimierung für Co-Mentions: AI-Modelle erkennen Themenzusammenhänge. Wenn eine Marke oft mit einem bestimmten Thema erwähnt wird, steigt die Chance, dass KI dieser entsprechende Expertise zuerkennt (E-E-A-T!).

2. Technische SEO für AI Crawling optimieren

  • Kein JavaScript für kritische Inhalte
  • Schnelle Ladezeiten (unter 1 Sekunde)
  • LLM-Crawler in der robots.txt zulassen

3. Wir forcieren interaktive und multimodale Inhalte

  • AI bevorzugt visuelle & interaktive Inhalte wie Infografiken, Videos & Umfragen.
  • Quizzes & Vergleichstools helfen, die User-Interaktion zu erhöhen.

4. Strategisches Linkbuilding für LLM-Training

  • Wir erarbeiten (Google-Richtlinien-konform!) gezielt Links auf Quellen, die von LLMs genutzt werden (z. B. YouTube).
  • Wir kucken sehr genau auf Ankertexte mit semantischem Bezug, um AI-Modelle auf deine Themenrelevanz aufmerksam zu machen.

5. Wir kucken (schon immer) über den SEO-Tellerrand

  • Eine Marke aufzubauen und damit in der KI als „relevanter“ zu verankern basiert auf den Grundkönigsdisziplinen des operativen und strategischen Marketings. Daher sind wir schon seit Jahren auch in der Performance-TV-Welt zuhause. Bis hin dazu, dass wir Stand heute schon 4stellig TV-Spots bewertet haben.
  • Unser Chef-SEO und CEO Ralf Zmölnig ist u.a. als ehemaliger Studienleiter im Online-Marketing und Gralshüter einer Marke zusammen im Team far beyond den vielen SEO-Rookies, die sich auf die Themen stürzen, und schnell und hektisch versuchen (auf Kosten von Kunden) reich zu werden ;)

Die klassischen SEO-Strategien bleiben wichtig, aber AI-Optimierung wird (wahrscheinlich) entscheidend. Wer jetzt seine Inhalte mit ROCKITdigital zusammen optimiert und (mehr denn je) als vertrauenswürdige Quelle etabliert, wird langfristig von AI Overviews & LLM-Suchen profitieren.

💡 Möchten Sie Ihre SEO-Strategie für AI Overviews & LLMs anpassen? Wir helfen dir dabei! 🚀 ROCKITdigital, Sie DIE SEO-Agentur mit unglaublich viel Erfahrung! Kontaktieren Sie uns jetzt!

Übrigens lieferte Ahrefs (deren Expertise bzw. Tool wir neben Sistrix sehr schätzen) zusätzliche Erkenntnisse über AI Overviews

Eine umfassende Analyse von 300.000 Keywords durch Ahrefs hat weitere interessante Aspekte von AI Overviews hervorgebracht:

  • Niedrigere Suchvolumina: AI Overviews erscheinen überwiegend bei Long-Tail-Keywords mit geringem Suchvolumen. Die beliebtesten dieser Keywords haben im Durchschnitt nur etwa 150 monatliche Suchanfragen, was 193-mal weniger ist als bei Keywords ohne AI Overview, die durchschnittlich 29.000 Suchanfragen verzeichnen. ​

  • Geringere Keyword-Schwierigkeit: Die durchschnittliche Keyword Difficulty (KD) für Keywords mit AI Overviews liegt bei 12, verglichen mit 33 für solche ohne AI Overviews. Dies bedeutet, dass weniger Backlinks erforderlich sind, um in diesen SERPs zu ranken – im Durchschnitt nur 13 verweisende Domains. ​

  • Dominanz von SERP-Features: In 99,9 % der Fälle enthalten SERPs mit AI Overviews mindestens ein weiteres SERP-Feature, wobei im Durchschnitt drei solcher Features angezeigt werden. Insbesondere treten bei diesen Keywords 849 % mehr Featured Snippets und 258 % mehr Diskussionsforen auf. ​

  • Reduzierte Präsenz anderer Features: Im Gegensatz dazu zeigen SERPs mit AI Overviews 96 % weniger Sitelinks, 84 % weniger Videos und 75 % weniger Knowledge Panels im Vergleich zu SERPs ohne AI Overviews. ​

Ergänzt möge dass auch sein um den interessanten Artikel der kürzlich bei Search Engine Journal erschien, und auch beleuchtet, wie Googles “AI Mode” (eine Art hochgezüchtete AI Overview) eine Reaktion auf Deep Search von OpenAI sein könnte.

Kernaussage darin:

Deep Search, ein KI-Agent, der umfangreiche, zusammenfassende Berichte aus großen Mengen Online-Informationen erstellt, stellt für Google eine echte Herausforderung dar. Er bietet personalisierte, zeitsparende Ergebnisse und ermöglicht dialogorientierte Sucherlebnisse.
In dem Artikel betont der Autor Kevin Indig, dass AI Overviews bereits Klicks von traditionellen Suchergebnissen abziehen. Der kommende KI-Modus von Google könnte diesen Trend verstärken, gleichzeitig aber auch die Suche insgesamt beflügeln. Ein kritischer Punkt bleibt das Vertrauen in KI-generierte Antworten, insbesondere angesichts potenzieller “Halluzinationen” und der Auswahl der Quellen.

Was bedeutet das für die SEO-Strategie die ROCKITdigital mit Ihnen erarbeiten  bzw. auf Stand 2025 bringen kann?

Was auch im Artikel klar herauskommt: Während AI Overviews die organischen Klickraten weiter reduzieren könnten, müssen wir als Marketer neue Wege finden, um Käufer zu erreichen. Brand Building, aktive Präsenz auf Plattformen wie Reddit und YouTube, der gezielte Einsatz von Social Media und klassische Werbung (Stichtwort TV!) werden noch wichtiger. Wie Google den KI-Modus letztendlich monetarisieren wird (z.B. durch Premium-Abonnements für bessere KI-Modelle), bleibt abzuwarten.

Die Quintessenz die Kevin Indig in diesem Beitrag herausarbeitet:

Die Entwicklung von KI-gestützten Suchwerkzeugen wie Deep Search unterstreicht die Notwendigkeit für uns, als SEOs und Marketer, über traditionelle Ranking-Faktoren hinauszudenken und eine ganzheitliche Strategie zu entwickeln, die Content-Qualität, Expertise, Vertrauenswürdigkeit und ein starkes Markenprofil vereint. Nur so können wir auch in der Ära der KI-Suchmaschinen erfolgreich sein!

Auch in diese Kerbe schlagend, aber noch mit ein par Details/ Insights mehr, hat Seer-Interactive (USA) mit ihrer Studie „What Drives Brand Mentions in AI Answerst“ stabile Erkenntnisse vorgelegt. Sie führten diese Studie durch, um herauszufinden, welche Faktoren Markennennungen in KI-Antworten beeinflussen.

Sie sammelten dazu über 300.000 Keywords aus den Bereichen Finanzen und SaaS, überprüften Rankings, extrahierten Fragen aus dem Bereich “Nutzer fragen auch” und befragten das LLM, um zu sehen, welche Marken erwähnt wurden.
Die Ergebnisse zeigten, dass Google-Rankings eine starke Korrelation mit LLM-Nennungen aufweisen. Backlinks und Content Variety hingegen waren weniger aussagekräftig. Durch das Herausfiltern von “Rauschen” aus den Daten, wie z. B. Foren und Social Media, wurden stärkere Korrelationen für lösungs-orientierte Websites festgestellt.

Für uns am spannendsten dabei:

Content Variety Is Overrated:
Multi-modal content didn’t move the needle as much as we thought it would.

Das ist nicht, was wir aktuell bestätigen, uns aber dementsprechend noch intensiver und belastbarer damit auseinandersetzen werden.