Suchmaschinen neu gedacht: Mit diesen 5 SEO-Strategien landen Inhalte in KI-Antworten

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Insight

3 Minuten

03.06.2025

Drei Holzklötzchen mit den Buchstaben SEO
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Drei Holzklötzchen mit den Buchstaben SEO

Wer künftig in KI-generierten Antworten sichtbar sein möchte – sei es in Googles AI Overviews, in ChatGPT oder in Tools wie Perplexity – muss Inhalte anders strukturieren. Klassisches SEO reicht nicht mehr aus. Was zählt, ist KI-Kompatibilität: verständlich, klar, vertrauenswürdig. Diese fünf konkreten Strategien zeigen, worauf es jetzt ankommt – inklusive konkreter Anwendungstipps. Ein Gastbeitrag von Anna Böttcher, Generaxion Online Marketing, und Maximilian Balbach, crossvertise.

1. Direkte Antworten und strukturierte Inhalte (AI-freundliche Inhalte)

AI-Systeme bevorzugen Inhalte, die kompakt und präzise auf konkrete Fragen antworten. Je einfacher ein Textausschnitt verständlich und auslesbar ist, desto höher die Chance, in einer AI-Antwort zu erscheinen.

Anwendung in der Praxis: Inhalte sollten gezielt als FAQs, Checklisten oder Tabellen aufbereitet werden – das erleichtert der KI die Extraktion. Außerdem empfiehlt es sich, den Content konsequent an häufige und spezifische Suchfragen auszurichten, z. B.„Was ist X?“ oder „Wie funktioniert Y?“.

2. Verstärkter Einsatz strukturierter Daten (Schema-Markup)

AI-Systeme und die Google Search Generative Experience (SGE) bevorzugen Inhalte, die mithilfe von Schema-Markup ausgezeichnet wurden, um den Kontext besser zu erfassen.

Anwendung in der Praxis: Der Einsatz von Schema.org-Markups wie FAQPage, HowTo oder Review hilft dabei, Inhalte eindeutig zu kennzeichnen. Besonders hilfreich sind Markups, die häufig in Googles AI-generierten Overviews erscheinen – etwa FAQs und How-to-Anleitungen.

3. Semantische Keyword-Optimierung (Entity SEO)

Moderne Such-KIs wie die Google SGE oder ChatGPT denken nicht in Keywords, sondern in Konzepten und Bedeutungsräumen. Es zählt die semantische Tiefe, nicht die bloße Keyword-Dichte. Sie analysieren Inhalte und erkennen, welche davon ein Thema besonders umfassend und nutzerorientiert abdecken.

Anwendung in der Praxis: Relevante Entitäten und verwandte Konzepte (z. B. rund um „SEO“ auch Begriffe wie „Content Marketing“, „Google-Algorithmus“ oder „User Experience“) sollten gezielt in den Content integriert werden. Eine klare Ausrichtung an der tatsächlichen Nutzerabsicht (Search Intent) verbessert das semantische Verständnis der KI zusätzlich.

4. Autorität stärken: E-E-A-T-Prinzip (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)

Sowohl Google als auch KI-Systeme priorisieren vertrauenswürdige, fachlich anerkannte Quellen. Inhalte mit klarer Autorenschaft und nachweisbarer Expertise werden deutlich besser bewertet.

Anwendung in der Praxis: Transparente Autor:innenangaben, gut gepflegte „About Us“-Seiten sowie sichtbare Fachkompetenz – etwa durch Zertifikate oder Berufsbezeichnungen – tragen zur Vertrauenswürdigkeit bei. Auch Experteninterviews sollten gezielt in redaktionelle Inhalte integriert werden, inklusive Foto, Funktion und Qualifikation.

5. Inhalte gezielt für Featured Snippets optimieren (Google Overviews)

Viele Inhalte in den AI Overviews stammen aus klassischen Featured Snippets – klar strukturierte Textbausteine mit hohem Informationswert.

Anwendung in der Praxis: Kurze, präzise Definitionen oder Zusammenfassungen mit 40–50 Wörtern, die zentrale Fragen beantworten, bilden eine gute Grundlage. Darüber hinaus erhöhen klar gegliederte Abschnitte mit H2- oder H3-Überschriften die Chance auf eine Platzierung in Googles AI Overviews oder anderen KI-Antwortboxen deutlich.

Die Autoren:
Anna Böttcher, ist Head of Organic Search bei Generaxion Online Marketing. Dort leitet sie als Team-Lead die Bereiche SEO & Content und deckt die gesamte Bandbreite von Content über Onpage-Optimierung und technische Aspekte bis hin zu Offpage-Maßnahmen ab. Nach ihrem Studium im Bereich Medien sammelte sie umfassende Erfahrungen im SEO – sowohl auf Agentur- als auch Unternehmensseite.
Maximilian Balbach ist Gründer und Co-CEO des auf Media-Lösungen spezialisierten Unternehmens crossvertise GmbH. Zuvor war er für verschiedene technische Beratungsprojekte u.a. bei Siemens COM und MAN IT Service, tätig und arbeitete als selbstständiger EDV-Administrator. Er hat an der TU München in Physik diplomiert und war an mehreren wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich Quanten- und Laserphysik beteiligt.


1. Direkte Antworten und strukturierte Inhalte (AI-freundliche Inhalte)

AI-Systeme bevorzugen Inhalte, die kompakt und präzise auf konkrete Fragen antworten. Je einfacher ein Textausschnitt verständlich und auslesbar ist, desto höher die Chance, in einer AI-Antwort zu erscheinen.

Anwendung in der Praxis: Inhalte sollten gezielt als FAQs, Checklisten oder Tabellen aufbereitet werden – das erleichtert der KI die Extraktion. Außerdem empfiehlt es sich, den Content konsequent an häufige und spezifische Suchfragen auszurichten, z. B.„Was ist X?“ oder „Wie funktioniert Y?“.

2. Verstärkter Einsatz strukturierter Daten (Schema-Markup)

AI-Systeme und die Google Search Generative Experience (SGE) bevorzugen Inhalte, die mithilfe von Schema-Markup ausgezeichnet wurden, um den Kontext besser zu erfassen.

Anwendung in der Praxis: Der Einsatz von Schema.org-Markups wie FAQPage, HowTo oder Review hilft dabei, Inhalte eindeutig zu kennzeichnen. Besonders hilfreich sind Markups, die häufig in Googles AI-generierten Overviews erscheinen – etwa FAQs und How-to-Anleitungen.

3. Semantische Keyword-Optimierung (Entity SEO)

Moderne Such-KIs wie die Google SGE oder ChatGPT denken nicht in Keywords, sondern in Konzepten und Bedeutungsräumen. Es zählt die semantische Tiefe, nicht die bloße Keyword-Dichte. Sie analysieren Inhalte und erkennen, welche davon ein Thema besonders umfassend und nutzerorientiert abdecken.

Anwendung in der Praxis: Relevante Entitäten und verwandte Konzepte (z. B. rund um „SEO“ auch Begriffe wie „Content Marketing“, „Google-Algorithmus“ oder „User Experience“) sollten gezielt in den Content integriert werden. Eine klare Ausrichtung an der tatsächlichen Nutzerabsicht (Search Intent) verbessert das semantische Verständnis der KI zusätzlich.

4. Autorität stärken: E-E-A-T-Prinzip (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)

Sowohl Google als auch KI-Systeme priorisieren vertrauenswürdige, fachlich anerkannte Quellen. Inhalte mit klarer Autorenschaft und nachweisbarer Expertise werden deutlich besser bewertet.

Anwendung in der Praxis: Transparente Autor:innenangaben, gut gepflegte „About Us“-Seiten sowie sichtbare Fachkompetenz – etwa durch Zertifikate oder Berufsbezeichnungen – tragen zur Vertrauenswürdigkeit bei. Auch Experteninterviews sollten gezielt in redaktionelle Inhalte integriert werden, inklusive Foto, Funktion und Qualifikation.

5. Inhalte gezielt für Featured Snippets optimieren (Google Overviews)

Viele Inhalte in den AI Overviews stammen aus klassischen Featured Snippets – klar strukturierte Textbausteine mit hohem Informationswert.

Anwendung in der Praxis: Kurze, präzise Definitionen oder Zusammenfassungen mit 40–50 Wörtern, die zentrale Fragen beantworten, bilden eine gute Grundlage. Darüber hinaus erhöhen klar gegliederte Abschnitte mit H2- oder H3-Überschriften die Chance auf eine Platzierung in Googles AI Overviews oder anderen KI-Antwortboxen deutlich.

Die Autoren:
Anna Böttcher, ist Head of Organic Search bei Generaxion Online Marketing. Dort leitet sie als Team-Lead die Bereiche SEO & Content und deckt die gesamte Bandbreite von Content über Onpage-Optimierung und technische Aspekte bis hin zu Offpage-Maßnahmen ab. Nach ihrem Studium im Bereich Medien sammelte sie umfassende Erfahrungen im SEO – sowohl auf Agentur- als auch Unternehmensseite.
Maximilian Balbach ist Gründer und Co-CEO des auf Media-Lösungen spezialisierten Unternehmens crossvertise GmbH. Zuvor war er für verschiedene technische Beratungsprojekte u.a. bei Siemens COM und MAN IT Service, tätig und arbeitete als selbstständiger EDV-Administrator. Er hat an der TU München in Physik diplomiert und war an mehreren wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich Quanten- und Laserphysik beteiligt.


1. Direkte Antworten und strukturierte Inhalte (AI-freundliche Inhalte)

AI-Systeme bevorzugen Inhalte, die kompakt und präzise auf konkrete Fragen antworten. Je einfacher ein Textausschnitt verständlich und auslesbar ist, desto höher die Chance, in einer AI-Antwort zu erscheinen.

Anwendung in der Praxis: Inhalte sollten gezielt als FAQs, Checklisten oder Tabellen aufbereitet werden – das erleichtert der KI die Extraktion. Außerdem empfiehlt es sich, den Content konsequent an häufige und spezifische Suchfragen auszurichten, z. B.„Was ist X?“ oder „Wie funktioniert Y?“.

2. Verstärkter Einsatz strukturierter Daten (Schema-Markup)

AI-Systeme und die Google Search Generative Experience (SGE) bevorzugen Inhalte, die mithilfe von Schema-Markup ausgezeichnet wurden, um den Kontext besser zu erfassen.

Anwendung in der Praxis: Der Einsatz von Schema.org-Markups wie FAQPage, HowTo oder Review hilft dabei, Inhalte eindeutig zu kennzeichnen. Besonders hilfreich sind Markups, die häufig in Googles AI-generierten Overviews erscheinen – etwa FAQs und How-to-Anleitungen.

3. Semantische Keyword-Optimierung (Entity SEO)

Moderne Such-KIs wie die Google SGE oder ChatGPT denken nicht in Keywords, sondern in Konzepten und Bedeutungsräumen. Es zählt die semantische Tiefe, nicht die bloße Keyword-Dichte. Sie analysieren Inhalte und erkennen, welche davon ein Thema besonders umfassend und nutzerorientiert abdecken.

Anwendung in der Praxis: Relevante Entitäten und verwandte Konzepte (z. B. rund um „SEO“ auch Begriffe wie „Content Marketing“, „Google-Algorithmus“ oder „User Experience“) sollten gezielt in den Content integriert werden. Eine klare Ausrichtung an der tatsächlichen Nutzerabsicht (Search Intent) verbessert das semantische Verständnis der KI zusätzlich.

4. Autorität stärken: E-E-A-T-Prinzip (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)

Sowohl Google als auch KI-Systeme priorisieren vertrauenswürdige, fachlich anerkannte Quellen. Inhalte mit klarer Autorenschaft und nachweisbarer Expertise werden deutlich besser bewertet.

Anwendung in der Praxis: Transparente Autor:innenangaben, gut gepflegte „About Us“-Seiten sowie sichtbare Fachkompetenz – etwa durch Zertifikate oder Berufsbezeichnungen – tragen zur Vertrauenswürdigkeit bei. Auch Experteninterviews sollten gezielt in redaktionelle Inhalte integriert werden, inklusive Foto, Funktion und Qualifikation.

5. Inhalte gezielt für Featured Snippets optimieren (Google Overviews)

Viele Inhalte in den AI Overviews stammen aus klassischen Featured Snippets – klar strukturierte Textbausteine mit hohem Informationswert.

Anwendung in der Praxis: Kurze, präzise Definitionen oder Zusammenfassungen mit 40–50 Wörtern, die zentrale Fragen beantworten, bilden eine gute Grundlage. Darüber hinaus erhöhen klar gegliederte Abschnitte mit H2- oder H3-Überschriften die Chance auf eine Platzierung in Googles AI Overviews oder anderen KI-Antwortboxen deutlich.

Die Autoren:
Anna Böttcher, ist Head of Organic Search bei Generaxion Online Marketing. Dort leitet sie als Team-Lead die Bereiche SEO & Content und deckt die gesamte Bandbreite von Content über Onpage-Optimierung und technische Aspekte bis hin zu Offpage-Maßnahmen ab. Nach ihrem Studium im Bereich Medien sammelte sie umfassende Erfahrungen im SEO – sowohl auf Agentur- als auch Unternehmensseite.
Maximilian Balbach ist Gründer und Co-CEO des auf Media-Lösungen spezialisierten Unternehmens crossvertise GmbH. Zuvor war er für verschiedene technische Beratungsprojekte u.a. bei Siemens COM und MAN IT Service, tätig und arbeitete als selbstständiger EDV-Administrator. Er hat an der TU München in Physik diplomiert und war an mehreren wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich Quanten- und Laserphysik beteiligt.


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