Was ist eine KI-Suche?

Die KI-Suche ist eine Suchmethode, bei der Suchmaschinen Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) verwenden, um die Absicht und den Kontext des vom Benutzer eingegebenen Begriffs zu verstehen und die relevantesten Antworten an den Benutzer zurückzugeben.

Die KI-Suche verwendet fortschrittliche Technologien wie generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und große Sprachmodelle (LLMs), um zu verstehen, warum der Benutzer die Suche durchgeführt hat (Suchabsicht), und auf dieser Grundlage Antworten zu generieren.

Eines der bekannten Systeme, das die KI-Suche verwendet, ist Google AI Übersichten, eine KI-Funktion, die auf Seiten mit Google-Suchergebnissen angezeigt wird.

Andere Systeme mit KI-Suche KI-Chatbots mit Suchoptionen wie ChatGPT und Copilot sowie KI-gestützte Suchmaschinen (oft auch als Antwort-Engines), wie Perplexity AI und Google AI Mode.

Bedeutung der KI-Suche

Die KI-Suche verbessert die Genauigkeit der Ergebnisse, die auf den Suchergebnisseiten (SERPs) angezeigt werden. Dies macht es für Benutzer einfacher und schneller, die gesuchten Informationen zu finden.

Die KI-Suche ermöglicht es Suchmaschinen auch, den Nutzern relevantere Ergebnisse zu liefern. Dies führt zu mehr Kundenzufriedenheit, mehr Engagement und häufigeren Renditen, was den Suchmaschinen-Traffic, die Nutzung und den Umsatz erhöht.

Ohne KI-Suchen würden sich Suchmaschinen vollständig auf traditionelle Suchanfragen verlassen, die den Kontext und die Absicht des Benutzers nicht verstehen und oft irrelevante Ergebnisse anzeigen. Dies kann zu weniger Engagement, geringeren Conversions und einer schlechteren Benutzererfahrung führen.

KI-Suche vs. traditionelle Suche

Die KI-Suche gilt als nächste Stufe der Suchentwicklung. Im Gegensatz dazu war die traditionelle Suche die grundlegende Art und Weise, wie Suchmaschinen Suchbegriffe mit Websites verknüpften, bevor KI-Suchen auftauchten.

Zum Beispiel, wenn ein Benutzer nach einer Phrase sucht „Beste Ernährung für Yoga“, die traditionelle Suchmaschine gibt eine Liste von Websites mit Schlüsselwörtern wie „Lebensmittel“ und „Yoga“ zurück.

Dies liegt daran, dass traditionelle Suchmaschinen darauf angewiesen sind, Wörter aus einer Abfrage mit Wörtern auf einer Website abzugleichen.

Im Gegensatz dazu richten sich KI-Suchmaschinen aus Absicht und Kontext Abfragen mit dem Inhalt der Website.

Wenn ein Benutzer beispielsweise nach dem gleichen Begriff "beste Ernährung für Yoga" sucht, zeigt die Suchmaschine, die die KI-Suche verwendet, Seiten an, die detaillierte Richtlinien, Tipps und Essenspläne bieten, die speziell auf Menschen zugeschnitten sind, die Yoga praktizieren.

Eine herkömmliche Suche kann diese Art von Ergebnissen nicht zurückgeben, da sie den Kontext und die Absicht der Abfrage nicht versteht. Dies führt zu weniger relevanten Ergebnissen im Vergleich zu KI-Suchen, insbesondere bei komplexeren Abfragen.

Dies bedeutet natürlich nicht, dass die traditionelle Suche nutzlos ist. Es bleibt für einfache Begriffe oder Situationen geeignet, in denen Benutzer nur eine Liste von Links wünschen.

Bei komplexen, konversations- und absichtsbasierten Abfragen werden Suchmaschinen jedoch zunehmend auf die KI-Suche angewiesen sein, da sie Antworten liefern kann, die den Kontext, Zusammenfassungen und Empfehlungen verstehen – etwas, das eine herkömmliche Suche nicht kann.

KI-Suchkomponenten

Die KI-Suche stützt sich auf mehrere fortschrittliche Technologien, darunter:

• Generative künstliche Intelligenz (GenAI)
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Große Sprachmodelle (LLMs)
• Maschinelles Lernen (ML)
• semantische Suche
• Prädiktive Analytik
• Analyse der Absicht der Abfrage
• Personalisierungssysteme

Wir erklären sie unten.

1. Generative künstliche Intelligenz (GenAI)

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist ein System künstlicher Intelligenz, das Text, Bilder und Programmiercode erzeugen kann, der dem Menschen ähnelt. In der KI-Suche wird es verwendet, um Antworten zu generieren, die der Benutzer erhält.

Generative KI erzeugt Antworten auf der Grundlage von Mustern, die aus Trainingsdaten gelernt wurden, wobei Informationen von indizierten Websites und anderen Datenquellen wie Google Knowledge Graph und externen Datenbanken stammen.

2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dies ermöglicht es KI-Suchmaschinen, Abfragen in einer natürlichen, konversativen Form zu bearbeiten, nicht nur über Keywords.

3. Große Sprachmodelle (LLMs)

Große Sprachmodelle (LLMs) sind Systeme der künstlichen Intelligenz, die menschenähnlichen Text erzeugen können. KI-Suchsysteme verwenden sie, um Antworten zu erstellen, die den Benutzern angezeigt werden.

4. Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es KI-Systemen, aus Daten zu lernen und ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit ohne direkte menschliche Intervention zu verbessern.

In der KI-Suche hilft ML Algorithmen zu identifizieren, welche Ergebnisse für den Benutzer am relevantesten sind, und diese Informationen zu nutzen, um die Qualität der Ergebnisse weiter zu verbessern.

5. Semantische Suche

Die semantische Suche zielt darauf ab, die Bedeutung der Abfrage zu verstehen. Es analysiert den Kontext, die Beziehungen zwischen den Konzepten und die Absicht der Nutzer, um Ergebnisse zu liefern, die den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer besser entsprechen.

6. Vorausschauende Analyse

Die prädiktive Analyse verwendet historische Daten und Muster, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren wird. KI-Suchsysteme verwenden es, um vorherzusagen, wonach der Nutzer suchen wird – noch bevor er es eingibt – und diese Ergebnisse in die aktuelle Suche aufzunehmen.

7. Intention Inquiry Analyse (Absichtsanalyse)

Die Analyse der Absicht der Abfrage bestimmt den Zweck der Suche. Bestimmt, ob die Abfrage einen informativen, Navigations-, Handels- oder Transaktionszweck hat, um dem Benutzer Ergebnisse anzuzeigen, die dem entsprechen, was er will.

8. Personalisierungssysteme

Personalisierungssysteme ermöglichen es KI, die Ergebnisse an jeden Benutzer anzupassen. Sie basieren auf einer Vielzahl von Signalen, einschließlich Benutzerverhalten, Einstellungen und Suchverlauf.

Mängel bei KI-Suchen

KI-Suchen haben viele gemeinsame KI-Fehler. So kann sie beispielsweise „hallucinieren“, ungenaue oder voreingenommene Informationen liefern oder durch eine sogenannte KI-Datenvergiftung manipuliert werden.

Darüber hinaus gibt es einige Einschränkungen, die für diese Art der Suche spezifisch sind.

1. Begrenzte Transparenz bei Ranking-Ergebnissen

„Antwort-Engines“ wie der Google-KI-Modus zeigen in der Regel mehrere Websites neben ihren KI-Antworten an…

Im Gegensatz zur klassischen Google-Ergebnisseite gibt es jedoch nur sehr begrenzte Transparenz darüber, wie Google entscheidet, welche Websites angezeigt werden sollen. Dies macht es für Content-Ersteller und SEO-Profis schwierig zu verstehen, wie Inhalte für KI-Systeme optimiert werden können.

2. Schwierigkeiten bei sehr engen oder seltenen Abfragen

Die KI-Suche funktioniert am besten, wenn sie Zugriff auf eine große Menge an qualitativ hochwertigen Daten hat. Für sehr eng spezialisierte Themen oder seltene Anfragen kann das System Schwierigkeiten haben, genügend Informationen zu finden oder genaue Antworten zu geben.

Dies kann zu unvollständigen, allgemeinen oder sogar ungenauen Antworten führen, die den Bedürfnissen der Benutzer nicht vollständig entsprechen.

3. Reduzierung des organischen Traffics auf relevante Websites

Funktionen von KI-Suchen auf Ergebnisseiten, wie KI-Übersichten, sowie KI-Suchmaschinen wie KI Modea, indem die Antworten direkt den Benutzern angezeigt werden.

Diese antworten erfüllen oft die absicht des benutzers vollständig, so dass sie nicht mehr auf zusätzliche websites klicken müssen, um die angeforderten informationen zu finden.

Dies reduziert den organischen Traffic auf diese Seiten und erhöht die Anzahl der sogenannten. Null-Klick Suchanfragen, von denen Content-Ersteller oft behaupten, dass sie ihren Traffic wegnehmen.

4. Mehr Wettbewerb um Platz über der Falte (über der Falte)

Google zeigt normalerweise KI-Funktionen wie KI-Übersichten Ganz oben auf der Ergebnisseite. Dies bedeutet, dass viele Besucher die Website verlassen, ohne zu scrollen.

Selbst wenn sie scrollen, konzentrieren sie sich meistens nur auf die ersten Ergebnisse. Das ist der Grund, warum der Weltraum über der Falte wird wertvoller denn je und der Wettbewerb um die höchste Position auf der Ergebnisseite nimmt zu.

Zum Beispiel nehmen KI-Übersichten oft den größten Teil des Platzes über der Falte auf der Google-Ergebnisseite ein.

5. Weniger Kontrolle darüber, wie Inhalte angezeigt werden

Autoren, die in traditionellen Suchergebnissen eingestuft werden, haben tendenziell mehr Kontrolle darüber, wie ihre Inhalte im Vergleich zu KI-Suchen angezeigt werden.

In klassischen Suchen können sie Untertitel und Absätze entwerfen und Metatitel, Metabeschreibungen und strukturierte Daten definieren, was sich direkt auf die Darstellung von Inhalten in Suchergebnissen auswirkt.

Bei KI-Suchen gibt es diese Möglichkeiten nicht, da KI-Systeme Inhalte nutzen, um ihre eigenen Antworten zu generieren, unabhängig von der ursprünglichen Darstellungsweise.