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AI Overviews sind aktuell ein viel diskutiertes Thema im SEO-Bereich. Neben den Risiken für SEO wird immer mehr auch das Potential der Kurzübersichten für SEO betont.
In einem Blog-Beitrag von Moz gibt Garrett Sussman nun hilfreiche Tipps dafür, wie man eine Optimierung für AI Overviews vornehmen kann, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, in diesen aufzutauchen. In diesem Ratgeber haben wir die wichtigsten Punkte zusammengetragen.
Was sind AI Overviews überhaupt?
AI Overviews sind mithilfe von künstlicher Intelligenz generierte Kurzübersichten zu einem Thema in den SERPs bei Google. Sie dienen dazu, Internetnutzenden die Online-Recherche zu erleichtern, indem sie Informationen zur jeweilig durchgeführten Suchanfrage komprimiert abbilden.
Die KI-generierten Kurzübersichten zu einer Suchanfrage haben laut Google CEO Sundar Pichai das Potential, für SEO hilfreich zu sein. So argumentiert er, dass die Links innerhalb der AI Overviews höhere CTRs haben und die Websites auch mehr Traffic generieren.
Doch wie schafft man es, mit seinen Inhalten in den AI Overviews zu erscheinen? Im Folgenden haben wir die wichtigsten Punkte zusammengetragen, die Sussman in seinem Blog-Beitrag abdeckt.
3 verschiedene Arten von AI Overviews
Sussman hält zunächst fest, dass es drei verschiedene Arten von AI Overviews gibt, die in den SERPs erscheinen:
- Informative AI Overviews: Hierzu zählen informative Kurzübersichten, deren Content die unterschiedlichsten Gestaltformen annehmen kann. So besteht diese Art von AI Overviews bspw. aus Absätzen, Zitaten, Aufzählungen oder sogar Videos.
- Shoppingbezogene AI Overviews: Die shoppingbezogenen AI Overviews hingegen zeigen etwa eine Auswahl an Produkten oder Empfehlungen von Bewertungsseiten an.
- Lokale AI Overviews: Hier werden Zusammenfassungen von relevanten lokalen Einträgen, Bewertungen und Kartenansichten basierend auf dem Standort des Nutzers generiert.
Die verschiedenen Arten von AI Overviews ziehen folglich auch immer verschiedene Inhaltsformate mit sich. Es ist wichtig, die inhaltlichen Unterschiede zu verstehen, um im nächsten Schritt den Content für die jeweilige Art von AI Overviews optimieren zu können.
Technische Funktionsweise von AI Overviews
Die Frage ist nun, wie AI Overviews technisch überhaupt funktionieren. Google hat uns kommuniziert, dass es für die Generierung von AI Overviews den grundlegenden Suchalgorithmus verwendet: Eine Suchanfrage wird durch den Index geleitet, Informationen werden gefunden, daraus wird eine KI-Ausgabe generiert und diese wird durch spezifische Passagen aus dem Inhalt unterstützt. Die Passagen werden anschließend mit Links versehen und zu der AI Overview kombiniert.
Allerdings beschreibt Sussman nun, dass Google tatsächlich nicht den normalen Suchalgorithmus zu verwenden scheint: Bei der Erstellung von AI Overviews werde stattdessen vermutlich nur die Relevanz von Inhalten berücksichtigt, so die These Sussmans.
“So, the reality of it is it doesn’t seem to actually use the normal, organic search algorithm. It’s been tested for the past year and it’s in the wild, and it seems to only consider relevance. So the things that we’re used to when it comes to AI or to any sort of SERP result is, authority and links and backlinks, and this, that, and the other thing. No, it’s just relevance in reality.”
Garrett Sussman, Moz Blog
Die Relevanz des Inhaltes werde dabei durch den mathematischen Wert von Wörtern ermittelt: Google versteht die Wörter mathematisch und vergleicht jede Suchanfrage mit Passagen, die denselben relevanten mathematischen Wert haben. Diese werden dann als wichtig eingestuft und in die AI Overviews eingebaut, so Sussman.
Optimierung für AI Overviews
Sussman schlägt daraus resultierend vor, man könne ein Tool namens “AI Overviews Visualizer” nutzen, um sicherzustellen, dass der eigene Content mathematisch relevant ist. Dieses Tool könne nach Eingabe des Contents Prozentpunkte für die mathematische Relevanz des Inhaltes vergeben – je höher die Prozentzahl, desto relevanter der Inhalt. Ist der Content mathematisch relevant, ist die Wahrscheinlichkeit demnach höher, dass er in AI Overviews auftaucht.
Für die unterschiedlichen Arten von AI Overviews gibt er unterschiedliche Optimierungsvorschläge. So sei es hilfreich, in den Inhalt, der in informativen AI Overviews auftauchen soll, Zitate und Statistiken zu integrieren:
“Then, you can start to use an authoritative tone of voice, you can use quotes, and you can use statistics. They found that those are statistically more likely to show up in large-language model outputs.”
Garrett Sussman, Moz Blog
Für shoppingbezogene AI Overviews beziehe sich Google hingegen auf den Google Shopping Graph, also Informationen aus dem Händler-Feed, Produktbewertungen sowie Forenbeiträge. Dementsprechend helfe es, diese Informationen zu überprüfen und verbessern, um für shoppingbezogene AI Overviews zu optimieren.
Für die Optimierung für lokale AI Overviews ist es wichtig, lokale Verzeichnisse zu nutzen und sicherzustellen, dass der Standort korrekt und präzise angegeben ist. Die Informationen im Händler-Feed sollten unbedingt auf Aktualität überprüft werden. Auch helfen positive Produktbewertungen dabei, die Sichtbarkeit und folglich auch die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, in den AI Overviews aufzutauchen.
Die Optimierung für AI Overviews sieht nach Sussmans Strategie zusammengefasst aus wie folgt:
- AI Overviews Visualizer zur Überprüfung der mathematischen Relevanz des Contents nutzen. Je höher die Prozentzahl, desto relevanter der Content
- Zitate und Statistiken für informative AI Overviews sinnvoll einbauen
- Google Shopping Graph für shoppingbezogene AI Overviews optimieren
- Lokale Verzeichniseinträge überprüfen und aktualisieren, um für lokale AI Overviews zu optimieren
Wichtig ist folglich, dass die Strategie je nach Art der Suchanfrage angepasst wird, um Google mathematisch und inhaltlich relevanten Content zuzuspielen, den Google in Form von AI Overviews weiter verwerten kann.
Risiken bei der Optimierung für AI Overviews
Leider ist die Optimierungsstrategie für AI Overviews mit gewissen Risiken verbunden. Im Folgenden werden die Wichtigsten kurz aufgeführt:
- Volatilität: Aufgrund von Schwankungen und wechselnden Funktionen der AI Overviews ist es nicht garantiert, dass man ständig in den AI Overviews erscheint. Was heute in den AI Overviews erscheint, kann morgen schon wieder verschwunden sein.
- Downranking in den SERPs: Die Optimierung für AI Overviews kann andere Aspekte der Website negativ beeinflussen. Es besteht das Risiko, dass das Ranking in den SERPs schlechter ausfällt. Die Auswirkungen auf das Ranking einer Website sind also nie völlig vorhersehbar.
- Aufwand: Da AI Overviews aktuell nur sehr begrenzt ausgespielt werden, stellt sich die Frage, inwiefern sich der Aufwand für die Optimierung für AI Overviews tatsächlich lohnt.
Fazit
Mit seiner Optimierungsstrategie rückt Sussman das Potential der AI Overviews für SEO in den Fokus. Er gibt erste Anhaltspunkte dafür, wie man die Wahrscheinlichkeit, in den AI Overviews aufzutauchen, erhöhen kann. Letztendlich ist die Optimierung für AI Overviews jedoch auch mit gewissen Risiken verbunden. Websitebetreibende müssen abwägen, ob sie die mit der Optimierung für AI Overviews verbundenen Risiken eingehen wollen.
