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Google zur KI-Optimierung: Sie brauchen keine Sondertechniken

Seit KI-Antworten in der Google-Suche erscheinen, hat sich ein eigener Beratungsmarkt gebildet. Unter Bezeichnungen wie Generative Engine Optimization (GEO) oder Answer Engine Optimization (AEO) werden Leistungen angeboten, die Ihre Inhalte für KI-Antworten aufbereiten sollen. Google hat selbst Stellung bezüglich der AI Overviews in der Google Suche genommen - und widerspricht mehreren der gängigen Empfehlungen ausdrücklich.

Eines vorweg, weil es die Tragweite bestimmt: Die Dokumentation gilt ausdrücklich nur für die generativen Funktionen innerhalb der Google-Suche – Google nennt als Beispiele AI Overviews und AI Mode. Nicht behandelt werden ChatGPT, Perplexity oder andere Assistenten. Und die Gemini-App kommt darin ebenfalls nicht vor, obwohl sie von Google stammt. Was daraus folgt und was offen bleibt, steht weiter unten.

Was Google veröffentlicht hat

Am 15. Mai 2026 hat Google im Search Central Blog eine Dokumentationsseite zum Optimieren für generative KI in der Suche angekündigt. Sie ist in den SEO-Grundlagen einsortiert, nicht als eigenes Fachgebiet daneben. Ihren Geltungsbereich benennt sie im ersten Satz: Sie richtet sich an Website-Betreiber, die offizielle Empfehlungen für die generativen Funktionen in der Google-Suche suchen – „such as AI Overviews and AI Mode“.

Die zentrale Aussage der Seite begründet diese Einordnung: Die bewährten SEO-Praktiken blieben relevant, weil die generativen Funktionen der Google-Suche auf den Kern-Systemen für Ranking und Qualität aufsetzen. Im Original heißt es: „The best practices for SEO continue to be relevant because our generative AI features on Google Search are rooted in our core Search ranking and quality systems.“

Anders gesagt: Aus Googles Sicht gibt es keine zweite Suchmaschine neben der Suchmaschine, für die Sie getrennt optimieren müssten.

Fünf verbreitete Empfehlungen, denen Google widerspricht

Auffällig an der Dokumentation ist, wie deutlich sie einzelne Praktiken zurückweist, die im GEO-Umfeld als Standard gehandelt werden.

Kursierende EmpfehlungWas Google dazu schreibt
llms.txt im Wurzelverzeichnis hinterlegenGoogle Search verwendet solche Dateien nicht
Inhalte in kleine Häppchen zerlegen („Chunking“)Es gibt keine Anforderung, Inhalte in winzige Stücke zu teilen
Texte in einem eigenen Stil für KI schreibenEs ist nicht nötig, eigens für generative KI in bestimmter Weise zu schreiben
Erwähnungen der Marke gezielt streuenDas Erzeugen unechter Erwähnungen hilft nicht in gleichem Maße
Strukturierte Daten als Voraussetzung behandelnStrukturierte Daten sind für die generative KI-Suche nicht erforderlich
Gängige GEO-Empfehlungen und Googles Position dazu

 

Der letzte Punkt verdient eine Einordnung, damit daraus nicht der falsche Schluss wird. Google schreibt, strukturierte Daten seien für die generative KI-Suche nicht erforderlich – nicht, dass sie ihren Zweck verloren hätten. Diesen Zweck beschreibt Google an anderer Stelle unmissverständlich: Man verwende strukturierte Daten, um den Inhalt einer Seite zu verstehen und darüber hinaus Informationen über das Web und die Welt im Allgemeinen zu sammeln – etwa über die Personen, Bücher oder Unternehmen, die in der Auszeichnung enthalten sind.

Das ist die Entitätenseite der Auszeichnung, und sie zielt auf etwas anderes als eine hübschere Ergebnisdarstellung: Es geht darum, dass Google Ihr Unternehmen, Ihre Autorinnen und Autoren und Ihre Themengebiete als das erkennt, was sie sind. Wer schema.org bisher vor allem wegen Rich Results gepflegt hat, sollte den Schwerpunkt verschieben statt die Arbeit einzustellen. Sauber ausgezeichnete Entitäten wirken dort, wo Google sich ein Bild von Herausgeber und Urheberschaft macht – unabhängig davon, ob daraus eine Sterne-Bewertung im Suchergebnis wird.

Beim Chunking lohnt sich ein Blick auf die Herkunft der Empfehlung. Sie stammt aus der Funktionsweise von Sprachmodellen, die Texte für die Verarbeitung in Abschnitte zerlegen. Daraus wurde der Umkehrschluss gezogen, man müsse Inhalte bereits so ausliefern. Google widerspricht dem – und für Ihre Leserschaft wäre ein in Fragmente zerlegter Fachtext ohnehin ein Rückschritt.

Was Google stattdessen empfiehlt

Die Liste der positiven Empfehlungen liest sich wie eine SEO-Grundausstattung, und genau das ist die Botschaft. Google nennt unter anderem:

  • Inhalte mit eigenständigem Standpunkt und fachlicher Tiefe statt austauschbarer Ware
  • eine klare technische Struktur, die Crawling und Indexierung ermöglicht
  • die Einhaltung der technischen Anforderungen der Suche als Voraussetzung für die Teilnahme an KI-Funktionen
  • semantisches HTML
  • die üblichen Praktiken für JavaScript-lastige Seiten
  • eine gute Nutzungserfahrung auf allen Geräten mit kurzen Ladezeiten
  • das Reduzieren doppelter Inhalte, um Crawling-Budget nicht zu verschwenden

Zwei weitere Empfehlungen betreffen nur bestimmte Geschäftsmodelle: gepflegte Angaben im Google-Unternehmensprofil für Betriebe mit Standortbezug und Produktdaten über das Merchant Center für Händler. Für ein B2B-Unternehmen ohne Ladengeschäft und ohne Online-Shop fallen beide weg – ein Angebot, das sie trotzdem als GEO-Maßnahme verkauft, sollte Sie stutzig machen.

Wie konkret die Entitätenarbeit gemeint ist, zeigt Googles Dokumentation zur Auszeichnung von Organisationen. Neben Namen, Logo und Kontaktdaten führt sie Felder für externe Identifikatoren: Umsatzsteuer-Identifikationsnummer, LEI-Code, D-U-N-S-Nummer, Branchenschlüssel. Google hält dazu fest, dass einzelne dieser Angaben im Hintergrund dazu dienen, die eigene Organisation von anderen Organisationen zu unterscheiden. Dazu kommt die Eigenschaft sameAs, mit der sich auf weitere Seiten über dasselbe Unternehmen verweisen lässt – mehrere Angaben sind ausdrücklich erlaubt. Als Beispiele nennt Google Profile auf sozialen Netzwerken oder Bewertungsportalen. In der Praxis eignen sich Normdatenbanken als Ziel besser, weil sie stabiler sind als Plattformprofile; das ist allerdings unsere Einschätzung und keine Vorgabe von Google.

Ergänzend hat Google am 3. Juni 2026 Berichte zur Sichtbarkeit in generativen Suchfunktionen in der Search Console angekündigt. Damit lässt sich die Wirkung beobachten, statt sie zu behaupten. Welche Kennzahlen sie im Einzelnen ausweisen, geht aus der Ankündigung nicht hervor.

Die Reichweite der Aussage

Damit zurück zur Einschränkung vom Anfang, denn sie hat einen konkreten Grund: Die KI-Funktionen der Google-Suche sind ein Sonderfall. Sie sitzen auf denselben Ranking- und Qualitätssystemen wie die klassische Suche, und sie holen sich die Inhalte per Retrieval Augmented Generation aus Googles eigenem Suchindex. Beides steht so in der Dokumentation. Wer für die Google-Suche optimiert, optimiert deshalb zwangsläufig auch für AI Overviews und AI Mode. Es ist derselbe Index, dieselbe Bewertung.

Anders liegt der Fall bei der Gemini-App, und der Unterschied steckt in einem einzigen Wort. Google schreibt dazu, manche Antworten von Gemini stützten sich auf Suchergebnisse – im Original: „some Gemini responses are grounded on Search results“. Bei AI Overviews ist die Bindung an den Suchindex die Grundlage der Funktion. Bei Gemini ist sie ein Fall unter mehreren, und Google sagt weder, welche Antworten darunterfallen, noch nach welchen Kriterien ausgewählt wird.

Mehr gibt die Dokumentation nicht her. Für die Gemini-Schnittstelle beschreibt Google zwar ein Werkzeug, mit dem sich das Modell an Google-Suchergebnisse binden lässt; auch dort steht aber nicht, ob derselbe Index mit derselben Bewertung zum Zug kommt wie bei AI Overviews. Zuschaltbar ist dieses Werkzeug ebenfalls, nicht dauerhaft aktiv.

Für Sie heißt das: Die Aussage aus der Search-Dokumentation lässt sich auf Gemini weder übertragen noch ausschließen. In Fachbeiträgen kursieren dazu detaillierte Erklärungen – Gemini gewichte modellinterne Konsistenz höher oder greife tiefer auf den Knowledge Graph zu. Belegen lässt sich das mit Googles Veröffentlichungen nicht. Maßgeblich für die Übertragbarkeit ist ohnehin nicht, welches Logo auf dem Produkt steht, sondern ob Index und Bewertung dieselben sind – und genau dazu schweigt Google.

Bei anderen Assistenten ist die Voraussetzung ebenfalls nicht gegeben: Manche stützen sich auf einen eigenen umfangreichen Suchindex, andere kombinieren eigene Crawler mit zugekauften Suchdiensten, und welche Kombination im Einzelfall greift, ist unterschiedlich gut dokumentiert. Fällt die Deckungsgleichheit weg, trägt Googles Argument nicht mehr. Was Google über llms.txt sagt, gilt für Google – nicht für alle Anbieter.

Für Ihre Planung heißt das: Die Google-Dokumentation entkräftet die Behauptung, Sie bräuchten für die Google-Suche ein zweites Optimierungsprogramm. Sie entkräftet nicht die allgemeinere Frage, wie Ihre Inhalte in KI-Assistenten jenseits von Google auftauchen. Diese Frage bleibt offen, und seriöse Antworten darauf sind derzeit dünner gesät als die Angebote, die sie versprechen.

Quellen

AI-Insights
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