KI-Suchmaschinenoptimierung 2025: Erkenntnisse aus 41 Mio. Ergebnissen von ChatGPT bis Google

Die Welt der Suche verändert sich grundlegend. Der Aufstieg KI-gestützter Suchmaschinen verändert, wie Nutzer Informationen finden – und damit auch, wie SEO-Fachleute ihre Optimierungsstrategien angehen müssen.

Auf der Brighton SEO 2025 stellte der AI Search Strategist Josh Blyskal von Profound Erkenntnisse aus deren Analyse von über 41 Millionen KI-Suchergebnissen in ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und Microsoft Copilot vor. Die Daten zeichnen ein klares Bild: Die KI-Suche festigt nicht nur ihre Position, sondern unterscheidet sich grundlegend von der klassischen Suche – und schafft damit sowohl Herausforderungen als auch Chancen für SEO-Fachleute.

Diese technische Analyse fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen und liefert umsetzbare Tipps, um deine Sichtbarkeit in der KI-Suche zu optimieren.

Die KI-Suche ist grundlegend anders

Die erste und wichtigste Erkenntnis: Die KI-Suche kann nicht dasselbe sein wie die klassische Suche. Schon die Natur konversationeller KI-Schnittstellen schafft ein deutlich anderes Nutzererlebnis als die vertrauten 10 blauen Links.

In der klassischen Suche interagieren Nutzer direkt mit Websites. In der KI-Suche fungiert die KI sowohl als Vermittler als auch als Schiedsrichter – und besitzt die direkte Beziehung zu den Nutzern. Dieser Paradigmenwechsel bedeutet, dass klassische SEO-Strategien deutlich neu kalibriert werden müssen.

Laut aktuellen Daten von Yahoo Finance verzeichnete ChatGPT einen Anstieg des Marktanteils um 400 %, während Google zum ersten Mal seit einem Jahrzehnt einen Rückgang des Marktanteils um 2,15 % erlebte. Da OpenAI über 400 Millionen wöchentlich aktive Nutzer meldet, hat sich die KI-Suche fest im Such-Ökosystem etabliert.

Die Überschneidungsanalyse

Beim Vergleich der Suchergebnisse zwischen den Plattformen zeigen die Daten eine minimale Überschneidung:

• ChatGPT-Ergebnisse überschneiden sich nur zu 12 % mit der Google-SERP, basierend auf der Analyse von 650 einzelnen ChatGPT-Ausführungen
• ChatGPT-Ergebnisse überschneiden sich nur zu 26 % mit Bing, obwohl die Browsing-Funktion von ChatGPT auf Bing basiert

Diese minimale Überschneidung bestätigt, dass eine Optimierung allein für klassische Suchmaschinen keine Sichtbarkeit in den Ergebnissen der KI-Suche garantiert.

Die KI-Suche verändert die Beziehung zwischen Nutzern und Content

Eine der bedeutendsten Erkenntnisse unserer Forschung ist eine grundlegende Verschiebung im Beziehungsdreieck zwischen Nutzern, Content und Suchmaschinen. In der klassischen Suche interagieren Nutzer direkt mit Websites. In der KI-Suche fungiert die KI sowohl als Vermittler als auch als Schiedsrichter – und besitzt die direkte Beziehung zu den Nutzern.

Das alte Paradigma vs. die heutige Realität

Im alten Paradigma verbanden Suchmaschinen einfach Nutzer mit Websites und ermöglichten eine direkte Interaktion. Die heutige Realität ist dramatisch anders:

• Die KI sitzt nun zwischen Nutzern und Content-Quellen
• Nutzer entwickeln eine Beziehung zur KI, nicht zu den Content-Anbietern
• Die KI entscheidet, welcher Content relevant ist und wie er präsentiert wird
• Content-Anbieter müssen die KI ansprechen, nicht nur die Nutzer

Dieser Paradigmenwechsel bedeutet, dass klassische SEO-Strategien deutlich neu kalibriert werden müssen. Der Fokus liegt nicht mehr allein darauf, Nutzer anzusprechen oder Suchmaschinen-Algorithmen zufriedenzustellen, sondern darauf, Content bereitzustellen, den KI-Systeme den Nutzern mit Überzeugung empfehlen können.

Diese Veränderung stellt vielleicht die tiefgreifendste Transformation seit der Geburt des Suchmarketings dar, da sie die Beziehung zwischen Marken und ihren potenziellen Zielgruppen grundlegend verändert. In diesem neuen Paradigma wird die KI zum Torwächter der Nutzeraufmerksamkeit, was die KI-Suchmaschinenoptimierung zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeder umfassenden Digitalmarketing-Strategie macht.

Wie die Forschung von Profound festhält, zeigt sich diese Transformation der Beziehung zusätzlich in den unterschiedlichen Zitationsmustern, die über die KI-Plattformen hinweg beobachtet werden: Die Interaktion der Nutzer mit KI-Schnittstellen beeinflusst die Content-Sichtbarkeit direkt – auf eine Weise, die klassische SEO-Kennzahlen weder vorhersagen noch messen können.

Technische Optimierung für die KI-Suche

Anforderungen an die Indexierung

Für KI-Suchmaschinen, die bestehende Indizes nutzen (wie ChatGPT, das auf Bing zurückgreift), bleiben die technischen SEO-Grundlagen entscheidend. Wenn du von der zugrunde liegenden Suchmaschine nicht indexiert wirst, erscheinst du auch nicht in den KI-Ergebnissen.

Not indexed by Bing? → You will never show up on ChatGPT

Indexiert zu sein, ist jedoch nur der Anfang. Viele weitere technische Faktoren entscheiden darüber, ob dein Content von KI-Suchmaschinen zitiert wird.

JavaScript-Überlegungen

Eine entscheidende technische Erkenntnis: KI-Crawler interagieren nicht mit JavaScript. Das bedeutet, dass Websites, die für das Rendern von Content stark auf JavaScript angewiesen sind, Server-Side Rendering oder statische Generierung benötigen, um von KI-Crawlern korrekt interpretiert zu werden.

Die llms.txt-Revolution

Eine der bedeutendsten technischen Entwicklungen ist das Aufkommen von llms.txt als entscheidender Datei für die KI-Suchmaschinenoptimierung:

Dieser neue technische Standard – ähnlich der robots.txt, aber speziell für KI-Crawler – ermöglicht es Website-Betreibern, Informationen so zu strukturieren, dass sie für große Sprachmodelle (LLMs) leicht parsbar sind. Die Implementierung einer gut strukturierten llms.txt-Datei sollte als zwingend erforderliches technisches SEO-Element für die KI-Suche gelten.

Was ist LLMs.txt? Funktion und Erstellung erklärt

Optimierung der URL-Struktur

Die Forschung zeigt, dass semantische URL-Strukturen die Sichtbarkeit in der KI-Suche erheblich beeinflussen:

Wenn ChatGPT URLs vergleicht, wählt es diejenige aus, bei der es am sichersten ist, dass sie die Antwort enthält. Beschreibende, keyword-reiche URL-Slugs übertreffen generische oder zufällige Zeichenfolgen deutlich.

Diese Erkenntnis deckt sich mit Forschungsergebnissen von Path Interactive, die zeigen, dass KI-Systeme eine semantische Analyse von URLs durchführen, um Relevanz und Autorität für bestimmte Suchanfragen zu bestimmen.

Optimierung der Meta Description

Meta Descriptions gewinnen in der KI-Suche neu an Bedeutung. Die Forschung zeigt, dass das Platzieren wichtiger Informationen direkt in der Meta Description die Wahrscheinlichkeit einer Zitation erhöht:

Statt Meta Descriptions zu nutzen, um zum Klicken zu verleiten, optimiere sie so, dass sie mögliche Suchanfragen direkt beantworten. Dieses „Vorwegnehmen“ des Contents in den Metadaten hilft KI-Systemen, deine Seite als autoritative Quelle zu erkennen.

Content-Optimierung für die KI-Suche

Während die technische Optimierung das Fundament schafft, bleibt der Content auch in der KI-Suche König – jedoch mit anderen Prioritäten.

Content-Typen, die KI-Zitationen dominieren

Die Analyse von 177 Millionen in KI-Suchergebnissen zitierten Quellen zeigt klare Muster bei den Content-Präferenzen:

Vergleichende Listicles dominieren die KI-Zitationen und machen fast ein Drittel aller Zitationen aus. Das stellt die gängige SEO-Weisheit direkt infrage, die langen, tiefgehenden Content bevorzugt. Für die KI-Suche scheint gut strukturierter, vergleichender Content deutlich höher bewertet zu werden.

Domain-Präferenzen nach KI-Plattform

Verschiedene KI-Suchmaschinen zeigen unterschiedliche Präferenzen für Domain-Typen:

Domain-Präferenzen von ChatGPT

ChatGPT bevorzugt stark Wikipedia (1,3 Mio. Zitationen), gefolgt von G2 (196K), Forbes (181K) und Amazon (133K). Das zeigt eine Vorliebe für etablierte Quellen mit strukturierten Daten.

Domain-Präferenzen von Perplexity

Perplexity ist stärker UGC-orientiert: Reddit dominiert die Zitationen (3,2 Mio.), gefolgt von YouTube (906K) und LinkedIn (553K). Das spiegelt den semantischen und vektorbasierten Suchansatz von Perplexity wider.

Der wachsende Marktanteil von Perplexity macht es zu einer zunehmend wichtigen Plattform für deine KI-Suchmaschinenoptimierungsstrategie, insbesondere für Organisationen, die technisch versierte Zielgruppen ansprechen, die den semantischen Ansatz zur Informationsbeschaffung schätzen.

Content-Ersteller, die speziell für Perplexity optimieren möchten, sollten sich darauf konzentrieren, semantisch reichhaltigen Content zu erstellen, der Themen aus mehreren Blickwinkeln gründlich beleuchtet. Der vektorbasierte Ansatz belohnt Content, der ein umfassendes Verständnis von Konzepten zeigt, statt keyword-optimiertem Schreiben, das in klassischen Suchmaschinen gut abschneiden könnte.

Domain-Präferenzen von Google AI Overviews

Google AI Overviews erscheint domain-agnostischer: YouTube (406K), LinkedIn (384K) und Gartner (342K) führen die Zitationen an. Reddit liegt mit 301K Zitationen auf dem vierten Platz.

Domain-Präferenzen von Microsoft Copilot

Copilot zeigt eine starke Vorliebe für Forbes mit 2,1 Mio. Zitationen – deutlich mehr als andere Plattformen. Gartner folgt mit 1,3 Mio. Zitationen.

Die Zitations-Korrelation: Was treibt KI-Zitationen wirklich an?

Eine der überraschendsten Erkenntnisse unserer Forschung stellt grundlegende SEO-Annahmen darüber infrage, was die Sichtbarkeit in den Ergebnissen der KI-Suche bestimmt. Bei der Analyse der Korrelation zwischen klassischen SEO-Kennzahlen und der Häufigkeit von KI-Zitationen stellten wir fest, dass die meisten etablierten Ranking-Signale nur einen minimalen Einfluss auf die Performance in der KI-Suche haben.

Traffic ist nicht gleich KI-Zitationen

Unsere Analyse ergab, dass 95 % des Verhaltens bei KI-Zitationen nicht durch Traffic-Kennzahlen der Website erklärt werden können (r² = 0,05). Die Daten zeigen bemerkenswerte Anomalien:

• Seiten mit praktisch null Traffic können über 900 KI-Zitationen erhalten
• Seiten mit wenig Traffic, aber hochwertigem, KI-freundlichem Content übertreffen häufig traffic-starke Wettbewerber
• Traffic-starke Seiten erhalten oft unverhältnismäßig wenige Zitationen

Diese schwache Korrelation legt nahe, dass die KI-Suche die Content-Qualität anhand von Kennzahlen bewertet, die völlig unabhängig von der Besucher-Popularität sind.

Backlinks treiben keine KI-Zitationen an

Noch überraschender: 97,2 % der KI-Zitationen lassen sich nicht durch Backlink-Profile erklären (r² = 0,038). Die von uns entdeckte umgekehrte Beziehung war besonders auffällig:

Seiten mit weniger Backlinks erhalten oft deutlich mehr KI-Zitationen als besser verlinkte Wettbewerber. Diese Erkenntnis stellt das zwei Jahrzehnte alte SEO-Prinzip grundlegend infrage, wonach Linkbuilding der primäre Treiber der Suchsichtbarkeit ist.

Was zählt wirklich für KI-Zitationen?

Wenn Traffic und Backlinks die KI-Zitationen nicht bestimmen, was dann? Unsere Forschung zeigt, dass die stärksten Faktoren, die die Häufigkeit von KI-Zitationen beeinflussen, folgende sind:

1. Ausrichtung des Content-Formats an KI-Präferenzen (vergleichende Listicles, direkte Antworten)
2. Semantische Klarheit in URLs, Überschriften und Meta Descriptions
3. Technische Zugänglichkeit für KI-Crawler (korrekte Indexierung, Server-Side Rendering)
4. Aktualität des Contents, wobei neuerer Content bevorzugt behandelt wird
5. Strukturierte Darstellung, die eine einfache Informationsextraktion erleichtert

Diese Entkopplung von klassischen Ranking-Signalen ist zugleich Herausforderung und Chance. Organisationen, die bereit sind, ihre Content-Strategien an die Konsummuster der KI anzupassen, können unabhängig von ihrer bisherigen SEO-Performance oder Domain-Autorität Sichtbarkeit erreichen.

Aktualität als Ranking-Faktor

Eine weitere entscheidende Content-Erkenntnis: KI-Suchmaschinen bevorzugen aktuellen Content stark. Die Analyse zeigt, dass KI-Suchmaschinen Content im Zeitrahmen von Tagen aufgreifen und zitieren, nicht von Wochen oder Monaten.

Dieser Aktualitäts-Bias schafft sowohl Herausforderungen als auch Chancen für SEO-Fachleute. Zwar kann Content dadurch schnell veralten, doch gleichzeitig bedeutet es, dass neuer Content rasch an Sichtbarkeit gewinnen kann – ein starker Kontrast zur klassischen SEO, bei der Ranking-Verbesserungen oft Monate dauern.

Überlegungen zu UGC und Social Media

In bestimmten Kontexten können nutzergenerierte Inhalte (UGC) und Social Media eine bedeutende Rolle in den Ergebnissen der KI-Suche spielen. Bei technischen, sich schnell entwickelnden Themen (wie Cloud-GPU-Anbietern) zeigen KI-Suchmaschinen eine deutliche Tendenz, Reddit-Threads und andere Community-Inhalte zu zitieren.

Die Korrelationsanalyse: Was treibt KI-Zitationen an?

Eine der überraschendsten Erkenntnisse stellt grundlegende SEO-Annahmen darüber infrage, was die Sichtbarkeit bestimmt:

Backlinks ≠ KI-Zitationen

Ebenso lassen sich 97,2 % der KI-Zitationen nicht durch Backlinks erklären. Seiten mit weniger Backlinks erhalten oft deutlich mehr KI-Zitationen als besser verlinkte Wettbewerber.

Backlink-ProfilDurchschnittliche ZitationenSeiten mit 1-9 Backlinks2.160 Zitationen (Durchschnitt)Seiten mit 10+ Backlinks681 Zitationen (Durchschnitt)

Diese Daten legen nahe, dass die KI-Suche die Content-Qualität anhand von Kennzahlen jenseits klassischer SEO-Signale wie Backlinks und Traffic bewertet.

Eine Strategie zur KI-Suchmaschinenoptimierung umsetzen

Basierend auf den Forschungsergebnissen folgt hier ein umfassender Ansatz zur Optimierung für die KI-Suche:

1. Relevante Suchanfragen verfolgen

Beobachte, wie KI-Systeme auf Suchanfragen zu deiner Marke, deinen Produkten und deiner Branche reagieren. Anders als bei der klassischen Suche kann sich die Sichtbarkeit in der KI-Suche rasch ändern, weshalb regelmäßiges Monitoring unverzichtbar ist. Tools wie der AI Visibility Tracker von Profound und BrightEdges AI Insights können diesen Prozess automatisieren.

2. KI-förderlichen Content erstellen

Entwickle Content, der mit den Zitationspräferenzen der KI übereinstimmt:

• Format: Priorisiere vergleichende Listicles, gut strukturierten Q&A-Content und Formate, die bestimmte Suchanfragen direkt beantworten
• Aktualität: Aktualisiere Content regelmäßig, um den Aktualitäts-Bias zu nutzen
• Semantische Struktur: Verwende klare Überschriften, strukturierte Daten und organisierte Informationen, die die KI leicht parsen kann
• Direkte Antworten: Liefere klare, prägnante Antworten auf wahrscheinliche Suchanfragen direkt in deinem Content

3. Zitationen beobachten und nachahmen

Untersuche, welche Seiten deiner Wettbewerber KI-Zitationen erhalten, und analysiere ihre Struktur, ihr Format und ihren Content-Ansatz. Passe deinen Content an, um erfolgreiche Elemente zu übernehmen, und wahre dabei deine Eigenständigkeit. Competitive-Intelligence-Tools können helfen zu erkennen, welche Wettbewerberseiten in der KI-Suche an Boden gewinnen.

4. Checkliste zur technischen Optimierung

• Sorge für eine korrekte Indexierung in den Basis-Suchmaschinen (insbesondere Bing für ChatGPT)
• Implementiere eine umfassende llms.txt-Datei zur Steuerung der KI-Crawler
• Verwende semantische URL-Strukturen mit beschreibenden, keyword-reichen Slugs
• Optimiere Meta Descriptions so, dass sie direkte Antworten auf wahrscheinliche Suchanfragen liefern
• Stelle mit Server-Side Rendering sicher, dass Content auch ohne JavaScript-Ausführung zugänglich ist
• Ziehe Pre-Rendering-Lösungen für JavaScript-lastige Websites in Betracht

5. Performance der KI-Suche messen

Verfolge Kennzahlen, die speziell für die KI-Suche relevant sind:

• Zitationshäufigkeit: Wie oft deine Domains/Seiten in KI-Antworten zitiert werden
• Zitationsanteil: Dein prozentualer Anteil an Zitationen im Vergleich zu Wettbewerbern bei wichtigen Suchanfragen
• Zitationskontext: Wie deine Marke/dein Content in KI-Antworten charakterisiert wird
• Visibility Score: Aggregierte Kennzahl zur Verfolgung der gesamten Performance in der KI-Suche

Die Zukunft der KI-Suche

Die Forschung deutet auf mehrere aufkommende Trends hin, die die Zukunft der KI-Suche prägen werden:

1. Agent Experience: Die KI-Suche wird sich vom passiven Informationsabruf zur aktiven Assistenz entwickeln, wobei KI-Agenten Aufgaben im Namen der Nutzer erledigen
2. Extreme Personalisierung: Ergebnisse werden zunehmend auf einzelne Nutzer zugeschnitten – basierend auf ihrer Suchhistorie, ihren Präferenzen und ihrem Verhalten
3. Proprietäre Indizes: KI-Plattformen werden eigene Content-Indizes unabhängig von klassischen Suchmaschinen entwickeln
4. Agentisches Browsing: KI-Systeme werden das Web eigenständig durchsuchen, um Informationen zu finden, statt sich auf vorindexierten Content zu verlassen
5. Shopping innerhalb der KI: E-Commerce wird in KI-Sucherlebnisse integriert und ermöglicht direkte Käufe innerhalb der KI-Schnittstellen
6. Integration von KI-Werbung: Es werden neue Werbemodelle entstehen, die speziell für die KI-Suche konzipiert sind und sich auf Zitation und Empfehlung konzentrieren
7. Verbreitung von Voice: Sprachschnittstellen werden für die KI-Suche an Bedeutung gewinnen und neue Optimierungsansätze erfordern
8. Flächendeckendes llms.txt: Standardprotokolle für KI-Crawler werden breite Verbreitung finden, ähnlich der Entwicklung von robots.txt
9. Edge-Geräte: Die KI-Suche wird aus Gründen des Datenschutzes und der Geschwindigkeit auf lokale Geräte verlagert, was die Art des Content-Zugriffs verändert
10. Model Context Protocol: Es werden neue Standards dafür entstehen, wie Content von der KI interpretiert wird, möglicherweise einschließlich neuer Metadaten-Formate

Eine umfassende Analyse dieser Trends findest du in diesem tiefgehenden Bericht zur Zukunft der KI-Suche.

**Der Aufstieg der Sprachsuche: Was das für SEO im Jahr 2025 bedeutet
**

Häufig gestellte Fragen zur KI-Suchmaschinenoptimierung

Was ist KI-Suchmaschinenoptimierung?

KI-Suchmaschinenoptimierung ist die Praxis, digitalen Content so zu optimieren, dass seine Sichtbarkeit und Zitationshäufigkeit in KI-gestützten Suchsystemen wie ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und Microsoft Copilot steigt. Sie kombiniert Elemente der klassischen SEO mit neuen Techniken, die speziell darauf abgestimmt sind, wie KI-Systeme Informationen verarbeiten und präsentieren.

Wie unterscheidet sich die KI-Suchmaschinenoptimierung von der klassischen SEO?

Die klassische SEO konzentriert sich darauf, Websites in den Suchergebnisseiten (SERPs) zu platzieren, während sich die KI-Suchmaschinenoptimierung darauf konzentriert, dass dein Content in KI-generierten Antworten zitiert wird. Zu den wesentlichen Unterschieden zählen die Bedeutung anderer Ranking-Signale (Backlinks zählen weniger), Präferenzen beim Content-Format (Listicles schneiden besser ab) und die direkte Beziehung zwischen Nutzern und KI statt zwischen Nutzern und Websites.

Welche technischen Implementierungen sind für die KI-Suche am wichtigsten?

Die wichtigsten technischen Implementierungen sind: 1) das Erstellen einer llms.txt-Datei, 2) das Sicherstellen der Indexierung in den zugrunde liegenden Suchmaschinen (insbesondere Bing), 3) die Verwendung semantischer URL-Strukturen, 4) das Optimieren der Meta Descriptions mit direkten Antworten und 5) das Zugänglichmachen von Content ohne Abhängigkeit von JavaScript.

Wie schnell kann ich Ergebnisse aus der KI-Suchmaschinenoptimierung sehen?

Anders als die klassische SEO, die Monate bis zu sichtbaren Ergebnissen brauchen kann, kann die KI-Suchmaschinenoptimierung innerhalb von Tagen Verbesserungen der Sichtbarkeit bringen. Die Forschung zeigt, dass KI-Systeme einen starken Aktualitäts-Bias haben und neuen Content im Vergleich zu klassischen Suchmaschinen rasch einbinden.

Verwenden KI-Suchmaschinen dieselben Ranking-Signale wie Google?

Nein. Die Forschung zeigt, dass klassische Ranking-Signale wie Backlinks und Domain-Autorität nur eine minimale Korrelation mit der Häufigkeit von KI-Zitationen aufweisen. 95 % des Verhaltens bei KI-Zitationen lassen sich nicht durch Traffic-Kennzahlen erklären, und 97,2 % nicht durch Backlink-Profile.

Welche Content-Formate schneiden in den Ergebnissen der KI-Suche am besten ab?

Vergleichende Listicles dominieren die KI-Zitationen und machen 32,5 % aller Zitationen über alle Plattformen hinweg aus. Weitere gut abschneidende Formate sind Meinungsblogs (9,91 %) und umfassende Produkt-/Dienstleistungsbeschreibungen (4,73 %).

Kann ich mit demselben Ansatz für alle KI-Suchmaschinen optimieren?

Während die Kernprinzipien plattformübergreifend gelten, zeigt jede KI-Suchmaschine unterschiedliche Präferenzen. ChatGPT bevorzugt Wikipedia und etablierte Referenzquellen, Perplexity priorisiert UGC-Content wie Reddit, Google AI Overviews erscheint domain-agnostisch und Microsoft Copilot bevorzugt stark Forbes und andere Wirtschaftspublikationen.

Welche Tools können mir helfen, die Performance der KI-Suche zu verfolgen?

Spezialisierte Tools von Unternehmen wie Profound, BrightEdge und Semrush entstehen, um die Sichtbarkeit in der KI-Suche zu verfolgen. Diese Tools überwachen die Zitationshäufigkeit, den Zitationsanteil im Vergleich zu Wettbewerbern und analysieren, wie KI-Systeme deine Marke und deinen Content charakterisieren.

Fazit

Die KI-Suchmaschinenoptimierung stellt für SEO-Fachleute zugleich die größte Herausforderung und die größte Chance seit der Geburt des Suchmarketings dar. Die Forschung zeigt, dass klassische SEO-Signale wie Traffic und Backlinks nur einen begrenzten Einfluss auf die Sichtbarkeit in der KI-Suche haben, was einen grundlegend anderen Ansatz erfordert.

Für SEO-Fachleute, die bereit sind, sich anzupassen, bietet die KI-Suche eine beispiellose Gelegenheit, neue Best Practices zu etablieren und erheblichen Mehrwert zu liefern. Indem sie KI-Zitationsmuster verstehen, technische Optimierungen umsetzen und KI-förderlichen Content erstellen, können vorausschauende SEO-Teams führende Positionen in dieser sich rasch entwickelnden Landschaft einnehmen.

Wie Blyskal in seiner Präsentation anmerkte: „Als ehemalige SEOs sind wir die schwarzen Schafe des Marketings. Die KI-Suche steht kurz davor, zum spannendsten Bereich des Digitalmarketings zu werden – jeder in diesem Raum hat eine erstklassige Gelegenheit.“