AI Search ist die neue Form der Informationssuche, bei der generative KI-Systeme passende Inhalte zur Suchanfrage finden und diese direkt als individualisierte Antwort für den Nutzer aufbereiten. Nicht nur ChatGPT, Perplexity und Co. ermöglichen eine solche KI-gestützte Suche, sondern mittlerweile auch klassische Suchmaschinen wie Google, die integrierte KI-Funktionen wie die AI Overviews bieten. Damit stellt sich Unternehmern und Marketern die Frage: Was ist der Unterschied zwischen AI Search und der Suche über klassische Suchmaschinen? Und wie nutzt man AI Search fürs Marketing? Wir erklären Ihnen verständlich die Eigenheiten sowie die grundlegende Funktionsweise von KI-gestützten Suchsystemen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie man Unternehmen und Marken in KI-generierten Suchergebnissen sichtbar macht.
Was ist AI Search?
AI Search (KI-Suche) beschreibt als Sammelbegriff digitale Suchsysteme, die mithilfe von KI die Suchanfragen der User interpretieren, passende Informationen sammeln und abwägen sowie dynamisch individuelle, oft multimodale Antworten formulieren. Dazu gehören zum einen die Suchfunktionen von Large Language Models wie ChatGPT, Perplexity, Claude etc. Zum anderen bieten aber auch klassische Suchmaschinen wie Google AI Search Funktionen an (Google AI Overviews und Google AI Mode).
Entscheidend ist, dass sich die Art der Informationsbeschaffung und -aufbereitung bei der KI-Suche von der klassischen Suche in Suchmaschinen stark unterscheidet. Die KI-Suche bietet damit Usern nicht nur eine andere Nutzererfahrung, sondern macht im Marketing oftmals auch eine Nachjustierung der Search Strategie nötig (Stichwort: Generative Engine Optimization).
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Wie unterscheidet sich AI Search von der Suche in klassische Suchmaschinen?
AI Search und die Informationssuche in traditionellen Search Engines wie Google unterscheiden sich in der Art,
- wie Suchanfragen formuliert und verarbeitet werden,
- wie Informationen zu Suchanfragen gesammelt, bewertet und ausgewählt werden,
- wie die Suchanfragen beantwortet werden.
Die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Überblick:
| Aspekt | Klassische Suchmaschinen | AI Search * |
|---|---|---|
| Typisches Format der Suchanfrage | • Keyword-basiert
• kurze Suchphrasen • oft mit Modifizierer (z.B. Preis oder Ort) |
• Prompt-basiert
• natürliche Sprache • oft vollständige Fragen oder Aufgaben |
| Datenbasis | Großer, kontinuierlich aktualisierter Web-Index | Trainingsdaten (aktuell nur bis zu bestimmtem Stichtag)
+ ggf. großer, kontinuierlich aktualisierter Web-Index (z. B. Bing, Google, eigene Indizes) |
| Informationsbeschaffung und -auswahl | • Index-Abfrage und Ranking
• Nutzer wählt und bewertet Informationen selbstständig |
• Automatische Synthetisierung verschiedener, individuell ausgewählter Quellen
• Vorfilterung und -bewertung der Informationen durch KI |
| Output-Format der Antworten | SERP mit Links und Meta Titel und Beschreibung, Knowledge Panels, Featured Snippets etc. | Natürlichsprachliche, individualisierte Antwort als Text und / oder anderes Format, oft inkl. Quellenangaben |
| Individualisierung der Antworten | Personalisierung der Search Engine Result Page und angezeigten Rankings über Standort, Sprache, Suchhistorie | Personalisierung der Antwort, des Antwortformats sowie der Antworttonalität und -tiefe über Standort, Sprache, Chatverlauf, Kontext |
| Regelmäßigkeit der Antworten | Relativ stabil und deterministisch (gleiche Query = ähnliche Ergebnisse)
Leichte Variationen möglich |
Sehr unregelmäßig (gleiche Query = meist unterschiedliche Antworten)
Variationen z.T. sehr stark |
| Weiterführende Suche | Neue Suchanfrage nötig | Direkte Rückfragen in Chat möglich, vergangene Konversation wird beachtet |
Typisches Format der Suchanfrage
- Klassische Suchmaschinen: Keyword-basiert, kurze Suchphrasen, oft mit Modifizierer (z.B. Preis oder Ort)
- AI Search: Prompt-basiert, natürliche Sprache, oft vollständige Fragen oder Aufgaben
Datenbasis
- Klassische Suchmaschinen: Großer, kontinuierlich aktualisierter Web-Index
- AI Search: Trainingsdaten (aktuell nur bis zu bestimmtem Stichtag)+ ggf. großer, kontinuierlich aktualisierter Web-Index (z. B. Bing, Google, eigene Indizes)
Informationsbeschaffung und -auswahl
- Klassische Suchmaschinen: Index-Abfrage und Ranking, Nutzer wählt und bewertet Informationen selbstständig
- AI Search: Automatische Synthetisierung verschiedener, individuell ausgewählter Quellen, Vorfilterung und -bewertung der Informationen durch KI
Output-Format der Antworten
- Klassische Suchmaschinen: SERP mit Links und Meta Titel und Beschreibung, Knowledge Panels, Featured Snippets etc.
- AI Search: Natürlichsprachliche, individualisierte Antwort als Text und / oder anderes Format, oft inkl. Quellenangaben
Individualisierung der Antworten
- Klassische Suchmaschinen: Personalisierung der Search Engine Result Page und angezeigten Rankings über Standort, Sprache, Suchhistorie
- AI Search: Personalisierung der Antwort, des Antwortformats sowie der Antworttonalität und -tiefe über Standort, Sprache, Chatverlauf, Kontext
Regelmäßigkeit der Antworten
- Klassische Suchmaschinen: Relativ stabil und deterministisch (gleiche Query = ähnliche Ergebnisse), leichte Variationen möglich
- AI Search: Sehr unregelmäßig (gleiche Query = meist unterschiedliche Antworten), Variationen z.T. sehr stark
Weiterführende Suche
- Klassische Suchmaschinen: Neue Suchanfrage nötig
- AI Search: Direkte Rückfragen in Chat möglich, vergangene Konversation wird beachtet
*Details variieren je nach Large Language Model und Version
Die Funktionsweise hinter AI Search kurz erklärt
Wie verarbeiten KI-Systeme Suchanfragen?
Das ist ein komplexer Prozess, der je nach KI und sogar je nach Suchanfrage variieren kann. Michael King schlüsselt in seiner Analyse der Funktionsweise des Google AI Mode und der Google AI Overviews zum Beispiel verschiedene Prozesse anhand von verschiedenen Patenten auf. 1
Eine zentrale Erkenntnis, die für die Content-Optimierung für AI Search besonders interessant ist: LLMs scheinen häufig einen Query Fan Out Prozess anzuwenden, bei dem die ursprüngliche Suchanfrage zu Beginn in eine Liste künstlicher Suchanfragen aufgefächert wird. Diese umfassen beispielsweise Umformulierungen oder implizite Suchintentionen, zu denen ebenfalls Informationen gesammelt und in der Antwort verarbeitet werden.
Die Schlussfolgerung:
- Eine strenge Formulierung von Inhalten nach Keywords ist zu eng gedacht. KI-Suchsysteme denken auch in Synonymen und Kontexten.
- Content-Strategien müssen versteckte und anschließende Suchintentionen sowie Jobs To Be Done antizipieren und diese ebenfalls abdecken.
Welche Quellen nutzen KI-Systeme zur Antwort-Generierung?
KI-Systeme nutzen verschiedenste Datenquellen, um Antworten zu generieren. Grundsätzlich ziehen KI-Systeme Informationen heran aus:
- vortrainiertem Wissen aus Trainingsdaten
- Live-Suchindizes verschiedener Suchmaschinen
- gezielten Abrufen von Webseiten, die in Suchanfrage genannt werden
Bedeutet: Informationsquellen können zum Beispiel Unternehmenswebseiten sein, aber auch Social-Media-Posts, Foren-Beiträge, Rezensionen und vieles mehr.
Welche Quellen genau verwendet werden, variiert je nach:
- Large Language Model und Version
- Suchanfrage (z.B. objektiv vs. subjektiv wie „Wo gibt es die besten …?“ oder Branchen-Bezug2)
- Kontext der Suchanfrage und bisherige KI-Konversation
- User und User-Signale (z.B. Standort3)
„Sie möchten wissen, auf welchen Quellen Sie mit Ihrer Marke präsent sein müssen, um in KI-generierten Antworten empfohlen und gegebenenfalls sogar verlinkt zu werden? Dann verlassen Sie sich nicht blind auf Rankings der meist-zitierten Quellen in ChatGPT, Google AI Overviews und Co. Denn während diese Analysen spannende Hinweise über die Denk- und Arbeitsweise der LLMs geben, zeigen sie Ihnen nicht zwingend genau die Webseiten, Branchenverzeichnisse und Co., die Ihrer Marke wirklich zu mehr Sichtbarkeit in und Traffic von KI-Antworten verhelfen. Unser Tipp stattdessen: Identifizieren Sie die Kern-Themen und -Suchanfragen, zu denen Ihre Marke empfohlen werden soll. Schauen Sie sich dann spezifisch für diese Prompts und verschiedene LLMs an, welche Quellen herangezogen werden – und wo noch ungenutzte Potenziale liegen. Behalten Sie jedoch immer im Hinterkopf: KI-Quellen variieren – und KI-Empfehlungen sind nie garantiert!“
Nikola Haas | GEO Expertin der Digitalagentur milaTEC
Nach welchen Kriterien werden Quellen und Inhalte für KI-Antworten ausgesucht?
Die Auswahl der Inhalte erfolgt dynamisch und ist stark kontextabhängig. Dabei spielen mehrere Faktoren eine Rolle, wie zum Beispiel:
- Kontext der Anfrage: Welche Absicht steckt hinter der Frage?
- Aktualität: Wie neu und relevant sind die Informationen?
- Vertrauenswürdigkeit: Von wem wurden die Inhalte verfasst / geprüft?
- Standort: Welche Inhalte sind lokal relevant?
- Nutzer-Signale: Welche Präferenzen oder Muster zeigt oder nennt der Nutzer?
Warum unterscheiden sich Antworten so stark?
KI-Antworten sind nicht statisch, sondern werden jedes Mal neu generiert. Dadurch entstehen Unterschiede. Wichtig zu merken:
- Inhalt und Formulierung der Suchanfrage, aber auch Nutzer-Signale wie der Standort können die KI-generierte Antwort beeinflussen.
- Jedes KI-System kann grundsätzlich verschiedene Quellen nutzen und hat eigene Auswahl-Logiken und deshalb auch verschiedene Informationen bereitstellen.
Ersetzt AI Search zukünftig die klassische Google-Suche?
Nein, erstmal nicht – sie ist für Unternehmen, die online ihre Zielgruppen erreichen möchten, aber durchaus interessant.
3 wichtige Gründe, warum klassische Suchmaschinen noch immer wichtig sind:
- Denn zum einen zeigte eine Traffic-Daten-Untersuchung von SE Ranking für den DACH-Raum im Zeitraum Januar bis April 2025, dass 48,50 % des gesamten Internet-Traffics durch unbezahlte, klassische Suchergebnisse erzeugt wurde – nicht nur AI Search, der nur 0,15 % des Gesamt-Traffics zugeordnet werden konnte.4 Auch wenn seitdem die Nutzungszahlen von KI-Plattformen schätzungsweise stark gestiegen sind, verlieren klassische Suchmaschinen damit nicht direkt ihre Bedeutung.
- Zum anderen kam eine Umfrage der Marketing-Agentur Eight Oh Two noch im November 2025 zu dem Schluss, dass traditionelle Suchmaschinen für bestimmte Suchthemen – wie zum Beispiel Produkt- und Preisvergleiche oder Nachrichten – weiterhin bevorzugt wurden.5
- Außerdem lassen sich klassische Suchmaschinen und AI Search nicht trennen. Bestes Beispiel: Google. Mit der AI Mode (KI-Modus) und den AI Overviews (KI-Übersichten) spielt der Suchmaschinen-Platzhirsch teils sogar automatisch KI-generierte Suchergebnisse aus und bietet einen nahtlosen Übergang von traditioneller zu KI-gestützter Suche.
Aber: Für Unternehmer und Marketer bietet die KI-Suche schon jetzt eine attraktive Möglichkeit, mit Interessenten in Kontakt zu kommen. Wenn User beispielsweise in ChatGPT-Antworten oder Google KI-Übersichten ein Produkt vorgeschlagen bekommen, können diese zu neuen Kunden werden.
Was heißt das für die Suchmaschinenoptimierung?
Neben der Webseiten- und Content-Optimierung für klassische Suchmaschinen sollte auch eine proaktive Optimierung für und Sichtbarkeitsmessung in der AI Search berücksichtigt werden. Diese sogenannte Generative Engine Optimization überschneidet sich zwar an vielen Stellen mit klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO), macht jedoch oft Nachjustierungen in der Content-Strategie und andere Monitoring-KPIs nötig.
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Fazit: Ist AI Search nur ein Hype?
Nein, AI Search verändert die Suche bereits spürbar. Nicht nur bieten LLMs wie ChatGPT neue Alternativen zu Google, Bing und Co., auch die klassischen Suchmaschinen weiten ihre Funktionen auf die KI-gestützte Suche aus. Für User bedeutet das: direktere, dialogische, kontextbezogene Antworten auf Suchanfragen. Für Unternehmen und Marketer: eine neue Chance, Zielgruppen online zu erreichen – aber auch erweiterte Anforderungen an die Optimierung und das Monitoring.
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Quellen:
1Michael King (2025, 2. Juni). How AI Mode and AI Overviews work based on patents and why we need new strategic focus on SEO. Abgerufen am 9.06.2025, von https://searchengineland.com/how-ai-mode-ai-overviews-work-patents-456346.
2Christian Ward, Anthony Rinaldi, Adam Abernathy und Alan Ai (2025, 9. Oktober). AI Citations, User Locations, & Query Context. Abgerufen am 28.01.2026, von https://www.yext.com/research/article/ai-citations-user-locations-query-context.
3Christian Ward, Anthony Rinaldi, Adam Abernathy und Alan Ai (2025, 9. Oktober). AI Citations, User Locations, & Query Context. Abgerufen am 28.01.2026, von https://www.yext.com/research/article/ai-citations-user-locations-query-context.
4SE Ranking (2025, 10. September). AI-Traffic in der DACH-Region: Nutzerverhalten 2025. Abgerufen am 28.01.2026, von https://seranking.com/de/blog/ai-traffic-dach-studie/.
5Eight Oh Two (2025, November). 2026 AI & Search Behavior Study. Abgerufen am 28.01.2026, von https://eightohtwo.com/2026-ai-search-behavior-study/.
