{"id":118753,"date":"2024-10-04T08:00:00","date_gmt":"2024-10-04T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/insights\/blog\/none\/\/"},"modified":"2025-01-10T07:16:45","modified_gmt":"2025-01-10T12:16:45","slug":"5-realistische-einblicke-in-die-auswirkungen-von-generativer-ki-auf-die-suche-und-seo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/de\/einblicke\/blog\/search-optimization\/5-realistische-einblicke-in-die-auswirkungen-von-generativer-ki-auf-die-suche-und-seo\/","title":{"rendered":"5 realistische Einblicke in die Auswirkungen von generativer KI auf die Suche und SEO"},"content":{"rendered":"\n

Als Technologie-Experte mit gro\u00dfem Interesse an der sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden Landschaft von Search und KI habe ich eine Menge Hype und falsche Vorstellungen \u00fcber das Potenzial der generativen KI zur Revolutionierung von Suchmaschinen und SEO beobachtet. Ich behaupte zwar nicht, dass ich ein SEO-Spezialist bin, aber meine Erfahrung an der Schnittstelle von Technologie und Suchmedien bietet einen einzigartigen Blickwinkel, um diese Entwicklungen realistisch zu bewerten. Angesichts einer Flut von \u00dcbertreibungen und vagen Zukunftsprognosen ist es wichtig zu verstehen, was wirklich passiert. Hier sind f\u00fcnf wichtige Punkte, die den aktuellen Stand der generativen KI und ihre tats\u00e4chlichen Auswirkungen auf die Suche und SEO beleuchten.<\/p>\n\n\n\n

1. Googles Zweck ver\u00e4ndert sich nicht einfach so \u00fcber Nacht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Seit Jahrzehnten feilt Google (wie auch andere Suchmaschinen) an seinen Algorithmen, um die Nutzer mit den Informationen zu versorgen, die sie wirklich suchen. Es ist unwahrscheinlich, dass dieses unerbittliche Streben nach Relevanz und Nutzen durch generative KI \u00fcber Nacht entgleist oder revolutioniert wird. Auch wenn die KI-Technologien neue Werkzeuge bieten, bleibt die Kernaufgabe von Google – die Informationen der Welt zu organisieren und sie universell zug\u00e4nglich und n\u00fctzlich zu machen – bestehen. KI wird die grundlegenden Prinzipien, die die Suche so unverzichtbar gemacht haben, verbessern und nicht umsto\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

Google hat sehr offen \u00fcber sein Ziel gesprochen, Nutzer mit Inhalten zu verbinden, die E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) aufweisen. Daran wird sich nichts \u00e4ndern, denn es ist das Ziel und nicht der Mechanismus. Die Konvergenz von KI und Suche wird den Mechanismus verbessern, wodurch EEAT f\u00fcr Vermarkter, die Sichtbarkeit erreichen wollen, noch wichtiger wird.<\/p>\n\n\n\n

2. KI fungiert als zus\u00e4tzliche Ebene durch Ableitung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

KI dient oft als zus\u00e4tzliche Ebene innerhalb des bestehenden Suchprozesses, haupts\u00e4chlich durch einen Mechanismus, der als Inferenz<\/strong> oder Ableitung bekannt ist. Inferenz bezieht sich darauf, wie KI-Modelle Konversationseingaben interpretieren und in strukturierte Abfragen umwandeln, die von herk\u00f6mmlichen Suchmaschinen verarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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  • \u00dcberbr\u00fcckung von Konversationseingaben und Suchergebnissen: <\/strong>Wenn Benutzer Konversationseingaben machen, verwenden KI-Modelle Inferenzen, um die Absicht und den Kontext zu verstehen. Anschlie\u00dfend wandeln sie diese Abfragen in herk\u00f6mmliche Suchbegriffe um, um relevante Informationen abzurufen.<\/li>\n\n\n\n
  • Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit: <\/strong>Durch die effektive Interpretation nat\u00fcrlicher Sprache macht die KI die Suche intuitiver und benutzerfreundlicher, so dass die Benutzer weniger pr\u00e4zise Suchbegriffe formulieren m\u00fcssen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Dieser Prozess erm\u00f6glicht es der KI, herk\u00f6mmliche Suchmechanismen zu erg\u00e4nzen und reichhaltigere, kontextbezogenere Antworten zu liefern, ohne die vorhandenen grundlegenden Systeme zu ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

    3. LLMs und Suchmaschinen dienen unterschiedlichen Anwenderzielen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 sind leistungsstarke Werkzeuge, die auf gro\u00dfen Datens\u00e4tzen trainiert werden, aber sie sind nicht per se Suchmaschinen. Die Unterscheidung zwischen den beiden ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf die Ziele der Nutzer:<\/p>\n\n\n\n

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    • Nutzer, die direkte Antworten suchen: <\/strong>Einige Nutzer suchen sofortige, pr\u00e4gnante Antworten auf spezifische Fragen. Chatbots und LLMs zeichnen sich dadurch aus, dass sie auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten synthetische Antworten liefern, wodurch sie f\u00fcr diese Abfragen gut geeignet sind.<\/li>\n\n\n\n
    • Nutzer, die Quellen und Erkundungen suchen: <\/strong>Andere Nutzer wollen Quellen, Ziele oder eine Reihe von Optionen erkunden. Herk\u00f6mmliche Suchmaschinen sind so konzipiert, dass sie das zugrunde liegende Material sichtbar machen und es den Nutzern erm\u00f6glichen, auf Originalinhalte, Websites oder Dokumente zuzugreifen und zu ihnen zu navigieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Mit der Konvergenz von KI und Suchtechnologien k\u00f6nnen diese Unterscheidungen nach und nach verschwimmen. KI-gest\u00fctzte Suchmaschinen bieten allm\u00e4hlich sowohl direkte Antworten als auch Zugang zu den zugrunde liegenden Quellen. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die Suche immer die grundlegende Aufgabe haben wird, die zugrundeliegenden Materialien zug\u00e4nglich zu machen – denn daf\u00fcr ist sie ja gedacht. Auch wenn die k\u00fcnstliche Intelligenz immer st\u00e4rker in die Suche integriert wird, bleibt die Kernfunktion, Informationen sichtbar zu machen, unverzichtbar. Die Nutzer werden weiterhin Zugang zu Originalquellen ben\u00f6tigen, um diese zu \u00fcberpr\u00fcfen, detailliert zu erforschen und ein breiteres Verst\u00e4ndnis von Themen zu erlangen.<\/p>\n\n\n

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