AI Search Engines
Suchsysteme mit LLMs, die konversationelle Antworten statt Link-Listen liefern.
Definition
AI Search Engines sind Suchsysteme, die Large Language Models als Kern-Technologie nutzen, um Nutzer-Anfragen zu verstehen, relevante Informationen aus multiplen Quellen zu synthetisieren und kohärente, konversationelle Antworten zu generieren – statt nur eine Liste von Links anzuzeigen.
Warum das wichtig ist
Die Such-Landschaft fragmentiert sich: Google ist nicht mehr der einzige Gatekeeper. Millionen Nutzer beginnen ihre Recherche in ChatGPT, Perplexity oder Claude. Optimierung nur für Google bedeutet, 30-40% potentieller Reichweite zu ignorieren. AI Search Engines haben fundamental andere Ranking-Mechanismen – GEO wird zur parallelen Disziplin neben SEO.
Vidasus-Kontext
Praxis-Beispiel
Ein B2B-SaaS-Unternehmen rankte gut in Google, aber hatte 0% Citation Rate in ChatGPT. Problem: Google-optimierter Content (Keywords, Backlinks) entsprach nicht GEO-Anforderungen (Clarity, Citability). Lösung: Content-Rewrites (definitorisch, datenbasiert), Schema.org Markup, Original-Studien publizieren. Ergebnis: ChatGPT Citations 0% → 18%, Perplexity 12%.
Technische Details
Wichtigste Plattformen 2024: ChatGPT (200M+ User, GPT-4-basiert), Perplexity AI (10M+ User, Research-fokussiert), Google AI Overviews (Milliarden, in SERP integriert), Bing Chat (100M+, Microsoft-Ökosystem), Claude (5M+, B2B/Enterprise), Gemini (Millionen, multimodal).