Google KI und Gemini: Eine neue Ära für SEO

Die Suchmaschinenoptimierung befindet sich im Umbruch. Mit der Integration generativer KI entwickelt sich Google von einer reinen Linkmaschine zu einem intelligenten Antwortsystem. Treiber der Google KI sind Funktionen wie die AI Overviews und die generative Suche. Technologische Grundlage ist Gemini, Googles multimodales Sprachmodell, das inzwischen in fast alle zentralen Produkte integriert wurde.

Für SEO ändert sich damit nicht nur der operative Alltag, sondern das grundsätzliche Verständnis von Sichtbarkeit, Content-Relevanz und strategischer Priorisierung.

Google KI: Vom Link zur Antwort

Immer häufiger liefert Google keine klassische Liste organischer Suchergebnisse mehr, sondern direkt generierte Antworten. Sichtbar wird das vor allem durch die AI Overviews, die oberhalb der Suchergebnisse erscheinen und Informationen aus verschiedenen Quellen automatisiert zusammenfassen. Diese Antworten basieren auf öffentlich zugänglichen Inhalten, verlinken jedoch oft nur reduziert auf die Ursprungsseiten.

Die Folge ist ein messbarer Rückgang der organischen Klicks – laut Similarweb (2025) um bis zu 40 Prozent in betroffenen Kategorien wie Anleitungen, Gesundheitsinformationen und Definitionen. Der Rückgang hängt vom Thema und der Branche ab, ist aber in fast allen Bereichen messbar. Schuld daran ist nicht etwa SEO, sondern die Tatsache, dass Google seine Nutzer länger auf den eigenen Seiten hält und versucht, so viele Antworten wie möglich selbst zu geben.

Mit der AI Mode bietet Google (aktuell nur in den USA) zusätzlich eine rein dialogorientierte Suche, vergleichbar ChatGPT. Nutzer können ihre Anfragen iterativ verfeinern und erhalten Antworten, die über Overviews hinausgehen. Um dort aufzutauchen müssen Inhalte nicht nur thematisch relevant, sondern auch modular strukturiert und semantisch konsistent sein. Klassische SEO-Landingpages verlieren an Bedeutung, wenn Nutzer alle Antworten ohne einen einzigen Klick direkt in der KI-Oberfläche bekommen.

Gemini 2.5: Das Herzstück der Google KI

Gemini ist Googles öffentlich zugängliches, multimodales KI-Modell. Die aktuelle Version, Gemini 2.5, wurde im Juni 2025 veröffentlicht. Sie verarbeitet Text, Bilder, Video, Audio und Code – gleichzeitig und im selben Anfragekontext. In der Enterprise-Version (über Vertex AI) erlaubt das Modell Eingabekontexte von bis zu zwei Millionen Tokens.

Gemini ist nativ mit der Google-Suche verbunden und hat Zugriff auf aktuelle Webinhalte. Es kommt in unterschiedlichen Varianten zum Einsatz:

• Gemini Ultra: für hochkomplexe Spezialanwendungen
• Gemini Pro: Standardmodell für Webanwendungen und die Gemini-App
• Gemini Nano: ressourcenschonend für Android- und Pixel-Geräte

Als Plattform ist Gemini tief in Googles Infrastruktur verankert: in der Suche, Google Workspace (Docs, Gmail, Sheets), auf Pixel-Geräten, in Google Cloud (Vertex AI) und als personalisierter Assistent über die Gemini-App. Diese vollständige vertikale Integration unterscheidet Google klar von Wettbewerbern wie OpenAI oder Microsoft und gibt Google einen bedeutenden Vorsprung.

Während OpenAI immer noch viel Geld verbrennt, hat Google bereits Produkte und ein funktionierendes Geschäftsmodell aufgebaut und profitiert dabei von der marktradikalen Ausrichtung der aktuellen US-Regierung, die kein Interesse an einer Regulierung der Technologie zeigt und die EU sogar angreift, weil sie mit ihrem EU AI Act eine Regulierung plant, um unterschiedliche Interessen auszugleichen.

Vergleich von Gemini mit ChatGPT

Während GPT-4o von OpenAI ursprünglich als textbasiertes Modell entwickelt wurde und Multimodalität erst nachträglich integriert bekam, wurde Gemini von Anfang an multimodal konzipiert. ChatGPT kann in der kostenpflichtigen Version über Browsing-Funktionen auf Webdaten zugreifen – Gemini hingegen ist direkt mit Google Search verbunden. Beide Systeme arbeiten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, jedoch mit unterschiedlichen Datenquellen und Aktualitätsgraden.

OpenAI agiert primär als Modellanbieter, Microsoft nutzt GPT über Copilot in Office-Produkten. Google dagegen kontrolliert Modell, Plattform und Produkt gleichzeitig. Das macht Inhalte, die auf Google basieren, besonders sensibel: Sie können in Overviews zitiert werden, ohne dass ein Klick auf die Quelle erfolgt.

Vergleich KI	Gemini 2.5 (Google)	GPT-4o (Openai)
Veröffentlichung	Juni 2025	Mai 2024 (GPT-4o)
Entwickler	Google DeepMind	OpenAI
Modellarchitektur	Eigenentwickelte multimodale Architektur	GPT-4o, Multimodalität auf GPT-4-Basis
Multimodalität	Nativ: Text, Bild, Video, Audio, Code gleichzeitig verarbeitbar	Nativ: Text, Bild, Audio; nicht vollständig simultan
Kontextlänge (Tokens)	Bis zu 2 Mio Tokens (Vertex AI, Ultra-Version)	Bis zu 128k Tokens
Zugriff auf Webdaten	Standardmäßig über Google Search	Nur mit aktivierter Browsing-Funktion (nur Plus-Nutzer)
Produktintegration	Suche, Workspace, Android, Pixel, Gemini-App, Vertex AI	ChatGPT-App, API, Microsoft 365 (Copilot), Bing
Mobile Version	Gemini Nano (lokal auf Android/Pixel-Geräten)	Keine native Geräteintegration
Preismodell	Kostenlos (eingeschränkt), Gemini Advanced über Google One ab ca. 20 €/Monat	Kostenlos (GPT-3.5), GPT-4o über ChatGPT Plus (20 $/Monat)
Fehlerrisiken / Halluzinationen	Bestehen weiterhin, abhängig vom Anwendungsfall	Bestehen weiterhin, v. a. bei komplexen Fakten oder Quellenfragen

Zwar erlaubt Gemini die Verarbeitung deutlich größerer Datenmengen, doch die Antworten fallen bei Gemini im direkten Vergleich zu ChatGPT häufig knapper und häufig auch fehlerhafter aus. Für die Textproduktion ist ChatGPT also weiterhin die bessere Wahl.

Egal mit welchem Modell man arbeitet: jeder Output muss überprüft werden, die Fehler liegen häufig im Detail und keines der Modelle ist so gut, vollständig automatisiert und zuverlässig Text produzieren zu können. Auch Übersetzungen sind nicht so verlässlich, dass man künftig auf Menschen verzichten könnte.

KI ersetzt also bis auf weiteres keine gut ausgebildeten Fachleute, allenfalls klar abgesteckte Routineaufgaben erledigen die Modelle einigermaßen zuverlässig. Gute Entscheidungen können sie allerdings nicht treffen und Entscheidungen sind die Basis jeder kreativen Arbeit, aber auch wichtig in der Rechtssprechung oder der Bewertung von Sachverhalten. Der Mensch ist weiterhin für viele Aufgaben nicht ersetzbar aufgrund seiner Kompetenzen, die weit über rein statistische Berechnungen hinausgehen.

Deshalb sind KI-Anbieter auch weiterhin auf Experten-Content angewiesen, der im Web von Millionen Menschen bereit gestellt wird und auf die die Modelle aktuelle zugreifen.

Anpassung der SEO-Strategie: Neue Prioritäten für Content-Ersteller

Die neue Suchlogik erfordert ein strategisches Umdenken. Inhalte müssen nicht mehr nur auf Rankings abzielen, sondern darauf, von der KI erkannt und inhaltlich verarbeitet zu werden. Durch die Tatsache, dass mit KI-Tools spielend leicht Text erzeugt werden kann, sorgt dafür, dass ein Großteil im Web veröffentlichter Texte heute automatisiert mit KI erzeugt wird. Um die Spreu vom Weizen zu trennen hat Google viele Hürden eingebaut, um in Suchmaschinen berücksichtigt zu werden.

Inhaltliche Qualität
Texte müssen präzise, vollständig und sachlich formuliert sein. Inhalte mit reinem Keyword-Fokus oder semantischer Redundanz werden kaum noch berücksichtigt.

Semantische Struktur
Klare Gliederung mit Zwischenüberschriften, Fragesätzen, logisch aufgebauten Abschnitten und konsistenter Terminologie verbessert die maschinelle Erfassbarkeit.

Vertrauenswürdigkeit (E-E-A-T)
Google bewertet Inhalte weiterhin anhand von Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Relevante Faktoren sind u. a. Autorennennung, Quellenbelege, Aktualität und inhaltliche Tiefe.

Technische Voraussetzungen
Strukturierte Daten (Schema.org), Mobile-Optimierung, Core Web Vitals, saubere Indexierung und eine technisch valide Seitenstruktur sind Voraussetzungen für Auffindbarkeit und KI-Integration.

Kontextuelle Nutzbarkeit
Inhalte müssen als Teil von Antwortketten funktionieren. Dialogfähige Content-Formate wie FAQs, definierte Begriffserklärungen und modulare Textbausteine werden wichtiger.

Multi-Channel-Denken: Sichtbarkeit außerhalb von Google

Zero-Click-Suchen nehmen zu, die Abhängigkeit vom organischen Traffic steigt. Um dem entgegenzuwirken, sollten Inhalte zusätzlich auf anderen Kanälen sichtbar gemacht werden:

• Newsletter, Social Media, Branchenplattformen
• Direktzugriffe über starke Markenbildung
• Sichtbarkeit auf YouTube, LinkedIn, Reddit oder in Podcasts
• Technische Kontrolle über Sichtbarkeit in AI Overviews (robots.txt)

Zudem empfiehlt sich die Nutzung von Tools zur Logfile-Analyse und Monitoring der Einbindung eigener Inhalte in generative Suchergebnisse. Die Google Search Console zeigt nur eingeschränkt, wie KI-Systeme Inhalte verwenden.

Offene Fragen: Marktverhalten, Transparenz, Kontrolle

Googles Integration von Gemini in eigene Produkte steht unter regulatorischer Beobachtung. Im laufenden US-Kartellverfahren wird geprüft, ob Google eigene Inhalte systematisch bevorzugt und Wettbewerber benachteiligt. Auch die Frage, ob AI Overviews Inhalte rechtskonform nutzen, ohne Lizenz oder vertragliche Vereinbarung, ist bisher ungeklärt.

Ein weiteres Problem ist die fehlende Kontrolle über die Datennutzung: Nutzer geben in Workspace, der Gemini-App oder in der Suche Informationen preis, ohne zu wissen, ob diese langfristig ins Modelltraining einfließen. Die Löschung solcher Daten ist technisch kaum möglich.

Technische Risiken und Halluzinationen

Trotz Fortschritten ist auch Gemini nicht fehlerfrei. Generative KI ist mit hohen Risiken verbunden, durch die Eigenschaft, jede Frage auf Basis von Wahrscheinlichkeiten zu beantworten.

Beispiele wie die fiktive Diagnose eines „basilar ganglia stroke“ durch Med-Gemini zeigen, dass auch spezialisierte KI-Systeme falsche Informationen erzeugen können.

Zudem bleibt das System anfällig für Prompt-Injection, Missbrauch im Kontext von Smart Devices und funktionale Intransparenz. Damit ist die Anwendung im geschäftlichen Bereich nach wie vor nur in stark begrenzter Form möglich und KI-Experten wie der ehemalige META-Entwickler Georg Zoeller gehen derzeit nicht davon aus, dass sich dieses Problem beheben lässt, da es systemimmanent ist. Auch Google wird sich auf Dauer keine riesige Sicherheitslücke leisten können.

Google KI spielt künftig eine zentrale Rolle

Die Google-Suche entwickelt sich von einem Index verlinkter Inhalte zu einem Antwortsystem, das Inhalte aggregiert, gewichtet und direkt ausgibt. Wer in diesem System sichtbar bleiben will, muss Inhalte nicht nur suchmaschinengerecht, sondern auch modellfähig aufbereiten.

Klassisches SEO bleibt trotzdem relevant – insbesondere bei transaktionalen oder lokal ausgerichteten Suchen oder komplexeren Fragen, die menschliche Antworten brauchen. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Struktur, Quellenlage und maschinelle Lesbarkeit. Die Zukunft der SEO liegt in der Schnittstelle zwischen Content und Modell. Wer frühzeitig versteht, wie generative KI Inhalte auswählt, bewertet und zitiert, sichert langfristig Sichtbarkeit, auch ohne Klick.