SEO lernen in Zeiten von KI. Lohnt sich das noch?

Zuerst veröffentlicht am 28. Juni 2023. Zuletzt überarbeitet am 18. Juli 2023.

SEO ist tot.

Ist doch klar, oder? Schließlich gibt es ja jetzt ChatGPT. Wenn ein Chatbot alle Fragen meiner potenziellen Kund*innen beantworten kann, wozu sollten sie dann noch Suchmaschinen benutzen? Und warum sollte man seine Inhalte dann noch für Suchmaschinen optimieren?

Seit dem kometenartigen Einschlag von ChatGPT gehört SEO zu den vielen Bereichen, in denen sich schlagartig Zukunftsängste breitmachen. Und garantiert nicht ganz ohne Grund. Aber wer sich schon eine Weile mit Suchmaschinenoptimierung beschäftigt, erlebt es nicht zum ersten Mal, dass die gesamte SEO-Branche für tot erklärt wurde.

Als Google SEO begraben hat

Vor gut 10 Jahren gab es schonmal eine Phase, in der SEOs in Scharen in Panik verfallen wollten. Die Schreckgespenster damals hatten so friedliche Namen wie Panda, Penguin und Hummingbird und kamen von Google selbst. Mit den nach sympathischen Tieren benannten Algorithmus-Updates des Suchmaschinen-Giganten verloren nämlich viele massiv SEO-optimierte Seiten ihre Rankings, und Google leitete damit tatsächlich eine Zeitenwende ein. Aber war das das Ende von SEO?

Mitnichten. Und irgendwie doch. SEO, wie man es früher verstanden hat, ist mit den drei genannten Updates 2011, 2012 und 2013 schrittchenweise tatsächlich gestorben. Zum Glück. Denn die mit Keywords vollgestopften Textwüsten, die Anfang dieses Jahrtausends als heiliger SEO-Gral betrachtet wurden, wollte in Wirklichkeit ja niemand haben. Googles Algorithmus ist schlauer geworden, menschlicher, und bewertet Inhalte nicht mehr nur nach reiner Keyword-Dichte, sondern nach komplexen semantischen Kriterien. Semantische Indexierung heißt das. Und es hat SEO als solches nicht getötet, aber massiv verändert.

Aber diesmal wirklich, oder?

Nun stirbt SEO also wieder. Diesmal heißt die Totengräberin KI und diesmal hat man das Gefühl, dass das unmöglich Geglaubte tatsächlich wahr werden könnte. Schließlich können KI-Werkzeuge auch Dinge, die man noch vor kurzem kaum für möglich gehalten hat.

Und ja, was beispielsweise ChatGPT kann, ist durchaus beeindruckend.

Aber alle denkbaren Fragen beantworten? Wirklich?

Kann ChatGPT alle Fragen beantworten?

Wenn du selber schon mit KI-Tools herumexperimentiert hast, hast du sicherlich gemerkt, dass sie es mit der Wahrheit nicht so genau nehmen. Das hat auch seinen Grund.

Denn das GPT-Modell, das all diesen Tools zugrundeliegt, ist keine logisch strukturierte Datenbank, die Fakten, Daten, Wissen und sämtliche Verknüpfungen dazwischen speichert, sondern ein Sprachmodell. Und es lohnt sich, sich genauer damit zu befassen, was das heißt, und was daraus folgt. Denn so sehr man auch in manchen Bubbles tagtäglich darüber liest: Für die meisten von uns sind KI-Werkzeuge noch ziemlich fremd.

Was würdest du tun, wenn ein Alien an deiner Haustür klingelt und bei dir einziehen möchte?

Eine gute Idee wäre es wohl, erst einmal mehr über ihn zu erfahren. Wo kommt er her, wie unterscheidet er sich von den dir bekannten Lebensformen, was kann er – und was nicht?

Der aufsehenerregendste Alien derzeit ist wohl ChatGPT. Und deshalb schauen wir uns den erstmal etwas genauer an.

Was genau ist eigentlich ChatGPT?

Die häufigste Antwort wird wohl sein: Eine KI. Hm. Nicht falsch, aber wenig hilfreich. Denn Künstliche Intelligenz ist ein verdammt weites Feld. Deutlich besser getroffen ist das Werkzeug als Conversational AI. Denn den Kern dieser Künstlichen Intelligenz bildet Sprache. Und die Kernkompetenz von ChatGPT ist es, Konversationen zu führen.

Visualisierung einer einfachen Markow-Kette, mit der Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten zukünftiger Ereignisse angegeben werden können. | Grafik: Joxemai4, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons

Das von Open AI entwickelte und dem Chatbot zugrundeliegende GPT (Generative Pre-Trained Transformer) ist ein LLM, ein Large Language Model. Und es tut eigentlich nichts anderes, als Wörter vorherzusagen.

Auf ein Wort folgt ein nächstes und ein nächstes und noch eins. Daraus entsteht ein Text, und meistens klingt der ziemlich plausibel. Meistens. Denn nicht selten erzählen Tools wie ChatGPT auch schlicht nicht die Wahrheit. Weil wir KIs gerne menschliche Eigenschaften zuschreiben, sagen wir dann, dass sie “halluzinieren”. Und das tun sie gewaltig.

Dass ein Chatbot nett klingenden, aber gänzlich erfundenen Blödsinn erzählt, ist kein böser Wille, sondern liegt im Modell begründet. Die Künstliche Intelligenz weiß es nicht besser. Denn sie baut ihre Antworten nicht auf Basis deterministischer, semantisch und logisch strukturierter Daten, sondern schlicht nach dem Prinzip der Wahrscheinlichkeit.

Die Intelligenz, die dahintersteckt, besteht aus dem statistischen Wissen über ein unfassbar großes Textkorpus (das Textkorpus von GPT-3 umfasst knapp eine Milliarde Wörter). Auf Basis dieses statistischen Wissens bestimmt das LLM, welches Wort statistisch am wahrscheinlichsten auf die bisherigen folgt. Und wenn es mehrere mit gleicher Wahrscheinlichkeit gibt, dann wählt es per Zufall eines davon aus.

Eigentlich also ein Wunder, dass nicht noch viel häufiger Unfug herauskommt.

Komplex, komplexer, KI

Ich schrieb oben “schlicht nach dem Prinzip der Wahrscheinlichkeit”. Aber natürlich ist nichts an GPT schlicht. Und von Version zu Version weniger.

Zur reinen Textmasse, die mit jeder GPT-Version geradezu exponentiell zugenommen hat (über die Größe des GPT-4-Textkorpus hat Open AI sich bislang bedeckt gehalten), kommen natürlich jede Menge weitere Prozesse und Algorithmen hinzu.

Erinnerst du dich, dass das P in GPT für Pre-Trained steht? GPT wurde natürlich nicht einfach nur mit jeder Menge Text und ein paar Statistikformeln alleine gelassen, sondern trainiert. Und hier kommen wir von der reinen Datenverarbeitung in die KI, genauer ins Machine Learning bzw. Deep Learning.

Einer der zentralen Anteile daran ist, dass GPT trainiert wurde, auf Anweisungen zu hören (“Instruction Tuning”). Es versucht also, Anweisungen nachzukommen – und auch Fragen zu beantworten.

Aber trotz dieses Trainings hat GPT immer noch sehr klare Grenzen, in denen es Fragen (richtig) beantworten kann. Und auch das liegt darin begründet, wie das Modell funktioniert.

Ist GPT intelligent?

Gerne wird die “Intelligenz” von GPT daran festgemacht, dass es Tests bestehen kann. Stimmt, das kann es. Unter bestimmten Umständen.

In seiner Session auf der re:publica 23 hat tante das großartig auf den Punkt gebracht: KIs können standardisierte Tests bestehen. So weit, so beeindruckend. Die Voraussetzung ist allerdings: Die Ergebnisse waren in ihren Trainingsdaten enthalten. Wow. Großartige Leistung. Das ist ein bisschen, als dürftest du vor deiner Abiprüfung in die richtige Lösung hineinschauen. Wenn du die Prüfung dann noch versemmelst – nun, dann hast du vielleicht einfach ein zu schlechtes Gedächtnis.

Einer der gewaltigen Unterschiede zwischen einer KI und einem menschlichen Gehirn ist natürlich genau das: das Gedächtnis. Je mehr die KI mit Daten gefüttert wird, umso mehr lernt sie dazu. Sie vergisst nichts und ihr Datenspeicher scheint endlos.

Solange er regelmäßig aktualisiert wird.

GPT-3.5 war auf Daten bis September 2021 beschränkt. Und man merkte schnell, dass das KI-Tool mit Fragen zu aktuellen Ereignissen komplett überfordert war. Das sieht bei GPT-4 schon ganz anders aus und sicherlich kommen auch jetzt regelmäßig aktuelle Daten hinzu. Im Unterschied zu einer Suchmaschine sucht ein LLM aber nicht ständig das Netz nach aktuellen Informationen ab, so dass sie quasi in Echtzeit im Modell zur Verfügung stehen.

Womit wir bei den Unterschieden zwischen Conversational AI und Suchmaschinen wären.

Wie Conversational AI und Suchmaschinen mit Informationen umgehen.

Warum ChatGPT keine Suchmaschine ist

Ok, wir haben also gelernt, dass die Kernkompetenz von ChatGPT Konversationen sind. Die funktionieren zwar erschreckend gut, können aber auch gerne ins Land der Märchen abdriften. Mit Fakten, logischen Zusammenhängen oder gar Mathematik hat es die Conversational AI nicht so.

Und was ist die Kernkompetenz von Suchmaschinen?

Kurz gesagt: Aus den Massen an Informationen im Internet die besten (= hilfreichsten) Informationen zu einem Thema oder einer Frage herauszusuchen. 

Dafür indexieren Suchmaschinen die Inhalte von (derzeit vermutlich zwischen 30 und 50 Millionen) Webseiten (also einzelnen Seiten einer Website). Sie durchsuchen das Netz pausenlos nach neuen Inhalten, so dass sie neue Inhalte, wenn sie sie nur hoch genug priorisieren, nahezu in Echtzeit abholen und wiedergeben können.

Sie legen diese Informationen aber nicht nur einfach so irgendwo ab, sondern bewerten und verknüpfen sie. Und: Weil sie qua Konzept auf die Quellen ihrer Informationen verlinken, belegen sie ihre Informationen gleichzeitig auch (was nicht heißt, dass ihre Quellen immer seriös und objektiv belegbar sein müssen).

Wenn man sich diese Gegenüberstellung so anschaut, fragt man sich, warum überhaupt mit der Erfolgsgeschichte von ChatGPT das Ende von Google herbeigeredet wird. Denn so richtig viel haben Conversational AI und Suchmaschinen ja gar nicht gemeinsam. Wieso sollte man sie dann für denselben Zweck benutzen und gegeneinander austauschen?

Ehrlich gesagt glaube ich ja, dass das Austauschpotenzial zwischen KI und Suchmaschinen gar nicht so groß ist. Ich persönlich nutze ChatGPT für ganz andere Zwecke als Google & Co.

Was allerdings unermeßlich groß ist und noch gar nicht richtig angefangen hat, ist das Ergänzungspotenzial.

Denn Gegensätze ziehen sich bekanntermaßen an. Und je unterschiedlicher Large Language Models und Suchmaschinen-Indizes sind, umso besser können sie sich gegenseitig ergänzen.

Was also, wenn du dich in Zukunft gar nicht zwischen KI und Suchmaschine entscheiden musst? Sondern gleich beides in einem bekommst?

Hybrid-Suchen: Wenn Suchmaschinen und KI verschmelzen

Plugins für die KI: Erweiterungen für ChatGPT

Weil ein LLM nun mal ein Language Model bleibt, egal, wie groß es ist, ist es z.B für eine Suche nach Fakten hilfreich, es mit anderen Technologien zu verknüpfen. Und das passiert bereits im großen Stil. Seit Open AI ChatGPT für Plugins geöffnet hat, entstehen täglich neue Integrationen der KI mit anderen Diensten. Darunter auch mit Suchmaschinen. So kannst du zum Beispiel mit dem Plugin KeyMate.AI Search oder WebPilot das Web durchsuchen, mit Scraper die Inhalte einer Webseite über die Angabe der URL extrahieren oder mit TotalQuerySearch in über 70 Suchmaschinen gleichzeitig suchen. Direkt aus ChatGPT, so dass du mit den Ergebnissen darin direkt weiterarbeiten kannst.

KI-Werkzeuge werden also unter anderem Suchmaschinen oder ihre Ergebnisse integrieren. Aber auch in der anderen Richtung hat eine Verschmelzung bereits angefangen.

KI in der Suche: LLMs als Bestandteil von Google, Bing & Co.

Microsoft hat sich mit milliardenschweren Investitionen an Open AI beteiligt. Und prompt ChatGPT in seine Suchmaschine Bing integriert. Wenn du Bing in Microsoft Edge benutzt und mit einem Microsoft-Konto angemeldet bist, kannst du dir schon jetzt mit der Chat-Funktion Fragen von der KI beantworten lassen.

Und natürlich ist Google genausowenig untätig. Im Mai 2023 stellte das Unternehmen auf der Google I/O neue KI-gestützte Features vor. Den Magic Editor für Fotos, die Immersive View für die Routenplanung, Fine-Tuning-Möglichkeiten für Googles Large Language Model PaLM2 und natürlich neue Features für Bard, die ChatGPT-Alternative aus dem Hause Google. Und es schaltete Bard für Nutzer in zahlreichen Ländern frei. Für Deutschland und Europa – möglicherweise aufgrund des AI Act – allerdings (noch) nicht. Seit Mitte Juli 2023 nun auch in Deutschland und Europa.

Was uns hier im SEO-Kontext besonders interessiert, ist aber natürlich die Suche. Und auch in die wird natürlich (noch mehr) KI einfließen. Googles Suchergebnisse werden sich in Zukunft drastisch verändern, davon ist wohl auszugehen. Aktuell experimentiert Google mit der Search Generative Experience (SGE): einer mit generativer AI angereicherten Suche.

Wie genau die neue Google-Suche aussehen wird, damit beschäftigen wir uns in Zukunft nochmal ausführlicher. An dieser Stelle nur so viel: Die Suche wird AI Snapshots mit zusammengefassten Antworten enthalten oder sogar in den Vordergrund stellen. Und an vielen anderen Orten in den Suchergebnissen KI-generierte Inhalte ausspielen.

Was bedeutet das für SEO?

Wenn es weniger Austausch-, aber dafür mehr Ergänzungspotenzial gibt, und Suchmaschinen auf AI-Snapshots und andere mit Generative AI angereicherte Suchergebnisse setzen, liegt die Gefahr für SEO wohl weniger darin, dass es in Kürze keine Suchmaschinen mehr geben wird, sondern eher, dass man innerhalb der Suchergebnisseiten (SERPs) mit Inhalten aus Conversational- AI-Tools konkurrieren muss. “Klassische” Suchergebnisse werden in vielen Fällen weit nach unten rutschen und an Aufmerksamkeit und Klicks verlieren. Zero Click Searches, also Suchen, die bereits auf der Suchergebnisseite enden, weil Google die Antwort auf die Frage dort bereit selber liefert, werden wohl weiter zunehmen.

Und mit eigenen, klickbaren Inhalten im oberen Teil der Suchergebnisse zu landen und dann auch noch Besucher darüber zu erhalten, wird immer schwieriger werden. Je nach Suche.

Manche Keywords sind für SEO schon heute verloren. Wörterbücher, Lexika, Währungs-, Zeitzonen- oder andere Rechner haben schon heute schwer damit zu kämpfen, dass Google die Antwort auf eine Suchanfrage direkt im SERP gibt.

Eine Seite auf solche Keywords zu optimieren, ist also schon seit längerem vergebene Liebesmüh.

Die Anzahl solcher Keywords wird sich also mit der Einbindung KI-generierter Antworten in die SERPs drastisch erhöhen. Aber welche werden das sein?

Momentan kann man darüber nur spekulieren. Oder mehr oder weniger gut begründete Hypothesen aufstellen. So lässt sich zum Beispiel vermuten, dass Featured Snippets der KI-Erweiterung als erstes zum Opfer fallen werden, weil sie in Zukunft direkt von Bard kommen. Das führt Johannes Beus von Sistrix in seiner Risikobewertung für Google Bard sehr nachvollziehbar aus.

Heißt das, SEO macht noch weniger Sinn?

Nein, es heißt eigentlich: Du brauchst SEO mehr denn je. Und zwar richtig verstandenes SEO.

• Du solltest wissen, wie deine potenziellen Kund*innen ticken, was sie brauchen, was sie suchen, wofür sie sich interessieren.
• Du solltest verstehen, wie Suchmaschinen funktionieren, welche Inhalte sie wie verarbeiten und vor allem ausgeben, und welche Rolle KI dabei spielt.
• Du solltest verschiedene Arten von Suchintentionen unterscheiden können und abschätzen lernen, welche Suchanfragen in der Suche wie behandelt werden und was das für die Darstellung der Ergebnisse bedeutet.
• Du solltest deine Sichtbarkeitsstrategie breit aufstellen, SEO, Social Media und andere Kanäle miteinander verknüpfen und ineinander greifen lassen.
• Und natürlich solltest du auch die Potenziale und Einsatzmöglichkeiten der vorhandenen KI-Werkzeuge kennen, damit du weißt, wo und wie sie dich bei deinen SEO-Aktivitäten unterstützen können – und wo nicht.

Was du nicht tun solltest:

Das Netz mit Billig-Content überschwemmen, nur weil du ihn dir gerade schnell und kostengünstig von ChatGPT schreiben lassen kannst.

Das mag vielleicht sogar kurzfristige Erfolge bringen – mittel- und langfristig wird Suchmaschinen gar nichts anderes übrig bleiben, als solche Inhalte noch stärker herauszufiltern und von qualitativ hochwertigen Inhalten abzugrenzen. Dann hilft es, wenn du mit deinen Inhalten auf der richtigen Seite stehst.

Den Kopf in den Sand stecken.

Ich bin sehr zuversichtlich, dass es eine SEO-Welt nach KI geben wird. Die wird anders aussehen als früher, ja. Aber nicht zwangsläufig schlechter. Und um dich darin zurechtzufinden, brauchst du Wissen, mehr denn je.

Deshalb: Ja, SEO lernen lohnt sich noch. SEO verstehen und in SEO denken umso mehr.

KI/ciq

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Dr. Katja Flinzner

Textnerd, Teilzeit-Techie und Teejunkie. Sitzt an der Schnittstelle von Content und SEO und bringt komplexe digitale Themen in Fachartikeln, Workshops und Online-Kursen auf den Punkt. Bloggt seit über 20 Jahren und schreibt heute hauptsächlich über SEO, Content Marketing, Web und andere digitale Themen.

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