So funktionieren KI-Suchmaschinen
Funktionsweise von KI-Suchmaschinen wie Perplexity, SearchGPT, Google AI-Overviews und Co.
- Wie funktionieren KI-Suchmaschinen?
- 1️⃣ Verarbeitung der Suchanfrage – NLP: Tokenisierung, Normalisierung, Entitätserkennung
- 2️⃣ Erweiterung der Suchanfrage – LLM: Ergänzung von Synonymen und verwandten Begriffen
- 3️⃣ Index-Suche – Suchalgorithmus: Suche nach Übereinstimmungen im Index
- 4️⃣ Ranking der Ergebnisse – Suchalgorithmus & LLM: Bewertung von Relevanz
- 5️⃣ Darstellung der Ergebnisse – NLP & LLM: Relevante Textausschnitte & Kohärente Darstellung
- 6️⃣ Mögliche Folgefragen – LLM: Beibehaltung des Kontexts für Folgefragen
- So sollten SEO-Verantwortliche jetzt handeln
KI-Suchmaschinen revolutionieren die Art und Weise, wie wir Informationen im Internet finden. Sie nutzen fortschrittliche Technologien der Künstlichen Intelligenz, um Suchanfragen effizienter und präziser zu verarbeiten. Der Prozess beginnt mit der Eingabe der Suchanfrage durch den Nutzer.
Nach der Eingabe wird die Suchanfrage mittels Natural Language Processing (NLP) analysiert. Dieser Schritt umfasst mehrere wichtige Prozesse:
- Tokenisierung: Der Text der Suchanfrage wird in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokens können Wörter, Phrasen oder sogar einzelne Zeichen sein und dienen als Grundlage für die weitere Analyse (DigitaleTransformation Weiterbildung).
- Normalisierung: Die Tokens werden standardisiert, indem beispielsweise Groß- und Kleinschreibung vereinheitlicht, Sonderzeichen entfernt und Wörter auf ihre Grundform (Lemmatisierung) zurückgeführt werden. Dies erleichtert die anschließende Verarbeitung und den Abgleich mit gespeicherten Daten (IntraFind).
- Entitätserkennung: In diesem Schritt werden spezifische Informationen wie Namen von Personen, Orten oder Organisationen identifiziert. Die Erkennung solcher Entitäten ermöglicht es der Suchmaschine, den Kontext der Anfrage besser zu verstehen und relevantere Ergebnisse zu liefern (SEM Deutschland).
Nach der initialen Verarbeitung der Suchanfrage erweitern KI-Suchmaschinen diese mithilfe von Large Language Models(LLMs). Dieser Schritt zielt darauf ab, die Suchanfrage zu verfeinern und relevantere Ergebnisse zu liefern.
- Synonyme identifizieren: LLMs erkennen alternative Begriffe, die dieselbe oder eine ähnliche Bedeutung wie die ursprünglichen Suchbegriffe haben. Dadurch werden Suchergebnisse berücksichtigt, die unterschiedliche Terminologien verwenden, aber denselben Inhalt behandeln (Google for Developers).
- Verwandte Begriffe ergänzen: Neben Synonymen identifizieren LLMs auch thematisch verwandte Begriffe, die im Kontext der Suchanfrage relevant sein könnten. Dies ermöglicht es, ein breiteres Spektrum an Informationen abzudecken und dem Nutzer umfassendere Ergebnisse zu präsentieren (One22).
Durch diese Erweiterung der Suchanfrage können KI-Suchmaschinen die Intention des Nutzers besser erfassen und eine vielfältigere und präzisere Auswahl an Suchergebnissen bereitstellen.
Nach der Erweiterung der Suchanfrage durchsucht die KI-Suchmaschine ihren Index nach passenden Inhalten. Der Index ist eine strukturierte Datenbank, die Informationen über Webseiten und deren Inhalte enthält. Suchalgorithmen spielen hierbei eine entscheidende Rolle:
- Durchsuchen des Index: Der Algorithmus gleicht die verarbeiteten Suchbegriffe mit den im Index gespeicherten Daten ab, um relevante Dokumente zu identifizieren. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Suche, da nicht das gesamte Internet in Echtzeit durchsucht werden muss (Digital Check NRW).
- Bewertung der Relevanz: Anhand verschiedener Kriterien, wie der Häufigkeit der Suchbegriffe, ihrer Position im Text und der Qualität der verlinkten Seiten, bewertet der Algorithmus die Relevanz der gefundenen Dokumente (AIContentfy).
Durch diesen Prozess liefern KI-Suchmaschinen präzise und relevante Ergebnisse, die auf die spezifischen Anforderungen und Intentionen der Nutzer abgestimmt sind.
Nach der Identifizierung potenziell relevanter Dokumente erfolgt das Ranking der Suchergebnisse. Dieser Prozess bestimmt die Reihenfolge, in der die Ergebnisse dem Nutzer präsentiert werden, basierend auf ihrer Relevanz zur Suchanfrage. Sowohl traditionelle Suchalgorithmen als auch Large Language Models (LLMs) spielen hierbei eine entscheidende Rolle:
- Kombination von Suchalgorithmus und LLMs: Durch die Integration von LLMs in den Ranking-Prozess können Suchmaschinen die semantische Bedeutung und den Kontext von Inhalten besser erfassen. Dies führt zu einer präziseren Bewertung der Relevanz und somit zu einer verbesserten Nutzererfahrung (Techopedia).
Durch diese Kombination aus traditionellen Suchalgorithmen und fortschrittlichen LLMs können KI-Suchmaschinen die relevantesten und nützlichsten Informationen für den Nutzer priorisieren und präsentieren.
Nach der Bewertung und dem Ranking der Suchergebnisse konzentrieren sich KI-Suchmaschinen darauf, die Informationen dem Nutzer in einer klaren und verständlichen Weise zu präsentieren. Hierbei kommen Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) zum Einsatz, um relevante Textausschnitte auszuwählen und diese kohärent darzustellen:
- Auswahl relevanter Textausschnitte: NLP-Techniken identifizieren die wichtigsten Passagen innerhalb der gefundenen Dokumente, die direkt auf die Suchanfrage des Nutzers eingehen. Dies ermöglicht es, dem Nutzer sofort die relevantesten Informationen anzuzeigen, ohne dass er das gesamte Dokument durchsuchen muss.
- Kohärente Darstellung: LLMs generieren aus den ausgewählten Textausschnitten verständliche und zusammenhängende Zusammenfassungen. Dadurch erhält der Nutzer prägnante Antworten auf seine Anfrage, was die Effizienz der Informationssuche erhöht.
Durch die Kombination dieser Technologien bieten KI-Suchmaschinen ein verbessertes Nutzererlebnis, indem sie nicht nur relevante Ergebnisse liefern, sondern diese auch in einer leicht verständlichen und nutzerfreundlichen Form präsentieren.
Ein herausragendes Merkmal moderner KI-Suchmaschinen ist ihre Fähigkeit, den Kontext einer Suchanfrage über mehrere Interaktionen hinweg zu bewahren. Dies ermöglicht es Nutzern, Folgefragen zu stellen, ohne den gesamten Kontext erneut erläutern zu müssen. Large Language Models (LLMs) spielen hierbei eine entscheidende Rolle:
- Kontextbewusstsein: LLMs sind in der Lage, den Verlauf einer Konversation zu speichern und zu verstehen. Dadurch können sie Folgefragen im Zusammenhang mit vorherigen Anfragen interpretieren und entsprechend präzisere Antworten liefern. Weitere Details finden Sie im Tenthe AI Directory.
- Dynamische Interaktion: Durch die Beibehaltung des Gesprächskontexts können Nutzer ihre Suchanfragen schrittweise verfeinern. Dies führt zu einer natürlicheren und effizienteren Interaktion mit der Suchmaschine, ähnlich einem Dialog mit einem menschlichen Experten. Mehr dazu bei Unite.
- Verbesserte Nutzererfahrung: Die Fähigkeit, den Kontext zu behalten, reduziert die Notwendigkeit für redundante Eingaben und ermöglicht es der Suchmaschine, relevantere und maßgeschneiderte Informationen bereitzustellen. Dies steigert die Zufriedenheit und Effizienz für den Nutzer. Eine Analyse dazu bietet jungkonzept.
Durch diese kontextbewusste Verarbeitung revolutionieren KI-Suchmaschinen die Art und Weise, wie wir Informationen suchen und erhalten, indem sie eine interaktive und benutzerzentrierte Erfahrung bieten.
Die zunehmende Verbreitung von KI-Suchmaschinen stellt SEO-Verantwortliche vor neue Herausforderungen – und eröffnet gleichzeitig spannende Chancen. Um in dieser dynamischen Landschaft erfolgreich zu bleiben, sollten folgende Schritte priorisiert werden:
- 1.Fokus auf hochwertige Inhalte mit Mehrwert: KI-Suchmaschinen priorisieren Inhalte, die nicht nur relevante Keywords enthalten, sondern auch echten Mehrwert bieten. Investieren Sie in Content, der Fragen klar beantwortet und thematische Tiefe zeigt.
- 2.Semantische Optimierung: Da KI-Systeme Synonyme und verwandte Begriffe erkennen, sollte Content semantisch vielfältig gestaltet sein. Verwenden Sie themenrelevante Begriffe und Variationen, um von den erweiterten Algorithmen besser erfasst zu werden.
- 3.Strukturierte Daten nutzen: KI-Suchmaschinen greifen verstärkt auf strukturierte Daten zurück, um Inhalte besser zu verstehen. Implementieren Sie Schema.org-Markups, um wichtige Informationen hervorzuheben und die Sichtbarkeit zu erhöhen.
- 4.Nutzerintention verstehen: KI-Suchmaschinen analysieren Suchanfragen kontextuell. Erstellen Sie Inhalte, die verschiedene Nutzerintentionen abdecken – von informativ bis transaktional – und optimieren Sie diese für spezifische Suchanfragen.
- 5.Langfristige SEO-Strategien entwickeln: Der Fokus auf langfristige Themen und Evergreen-Inhalte wird wichtiger denn je. Inhalte, die kontinuierlich relevant bleiben, bieten stabile Rankings und können von KI-Algorithmen immer wieder bevorzugt werden.
- 6.Mit den Trends gehen: Bleiben Sie über neue Entwicklungen bei KI-Suchmaschinen informiert. Tools wie SearchGPT und Perplexity könnten bald zum Alltag vieler Nutzer gehören. Experimentieren Sie frühzeitig, um die Chancen dieser Plattformen zu nutzen.
SEO entwickelt sich mit den Technologien weiter. Unternehmen, die sich anpassen und innovative Ansätze verfolgen, werden von den Veränderungen profitieren und ihre Sichtbarkeit in der neuen Suchlandschaft erfolgreich sichern.
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