KI-Übersichten: Mit AI Overviews und Anzeigen deine Sichtbarkeit gezielt steigern

Die Google Suche und damit das gesamte digitale Marketing erlebt derzeit ihre bedeutendste Umwälzung seit über einem Jahrzehnt.

Mit der Einführung der Google AI Overviews (AIO) wird die Suchergebnisseite (Search Engine Results Page, SERP) von Grund auf neu definiert.

Die seismische Verschiebung in der Google-Suche

Dies ist keine inkrementelle Anpassung oder ein weiteres Feature-Update; es ist eine fundamentale Neuausrichtung der Art und Weise, wie Informationen gesucht, synthetisiert und konsumiert werden.

Für dich als Unternehmen, Marke oder Marketingverantwortliche/r ist das Verständnis und die Anpassung an diese neue Realität nicht länger eine Option, sondern eine strategische Notwendigkeit für zukünftiges Wachstum und Sichtbarkeit.

Die AIOs, die an der prominentesten Stelle der SERP platziert sind, verändern das Nutzerverhalten und machen eine Neubewertung etablierter SEO- und PPC-Strategien notwendig.

Dein strategischer Leitfaden

Dieser Leitfaden dient als dein umfassendes strategisches Playbook, um in der Ära der AI Overviews nicht nur zu bestehen, sondern erfolgreich zu sein.

Du erhältst klare, umsetzbare Strategien, um sowohl deine organische Präsenz als auch deine bezahlten Kampagnen für diese neue Umgebung zu optimieren.

Teil 1: Die neue Suchlandschaft: Was sind Google AI Overviews?

1.1 Von SGE zu AIO: Die Evolution der KI-gestützten Suche

Der Weg zu den heutigen AI Overviews begann im Mai 2023 auf der Google I/O-Konferenz mit der Vorstellung des „Search Generative Experience“ (SGE) Experiments. SGE war ein optionales Testfeld in den Search Labs, das den Nutzern einen ersten Einblick in die Zukunft der generativen KI in der Suche bot. Im Mai 2024 wurde das Experiment offiziell beendet und das Feature unter dem Namen „AI Overviews“ (AIO) für Nutzer in den USA ausgerollt, mit einer schrittweisen globalen Expansion in den folgenden Monaten.

Diese KI-Übersichten werden von hochentwickelten, speziell für die Suche angepassten Versionen von Googles Gemini-Modellen angetrieben. Diese Modelle sind in der Lage, mehrstufige logische Schlussfolgerungen zu ziehen und komplexe Anfragen zu verstehen. Der Kernzweck von AIOs ist es, den Nutzern eine schnelle, von KI generierte Zusammenfassung der wichtigsten Informationen zu ihrer Suchanfrage zu liefern. Diese Zusammenfassung wird aus einer Vielzahl von Webquellen synthetisiert, um insbesondere komplexe Fragen effizienter zu beantworten, als es durch das Klicken auf mehrere einzelne Links möglich wäre. 

1.2 Anatomie und Funktionsweise einer AI Overview

Eine AI Overview erscheint an der prominentesten Stelle der SERP, in der sogenannten „Position Null“, noch über den traditionellen organischen Suchergebnissen und häufig sogar über den bezahlten Anzeigen. Diese Platzierung manifestiert die zentrale Bedeutung der AI Overviews in der neuen Suchhierarchie.

• Die KI-generierte Zusammenfassung: Ein oder mehrere Absätze, die eine direkte Antwort auf die Suchanfrage geben.
• Schlüsselpunkte (Key Points): Oft als Aufzählungspunkte formatierte Kernaussagen, die jeweils mit einem Link zu einer Quell-Website versehen sind.
• Erweiterbare Abschnitte: Ein „Mehr anzeigen“ („Show More“)-Button, der es Nutzern ermöglicht, eine detailliertere Antwort zu erhalten, ohne die SERP zu verlassen.
• Quellen-Karussell: Ein Karussell von klickbaren Links zu den Websites, die zur Erstellung der Zusammenfassung herangezogen wurden.

Der entscheidende Unterschied zu den bekannten Featured Snippets liegt in der Art der Informationsverarbeitung. Während ein Featured Snippet einen Textausschnitt aus einer einzigen Quelle extrahiert und zitiert, synthetisiert eine AI Overview Informationen aus mehreren Quellen, um eine völlig neue, umfassende Antwort zu generieren.  

Technologisch basiert dies auf einem Prozess namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das bedeutet, das KI-Modell verlässt sich nicht nur auf sein vorab trainiertes Wissen, das veraltet sein könnte. Stattdessen ruft es aktiv aktuelle Informationen aus Googles riesigem Web-Index ab, um seine Antwort zu konstruieren. Diese Antwort wird anschließend durch Zitate und Links zu den Quellseiten „geerdet“ (grounded), um die Nachvollziehbarkeit und Genauigkeit zu erhöhen.  

1.3 Abgrenzung zum „AI Mode“: Die nächste Stufe der Konversation

Es ist wichtig, AI Overviews vom noch fortschrittlicheren „AI Mode“ zu unterscheiden, der ebenfalls von Google eingeführt wurde. Während AIOs als integrierter Bestandteil der Standard-SERP für bestimmte Anfragen erscheinen, ist der AI Mode ein separater Tab, der eine durchgehende, immersive KI-Erfahrung bietet. Er ist für Power-User und besonders komplexe, mehrteilige Fragen konzipiert, die tiefere Analysen und konversationelle Folgefragen erfordern.  

Beide Funktionen nutzen eine Technik, die Google als „Query Fan-Out“ bezeichnet. Dabei wird eine komplexe Nutzeranfrage in mehrere Unterthemen zerlegt. Das System führt dann simultan eine Vielzahl von Suchanfragen für diese Unterthemen durch, um eine breitere und tiefere Informationsbasis für die KI-generierte Antwort zu schaffen. Im AI Mode wird diese Technik noch intensiver genutzt, was zu umfassenderen, fast schon reportartigen Antworten führen kann.

1.4 Traffic Einbruch duch AI Overviews

Gleichzeitig äußerten Publisher, SEO-Experten und Werbetreibende eine grundlegende Sorge: den drohenden Einbruch des Website-Traffics. Die Befürchtung ist, dass Nutzer, die ihre Antworten direkt in der AIO erhalten, keinen Anreiz mehr haben, auf die ursprünglichen Quell-Websites zu klicken.

Dieses Phänomen, bekannt als „Zero-Click-Suche“, stellt eine existenzielle Bedrohung für Geschäftsmodelle dar, die auf organischem Traffic basieren. Google hat darauf reagiert, indem es die Bedeutung der Links innerhalb der AIOs betont, aber gleichzeitig klargestellt, dass AIOs ein Kernmerkmal der Suche sind und nicht deaktiviert werden können.

Diese Entwicklungen deuten auf einen strategischen Wandel hin. Indem Google die Antworten direkt an der Spitze der SERP bereitstellt , verändert sich seine Rolle fundamental von einem Verzeichnis, das primär auf externe Seiten verweist, zu einer Antwortmaschine, die die Information selbst liefert. Diese Verschiebung hat eine tiefgreifende strategische Implikation: Sie erhöht die Verweildauer der Nutzer innerhalb des Google-Ökosystems und verringert die Notwendigkeit, zu Inhalten von Drittanbietern durchzuklicken. Diese Konsolidierung der User Journey stärkt die Marktposition von Google und errichtet eine strategische Hürde („Moat“) gegen konkurrierende KI-Suchdienste.

Teil 2: Organische Sichtbarkeit in AI Overviews: Die SEO-Grundlagen neu gedacht

2.1 Die unzertrennliche Verbindung: Warum Top-10-Rankings die Eintrittskarte sind

Die grundlegendste Voraussetzung, um in einer AI Overview als Quelle zitiert zu werden, ist eine starke organische Suchmaschinenleistung. Zahlreiche Analysen und Studien belegen eindeutig, dass die überwältigende Mehrheit der in AIOs verlinkten Websites bereits für die jeweilige Suchanfrage in den Top 10 bis 12 der organischen Ergebnisse rankt. 

Dies führt zu einer unmissverständlichen Schlussfolgerung für SEO-Strategen: Der Weg zur Sichtbarkeit in AIOs führt unweigerlich über exzellente, fundamentale Suchmaschinenoptimierung. Es gibt keine Abkürzung und keinen Trick, um traditionelle Ranking-Signale zu umgehen. Google selbst bestätigt, dass keine besonderen Maßnahmen erforderlich sind, um für AIOs in Betracht gezogen zu werden, außer der Befolgung der regulären Richtlinien für das Erscheinen in der Suche, wie sie in den Google Search Essentials dargelegt sind. Eine hohe Platzierung in den klassischen „blauen Links“ ist und bleibt die Eintrittskarte. 

2.2 Content ist König, Kontext ist Kaiser: Inhalte für die KI erstellen

Während ein hohes Ranking notwendig ist, ist die Qualität und Struktur des Inhalts entscheidend dafür, ob er von der KI ausgewählt wird. Hierbei haben sich mehrere Schlüsselfaktoren herauskristallisiert:

• E-E-A-T als Fundament: Googles Qualitätsprinzipien – Experience (Erfahrung), Expertise (Fachwissen), Authoritativeness (Autorität) und Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit) – sind wichtiger denn je. KI-Modelle wie Gemini sind darauf trainiert, Inhalte zu erkennen und zu bevorzugen, die diese Merkmale aufweisen. Praktisch bedeutet dies, Inhalte von nachweisbaren Experten erstellen zu lassen, Quellen zu zitieren, persönliche Erfahrungen zu schildern und die allgemeine Glaubwürdigkeit der Marke und Website zu stärken. 
• Konversationelle und Long-Tail-Anfragen: AI Overviews werden am häufigsten durch natürliche, in ganzen Sätzen formulierte Fragen und längere, spezifischere Suchanfragen (Long-Tail-Keywords) ausgelöst. Anfragen, die mit „wie“, „was ist“, „warum“ oder „der beste Weg, um“ beginnen, sind typische Trigger. Deine SEO-Strategie muss sich daher von der Optimierung auf einzelne Keywords hin zur Abdeckung ganzer konversationeller Themenfelder verschieben.   
• Topische Autorität durch Content-Cluster: Um Google eine tiefe Expertise in einem bestimmten Bereich zu signalisieren, ist der Aufbau von umfassenden Themenclustern (Topic Clusters) eine hochwirksame Strategie. Dies beinhaltet die Erstellung einer zentralen „Pillar Page“, die ein breites Thema umfassend behandelt, und die Verknüpfung dieser Seite mit zahlreichen detaillierten „Cluster Pages“, die spezifische Unterthemen und Fragen abdecken. Eine starke, logische interne Verlinkungsstruktur zwischen diesen Seiten ist dabei entscheidend, um die thematischen Zusammenhänge für die KI verständlich zu machen.  

Die Optimierung für AIOs erfordert eine duale Herangehensweise. Während Googles offizielles Mantra lautet, „Inhalte für Menschen zu erstellen“ , zeigt die technische Analyse der AIO-Quellen, dass die KI hochgradig strukturierte Inhalte bevorzugt: prägnante Antworten, Aufzählungen und klar definierte Abschnitte. Ein LLM, das die AIOs generiert , ist keine Person; es analysiert Daten basierend auf Mustern und Strukturen. Daraus ergibt sich ein zweistufiger Optimierungsprozess: Zuerst musst du den Inhalt für die Maschine perfekt lesbar machen (technische Struktur), und zweitens muss die zugrundeliegende Information für den Menschen wertvoll sein (E-E-A-T). Wenn du den ersten Schritt vernachlässigst, wird der zweite vom AIO-System möglicherweise nie wahrgenommen. 

2.3 Struktur ist alles: Technisches SEO für die maschinelle Lesbarkeit

Damit die KI den wertvollen Inhalt einer Seite verstehen und extrahieren kann, muss er technisch einwandfrei aufbereitet sein.

• Strukturierte Daten (Schema Markup): Die Implementierung von Schema Markup ist von entscheidender Bedeutung. Es versieht den Inhalt mit einem maschinenlesbaren Kontext, der es Google erleichtert, Entitäten und Informationen zu interpretieren. Spezifische Schemata wie FAQPage, HowTo, Recipe oder Product sind besonders wirkungsvoll, da sie Informationen in einem Format bereitstellen, das direkt in AIOs verwendet werden kann. 
• Logische Inhaltsformatierung: Der Inhalt selbst muss für eine einfache maschinelle Verarbeitung strukturiert sein. Das bedeutet die konsequente Verwendung von klaren Überschriften und Unterüberschriften (H2, H3), die Gliederung in kurze, prägnante Absätze und insbesondere die Nutzung von nummerierten Listen oder Aufzählungszeichen. Analysen zeigen, dass AIOs diese Formate sehr häufig übernehmen. 
• Page Experience und Core Web Vitals: Technische Grundlagen wie eine hohe Ladegeschwindigkeit, eine einwandfreie mobile Darstellung und eine gute allgemeine Nutzererfahrung bleiben zentrale Rankingfaktoren. Eine Seite, die langsam lädt oder auf mobilen Geräten schlecht zu bedienen ist, wird seltener für eine AIO in Betracht gezogen, selbst wenn der Inhalt exzellent ist.  

Teil 3: Die neue Werbefläche: Anzeigen in und um AI Overviews

3.1 Anatomie einer AIO-Anzeige: Formate und Platzierungen

Die Integration von Werbung in AI Overviews markiert eine neue Ära für Google Ads. Du hast nun die Möglichkeit, deine Zielgruppen in einem völlig neuen Kontext zu erreichen. Die folgenden Anzeigenformate sind für die Ausspielung in Verbindung mit AIOs qualifiziert: Textanzeigen, Shopping-Anzeigen, lokale Anzeigen (Local Ads) und App-Anzeigen. 

Die Platzierung dieser Anzeigen kann an drei strategischen Orten erfolgen : 

1. Oberhalb der AI Overview: Traditionelle Anzeigen, die vor der KI-generierten Antwort erscheinen.
2. Unterhalb der AI Overview: Anzeigen, die nach der KI-Zusammenfassung platziert sind.
3. Innerhalb der AI Overview: Die bedeutendste Neuerung. Hier werden Anzeigen kontextuell in die KI-Antwort eingebettet, oft als logischer nächster Schritt oder als Produktvorschlag.

Eine wichtige Regel dabei ist, dass eine Anzeige pro Impression entweder um die AIO (oberhalb/unterhalb) ODER innerhalb der AIO erscheinen kann, aber nicht an beiden Orten gleichzeitig. Unabhängig von der Platzierung werden alle Anzeigen weiterhin klar und deutlich mit dem Label „Gesponsert“ („Sponsored“) gekennzeichnet, um die Transparenz für die Nutzer zu wahren.  

3.2 Der Auslösemechanismus: Das Zusammenspiel von Absicht und Kontext

Der Mechanismus, der entscheidet, ob und welche Anzeige geschaltet wird, ist wesentlich komplexer als bei traditionellen Suchanzeigen. Er basiert auf einer dualen Bedingung, die sowohl die Absicht des Nutzers als auch den Kontext der KI-Antwort berücksichtigt:  

1. Kommerzielle Absicht (Commercial Intent): Die Algorithmen von Google müssen im Such-Query des Nutzers einen kommerziellen Bedarf erkennen. Dies kann auch bei primär informationalen Anfragen der Fall sein, wenn die Antwort ein kommerzielles Produkt oder eine Dienstleistung nahelegt.
2. Kontextuelle Relevanz (Contextual Relevance): Die Anzeige muss nicht nur zur ursprünglichen Suchanfrage passen, sondern auch hochrelevant für den Inhalt der generierten AI Overview sein.

Ein prägnantes Beispiel verdeutlicht dieses Prinzip: Ein Nutzer sucht nach „wie bekomme ich Falten aus Kleidung“ („how to get wrinkles out of clothes“). Dies ist eine informationale Anfrage. Die AI Overview liefert Tipps und erwähnt dabei möglicherweise verschiedene Methoden. Da der Inhalt der AIO ein Problem beschreibt, für das es eine Produktlösung gibt, kann Google nun eine kontextuell passende Anzeige für ein „Faltenglättungsspray“ („wrinkle release spray“) direkt innerhalb dieser AIO platzieren. 

Diese neue Logik eröffnet eine wertvolle „prä-kommerzielle“ Werbefront. Du kannst Nutzer nun genau in dem Moment erreichen, in dem sie von der reinen Informationssuche zur Erwägung einer kommerziellen Lösung übergehen. Bisher war es schwierig, mit Suchanzeigen diesen frühen, oft unentschlossenen Moment im Top-of-Funnel zu erreichen. Die Platzierung innerhalb der AIO verleiht der Anzeige zusätzlich die implizite Empfehlung, als relevante Lösung in Googles eigener KI-Antwort präsentiert zu werden. Dies stellt eine dynamischere und absichtsgetriebenere Form des kontextuellen Targetings dar und erschließt Google ein massives neues Feld an monetarisierbarem Inventar. 

3.3 Verfügbarkeit und Kampagnen-Eignung

Die Einführung von Anzeigen in AI Overviews erfolgt schrittweise. Aktuell sind sie in den USA auf Mobilgeräten und Desktops vollständig verfügbar, mit einer fortschreitenden Expansion in weitere englischsprachige Länder. 

Für dich als Werbetreibende/r ist die Teilnahme denkbar einfach: Du musst keine speziellen Maßnahmen ergreifen oder neue Kampagnentypen erstellen, um für diese Platzierungen in Frage zu kommen. Deine bestehenden Such-, Shopping-, Performance Max- und App-Kampagnen sind automatisch für die Ausspielung in und um AIOs qualifiziert.

Ein entscheidender Punkt, den du beachten musst, ist, dass es derzeit keine Möglichkeit gibt, dich von AIO-Anzeigenplatzierungen abzumelden (Opt-out). Wenn eine deiner Kampagnen die Kriterien erfüllt, kann sie in diesem neuen Format ausgespielt werden. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, deine Kampagnenstrategien proaktiv an die neue Realität anzupassen, anstatt zu versuchen, sie zu umgehen. 

Teil 4: Kampagnen für AI Overviews optimieren

Um in der neuen Werbelandschaft der AI Overviews erfolgreich zu sein, musst du deine Kampagnenstrategien anpassen. Google hat durch das Design seines Systems eine klare Richtung vorgegeben, die auf der Kombination von zwei leistungsstarken, KI-gesteuerten Werkzeugen basiert: Broad Match und Performance Max.   

4.1 Broad Match: Der Schlüssel zur kontextuellen Relevanz

Die strategische Bedeutung von Broad Match (weitgehend passende Keywords) hat sich mit AIOs dramatisch erhöht. Die entscheidende Regel lautet: Während Anzeigen mit beliebigen Keyword-Optionen (Exact, Phrase, Broad) um eine AIO herum erscheinen können, sind nur Kampagnen mit Broad Match Keywords für die Ausspielung innerhalb der AI Overview qualifiziert. Dies macht die Adaption von Broad Match zu einer strategischen Notwendigkeit für dich, wenn du maximale Sichtbarkeit in den wertvollsten neuen Platzierungen anstrebst. 

Der Grund für diese Einschränkung liegt in der Natur der AIO-auslösenden Suchanfragen. Diese sind oft lang, konversationell und komplex – Anfragen, die du als Werbetreibende/r selten mit Exact oder Phrase Match Keywords exakt abdecken kannst. Das moderne, KI-gestützte Broad Match kann die semantische Absicht hinter diesen Long-Tail-Anfragen verstehen und sie mit deinen allgemeineren Keywords in Verbindung bringen.

Best Practice: Die effektivste Methode ist die Kombination von Broad Match mit KI-gesteuerten Gebotsstrategien (Smart Bidding) wie „Ziel-CPA“ oder „Ziel-ROAS“. Diese Synergie bietet die notwendige Reichweite durch Broad Match und die erforderliche Kontrolle durch Smart Bidding. So wird sichergestellt, dass Gebote nur für relevante Suchanfragen abgegeben werden, die mit deinen Leistungszielen übereinstimmen.  

4.2 Performance Max (PMax): KI für kanalübergreifende Reichweite nutzen

Performance Max (PMax) bildet die zweite Säule der Strategie. PMax-Kampagnen sind darauf ausgelegt, von einer einzigen Kampagne aus auf das gesamte Werbeinventar von Google zuzugreifen, was nun explizit auch die AIO-Platzierungen einschließt. Sie arbeiten kanalübergreifend und nutzen Googles KI, um die leistungsstärksten Kombinationen aus Anzeigen-Assets, Zielgruppen und Placements zu finden.

Best Practice: Der Erfolg von PMax im AIO-Kontext hängt maßgeblich von der Qualität der von dir bereitgestellten „Inputs“ ab. Dies erfordert:

• Hochwertige Creative Assets: Bereitstellung einer Vielzahl von Bildern, Videos und Anzeigentexten, damit die KI testen und die besten Kombinationen finden kann.
• Starke Zielgruppensignale (Audience Signals): Das Hochladen von First-Party-Daten wie Kundenlisten oder die Definition von wertvollen Zielgruppensegmenten hilft der KI, schneller zu lernen und die richtigen Nutzer zu finden.
• Optimierte Produkt-Feeds: Für E-Commerce-Unternehmen ist ein makelloser Produkt-Feed im Google Merchant Center unerlässlich. 

Die Architektur des AIO-Anzeigensystems ist kein Zufall. Indem Google die wertvollsten neuen Anzeigenplätze exklusiv für Broad Match reserviert , keine Opt-out-Möglichkeit anbietet und keine segmentierten Berichte zur manuellen Optimierung bereitstellt , schafft das Unternehmen eine starke Anreizstruktur. Als Werbetreibende/r, der/die an manueller Steuerung und präzisem Keyword-Targeting festhält, wirst du systematisch benachteiligt. Dies fördert nicht nur die Akzeptanz von KI-Tools, sondern etabliert sie als den einzig gangbaren Weg zum Erfolg und stärkt so das gesamte KI-basierte Werbeökosystem von Google.

4.3 Optimierung von Shopping-Anzeigen für die KI-Ära

Für dich als E-Commerce-Unternehmen ist der Google Merchant Center (GMC) Feed das Herzstück der Optimierung für Shopping-Anzeigen in AIOs. Die von dir bereitgestellten Produktdaten müssen umfassend, präzise und aktuell sein, um der KI die notwendigen Signale für ein erfolgreiches Matching zu liefern. Die folgende Tabelle dient als taktische Checkliste für deine Feed-Optimierung.

4.4 AI Max für Search-Kampagnen: Die Brücke zur Automatisierung

Als eine neuere Entwicklung hat Google „AI Max“ als Erweiterung für Standard-Suchkampagnen eingeführt. AI Max positioniert sich als Mittelweg zwischen traditioneller Suche und der vollständigen Automatisierung von PMax. Es bietet intelligentere Keyword-Zuordnungen, die über deine bestehende Keyword-Liste hinausgehen, eine dynamische Textgenerierung basierend auf deiner Landing Page und eine Erweiterung der finalen URL, um Traffic auf die relevanteste Seite zu leiten. Obwohl es immer noch auf Keywords basiert, integriert es ein höheres Maß an KI-gesteuerter Automatisierung und ist ein weiteres Werkzeug, das darauf ausgelegt ist, in der AIO-Landschaft gut zu performen.  

Teil 5: Erfolg im Unbekannten messen: Performance-Analyse ohne dedizierte Reports

5.1 Das „Black-Box“-Problem: Werben ohne direkte Messung

Der größte Schmerzpunkt für dich als Werbetreibende/r im Zusammenhang mit AIOs ist das vollständige Fehlen segmentierter Berichtsdaten. Sowohl in Google Ads als auch in der Google Search Console gibt es derzeit keine Möglichkeit, Leistungsdaten wie Impressionen, Klicks, Klickraten (CTR) oder Konversionen spezifisch für Anzeigen zu sehen, die in oder um AI Overviews erscheinen. 

Diese „Black Box“ macht eine direkte Berechnung des Return on Investment (ROI) für diese spezifischen Platzierungen unmöglich und zwingt dich als Marketingverantwortliche/n, traditionelle Messansätze zu überdenken und neue Methoden zur Erfolgsbewertung zu entwickeln.

5.2 Proxy-Metriken und praktische Workarounds: Ein neues Mess-Framework

Da eine direkte Messung nicht möglich ist, musst du auf indirekte Analysen und Proxy-Metriken zurückgreifen, um ein richtungsweisendes Verständnis der Performance zu erlangen.

• Monitoring von aggregierten PPC-Daten: Anstatt isolierte Platzierungen zu betrachten, solltest du Verschiebungen in den gesamten Kampagnenmetriken beobachten. Achte auf eine Zunahme der durchschnittlichen Länge von Suchanfragen, einen Anstieg der Impressionen durch neue, unerwartete Long-Tail-Keywords und mögliche Rückgänge der Gesamt-CTR, da AIOs einen Teil der Klicks absorbieren. 
• Korrelation von organischen und bezahlten Daten: Verfolge, wann deine Website in organischen AIOs zitiert wird. Suche anschließend in deinen Analysetools nach korrespondierenden (aber nicht direkt zugeordneten) Anstiegen im Direkt- oder Verweis-Traffic auf genau diese Seiten. Dies kann ein Indikator für AIO-getriebene Besuche sein.
• Analyse der Traffic-Qualität: Überprüfe Googles Behauptung, dass Klicks aus AIOs „höherwertig“ sind. Segmentiere den Traffic, der von neuen, langen und konversationellen Suchanfragen kommt (die wahrscheinlich als Proxy für AIO-getriebene Suchen dienen). Analysiere das Post-Click-Verhalten dieses Segments: Wie hoch sind Verweildauer, Seiten pro Sitzung und Konversionsrate im Vergleich zum Durchschnitt deiner Website?

In dieser neuen Ära hat sich die Beweislast verschoben. Googles Behauptung, dass AIO-Traffic wertvoller ist, bleibt ohne transparente Berichte eben nur eine Behauptung. Die Verantwortung liegt nun bei dir als Werbetreibende/r, eigene Analysemodelle zu entwickeln, um diese Narrative zu validieren oder zu widerlegen. Dies erfordert eine höhere analytische Reife in den Marketingteams, die Investitionen in fortschrittlichere Analysetools, eine tiefere Datenintegration (z.B. Verknüpfung von Werbe- mit CRM-Daten) und möglicherweise den Einsatz von Drittanbieter-Clickstream-Daten notwendig macht, um die User Journey zu rekonstruieren, die Google nun verschleiert.  

5.3 Das KPI-Dashboard für das AIO-Zeitalter

Um diesen neuen Messansatz zu formalisieren, dient die folgende Tabelle als strategisches Dashboard. Es hilft dir als Marketer, deine Berichterstattung von veralteten, klickzentrierten Metriken auf eine ganzheitliche, geschäftsorientierte Sichtweise umzustellen, die für die AIO-Ära geeignet ist.

Teil 6: Fazit und Ausblick: Die Zukunft der Suche ist jetzt

6.1 Zusammenfassung der strategischen Imperative

Die Einführung von AI Overviews und den dazugehörigen Anzeigenformaten stellt einen Wendepunkt für das digitale Marketing dar. Um in dieser neuen Landschaft erfolgreich zu sein, musst du deine Strategien an drei zentrale Imperative anpassen:

1. Ganzheitlicher Ansatz: Die traditionellen Silos zwischen SEO und PPC müssen aufgebrochen werden. Organische Sichtbarkeit (als Voraussetzung für AIO-Zitate) und bezahlte Werbung (zur Nutzung der neuen Anzeigenplätze) sind untrennbar miteinander verbunden. Erfolg erfordert eine einheitliche, integrierte Suchstrategie.
2. Automatisierung annehmen: Die Weigerung, KI-gesteuerte Kampagnentypen wie das „Power-Paar“ aus Broad Match und Performance Max zu nutzen, ist keine tragfähige Option mehr. Das System ist so konzipiert, dass diese Werkzeuge für den Erfolg in AIOs notwendig sind. Deine Aufgabe als Marketer verlagert sich von der manuellen Optimierung zur strategischen Steuerung dieser intelligenten Systeme.
3. Fokus auf Business-Metriken: In einer Welt ohne granulare Performance-Daten für AIO-Platzierungen verlieren traditionelle Metriken wie CTR und Anzeigenposition an Aussagekraft. Der Fokus muss sich auf übergeordnete Geschäftsziele verlagern: qualifizierte Leads, Umsatz, Return on Ad Spend und der Customer Lifetime Value.

6.2 Die nächste Welle: Multimodale Suche und Agenten-Fähigkeiten

Die Evolution der Suche ist noch lange nicht abgeschlossen. Die aktuellen AI Overviews sind nur der Anfang. Die nächste Welle der Veränderung wird voraussichtlich durch zwei Entwicklungen geprägt sein:

• Multimodale Suche: Die Fähigkeit, Suchen nicht nur mit Text, sondern auch mit Bildern oder Videos durchzuführen, wird zunehmen. Nutzer können ein Foto von einem defekten Gerät machen und fragen, wie man es repariert. Für dich als Werbetreibende/n bedeutet dies, dass hochwertige visuelle Assets – Bilder und Videos – zu einem noch kritischeren Bestandteil deiner Content- und Anzeigenstrategie werden. 
• Agenten-Fähigkeiten: Googles Vision geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Zukünftige KI-Systeme sollen als „Agenten“ fungieren, die Nutzern aktiv bei der Erledigung von Aufgaben helfen – von der Planung einer Reise bis zur Buchung eines Termins. Dies wird die Natur der Suche erneut fundamental verändern und neue Möglichkeiten für die Integration von kommerziellen Dienstleistungen schaffen. 

6.3 Deine Action-Items für die Werbung in den KI Übersichten (AI Overviews)

Um den Übergang proaktiv zu gestalten, solltest du die folgenden konkreten Schritte in den nächsten 90 Tagen in Angriff nehmen:

• Audit deiner organischen Inhalte: Überprüfe deine wichtigsten organischen Seiten auf ihre „AIO-Tauglichkeit“. Sind die Inhalte für Maschinen strukturiert? Gibt es klare, direkte Antworten auf Nutzerfragen? Sind Listen und Aufzählungen vorhanden?
• Starten einer Testkampagne: Richte für eine ausgewählte Produktgruppe eine Testkampagne ein, die die „Power-Paar“-Strategie nutzt: Broad Match Keywords in Kombination mit einer Smart-Bidding-Strategie.
• Optimierung deines Shopping-Feeds: Initiiere eine umfassende Überprüfung und Optimierung deines Google Merchant Center Feeds gemäß der in Teil 4.3 beschriebenen Best Practices.
• Einrichtung eines neuen KPI-Dashboards: Erstelle ein neues Analyse-Dashboard, das auf dem in Teil 5.3 vorgestellten Framework basiert. Beginne, die Performance über Proxy-Metriken zu verfolgen und bereite deine Berichterstattung auf die Messung von Geschäftsergebnissen anstelle von Klick-Metriken vor.