In unserem vorangegangenen Beitrag sind wir auf das Projekt „Magi“ näher eingegangen. Die Search Generative Experience (SGE) ist die logische Antwort auf die bisherigen Spekulationen einer Weiterentwicklung der Suchmaschine Google. Sie ist der nächste Schritt zur Umgestaltung des Sucherlebnisses mit Hilfe einer generativen KI. SGE kann zunächst nur auf der experimentellen Plattform Search Labs und in den USA getestet werden.
Eine wichtige Neuerung ist, dass die Suche KI-gestützte Übersichten, Hinweise und Folgevorschläge anbietet und den Kontextverlauf der Fragestellungen beachtet und somit immer konkretere Antworten geben kann.
Eine verbesserte Suche durch generative KI
Google startete in den USA das Experiment Search Generative Experience auf ihrem Search Labs, um Nutzer-Feedback einzubeziehen und das Sucherlebnis im Laufe der Zeit zu verbessern. Das „Labor“ von Google bietet dem Nutzer neue Möglichkeiten, sich mit Search-Experimenten der Suchmaschine auseinanderzusetzen und diese zu testen.
Quelle: Google Search Labs/SGE (2023), https://labs.google.com/
Die generative KI von SGE ermöglicht dem Nutzer ein schnelleres Verstehen der Themen durch das Bezugnehmen auf den generellen Kontext der Suchanfragen. So wird der Kern eines Themas konkreter deutlich und das mit Hilfe von KI-gestützten Übersichten, Hinweisen zur weiteren Erkundung und der Möglichkeiten zur natürlichen Weiterverfolgung. Es unterstützt den Nutzer dabei, längere, konversationsorientierte Fragen zu stellen und durch die Verknüpfungen der Fragen kann eine zunehmend spezifischere Antwort auf die gestellte Frage gegeben werden. Die Erkundung des Themas kann fortgesetzt werden und dies wesentlich kleinteiliger als es bisher mit der Suchmaschine Google möglich war.
Jene beschriebenen Inhalte werden in Form eines AI-gestützten-Snapshots angezeigt. Sie sind eine KI-gestützte Momentaufnahme der wichtigsten Informationen, die bei der Recherche berücksichtigt werden sollen. Zudem soll das verstärkte Integrieren von Bildern, mit Hilfe von KI generierten Übersichten, die Aussagekraft untermauern und für ein besseres Verständnis sorgen. Eine Vielzahl an eingebundenen LLMs (Large Language Models), darunter insbesondere MUM und PalM2, dient dazu, die generative KI-Funktion bei Google weiterhin zu verbessern.
Aufbau der AI-gestützten-Snapshots
Durch die generative KI wird eine Zusammenfassung der Suchanfrage ausgegeben und mit Google Ergebnissen verlinkt, die zu weiterführenden Ergebnissen führen. Zudem ist es möglich, Follow-Up Fragen zu stellen. Diese greifen den Kontext aus früheren Fragen auf, um die Anfrage so anzupassen, dass die Absicht besser verstanden und beantwortet werden kann. Bei shoppingbezogenen Themen wird ein Überblick über die wichtigsten Faktoren gegeben, welche beim Kauf zu berücksichtigen sind. So beispielsweise aktuelle Bewertungen, Produktbilder und Preise.
Quelle: Google (2023), Search with generative AI, https://blog.google/products/search/generative-ai-search/
Regulär werden von Googles KI die Websites angezeigt, die zur Generierung der Antwort verwendet wurden. Diese können angeklickt werden, um tiefergehend zu recherchieren. Weiterführende Fragen können durch das Feld „Ask a follow up“ gestellt werden.
Da die SGE aktuell nicht im Search Labs in Deutschland getestet werden kann, empfehlen wir einen Blick in die suchmaschineeigenen Blogwebseite. Hier ist es möglich, eine kurze Demoversion einzusehen.
Verantwortungsbewusster Einsatz der generativen KI
Einschränkungen wird es jedoch bei dem Einsatz der generativen KI geben. Die Modelle sind trainiert, den hohen Qualitätsanspruch der Suchmaschine aufrechtzuerhalten, und werden stets weiterentwickelt.
Beispielsweise bei „Your Money or Your Life“ (YMYL) Themen, bei welchen die Qualität der Informationen eine wichtige Bedeutung hat, ist ein höheres Maß an Vertrauen in die Ergebnisse notwendig. Entsprechende Themen sind in den Bereichen der Finanz-, Gesundheits- oder Bürgerinformationen zu finden. Zudem ist die generative KI darauf trainiert, neutrale Antworten zu geben.
Sorgen um einen Traffic-Verlust der organischen Suche durch SGE
Trotz des Einsatzes der generativen KI in der Suche ist Google bestrebt, den Traffic an Webseiten aufrecht zu erhalten.
Doch sind die Bedenken gerechtfertigt, dass durch die Beantwortung der generativen KI, Fragen bereits komplett beantwortet werden und die Notwendigkeit nicht mehr bestehen könnte, weitere Suchergebnisse zu betrachten.
Umso wichtiger wird es sein, den Inhalt der eigenen Website so klar und zielgruppenorientiert wie möglich zu gestalten. Das Ziel sollte sein, eine der besten Datenquellen zu dem eigenen Bereich zu werden und gegenüber Google als Autorität wahrgenommen zu werden. Die dialogartige Suche der generativen KI ermöglicht es, genauere Antworten zu liefern. Aus diesem Grund sollte der Unternehmens-Content so tief wie möglich in die Thematik eintauchen.
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Die neue KI-gestützte Suche könnte ebenfalls neue Möglichkeiten der Wahrnehmung eröffnen. Es gibt zwar Fälle, in denen Quellen der Top-10 der organischen Suchergebnisse als Source angegeben werden, allerdings auch Beispiele, die genau das Gegenteil zeigen. So könnte eine erweiterte Aufmerksamkeit und zusätzliche Präsenz möglich werden.
Dennoch bleibt es spannend, wann und in welcher Form Google SGE in Deutschland umsetzt.
Aktuell ist es nur ein Experiment, welches viel Raum zu Spekulationen lässt.
Unsere Tipps für die Zukunft:
- Das Bereitstellen von regelmäßigen und aktualisierten Inhalten.
- Das Erstellen von klarem und zielgruppenangepasstem Content, um für Nutzer und Chatbots gut lesbaren Inhalt zu schaffen.
- FAQs bieten eine gute Möglichkeit, diese tiefergehenden Themen noch einmal klar aufzuschlüsseln.
- Inhaltliche und strategische Vorbereitung auf die Entwicklung Googles hin zu einer Suchmaschine, welche KI-gesteuert ist.
Header:
Quelle: Google Search Labs/SGE (2023), https://labs.google.com/
Autor
Maike | Marketing-Managerin
Maike arbeitet seit 2019 im (Online)-Marketing und ist seit Juli 2023 Teil unseres Teams. Sie ist zuständig für das Marketing-Management der seo2b.
