Durchbruch in der Suche: Googles AI Mode und ChatGPT Deep Research verändern Growth-Playbooks

Breaking: Suche wird agentisch

Die Suchlandschaft kippt Richtung AI-first. Anfragen werden als dialogische Aufgaben interpretiert, Antworten kommen als Synthesen statt als Liste von zehn blauen Links. Für Growth- und Marketing-Profis ist das kein kosmetisches Update, sondern eine tektonische Verschiebung in Trafficverteilung, Messbarkeit und Content-Strategie.

Seit Mai hat Google den AI Mode in Search sichtbar ausgeweitet. Der Konzern beschreibt, wie komplexe Fragen in Teilaufgaben zerlegt, parallel recherchiert und als Antwort mit Quellen zurückgespielt werden. Das ist nicht nur ein neues UI, es ist ein neues Rechenmodell hinter der Nachfrageerfassung, mit unmittelbaren Folgen für SEO, Paid und Produktfindung. Wer sich auf klassische SERPs verlässt, riskiert Sichtbarkeitsverluste. Googles Produktankündigungen skizzieren Mechanik und Rollout, inklusive einer angepassten Gemini-2.5-Version im US-Markt, und benennen Pläne, Features aus dem AI Mode schrittweise in die Kernsuche zu überführen. Lesen Sie Details in der Googles AI in Search Ankündigung.

Parallel macht OpenAI die Recherche selbst agentisch. ChatGPT Deep Research führt mehrstufige Web-Recherchen aus, bündelt dutzende Quellen und liefert belegte Reports. Für B2B-Content, Thought Leadership, Partner-Sales und Competitive Intelligence heißt das: Research-Zyklen schrumpfen von Tagen auf Stunden, der Content-Backlog wird nicht mehr durch Datensammlung, sondern durch Struktur und Differenzierung limitiert. OpenAI erläutert Arbeitsweise, Limits und Rollout unter OpenAI stellt Deep Research vor.

Hinweis: Answer-Erfahrungen werden zunehmend selbst zum Kanal. Beispiele und strategische Implikationen zeigen wir im Beitrag Answer-Suche als Kanal.

Was sich tatsächlich ändert, nicht nur kosmetisch

Die häufigsten Missverständnisse in Teams klingen so: „Wir warten ab, AI Overviews verschwinden wieder“, oder „Es ist nur ein anderes Snippet“. Beides greift zu kurz, denn AI-first-Suche verändert die Nachfrageverteilung und die Klickökonomie.

Zero- und Low-Click-Antworten verschieben Top-of-Funnel. Ein Teil der Navigations- und Informational-Queries wird beantwortet, bevor Nutzer überhaupt scrollen. Marken bekommen weniger Ausspielungen für generische, einfach beantwortbare Fragen, dafür mehr für komplexe, abwägungsintensive Intents.
Follow-up wird zur neuen Intent-Schicht. Nutzer stellen Nachfragen im selben Thread. Das erzeugt Query-Ketten, die nicht mehr sauber als einzelne Keywords messbar sind. Wachstum kommt über die Fähigkeit, Konversationen zu verlängern und Richtung Conversion zu lenken.
Multimodalität rückt Produktnähe nach vorn. Mit Bild- und Voice-Prompts können Nutzer beschreiben, was sie wollen, statt es zu tippen. Shopping-Signale wandern näher an die Antwortfläche und sind stärker kontextualisiert.

Konsequenz: Klassische Keyword-Cluster allein reichen nicht. Teams brauchen Conversational-Cluster, die Frageverläufe antizipieren, und Content-Blöcke, die in AI-Antworten extrahierbar sind.

Das 90-Tage-Playbook für Growth-Teams

In drei Phasen holen Sie Kontrolle zurück und schaffen Momentum.

Phase 1, Wochen 0 bis 2: Sichtbarkeit und Lücken erkennen

SERP-Dekomposition: Erheben Sie für Ihre Top-100 Queries die neuen Antwortflächen. Mappen Sie, wo AI-Antworten erscheinen, welche Quellen zitiert werden und wie oft Follow-ups vorgeschlagen werden. Nutzen Sie synthetische Abfragen zu festen Uhrzeiten, um Schwankungen zu erfassen.
Intent-Gap-Mapping: Identifizieren Sie Fragen, die Ihre Seite heute nicht explizit beantwortet, die aber in AI-Antworten vorkommen. Merken Sie sich die Formulierungen, nicht nur die Keywords.
KPI-Neuschnitt: Ergänzen Sie Reporting um drei Metriken, die Sie intern definieren können: Answer Visibility Score, Follow-up-Quote je Query-Thema, Conversation Depth pro Session.

Phase 2, Wochen 3 bis 6: Content strukturalisieren, nicht nur erweitern

Modulare Antwortbausteine: Bauen Sie Content als extrahierbare Einheiten, zum Beispiel „Definition, 50 bis 100 Wörter“, „Schritt-für-Schritt-Anleitung, 5 Schritte“, „Vergleichstabelle, 4 Spalten“, „Zitate und Quellen“. Ziel ist, dass AI-Engines präzise Bausteine ziehen können.
Quellenführerschaft: Beobachten Sie, welche Domains in Ihrer Nische häufig zitiert werden, und kontern Sie mit besser belegten, klar strukturierten Beiträgen. Fügen Sie evidenzbasierte Grafiken und klare Zahlen ein, die wiederverwendbar sind.
Conversational Seeding: Platzieren Sie am Seitenanfang drei konkrete Nachfragen, die Nutzer typischerweise als Follow-up stellen. Das erhöht die Chance, in Antwortketten referenziert zu werden.

Phase 3, Wochen 7 bis 12: Konversion und Paid-Synergien

Offer-Embedding: Binden Sie unaufdringliche, aber klare Konversionsbausteine direkt neben den Informationsblöcken ein, etwa „Tool testen in 2 Minuten“, „ROI-Rechner“, „Vorlage herunterladen“.
Paid Backfill: Targeten Sie die Query-Themen, wo Ihre organische Sichtbarkeit in AI-Antworten niedrig ist, mit kreativen, informativen Anzeigen. Nutzen Sie Assets, die wie hilfreiche Mini-Guides funktionieren, nicht wie Slogans.
Experiment-Kadenz: Legen Sie 14-tägige Testzyklen fest. Jede Iteration testet genau ein Element: Format der Antwortbausteine, Platzierung von Nachfragen, Varianten der Vergleichstabellen.

Mehr zur praktischen Verzahnung von Deep Search, Earnings-Signalen und AEO finden Sie im Leitfaden AEO-Playbook für Search.

SEO neu denken: Struktur schlägt Länge

AI-first-SERPs bevorzugen präzise, belegbare und modular strukturierte Inhalte. Daraus folgt eine pragmatische Checkliste:

Klare Fragestellungen als H2 und H3, je Frage ein prägnanter Absatz mit 80 bis 120 Wörtern.
Datenpunkte mit Kontext, etwa „Kosten, Zeitraum, Zielgruppe“. Jeder Wert sollte eine Quelle oder eine nachvollziehbare Herleitung haben.
Vergleichsformate mit stabilen Attributen, die sich über Zeit nicht täglich ändern. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, langfristig zitiert zu werden.
Schema-Markup nutzen, aber nicht übertreiben. Qualität und Formatierung zählen mehr als Microdata-Exotik.
Medien-Mix: Ein Erklärbild oder eine Mini-Infografik pro Schlüsselabschnitt unterstützt Multimodalität.

Ein praktischer Qualitätsfilter: Wenn Sie den obersten Absatz herauskopieren und er im Kontext eines fremden Dokuments als sinnvoller, in sich geschlossener Baustein bestehen kann, ist die Struktur gut. Wenn nicht, kürzen und präzisieren.

Conversational Analytics: Neue KPIs, neue Instrumente

Die neuen Antwortflächen sind schwerer direkt zu messen, aber nicht unsichtbar. Diese Kennzahlen funktionieren in der Praxis:

Conversation Depth: Anzahl sinnvoller Follow-ups pro Session auf Ihrer Seite, gemessen über Onsite-Suchfelder, interaktive FAQ oder Chat-Widgets.
Answer Visibility Score: Beobachteter Anteil Ihrer Domain in AI-Antworten je Themencluster, erfasst über synthetische Abfragen und manuelle Reviews.
Assisted Conversions durch Informationsbausteine: Attributieren Sie Konversionen zu Seitenabschnitten, nicht nur zu URLs, indem Sie Section-IDs und Scrolltiefe kombinieren.

Richten Sie dafür serverseitiges Tracking ein, standardisieren Sie Event-Namen und dokumentieren Sie die Zuordnung von Bausteinen zu Themenclustern. Tools wie Upcite.ai helfen Teams, Evidenz, Zitate und Kernstatements einheitlich zu verwalten, sodass Marketing, PR und Produkt dieselbe Quelle der Wahrheit nutzen.

B2B-Content im Agenten-Zeitalter: Deep Research als Hebel

ChatGPT Deep Research verkürzt die Distanz zwischen Frage und belastbarem Entwurf. Für Growth-Teams ergeben sich drei konkrete Einsatzmuster:

Themen-Scoping: Lassen Sie komplexe Marktfragen in Thesen, Gegenargumente und Datenlücken zerlegen. Das spart Zeit in der Redaktionskonferenz und liefert eine saubere Outline.
Quellenkataloge: Erstellen Sie kuratierte, deduplizierte Quellenlisten pro Thema, mit Priorisierung nach Vertrauenswürdigkeit und Aktualität. Das reduziert Zitationsfehler.
Wettbewerbsvergleiche: Nutzen Sie agentische Recherchen für Attributlisten, aber schreiben Sie die Wertung selbst. Halten Sie die Unterscheidung zwischen Datensammlung und Positionierung strikt ein.

Praxis-Tipp: Legen Sie für jedes Briefing einen Standardanhang an, der die fünf belastbarsten Zahlen mit Quelle, Datum, Messmethode und Interpretationshinweis enthält. So bleiben Ihre Texte zitierfähig, auch wenn sich Modelle oder UI-Elemente ändern.

Paid Search trifft AI-Antwortflächen

Wenn Antworten oben stehen, muss Paid den Job erfüllen, den organische Treffer verlieren. Erfolgreiche Muster, die wir in Kampagnen sehen:

Informative Creative-Module: Anzeigen, die eine Mini-Anleitung, einen Vergleich oder eine Checkliste enthalten, werden in AI-Kontexten eher als hilfreich wahrgenommen.
Offer plus Beleg: Kombinieren Sie Nutzungsversprechen mit einem belegten Wert, etwa „33 Prozent CPA in 30 Tagen, Methode erklärt im Guide“. Wichtig ist die Anschlussfähigkeit an den Content.
Query-Ketten adressieren: Gebotsstrategien auf Themencluster statt Einzelkeywords, mit Zielseiten, die Follow-up-Fragen sichtbar beantworten.

Budgetseitig lohnt ein Reallokationspuffer von 10 bis 15 Prozent für schnelle Experimente rund um neue Antwortflächen. Messen Sie Erfolg nicht nur über Last-Click-ROAS, sondern über die Verringerung der Zeit bis zur qualifizierten Handlung. Für Commerce-Cases zeigt unser Überblick ChatGPT als Kaufkanal, wie Conversational Journeys direkt konvertieren können.

Content-Formate, die jetzt gewinnen

Vergleichsartikel mit klaren Kriterien, tabellarisch, 500 bis 900 Wörter, plus Kurzfazit.
How-to in 5 Schritten, je Schritt 2 bis 3 Sätze, mit Risiken und Abbruchkriterien.
Alternativen-Artikel mit Entscheidungshilfe, nicht nur Liste.
Kosten-und-Zeitplan-Beiträge, die Bandbreiten transparent machen.
Produktanleitungen mit Bildern oder kurzen Clips, die Multimodalität ausspielen.

Jedes Format sollte eine Extraktionsschicht enthalten, zum Beispiel eine 80-Wörter-Zusammenfassung, die sich als Snippet eignet. Diese Schicht ist Ihr Ticket in AI-Antworten.

Organisation: So arbeiten Teams schneller als der Markt

Rollen klären: Eine Person verantwortet Conversational-Cluster und Baustein-Bibliothek, eine misst Answer Visibility, eine steuert Experimente über Paid und Onsite.
Cadence: Zweiwöchentlicher Review mit drei Fragen: „Welche Fragen fehlen?“, „Welche Zahl ist veraltet?“, „Welche Tabelle erzeugt die meisten Konversionen?“. Entscheidungen werden am selben Tag umgesetzt.
Wissensverwaltung: Ein Single-Source-of-Truth für Datenpunkte, Bilder, Tabellen und Zitate. Das verhindert Widersprüche über Kanäle.

Ein realer Effekt: Teams, die Bausteine, Nachfragen und Messpunkte konsistent pflegen, sehen schneller Lernkurven. Der Unterschied zeigt sich nicht in einem großen Launch, sondern in sechs bis acht kleinen Iterationen innerhalb von 90 Tagen.

Was die Technik unter der Haube für Sie bedeutet

Googles AI Mode bricht Fragen in Subaufgaben, feuert parallele Anfragen in den Index und rekombiniert die Resultate. Für Marketer heißt das: Antworten entstehen nicht aus einer einzigen Seite, sondern aus einer Gewichtung vieler Bausteine. Wer klare, widerspruchsfreie, datengestützte Bausteine liefert, erhöht die Wahrscheinlichkeit, Teil der Synthese zu sein. Bei OpenAI-agierten Recherchen gilt Ähnliches. Agenten bewerten Konsistenz, Beleglage und Struktur. Der Wettbewerb ist damit weniger um Headline-Slots, mehr um semantische Präzision und redaktionelle Hygiene.

Konkrete technische Hygienefaktoren:

Eindeutige Section-IDs, stabile Pfade, sprechende Ankertexte.
Ein konsistentes Zahlenformat, Datumspflege an jeder Kennzahl.
Alt-Texte, die die Aussage eines Bildes präzise erfassen, nicht nur Keywords enthalten.

Risiken, die Sie aktiv managen sollten

Halluzinierte Zitate: Prüfen Sie, ob AI-Antworten Ihre Marke fehlerhaft darstellen. Legen Sie eine Korrekturliste an und veröffentlichen Sie eine Klarstellung in einem FAQ-Format.
Veraltete Daten: Definieren Sie ein Ablaufdatum je Zahl. Jeder Baustein bekommt ein Prüfdatum und eine verantwortliche Person.
Over-Attribution auf einen Kanal: Wenn AI-Antworten Top-of-Funnel verschieben, kann Paid zu hoch bewertet werden. Nutzen Sie Zeit-bis-Event und Micro-Conversions für fairere Bewertung.

Fazit und nächste Schritte

AI-first-Suche ist keine vorübergehende Phase, sondern die neue Standardform der Nachfrageerfassung. Google integriert agentische Intelligenz sichtbar in die Suche, OpenAI macht Recherche selbst agentisch. Für Growth-Teams ist die Chance klar: Wer Inhalte in präzise, belegte, modulare Bausteine zerlegt, Follow-up-Intents antizipiert und systematisch misst, wird in AI-Antworten überproportional oft vorkommen.

Nächste Schritte in der Praxis:

Erstellen Sie innerhalb von 14 Tagen eine Baustein-Bibliothek für Ihre Top-10 Themen, inklusive 80-Wörter-Zusammenfassungen, Tabellen und Quellen.
Setzen Sie ein 90-Tage-Experiment mit fester Cadence auf, das Content-Bausteine, Follow-up-Nachfragen und Paid-Backfill testet.
Definieren Sie drei neue KPIs, die Conversational- und Answer-Realität abbilden, und bauen Sie darauf Ihre Budgetentscheidungen.

Wer Evidenz sauber verwalten will, nutzt eine gemeinsame Wissensschicht. Teams berichten, dass eine zentrale Fakten- und Zitatverwaltung wie bei Upcite.ai die Time-to-Content senkt und die Quote fehlerhafter Zahlen spürbar reduziert. Wer jetzt strukturiert handelt, wird 2026 nicht aufholen, sondern vorauslaufen.