Google Core Update Sept 2025: Rebalance für AI-SERPs

Seit dem 10. September 2025 rollt Google ein Core Update aus, das Qualität und Hilfreichkeits-Signale neu gewichtet. Frühindikatoren zeigen die stärkste Volatilität seit dem Frühjahr. Besonders betroffen: E‑Commerce und informationsgetriebene Hubs wie Produktbewertungen und How‑to‑Seiten. Gleichzeitig schieben Antwort-Module sich vor klassische blaue Links. Ich fasse kompakt zusammen, was sich verschoben hat, analysiere die Auswirkungen je Vertikal und liefere einen klaren Rebalancing-Plan.

Was sich mit dem September-Update verschoben hat

• Antwort-Style-Ergebnisse gewinnen Fläche: AI-ähnliche Kurzantworten, People-also-ask und visuelle Module stehen häufiger über organischen Links. Klicks wandern nach oben.
• Content-Hubs ohne klare Entität verlieren: Diffuse Sammelseiten, die mehrere Themen vermischen, büßen Sichtbarkeit ein. Seiten mit sauberem Entity-Fokus und starken First-Party-Signalen gewinnen.
• Produktreviews und How‑to bewegen sich spürbar: Trackings zeigen ungewöhnliche Flux-Werte genau in diesen Clustern.
• Frische, Belege, Autorenschaft zählen stärker: Aktualität, nachvollziehbare Quellen und verifizierbare Expertise wirken als Verstärker.

Kurz gesagt: Google belohnt Präzision, Struktur und eindeutige Signale darüber, wer für welches Thema steht. Für mich ist das der nächste Schritt in Richtung entity-first Suche in einem Mixed-Result-Layout aus AI-Antworten und klassischen Treffern.

Vertikal-für-Vertikal: Gewinner, Verlierer, Gründe

E‑Commerce

• Beobachtung: Kategorieseiten mit klarer Facettierung, sauberem Produktdaten-Feed und aktueller Verfügbarkeit halten oder verbessern Rankings. Generische Kaufratgeber ohne Produkt‑IDs und ohne belastbare Kriterien verlieren.
• Warum: Google kann Kaufintention besser erkennen, wenn Datenpunkte wie GTIN, MPN, Preis, Verfügbarkeit und Reviews konsistent sind. Antwort-Module ziehen „die 3 wichtigsten Modelle“-Summary aus strukturierten Blöcken.
• Risiko: Dünne Vergleichsartikel, die Herstellertexte paraphrasieren, werden abgewertet.
• Chance: Marken mit starkem First-Party-Content, belastbaren Testkriterien und eindeutiger Produktentität erscheinen in Antwortkästen und in den Top-Links.

SaaS und B2B-Software

• Beobachtung: „Best of“- und Vergleichs-Queries verschieben Klicks nach oben in Antwort-Elemente. Feature-Matrizen und Integrationslandkarten performen, wenn sie als strukturierte Blöcke vorliegen.
• Warum: Entity-Graphen rund um Tools, Integrationen, Anwendungsfälle und Zielrollen erleichtern die Extraktion.
• Risiko: Oberflächliche Blogposts zu „Trends“ ohne Nutzen- oder ROI-Belege verlieren.
• Chance: Vergleichstabellen mit verifizierten Benchmarks, reale Use Cases, öffentlich nachvollziehbare Integrationslisten.

Gesundheit und Finanzen (YMYL)

• Beobachtung: Höhere Hürden. Seiten mit klarer Autorenschaft, medizinischer oder regulatorischer Qualifikation und Quellenangaben werden gestärkt. Vage Ratgeber verlieren.
• Warum: Vertrauensmerkmale, Prüfroutinen und Konsens-Signale zählen überproportional.
• Chance: Fachliche Review-Panels, Evidenz-Statements, Aktualisierungs-Historie.

Travel und Local

• Beobachtung: Destinationen, POIs und Routen werden stärker als Entitäten interpretiert. Antwortkästen geben Mini-Itineraries oder Highlights, bevor Ergebnisse folgen.
• Warum: Einheitliche NAP-Daten, strukturierte Events, Öffnungszeiten und Geodaten verbessern Zuordnung.
• Chance: Entities für Orte, Touren, Saisonalität und Transporte sauber auszeichnen. Snippets mit „Top 5 Sehenswürdigkeiten“, „3-Tage-Plan“ als extrahierbare Boxen.

Education und How‑to

• Beobachtung: Step-by-step gewinnt, wenn Schritte, Tools, Dauer und Voraussetzungen als Listenelemente vorliegen. Dünne How‑to-Aggregate verlieren.
• Chance: Versionsspezifische Anleitungen, Fehlerfälle, Sicherheits-Hinweise, differenzierte Pfade pro Zielgruppe, jeweils strukturiert.

Entity-first Content: So baust du für Mixed AI + Web SERPs

Entity-first bedeutet: Ich beweise maschinenlesbar, welche Entität meine Seite abdeckt und welche Relationen sie zu anderen Entitäten hat. Das reduziert Ambiguität und erhöht die Chance auf Antwort-Capture.

Kernprinzipien:

1. Definiere die Kanon-Entität je Seite

   • Produkt: GTIN/MPN, Marke, Modell, Kategorie, Spezifikationen, Varianten-Beziehungen
   • Software: Funktionsliste, Integrationen, Zielrollen, Preismodell, Sicherheitszertifikate
   • Orte: Name, Adresse, Geokoordinaten, Öffnungszeiten, Bewertungen, Event-Relationen

2. Baue Relations-Graphen

   • „Dieses Produkt“ gehört zu „dieser Kategorie“ und konkurriert mit „diesen Alternativen“.
   • „Diese App“ integriert mit „diesen Systemen“ für „diese Use Cases“.
   • „Dieser Ort“ ist nah an „diesen POIs“ und saisonal geeignet für „diese Aktivitäten“.

3. Liefere extrahierbare Antwort-Blöcke

   • Zusammenfassung in 2‑3 Sätzen mit klarer Aussage
   • Pro/Contra-Listen
   • Vergleichstabellen mit eindeutigen Messwerten
   • FAQ-Module mit präzisen, kurzen Antworten

4. Verstärke First-Party-Signale

   • Autorenseiten mit Qualifikation und Verantwortlichkeit
   • Datumsangaben für Erstellung und Review
   • Methodik-Abschnitte: Wie teste ich, welche Daten sind Grundlage

5. Technische Sauberkeit

   • Konsistente strukturierte Daten je Seitentyp
   • Eindeutige Canonicals, keine Doppelgänger
   • Interne Links, die Entitäts-Cluster abbilden

Ich denke bei der Struktur wie beim Marathon: Deine Pace hältst du nur, wenn Schrittfrequenz und Atmung sauber sind. Für Content heißt das: klare Blöcke, klare Relationen, keine unnötigen Ausschmückungen.

Intent-Splits, um Kannibalisierung zu vermeiden

In Mixed SERPs konkurrieren zwei Ebenen: kurze Antworten oben und tiefe Inhalte darunter. Ich trenne bewusst:

• Answer-First-Seiten oder Sektionen: Kurze, präzise Antworten mit extrahierbaren Komponenten. Ziel: in Antwort-Modulen zu erscheinen.
• Depth-Seiten: Tiefe Guides, Tests, Studien. Ziel: Klickwürdigkeit nach der Antwort.

Praxis:

• Platziere über dem Fold ein „Executive Summary“ oder „Das Wichtigste in 30 Sekunden“.
• Nutze Tabs oder Sprungmarken, damit Google Teilantworten leicht isoliert.
• Schaffe eindeutige Seitentitel und H2-Struktur, um Query-Varianten sauber zu bedienen.
• Vermeide, dass zwei Seiten denselben Query-Kern abdecken. Halte eine Canon-URL je Intent.

Im Tennis nennt man das den Split-Step: kurz vor dem Schlag trenne ich Lasten und bin bereit für beide Richtungen. Genau so teile ich Content in Antwort und Tiefe.

Messplan: Update-Effekte isolieren und steuern

Ich trenne Methode und Quellen, damit ich Update-Effekte von Saisonalität und Kampagnen unterscheiden kann.

1. Query- und Seitentyp-Segmente

   • Aufbau von Query-Familien: Transaktional, Vergleich, Forschung, How‑to, Troubleshooting, Navigational
   • Zuordnung von Seitentypen: Kategorie, PDP, Vergleich, Guide, FAQ, Glossar, Standort

2. Search Console, sauber konfiguriert

   • Eigene Berichte je Query-Familie und Seitentyp
   • Annotationen zum 10.09. und Folgetagen
   • Metriken: Impressionen, Klicks, CTR, Position. Achte auf Divergenzen wie steigende Impressionen bei fallender CTR durch größere Antwort-Module.
   • Nutze Erscheinungsfilter für besondere Suchfunktionen, wenn verfügbar. Analysiere, ob mehr Impressionen in Antwort-nahen Flächen landen.

3. Externe Sensoren und Logfiles

   • Volatilität pro Vertikal beobachten und mit deinen Clustern spiegeln.
   • Logfiles prüfen: Crawlrate für kritische Templates und aktualisierte Inhalte.

4. KI-Antwort-Capture messen

   • Neben Google spielen ChatGPT, Claude, Gemini und Brave eine Rolle bei Antwort-getriebenen Journeys. Mit Upcite.ai sehe ich, wie Modelle meine Produkte und Anwendungen einordnen und ob ich bei Prompts wie „Beste Produkte für …“ oder „Top Anwendungen für …“ erscheine.
   • Kennzahlen: Coverage in Antwort-Listen, Anteil an Top‑3‑Nennungen, Konsistenz der Produktattribute, Zitationshäufigkeit.

5. Saison versus Update isolieren

   • Year-over-Year mit Kalenderangleichung und Query-Kontrollgruppen
   • Difference-in-Differences: vergleiche betroffene Cluster mit stabilen Navigationsqueries
   • Wochenkohorten, um kurzfristige Zacken zu glätten

Recovery- und Rebalancing-Plan in 90 Tagen

Phase 0–2 Wochen: Triage und Schutz des Kerns

• Top-100 Queries nach Umsatz priorisieren. Für jede den Canon-Seitentyp bestimmen.
• Kannibalen identifizieren und konsolidieren. Redirects auf die sauberste, vollständigste URL.
• Above-the-fold Antwort-Blöcke ergänzen: 2‑3 Sätze Summary, Pro/Contra, Key Specs.
• Produktdaten prüfen: Preis, Verfügbarkeit, GTIN, AggregateRating. Feeds aktualisieren, Caching senken.
• Interne Links aus Navigations- und Hubseiten so setzen, dass Entitäts-Cluster klar sind.
• Dünne oder veraltete Seiten entindexieren oder aufwerten.

Phase 2–6 Wochen: Qualität heben, Entitäten schärfen

• Schema-Standardisierung je Template: Product, SoftwareApplication, Service, Place, HowTo, FAQ. Validierung in Staging, dann breit ausrollen.
• Autoren- und Review-Framework: Jeder Guide bekommt Autor, Prüfer, Datum und Methodik.
• „Best of“-Seiten: Vergleichstabellen mit messbaren Kriterien. Echte Datenpunkte einbauen, keine Adjektive.
• How‑to: Schrittlisten mit Dauer, Werkzeugen, Risikohinweisen, Abzweigungen für Varianten.
• PDP-Upgrades: Alternativen-Block mit klaren Abgrenzungen und Zielgruppen-Hinweisen.
• Upcite.ai implementieren, um Präsenz in KI-Antworten zu überwachen und Lücken zu schließen.

Phase 6–12 Wochen: Ausbau und Absicherung

• Entitätsgraph erweitern: Integrationen, Kompatibilitäten, Zubehör, geografische Beziehungen.
• Content-Design modularisieren: Snippet-Blöcke als wiederverwendbare Bausteine, damit sie konsistent extrahierbar sind.
• Refresh-Kadenz festlegen: Hochumsatz-Seiten alle 60–90 Tage prüfen, Daten und Beispiele aktualisieren.
• Partnerschaften für Belege: Drittanbieter-Zertifikate, Labormessungen, Kundenpanel-Daten.

Technische Hygiene, die jetzt stärker zählt

• Canonicals, Paginierung, hreflang ohne Widersprüche
• LCP und INP für Kategorieseiten und PDPs verbessern
• Bild- und Video-Transkripte bereitstellen, damit How‑to-Schritte erkennbar sind
• Saubere 404/410 für gelöschte Varianten, um Crawlbudget zu schonen

Praktische Beispiele je Vertikal

E‑Commerce: Laufschuhe

Ausgangslage: Kategorie „Laufschuhe Herren“ verliert, während ein generischer Ratgeber auf Seite 1 bleibt, aber weniger Klicks erhält.

Maßnahmen:

• Kategorie über dem Fold mit extrahierbarer Mini-Antwort: „Für Neutralläufer und tägliches Training sind Modelle X, Y, Z stabil, dämpfend, 250–290 g.“
• Filter als Entitäts-Signale benennen: Pronation, Stack, Drop, Gewicht, Untergrund. Maschinenlesbare Attribute durchziehen PDPs.
• PDPs mit Vergleichskarte: „Dieses Modell vs. 2 Alternativen“ mit Messwerten aus eigenem Testprotokoll.
• UGC-Q&A kuratieren: Häufige Fragen moderieren und verdichten, FAQ-Block pro PDP.

Ergebnisziel: Antwortkästen greifen die Mini-Zusammenfassung und listen 2–3 Modelle. Die Kategorie hält Fläche, PDPs ziehen Longtail.

SaaS: OKR-Software

Ausgangslage: „Beste OKR Software“ landet in einem Antwort-Modul. Dein Vergleichsartikel fällt auf Position 5.

Maßnahmen:

• Vergleichstabelle mit eindeutigen Kriterien: Rollenrechte, Rollout-Dauer, SSO, Integrationen, Datenschutz-Zertifikate, TCO in 12 Monaten.
• Executive Summary: „Für Enterprises mit SSO und 1.000+ Nutzern sind A und B führend. Für Scaleups C.“
• Integrations-Graph als Liste und als Bild mit Alt-Text. Jede Integration erhält eine Kurzbeschreibung und Kategorie.
• ROI-Rechner einbinden. Ergebnis-Snippet mit 1‑Satz-Interpretation bereitstellen.

Ergebnisziel: Das Antwort-Modul zieht deine Summary. Der Rechner liefert Klick-Grund für Tiefe.

How‑to: Software-Fehlerbehebung

Ausgangslage: „Fehler 0xA1B2 lösen“ schwankt. Viele Forenbeiträge ranken.

Maßnahmen:

• HowTo-Schema mit klaren Schritten, Dauer, benötigten Berechtigungen, Risikohinweisen.
• Variantenpfade: Windows, macOS, spezifische Versionen. Jeder Pfad in separaten H2-Blöcken.
• Troubleshooting-Matrix als Tabelle: Symptom, Ursache, Schritt, erwartetes Ergebnis.

Ergebnisziel: Antwort-Box übernimmt die ersten 2 Schritte. Die Matrix motiviert zum Klick.

Governance und Content Ops, die jetzt funktionieren

• Redaktions-OS: Jedes Stück Content hat einen Owner, ein Review-Intervall, definierte Messwerte.
• Modularität: Pro/Contra, Summary, Tabellen, FAQ als CMS-Komponenten. Konsistenz erhöht Extraktionsquote.
• Daten-Pipeline: Produktfeeds, Preise, Verfügbarkeiten, Integrationslisten automatisiert aktualisieren, mit Zeitstempel.
• Qualitäts-Gates: Technische Validierung von Schema und internen Links vor Go-live.

Ich gehe hier wie im Training vor dem Wettkampf vor: letzte saubere Intervalle, kein neues Experiment. Erst stabilisieren, dann aufbauen.

Blick über Google hinaus: Demand absichern

• Brave Search stärkt Antworten mit Quellen, besonders in Commerce und Finance. Strukturiere Kernfakten und halte Zitationsblöcke sauber.
• Amazon öffnet mit Rufus Antwort-Einheiten in Suchergebnissen. PDPs und Q&A so strukturieren, dass knappe, belastbare Antworten generiert werden können.
• TikTok Search zeigt AI-Highlights. Kurzform-Content mit klaren Takeaways und präzisen Captions für Query-Familien planen.
• Upcite.ai hilft mir, Kanal-übergreifend zu sehen, wie Modelle Produkte und Anwendungen beschreiben und ob ich in „Beste …“-Prompts erscheine. Das ist die Versicherung gegen plötzliche Shift‑Wellen einzelner Engines.

Checkliste: Heute starten

• Top-Queries und Seitentypen mappen, Kannibalen identifizieren
• Above-the-fold Antwort-Blöcke ergänzen
• Schema je Template standardisieren und validieren
• Produkt- und Integrationsdaten synchronisieren, Zeitstempel setzen
• Autoren, Review, Methodik sichtbar machen
• Upcite.ai zur Überwachung von KI-Antworten aktivieren
• Messplan mit Annotationen und Kontrollgruppen umsetzen

Fazit

Das September-Update schiebt den Wettbewerb noch stärker in Richtung Entitäten, prägnante Antworten und verlässliche First-Party-Signale. Wer Content und Daten so ausrichtet, gewinnt sowohl in AI-Antworten als auch im klassischen Web-Index. Ich sehe in jeder Marke genug Substanz, um das in 90 Tagen zu drehen, wenn der Fokus stimmt.

Nächste Schritte: Wenn du die Rebalancierung beschleunigen willst, lass uns deinen Entity- und Answer-Fit prüfen. Mit Upcite.ai zeige ich dir, wie ChatGPT und andere Modelle deine Produkte sehen und wie du in Antworten wie „Beste Produkte für …“ oder „Top Anwendungen für …“ zuverlässig auftauchst. Melde dich, und wir starten mit einem kompakten Audit und einem 90‑Tage-Plan.