Die Einführung von Large Language Models (LLMs), AI Overviews und generativer KI verschiebt die Spielregeln im digitalen Marketing. Suchen werden gezielter und spezifischer. Nutzer*innen erwarten Antworten auf ihren „spezialgelagerten Sonderfall“ – präzise, sofort und umfassend. Die Folge: Klassische Suchmaschinenrankings verlieren an Relevanz, die Klickrate (CTR) in der organischen Suche sinkt, und Unternehmen verlieren zunehmend die Kontrolle darüber, was Nutzerinnen angezeigt wird. Zur traditionellen SEO tritt die Generative Artificial Intelligence Optimization (GAIO).
Was sich konkret ändert:
- AI Overviews statt Top-10-Links: Bei vielen Suchanfragen zeigt Google nun direkt relevante, personalisierte Inhalte inklusive Quellenlinks und drängt klassische Suchergebnisse nach unten.
- Zitiert statt gerankt: Wichtig ist nicht mehr nur das Ranking, sondern ob Inhalte in der KI-Antwort verwertet und mit einem Link versehen werden.
Der neue Maßstab: Relevanz für Mensch und Maschine
LLMs agieren wie hochspezialisierte Nutzer*innen – mit einem zusätzlichen Anspruch: Neben inhaltlicher Relevanz zählt auch technische Perfektion. Sie bewerten die Lesbarkeit von Inhalten – sowohl semantisch als auch strukturell – und berücksichtigen Metadaten, Barrierefreiheit und Nutzerführung. Unternehmen mit fragmentierten, unklar strukturierten Webauftritten verlieren gegenüber jenen, die technisch möglichst sauber aufgestellt und nutzerzentriert sind. Und: Internetseiten mit ohnehin geringer Sichtbarkeit in Suchergebnissen verlieren auch diese Restreichweite.
Es gilt also:
“AI folgt SEO” – nur gut auffindbare und gepflegte Inhalte fließen in LLM-gestützte Systeme ein.
Fünf strategische Handlungsfelder für exzellenten Content
- Technische SEO-Hausaufgaben konsequent umsetzen
Kein Internetauftritt ist perfekt – und doch ist eine möglichst fehlerfreie Internetseite die Basis für SEO- und GAIO-Erfolge. KI-Systeme benötigen verlässliche, maschinenlesbare Inhalte. Strukturierte Daten und schema.org-Markup helfen, Relevanz zu signalisieren. Dabei sind schnelle, barrierefreie Seiten essentiell – sie verbessern nicht nur die Rankings, sondern erhöhen auch die Wahrscheinlichkeit, in AI-Antworten verwendet zu werden.
Checkliste:
- Fehler und kritische Hinweise beheben
- Metadaten vollständig pflegen (Titles, Descriptions, Alt-Attribute)
- Core Web Vitals überwachen und optimieren
- Inhalte maschinenlesbar strukturieren – Onpage und mit schema.org-Daten
- Produktzentrierung & Relevanz im Content stärken
KI bevorzugt Inhalte mit semantischer Tiefe, echten Use Cases und nachweislicher Expertise. Für die Content-Strategie bedeutet das: Second-Level-Content mit Produktbezug wie Ratgeberseiten, FAQ oder Schritt-für-Schritt-Anleitungen gewinnen an Bedeutung.
Checkliste:
- Produktseiten auf den Produktnutzen fokussieren
- Second-Level-Content neu denken: Detaillierte FAQ-Seiten zu den Produkten, Ausführliche Ratgeberseiten zu Versicherungsthemen, echte Kundengeschichten
- AD-Seiten aufwerten: Regionalität sichtbar machen, Mitarbeitende als Expert*innen positionieren
- UX-Optimierung fördert Sichtbarkeit und wirtschaftlichen Erfolg
KI-gestützte Systeme wie AI Overviews und LLM werten zunehmend Nutzersignale aus, um die Relevanz und Qualität von Inhalten zu bewerten. Eine durchdachte UX erhöht die Verweildauer und die Interaktionsrate. Beide Metriken sind starke Indikatoren für nützliche Inhalte. Eine optimierte Nutzerführung kann zudem wirtschaftliche Verluste bei sinkendem SEO-Traffic ausgleichen.
Checkliste:
- Klare Navigation, verständliche Struktur und klare Nutzerführung
- sinnvolle Verknüpfung von First- und Second-Level-Content
- Klar gestaltete CTAs und intuitive Abschlussstrecken, einfache Formulare
- Mit Corporate Publishing die Markenauthorität stärken
Redaktionell hochwertiger Content positioniert Unternehmen als vertrauenswürdige und kompetente Informationsquelle. Besonders im Kontext von E-E-A-T-Kriterien (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness), die Google wie auch KI-Modelle zunehmend zur Bewertung von Inhalten nutzen, liefern Magazininhalte den nötigen Nachweis für fachliche Tiefe.
Checkliste:
- Magazin-Inhalte an die Produktwelten und die Unternehmenswerte rückkoppeln
- Klarheit, Stringenz und inhaltliche Tiefe in den Vordergrund stellen
- Nachhaltigkeits- und CSR-Themen einbinden
- Langlebige Inhalte regelmäßig reviewen und wiederveröffentlichen
- Expertise durch namentlich genannte Autor*innen sichtbar machen
- Erfolg messbar machen
Generative Suchsysteme zitieren Inhalte direkt – ohne klar erkennbare Positionierung. Ohne gezieltes Monitoring bleibt verborgen, ob und wo die eigenen Inhalte auftauchen, wie häufig die Konkurrenz genannt wird oder welche Formate zitiert werden. Kontinuierliches Monitoring hilft, Inhalte gezielt weiterzuentwickeln.
Checkliste:
- Sichtbarkeit kontinuierlich analysieren
- Zitationsquellen und Konkurrenz beobachten
- Keyword-Sets aufbauen und nach Suchintention clustern
- Content-Iterationen datenbasiert planen
- UX fortlaufend anhand von Nutzungsdaten optimieren
Fazit: Von SEO zu GAIO – Content als Schlüssel für digitale Relevanz
In einer Welt, in der generative KI und AI Overviews den Zugang zu Informationen bestimmen, wird Content nicht mehr „nur“ für Menschen oder „nur“ für Maschinen erstellt – sondern für beide. Die Optimierung auf generative AI bedeutet:
- Technische Exzellenz als Basis
- Relevanter Inhalt für konkrete Nutzerfragen
- Nutzerzentrierte Struktur für bessere Auffindbarkeit
- Messbare Ergebnisse für langfristige Wirkung
Unternehmen, die diese Maßnahmen umsetzen, sind optimal aufgestellt, um sowohl von klassischen Suchmaschinen als auch von KI-getriebenen Suchanfragen optimal erkannt und bevorzugt ausgespielt zu werden. Wer heute in Content-Qualität, Struktur und Technik investiert, wird morgen von LLMs zitiert – und nicht ignoriert.
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