Zukunft der Google-Suche [Teil 4a]: Lassen KI-Antworten die Website-Besucherzahlen einbrechen?

Mitte Mai 2024 startete Google seine "AI Overviews" in der US-Suche: Bei manchen Suchanfragen erscheinen umfassende KI-Antworten, vergleichbar mit denen von ChatGPT. Auch wenn die Qualität dieser KI-Suchergebnisse bislang holpert: Es ist davon auszugehen, dass "AI Overviews" fester Bestandteil der Google-Suche werden. Was bedeutet das für Websites, deren Besucher*innen großteils über die unbezahlte Google-Suche kommen?

Suchmaschinen-Nutzung: Klassifikation von Suchabsichten

Teil 1 meiner Blog-Serie zur Zukunft der Google-Suche (Link am Beitragsende) drehte sich um folgende Punkte:

• Google-Suche 2024: Vom Disruptor zum Disruptierten?
• Die US-Medienresonanz zu "AI Overviews" Anfang Juni 2024
• Googles "AI Overviews": Die Ängste der Medien
  
  

Teil 2 (Link am Beitragsende) blickte auf folgende Themen:

• Googles Milliarden-Umsatz: So setzt er sich zusammen
• Wie Google bislang Werbeflächen in seiner Suche platziert
• Generative KI: Googles bislang größte Challenge
• Wie wird Google in KI-Antworten Werbeflächen platzieren?
  
  

Teil 3 (Link am Beitragsende) untersuchte die folgenden Aspekte:

• Das "Innovator's Dilemma" nach Clayton M. Christensen
• Warum Google 2024 in keinem "Innovator's Dilemma" steckt
  
  

Dieser vorliegende vierte Teil erstreckt sich über zwei Blog-Beiträge: Zunächst schildere ich in Teil 4a, wie sich Google-Suchanfragen einteilen lassen. In einem separaten Teil 4b stelle ich dann Thesen auf, wie sich KI-Antworten entlang dieser Suchanfragen-Klassifikationen auf Website-Besucherzahlen auswirken könnten.

Auf geht's:

Search intent – Mit welcher Absicht googeln Menschen?

Welche Suchabsichten (engl. search intents, von Google auch user intents genannt) haben User*innen? Dazu gibt es zwei populäre Einteilungssysteme:

• (A) eine gängige Klassifikation durch SEO-Expert*innen
• und (B) eine erweiterte Klassifikation durch Google
  
  

➤ A. Die gängige Klassifikation von Suchanfragen durch SEO-Expert*innen

Nach dieser Auffassung lässt sich ausnahmslos jede Suchanfrage in eine der drei folgenden Gruppen einteilen:

1. Informationelle Suchanfragen: Menschen googeln, weil sie etwas wissen wollen. Information steht bei dieser Suchabsicht an erster Stelle. Beispielhafte Suchanfragen sind "barack obama", "münchen einwohnerzahl", "cloud migration" oder "cyber security dienstleister".

2. (Trans-)Aktionale Suchanfragen: Menschen googeln, weil sie auf einer Website eine Aktion durchführen wollen. Zum Beispiel etwas kaufen, herunterladen, ein Video anschauen, sich bewerben, etc. Beispielhafte Suchanfragen sind "bmi berechnen","fahrradpumpe kaufen" oder "paris reise buchen".

3. Navigationale Suchanfragen: Menschen googeln, weil sie direkt die Unterseite eines bestimmten Online-Auftritts aufrufen wollen. Beispielhafte Suchanfragen sind "zalando schuhe" oder "amazon mikrowellen". Bei dieser Suchabsicht wissen User*innen also bereits, auf welche Website sie wollen.

Schauen wir uns jetzt die alternative Suchanfragen-Einteilung durch Google an:
 

➤ B. Googles offizielle Klassifikation von Suchanfragen

Google beschäftigt rund 10.000 Menschen als "Search Quality Raters", welche händisch die Qualität von Webseiten untersuchen. Ob Google die so gewonnenen Erkenntnisse in seinen Algorithmus einfließen lässt, ist ungewiss, aber denkbar.

Um diese menschlichen Tester*innen zu schulen, nutzt Google ein umfangreiches Dokument namens "Search Quality Rater Guidelines". Dieses Dokument ist öffentlich zugänglich (Link am Beitragsende) und informiert auch darüber, wie Google anhand von fünf Gruppen Suchabsichten klassifiziert:

1. Know- & Know-Simple-Suchanfragen (engl. to know, "kennen, wissen, verstehen"): Diese sind eng verwandt mit der oben unter A1 genannten Klasse namens "Informationelle Suchabsicht". Eine Know-Suche liegt vor, wenn User*innen eine Information finden wollen oder ein Thema erkunden möchten. Beispiele für Know-Suchen sind "barack obama", "münchen" oder "cloud migration".

Eine Know-Simple-Suche ist eine Unterform der Know-Suche. Know-Simple-Suchen sind konkreter: Beispiele sind "barack obama alter", "münchen einwohnerzahl" oder "cyber security dienstleister". Statt sich allgemein zu einem Thema informieren zu wollen, suchen User*innen eine konkrete Information.

2. Do-Suchanfragen (engl. to do, "tun, machen, erledigen"): Sie sind eng verwandt mit der oben unter A2 genannten Klassifikation namens "(Trans-) Aktionale Suchanfragen". Führen User*innen eine Do-Suchanfrage durch, wollen sie ein Ziel erreichen oder eine Aufgabe erledigen – zum Beispiel etwas herunterladen, etwas kaufen, sich unterhalten lassen oder mit einer Website/App interagieren.

Beispielhafte Suchanfragen wären die bereits genannten "bmi berechnen", "fahrradpumpe kaufen" oder "paris reise buchen".

3. Website Queries: Sie ähneln der oben unter A3 genannte Klasse namens "Navigationale Suchanfragen", sind aber nicht deckungsgleich mit ihr. Unter "Website-Suchanfragen" versteht Google die User-Absicht, über die Suchmaschine einen bestimmten Online-Auftritt anzusteuern (statt die Adresse in die Browserzeile einzugeben).

Ein Beispiel ist das Googeln einer exakten Web-Adresse, zum Beispiel "www.bmw.de" oder "www.apple.com".

4. Visit-in-Person-Suchanfragen: Engl. to visit in person bedeutet "persönlich besuchen". Gemeint sind Suchanfragen mit einem lokalen Bezug, zum Beispiel "cafes in meiner nähe", "wo ist die nächste tankstelle" oder "friseur nürnberg".  

5. Multiple Suchanfragen: Eine Google-Suche kann auch eine Kombination der oben genannten Punkte sein. Googelt jemand zum Beispiel "ikea", kann dies bedeuten, dass die Person … 

• … die nächstgelegene Ikea-Filiale besuchen will (Visit-in-Person)
• oder online auf der Ikea-Website etwas kaufen will (Do-Suchanfrage)
• oder die News zum Unternehmen lesen will (Know-Suchanfrage).

Soweit zwei gängige Klassifikations-Systeme für Google-Suchanfragen. Wie wirken sich "fertige" KI-Antworten in der Google-Suche darauf aus, ob User*innen eingeblendete Suchtreffer überhaupt noch klicken?

Das schauen wir uns entlang der hier vorgestellten Suchanfragen-Klassen in Teil 4b meines Specials zur Zukunft der Google-Suche an.

Quelle:

• google.com: Search Quality Rater Guidelines: An Overview

Link-Tipps:

• Zukunft der Google-Suche [Teil 1]: Warum der Start von "AI Overviews" ein notwendiger Unfall ist
• Zukunft der Google-Suche [Teil 2]: Gefährdet GenAI den Milliarden-Umsatz des Tech-Riesen?
• Zukunft der Google-Suche [Teil 3]: Warum generative KI kein "Innovator's Dilemma" verursacht
• Von SEO zu GEO: Optimierung der Sichtbarkeit in KI-Antwortmaschinen