AI-SEO vs. klassisches SEO: So schaffen Online-Shops den Spagat!

In der SEO-Community wird gerade viel darüber diskutiert, wie Künstliche Intelligenz klassische Suchmaschinenoptimierung verändert. Schlagworte wie AI-SEO, Generative Engine Optimization (GEO) oder Large Language Model Optimization (LLMO) sind in aller Munde. Einige sprechen sogar vom Ende der klassischen Suchsmaschinenoptimierung, andere sehen höchstens eine Evolution – doch was stimmt wirklich? Und vor allem: Wie wirkt sich das konkret auf Magento-, Shopware-, und anderen Online-Shops aus, die ihre Produkte im Netz sichtbar machen wollen?

Generative Engine Optimization (GEO) oder Large Language Model Optimization (LLMO) dominiert die Community, nicht die SERPs

Das oft zitierte Narrativ „80% aller guten SEO-Praktiken wirken auch für AI-Suchsysteme“ ist populär, inhaltlich aber nicht belastbar und nachweislich abhängig von Branche, Marktdurchdringung und technischer Umsetzung. Besonders informationsgetriebene Shops und starke Marken profitieren, doch kleine Händler werden vor neue Hürden gestellt. Die bisherige Realität zeigt aber auch: Modernes, professionell betriebenes SEO ist vielleicht nicht auf AI-SEO ausgelegt, aber weitgehend AI-ready. Es geht nicht um Revolution, sondern um Evolution.

Was weiterhin funktioniert:

Experience, Expertise, Authority und Trustworthiness (E-E-A-T) waren schon vor der KI-Ära entscheidend. KI-Systeme bewerten genau diese Qualitätssignale noch intensiver. Ein Magento- oder Shopware-Shop mit fundierten Kategorie- und Produktbeschreibungen, Expertenbewertungen und transparenten Unternehmensinformationen punktet automatisch bei KI-Algorithmen mit. Technische SEO-Fundamente, zu denen schnelle Ladezeiten, Mobile-First, saubere Wissensstruktur und strukturierte Daten gehören, sind nach wie vor unabdingbar und Grundbedingung. Auch ein anderer Leitsatz hat weiterhin Bestand: Content für Nutzer, nicht für Maschinen: Hilfreiche Antworten auf echte Fragen, Transparenz sowie Aktualität überzeugen Mensch, Suchalgorithmus und auch die künstliche Intelligenz.

Der SEO-Grundsatz „Content for Users, not Algorithms“ zahlt sich in der KI-Ära doppelt aus. Wer bereits strukturierte, hilfreiche Inhalte erstellt, die echte Nutzerfragen beantworten, ist optimal für KI-Systeme vorbereitet. Technische Exzellenz wie schnelle Ladezeiten, mobile Optimierung, sauberer HTML-Code und strukturierte Daten bleibt ebenfalls relevant für KI-Crawler.

Was sich verschiebt:

AI-SEO wandelt sich: Wir rennen von Ranking zu Zitierbarkeit: AI-Systeme (Google AI Overviews, Chatbots wie ChatGPT, Perplexity usw.) extrahieren Bausteine aus Webinhalten – nicht nur “Top 1”, sondern fundierte, direkt zitierbare Aussagen („Passage Ranking“). Wer also Fragen seiner Kunden beantwortet und dies auf eine kompetente Weise und mit einer gut zietierbaren Aussage tut, hat bessere Chancen. Kurze Antworten werden hier im ersten Moment bevorzugt. Sinnvoll ist also eine einfache Beantwortung von Kundenfragen, die möglichst viel enthält und es auf den Punkt bringt. Daran schließt sich idealerweise eine ausführliche Begründung an. So ist allen geholfen. Die KI bekommt die zitierbare Aussage, der Google Algorithmus Mehrwert, der Kunde, der sich nur für die Antwort interessiert diese schnell und ohne zu lange suchen zu müssen. Wer sich tiefgehend informieren möchte, bekommt ebenso seine Inhalte.  Der Grund für dieses Vorgehen steht indirekt auch mit Brand und Bekanntheit zusammen: Wer mehrfach als Quelle (Brand, Autor, Shop) genannt wird, genießt digitalen Bonus. Was nicht nur AI-SEO zeigt: Markenstärke schützt vor Trafficverlusten stärker als reine OnPage-Optimierung.

Wie KI-Systeme funktionieren – und warum gutes SEO profitiert

Query Fan-Out: Aus einer Frage werden viele!

Wenn ein Nutzer „beste Laufschuhe für Anfänger“ eingibt, generiert das KI-System automatisch Dutzende verwandter Fragen:

• „Laufschuhe für Einsteiger unter 100 Euro“
• „Unterschied zwischen Neutral- und Stabilschuhen“
• „Nike vs. Adidas Laufschuhe Vergleich“
• „Laufschuhe für Überpronation“

  

Der SEO-Vorteil: Magento- oder Shopware-Shops mit umfassenden Content-Clustern und thematisch verwandten Kategorieseiten werden für multiple Subfragen relevant. Eine gut strukturierte Produktkategorie „Laufschuhe“ mit informativen Unterkategorien, Kaufberatungen und FAQs deckt diese Query-Vielfalt bereits ab. Wer also Content-Silos baut, die viele Bedürfnisse der Kunden ausführlich und auf verständliche Weise beantwortet und dabei möglichst viele Eventualitäten abdeckt, profitiert von seinen Google-SEO- und AI-SEO-Ergebnissen.

Personalisierung und Passage-Level Retrieval

KI-Systeme erstellen für jeden Nutzer ein „Embedding“ – eine mathematische Darstellung seiner Interessen, basierend auf bisherigen Suchanfragen und Klickverhalten. Das bedeutet: Zwei Nutzer erhalten bei derselben Frage unterschiedliche Antworten. Shops mit diversen Zielgruppen und entsprechend differenzierten Inhalten haben höhere Chancen, verschiedene User-Profile zu treffen.

Besonders wichtig und bei AI-SEO neu: KI-Systeme bewerten nicht ganze Seiten, sondern einzelne Absätze. Ein einzelner, gut geschriebener Produktvergleich kann ausreichen, um in einer KI-Antwort zitiert zu werden – unabhängig davon, wie die Gesamtseite ranked.

Die Feinabstimmung: Wo State-of-the-Art SEO für AI optimiert wird

KI-Optimierung bewegt SEO von keyword-optimiert zu frage-orientiert. Statt „Laufschuhe kaufen“ zu optimieren, strukturieren Sie Inhalte um konkrete Fragen: „Welche Laufschuhe für Anfänger?“, „Wie finde ich die richtige Schuhgröße?“ oder „Was kosten gute Laufschuhe?“. Dieser Trend war bereits in der klassischen Suchmaschinen werbung wahrnehmbar. Nicht umsonst bieten Keyword-Tools, wie Mangools bereits seit Jahren die Option „Search by Questions“. Lösen Fragen also auch noch Suchvolumen aus und passen zu Ihren Buyers Personas, dann sind sie doppelt wichtig.

 

Was ändert sich für den Onlineshop dadurch?

Die Verschiebung des Fokus von „Ranken“ zu „Zitiert werden“ ist deutlich spürbar. Während klassische SEO darauf aus ist, in den organischen Suchergebnissen möglichst weit oben zu erscheinen, will AI-SEO vor allem, dass der eigene Content in thematisch passenden Zusammenfassungen von Künstlichen Intelligenzen genannt wird. Das kann bedeuten, dass Nutzer schon eine Antwort auf ihre Kaufberatung direkt aus der KI-Antwort erhalten, ohne die Webseite zu besuchen. Sie klicken nicht weiter. Diese Veränderung hat reale Konsequenzen. Zahlreiche Studien zeigen, dass der organische Traffic durch sogenannte Zero-Click-Searches – also Suchanfragen, bei denen Nutzer ohne Klick auf eine externe Website direkt in der Suchoberfläche oder KI-Antwort zufrieden gestellt werden – massiv abnimmt. „The Great Decoupling“ bezeichnet das Auseinanderdriften von Impressions und organischem Traffic. Google Mitarbeiter Martin Split bestätigt dies.

Google sieht Chancen in the „The Great Decoupling“

Bei der Google Search Central Live äußerte sich ein Google-Vertreter zu den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf das Suchverhalten. Die Integration von KI-Features in die Suchfunktionen führe zu einem veränderten Nutzerverhalten: Zwar sinke die Gesamtzahl der Website-Besuche, jedoch steige deren Wertigkeit erheblich. Die neue Entwicklung bringe für Website-Inhaber sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich. Während das Traffic-Volumen zurückgehe, würden die verbleibenden Besucher gezielter und kaufbereiter sein. Entscheidende Erfolgsfaktoren seien dabei die Originalität der Inhalte, deren praktischer Nutzen und eine optimale Benutzererfahrung. Diese Entwicklung markiert einen Paradigmenwechsel: Statt auf maximale Besucherzahlen zu setzen, rückt die Qualität der Nutzerinteraktionen in den Vordergrund. KI-gestützte Suchfunktionen filtern relevantere Ergebnisse heraus, was letztendlich zu besseren Conversion-Raten führen kann.

Auch für Shopware-Shops heißt das: Weniger Besucher, aber zugleich mehr Markenbekanntheit, weil sie als Quelle genannt werden. SEO wandelt sich immer mehr vom reinen Traffic-Treiber zum Branding- und Vertrauenskatalysator. Zu bedenken ist auch: Besucher, die mit der kurzen Antwort Vorlieb nehmen und nicht in den Shop klicken hatten eh keinen konkrete Kaufabsicht, was bedeutet, dass der organische Traffic der den Shop besucht qualifizierter ist.

Die unbequeme Wahrheit: Risiken und Grenzen

Rechnen Sie mit weniger Traffic trotz besserer Sichtbarkeit. Die Studien sind eindeutig: AI Overviews reduzieren die Click-Through-Rate um durchschnittlich 35%. Sie werden häufiger erwähnt, aber seltener besucht. Schätzungen zufolge ist das aktuell für viele E-Commerce-Shops ein Nullsummenspiel. Ob Bekanntheit, Trust-Buidling und qualifizierterer Traffic, die Verluste an organischem Traffic aufwiegen bleibt anzuwarten.

Der Messbarkeitsverlust

Klassische KPIs wie Rankings, CTR und organischer Traffic werden weniger aussagekräftig. Neue Metriken wie „AI-Mentions“ sind aktuell noch schwer zu tracken und noch schwerer zu monetarisieren. Hier werden sich aber Möglichkeiten finden. Immerhin: Sistrix misst die Mentions und zeigt sie. Einen KI-Sichtbarkeitswert gibt es aber (noch) nicht.

Zusammenfassung: Tatsächliche Nutzerfragen und Kundenbedürfnisse im Fokus des Contents

Technisch betrachtet profitieren Shops, die ihre Inhalte für KI-Systeme „extrahierbar“ machen. Das heißt, Inhalte sollten nicht nur SEO-Keywords bedienen, sondern vor allem die tatsächlichen Fragen der Nutzer klar und strukturiert beantworten – idealerweise in kurzen, prägnanten Absätzen, die als eigenständige Informationsblöcke gelesen werden können. FAQ-Bereiche, übersichtliche Vor- und Nachteile-Listen oder „Antwort-zuerst“-Abschnitte helfen KIs, relevante Daten schnell zu finden und in ihren Antworten einzubauen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Beachtung multimodaler Signale: KI-Systeme verarbeiten nicht nur Texte, sondern auch Bilder und Videos. Hier lohnt es sich, Bilder mit semantisch genauen Alt-Tags zu versehen und Video-Transkripte bereitzustellen, um alle Inhalte maximal verständlich zu machen.

Schema-Markup-Formate werden wichtiger

Auch die Nutzung erweiterter Schema-Markup-Formate gewinnt weiter an Bedeutung im Rahmen von AI-SEO. Produktattribute sollten nicht nur korrekt, sondern auch detailliert und KI-relevant beschrieben werden. Zielgruppen, Anwendungsgebiete, Bewertungen und Produktvergleiche in strukturierter Form erleichtern den KIs das Interpretieren und damit auch die Wahrscheinlichkeit, dass der Shop zitiert wird.

AI-SEO mit eigenem Crawler?

Allerdings sollte man sich von mancher Euphorie nicht blenden lassen. Diskussionen über angebliche „Crawler“ wie den ChatGPT-User Agent sind meist noch theoretisch. Viele KI-Modelle arbeiten vorrangig mit Trainingsdaten oder gecrawlten Informationsdatenbanken, die nicht in Echtzeit aktualisiert werden. Der Bing-Crawler ist eine zentrale Quelle für Systeme, die auf Bing-Daten basieren, wie etwa ChatGPT Search (Bing-gestützte Websuche). Für AI-SEO, in der ChatGPT & Co. oft auf Bing-Daten für aktuelle Webinhalte zugreifen, bedeutet das: Wer im Bing-Index gut sichtbar ist und zu den top-gerankten Seiten gehört, hat in der Regel auch bessere Chancen, in KI-generierten Antworten (z. B. ChatGPT Search) als Quelle genannt zu werden

robots.txt und llms.txt 

Ob eine Änderung der Robots.txt deshalb sofort sichtbare Effekte hat, ist fraglich. Hier fehlt es oft noch an Transparenz und belastbaren Erfahrungswerten. Aktuell sind die robots.txt Dateien nicht an AI-SEO angepasst und wir vermuten, dass das auch noch länger so bleibt. In Tests konnten wir keine Vorteile feststellen. In den letzten Monaten machte außerdem ein neuer Begriff die Runde. Es handelt sich um die llms.txt Diese soll das Potenzial für erhebliche Auswirkungen besitzen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die sich stark auf Keyword-Matching und Linkanalyse stützen, zielen KI-Suchmaschinen darauf ab, die Benutzerabsicht , die semantische Bedeutung und sogar den Konversationskontext einer Suchanfrage zu verstehen. Sie können Antworten zusammenfassen, Inhalte generieren und auf menschenähnliche Weise reagieren. llms.txt wurde entwickelt, um die Beschränkungen von Large Language Models beim Umgang mit Webinhalten zu lösen. Dies betrifft vor allem Situationen, in denen die verfügbaren Kontextfenster nicht ausreichen, um komplette Websites zu verarbeiten, und die Umwandlung von vielschichtigem HTML-Code in einfachen Text fehlerhaft verläuft. Website-Betreiber erhalten mit llms.txt erstmals die Möglichkeit, gezielt zu bestimmen, welche ihrer Inhalte von KI-Systemen wie ChatGPT oder Gemini erfasst und verarbeitet werden dürfen. So gut die llms.txt sein mag, ein SEO-Vorteil ist nicht zu belegen. Das liegt vor allem daran, dass die Datei unbeachtet bleibt. Google selbst stellte kürzlich klar, dass derzeit kein populärer LLM-Anbieter die llms.txt verwendet wird.

Was kann man tun für KI-SEO

Wer dennoch proaktiv handeln möchte, hat inzwischen gute Werkzeuge an der Hand. Eine ernsthafte Bestandsaufnahme des eigenen Shops in Bezug auf technische Qualität, Inhaltstiefe, Markup-Vollständigkeit und Nutzerfreundlichkeit ist unerlässlich. Darauf aufbauend lassen sich Schritt für Schritt FAQ-Bereiche erweitern, Content-Cluster aufbauen und multimodale Formate entwickeln.

E-Commerce-spezifisch bieten Shopware oder Magento bereits gute SEO-Basics, die mit Custom Fields und Templates KI-optimiert erweitert werden können. Hier feilt man an Details wie eindeutig benannten Attributen, strukturierten Vergleichstabellen oder dynamisch gepflegten FAQ-Inhalten.

Geduld und Anpassungsbereitschaft sind gefragt

Was bleibt vielen Online-Shops im Spannungsfeld von AI-SEO und klassischem SEO also konkret? Die neuen Systeme sind noch jung und verändern sich laufend. Es gibt noch keine fertigen Spielbücher, keine garantierten „Quick Wins“. Doch wer sich jetzt konsequent um strukturierte, nutzerorientierte Inhalte kümmert, verschafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Das Ziel ist kein abruptes Umdenken, sondern die evolutionäre Weiterentwicklung bewährter Strategien: Qualität vor Quantität, Nutzerfokus statt bloßer Keyword-Platzierung, Marke statt Scheinklicks.

Kurz gesagt: AI-SEO ist nicht die Revolution, die alles Alte zerstört, sondern vielmehr ein neuer Blick auf das, was wirklich zählt in der digitalen Sichtbarkeit: Relevanz, Vertrauenswürdigkeit und klare Kommunikation.

Auf zum AI-SEO-Check

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