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AI  | 1 Nov 2023

SGE: Googles Antwort auf Bings ChatGPT-Integration in der Suche

Was kann die neue Search Generative Experience?

Porträt von Ann Julie Granzer
Ann-Julie Granzer

SGE steht für Search Generative Experience und markiert einen wichtigen Schritt in der Entwicklung der Suchmaschine Google. Google reagiert mit der Einführung von SGE auf die Integration von ChatGPT in die Suchmaschine Bing. Diese neue Art der Suche bietet viele Möglichkeiten, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. 

Was ist SGE und wie funktioniert es?

SGE ist Googles Antwort auf die wachsende Bedeutung von KI in der Suche. Das Konzept wurde auf der Google-Konferenz I/O 2023 vorgestellt und ist seitdem unter dem Projektnamen "Magi" bekannt. Im Gegensatz zu Bard, einem Chatbot, ist SGE eine KI-basierte Suche, die Google von einer reinen Suchmaschine zu einer Antwortmaschine transformieren soll. Da sich SGE noch in der Testphase befindet, wird es derzeit lediglich über das Google Search Lab bereitgestellt. Bisher ist SGE in den USA, Indien und Japan verfügbar.

Die Idee dahinter ist, dass die Nutzer direkt KI-generierte Antworten auf ihre Suchanfragen erhalten, ohne sich durch die Vielzahl der von Google ausgegebenen Seiten klicken zu müssen. Google versucht damit, die Suche visueller, persönlicher und interaktiver zu gestalten. Mithilfe von Snapshots erhält der Nutzer schnell einen Überblick über das Thema – inklusive Quellen und weiterführenden Links. SGE verwendet Sprachmodelle wie MUM und PaLM2 und zeigt besondere Sensibilität für YMYL-Themen (Your Money Your Life). Anzeigen werden weiterhin differenziert gekennzeichnet. 

Die Grundpfeiler von SGE:

KI-generierte Snapshots: Der Snapshot bietet einen Überblick über verschiedene relevante Informationen zum Thema – inklusive deren Quellenangaben. Die Links werden einerseits als ein Art Karussell angezeigt und können andererseits über das Pfeil-Symbol aufgerufen werden. Auch Bilder und Erklärvideos sind mögliche Antworten auf die gestellte Suchanfrage bei Google.

Bildschirmfoto einer Google Suche mit Künstlicher Intelligenz
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Konversationsmodus

Mit einem Klick auf “Ask a follow up” öffnet sich der Konversationschat mit einem Eingabefeld. Ebenso werden am unteren Rand des Snapshots mögliche Folgefragen zur initial gestellten Suchanfrage vorgeschlagen, um das Thema zu vertiefen. Auf diese Weise ist die Search Journey wie ein Gespräch aufgebaut. 

Bildschirmfoto einer Google Suche mit KI zum Bryce Canyon.
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Vertikale Inhalte: Vertikale Suchinhalte wie Shopping Anzeigen oder lokale Suchergebnisse werden direkt im Snapshot angezeigt. Der Google Shopping Graph zeigt KI-basierte Ergebnisse zur Suchanfrage an. Die Informationen stammen nicht nur von Produktdetailseiten, sondern auch aus Rezensionen und anderen Quellen. Die KI vergleicht verschiedene Ergebnisse miteinander und versucht, das beste Ergebnis zur Suchanfrage aufzubereiten und anzuzeigen. 

Woher stammen die Daten für SGE?

Aktuell gibt es keine offiziellen Informationen zu SGE, außer denen von Google in einem PDFbereitgestellten. Die SGE-Ergebnisse werden von den erweiterten Versionen von MUM und PaLM2 in Verbindung mit dem Core-Ranking-System generiert. Die Qualität der Ausgaben wird durch unabhängige Search Quality Rater und gezielte menschliche Analysen verbessert. Red-Teaming wird für Gegentests eingesetzt, um Schwachstellen im System zu identifizieren und um Googles SGE fortlaufend zu verbessern. SGE-Snapshots basieren auf Informationen aus dem gesamten Web und dem Google Knowledge Graph.

Werden Inhalte für den Googlebot mittels den Snippet-Steuerungen blockiert, kann die KI diese nicht als Linkquelle für den SGE-Snapshot heranziehen und in Folge wird der Content der Seite nicht im Snapshot angezeigt.

In Zukunft könnten auch Anbieter und SEO-Tools das Tracking von SGE in der Search Console ermöglichen. Derzeit sind in der Search Console oder anderen Tracking-Tools keine verwertbaren Daten verfügbar, so dass eine gezielte Messung von Google SGE nicht möglich ist. 

Welche Auswirkungen kann SGE auf die Suche haben?

SGE-Snapshots führen dazu, dass die organischen Ergebnisse weiter nach unten rutschen und weniger sichtbar sind. Dies kann sich sowohl auf den organischen Traffic als auch auf das (Pixel-)Ranking auswirken. Google testet derzeit verschiedene Snapshot-Größen, die die organischen Suchergebnisse unterschiedlich weit nach unten verschieben. Die Light-Version der KI-generierten Antworten ist kürzer und öffnet sich erst nach einem Klick auf "Show more” vollständig. Zudem wird zwischen den Suchabfragen mit KI-generierten Antworten und ohne KI-generierte Snapshots unterschieden – nicht jede Abfrage erscheint mit einer SGE-Antwort.

Google testet ebenfalls die KI-gestützte Bilderzeugung mit SGE, was neue Chancen und Risiken birgt. Dabei werden vier verschiedene KI-generierte Bilder vorgeschlagen. Möglicherweise wird Google diese Funktion auch direkt in Google Images integrieren, um den Nutzern maßgeschneiderte Inspirationen zu liefern.  

Screenshot  KI-generierte Bilder in Google SGE
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Es ist zu erwarten, dass die Zahl der Zero-Clicks zunimmt, wenn ein SGE-Suchergebnis gleich zu Beginn die passende Antwort liefert. Ähnliche Effekte konnten bereits bei der Einführung von Featured Snippets beobachtet werden. 

Einfache Definitionen und FAQ-Inhalte könnten weniger Traffic generieren, da das Informationsbedürfnis hier bereits von der KI im Snapshot befriedigt wird. Die KI hat aktuell noch Probleme mit komplexen Suchanfragen. Ein Mittel für SEOs könnte daher sein, sich auf komplexere Suchanfragen zu konzentrieren auf die es nicht “die eine” Antwort gibt.

Auch könnten traditionelle Metriken an Relevanz verlieren, ähnlich wie bei den Core-Web-Vitals. Auch könnten neue Rankingfaktoren entstehen, denn laut Google soll SGE den User unterstützen schneller und einfacher an hilfreiche Informationen zu gelangen und als Ausgangspunkt für weitere Recherchen dienen.

Wie sollten sich SEOs auf SGE vorbereiten?

SEOs sollten sich auf Themen konzentrieren, die sich direkt auf die Suchergebnisse auswirken und die sie direkt beeinflussen können. Dazu gehören der Fokus auf strukturierte Daten, die Einführung interaktiver Elemente auf Websites, die Optimierung von Snippets, die mobile Optimierung und die Beantwortung häufig gestellter Fragen in natürlicher Sprache. Ziel sollte die Bereitstellung von qualitativ hochwertigen Inhalten sein.

Link-Karussells im SGE-Snapshot könnten ebenso an Bedeutung gewinnen wie Longtail-Suchanfragen. Der Fokus sollte auf Nischeninformationen liegen, die nicht mit einem kurzen KI-generierten Ergebnis beantwortet werden können, um so zukünftig weiterhin nennenswerten organischen Traffic aus der Suchmaschine generieren zu können. Googles E-E-A-T-Signale könnten wichtiger werden, um die Nachvollziehbarkeit von Expertise und persönlicher Erfahrung zu verdeutlichen.  

Wann kommt SGE nach Deutschland?

Die Einführung von SGE in der EU, insbesondere in Deutschland, verzögert sich aufgrund von ausgiebigen Tests, Lernphasen und regulatorischen Anforderungen. Zur Erinnerung, die Einführung von Google BARD im europäischen Markt hat sich durch EU-Regulationen um fünf Monate verzögert. SEOs können jedoch den amerikanischen Suchmarkt genau beobachten und sich entsprechend darauf vorbereiten. Die Zukunft der Google SGE steht in den Sternen. Bleiben Sie gespannt!

Bildquelle: Google Blog

  • Abb. 1: Snapshot als Antwort auf eine gestellte Frage

  • Abb. 2: Video als Antwort auf die gestellte Frage

  • Abb. 3: ”Ask a follow up” inklusive Folgefragen

  • Abb. 4: Google Shopping Graph

  • Abb. 5: KI-generierte Bilder in Google SGE

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Porträt von Ann Julie Granzer

Ann-Julie Granzer

Ann-Julie Granzer ist als Junior SEO Consultant bei der diva-e am Standort München tätig. Dort unterstützt sie das SEO-Team mit Analysen von Websites und der Ableitung von Optimierungen für Kundenprojekte. Zudem erstellt sie den monatlichen Search Newsletter, die SEO News, übernimmt organisatorische Aufgaben und vieles mehr. Am liebsten verbindet sie ihr Wissen aus dem abgeschlossenen Finanzmanagementstudium mit SEO. 

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