SEO im B2B verändert sich grundlegend: Klassische Keyword-Strategien reichen nicht mehr, da KI-Systeme Inhalte zunehmend kontextbasiert bewerten. Statt langer Listen mit Links liefern sie direkte Antworten – und entscheiden damit, welche Anbieter sichtbar sind.
Für Marketing-Teams in mittelständischen Industrieunternehmen bedeutet das: Inhalte müssen stärker auf Relevanz, Struktur und Kontext optimiert werden. Außerdem bevorzugen KI-Systeme Inhalte, die E-E-A-T-Kriterien erfüllen:
- Experience (Erfahrung),
- Expertise (Fachwissen),
- Authoritativeness (Autorität) und
- Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit)
Wer früh handelt, kann sich als Vorreiter positionieren; wer abwartet, riskiert, in KI-Antworten übersehen zu werden. Und was ist mit klassischem SEO? Vieles bleibt, aber der Fokus verschiebt sich.
Warum klassische SEO-Strategien im KI-Zeitalter ins Leere laufen
Nehmen wir an, eine Einkaufsleiterin in einem Industrieunternehmen sucht nach nachhaltigen Verpackungslösungen. Sie will wissen, welcher Hersteller hohe Recyclingquoten bietet, gleichzeitig Lieferketten transparent macht und Zertifizierungen wie FSC oder ISO erfüllt.
Früher hätte sie bei Google Keywords wie „nachhaltige Verpackung Industrie Zertifizierung“ eingegeben und sich durch eine Liste mit 20 Links geklickt. Heute geht das so: Eine KI liefert eine kompakte Übersicht mit drei Anbietern, deren Stärken klar aufbereitet sind – Recyclingquote, Lieferfähigkeit, Zertifikate.
Das verändert das Spiel:
- Nutzer*innen klicken seltener auf Websites, wenn sie ihre Antworten direkt im Interface bekommen. Analysen von Ahrefs und Sistrix zeigen, dass die Klickrate (CTR) um bis zu 30–35 % sinkt, sobald Google eine AI-Übersicht anzeigt.
- Klassische SEO-Methoden wie Keyword-Optimierung oder Backlinks allein verlieren an Gewicht, wenn Inhalte nicht kontextuell überzeugen.
- Sichtbarkeit bedeutet künftig nicht nur, in den Top 10 zu stehen – sondern in KI-Antworten präsent zu sein.
Von Keywords zu Kontext – was jetzt zählt
Mehr Kontext, weniger Keyworddichte
KI-Modelle, insbesondere Large Language Models mit Retrieval Augmented Generation (RAG), bewerten Inhalte anhand von Kontext und Intention. Sie verstehen Fragen in natürlicher Sprache und entscheiden, welche Inhalte Antworten liefern – nicht nur, welche Keywords vorkommen. Statt auf klassische Keyworddichte kommt es heute auf semantische Nähe und thematische Tiefe an – messbar durch NLP-gestützte Tools (natural language processing).
Für B2B-Unternehmen heißt das:
- Inhalte müssen Fragen beantworten („Welche Verpackung erfüllt internationale Nachhaltigkeitsstandards?“).
- Fakten, Quellen und strukturierte Daten gewinnen an Bedeutung, weil KI diese nutzt, um Inhalte zu gewichten.
- Marken, die ihre Fachkompetenz zu einem klaren Themenfeld durch relevante, gut belegte Inhalte zeigen, erscheinen häufiger in KI-Antworten.
KI-Antworten & Chatbot-Interfaces wachsen
Die Nutzung von Chatbots steigt rasant an. OpenAI meldete 2025 mehrere hundert Millionen wöchentliche Nutzer*innen bei ChatGPT. Gleichzeitig testet Google in den USA und UK seine AI Overviews direkt in den Suchergebnissen. Das zeigt: Immer mehr Informationssuche verlagert sich in KI-Interfaces.
Dadurch steigt der Druck, in diesen Systemen sichtbar zu werden – nicht nur in klassischen Suchergebnissen.
Struktur, Faktentreue & Zitierfähigkeit
KI-Systeme gewichten Inhalte nach Lesbarkeit und Vertrauenswürdigkeit: klare Struktur, präzise Daten, überprüfbare Quellen. Veraltete und inhaltlich oder strukturell unzureichend aufbereitete Inhalte sind für KI-Systeme schwer einzuordnen oder zu bewerten. Sie werden daher seltener in KI-Antworten angezeigt. Für B2B-Marketing heißt das: Aktualisierung, Faktenorientierung und saubere Quellenarbeit sind Pflicht.
Grenzen der KI: Erkennung von Trustworthiness ist nicht unfehlbar
Spannend ist, dass KI-Systeme z. B. Trustworthiness noch nicht perfekt bewerten können. Stell dir eine Case Study vor, die eine Erfolgsgeschichte beschreibt, aber fiktiv ist – solange sie realistisch klingt und keine Widersprüche enthält, würde eine KI sie kaum als erfunden erkennen.
Das zeigt: KI bewertet Vertrauenswürdigkeit vor allem anhand formaler Kriterien wie Struktur, Quellen, Konsistenz und Domain-Reputation. Ob ein Beispiel tatsächlich passiert ist, kann die Maschine oft nicht feststellen.
Die Verantwortung für den Umgang und die Einordnung von Inhalten bleibt also bei uns Menschen.
Ausblick: Was uns die USA schon heute zeigen
In Deutschland ist KI-Suche noch im Aufbau. Doch ein Blick in die USA und UK zeigt, wohin die Reise geht: Dort werden die AI Overviews von Google schon seit 2024 angezeigt und erscheinen mittlerweile bei mehr als jeder zweiten Suchanfrage.
Erste Analysen von Ahrefs und Sistrix belegen: Sobald eine KI-Übersicht eingeblendet wird, sinkt die Klickrate auf klassische Webseiten im Schnitt um bis zu 35 %. Und der OMR-Report beschreibt, dass KI-Sichtbarkeit neue KPIs erforderlich macht – weil es entscheidend ist, ob Inhalte in Antworten erscheinen, nicht nur in Rankings.
Für deutsche B2B-Unternehmen bedeutet das: Noch ist Zeit, Strategien anzupassen. Aber die Dynamik aus den USA wird auch hier ankommen. Wer frühzeitig Inhalte kontextorientiert aufbereitet, kann sich einen Vorsprung sichern.
Neue Messgrößen & Tools für Erfolg im KI-SEO
Welche KPIs jetzt zählen
Klassische KPIs wie Ranking oder Klicks bleiben wichtig, zeigen aber nur einen Teil des Bildes. Neu relevant sind:
- KI-Sichtbarkeit: Wie oft wird deine Marke in AI Overviews oder Chatbots (z. B. Copilot, ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity) genannt?
- Kontext-Relevanz: Passt dein Content zu den Fragen deiner Zielgruppe?
- Referral-Traffic aus KI-Antworten lässt sich über Tools wie Google Analytics 4, Matomo, Search Console und Bing Webmaster teilweise messen. Das Tracking ist aber noch eingeschränkt – z. B. über UTM-Parameter oder Event-Tags. Bei AI Overviews fehlt aktuell noch ein klares Referrer-Signal.
Erste Tools & Ansätze
- Ahrefs und Sistrix erweitern ihre Analysen, um KI-Einflüsse in den SERPs durch gezieltes Keyword-Filtern sowie Bewertung von Sichtbarkeit und CTR messbar zu machen und testen, wie sich Inhalte in Chatbot-Antworten niederschlagen.
Content-Management-Systeme wiederum integrieren zunehmend Module zur „Frage-Optimierung“. WordPress, HubSpot oder Drupal bieten Plugins dafür, etwa über FAQ-Schema-Markup. Da KI-Systeme ähnliche strukturierte Daten wie Suchmaschinen nutzen, fördern FAQ-Schema und Featured-Snippet-Optimierung auch die KI-Sichtbarkeit.
Diese Tests stehen noch am Anfang – aber es lohnt sich, solche Entwicklungen im Reporting bereits mitzudenken.
3-Punkte-Checkliste für Marketing-Teams
- Fragen- und Kontextorientierung: Denke in „Fragen & Antworten“, nicht in Keywords.
- Struktur & Quellen: klare Gliederung, aktuelle Daten, transparente Quellenarbeit.
- Neue KPIs etablieren: Ergänze klassische Dashboards mit Tools wie z. B. GA4, GSC oder Sistrix um Kennzahlen wie KI-Sichtbarkeit. Mit Looker Studio lassen sich diese Daten zwar nicht selbst messen, aber visualisieren.
Für KI-bezogene KPIs wie die Sichtbarkeit in AI Overviews oder sinkende CTRs durch neue SERP-Features sind aber meistens noch Custom-Dashboards, manueller Aufwand oder eben spezialisierte Tools erforderlich.
Fazit: Optimierungschancen nutzen, bevor andere überholen
SEO ist nicht tot – es entwickelt sich weiter. Der Wandel führt weg vom Keyword-Fokus, hin zu Kontext, Fragen, Struktur und Glaubwürdigkeit.
Für dich als Marketing-Verantwortliche*r bedeutet das: Du kannst jetzt die Weichen stellen, um in KI-Antworten sichtbar zu werden. Wer früh agiert, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil, anstatt Sichtbarkeit an andere zu verlieren.
Wenn du wissen möchtest, wie deine Inhalte aktuell im KI-Zeitalter performen, lohnt sich ein individueller Blick. In einem praxisorientierten KI-SEO-Audit zeigen wir dir, wo du stehst und welche Schritte sinnvoll sind – damit du deine Sichtbarkeit sicherst und ausbaust.
