Seit Juni 2026 haben sich die Spielregeln im digitalen Vertrieb verändert. Google weist in der Search Console erstmals AI Overviews und den AI Mode getrennt von klassischen organischen Suchergebnissen aus. Für B2B-Shops bedeutet das: Wer seine Sichtbarkeit nur noch an Rankings misst, verliert den Anschluss. Denn bei Suchanfragen mit AI Overview halbiert sich die Klickrate auf klassische Treffer nahezu. Die gute Nachricht: Mit den richtigen Maßnahmen lässt sich die KI-Sichtbarkeit systematisch aufbauen und messen. Dieser Artikel zeigt in fünf konkreten Schritten, wie mittelständische Hersteller und Großhändler ihre Präsenz in der KI-Suche sichern.
Warum AI Overviews die klassische Suchmaschinenoptimierung verändern
Die Einführung des separaten Leistungsberichts für die generative KI-Suche in der Google Search Console markiert einen Wendepunkt. Bis Mai 2026 wurden AI Overviews und organische Treffer gemeinsam ausgewiesen. Seit Juni 2026 zeigt Google beide Bereiche getrennt. Das Problem: Nutzer, die ihre Antwort bereits in der AI Overview erhalten, klicken seltener auf weiterführende Links. Studien zeigen, dass die Klickrate bei Suchanfragen mit AI Overview um bis zu 50 Prozent sinkt.
Für B2B-Unternehmen mit eigenem Onlineshop bedeutet das einen direkten Rückgang qualifizierter Besucher. Gleichzeitig eröffnet sich eine neue Chance: Wer in den AI Overviews zitiert wird, gewinnt Sichtbarkeit und Autorität. Die Herausforderung liegt darin, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von KI-Systemen als zitierwürdig erkannt werden. Das erfordert eine andere Herangehensweise als klassische SEO-Maßnahmen – welche Hebel neben der KI-Suche weiterhin Traffic bringen, zeigt der Beitrag B2B-SEO 2026: 5 Hebel, die neben ChatGPT & Co. noch Traffic bringen.
Der neue Bericht in der Search Console unterscheidet zwischen AI Overviews (kurze Antworten oberhalb der Suchergebnisse) und dem AI Mode (interaktive, mehrstufige Konversationen). Beide Formate beeinflussen das Nutzerverhalten unterschiedlich. B2B-Unternehmen müssen verstehen, in welchem Kontext ihre Inhalte erscheinen und wie sie darauf reagieren können.
Schritt 1: Den neuen Search-Console-Bericht analysieren
Der erste Schritt zur Messung der KI-Sichtbarkeit führt direkt in die Google Search Console. Unter dem Menüpunkt „Leistung" findet sich seit Juni 2026 der neue Bericht zur generativen KI-Suche. Hier werden Impressionen, Klicks und die durchschnittliche Position für AI Overviews und den AI Mode separat ausgewiesen.
Die wichtigsten Kennzahlen im Überblick:
KI-Impressionen: Wie oft erscheinen Inhalte in AI Overviews oder im AI Mode?
Klickrate (CTR): Welcher Anteil der Nutzer klickt trotz AI Overview auf die Website?
Durchschnittliche Position: An welcher Stelle werden die Inhalte in der KI-Antwort genannt?
Vergleich zu organischen Impressionen: Wie entwickelt sich das Verhältnis zwischen klassischen und KI-gestützten Suchergebnissen?
B2B-Shops sollten zunächst einen Benchmark erstellen: Welche Seiten und Themen generieren bereits KI-Impressionen? Gibt es Produktkategorien oder FAQ-Seiten, die häufiger in AI Overviews erscheinen? Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für gezielte Optimierungen.
Ein häufiger Fehler: Viele Unternehmen konzentrieren sich ausschließlich auf die Klickrate. Doch in der KI-Suche zählt auch die Markennennung. Wer als Quelle in einer AI Overview zitiert wird, baut Vertrauen auf, selbst wenn der direkte Klick ausbleibt. Deshalb sollten Markennennungen als eigenständige Kennzahl erfasst werden. Die Auswertung sollte mindestens einmal im Monat erfolgen, um Trends frühzeitig zu erkennen.
Schritt 2: Zitierfähige Inhalte statt reiner Rankings aufbauen
Klassische SEO zielt auf Rankings ab. KI-Sichtbarkeit erfordert zitierfähige Inhalte. Der Unterschied: Während Suchmaschinen Seiten nach Relevanz und Autorität bewerten, suchen KI-Systeme nach präzisen, strukturierten Antworten. Inhalte müssen so aufbereitet sein, dass sie sich als Quelle eignen.
Zitierfähige Inhalte zeichnen sich durch folgende Merkmale aus:
Konkrete Zahlen und Fakten: Statt allgemeiner Aussagen messbare Daten liefern, etwa „Die durchschnittliche Lieferzeit beträgt 48 Stunden" statt „Wir liefern schnell".
Klare Struktur: Überschriften, Aufzählungen und kurze Absätze erleichtern das Erfassen durch KI-Systeme.
FAQ-Bereiche: Häufig gestellte Fragen mit prägnanten Antworten werden bevorzugt zitiert.
Quellenangaben: Verweise auf Studien, Normen oder Branchenstandards erhöhen die Glaubwürdigkeit.
B2B-Shops sollten bestehende Inhalte systematisch überarbeiten. Produktbeschreibungen, die nur aus Marketing-Floskeln bestehen, bieten keinen Mehrwert für KI-Systeme. Stattdessen sollten technische Daten, Anwendungsbeispiele und Vergleichstabellen integriert werden. FAQ-Bereiche sind besonders wertvoll: Sie beantworten typische Fragen direkt und strukturiert. Idealerweise orientieren sich die Fragen an realen Suchanfragen aus der Search Console.
Ein weiterer Ansatz sind Glossare und Definitionsseiten. KI-Systeme greifen gerne auf Seiten zurück, die Fachbegriffe klar und verständlich erklären. B2B-Unternehmen mit technischen Produkten profitieren davon, wenn sie ein Glossar mit branchenspezifischen Begriffen aufbauen.
Schritt 3: Produktdaten und strukturierte Daten pflegen
Strukturierte Daten sind der Schlüssel zur KI-Sichtbarkeit. Sie ermöglichen es Suchmaschinen und KI-Systemen, Inhalte präzise zu interpretieren. Das Schema.org-Markup bietet dafür standardisierte Formate. Für B2B-Shops sind insbesondere folgende Schema-Typen relevant:
Product: Produktname, Beschreibung, Preis, Verfügbarkeit, Hersteller
FAQPage: Strukturierte Fragen und Antworten
HowTo: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, etwa Montageanleitungen
Organization: Unternehmensinformationen, Kontaktdaten, Logo
Review: Kundenbewertungen und Rezensionen
Die Pflege strukturierter Daten ist keine einmalige Aufgabe. Produktdaten ändern sich, Preise werden angepasst, neue FAQ-Einträge kommen hinzu. Ein häufiges Problem sind inkonsistente Daten: Wenn der Preis im strukturierten Markup von der angezeigten Information abweicht, verliert die Seite an Vertrauen. Deshalb sollten strukturierte Daten direkt aus dem ERP- oder PIM-System generiert werden.
Shopware-Shops haben hier seit Version 6.7.12 einen zusätzlichen Hebel: Die Plattform unterstützt die neuen Standards llms.txt und agents.md nativ. Wie B2B-Shops diese Dateien einsetzen, beschreibt der Beitrag AI Discovery Files in Shopware: 5 Schritte für B2B-Shops.
Ein praktisches Tool zur Überprüfung ist der Rich Results Test von Google. Er zeigt, ob strukturierte Daten korrekt implementiert sind und welche Fehler behoben werden müssen.
Schritt 4: Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und Co. testen
Google ist nicht die einzige Plattform, auf der KI-gestützte Suche stattfindet. ChatGPT, Perplexity, Claude und andere KI-Assistenten werden zunehmend für Recherchen genutzt. B2B-Entscheider verwenden diese Tools, um schnell Informationen zu Produkten, Lieferanten oder technischen Lösungen zu erhalten. Wer hier nicht präsent ist, verpasst potenzielle Kunden.
Die Sichtbarkeit in diesen Plattformen lässt sich nicht direkt in der Search Console messen. Stattdessen empfiehlt sich ein stichprobenartiges Testen:
Relevante Suchanfragen definieren: Welche Fragen stellen potenzielle Kunden?
Anfragen in verschiedenen KI-Tools stellen: ChatGPT, Perplexity, Claude – jede Plattform nutzt unterschiedliche Datenquellen.
Markennennungen dokumentieren: Wird das eigene Unternehmen genannt? Als Hauptempfehlung oder als eine von vielen Optionen?
Quellen analysieren: Welche Seiten werden als Referenz angegeben – die eigene Website oder die von Wettbewerbern?
Perplexity ist besonders interessant, da die Plattform explizit Quellen angibt. Wer hier zitiert wird, profitiert von direktem Traffic und gesteigerter Glaubwürdigkeit. Die Plattform bevorzugt aktuelle, gut strukturierte Inhalte mit klaren Quellenangaben. Wie Hersteller gezielt in KI-Antworten zitiert werden, vertieft der Beitrag AEO für Hersteller: In ChatGPT, Claude & Perplexity zitiert werden.
Schritt 5: KPIs anpassen – Zitierungen statt nur Klicks messen
Die klassischen Kennzahlen der Suchmaschinenoptimierung – Rankings, Klicks, CTR – reichen in der KI-Ära nicht mehr aus. B2B-Shops müssen ihre Erfolgsmessung erweitern. Zwei neue Kennzahlen rücken in den Vordergrund: Zitierungen und Markennennungen.
Zitierungen bezeichnen die Häufigkeit, mit der eine Website als Quelle in AI Overviews oder KI-Plattformen genannt wird. Sie lassen sich teilweise über die Search Console erfassen, erfordern aber auch manuelle Stichproben. Markennennungen gehen einen Schritt weiter: Selbst wenn kein direkter Link zur Website erfolgt, stärkt die Nennung des Unternehmensnamens in einer KI-Antwort die Markenbekanntheit.
Weitere relevante Kennzahlen:
Share of Voice in AI Overviews: Wie oft wird das eigene Unternehmen im Vergleich zu Wettbewerbern genannt?
Themenabdeckung: Für wie viele relevante Suchanfragen generiert die Website KI-Impressionen?
Konversionsrate aus KI-Traffic: Wie hoch ist die Qualität der Besucher, die über AI Overviews kommen?
Die Anpassung der KPIs erfordert auch eine Veränderung der internen Kommunikation. Ein Rückgang der organischen Klicks kann durch einen Anstieg der Markennennungen kompensiert werden. Ein monatliches Dashboard, das klassische SEO-Kennzahlen und KI-Metriken gegenüberstellt, schafft Transparenz. Langfristig sollte auch die Auswirkung auf den Umsatz gemessen werden – etwa über eigene Segmente für KI-Traffic in der Webanalyse.
Häufige Fehler beim Aufbau der KI-Sichtbarkeit
Trotz der klaren Vorteile machen viele B2B-Shops vermeidbare Fehler. Der häufigste: Sie behandeln KI-Sichtbarkeit als rein technisches Thema. Strukturierte Daten werden implementiert, aber die Inhalte bleiben unverändert. Das Ergebnis: Die Daten werden korrekt ausgelesen, doch die Informationen sind zu allgemein oder zu werblich, um als Quelle zu dienen.
Ein weiterer Fehler ist fehlende Konsistenz. FAQ-Bereiche werden erstellt, aber nicht regelmäßig erweitert. KI-Systeme bevorzugen aktuelle, gepflegte Inhalte – veraltete Informationen führen zu sinkender Sichtbarkeit. Auch die Vernachlässigung mobiler Nutzer ist problematisch: AI Overviews erscheinen besonders häufig auf mobilen Geräten. Schließlich zählt Geschwindigkeit: Eine Ladezeit von mehr als drei Sekunden reduziert die Wahrscheinlichkeit, als Quelle zitiert zu werden.
Fazit: Jetzt die Grundlagen legen
Die Trennung von AI Overviews und organischen Suchergebnissen in der Search Console ist erst der Anfang. Die Fragmentierung der Suchlandschaft nimmt zu, und die Anforderungen an Inhalte steigen. KI-Systeme werden immer besser darin, Qualität von Quantität zu unterscheiden – es zählen Expertise, Aktualität und Nutzwert.
Für B2B-Shops heißt das: Bestandsaufnahme im neuen Search-Console-Bericht, zitierfähige Inhalte aufbauen, strukturierte Daten aus ERP- oder PIM-System ausspielen, Sichtbarkeit in KI-Plattformen regelmäßig testen und die Erfolgsmessung um Zitierungen und Markennennungen erweitern. KI-Sichtbarkeit ist kein Sprint, sondern ein Marathon: Wer kontinuierlich an der Qualität seiner Daten und Inhalte arbeitet, baut einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil auf.
