Die neue Google KI-Suche im Vergleich

Google hat auf seiner I/O Keynote 2023 vorgestellt, wie in Zukunft das KI-Sprachmodell in die Suche integriert wird.

Und zwar in knappen 10 Minuten anhand von drei Beispielen.

Wir haben uns diese 10 Minuten genauer angeschaut und analysiert:

  • Wie ist die “Generative Search Experience”aufgebaut?
  • Wie unterscheidet sich die neue Suche von den bisherigen Suchergebnissen?
  • Wie wird es sich voraussichtlich auf den Traffic auswirken?

Das besprechen wir hier im Überblick und in der Tiefe auch in der dazu passenden Podcast-Folge.

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Hier wird die “Search Generative Experience” vorgestellt

Die Präsentation dauert insgesamt über zwei Stunden und bespricht viele Produkte von Google. Aber die entscheidende Stelle kommt ab Minute 40. Denn dort geht es um das einzige, zentrale Haupt-Produkt, das Milliarden Menschen nutzen: Die Suche.

Hier zeigt Google anhand von drei Beispielen, wie Sprachmodelle in Zukunft in die Suche integriert werden und automatisiert Antworten generieren.

Zwei Beispiele stammen aus der Reise-Branche (Vergleich von Nationalparks und Wale beobachten) und ein weiteres Beispiel bespricht die Suche nach einem richtigen Fahrrad.

Diese Beispiele haben wir verglichen, indem wir exakt die gleichen Suchanfragen in die aktuelle Suche eingegeben haben.

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Das erste Beispiel: Eine personalisierte Longtail-Suchanfrage

Die erste Suchanfrage lautet: “what is better for family with kids under 3 and a dog, bryce canyon or arche?”

Es handelt sich hier um eine extrem personalisierte Suchanfrage, bei der zwei Nationalparks verglichen werden im Hinblick auf Kinder und Hund und um eine Empfehlung gebeten wird.

Damit wird klar, was Google zeigen will: Die KI-Modelle können auf solche Fragen Antworten liefern. Die generierte Antwort geht auf alle Aspekte ein.

Im Gegensatz zu den bisherigen Suchanfragen, wie man im Vergleich sieht. Hier gibt es Websites, die die zwei Nationalparks vergleichen, die allgemein Nationalparks für Kinder besprechen und in der FAQ-Box wird der Aspekt der Hundmitnahme besprochen.

Die User müssen also bisher eine Reihe verschiedener Websites besuchen, um die verschiedenen Fragen zu klären.

Auch innerhalb der “Generative Search Experience” werden Websites angezeigt – und zwar prominent oben in Form von drei Kacheln. Und, deutlich weiter unten, in den klassischen 10 Suchergebnissen, die allerdings komplett in den Hintergrund gedrängt werden.

Es stellt sich also die Frage, wie man in Zukunft in diese Kacheln kommt – und was man dort zu bieten haben muss. Google selbst betont, dass Inhalte, die “Firsthand Experience” und “Expert Knowledge” ausweisen, sehr gute Ranking-Chancen haben.

Allerdings: Klicks aus solchen Suchanfragen werden in Zukunft optional sein – aber nicht mehr zwingend notwendig, um eine Information zu erhalten. Unter der Bedingung, dass die KI korrekte Antworten ausgibt und die User ihr vertrauen, was wir beides für wahrscheinlich halten.

Google Search Generative Experience Beispiel
Aktuelles Suchergebnis zur gleichen Suchanfrage

Das zweite Beispiel: Eine Suche nach einem Produkt

Die zweite Suchanfrage in der Keynote lautet “”good bike for a 5 mile commute with hills”.

Es wird also nach einem guten Fahrrad gesucht – wieder unter bestimmten persönlichen Hintergründen, nämlich 5 Meilen, berufliches Pendeln und Hügeln.

Das Sprachmodell gibt hier direkt Tipps, worauf man achten sollte. Außerdem sind Produkte aus dem Shopping Feed nativ in die KI-Antwort eingebettet.

Auch die drei Kacheln finden sich wieder – übrigens wie schon im Beispiel davor mit abgeschnittenen Überschriften.

Wenn man die gleiche Suchanfrage aktuell eingibt, sind die Ergebnisse deutlich informationeller. Vorne stehen Fahrrad-Publisher, die Räder für PendlerInnen miteinander vergleichen. Der Vergleich steht also im Mittelpunkt.

Bei einer solchen Suchanfrage würden die Fahrrad-Publisher sehr wahrscheinlich an Traffic verlieren, wenn sie nicht in Zukunft in den Kacheln angezeigt werden.

Der Vergleich findet nun über den eingebauten Shopping-Feed statt. Zumal die Suche auch über den “Conversational Mode” schnell verfeinert werden kann. Im Beispiel von Google wird nach der Farbe “rot” gesucht, worauf rote Fahrräder angezeigt werden, die sich für hügelige Strecken eignen. Das Sprachmodell merkt sich die vorausgegangenen Suchanfragen.

Produktsuche Beispiel neu
Produktsuche Beispiel alt

Das dritte Beispiel: Eine mobile Suche

Im dritten Beispiel wird die Suchanfrage “can I see whales in california” gestellt.

In der mobilen Suche sieht man noch klarer, dass das neue KI-Feld extrem viel Platz einnimmt. Es ist mehr oder weniger bildschirmfüllend.

Das Ergebnis erinnert stark an die aktuelle Form. Mit dem Unterschied, dass nicht mehr ein Featured Snippet von einer Website gezogen wird, sondern die KI die Antwort selbst generiert. Dieser Traffic aus der “Position 0” fällt also weg.

Also werden auch hier die Websites bzw. Publisher hinter dem KI-Content abgedrängt. Andererseits: Solche Suchanfragen sind in der Regel der erste Schritt einer längeren Search Journey.

Die User werden in der Folge nach Städten und Regionen suchen und dann vor Ort wiederum spezifischer nach Stränden, Aussichtspunkten oder Anbietern suchen.

Hier stellt sich die Frage, wie gut die Antworten der KI dann noch sind. Schließlich geht es dann um konkrete Fakten vor Ort. Möglich ist auch, dass der “AI Snapshot” dann nicht eingeblendet wird.

Falls doch, werden mit Sicherheit wieder die Kacheln angezeigt. Und Google Ads eingebunden, da “Whale Watching” ein typisches touristisches Angebot ist.

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Mobile Suche alt

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ChatGPT, Content Marketing, SEO Strategie