Folge 10: SEO und KI – Eine historische Perspektive
KI im SEO ist keine neue Erscheinung. Bereits 2015 revolutionierte Google mit RankBrain die Suchmaschinenoptimierung durch Machine Learning. In dieser Folge werfen Magdalena Mues und Andre Alpar einen Blick zurück: Wie hat KI die SEO-Arbeit bereits vor ChatGPT geprägt? Welche Entwicklungen führten von regelbasierten Algorithmen zu intelligenten Systemen? Und warum ist das Verständnis dieser Evolution entscheidend für erfolgreiches GEO heute?
Diese Folge bietet SEO-Professionals und Marketing-Verantwortlichen eine fundierte Einordnung der KI-Entwicklung im Suchmaschinenkontext – von den Anfängen des Machine Learning bis zur generativen KI-Ära.
KI-Begriffe verstehen: Von Machine Learning zu Generative AI
Die Diskussion um KI im Marketing wird oft durch ein Durcheinander von Fachbegriffen erschwert. Eine klare Einordnung schafft Orientierung:
Der Oberbegriff für alle Systeme, die menschliche Intelligenz nachbilden. KI umfasst verschiedene Ansätze – von regelbasierten Systemen bis zu selbstlernenden Algorithmen.
Ein Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Machine Learning unterscheidet drei Lernmethoden: Unsupervised Learning (System lernt selbstständig), Supervised Learning (System lernt aus vorgegebenen Daten) und Reinforcement Learning (System lernt durch Belohnung und Bestrafung).
Eine Untergruppe des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Deep Learning ermöglicht die Verarbeitung komplexer, unstrukturierter Daten wie Bilder, Sprache oder Text.
Der jüngste Entwicklungsschritt: Systeme, die neue Inhalte generieren können. ChatGPT, Gemini und ähnliche Large Language Models (LLMs) gehören zu dieser Kategorie. Der entscheidende Unterschied: Während klassisches Machine Learning strukturierte Daten verarbeitet und Labels als Output liefert, arbeitet Generative AI mit unstrukturierten Daten und erzeugt neuen Content.
2016: Googles AI-First-Vision
Bereits vor neun Jahren kündigte Sundar Pichai, CEO von Google, eine fundamentale Transformation an: Google werde ein AI-First-Unternehmen. Diese Aussage war wegweisend – und ist bemerkenswert gut gealtert.
Pichais zentrale Prognosen von 2016:
- Der Shift von Mobile-First zu AI-First würde innerhalb von zehn Jahren vollzogen
- Der Zugang zu Computern würde durch KI universell verfügbar werden
- Die Mensch-Maschine-Interaktion würde durch natürliche Sprache deutlich intuitiver
Heute, neun Jahre später, zeigt sich: Diese Vision ist Realität geworden. Generative KI-Systeme ermöglichen tatsächlich eine natürlichsprachliche Interaktion, die den Zugang zu Technologie demokratisiert hat.
Die KI-Evolution bei Google: Von der Rechtschreibprüfung zu RankBrain
Google setzte KI nicht erst 2016 ein. Die Integration erfolgte schrittweise – zunächst in Randbereichen, dann im Kern der Suche:
Frühe Experimente
Machine Learning wurde zunächst für Rechtschreibprüfung eingesetzt – ein Bereich mit geringem Risiko, aber hohem Lernpotenzial.
Ausweitung auf weitere Bereiche
Google Translate nutzte Machine Learning, um Übersetzungsqualität zu verbessern. Deep Learning kam in der Spracherkennung zum Einsatz.
2015: RankBrain-Revolution
Mit RankBrain integrierte Google erstmals offiziell KI in den Suchalgorithmus – ein Meilenstein, der die SEO-Branche fundamental veränderte.
2016: AI-First-Commitment
Ein Jahr nach RankBrain verkündete Pichai die AI-First-Strategie – KI war nun nicht mehr Experiment, sondern strategisches Fundament.
RankBrain: Der Wendepunkt für SEO
2015 markiert einen Paradigmenwechsel in der Suchmaschinenoptimierung. RankBrain führte Mechanismen ein, die heute in Large Language Models Standard sind:
Vor RankBrain
- Keyword-Fokus: Exakte Keyword-Übereinstimmung war entscheidend
- Manuelle Steuerung: Hunderte Rankingfaktoren wurden manuell gewichtet
- Starre Logik: Synonyme, Schreibfehler und Kontext wurden kaum berücksichtigt
- Begrenzte Komplexität: Das System konnte Nutzerintentionen nur oberflächlich erfassen
Nach RankBrain
- Vektorisierung: Sprache wird in mathematische Entitäten umgewandelt – genau wie bei heutigen LLMs
- Predictive Capabilities: Das System kann vorhersagen, welche Wörter oder Phrasen als nächstes kommen – die Grundlage generativer KI
- Selbstlernendes System: Der Algorithmus optimiert sich kontinuierlich durch Nutzersignale
- Kontextverständnis: Themen werden ganzheitlich erfasst, nicht nur über Keywords
- Dynamik und Individualisierung: Suchergebnisse passen sich an Nische und Nutzerkontext an
Die entscheidende Erkenntnis: Viele Mechanismen, die wir heute mit ChatGPT und anderen LLMs verbinden – Vektorisierung, Kontextverständnis, Vorhersage von Textsequenzen – waren bereits vor zehn Jahren Bestandteil des Google-Suchalgorithmus.
Supervised Learning: Googles Datenvorteil
Ein entscheidender Unterschied zwischen klassischem Machine Learning und Generative AI liegt in der Lernmethode. Google nutzte für RankBrain Supervised Learning – und verfügte über zwei einzigartige Datenquellen:
Quality Rater
Menschliche Bewerter:innen evaluieren Suchergebnisse nach festgelegten Qualitätskriterien. Diese Bewertungen dienen als Trainingsdaten für den Algorithmus – eine Form von Supervised Learning, bei der das System aus menschlichem Feedback lernt.
Nutzerverhalten
Welches Ergebnis wird angeklickt? Wie lange verweilen Nutzer:innen auf einer Seite? Suchen sie weiter? Diese Verhaltensdaten liefern direktes Feedback über die Qualität von Suchergebnissen – eine einzigartige Datenquelle, die nur dominante Suchmaschinen besitzen.
Generative AI-Systeme wie ChatGPT nutzen hingegen primär Reinforcement Learning – sie lernen durch Belohnung und Bestrafung, welche Antworten als hilfreich bewertet werden. Dieser Unterschied erklärt, warum Google bereits 2015 hocheffektive KI-Systeme entwickeln konnte.
Auswirkungen auf die SEO-Arbeit: Vom Keyword-Fokus zur Themenautorität
RankBrain veränderte nicht nur den Algorithmus – es transformierte die gesamte SEO-Disziplin:
Vor RankBrain: Keyword-Dichte, exakte Matches, Keyword-Stuffing
Nach RankBrain: Thematische Tiefe, semantische Zusammenhänge, ganzheitliche Content-Strategien
Vor RankBrain: Technische Optimierung und Backlinks dominierten
Nach RankBrain: Nutzerintention und User Experience wurden zentral – ein Vorläufer der heutigen E-E-A-T-Prinzipien
Vor RankBrain: One-size-fits-all-Strategien
Nach RankBrain: Nischenspezifische Ansätze, da der Algorithmus je nach Themenbereich unterschiedlich reagiert
Vor RankBrain: Statische Optimierung
Nach RankBrain: Kontinuierliche Anpassung basierend auf Nutzersignalen und Algorithmus-Updates
Die Brücke zu GEO: Was SEO-Professionals heute wissen müssen
Das Verständnis der KI-Evolution im SEO ist kein historischer Exkurs – es ist die Grundlage für erfolgreiches GEO:
Fazit: KI ist kein Neuland für SEO-Professionals
Diese Folge zeigt: KI im Marketing ist keine Revolution der letzten zwei Jahre. SEO-Teams arbeiten seit einem Jahrzehnt mit KI-gestützten Systemen – oft ohne es explizit so zu benennen.
Die zentrale Erkenntnis: Wer RankBrain verstanden und gemeistert hat, verfügt über das konzeptionelle Fundament für erfolgreiches GEO. Die Mechanismen ähneln sich – Vektorisierung, Kontextverständnis, selbstlernende Systeme. Der Unterschied liegt im Output: Statt Rankings gibt es Citations. Statt Klicks gibt es Mentions.
Für Marketing-Verantwortliche bedeutet das: Die Investition in SEO-Expertise war und ist eine Investition in KI-Kompetenz. Teams, die gelernt haben, in intransparenten, selbstlernenden Systemen erfolgreich zu sein, sind für die GEO-Ära bestens gerüstet.
In den kommenden Folgen werden wir diese Brücke weiter ausbauen und konkrete GEO-Taktiken vorstellen, die auf diesem Fundament aufbauen.
