Header-Bild:ChatGPT
Kurzfassung:
Google AI Overviews sind KI-generierte Zusammenfassungen direkt in den Suchergebnissen, die mithilfe generativer KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Antworten aus dem Webindex, dem Google Knowledge Graph und weiteren Quellen synthetisieren. Diese Overviews liefern präzise, kontextbezogene Antworten auf komplexe Nutzerfragen und zeigen gleichzeitig Quellen-Links an, um die Herkunft der Informationen nachvollziehbar zu machen. Die Technologie zielt darauf ab, Nutzern schneller relevante Informationen zu liefern, ohne dass sie mehrere Seiten durchsuchen müssen.
Anteil der Suchanfragen mit AI Overviews
Deutschland:
SISTRIX misst für Deutschland rund 17% der Suchanfragen mit sichtbaren AI Overviews (Stand: „aktuell“, in deren Auswertung nach dem Rollout ab 2025). In einem SISTRIX-Support/Leitfaden wird auch „etwa 20%“ aller Queries genannt (gleicher Kontext: Messbarkeit/Tracking).
Die Sistrix Quelle zur Messbarkeit von AI Overviews
Weltweit:
Januar–November 2025: Semrush beobachtete ca. 10 Millionen fest definierte Suchbegriffe (Keywords) und prüfte regelmäßig, wie Google für genau diese Begriffe die Suchergebnisse darstellt. Mit dem Ergebnis, dass sich AI-Overview-Trigger (Auslöser) nach starkem Wachstum bei ~16% aller Queries stabilisiert haben.
Woher kommen die Daten für KI Overviews?
Google stützt KI Overviews auf mehrere Datenquellen:
- Den Google Webindex, der Milliarden von Webseiten in strukturierter Form speichert.
- Den Google Knowledge Graph, eine große semantische Entitätendatenbank, die Fakten über Personen, Orte, Themen und Zusammenhänge bereitstellt.
- Relevante Inhalte kommen aus hochwertigen Websites und strukturierten Daten-Markups.
Aus diesen Daten zieht Google die verknüpften Informationen, die anschließend in der Antwort-Generierung verwendet werden.
Wie werden die Daten verarbeitet?
Die Verarbeitung läuft in drei wesentlichen Schritten ab:
- Intent-Erkennung: Google versteht, was die Suchanfrage wirklich bedeutet und was der Nutzer wissen will.
- Retrieval: Relevante Inhalte werden aus Index und Knowledge Graph abgerufen.
- Generierung: Eine generative KI (Large Language Model) kombiniert die gefundenen Fakten und erstellt daraus einen klaren, strukturierten Antworttext. Dieser Prozess nutzt ein Verfahren namens Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Verbindung von Webwissen mit KI-Synthese.
Wie entstehen die KI-Antworten konkret?
Google setzt für KI Overviews generative Modelle ein, die gelernt haben, Muster und Strukturen im Webinhalt zu erkennen. Diese Modelle erzeugen aus den abgerufenen Daten neue, zusammengefasste Antworten, die sachlich und verständlich formuliert sind. Zusätzlich werden Quellenangaben eingebettet oder referenziert, damit Nutzer prüfen können, aus welchen Original-Inhalten die Antworten abgeleitet wurden. Dadurch bleibt die Generierung transparent und nachvollziehbar.
Warum ist das interessant für Nutzer und Content-Entwickler?
KI Overviews verändern die Art, wie Nutzer Informationen konsumieren:
- Sie liefern schnelle Antworten ohne Klickaufwand.
- Nutzer erhalten strukturierte Zusammenfassungen anstelle einer einfachen Linkliste.
- Gleichzeitig bleiben Quellenangaben sichtbar, was die Nachvollziehbarkeit erhöht.
Für Content-Creator bedeutet das: Inhalte sollten klar beantwortbare, präzise Informationen enthalten, da genau solche strukturierten Daten die Grundlage für KI-basierte Zusammenfassungen bilden.
Quelle: support.google.com
Weitere Quellen zum Thema
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert klassische Suche mit KI-Antwortgenerierung.
- AI Overviews erscheinen über den traditionellen Suchergebnissen und fassen mehrere Quellen zusammen.
partoo.co ( Englisch) - Die Technologie nutzt sowohl Web-Inhalt als auch semantische Datenbanken wie den Knowledge Graph.
partoo.co (Englisch) - Best Practices zur Arbeit mit AI-Features bestätigt Google Search Central.
developers.google.com