TL;DR
Google filtert mit dem May 2026 Core Update zunehmend generische KI-Inhalte aus, die nur bestehendes Wissen neu formulieren und keinen echten Information Gain liefern.
Sichtbarkeit in AI Overviews entsteht künftig nur noch durch Deep Content: eigene Daten, echte Erfahrung, klare Entitäten-Autorität und zitierfähige Aussagen.
Die KI übernimmt einfache Zusammenfassungen. Wer weiter sichtbar bleiben will, muss Inhalte liefern, die ein bis zwei Ebenen tiefer gehen als die generative Standardantwort.
Seit dem Durchbruch von LLMs ergießt sich eine beispiellose Schwemme automatisiert erstellter Inhalte ins Netz. Spezialisierte Agenturen und Betreiber von Nischenseiten veröffentlichen über automatisierte Workflows massenhaft Informationsseiten, die zwar kein Problem mit Duplicate Content haben und grammatikalisch korrekt sind, aber keinerlei neue Substanz liefern.
Google versucht, diese KI-Schwemme mit dem May Core Update gezielt einzudämmen, indem generische, rein KI-generierte Inhalte systematisch aus dem Index gefiltert werden. Für Googles Index ist diese Entwicklung ein datentechnischer und finanzieller Albtraum.
The times, they are a-Changin’ – now.
Die SEO-Szene erlebt derzeit einen fundamentalen Strukturwandel: Das ausgerollte May 2026 Core Update und die Ausweitung der AI Overviews (AIO) entziehen dem klassischen Informationstraffic zunehmend die Grundlage. Wer bislang rein informative Suchanfragen mit Standard-Content bedient hat, sieht seine Klickzahlen deutlich sinken. Die generative Antwortschicht fängt die Klicks ab, bevor Nutzer die organischen Treffer überhaupt erreichen.
Dass es sich dabei nicht um einen temporären Zustand handelt, machte Nick Fox, Googles Senior Vice President of Knowledge & Information, auf der Google Marketing Live 2026 unmissverständlich klar. Sein zentrales Mantra liefert eine präzise Blaupause für die Zukunft der Suche:
„The way to optimize for AI search is the same way to optimize for search. Create great content. Go beyond the surface level. If you assume that the AI will provide sort of a first-level response, high-level framing, the best content that will do the best within AI is one that goes one level deeper, two levels deeper, and is really helpful there.“
Fox formuliert damit eine klare Realität: Die KI übernimmt die Oberfläche – schnelle, generische Zusammenfassungen. Google belohnt künftig Inhalte, die ein bis zwei Ebenen tiefer gehen: echten „Deep Content“.
Für SEOs bedeutet das einen radikalen Wendepunkt in der Content-Strategie. Wer künftig in den AI Overviews sichtbar sein oder für Googles autonome Informationsagenten zitierfähig bleiben will, muss sich konsequent von austauschbaren Inhalten verabschieden. Der Fokus verschiebt sich weg von reiner Keyword-Abdeckung hin zu unkopierbarer Informationstiefe.
Das May Core Update greift dabei bereits an drei zentralen Hebeln ein:
1. Das Muster der „skalierten Austauschbarkeit“ (Scaled AI Spam)
Das Update zielt direkt auf typische Muster massenhaft generierter KI-Texte. Webseiten mit sogenannten Hyperscaled AI-Blogs – erkennbar etwa an schnell wachsenden Verzeichnisstrukturen mit Hunderten neuer URLs pro Woche – werden gezielt abgewertet.
Typische Signale sind:
- Thematische Beliebigkeit (Topic Sprawl): Fehlende Entitäten-Autorität durch sprunghafte Themenwechsel.
- „Informations-Loop“: Inhalte ohne Information Gain, die lediglich bestehendes Wissen neu formulieren.
2. Abwertung von Parasite SEO und manipulierten Erwähnungen
Google geht verstärkt gegen minderwertige, skalierte Inhalte auf starken Dritt-Domains vor. Missbräuchlich platzierte Gastbeiträge oder künstlich erzeugte Markennennungen werden algorithmisch erkannt und entwertet.
3. Technische Konsequenz: Ein schlankerer Index
Da das Crawlen und Verarbeiten massenhafter KI-Inhalte erhebliche Ressourcen bindet, fungiert das Update auch als infrastruktureller Filter. Inhalte ohne ausreichende Tiefe verlieren nicht nur Rankings, sondern werden teilweise vollständig deindexiert.
Wichtig: Google verbietet KI-generierte Inhalte nicht grundsätzlich. Entscheidend ist die Intention und Qualität. Der Algorithmus kann inzwischen differenzieren, ob Inhalte echten Mehrwert liefern oder lediglich Suchvolumen abschöpfen sollen.
Der „Premium-Algorithmus“
Der von Nick Fox skizzierte Ansatz lässt sich als Weiterentwicklung bestehender Qualitätssysteme (u. a. E-E-A-T) verstehen, die zunehmend direkt in KI-gestützte Retrieval-Prozesse integriert werden. Ziel ist es, originäre Wissensquellen vom synthetischen Echo zu trennen.
Drei zentrale Bewertungssäulen:
1. Primärdaten und exklusive Ergebnisse
Einzigartige Daten (Studien, Messreihen, Umfragen) fungieren als „Source of Truth“. Inhalte mit proprietären Daten werden bevorzugt, da sie für KI-Systeme essenziell zur Vermeidung von Halluzinationen sind.
2. Tiefe statt Definitionen
Oberflächliche Einleitungen verlieren an Wert, da sie von KI direkt generiert werden können. Relevanz entsteht durch Analyse, Kausalität und strategische Einordnung.
3. Original-Reporting und Erfahrung
Messbarer Information Gain entsteht durch echte Expertise, dokumentierte Erfahrungen und neue Perspektiven. Inhalte werden gegen bestehende Wissensgraphen abgeglichen, um neue Erkenntnisse zu identifizieren.
„Preferred Sources“ als Gamechanger
Mit der Möglichkeit, bevorzugte Quellen in AI Overviews zu definieren, gewinnt Markenautorität massiv an Bedeutung. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur durch Ranking, sondern durch Vertrauen und Wiedererkennung innerhalb der KI-Systeme.
- GEO-Hebel für KI-Suchsysteme
- Zitierfähige Prosa
- Informationsdichte, präzise Formulierungen statt redundanter SEO-Floskeln. Inhalte müssen modular extrahierbar sein.
- Strukturierte Daten
- Erweitertes Schema-Markup (z. B. About, Mentions, ItemReviewed) zur klaren Entitäten-Verknüpfung im Knowledge Graph.
- Entitäten-Autorität
- Fokussierte Themenführerschaft statt breiter Content-Streuung. Ziel ist die Etablierung als eindeutige, vertrauenswürdige Entität.
Ausblick auf die kommenden Informationsagenten
Mit der Einführung autonomer Informationsagenten (z. B. Gemini-basierte Systeme) verschiebt sich die Suche grundlegend. Nutzer werden zunehmend ihre Rechercheprozesse an KI deligieren, welche die Inhalte eigenständig bewertet, filtert und zusammenfasst. Diese Systeme arbeiten kontinuierlich (24/7) und priorisieren Effizienz sowie faktische Genauigkeit. Oberflächliche Inhalte werden frühzeitig aussortiert.
Die Konsequenz:
- Klassischer Informationstraffic nimmt weiter ab.
- Inhalte müssen für Maschinen interpretierbar und verwertbar sein.
- Entitäten-Autorität wird zum entscheidenden Vertrauenssignal.
Die Customer Journey beginnt damit nicht mehr beim Klick, sondern bei der Auswahl durch die KI. Wer dort nicht berücksichtigt wird, verliert faktisch seine Sichtbarkeit.