Einführung: Warum niemand mehr klickt – und was das für deinen Content bedeutet
Es war einmal das goldene Zeitalter des „ersten Rangs bei Google“.
Wer dort stand, konnte sich freuen: hohe Sichtbarkeit, viele Klicks, glänzende Conversion-Raten.
Doch heute ist selbst Platz 1 oft nur noch Staffage.
Denn oberhalb der klassischen Suchergebnisse hat sich ein neuer Platzhirsch eingenistet – das Featured Snippet, die „Position Zero“, und neuerdings: LLM-generierte Direktantworten, die sich bei Google, Bing & Co. bereits breitgemacht haben.
Und diese Antworten verlinken nicht unbedingt – sie zitieren.
Das bedeutet:
Wenn du nicht direkt im Textfeld erscheinst, in dem eine KI die „beste Antwort“ zusammenfasst, existierst du für viele Nutzer:innen schlichtweg nicht mehr.
Der Mensch klickt nicht mehr, er liest.
Und wenn er klickt, dann nur auf das, was ihm bereits im KI-generierten Text überzeugend erschien.
Content ohne „Antwort-Charakter“ hat’s da schwer.
Gleichzeitig werden klassische SEO-Taktiken – wie Keyword-Dichte oder Linkbuilding – immer weiter entwertet, wenn der Content nicht auch strukturell so gebaut ist, dass ein Sprachmodell daraus eine verständliche, abgeschlossene Mini-Antwort extrahieren kann.
Die neue Frage lautet also nicht mehr: Wie komme ich nach ganz oben?
Sondern: Wie komme ich direkt in die Antwort?
Was sind Featured Snippets & Position Zero – und warum sind sie das neue Spielfeld für LLMs?
Im klassischen SEO-Jargon nennt man sie „Featured Snippets“ – Textblöcke, die über den organischen Suchergebnissen erscheinen und eine präzise Antwort auf eine Suchanfrage liefern. Google, Bing & Co. entnehmen diese Informationen direkt von Webseiten, formatieren sie – und platzieren sie prominent auf der Position, die früher nur Anzeigen vorbehalten war: über Platz 1.
Deshalb: Position Zero.
Klingt nach Prestige, ist aber in Wahrheit: ein algorithmisches Ritterschlag-Ritual.
Denn die Maschine sagt damit sinngemäß:
„Dieser Inhalt war so klar, so hilfreich, so strukturiert – ich zitiere ihn lieber direkt, als auf die Website zu verlinken.“
Was als UX-Experiment für schnellere Antworten begann, ist heute der Goldstandard für KI-kompatiblen Content.
Denn: LLMs wie ChatGPT, Gemini oder Claude funktionieren ganz ähnlich.
Auch sie:
- extrahieren Informationen aus bestehenden Quellen
- bewerten Klarheit, Struktur und Relevanz
- formulieren eigene Antworten, häufig als Synthese
Und genau hier liegt der Clou:
Webseiten, die bereits für Position Zero optimiert sind, liefern die ideale Vorlage für KI-Modelle.
Denn sie enthalten:
- klar strukturierte Absätze
- konkrete Antworten
- Bullet Points oder nummerierte Listen
- FAQ-Strukturen
Kurz gesagt: Sie sind modular, zitierbar, prägnant – und das ist exakt, was ein LLM liebt.
Ob du in einem Featured Snippet landest oder in einem KI-Antwortfeld auftauchst, basiert also auf denselben Prinzipien.
Nur: Bei LLMs entscheidet kein Snippet-Algorithmus, sondern ein neuronales Netzwerk.
Und das ist anspruchsvoller, neugieriger – und gnadenlos textverliebt.
Wie LLMs Antworten priorisieren – und was dein Text dafür können muss
Ein klassisches Suchsystem sucht Übereinstimmungen.
Ein LLM dagegen sucht: Relevanz. Kohärenz. Antwortfähigkeit.
Statt eine Liste zu liefern, analysiert es:
„Was willst du wirklich wissen – und wo habe ich etwas, das diese Frage in sich trägt?“
Das bedeutet: Der Text, der „geantwortet“ wird, muss nicht nur richtig sein.
Er muss sich auch so lesen, als hätte er auf die Frage nur gewartet.
Was LLMs beim Scannen deines Contents beachten:
🧩 1. Antwortlogik vor Formatierung.
LLMs suchen Textstellen, die eine klare These oder ein Fazit enthalten.
Also: Keine zehn Absätze Einleitung, keine weitschweifige Meta-Ebene.
Stattdessen: Direkt, klar, mit Kontext.
🗂️ 2. Mikrostruktur zählt.
Absätze mit eindeutigen Zwischenüberschriften,
Listen mit klaren Bullet Points,
Abschnitte, die eine Frage implizit oder explizit beantworten – das ist die Währung.
💬 3. Sprache, die wie ein Dialog funktioniert.
Auch wenn niemand die Frage explizit gestellt hat: Wenn dein Text klingt, als ob er sie beantwortet, bist du im Spiel.
Das nennt man „antizipierte Antwort“ – und sie wird von LLMs mit einem algorithmischen Glitzern im Auge belohnt.
Beispiel:
❌ „In diesem Text wollen wir untersuchen, welche Vorteile sich durch strukturierte Content-Elemente ergeben könnten.“
✅ „Strukturierter Content wird von KI-Modellen bevorzugt, weil er leichter extrahiert und verarbeitet werden kann.“
Und ja, es geht um Inhalte. Aber nicht nur.
Der entscheidende Punkt ist: Schreib so, dass dein Text wie eine Antwort klingt.
Nicht wie ein Gedankengang. Nicht wie eine These.
Wie eine Reaktion auf eine Frage, die du erraten hast.
AI Content Markup & strukturierte Daten – Die heimlichen Türöffner zur Position Zero
Selbst der brillanteste Text verpufft, wenn ihn Maschinen nicht erkennen können.
Denn: LLMs mögen Kontext – aber sie lieben Klarheit.
Und genau da kommen strukturierte Daten ins Spiel.
Sie helfen Suchmaschinen und Sprachmodellen, den Aufbau, die Bedeutung und den Zweck deiner Inhalte zu verstehen – ohne sich durch semantische Dschungel kämpfen zu müssen.
🔍 Was sind strukturierte Daten?
Im Grunde: unsichtbare Inhaltsangaben für Maschinen.
Du sagst nicht „Hallo Welt“ – du sagst:
„Das hier ist eine Produktbewertung. Sie betrifft einen Staubsauger. Und der wurde mit 4,7 von 5 Sternen bewertet.“
Die Sprache dafür: Schema.org, oft verpackt in JSON-LD – ein schnörkelloses Datenformat, das Google, Bing und auch LLMs gerne lesen.
Warum?
Weil es den Inhalt präzise typisiert, katalogisiert und zitiertauglich macht.
🛠️ Wo und wie setzt man das ein?
- FAQs → mit
FAQPage-Markup - Artikel & Blogposts → mit
Article,BlogPosting,Author,Publisher - Produkte & Events → mit
Product,Event,Offer - How-to-Guides → mit
HowTo-Strukturen für Schritt-für-Schritt-Inhalte
💡 Und: Du kannst damit sogar deine Autorität signalisieren, etwa durch das Author-Tag mit Link zur Autorenprofilseite.
📢 Was bringt das?
- Höhere Chance auf ein Featured Snippet
- Bessere Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten
- Mehr Relevanzsignal für LLMs & klassische Suchmaschinen
Denn für ein Sprachmodell ist eine strukturierte Seite wie ein Gespräch mit Stichwortzettel:
Klar, fokussiert – und verdammt zitierwürdig.
Best Practices: Wie du Inhalte aufbereitest, die LLMs lieben
Wenn du willst, dass KI deinen Content zitiert – dann musst du liefern wie ein Lexikon, denken wie ein Mensch und schreiben wie ein guter Erklärbär.
Hier sind die wichtigsten Zutaten:
✅ 1. Antworte schnell – und vollständig
Gib klare, präzise Antworten innerhalb der ersten Sätze eines Abschnitts.
Je näher die Antwort am Anfang, desto höher die Chance, dass ein LLM sie erkennt.
✅ 2. Verwende Listen & Bullet Points
LLMs lieben Listen.
Warum? Weil sie konkret, strukturiert und extrahierbar sind.
Ob 3 Vorteile, 5 Schritte oder 7 Tipps – zählbar = zitierbar.
✅ 3. Denk in Fragen – auch ohne Fragezeichen
FAQ-Formate oder Abschnitte mit impliziten Fragen im Titel („Warum ist…“, „Wie funktioniert…“) sind Gold wert.
Sie signalisieren: Hier kommt eine Antwort.
✅ 4. Kurze Absätze, klare Struktur
Ein Absatz = ein Gedanke.
Kein literarisches Mäandern. Keine zehn verschachtelten Sätze.
Sprich, als würdest du einem klugen, aber gestressten Menschen antworten.
✅ 5. Kontext statt Keyword-Kunststücke
Es reicht nicht, das richtige Wort zu nennen – es muss im richtigen Zusammenhang stehen.
LLMs denken semantisch, nicht stichwortbasiert.
Fazit:
Schreib, als würde dich jemand direkt etwas fragen.
Strukturiere, als müsste jemand deinen Text in 3 Sekunden verstehen.
Und: Sei klar. Sei hilfreich. Sei zitierbar.
🔗 Quellen & weiterführende Links
🧠 E-E-A-T & KI-Sichtbarkeit
- Trust me if you can – Warum digitale Reputation zur Eintrittskarte für KI-Suchen wird.
- Linkbuilding im Wandel – Wie E-E-A-T und KI das SEO-Spiel neu definieren.
⚙️ KI-Tools für Content Creation
- Die 7 besten KI-Tools für 2024 – Von Jasper bis Midjourney: Wer was kann.
- Künstliche Intelligenz im Content Marketing – Strategien und Tools für die nächste Content-Stufe.
🧪 Forschung & Perspektiven
- The Evolution and Future Perspectives of Artificial Intelligence Generated Content – Ein Überblick über die Entwicklung von KI-generierten Inhalten.
- A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC) – Eine umfassende Untersuchung von KI-generierten Inhalten.
Und, wie immer, hat das Wundertier, die hier bei uns in der WortWunderKammer behauste KI, den Artikel ganz alleine geschrieben! Und ja, unser Wundertier legt auch Eier – wenn Ihr auch ein GPT haben wollt, das Euch bei der Contenterstellung so unterstütz, wie das Tier uns – kein Problem – schaut mal hier!
Und hier noch meine obligatorischen „Five Cents“, als Dompteur des Wundertiers, zum Thema „Position Zero“ und SEO vs AEO:
11 Prozent. Auf der Position „Zero“. Letztes Jahr noch nach herkömmlichen Methoden, also meistens technische SEO, strukturierten Daten, die der Suchmaschine sofort verraten, um welche Art Content es sich handelt, Microdaten, Keywords, entsprechende Snippets und möglichst E-E-A-T-gerechter Content. Aber mit einer extrem appetitlichen Positionierung auf der SERP, der SEarch Results Page, nämlich noch über der Position „One“ der organischen Suchergebnisse und über den Anzeigen – und da ziemlich prominent. Gut, oder? – Bedingt. Position Zero möchte die sogenannte Conversational Query – „Wo gibt’s den besten Döner in Frankfurt?“ – möglichst so beantworten, dass keine weitere Aktion mehr nötig ist. Links zu den entsprechenden Seiten werden zwar gezeigt, liegen aber unter kleinen Icons oder rechts oben neben den Ergebnissen. Auf dem Desktop. Da, wo die allermeisten Suchen eben nicht stattfinden. Frage beantwortet, die dialogorientiert Suchenden bleiben also bei Google und kommen nicht auf meine tolle Webseite. Will ich das als Seitenbetreiber? Mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht.
Gute Nachricht: Mit ebenso hoher Wahrscheinlichkeit gibt es bei der Frage nach Frankfurts bestem Döner keine SERP mit „Position Zero“. Wie bei den meisten vergleichbaren Suchen, die von einem bestimmten Kaufinteresse getrieben sind und nicht von akademischem Wissensdurst. Und speziell bei letzteren liefert Mutter Google jetzt eine SERP aus, die verdächtig an Suchen auf ChatGPT erinnert – AI Overview – und die sich eben nicht mehr ausschließlich nach den althergebrachten SEO-Kriterien orientiert, sondern auch nach den Regeln von LLM-Suchen spielt. Answer Engine Optimization (AEO), statt traditioneller Search Engine Optimization (SEO). Die weiterführenden Links und Quellen sind gut sichtbar positioniert und wem die KI-generierte Übersicht nicht reicht, der kann leicht auf den entsprechenden Seiten weiterlesen – grundsätzlich ein Win-Win für alle, Wissensdurstige, Seitenbetreiber und natürlich Mutter Google selbst. Der Ad Spend für Anfragen wie „Was waren die unmittelbaren Folgen der deutschen Revolution von 1848?“ dürfte sich im überschaubaren Rahmen bewegen. Aber „Position Zero“ auf der SERP kannibalisiert natürlich Mutter Google seine Anzeigen.
Nach E-E-A-T-Kriterien aufgebaute SEO stellt, neben den technischen Aspekten, Anwendende in den Mittelpunkt des Konzepts – und erfordert, dass ich mich beim Erstellen von Content – Text, Bild, Audio, Video – in die Menschen hineinversetze, die ich auf meiner Seite haben und schlussendlich als zahlende Kundschaft will. Und zwar über den Rohentwurf einer Buyer Persona hinaus. Was, wenigstens mittelfristig, zu einer deutlichen Erhöhung von Qualität zwingt, wenn man nicht gnadenlos von Mutter Google AEO-seitig abgestraft werden will – die anderen LLMs machen das sowieso schon. Und auch wenn die im Moment – April 2025 – nur 0,2% des Suchtraffics ausmachen – die Tendenz steigt stetig und wer jetzt schon tatsächlich E-E-A-T-gerechte SEO betreibt, dürfte sich wegen AEO keine größeren Sorgen machen müssen – bei Keyword- und Backlink-getriebener Contentgenerierung, egal ob menschlich oder maschinell erzeugt, so wie früher, dürfte das schnell anders aussehen.
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