Suchmaschinen vs. KI-Suchmaschinen vs. KI-Plattformen.

Mit der KI-Suche finden Kundinnen und Kunden Antworten, bevor sie überhaupt eine Website erreichen – und die Plattform, die diese Antworten liefert, ist möglicherweise nicht für Marken optimiert. Kaufende scannen traditionelle Ergebnisseiten, lesen KI-generierte Zusammenfassungen, stellen Anschlussfragen in einem Chatbot oder nutzen einen Sprachassistenten für schnelle Empfehlungen.

Diese Erlebnisse überschneiden sich häufig, weshalb die Begrifflichkeit verwirrend werden kann. Eine Suchmaschine kann KI-generierte Antworten enthalten. Ein KI-Assistent kann das Web durchsuchen. Eine KI-Plattform kann die Tools hinter beiden antreiben.

Sie sind jedoch nicht dasselbe. Suchmaschinen wie Google und Bing helfen Benutzenden, Informationen zu finden. KI-Suchmaschinen helfen Benutzenden, synthetisierte Antworten zu erhalten. KI-Assistenten wie Adobe for Business AI Assistant helfen Benutzenden, Fragen zu stellen oder Aufgaben über Gespräche zu erledigen. KI-Plattformen bieten Organisationen die Infrastruktur zum Aufbau und zur Verwaltung KI-gestützter Systeme.

Für Unternehmen ist diese Unterscheidung wichtig, da Kundinnen und Kunden einer Marke in jedem dieser Momente begegnen können. Sichtbarkeit hängt jetzt davon ab, ob euer Content über verschiedene Entdeckungspfade gefunden, verstanden, zitiert und als vertrauenswürdig eingestuft werden kann.

In diesem Artikel erfahrt ihr mehr über:

• Suchmaschinen
• KI-Suchmaschinen
• KI-Plattformen
• Wichtige Unterschiede zwischen Suchmaschinen, KI-Suchmaschinen und KI-Plattformen
• Wie KI-Assistenten in das Suchverhalten von Unternehmen passen
• Sichtbar werden in KI-Suchmaschinen und KI-Sprachassistenten

Suchmaschinen wie Google, Bing und Yahoo bleiben eine der wichtigsten Methoden, mit denen Menschen online Informationen finden. Diese indexbasierten Systeme helfen Benutzenden, das Web zu durchsuchen, Quellen zu vergleichen und von einer Frage zu relevanten Ergebnissen zu gelangen.

Herkömmliche Suchmaschinen funktionieren über drei Kernschritte: Crawling, Indizierung und Ranking. Crawler entdecken Web-Seiten und folgen Links im gesamten Web. Suchmaschinen organisieren diese Seiten dann in einem Index, der abgerufen wird, wenn jemand eine Abfrage eingibt. Wenn Ergebnisse angezeigt werden, erstellt die Suchmaschine ein Ranking der Seiten basierend darauf, wie relevant und nützlich sie für diese Abfrage sind.

Verschiedene Signale beeinflussen, wie Seiten in Suchergebnissen erscheinen: Relevanz, Content-Qualität, Site-Struktur, Links, Aktualität und Vertrauen. Die Google-Qualitätsleitlinien nutzen das E-E-A-T-Konzept (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), um zu bewerten, ob Content hilfreich und zuverlässig ist. Für Marken sind diese Signale besonders wichtig, weil Sichtbarkeit in der Suche von mehr abhängt als nur vom passenden Keyword. Der Content muss auch zeigen, dass die Marke eine glaubwürdige Quelle zu dem Thema ist.

Früher waren Suchperformance eng mit Rankings und Website-Besuchen verknüpft. Benutzende gaben eine Abfrage ein, prüften die Ergebnisse, klickten auf einen Link und setzten ihre Journey auf der Website der Marke fort. Suche generiert nach wie vor Traffic, aber die Ergebnisseite umfasst heute mehr als herkömmliche blaue Links. Benutzende sehen auch Featured Snippets, Knowledge Panels, Local Packs, Shopping-Module, Video-Ergebnisse und KI-generierte Zusammenfassungen. Diese Elemente beeinflussen, was Benutzende lernen, welche Marken sie wahrnehmen und ob sie sich für Klicken entscheiden.

Generative KI ist die neueste Erweiterung dieser Entwicklung. In Google Search können Features wie KI-Überblicke und KI-Modus Informationen aus mehreren Quellen synthetisieren und komplexere Fragen unterstützen. In Microsoft Copilot Search bieten KI-Zusammenfassungen und Visual Search ähnliche Vorteile. Diese Features unterscheiden sich von einem KI-nativen Such-Tool, bei dem das Erlebnis um eine generierte Antwort herum aufgebaut ist. In der traditionellen Suche wird KI zu einem System hinzugefügt, das weiterhin Rankings, Suchfunktionen, Werbung und Quellseiten umfasst.

Diese Unterscheidung ist wichtig für Unternehmen. Eine Marke kann Kundinnen und Kunden beeinflussen, bevor sie einen Klick bekommt – besonders wenn sie in einem Snippet, einem lokalen Ergebnis, einer zitierten Quelle oder einer KI-generierten Zusammenfassung erscheint. Benutzende nehmen die Marke wahr, vergleichen sie mit anderen, suchen später erneut oder kehren über einen anderen Kanal zurück. Sie erhalten möglicherweise auch die benötigten Informationen, ohne überhaupt auf eine Webseite (einen traditionellen blauen Link) zu klicken.

Das macht die Messung komplexer. Klicks und Rankings sind weiterhin wichtig, aber sie erzählen nicht die ganze Geschichte. Mit dem Aufkommen von Zero-Click-Suchen müssen Unternehmens-Teams Impressions, Sichtbarkeit, Zitierungen, Interaktionen und unterstützte Conversions überwachen. Bei der Suche geht es jetzt darum, ob eure Marke überhaupt in allen Phasen der Customer Journey präsent ist.

KI-Suchmaschinen funktionieren über direkte Antworten. Statt mit einer Liste von Links zu beginnen, generieren sie eine Antwort auf die Benutzerfrage und können dabei Quellenangaben, Links zu den Quellen oder Vorschläge für Folgefragen einschließen.

Auch wenn viele KI-Suchmaschinen direkte Antworten liefern, sind sie nicht alle für denselben Zweck konzipiert. Einige konzentrieren sich darauf, Informationen aus dem Web abzurufen und zu synthetisieren, um quellenbasierte Antworten zu liefern. Andere fungieren als umfassendere KI-Assistenten und kombinieren die Suche mit Funktionen wie Content-Erstellung, Workplace-Integrationen, Aufgabenautomatisierung und erweiterten Analysefähigkeiten.

Viele KI-Such-Systeme nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das bedeutet, das System ruft relevante Informationen aus verfügbaren Quellen ab und verwendet dann ein Sprachmodell, um eine Antwort zu generieren. Wenn die Antwort Quellenangaben enthält, können Benutzende prüfen, woher die Informationen stammen. Für Marken sind die Quellen hinter der Antwort wichtig, denn Sichtbarkeit kann daraus entstehen, zitiert oder zusammengefasst zu werden, anstatt nur einen Klick zu erhalten.

Auch das Benutzerverhalten ändert sich bei KI-Suchmaschinen. Herkömmliche Suchanfragen sind oft kurz und bestehen durchschnittlich aus drei bis vier Wörtern. KI-Suchmaschinen-Prompts sind meist länger und gesprächsbasierter, mit durchschnittlich etwa 23 Wörtern. Eine traditionelle Anfrage könnte „beste Kundenanalyse-Plattform“ lauten, während ein KI-Such-Prompt fragen könnte: „Was sind die besten Kundenanalyse-Plattformen für einen globalen Einzelhändler, der Echtzeit-Personalisierung und starke Governance benötigt?"

Für Unternehmen entsteht dadurch eine neue Herausforderung bei der Sichtbarkeit. Eine Marke kann bei der traditionellen Suche gut ranken, aber schlecht bei KI-generierten Antworten abschneiden. Sie kann auch in einer KI-Antwort erscheinen, ohne einen traditionellen Klick zu erhalten, was bedeutet, dass die Kennzahlen, die Marken verfolgen müssen, anders sind. Teams müssen nicht nur verstehen, wo sie ranken, sondern auch, ob KI-Suchmaschinen die Marke korrekt erkennen, zusammenfassen, empfehlen und zitieren können.

KI-Plattformen sind die Infrastruktur, die Unternehmen nutzen, um KI-gestützte Systeme aufzubauen, bereitzustellen, zu verwalten und zu verbessern. Benutzende führen Gespräche mit KI-Assistenten, während eine KI-Plattform die Software-Umgebung ist, die die Infrastruktur zum Aufbau, zur Bereitstellung, Verwaltung und Verbesserung von KI-gestützten Systemen bietet.

KI-Plattformen können maschinelles Lernen, generative KI, Modellverwaltung, Daten-Workflows, Governance, Tests und Geschäftsanwendungen unterstützen. Plattformen, die von technischen Teams, Daten- und Business-Teams zur Erstellung KI-gestützter Prozesse genutzt werden, umfassen IBM watsonx, Google AI-Entwicklungs-Tools und Microsoft Azure AI.

In Unternehmen benötigen Teams Daten, Workflows, Berechtigungen, Monitoring, Tests und Möglichkeiten, KI-Output mit echten Geschäftsanforderungen zu verknüpfen. KI-Plattformen unterstützen häufig Funktionen wie:

• Orchestrierung, um Daten, Modelle, Tools und Workflows in einer gemeinsamen Umgebung zusammenzuführen.
• Entscheidungsunterstützung zur Auswertung von Szenarien, zum Vergleich von Output, zur Aufdeckung von Erkenntnissen und für Empfehlungen der nächsten Schritte.
• Visuelle Modellierung, um Teams beim Aufbau, Test und der Verfeinerung von Modellen über visuelle Oberflächen, Notebooks oder Open-Source-Frameworks zu unterstützen.
• Content-Generierung zur Erstellung von Text, Bildern, Zusammenfassungen und anderen Assets unter Verwendung genehmigter Geschäftsdaten und Regeln.
• Automatisierte Klassifizierung zur Organisation von Kunden-Feedback, Support-Tickets, Dokumenten und anderen unstrukturierten Inhalten in großem Umfang.
• Datenextraktion zum Abrufen wichtiger Details aus langen Dokumenten, Berichten, Abschriften und Datensätzen, damit Teams schneller handeln können.

Der praktische Unterschied ist klar: KI-Suchmaschinen und KI-Assistenten unterstützen die Informationsfindung und Aufgabenerledigung, während KI-Plattformen Unternehmen beim Aufbau, der Verwaltung und Skalierung KI-gestützter Systeme für ihr gesamtes Geschäft helfen.

Die nachfolgende Tabelle fasst zusammen, wie jede Kategorie in der Praxis funktioniert.

Diese Kategorien können sich überschneiden. Suchmaschinen können KI-generierte Zusammenfassungen enthalten, KI-Assistenten können das Web durchsuchen und KI-Plattformen können Suche oder KI-Assistenten-Erlebnisse im Hintergrund betreiben. Der einfachste Unterschied liegt in ihrem Zweck: Suchmaschinen helfen Benutzenden beim Finden von Informationen, KI-Suchmaschinen generieren Antworten und KI-Plattformen helfen Unternehmen beim Aufbau und der Steuerung KI-gestützter Systeme.

KI-Assistenten bieten Benutzenden eine stärker dialogbasierte Möglichkeit, Antworten zu finden oder Aufgaben zu erledigen. Einige basieren auf Sprache, wie Siri, Alexa und Google Assistant. Andere, darunter ChatGPT, Claude, Gemini und Copilot, werden häufiger über textbasierte Prompts, Arbeitsplatz-Tools oder Web-Oberflächen verwendet. Die Aufgaben können von der Einstellung eines Timers oder einem Wetterbericht bis hin zur Zusammenfassung eines Dokuments, dem Verfassen einer E-Mail, dem Vergleichen von Anbietern, der Suche nach einem Geschäft in der Nähe oder der Beantwortung einer Frage basierend auf Web-Ergebnissen reichen.

KI-Assistenten können den Ausgangspunkt für die Entdeckung verändern. Benutzende fragen möglicherweise nach einer Empfehlung, Zusammenfassung oder Shortlist, bevor sie überhaupt eine Suchergebnisseite besuchen. In diesen Momenten hilft der KI-Assistent zu entscheiden, welche Informationen zuerst angezeigt werden.

Für Marken sind Genauigkeit und Konsistenz bei der KI-Assistenten-gesteuerten Entdeckung wichtiger. Wenn ein KI-Assistent eine Firma zusammenfasst, eine Produktkategorie empfiehlt oder eine lokale Frage beantwortet, ist er auf klare Informationen angewiesen. Es ist immer wichtig, die Quellen zu überprüfen, die KI-Assistenten bereitstellen, da sie Fehler machen können.

KI-Assistenten sind zwar sowohl über Sprache als auch über Text zugänglich, doch Sprachinteraktionen führen häufig zu anderen Suchverhaltensweisen und Erwartungen der Benutzenden.

Wie sich Sprachsuche von anderen KI-Modi unterscheidet.

Sprachsuche wird oft in Situationen genutzt, in denen Benutzende eine schnelle, direkte Antwort wollen – etwa am Telefon, im Auto, über einen Smart Speaker oder auf einem vernetzten Heimgerät. Diese Abfragen sind meist stärker an Gesprächssituationen orientiert als getippte Suchanfragen, da Benutzende in vollständigen Sätzen sprechen.

Eine getippte Suchanfrage könnte lauten: „Cybersecurity IT-Support San Jose." Eine Sprachsuche klingt eher so: „Welche IT-Firmen in meiner Nähe sind auf Cybersecurity spezialisiert?"

Diese Formulierung verändert die Erwartungen der Benutzenden. Sprachsuchanfragen verwenden oft Phrasen wie „in meiner Nähe“, während getippte Suchanfragen einen spezifischen Ort oder eine Stadt nennen. B2B-Einkaufende suchen möglicherweise nach Software-Anbietern, prüfen technische Anforderungen für Software, finden Preisinformationen oder vergleichen Optionen zwischen Anbietern. Im B2C-Bereich sind Verbrauchende typischerweise daran interessiert, eine schnelle Lösung für ihr Problem zu finden – etwa eine Wegbeschreibung, Öffnungszeiten, Produktverfügbarkeit oder eine schnelle Empfehlung. Benutzende suchen normalerweise nach einer hilfreichen Antwort, nicht nach einer ganzen Seite voller Optionen.

Für Marken macht das Genauigkeit und Konsistenz besonders wichtig. Firmennamen, Standorte, Öffnungszeiten, Produktdetails, Bewertungen und strukturierte Daten sollten klar und aktuell sein. Wenn ein Sprachassistent nur begrenzten Platz für Antworten hat, können unklare oder inkonsistente Informationen dazu führen, dass eine Marke leichter übersehen wird.

Herkömmliche Suchmaschinen und KI-Suchmaschinen können beide dabei helfen, eure Marke sichtbar zu machen, wenn Kundinnen und Kunden nach Informationen, Produkten, Services oder Lösungen suchen. Sichtbarkeit allein ist jedoch nicht dasselbe wie das Erreichen von Geschäftszielen. Während Suchmaschinen und KI-Sucherlebnisse Benutzende mit eurem Content verbinden können, bietet nur eine KI-Plattform die Infrastruktur, die Unternehmen brauchen, um KI-gestützte Erlebnisse aufzubauen, zu verwalten, zu skalieren und zu optimieren, die umfassendere Geschäftsziele unterstützen.

Da sich die Art und Weise, wie Kundinnen und Kunden nach Informationen suchen, hin zu KI-generierten Antworten und dialogbasierten Interaktionen verschiebt, müssen Marken ihre Auffindbarkeit entsprechend anpassen. KI-Suchmaschinen und KI-Sprachassistenten setzen zunehmend auf KI-Crawler, um Content zu entdecken, zu interpretieren und auszuwerten. Marken, die ihre Seiten nicht für diese Systeme optimieren, riskieren in KI-generierten Antworten unsichtbar zu werden – selbst wenn sie auf der ersten Seite traditioneller Suchmaschinenergebnisse (SERPs) weiterhin prominent ranken.

Um sichtbar zu bleiben, benötigen Unternehmen Content, der präzise, vertrauenswürdig und sowohl für Suchmaschinen als auch für KI-Systeme leicht verständlich ist. Konsistente Markeninformationen, strukturierte Daten, vertrauensvolle Quellen und klare Antworten auf Fragen von Kundinnen und Kunden können dabei helfen zu verbessern, wie KI-Suchmaschinen und Sprachassistenten eine Marke referenzieren und empfehlen.

Entdeckt Adobe Brand Visibility, um zu erfahren, wie Enterprise-Teams für LLMs und in KI-eingebetteten Umgebungen sichtbar werden können.

Haftungsausschluss: Adobe nutzt Claude-Modelle von Anthropic für bestimmte KI-Funktionen in seinem Produktportfolio. Die Informationen in diesem Artikel dienen ausschließlich informativen Zwecken und vergleichen Modelle unabhängig von den Tools, die Adobe verwendet und die auf Claude-Modellen von Anthropic basieren.