KI-gesteuerte Suche neu erfunden: Googles Web Guide und die Zukunft von Enterprise-SEO
Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) verändert jede Ecke der digitalen Wirtschaft, und nirgendwo ist ihr Einfluss so sichtbar wie in der Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen. Im Juli 2025 hat Google Web Guide eingeführt, eine experimentelle Funktion von Search Labs, die mithilfe der neuesten generativen KI-Modelle Suchergebnisse nach Thema und Kontext neu organisiert. Anstatt eine lineare Liste von Links bereitzustellen, gruppiert Web Guide Webseiten in thematische Cluster mit Überschriften, kurzen Zusammenfassungen und einem „Mehr“-Button, der zu vertiefter Recherche ermutigt. Die Funktion nutzt eine angepasste Version von Googles Gemini-Modell und eine Technik namens „query fan-out“, um die Suchintention zu verstehen und mehrere verwandte Suchen gleichzeitig auszuführen. Für B2B-Marketer signalisiert dieser Wandel eine grundlegende Veränderung darin, wie Zielgruppen von Unternehmen Inhalte entdecken, bewerten und mit ihnen interagieren. Dieser Blog erklärt, wie Web Guide funktioniert, warum es für die Business-Community bedeutsam ist und welche Schritte Unternehmen heute unternehmen sollten, um sich auf eine KI-gesteuerte Zukunft vorzubereiten.
Im Verlauf der letzten zwei Jahrzehnte haben sich Suchmaschinen von einfachen Keyword-Matchern zu hochentwickelten, KI-gesteuerten Assistenten entwickelt. Zu Beginn des Internets waren das Crawlen und Indexieren weitgehend manuelle Prozesse, und Ranking-Algorithmen stützten sich auf grundlegende Metriken wie Keyword-Dichte und eingehende Links. Mit dem Wachstum des Internets führten Suchanbieter maschinelle Lernmodelle wie PageRank, latente semantische Indexierung und neuerdings neuronale Netze ein, um Kontext und Intention besser zu verstehen. Die Einführung von Sprachassistenten und mobiler Suche verlagerte die Erwartungen weiter und legte den Schwerpunkt auf konversationelle Anfragen und Ergebnisse für unterwegs. Tools wie AI Mode und AI Overviews fassen bereits Informationen zusammen, präsentieren sie jedoch weiterhin in linearen Formaten. Web Guide geht einen Schritt weiter, indem es die Suchergebnisseite selbst umgestaltet und die Suche von einer Liste in einen kuratierten Leitfaden verwandelt. Für Geschäftsanwender, die komplexe Recherchen durchführen, kann diese Veränderung die Zeit, die benötigt wird, um relevante Informationen zu finden, erheblich reduzieren und potenziell Kaufentscheidungen beeinflussen.
Wie Web Guide die Suche neu definiert
Um die Bedeutung von Web Guide zu erfassen, ist es hilfreich zu verstehen, wie es sich von der traditionellen Suche unterscheidet. Auf einer Standardergebnisseite liefert Google eine rangierte Liste von Links basierend auf Relevanzsignalen wie Keywords, Autorität und Nutzerintention. Der Nutzer muss die Liste durchgehen und entscheiden, welche Seiten er anklicken möchte. Web Guide reorganisiert diese Erfahrung, indem es „Mini-Sammlungen“ für jeden Aspekt einer Abfrage erstellt und sie unter beschreibenden Überschriften anordnet. Wenn jemand nach einem breiten Thema sucht oder eine mehrsätzige Frage stellt, splittet das System die Anfrage in Unterthemen auf und führt mehrere verwandte Suchen parallel aus, indem es die Methode namens „query fan-out“ verwendet. Jede Suche bringt Seiten hervor, die mit einem bestimmten Gesichtspunkt der Frage übereinstimmen, und das KI-Modell gruppiert diese Seiten mit einer kurzen Zusammenfassung, die erklärt, warum sie relevant sind. Das Ergebnis ist eine Seite, die eher wie ein kuratierter Leitfaden aussieht als wie eine rohe Liste von Links.
Hinter den Kulissen basiert Web Guide auf einem angepassten Gemini-Modell, das nicht nur die Anfrage des Nutzers analysiert, sondern auch den Inhalt der gefundenen Webseiten liest und versteht. Das Modell erstellt Einbettungen („embeddings“) sowohl für Suchanfragen als auch für Inhalte, was es ihm ermöglicht, Intention und Kontext abzugleichen und die Ergebnisse entsprechend zu clustern. Da Gemini mehrere Suchen gleichzeitig ausführt, kann es Nuancen erfassen, die eine einzelne Suche möglicherweise übersehen würde. Diese Fähigkeit, Informationen in großem Maßstab zu verstehen und zu kategorisieren, macht Web Guide besonders geeignet für offene Fragen wie „Wie implementiere ich eine KI-Strategie für Unternehmen?“ oder mehrteilige Anfragen wie „Unser Team arbeitet in verschiedenen Zeitzonen – welche Tools verbessern die Zusammenarbeit und erhalten die Produktivität?“ In diesen Fällen generiert das System Abschnitte, die auf strategische Rahmenwerke, empfohlene Technologien, Fallstudien und Best Practices ausgerichtet sind.
Die Benutzererfahrung von Web Guide fühlt sich merklich anders an als die traditionelle Suche. Anstatt durch Dutzende blaue Links zu scrollen, stößt der Nutzer auf eine Reihe von Karten, von denen jede ein thematisches Cluster darstellt. Jede Karte enthält eine Überschrift, die das Unterthema beschreibt, eine kurze von der KI generierte Zusammenfassung, die erklärt, was die Gruppe abdeckt, und eine Auswahl repräsentativer Links. Mit einem Klick auf „Mehr“ kann der Benutzer den Abschnitt erweitern, um zusätzliche Ressourcen anzuzeigen, während die Seitengestaltung übersichtlich bleibt. Dieses Design fördert die Exploration: Nutzer können direkt zu dem Teil des Themas springen, der sie interessiert, ohne den Überblick über den Kontext zu verlieren. Wenn Sie beispielsweise nach „KI-Marketing-Automatisierung“ suchen, könnten Sie eine Karte über Personalisierungstechniken, eine andere über Compliance und Datenschutz sowie eine dritte über Anbieter-Vergleiche sehen. Jede Karte fungiert wie ein Mini-Portal zu einer fokussierten Bibliothek von Ressourcen.
Wichtig ist, dass Web Guide andere KI-Funktionen wie AI Overviews oder Notebook LM nicht ersetzt, sondern sie ergänzt. Während AI Overviews eine erzählerische Zusammenfassung am oberen Rand der Seite bietet, organisiert Web Guide die zugrunde liegenden Web-Ergebnisse, um tiefere Recherchen zu unterstützen. Notebook LM, Googles KI-gesteuertes Notiztool, kann dann verwendet werden, um Erkenntnisse aus mehreren Web-Guide-Sektionen festzuhalten und zu kohärenten Berichten zu synthetisieren. Zusammen repräsentieren diese Tools einen Trend zur generativen Exploration, bei der die Suche zu einem aktiven Dialog mit mehreren KI-Agents wird. Unternehmen sollten beobachten, wie diese Funktionen zusammenwirken, da sie eine Zukunft signalisieren, in der komplexe Fragen durch kollaborative KI-Workflows beantwortet werden, anstatt durch isolierte Suchvorgänge.
