ChatGPT: Anfragen unterscheiden sich deutlich von der klassischen Suche

Nutzer von ChatGPT verwenden das Tool in erster Linie zum Erledigen von Aufgaben und nur im geringen Maß für herkömmliche Suchanfragen. Die Ära der zwei- oder drei-Wort-Anfrage wird durch detaillierte, konversationelle Prompts ergänzt. Das geht aus der Analyse einer Stichprobe von Prompts hervor, die Nutzer an ChatGPT gestellt haben.

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Metehan Yesilyurt hat für die Analyse 1.827 Prompts untersucht, die an ChatGPT gestellt wurden. Die Daten wurden per “site:”-Suche in Google sowie per archive.org gewonnen. Eine deutliche Mehrheit von 75 Prozent der Anfragen sind Befehle zur Ausführung einer spezifischen Aktion und keine bloßen Fragen. Das bedeutet, dass Nutzer nicht nur eine Webseite suchen, sondern ein Ergebnis, eine Ausgabe oder eine abgeschlossene Aufgabe wünschen. 

Es zeigten sich einige Muster:

• 40 % aller aufgabenorientierten Anfragen bezogen sich auf Code und Entwicklung. Nutzer verwenden die KI als Werkzeug zum Debuggen von Code (35 % der technischen Anfragen), zur Code-Erklärung (25 %), zur Code-Konvertierung (15 %), für Tooling und Konfiguration (15 %) sowie für allgemeine Konzepte (10 %). 
• Nutzer verwenden die KI auch für sehr spezifische kommerzielle und lokale Anfragen, die oft an bestimmte Städte oder Standorte gebunden sind. Sie erwarten von der KI, nicht nur allgemeine Produkte zu verstehen, sondern beispielsweise "hitzebeständige Filter, die von einem Lieferanten in [ihrer Stadt] erhältlich sind". Das zeigt eine hohe Kaufabsicht und eine Erwartung an die KI, hochspezifische lokale Informationen zu liefern.
• Ein deutlicher Trend ist der Anstieg anspruchsvoller Prompt-Techniken, insbesondere die Verwendung von "Persona"-Prompts. Nutzer weisen die KI an, als ein Experte zu agieren, um die Antwort zu gestalten – zum Beispiel als Lebensmittelkritiker, Berater für psychische Gesundheit oder technischer Experte. Das verändert die Reaktion der KI, weil die Antwort nicht nur auf gefundenen Informationen, sondern auch auf der angenommenen Persona basiert.

Empfehlungen für SEO / GEO

Angesichts dieser Veränderungen ist eine Anpassung bzw. eine Verfeinerung der Strategien für Unternehmen, SEOs und Marketingfachleute zu empfehlen. Die Zukunft der Online-Interaktion ist nach den Ergebnissen der Analyse „agentisch, aufgabenorientiert, kontextbezogen und konversationell“.

Hier sind Empfehlungen, abgeleitet aus den beobachteten Verhaltensmustern:

Für Technische SEOs & Developer Relations

• Code für KI-Verständnis optimieren: Stellt sicher, dass Codeblöcke sauber strukturiert und gut kommentiert sind, weil KI-Modelle Code für "Fix"- und "Erklären"-Anfragen analysieren.
• Inhalte zur Code-Konvertierung bereitstellen: Erstellt Anleitungen oder Artikel, die zeigen, wie Code zwischen verschiedenen Sprachen oder Frameworks umgewandelt werden kann, z.B. "Wie man X nach Y konvertiert".
• Glossare für Fehlermeldungen erstellen: Baut Wissensdatenbanken auf, die spezifische Fehlermeldungen oder Codes erklären und Lösungen anbieten, weil Nutzer häufig nach diesen suchen.
• Inhalte für Werkzeug-spezifische Konfigurationen optimieren: Veröffentlicht Anleitungen oder Spickzettel für beliebte Entwicklerwerkzeuge und deren Konfiguration, da Nutzer nach spezifischen Einstellungen fragen.

Für Content-Strategen & Marketer

• Marken-Personas für KI festlegen: Definiert, wie Eure Marke durch die KI repräsentiert werden soll. Prüft die Veröffentlichung eines Leitfadens auf Eurer Website, der den Ton, die Kernbotschaften und die bevorzugte Terminologie Eurer Marke für die KI beschreibt.
• Inhalte für Zusammenfassungen optimieren: Gestaltet Inhalte so, dass sie von der KI leicht zusammengefasst werden können. Das umfasst die Verwendung klarer Überschriftenstrukturen (H1, H2), prägnanter Einleitungen und Bullet Points für Schlüsselmerkmale.
• Inhalte zur Workflow-Automatisierung erstellen: Entwickelt Inhalte, die Nutzern bei der Automatisierung mehrstufiger Aufgaben helfen, z.B. Anleitungen zur Automatisierung von Social-Media-Updates mit KI.
• Inhalte für "Als-Experte-agieren"-Anfragen ausrichten: Positioniert Eure Inhalte als Quelle für Expertenwissen

Für E-Commerce- & Local SEO

• Produktdaten als strukturierte Schnittstelle behandeln: Stellt sicher, dass alle Produktspezifikationen (z.B. Größen, Materialien) in maschinenlesbaren Formaten wie Tabellen vorliegen, weil die KI strukturierte Daten für spezifische kommerzielle Anfragen benötigt.
• Hyperlokale Anfragen beantworten: Erstellt spezifische Standortseiten, die Produkte und Dienstleistungen auflisten, die in dieser Stadt verfügbar sind, und verwendet dabei lokale Sprache und Terminologie. Aber Vorsicht: Die Seiten müssen eine Mehrwert bieten, sonst besteht die Gefahr von Doorway Pages, was gegen die Google Richtlinien verstoßen würde.
• Vergleichsseiten erstellen: Veröffentlicht detaillierte Vergleichsseiten für Produkte, die Merkmale, Spezifikationen und Preise in Tabellenform gegenüberstellen.
• Keywords mit hoher Kaufabsicht einbinden: Stellt sicher, dass Eure Produkt- und Dienstleistungsseiten Begriffe wie "Preis", "Lieferant", "Hersteller" und Kontaktinformationen explizit enthalten und maschinenlesbar sind.

Fortgeschrittene Strategien für KI-zentrierte Inhalte und Infrastruktur

• KI-freundliche Inhalte gestalten: Erstellt strukturierte Tutorials mit überprüfbaren Schritten, interaktive Rechner und Tools sowie API-Dokumentationen, die die KI aktiv nutzen kann.
• Multi-modale Interaktionen vorbereiten: Optimiert Inhalte für die zukünftige Einbindung von Bildern, Sprach- und anderen Medien, indem Ihr beispielsweise aussagekräftige Alt-Texte und Bildunterschriften verwendet oder Videoinhalte transkribiert und kapitelweise unterteilt.
• KI-freundliche Informationsarchitektur aufbauen: Sorgt für klare Taxonomien, semantische URLs und umfassende interne Verlinkungen, um der KI die Navigation und das Verständnis der Inhaltsbeziehungen zu erleichtern.

Es wird zukünftig noch mehr als bisher darum gehen, nicht nur für Keywords zu optimieren, sondern für Ergebnisse und erledigte Aufgaben. Die Gewinner werden diejenigen sein, die ihre Daten für den KI-Konsum strukturieren, Inhalte erstellen, die den Abschluss von Aufgaben erleichtern, und klare Marken-Personas für KI-Interaktionen entwickeln.