KI und Innovation [Teil 2]: Weitere Erkenntnisse aus 546.000 KI-Übersichten

Im Anschluss an meine erste Analyse von über 546.000 KI-Übersichten bin ich drei Fragen genauer untersucht:

1. Welche Verbindung besteht zwischen allgemeinen Crawl-Daten und KI-Übersichten?
2. Wie verändert die Benutzerabsicht KI-Übersichten?
3. Wie verteilen sich die Top-20-Positionen auf Domänen, die in der organischen Suche ranken und in AIOs zitiert werden?

Welche Verbindung besteht zwischen allgemeinen Crawl-Daten und KI-Übersichten?

Die Einbeziehung allgemeiner Crawling-Aktivitäten hat nicht so große Auswirkungen auf die AIO-Sichtbarkeit wie der reine organische Datenverkehr.

Common Crawl, eine gemeinnützige Organisation, die das Internet durchsucht und die Daten kostenlos bereitstellt, ist die größte Datenquelle für das Training generativer KI.

Einige Sites, wie etwa Blogspot, stellen viel mehr Seiten zur Verfügung als andere. Dies wirft die Frage auf, ob ihnen das einen Vorteil bei den LLM-Antworten verschafft.

Ergebnis: Ich habe mich gefragt, ob Websites, die mehr Seiten als andere bereitstellen, auch in den KI-Übersichten besser sichtbar sind. Das hat sich als falsch herausgestellt.

Ich habe die Top 500 Domänen nach Seitenbeitrag im Common Crawl mit den Top 30.000 Domänen in meinem Datensatz verglichen und eine schwache Korrelation von 0,179 festgestellt.

Der Grund dafür ist, dass Google zum Trainieren und Informieren von AI Overviews wahrscheinlich nicht auf Common Crawl, sondern auf seinen eigenen Index setzt.

Bildnachweis: Kevin Indig

Anschließend habe ich die Beziehung zwischen den 3.000 Top-Domains nach organischem Traffic von Semrush und den Top 30.000 Domains in meinem Datensatz analysiert und eine starke Beziehung von 0,714 festgestellt.

Mit anderen Worten: Domänen mit viel organischem Verkehr haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, in KI-Übersichten sehr sichtbar zu sein.

AIO scheint zunehmend zu belohnen, was bei der organischen Suche funktioniert, einige Kriterien sind jedoch immer noch sehr unterschiedlich.

Es ist wichtig darauf hinzuweisen, dass einige Websites die Beziehung verzerren.

Werden Wikipedia und YouTube herausgefiltert, verringert sich die Beziehung auf eine Korrelation von 0,485 – immer noch stark, aber niedriger als bei den beiden Giganten.

Die Korrelation ändert sich nicht, wenn größere Sites herausgenommen werden. Dies untermauert den Standpunkt, dass Dinge, die bei der organischen Suche funktionieren, einen großen Einfluss auf KI-Übersichten haben.

Wie ich in meinem vorherigen Beitrag schrieb:

Ein höherer Rang in den Suchergebnissen erhöht sicherlich die Chancen, in AIOs sichtbar zu sein, aber es ist bei weitem nicht der einzige Faktor.

Daher können Unternehmen den Bot von Common Crawl in robots.txt ausschließen, wenn sie nicht in öffentlichen Datensätzen erscheinen möchten (und KI wie Chat GPT generieren), und trotzdem in den KI-Übersichten von Google gut sichtbar sein.

Wie verändert die Benutzerabsicht KI-Übersichten?

Die Absicht des Benutzers bestimmt Form und Inhalt von AIOs.
In meiner vorherigen Analyse kam ich zu dem Schluss, dass die genaue Übereinstimmung der Abfrage kaum eine Rolle spielt:

Die Daten zeigen, dass nur 6 % der AIOs die Suchanfrage enthalten.

Diese Zahl ist bei SGE mit 7 % etwas höher und bei Live-AIOs mit 5,1 % niedriger. Daher ist es viel wichtiger, die Benutzerabsicht im Inhalt zu erfüllen, als wir vielleicht angenommen haben. Dies sollte nicht überraschen, da die Benutzerabsicht seit vielen Jahren eine wichtige Rankinganforderung in der SEO ist, aber die Daten zu sehen, ist schockierend.

Die Berechnung der genauen (dominanten) Benutzerabsicht für alle 546.000 Abfragen wäre extrem rechenintensiv, daher habe ich mir die gängigen Abstraktionen „Informational“, „Lokal“ und „Transaktional“ angesehen.

Abstraktionen sind bei der Inhaltsoptimierung weniger hilfreich, bei der Betrachtung aggregierter Daten sind sie jedoch ausreichend.

Ich habe geclustert:

• Informationsabfragen zu Fragewörtern wie „was“, „warum“, „wann“ usw.
• Transaktionale Abfragen zu Begriffen wie „kaufen“, „herunterladen“, „bestellen“ usw.
• Lokale Suchanfragen wie „in der Nähe“, „nahe bei“ oder „in meiner Nähe“.

Bildnachweis: Kevin Indig

Ergebnis: Unterschiede in der Benutzerabsicht spiegeln sich in Form und Funktion wider. Die durchschnittliche Länge (Wortzahl) ist bei allen Absichten mit Ausnahme von „lokal“ nahezu gleich, was sinnvoll ist, da Benutzer eine Liste von Standorten anstelle von Text wünschen.

Ebenso handelt es sich bei Shopping-AIOs häufig um Produktlisten mit ein wenig Kontext, sofern es sich nicht um einkaufsbezogene Fragen handelt.

Bei lokalen Abfragen ist die Überschneidung von Abfrage und Antwort am größten und bei Informationsabfragen am geringsten.

Das Verstehen und Erfüllen der Benutzerabsicht für Fragen ist schwieriger, aber auch wichtiger, um in AIOs sichtbar zu sein, als beispielsweise in Featured Snippets.

Wie gliedern sich die Top 20 der organischen Positionen?

Bei meiner letzten Analyse habe ich festgestellt, dass fast 60 % der URLs, die in AIOs und organischen Suchergebnissen erscheinen, außerhalb der ersten 20 Positionen rangieren.

Für dieses Memo habe ich die Top 20 weiter aufgeschlüsselt, um zu verstehen, ob AIOs eher URLs an höheren Positionen zitieren oder nicht.

Bildnachweis: Kevin Indig

Ergebnis: Es stellt sich heraus, dass 40% der URLs in AIOs auf den Positionen 11–20 rangieren und nur die Hälfte (21,9%) unter den ersten drei.

Die Mehrheit (60%) der in AIOs zitierten URLs rangiert immer noch auf der ersten Seite der organischen Ergebnisse. Dies unterstreicht die Annahme, dass ein höherer organischer Rang tendenziell zu einer höheren Chance führt, in AIOs zitiert zu werden.

Die Daten zeigen jedoch auch, dass es nahezu unmöglich ist, mit einem niedrigeren organischen Rang in AIOs präsent zu sein.

Wo die Top 20 Domains, die in AIOs und Suchergebnissen sichtbar sind, ranken (Bildnachweis: Kevin Indig)

Szenarien

Ich werde mit meinen Kunden zusammenarbeiten, um die Benutzerabsicht des AIO zu erfüllen, einzigartige Einblicke zu bieten und das Format anzupassen. Ich sehe Optionen für den Fortschritt der KI-Übersicht, die ich in den nächsten Monaten und Jahren verfolgen und mit Daten validieren werde.

Option 1: AIOs verlassen sich mehr auf organische Ergebnisse mit Top-Ranking und befriedigen mehr Informationsabsichten, bevor Benutzer zu Websites durchklicken müssen. Die Mehrheit der Klicks, die auf Websites landen, stammen von Benutzern, die einen Kauf erwägen oder beabsichtigen.

Option 2: AIOs liefern weiterhin Antworten aus diversifizierten Ergebnissen und lassen eine kleine Chance offen, dass Benutzer sich immer noch zu den Ergebnissen mit dem höchsten Ranking durchklicken, wenn auch in viel geringerem Maße.

Auf welches Szenario wetten Sie?

Vorgestelltes Bild: Paulo Bobita/Search Engine Journal