AI Search Optimization: welches System welche Belege holt

AI Search Optimization ist die Arbeit daran, dass eine Marke in den Antworten von KI-Suchsystemen vorkommt. Gemeint sind Google mit AI Overviews und dem KI-Modus, ChatGPT, Perplexity, Gemini und Microsoft Copilot.

Die Ratgeber zum Thema beginnen fast alle beim Text. Davor liegt aber eine Ebene, die sie überspringen. Jedes dieser Systeme schickt eigene Crawler los, und jeder Crawler hat eine andere Aufgabe. Wer die falsche Zeile in die robots.txt schreibt, verliert Sichtbarkeit an einer Stelle, an der er sie behalten wollte.

Nach unserer Erfahrung ist das der Punkt, an dem in Projekten die meiste stille Reichweite verloren geht. Der Text ist gut, der Zugang ist zu.

Dieser Beitrag richtet sich an alle, die eine Website verantworten und wissen wollen, was für KI-Suche tatsächlich zu tun ist. Er ordnet zuerst den Begriff ein, fasst dann zusammen, was Google und Microsoft offiziell dazu sagen, und behandelt danach die Zugangsebene mit den Crawlern.

Der Begriff meint zwei verschiedene Dinge

Unter AI Search Optimization wird einerseits die Optimierung für KI-Suchsysteme verstanden. Andererseits bezeichnet derselbe Begriff den Einsatz von KI als Werkzeug in der SEO-Arbeit, also Keyword-Cluster von einem Modell bilden lassen oder Meta-Angaben automatisiert erzeugen.

Beide Bedeutungen teilen sich den Namen. Die Suchergebnisseite zum Begriff mischt sie, und deshalb reden Ratgeber zum Thema regelmäßig aneinander vorbei.

Dieser Beitrag behandelt das Erste.

Der Unterschied zur klassischen Suchmaschinenoptimierung liegt im Ergebnis. Klassische SEO arbeitet auf eine sortierte Liste von Dokumenten hin, aus der ein Mensch auswählt. KI-Suchsysteme setzen aus mehreren Webquellen eine Antwort zusammen und nennen die Quellen daneben.

AI Search Optimization, GEO und AEO

Die drei Begriffe stehen nicht nebeneinander. AI Search Optimization ist der Oberbegriff für die Arbeit an der Sichtbarkeit in KI-Antworten. Generative Engine Optimization beschreibt darin die Mechanik der Antwortbildung und die Hebel, die dafür belegt sind. Answer Engine Optimization beschreibt das Schreibhandwerk, also den Abschnitt, der als Antwort taugt.

Die praktische Arbeit teilt sich aber nicht nach diesen Kürzeln auf. Sie teilt sich nach Systemen auf, weil jedes System seine Belege anders beschafft.

Was Google zu KI-Funktionen sagt

Keine zusätzlichen Anforderungen

Google äußert sich dazu deutlicher, als die Ratgeberlage vermuten lässt. In der Dokumentation zu KI-Funktionen in der Suche, Stand 10.12.2025, steht der Satz „The best practices for SEO remain relevant for AI features in Google Search (such as AI Overviews and AI Mode)."

Direkt daneben steht die Verneinung. „There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary." Und weiter, dass es keine neuen maschinenlesbaren Dateien, keine KI-Textdateien und kein besonderes Schema-Markup brauche.

Im Optimierungsleitfaden vom 15.05.2026 begründet Google das. Die generativen Funktionen setzten auf denselben Ranking- und Qualitätssystemen auf wie die Suche.

Non-Commodity Content

Gleichzeitig gibt Google inhaltliche Empfehlungen. Ein Abschnitt des Leitfadens heißt „Create valuable, non-commodity content for your audience".

Commodity Content beschreibt Google dort als Inhalt, der auf Allgemeinwissen beruht und von jedem stammen könnte. Als Beispiel nennt Google „7 Tips for First-Time Homebuyers". Dem gegenüber steht die Empfehlung, einen eigenen Blickwinkel zu liefern, der sich abhebt.

Beides gilt zusammen. Google gibt Empfehlungen und sagt zugleich, dass daraus keine zusätzliche Anforderung wird. Wer daraus „Google verlangt für den KI-Modus X" macht, überdehnt die Quelle.

Was Microsoft zu KI-Funktionen sagt

Microsoft beschreibt dieselbe Stoßrichtung mit anderen Begriffen. In einem Beitrag vom 06.05.2026 heißt es, die Werteinheit verschiebe sich von Dokumenten zu „groundable information", also zu einzelnen belegbaren Fakten mit klarer Herkunft.

Ein Vorgängerbeitrag vom 12.02.2026 definiert Grounding als das System, das KI mit aktuellen und verlässlichen Informationen verbindet.

Microsoft nennt vier Dimensionen, in denen sich diese Arbeit vom klassischen Ranking unterscheidet. Die Qualität der Quellenzuordnung. Die Aktualität. Die Abdeckung hochwertiger Fakten. Und der Umgang mit Widersprüchen zwischen Quellen.

Dahinter steht die Frage, ob sich eine einzelne Aussage überhaupt einer Quelle zuordnen lässt. Ein System, das zitieren soll, braucht identifizierbare Fakten, eine nachvollziehbare Herkunft und eine Regel für den Fall, dass zwei Quellen einander widersprechen.

Wie eine Seite aussieht, die genau solche belegbaren Fakten bereitstellt, steht im Beitrag zur Grounding Page.

Grounding heißt bei Google etwas anderes als bei Microsoft

Der Begriff hat zwei offizielle Verwendungen, und sie liegen auf verschiedenen Ebenen.

Google nutzt Grounding als Oberbegriff dafür, eine Modellantwort an überprüfbare Quellen zu binden. Retrieval-augmented Generation ist dort eine Technik darunter, neben dem Grounding mit der Google-Suche und mit Google Maps. Die Verankerung an abgerufenen Belegen verbessert die Antwortqualität, weil das Modell nicht allein aus dem Gedächtnis schreibt.

Microsoft meint eine Schicht im eigenen System, die oberhalb von Crawling und Index sitzt und generative Antworten mit aktuellen Quellen verbindet.

Die Zugangsebene: welcher Crawler für welches System arbeitet

Hier liegt der Teil, den die Ratgeber überspringen. Die Anbieter trennen ihre Crawler nach Aufgabe, und die Trennung verläuft überall anders.

Bei OpenAI steht der wichtige Satz in der Dokumentation gleich dabei. „ChatGPT-User is not used to determine whether content may appear in Search." Wer also nur den Abruf-Crawler zulässt und OAI-SearchBot sperrt, taucht in der Suche von ChatGPT nicht auf.

Der teure Irrtum bei Google-Extended

In vielen deutschsprachigen Anleitungen steht die Empfehlung, Google-Extended in der robots.txt zu sperren, um aus den AI Overviews herauszukommen. Das wirkt dort nicht.

Google beschreibt Google-Extended als Steuerung dafür, ob Inhalte für das Training künftiger Gemini-Modelle und für das Grounding in Gemini-Anwendungen verwendet werden. Dazu heißt es wörtlich „Google-Extended does not impact a site's inclusion in Google Search nor is it used as a ranking signal in Google Search."

An anderer Stelle schreibt Google, KI sei in die Suche eingebaut, und deshalb seien die robots.txt-Angaben für Googlebot die Steuerung für den Zugriff. AI Overviews und der KI-Modus gehören für Google zur Suche.

Beides zusammengenommen ergibt eine unangenehme Wahl. Wer die AI Overviews wirklich verlassen will, müsste Googlebot aussperren. Damit verlässt er auch die normale Suche.

Ein Beispiel, das so nicht wirkt:

```

User-agent: Google-Extended

Disallow: /

```

Diese Zeilen halten Inhalte aus dem Gemini-Training heraus. In den AI Overviews erscheint die Seite unverändert.

Wer die Darstellung begrenzen will, ohne die Suchsichtbarkeit aufzugeben, setzt stattdessen die Snippet-Angaben, die Google für diesen Zweck nennt. Diese Zeile im head begrenzt die Textübernahme auf 40 Zeichen und lässt Bilder und Videos weg:

```

<meta name="robots" content="max-snippet:40, max-image-preview:none, max-video-preview:0">

```

Einzelne Passagen lassen sich zusätzlich mit data-nosnippet am umgebenden Element ausnehmen, etwa bei Preisangaben, die ohne Zusammenhang irreführend wirken.

Bei Abrufen zur Laufzeit gilt robots.txt nicht überall

Wenn ein Nutzer eine Frage stellt und das System daraufhin eine Seite holt, behandeln die Anbieter das unterschiedlich.

Perplexity schreibt offen, dass der nutzerinitiierte Abruf robots.txt in der Regel ignoriert. OpenAI formuliert für ChatGPT-User, die Regeln träfen möglicherweise nicht zu, weil ein Mensch die Aktion ausgelöst habe. Anthropic stellt Claude-User dagegen unter robots.txt-Kontrolle.

Ein pauschaler Satz wie „die robots.txt steuert den KI-Zugriff" trifft damit für die Abruf-Crawler bei zwei von drei Anbietern nicht zu.

Microsoft steuert über Meta-Tags

Microsoft führt keinen vom bingbot getrennten KI-Crawler. Die Steuerung sitzt eine Ebene später, auf der Seite selbst.

Laut einer Ankündigung vom 22.09.2023 erlaubt NOCACHE, dass Inhalte in generativen Antworten erscheinen, dort aber nur mit Adresse, Titel und Textausschnitt. NOARCHIVE schließt die Inhalte aus den Antworten aus. In beiden Fällen bleibt die Seite in den regulären Bing-Ergebnissen.

Die Ankündigung stammt aus der Zeit von Bing Chat, dem Vorgänger von Copilot. Dass der Mechanismus unverändert gilt, ist plausibel und aus dieser Quelle für 2026 nicht bestätigt.

Der gemeinsame Standard existiert noch nicht

Die Fragmentierung ist der Grund, warum bei der IETF an einem einheitlichen Verfahren gearbeitet wird. Die Arbeitsgruppe aipref ist aktiv.

Der Stand ist allerdings nüchterner, als der Verweis darauf klingt. Der Entwurf für das Vokabular wurde zuletzt am 27.04.2026 überarbeitet. Der Entwurf, der das Content-Usage-Headerfeld und die Anbindung an die robots.txt definiert, ist seit dem 28.10.2025 abgelaufen. Einen RFC gibt es zu keinem von beiden.

Ausgerechnet der Teil, den Seitenbetreiber ausrollen würden, ist der abgelaufene Entwurf. Wer heute plant, plant ohne diesen Standard.

Was der Prüfung nicht standhält

Zwei Aussagen kursieren zum Thema, die einer Gegenprobe nicht standhalten. Wir haben sie geprüft, weil sie in der Vorbereitung dieses Beitrags aus einem SEO-Werkzeug kamen.

Die vertauschte Quelle

„Non-Commodity Content" wird verbreitet Microsoft zugeschrieben. Der Begriff stammt von Google und ist die wörtliche Abschnittsüberschrift im Optimierungsleitfaden. Eine Suche über die Microsoft-Domains liefert für „commodity" keinen Treffer.

Microsoft beschreibt eine verwandte Anforderung mit dem eigenen Begriff „groundable information".

Die umgedeutete Optimierungsschicht

Microsoft schreibt, Grounding füge der bestehenden Infrastruktur „a new optimization layer on top" hinzu. Daraus wird in Zusammenfassungen eine Schicht, an der Publisher optimieren sollen.

Gemeint ist eine Schicht im Bing-System selbst, oberhalb von Crawling und Index. Ein Publisher schraubt daran nicht.

Wie man das Thema angeht

In der Praxis hat sich diese Reihenfolge bewährt.

Zuerst die Zugangsfrage klären. Welche Crawler sind zugelassen, und deckt sich das mit der Absicht? Trainings-Crawler und Suchindex-Crawler getrennt entscheiden.

Danach die inhaltliche Arbeit, und zwar mit den Mitteln, die ohnehin für die Suche gelten. Google sagt selbst, dass es dafür keine Sondermaßnahmen gibt.

Zuletzt messen, welches System die Marke überhaupt nennt. Wie das ohne Rauschen geht, steht im Beitrag zum Prompt Tracking. Welche Kennzahlen dabei tragen, behandelt der Beitrag zu AI Visibility.

Fazit: erst der Zugang, dann der Text

Die inhaltlichen Empfehlungen der Anbieter sind unspektakulär. Google verweist auf die bestehenden Praktiken und auf einen eigenen Blickwinkel. Microsoft beschreibt belegbare Fakten mit klarer Herkunft. Das lässt sich in einem Satz zusammenfassen und braucht kein neues Regelwerk.

Die Unterschiede liegen eine Ebene tiefer. Jeder Anbieter trennt seine Crawler anders, und die verbreitetste Empfehlung zu Google-Extended wirkt nicht so, wie sie gemeint ist. In der Praxis sehen wir häufiger eine falsch gesetzte Zeile in der robots.txt als einen schlechten Text.