- Der Übergang von Search Engine Optimization (SEO) zu Assistive Agent Optimization (AAO) ist eine Strategie für ein Zeitalter, in dem Agenten ohne menschliches Eingreifen auswählen
- AAO umfasst die gesamte „algorithmische Dreifaltigkeit“ aus Large Language Models (LLM), Knowledge Graphs und klassischer Suche
- Bestehende Begriffe wie GEO, Entity SEO, LLM Optimization und AI SEO behandeln jeweils nur Teilaspekte und führen dadurch zu unvollständigen Strategien
- AAO verlangt, die Markenidentität ins Zentrum zu stellen und auf den innerhalb von Agenten ablaufenden Kauf-Funnel zu reagieren
- Während die Dominanz von Suchindexen abnimmt und Ökosysteme auf Basis von Data Push und APIs aufsteigen, bleiben SEO-Techniken weiterhin gültig – das Ziel verlagert sich jedoch von der Engine zum Agenten
Die Evolution von SEO zu AAO
- SEO entwickelt sich in vier Stufen weiter: „gefunden werden“, AEO „zur Antwort werden“, AIEO „empfohlen werden“ und AAO „ohne menschliches Eingreifen ausgewählt werden“
- Jede Stufe absorbiert die vorherige; der entscheidende Wandel ist der Wechsel von der „Engine“ zum „Agenten“
- „Assistive“ beschreibt den Zweck des Systems, „Agent“ den handelnden Akteur und „Optimization“ die auszuführende Tätigkeit
- Die SEO-Branche ist in verschiedene Begriffe zersplittert, doch AAO bietet als rollenorientiertes statt technologieorientiertes Konzept einen integrierten Ansatz
Die Grenzen bestehender Akronyme und die algorithmische Dreifaltigkeit
- Alle AI-Systeme bestehen aus drei Elementen: LLM, Knowledge Graph und klassische Suche
- Bei ChatGPT liegt das Gewicht stärker auf dem LLM, bei Google ist die Struktur stärker um den Knowledge Graph aufgebaut
- GEO umfasst LLM und Suche, lässt aber den Knowledge Graph aus
- Entity SEO ist auf den Knowledge Graph fokussiert, für Nichtfachleute jedoch schwer zugänglich
- LLM Optimization deckt nur ein Drittel des Ganzen ab, und AI SEO bleibt ein kurzfristiger Ansatz
- AAO umfasst alle drei Elemente und ermöglicht dadurch eine ausgewogene Strategie
Begriffseignung (Glossary Test) und die Stärken von AAO
- GEO, Entity SEO und LLM Optimization sind wegen ihrer Abhängigkeit von Fachterminologie für ein breites Publikum schwer verständlich
- Bei AAO ist nur „assistive“ leicht erklärungsbedürftig; „agent“ und „optimization“ sind dagegen allgemein verständliche Begriffe
- AAO definiert nicht eine Technologie, sondern die „Rolle, eine Marke so zu optimieren, dass sie von Agenten ausgewählt wird“
- Es wird als nachhaltiges Konzept präsentiert, das unabhängig von technologischen Veränderungen Bestand hat
Veränderungen bei der Einführung von AAO
- Die Markenidentität wird zur zentralen Grundlage der Strategie
- Agenten bewerten nicht Seitentitel, sondern Markenvertrauen und Klarheit
- Vertrauen beginnt im „Entity Home“ (der zentralen Seite einer Marke) und breitet sich auf externe Quellen aus
- Der traditionelle Funnel (Awareness–Consideration–Decision) wird nicht mehr außerhalb, sondern innerhalb von AI abgeschlossen
- Nutzer sehen keine Liste von Optionen mehr; der Agent vergleicht und entscheidet intern
- Die Dominanz des Web-Index nimmt ab, und Nicht-Web-Daten wie APIs, interne Daten und strukturierte Feeds werden wichtiger
- IndexNow, MCP und ähnliche Ansätze ermöglichen es, strukturierte Informationen direkt zu pushen; das ähnelt der URL-Einreichung der 1990er-Jahre
- Die meisten AI-Agenten unterstützen kein JavaScript-Rendering; clientseitig gerenderte Inhalte laufen daher Gefahr, nicht erkannt zu werden
Die Beständigkeit von SEO-Techniken und das neue Ziel
- AAO umfasst den Technologie-Stack SEO → AEO → AIEO → AAO
- Nur das Ziel verschiebt sich von der Engine zum Agenten
- Die Top-Performer steigerten innerhalb von zwei Monaten ihre Zitierbarkeit (citability) von 30,9 % auf 59,5 % (ein Anstieg um 293 %)
- Organisationen, die das AAO-Framework früh übernehmen, können sich Vorteile bei Markenvertrauen und Datenpipelines sichern
- Die Ära des bequemen SEO ist vorbei; agentenzentrierte Optimierung wird zur Pflichtaufgabe
Die angekündigte 10-stufige DSCRI-ARGDW-Pipeline
- Das künftig vorgestellte DSCRI-ARGDW beschreibt die 10 Schritte, bis Inhalte über AI-Engines zur Conversion führen
- Discovered: Existenz erkannt
- Selected: Als sammelwürdig eingestuft
- Crawled: Inhalte erfasst
- Rendered: In lesbare Form umgewandelt
- Indexed: Im Algorithmus gespeichert
- Annotated: Semantisch klassifiziert
- Recruited: Zur Nutzung ausgewählt
- Grounded: Auf Vertrauenswürdigkeit geprüft
- Displayed: Dem Nutzer angezeigt
- Won: Die einzige Empfehlung der AI erhalten („der perfekte Klick“)
- Diese Pipeline beschreibt die gesamte Reise, in der Inhalte von AI-Agenten ausgewählt und zur Conversion geführt werden
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