Was Google jetzt selbst zählt

Wer wissen will, ob eine künstliche Intelligenz seinen Shop kennt, kann sie fragen. Ein einzelner Versuch taugt dabei wenig, er ist ungefähr so aussagekräftig wie ein Blick zum Himmel vor einer Wanderung. Wir gehen deshalb seit gut einem Jahr einen anderen Weg. Libers Suite stellt Modellen regelmässig eine Reihe von Fragen, für einzelne Produkte wie für die Marke als Ganzes, und hält die Antworten fest, sodass sich über Wochen zeigt, ob sich etwas bewegt, nachdem ein Produkt überarbeitet wurde. Aus dieser Arbeit stammt ein guter Teil dessen, was wir über die Sichtbarkeit in der KI zu sagen haben.

Eine Beobachtung von aussen hat eine Eigenheit, die uns dabei nie verborgen blieb. Sie zeigt, was ein Modell auf eine Frage antwortet, aber nicht, wie oft eine Plattform einem Menschen tatsächlich einen Link gezeigt hat. Diese Zahl liegt bei der Plattform. Am 31. August hat Google begonnen, einen Teil davon zu teilen: Die Search Console weist seither weltweit aus, wie oft Links einer Seite in AI Overviews und im AI Mode gezeigt wurden. Der Bericht ist schmal, und er sagt nur etwas über Google. Aber zum ersten Mal steht neben der Beobachtung von aussen eine Zählung von innen, und beide lassen sich aufeinander beziehen.

Eine Sicht auf Bekanntes, mit Lücken

Der Bericht ist keine neue Datensammlung. Google hat die Impressionen, die ohnehin im Suchtyp Web des normalen Leistungsberichts stecken, herausgelöst und zu einer eigenen Ansicht geordnet, aufgeteilt nach Seite, Land, Gerät und Datum. Eine Impression entsteht, wenn ein Link zu Deiner Website einem Menschen in einer solchen Antwort gezeigt wird. Erscheinen zwei Seiten derselben Website in einer Antwort, zählt die Website eine. Wie prominent der Link dabei stand, verrät die Zahl nicht.

Aufschlussreicher als das, was der Bericht zeigt, ist das, was er weglässt. Es gibt keine Klicks und keine Suchanfragen. Wir erfahren, dass eine Seite gezeigt wurde, aber nicht, wonach jemand gefragt hat und ob er danach kam. Der Bericht gilt ausserdem nur für die eigenen Flächen von Google und sagt nichts über ChatGPT oder Perplexity. Eine Website braucht ausserdem eine Mindestzahl an Impressionen, bevor Google ihr den Bericht anzeigt, und die jüngsten Werte gelten als vorläufig. Wer daraus eine Klickrate oder eine Gesamtbilanz der KI errechnen will, rechnet mit Zahlen, die dafür nicht gedacht sind. Sinnvoll ist der Vergleich: welche Seiten in den Antworten auftauchen und welche, die im klassischen Ranking gut stehen, nie. Dazu ein Verlauf über Wochen statt eines Tageswerts.

Zugleich hat Google den Betreibern von Websites einen Schalter in die Hand gegeben, mit dem sie sich aus diesen Funktionen zurückziehen können, ohne dass ihr klassisches Ranking darunter leidet. Wer sichtbar sein will, lässt ihn, wo er ist. Dass es ihn gibt, zeigt aber, wie ernst Google die Frage inzwischen nimmt, wer in den Antworten vorkommt und wer nicht.

Was in Europa noch fehlt

Mitte September folgte im Merchant Center ein zweites Werkzeug. Es stellt den Anteil eines Händlers an den Antworten dem Anteil des Wettbewerbs gegenüber, Share of Voice nennt Google das. Verfügbar ist es für Konten in Australien, Kanada, Indien, Neuseeland und den USA, und nur für Anfragen auf Englisch. Europa kommt in Googles Unterlagen nicht vor, weder mit einem Datum noch mit einem Vorbehalt. Ob und wann das Werkzeug zu uns kommt, weiss niemand ausser Google, und wer Dir ein Datum nennt, spekuliert.

Konkreter ist Google an anderer Stelle geworden. Die Conversational Attributes, sechs optionale Felder für Produkte, ergänzen die Produktdatenspezifikation des Merchant Centers und lassen sich über Feeds oder die Merchant API liefern. Das gewichtigste darunter, question_and_answer, darf laut Google ausdrücklich in allen Ländern verwendet werden. Bis zu dreissig Paare aus Frage und Antwort sind pro Produkt möglich, jede Angabe darf tausend Zeichen lang sein, zusammen höchstens zehntausend. Das ist deutlich mehr Raum, als die meisten Shops den Fragen ihrer Kundschaft je gegeben haben. Ein Versprechen, dass die Felder die Sichtbarkeit verbessern, enthält die Dokumentation nicht, und die Freigabe eines Produkts beeinflussen sie ebenfalls nicht. Sie sind ein Angebot: Wer der Maschine sagt, was sie sonst erraten müsste, muss weniger auf ihr Glück hoffen.

In einem Punkt bleibt Google selbst nüchtern. Für AI Overviews und den AI Mode brauche es keine besonderen Dateien, kein zusätzliches Markup und keine Sonderoptimierung. Das ist unbequem für alle, die gern ein Geheimnis verkaufen, und beruhigend für alle anderen.

Zwei Blickwinkel auf dieselben Antworten

Schon im September vergangenen Jahres haben wir aufgeschrieben, wie kleine Formulierungen entscheiden, ob ChatGPT einen Shop empfiehlt.
Darum fragen wir, was ein*e Kunde*in tatsächlich fragen könnte:
Ob das Modell eine Marke kennt, ob es sie empfiehlt, welche Alternativen es sieht, ob es ein Produkt für vertrauenswürdig hält. Was diese Fragen liefern, ist die Info die wir benötigen um die Produkte und Texte zu validieren und zu sehen ob wir auf dem richtigen Weg sind. Man sieht dann nicht nur, dass eine Marke vorkam, sondern in welchem Satz, neben wem und mit welcher Einschränkung.

Was Googles Bericht liefert, ist das Gegenstück: keine Wortlaute, dafür Grössenordnungen. Er weiss nichts von der Frage, aber er weiss, wie oft eine Seite tatsächlich gezeigt wurde, und zwar Menschen, die von sich aus gefragt haben. Legt man beides nebeneinander, entstehen Fragen, die keine der beiden Seiten allein stellen könnte. Taucht eine Seite in der Search Console kaum auf, während die Marke in unseren Antworten regelmässig empfohlen wird, dann ist das Wissen über die Marke offenbar da, nur wird die Seite nicht zu den Anfragen gezogen, auf die Google antwortet. Steht sie dagegen oft in den Antworten, während die Marke bei der Frage nach Alternativen blass bleibt, dann ist sie ein guter Beleg, aber noch keine Empfehlung.

Das sind Lesarten, keine Diagnosen, und wir behandeln sie so. Beide Zahlen messen Verschiedenes: Google zählt gezeigte Links in den eigenen Flächen, wir befragen mehrere Modelle über ihre Schnittstellen, und was Menschen in einer App oder im AI Mode zu sehen bekommen, kann davon abweichen. Die Fragen die wir stellen bilden (bei Produkten) Kaufsituationen nach. Eine Anbindung der Search Console gibt es in Libers Suite. Wer beide Sichten vergleichen will, hat deshalb bei uns einen Hebel, denn gerade die Abweichungen sind es aber, die sich zu verfolgen lohnen.

Wie man anfängt

Wer anfangen will, hat es leichter, als die Lage vermuten lässt. Man öffnet die Search Console, schaut, ob der Bericht schon da ist, und hält den Ausgangswert fest, denn ein Verlauf über Monate sagt mehr als jeder einzelne Tag. Für die zehn wichtigsten Produkte schreibt man die Fragen auf, die der Kundendienst wirklich bekommt, und beantwortet sie so, dass die Antwort auch ohne den Rest der Seite verständlich bleibt. Varianten und Zubehör sollten klar benannt sein, weil ein Modell, das raten muss, selten zugunsten der eigenen Marke rät. Und wer will, stellt die Fragen einmal im Monat selbst, im AI Mode und in den Chatsystemen, und notiert, was zurückkommt.

Wer mehrere Länder bedient, achtet dabei auch darauf, welche Version einer Seite zitiert wird. Warum das in unserer Region oft schiefgeht, haben wir hier beschrieben. Wie stark die Antworten von Google schon jetzt Klicks kosten, steht in unserem Beitrag Wenn Google die Antwort schon selbst gibt.

Sichtbarkeit in der KI ist ein vielschichtiges Thema und auch Google hat noch keine "overall" Lösung. Unsere Libers Suite misst, ob und wie ein Modell einen Shop oder eine Unternehmenseite nennt, hält vor der Optimierung einen Ausgangswert fest und misst danach weiter, sodass der Verlauf zeigt, ob sich eine Änderung in den Antworten niederschlägt. Was Google jetzt in der Search Console ausweist, ergänzt das. Nur die eigenen Flächen, ohne Klicks und ohne Anfragen, aber als Zählung von innen. Beides zusammen gibt einem Shop zum ersten Mal zwei voneinander unabhängige Sichten auf dieselbe Frage. Vollständig messbar wird die Sichtbarkeit in der KI dadurch nicht, und ein Verlauf ist noch kein Beweis für Ursache und Wirkung. Aber wer heute einen Ausgangswert festhält, muss in einem Jahr nicht mehr schätzen, wie es um seine Sichtbarkeit steht, er kann es nachsehen.