Überdenken der Attribution im Zeitalter der KI-Suche

In der alten SEO-Welt war die Zuordnung einfach zu verfolgen. Eine Person gab einen Suchbegriff ein, Ihre Website wurde angezeigt, sie klickte, und Sie konnten den gesamten Pfad in der Analyse sehen. Es war ein sauberer, linearer Fluss.

Die generative KI-Suche ändert das. Die eingegebene Anfrage ist nur die Initialzündung. Hinter den Kulissen verzweigt das System in Unterabfragen, sucht nach Entitäten und ordnet Quellen ein, bevor es die endgültige Antwort zusammenfügt.

Was die Nutzer sehen, ist die ausgefeilte Zusammenfassung - in der Regel ein kompakter Absatz mit Zitaten. Was unsichtbar bleibt, ist das Gerüst: die Abfrageerweiterungen, Entity-Checks und Ranking-Ebenen, die im Hintergrund arbeiten. Das ist der Bereich, in dem die Generative Engine Optimization arbeitet. Und wenn Sie ihn nicht abbilden, arbeiten Sie im Grunde blind.

Wie Fan-Out die AI-Suche prägt

In den KI-Übersichten und im KI-Modus von Google ist das, was der Nutzer eingibt, nur der Anfang. Das System zerlegt diese Eingabe unauffällig in kleinere Teile: Entitäten, Absichten, Zeitbereiche und Modifikatoren. Jeder dieser Teile kann erweitert oder ausgetauscht werden, um neue Unterabfragen zu erstellen, die weit über die ursprüngliche Phrase hinausgehen.

Angenommen, jemand sucht nach "beste Laufschuhe für Marathons 2025". Oberflächlich betrachtet ist das eine kurze Anfrage. Intern könnte das System sie wie folgt analysieren:

• Entität: Laufschuhe
• Attribut: Marathonleistung
• Zeitrahmen: 2025 Modelle
• Modifikator: "beste" → Vergleich oder Rangfolgeabsicht

Von dort aus kann die Suchmaschine Alternativen ableiten, wie z. B:

• "Leichte Marathonschuhe 2025 Bewertungen"
• "Nike vs. Adidas-Marathonschuhe im Vergleich"
• "Laufschuhdämpfung für Langstreckenläufe"
• "Top-Schuhe für das Boston-Marathon-Training"
• "Karbonplatten-Laufschuhe 2025"

Einige davon werden in den Hauptsuchindex aufgenommen, andere ziehen strukturierte Daten aus Produktkatalogen, Rennforen oder sogar YouTube-Beiträgen. Dieser Verzweigungsprozess, der als Fan-out bezeichnet wird, ermöglicht es der KI, die ursprüngliche Absicht aus mehreren Richtungen zu erfassen.

GEO zum Mitnehmen: Betrachten Sie die vom Nutzer eingegebene Frage nie als das vollständige Bild. KI wird Variationen generieren. Ihr Inhalt sollte daher sowohl auf die explizite Frage als auch auf die versteckten Aspekte eingehen, die das System wahrscheinlich erkunden wird.

Wie wir bei Nuoptima Marken beim Fan-Out helfen

Unter NuoptimaWir arbeiten in der gleichen verborgenen Schicht der KI-Suche, in der auch das Fan-out stattfindet. Wenn Suchsysteme Unterabfragen abspalten und Entitäten mischen, stellen wir sicher, dass Ihre Marke nicht aus dem Gespräch herausfällt.

Wir tun dies, indem wir technische SEO, Content-Strategie und Link-Akquise mit dem Fokus darauf kombinieren, was KI-Maschinen tatsächlich abrufen und zitieren. Es geht nicht nur darum, für die offensichtlichen Keywords zu ranken - es geht darum, Ihre Inhalte für die synthetischen Abfragen und Verbindungen zwischen den Entitäten vorzubereiten, die für echte Sichtbarkeit sorgen.

Worauf wir uns konzentrieren:

• Abbildung der Verzweigung von Abfragen in versteckte Unterabfragen
• Optimierung von Inhalten für die entitätsbasierte Suche
• Aufbau von Autorität mit hochwertigen Backlinks
• Technische SEO-Verbesserungen für Leistung und Vertrauen
• Internationale und mehrsprachige SEO-Strategien

Unser Ansatz stützt sich auf Daten. Wir erfassen, wie sich Suchanfragen ausweiten, analysieren, welche Entitäten die Suche verankern, und erstellen Inhalte, die so strukturiert sind, dass sie sowohl bei expliziten Suchanfragen als auch bei KI-generierten Varianten auftauchen. Ob es sich um technische SEO-Korrekturen, Backlinks mit hoher Autorität oder mehrsprachige Optimierung handelt, unser Ziel ist dasselbe: sicherzustellen, dass Ihre Inhalte dort auftauchen, wo KI-Systeme Antworten abrufen.

Wir haben gesehen, dass dieser Ansatz in den Bereichen SaaS, eCommerce, Gesundheitswesen und darüber hinaus funktioniert. Für unsere Kunden bedeutet das bessere Fundraising-Ergebnisse, höhere ROAS und nachhaltiges Wachstum in Märkten, in denen traditionelle SEO-Signale allein nicht ausreichen.

Wenn Fan-out das Spiel definiert, helfen wir Ihnen, es nach Ihren Vorstellungen zu spielen.

Aufspüren von Fan-Out durch Abfragevariationen

Wir können nicht in das System von Google hineinschauen, um die versteckten Unterabfragen zu sehen, die es erzeugt, aber wir können uns annähern, indem wir testen, wie sich die Ausgabe ändert, wenn wir die Eingabe anpassen. Dieser Prozess wird oft als Abfragevariationstest bezeichnet.

Beginnen Sie mit einer Basissuche, z. B. "beste Laufschuhe für Marathons 2025". Erstellen Sie dann kleine Variationen, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse verändern:

• Ändern Sie das Attribut → "leichte Marathonschuhe 2025".
• Tausche die Einheit → "Nike vs. Adidas-Marathonschuhe"
• Den Zeitrahmen anpassen → "beste Laufschuhe für Marathons 2024"
• Synonyme verwenden → "Top-Turnschuhe für Marathonläufer".

Prüfen Sie bei jeder Änderung, ob eine KI-Übersicht erscheint, und notieren Sie, welche URLs zitiert werden. Mit der Zeit werden Sie feststellen, dass bestimmte Websites immer wieder auftauchen, egal wie Sie die Abfrage formulieren. Diese wiederkehrenden Ergebnisse sind ein deutlicher Hinweis auf gemeinsame versteckte Unterabfragen, die die Suche steuern.

Wenn Sie Überschneidungen über Dutzende von Variationen hinweg abbilden, erkennen Sie Absichtscluster: Gruppen von Seiten, die verschiedene Zweige des Fan-out-Prozesses darstellen. Sie werden nicht jeden Zweig erfassen, da sich das Google-Modell ständig anpasst und die Ergebnisse durch die Aktualität neu gemischt werden können, aber selbst eine Teilkarte ist sehr wertvoll.

GEO zum Mitnehmen: Das Testen von Abfragevariationen ist die beste Methode, um versteckte Abrufmuster aufzudecken. Seiten, die bei verschiedenen Versionen einer Suchanfrage immer wieder auftauchen, sind für Ihre Content-Strategie von hoher Priorität.

Wiederherstellung der Fan-Out-Karte

Sobald Sie genügend Variationen getestet haben, können Sie von der Erkennung von Mustern zu deren tatsächlicher Abbildung übergehen. Betrachten Sie es als Reverse-Engineering, wie die KI hinter den Kulissen arbeitet.

Bleiben wir bei unserem Beispiel "beste Laufschuhe für Marathons 2025". Sie beginnen mit dieser Ausgangsabfrage und entwickeln dann Dutzende von kontrollierten Variationen: Sie tauschen Marken aus, fügen Modifikatoren wie "Dämpfung" oder "leicht" hinzu oder verschieben Zeitmarkierungen. Jedes Mal, wenn Sie diese Suchanfragen durchführen, protokollieren Sie die KI-Übersicht und zeichnen auf, welche URLs zitiert werden.

Der nächste Schritt ist die Betrachtung von Ko-Zitaten - wie oft zwei Quellen in verschiedenen Variationen zusammen auftauchen. Wenn Sie diese Daten als Netzwerkdiagramm darstellen, werden Cluster sichtbar. Ein Cluster könnte sich auf Schuhtechnologie und Carbonplatten konzentrieren, ein anderes auf Markenvergleiche und ein weiteres auf Trainingsempfehlungen für Marathonläufer.

Diese Cluster sind im Wesentlichen die eigene Art der KI, Absichten zu gruppieren. Für Sie offenbaren sie zwei wichtige Dinge:

1. Welche Inhaltsthemen für eine bestimmte Abfrage konsistent abgerufen werden.
2. Wer Ihre wirklichen Konkurrenten in diesen "Zitiergegenden" sind.

GEO zum Mitnehmen: Die Kartierung von Ko-Zitaten gibt Ihnen ein klareres Bild von der Suchlandschaft. Sie zeigt sowohl die Themen, denen KI-Systeme vertrauen, als auch die Wettbewerbskreise, in die Sie vordringen müssen.

Dem Fan-Out zuvorkommen

Reverse Engineering ist nützlich, aber es zeigt Ihnen nur, was das System bereits tut. Wenn Sie wirklich einen Vorteil haben wollen, müssen Sie nach vorne schauen und vorhersagen, wie sich Abfragen entwickeln könnten, bevor sie es tatsächlich tun.

Das funktioniert folgendermaßen. Nehmen Sie eine Suchanfrage wie "beste Laufschuhe für Marathons 2025". Anstatt einfach nur Variationen von Hand zu testen, beginnen Sie mit der Überprüfung von Keyword-Graph-Daten aus Tools wie Ahrefs oder Semrush. Diese geben Ihnen eine Vorstellung davon, welche Suchanfragen sich häufen.

Dann treiben Sie es weiter. Füttern Sie dieses Saatgut mit einem Sprachmodell und bitten Sie es, jeden Winkel zu generieren, den eine Suchmaschine untersuchen könnte. Die Liste, die Sie zurückbekommen, enthält nicht nur die offensichtlichen Fragen wie "Nike vs. Adidas Marathonschuhe", sondern auch Nischenvarianten wie "Dämpfung von Marathonschuhen für schwerere Läufer" oder "Turnschuhe mit Carbonplatten für Langstreckenläufe". Dies sind genau die Arten von synthetischen Unterabfragen, die KI-Systeme erfinden, um die Absicht vollständiger zu erfassen.

Als Nächstes unterteilen Sie diese Vorhersagen in Einheiten: Marken, Materialien, Leistungsmerkmale, und testen Sie sie in der Live-Suche. Wenn Ihre Inhalte in den KI-Übersichten auftauchen, sind Sie bereits auf dem richtigen Weg. Wenn nicht, haben Sie gerade neue Möglichkeiten gefunden, Inhalte zu erstellen oder zu verfeinern.

GEO zum Mitnehmen: Warten Sie nicht darauf, dass sich das Fan-Out offenbart. Durch die Kombination von Keyword-Daten mit von KI vorhergesagten Erweiterungen können Sie der Zeit voraus sein und Inhalte veröffentlichen, die auf die Fragen vorbereitet sind, die Suchmaschinen noch nicht gestellt haben.

Warum Entitäten wichtiger sind als Schlüsselwörter

Bei der generativen Suche kommt es nicht auf den genauen Wortlaut an, sondern auf die Entitäten. Sie sind die Bausteine, die KI-Systeme verwenden, um Wissen zu organisieren. Das bedeutet, dass zwei sehr unterschiedliche Suchanfragen auf dieselben Entitäten verweisen können und am Ende auf denselben Suchzweig zurückgreifen.

Nehmen wir als Beispiel den Laufsport. Jemand könnte nach "beste Schuhe für den Boston Marathon 2025" suchen, während eine andere Person "Langstrecken-Turnschuhe mit Carbonplatten" eingibt. Die Wörter stimmen nicht überein, aber beide verweisen auf Entitäten wie [Marathonlauf], [Schuhe mit Karbonplatten] und [Hochleistungsschuhe]. Wenn Ihr Inhalt mit diesen Entitäten verbunden ist, kann er für beide Suchanfragen angezeigt werden, auch für synthetische, die das System selbst generiert.

Deshalb ist das Entity Mapping so wichtig. Es zeigt Ihnen, was die KI tatsächlich verstanden hat, und nicht nur, was der Benutzer eingegeben hat.

GEO zum Mitnehmen: Verankern Sie Ihre GEO-Strategie auf Entitäten und nicht nur auf Schlüsselwörter. Wenn Sie Ihre Inhalte an den richtigen Entitäten ausrichten, erweitern Sie Ihre Möglichkeiten für eine Vielzahl von Suchanfragen, auch für solche mit geringem oder gar keinem sichtbaren Suchvolumen.

Verknüpfung von Entitäten mit Abfragemöglichkeiten

Das Wissen, dass Entitäten die KI-Abfrage leiten, ist eine Sache, aber erst die Abbildung dieser Entitäten macht dieses Wissen umsetzbar. Der Prozess umfasst in der Regel drei Ebenen:

• Entitäten extrahieren: Ziehen Sie die wichtigsten Entitäten sowohl aus den Abfragen, die Sie interessieren, als auch aus den Inhalten, die Sie bereits veröffentlicht haben, heraus.
• Entitäten auflösen: Ordnen Sie diese Oberflächenformen einer kanonischen Quelle zu, z. B. einer Knowledge-Graph-ID, damit Sie genau wissen, welches Konzept das System verbindet.
• Link-Einheiten: Verstärken Sie diese Verbindungen innerhalb Ihrer eigenen Inhalte mit Schema-Markup, interner Verlinkung und klaren kontextuellen Erwähnungen.

Kehren wir zurück zur Abfrage "beste Laufschuhe für Marathons 2025". Die Entitätsextraktion könnte [Marathonlauf], [Carbonplatten-Technologie], [Nike] und [Dämpfungssysteme] zutage fördern. Wenn Sie diese Entitäten auf Ihrer Fan-Out-Map platzieren, werden Sie Cluster feststellen - ein Zweig könnte mit Carbonplatten, ein anderer mit marathonspezifischen Schuhen und ein weiterer mit Markenvergleichen verbunden sein.

Von dort aus ist die Frage einfach: Sind Ihre Seiten stark mit diesen Entitäten verbunden oder gibt es Lücken? Ohne diese Verbindungen ist es unwahrscheinlicher, dass Ihre Inhalte in den KI-Übersichten erscheinen, egal wie gut Sie die Keywords optimiert haben.

GEO zum Mitnehmen: Verwenden Sie eine Entity-Query-Map, um die Konzepte herauszufinden, die die Abfrageberechtigung freischalten. Wenn Sie diese Verknüpfungen stärken, haben Ihre Inhalte eine bessere Chance, dort aufzutauchen, wo es darauf ankommt.

Abfragen und Entitäten zusammenbringen

Die Betrachtung von Abfragen für sich genommen liefert einen Teil der Informationen. Durch die Zuordnung von Entitäten erhalten Sie eine weitere Sichtweise. Aber die wirkliche Klarheit entsteht, wenn man sie zusammenfügt.

Stellen Sie sich vor, Sie verfolgen die Abfrage "beste Laufschuhe für Marathons 2025" zusammen mit Dutzenden von Varianten. Jedes Mal, wenn eine KI-Übersicht erscheint, protokollieren Sie drei Dinge:

• Die auslösende Abfrage (ob es sich um das Original oder eine Variation handelt)
• Die Entitäten, die in diesem Suchzweig auftauchen (wie [Marathonlauf], [Carbonplattenschuhe], [Nike])
• Die Gruppe oder der "Cluster", zu dem das Zitat zu gehören scheint

Im Laufe der Zeit zeigt Ihnen dieser kombinierte Datensatz, was tatsächlich für die Sichtbarkeit verantwortlich ist. Sie werden sehen, welche Variationen den Abruf am meisten beeinflussen, welche Entitäten die Ergebnisse konsistent verankern und wo Ihre Inhalte entweder auftauchen oder verschwinden.

Diese integrierte Karte wird zu Ihrem Kontrollzentrum. Bevor Sie neue Inhalte veröffentlichen, können Sie sie überprüfen:

• Deckt sie die hochwertigen Einrichtungen ab?
• Ist sie auf die Unterabfragen abgestimmt, die in der Regel zu Zitaten führen?
• Haben Sie interne Links hinzugefügt, die diese Verbindungen zwischen den Unternehmen stärken?

GEO zum Mitnehmen: Durch die Zusammenführung von Abfrage- und Entity-Tracking werden verstreute Daten in eine lebendige Karte verwandelt. Sie erhalten einen klaren Rahmen, um Entscheidungen über neue Inhalte zu treffen, die darauf basieren, wie KI-Systeme Informationen tatsächlich abrufen und einordnen.

Automatisierung des Zurechnungsprozesses

Das manuelle Testen von Abfragen ist eine großartige Methode, um zu lernen, wird aber schnell unhandlich, wenn Sie Ihr Angebot erweitern. Um mit der Entwicklung von KI-Systemen Schritt zu halten, brauchen Sie Automatisierung.

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen Agenten auf, der Ihnen die schwere Arbeit abnimmt:

• Zieht Ihre Suchanfragen aus einer Datenbank (z. B. "beste Laufschuhe für Marathons 2025").
• Erzeugt kontrollierte Variationen und prognostizierte Ausdehnungen.
• Führt sie in der Suche aus und erfasst alle KI-Übersichten, die erscheinen.
• Extrahiert die zitierten URLs und die sie umgebenden Passagen.
• Kennzeichnet sowohl die Abfragen als auch den zitierten Inhalt mit Entitäten.
• Speichert alles in einer Graphdatenbank, damit Sie es im Laufe der Zeit analysieren können.

Stellen Sie diese Funktion auf wöchentlich ein, und Sie werden feststellen, dass sich die Muster fast in Echtzeit ändern. Vielleicht entsteht ein neues Cluster rund um "Trail-Marathon-Schuhe" oder eine neue Entität wie [Recycelte Materialien] tritt stärker in den Vordergrund. Mit der Automatisierung können Sie diese Änderungen sofort erkennen, statt erst Monate später.

GEO zum Mitnehmen: Die Automatisierung verwandelt die Attribution von einer einmaligen Übung in ein lebendiges System. Sie hilft Ihnen, mit den sich ändernden KI-Abrufmustern Schritt zu halten und sich an den Unternehmen zu orientieren, die an Einfluss gewinnen.

Ein Blick in die Zukunft: Die nächste Phase von Fan-Out und Entitäten

Die KI-Suche steht nicht still. Die Suche bewegt sich von der einfachen Auffächerung hin zu einer mehrstufigen Argumentation, bei der eine Anfrage eine andere auslöst und die zweite von der ersten abhängt. In der Praxis bedeutet dies, dass das System möglicherweise zunächst eine Entität wie [Marathonlauf] identifiziert und dann in damit zusammenhängende Entitäten wie [Verletzungsprävention], [Schuhe mit Karbonplatten] oder [Haltbarkeit von Schuhen] verzweigt. Diese "Brückenentitäten" verbinden Cluster miteinander und gewinnen mit der Zeit oft an Einfluss.

In unserem Beispiel mit den Laufschuhen geht es nicht nur um die "besten Marathonschuhe 2025". Zukünftige Fan-outs können Schritte wie "Tipps zur Marathon-Erholung" oder "Auswirkungen der Dämpfung auf die Verletzungsrate" enthalten, die sekundäre Entitäten einbeziehen, die den Abrufpfad gestalten. Um sichtbar zu bleiben, müssen Ihre Inhalte auch diese verknüpften Ideen antizipieren und abdecken.

GEO zum Mitnehmen: Achten Sie auf die sekundären und Brückeneinheiten in Ihrem Bereich. Sie werden wahrscheinlich das Bindegewebe der KI-gesteuerten Suche von morgen sein.

Abschließende Überlegungen

Die Attribution im generativen Zeitalter erfordert eine andere Denkweise. Schlüsselwörter haben immer noch einen Wert, aber die wirklichen Triebkräfte der Suche sind die versteckten Abfragevarianten und die Entitäten, die sie verankern. Indem Sie mit Fan-Out und der Zuordnung von Entitäten experimentieren und beides in einem einzigen Framework kombinieren, können Sie sich ein klareres Bild davon machen, wie KI-Systeme entscheiden, welche Inhalte zitiert werden sollen.

Für jeden, der auf dem Markt für "Laufschuhe" oder in einem anderen Bereich konkurriert, ist der Ansatz derselbe. Sie müssen lernen, die Schatten des Fan-Out durch Tests zu erkennen, Ihre Verbindungen zu den richtigen Stellen zu stärken und sich auf Automatisierung zu verlassen, um auf dem Laufenden zu bleiben. Wenn Sie dies konsequent tun, reagieren Sie nicht mehr auf KI-Systeme, sondern gestalten aktiv, wie diese Ihre Marke abrufen und präsentieren. Das ist die Essenz der Generativen Suchmaschinenoptimierung.

FAQ

Was bedeutet "Query Fan-out" bei der KI-Suche?

Beim Abfrage-Fan-Out verzweigt sich eine einzelne Benutzerabfrage hinter den Kulissen in mehrere Unterabfragen. Wenn jemand beispielsweise nach "beste Laufschuhe für Marathons 2025" sucht, kann dies zu Unterabfragen wie "Carbon-Turnschuhe für Langstreckenläufe" oder "Testberichte über leichte Marathonschuhe" führen. Das System nutzt diese Variationen, um eine vollständigere Antwort zu erstellen.

Wie kann ich erkennen, welche Unterabfragen ein KI-System erzeugt?

Sie können sie nicht direkt sehen, aber Sie können sie durch Testen ableiten. Beginnen Sie mit einer Basisabfrage und nehmen Sie kleine Änderungen vor: Tauschen Sie eine Marke aus, ändern Sie das Jahr oder verwenden Sie Synonyme, und notieren Sie, welche Quellen immer wieder zitiert werden. Diese wiederkehrenden Ergebnisse deuten auf versteckte Unterabfragen hin, die den Abruf steuern.

Wie kann ich Entitäten in meinem eigenen Inhalt zuordnen?

Sie müssen Entitäten aus Ihren Abfragen und Seiten extrahieren, sie in kanonische IDs auflösen (wie Knowledge Graph-Einträge) und sie dann mit Schema-Markup, internen Links und kontextuellen Erwähnungen verknüpfen. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Systeme Ihre Inhalte eindeutig mit den richtigen Entitäten verknüpfen.

Kann ich die Abfrage und die Zuordnung von Entitäten automatisieren?

Ja. Sie können ein automatisiertes System aufbauen, das Seed-Abfragen erstellt, Variationen generiert, KI-Übersichten erfasst, Entitäten extrahiert und all dies in einer Datenbank protokolliert. Wenn Sie dies regelmäßig tun, können Sie Verschiebungen in den Abrufmustern verfolgen, ohne alles manuell machen zu müssen.

Wie geht es weiter mit dem Fan-out bei der KI-Suche?

Das Fan-out entwickelt sich zu einer mehrstufigen Argumentation. Anstelle einer flachen Liste von Unterabfragen kann das System Abfragen aneinanderreihen, wobei eine von der Antwort auf die letzte abhängt. Brückenentitäten, d. h. Konzepte, die Cluster miteinander verbinden, werden bei dieser Art des Retrievals noch wichtiger werden.