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DeepSeek vs. Google AI Overviews: Unterschiede in der Optimierung

GA
GEO Agentur
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DeepSeek vs. Google AI Overviews: Unterschiede in der Optimierung

DeepSeek vs. Google AI Overviews: Unterschiede in der Optimierung

Einleitung: Das neue Zeitalter der KI-Suche

Die Landschaft der Informationssuche verändert sich grundlegend. Während Google mit seinen AI Overviews den traditionellen Suchmaschinenmarkt revolutioniert, etabliert sich DeepSeek als spezialisierte KI-Suchmaschine mit einzigartigen Fähigkeiten. Für Unternehmen in der Schweiz stellt sich die entscheidende Frage: Wie optimiert man Inhalte für diese unterschiedlichen Systeme?

Die Antwort liegt in der generativen Engine Optimization (GEO), einer neuen Disziplin, die sich von klassischer SEO fundamental unterscheidet. Dieser umfassende Leitfaden analysiert die technischen und inhaltlichen Unterschiede zwischen beiden Systemen und zeigt konkrete Optimierungsstrategien für Schweizer Unternehmen auf.

"Generative Engine Optimization ist die strategische Anpassung von Inhalten, um die Sichtbarkeit in den Antworten generativer KI-Systeme zu maximieren. Sie ergänzt die traditionelle SEO, ersetzt sie aber nicht."

Warum dieses Thema für Schweizer Unternehmen relevant ist

Die Bedeutung dieser Entwicklung für den Schweizer Markt kann kaum überschätzt werden. Laut einer aktuellen Studie von LunarPen.io nutzen bereits 42% der Schweizer Internetnutzer regelmäßig KI-gestützte Suchtools. Tendenz stark steigend.

Was sind Google AI Overviews?

Google AI Overviews representieren die größte Veränderung in der Google-Suche seit ihrer Gründung. Statt einfach eine Liste mit Links anzuzeigen, generiert Google nun direkte Antworten auf komplexe Fragen. Diese Antworten synthetisieren Informationen aus verschiedenen Quellen und präsentieren sie in zusammengefasster Form.

Die technische Basis von AI Overviews

Das System basiert auf Googles Multitask Unified Model (MUM) und der neuesten Gemini-Architektur. Diese Modelle verstehen nicht nur die Bedeutung von Suchanfragen, sondern auch den Kontext und die Absicht hinter ihnen.

Wichtige Merkmale von Google AI Overviews:

  • Integration in die klassische Suchergebnisseite
  • Automatische Generierung von Zusammenfassungen
  • Verweise auf Quellen mit "Mehr anzeigen"-Funktion
  • Multimodale Fähigkeiten (Text, Bilder, Videos)

Wie AI Overviews Inhalte bewerten

Google's System priorisiert Inhalte nach folgenden Kriterien:

  • Autorität und Expertise der Quelle
  • Aktualität der Informationen
  • Umfassende Abdeckung des Themas
  • Benutzerfreundlichkeit der Website
  • Strukturierte Daten und klare Information Hierarchy

DeepSeek: Der aufstrebende KI-Suchassistent

DeepSeek positioniert sich als reine KI-Suchmaschine ohne traditionelle Suchergebnislisten. Das System wurde speziell für konversationelle Interaktionen entwickelt und bietet detaillierte, mehrstufige Antworten auf komplexe Fragen.

Die einzigartige Architektur von DeepSeek

Im Gegensatz zu Google integriert DeepSeek Suchfähigkeiten direkt in seinen Chat-Interface. Das System kann in Echtzeit Informationen aus dem Web abrufen und diese in seinen Antworten verarbeiten.

Besonderheiten von DeepSeek:

  • 100% fokussiert auf KI-gestützte Antworten
  • Unterstützung für sehr lange Konversationen (bis zu 128.000 Tokens)
  • Kostenfreie Nutzung ohne Einschränkungen
  • Spezialisierung auf komplexe, mehrstufige Anfragen

DeepSeeks Ansatz zur Informationsbewertung

DeepSeek bewertet Quellen anders als Google:

  • Stärkere Gewichtung von fachlicher Tiefe
  • Bevorzugung von technischen und spezialisierten Inhalten
  • Höhere Wertschätzung für detaillierte Erklärungen
  • Geringere Bedeutung von Domain-Authority allein

Kernunterschiede in der Optimierungsstrategie

Die Optimierung für diese beiden Systeme erfordert unterschiedliche Ansätze. Während traditionelle SEO-Prinzipien weiterhin relevant bleiben, müssen sie für die generative Suche angepasst werden.

Unterschiedliche Zielsetzungen der Systeme

Google AI Overviews zielen darauf ab, Nutzern schnell eine definitive Antwort zu geben. DeepSeek hingegen möchte umfassende Erklärungen liefern, die den Nutzer zum Experten machen.

Vergleich der Zielsetzungen:

SystemPrimäres ZielSekundäres Ziel
Google AI OverviewsSchnelle, definitive AntwortWeiterleitung zu vertiefenden Inhalten
DeepSeekUmfassende WissensvermittlungUnterstützung komplexer Entscheidungsprozesse

Auswirkungen auf die Content-Strategie

Die unterschiedlichen Zielsetzungen erfordern angepasste Content-Strategien:

Für Google AI Overviews optimieren:

  • Klare, direkte Antworten auf häufig gestellte Fragen
  • Kurze, prägnante Zusammenfassungen
  • Hervorhebung von Schlüsselfakten
  • Optimierung für Featured Snippets

Für DeepSeek optimieren:

  • Detaillierte, mehrstufige Erklärungen
  • Umfassende Behandlung von Teilaspekten
  • Technische Tiefe und Fachwissen
  • Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Technische Optimierung: Strukturierte Daten und Schema.org

Die technische Grundlage für beide Systeme bilden strukturierte Daten. Richtig implementiertes Schema.org-Markup erhöht die Chance, in KI-Antworten berücksichtigt zu werden.

Essenzielle Schema-Types für KI-Suche

Folgende Schema.org-Types sind besonders relevant:

Article Schema für informative Inhalte:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Titel des Artikels",
  "description": "Kurze Zusammenfassung",
  "author": {"@type": "Person", "name": "Autorenname"},
  "datePublished": "2025-12-22",
  "mainEntityOfPage": {"@type": "WebPage", "@id": "URL"}
}

FAQ Schema für häufig gestellte Fragen:

  • Direkte Beantwortung von Nutzerfragen
  • Erhöhte Sichtbarkeit in Voice Search
  • Strukturierte Darstellung in KI-Antworten

HowTo Schema für Anleitungen:

  • Schritt-für-Schritt-Instruktionen
  • Besonders relevant für DeepSeek
  • Visuelle Darstellung in Suchergebnissen

Implementierungsstrategie für die Schweiz

Für Schweizer Unternehmen gelten besondere Anforderungen:

Lokale Schema-Types integrieren:

  • https://schema.org/Country mit Wert "Schweiz"
  • https://schema.org/address mit Schweizer Ortsangaben
  • https://schema.org/PostalAddress mit PLZ-Format

Sprachspezifische Optimierung:

  • Deutliche Kennzeichnung der Sprache (inLanguage": "de-CH")
  • Berücksichtigung Schweizer Rechtschreibung
  • Lokale Terminologie und Begriffe

Inhaltliche Optimierungsstrategien

Die inhaltliche Optimierung unterscheidet sich fundamental von traditioneller SEO. Statt Keyword-Dichte steht semantische Vollständigkeit im Vordergrund.

Antwortorientierte Content-Struktur

KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die direkt Fragen beantworten. Eine effektive Struktur folgt diesem Muster:

  1. Kurze, direkte Antwort auf die Hauptfrage
  2. Detaillierte Erklärung der zugrundeliegenden Konzepte
  3. Praktische Beispiele und Anwendungsfälle
  4. Zusammenfassung der wichtigsten Punkte

Semantische Tiefe vs. Keyword-Optimierung

Während klassische SEO oft auf spezifische Keywords abzielt, bevorzugen KI-Systeme semantisch reiche Inhalte:

Traditionelle SEO:

  • Fokus auf exakte Keyword-Matches
  • Optimierung für Suchvolumen
  • Komprimierte, keyword-dichte Texte

Generative Engine Optimization:

  • Breite semantische Abdeckung
  • Natürliche Sprachverwendung
  • Umfassende Behandlung verwandter Konzepte

Praxisbeispiel: Optimierung für "KI-Beratung Schweiz"

So optimieren Sie einen Content für beide Systeme:

Für Google AI Overviews:

# KI-Beratung in der Schweiz: Kompletter Leitfaden 2025

KI-Beratung unterstützt Schweizer Unternehmen bei der Digitalisierung. Die Dienstleistung umfasst Strategieentwicklung, Implementierung und Training.

[Weitere Details...]

Für DeepSeek:

# Umfassende Analyse: KI-Beratung für Schweizer Unternehmen

## Was ist KI-Beratung?
Definition, Abgrenzung zu IT-Beratung, spezifische Anforderungen des Schweizer Marktes.

## Anwendungsbereiche in der Schweiz
Bankensektor, Pharmaindustrie, KMU-Bereich, öffentlicher Sektor.

## Implementierungsprozess
Schritt-für-Schritt-Anleitung von der Strategie bis zur Umsetzung.

Autorität und Expertise aufbauen

KI-Systeme bewerten Quellen nach ihrer Autorität und Expertise. Dieser Faktor gewinnt in der generativen Suche noch an Bedeutung.

E-A-T Prinzip für KI-Systeme

Das Google-Prinzip Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness bleibt relevant, wird aber erweitert:

Erweiterte E-A-T-Kriterien für GEO:

  • Demonstrierte Expertise durch detaillierte Fachinhalte
  • Referenzen und Fallstudien mit konkreten Ergebnissen
  • Transparente Autoreninformationen mit Qualifikationsnachweisen
  • Zitierwürdige Inhalte mit klaren Quellenangaben

Strategien für Schweizer Unternehmen

Lokale Autorität aufbauen:

  • Mitgliedschaft in Schweizer Fachverbänden
  • Teilnahme an nationalen KI-Initiativen
  • Publikation in Schweizer Fachmedien
  • Zusammenarbeit mit Schweizer Forschungseinrichtungen

Expertenstatus demonstrieren:

  • Ausführliche Autorenprofile mit Linkedin-Verlinkung
  • Publikation von Whitepapers und Studien
  • Referenzprojekte mit Schweizer Kunden
  • Teilnahme an Fachkonferenzen in der Schweiz

Metriken und Erfolgsmessung

Die Erfolgsmessung für GEO unterscheidet sich von traditioneller SEO. Neue KPIs gewinnen an Bedeutung.

Relevanteste KPIs für generative Suche

Sichtbarkeitsmetriken:

  • Anzahl der zitierten Passagen in KI-Antworten
  • Durchschnittliche Position in generierten Antworten
  • Antwortqualität und Vollständigkeit der Zitate

Engagement-Metriken:

  • Klickrate aus generativen Antworten
  • Verweildauer von KI-vermittelten Besuchern
  • Konversionsrate aus KI-Quellen

Tracking-Strategien für Schweizer Unternehmen

Technische Implementierung:

  • UTM-Parameter für KI-Verkehr
  • Custom Dimensions in Google Analytics
  • Tracking von Passage-Impressionen
  • Monitoring der Answer-Box-Platzierungen

Analysemethoden:

  • Regelmäßige manuelle Überprüfung der KI-Antworten
  • Competitor-Analyse der Sichtbarkeit
  • Tracking der Mention-Rate in verschiedenen Systemen
  • Monitoring der Domain-Authority in KI-Kontexten

Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

Viele Unternehmen übertragen SEO-Praktiken unreflektiert auf die generative Suche. Diese Fehler gilt es zu vermeiden.

Typische Optimierungsfehler

Keyword-Stuffing in KI-Ära:

  • Übermäßige Wiederholung von Keywords
  • Unnatürliche Sprachverwendung
  • Vernachlässigung semantischer Tiefe

Ignorieren der Quellentransparenz:

  • Fehlende Autorenangaben
  • Unklare Datumsangaben
  • Mangelnde Quellenreferenzen

Unterschätzen der lokalen Komponente:

  • Generische Inhalte ohne Schweizer Bezug
  • Vernachlässigung lokaler Besonderheiten
  • Fehlende Optimierung für "Schweiz" als Keyword

Best Practices für Schweizer Unternehmen

Successful GEO-Strategie:

  • Natürliche Integration des Keywords "Schweiz" (~1-2% Dichte)
  • Umfassende Behandlung Schweizer-spezifischer Aspekte
  • Regelmäßige Aktualisierung der Inhalte
  • Transparente Quellenangaben

Content-Qualitätssicherung:

  • Regelmäßige inhaltliche Updates
  • Überprüfung der Faktenkorrektheit
  • Anpassung an aktuelle Entwicklungen
  • Qualitätskontrolle durch Fachexperten

Zukunftsperspektiven und Entwicklungen

Die generative Suche entwickelt sich rasant. Unternehmen sollten kommende Trends im Auge behalten.

Erwartete Entwicklungen bis 2026

Laut einer Prognose des AI Research Institute werden bis 2026:

  • 75% aller Suchanfragen generative Antworten enthalten
  • Spezialisierte KI-Suchmaschinen 30% Marktanteil erreichen
  • Multimodale Suche (Text, Bild, Voice) zur Norm werden
  • Personalisierte Antworten basierend auf Nutzerprofilen Standard sein

Strategische Implikationen für die Schweiz

Langfristige Planung empfohlen:

  • Investition in GEO als kontinuierlichen Prozess
  • Aufbau interner GEO-Expertise
  • Entwicklung KI-spezifischer Content-Strategien
  • Regelmäßige Anpassung an System-Updates

Fazit: Die richtige Balance finden

Die Optimierung für generative KI-Systeme erfordert einen Paradigmenwechsel. Erfolgreiche Unternehmen werden jene sein, die eine Balance zwischen traditioneller SEO und moderner GEO finden.

Key Takeaways für Schweizer Unternehmen

Essenzielle Erfolgsfaktoren:

  1. Umdenken in der Content-Strategie von Keyword-Optimierung zu semantischer Tiefe
  2. Technische Excellence durch umfassende Schema.org-Implementierung
  3. Autoritätsaufbau durch demonstrierte Expertise und Transparenz
  4. Lokale Relevanz durch Schweizer-spezifische Inhalte und Bezüge
  5. Kontinuierliche Anpassung an die sich entwickelnde KI-Landschaft

Die Zukunft der Suche ist generativ. Schweizer Unternehmen, die heute die Weichen richtig stellen, werden morgen von erhöhter Sichtbarkeit in both Google AI Overviews und DeepSeek profitieren.

FAQ: Häufige Fragen zur GEO-Optimierung

Was ist der größte Unterschied zwischen SEO und GEO?

SEO optimiert für Suchmaschinen-Ranking, GEO für die Aufnahme in KI-generierte Antworten. GEO erfordert mehr Fokus auf inhaltliche Tiefe und Autorität.

Wie oft sollte ich meine GEO-Strategie überprüfen?

Mindestens quartalsweise, da sich KI-Systeme schnell entwickeln. Große Updates erforderten sofortige Anpassungen.

Ist GEO für kleine Schweizer Unternehmen relevant?

Absolut. KI-Systeme bewerten Inhalte nach Qualität, nicht nach Unternehmensgröße. Fachliche Expertise kann Domain-Authority ausgleichen.

Kann ich mich gleichzeitig für beide Systeme optimieren?

Ja, durch eine ausgewogene Strategie mit direkten Antworten für Google und tiefgehenden Inhalten für DeepSeek.

Wie messe ich den GEO-Erfolg konkret?

Durch Tracking von Zitationen in KI-Antworten, Passage-Impressions und Conversions aus generativen Quellen.

Benötige ich spezielle Tools für GEO?

Traditionelle SEO-Tools helfen, aber spezialisierte GEO-Tools werden zunehmend wichtiger für detaillierte Analysen.

Wie wichtig sind strukturierte Daten für GEO?

Sehr wichtig. Strukturierte Daten helfen KI-Systemen, Inhalte besser zu verstehen und korrekt zu interpretieren.

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