Googeln war gestern? Wie Kunden 2026 Unternehmen, Produkte und Dienstleister finden

Die Suche verschwindet nicht – sie verändert ihre Form

„Google ist tot" gehört zu diesen Sätzen, die sich hervorragend als LinkedIn-Hook eignen und die Realität ziemlich schlecht beschreiben.

Google ist weiterhin ein zentraler Zugang zum Web. Gleichzeitig baut Google generative KI inzwischen tief in die Suche ein. Anfang 2026 machte Google Gemini 3 zum Standardmodell für AI Overviews und verband die klassische Ergebnisansicht noch enger mit dem dialogorientierten AI Mode. Nutzer können aus einem AI Overview direkt in eine Unterhaltung wechseln und Folgefragen stellen.

Die interessantere Entwicklung lautet deshalb nicht Google versus KI.

Google wird selbst zur KI-Suche.

Schon 2025 berichtete Google, dass Nutzer im AI Mode längere und komplexere Fragen stellen. 2026 waren AI-Mode-Anfragen nach Angaben des Unternehmens im Durchschnitt etwa dreimal so lang wie klassische Suchanfragen. Besonders stark wachsen Fragen rund um Planung, Ideen und Entscheidungen.

Das klingt zunächst nach einem Detail der Benutzeroberfläche.

Für Unternehmen ist es keines.

Denn eine Suche wie

„Executive Coach Zürich"

funktioniert fundamental anders als:

„Ich führe ein Unternehmen mit 80 Mitarbeitenden und muss eine schwierige strategische Entscheidung treffen. Ich suche keine klassische Unternehmensberatung, sondern jemanden in der Deutschschweiz, der selbst Führungserfahrung hat und mit mir die Optionen kritisch durchdenken kann. Wen würdest du empfehlen?"

Die zweite Anfrage enthält nicht einfach mehr Wörter.

Sie enthält Kontext, Anforderungen, Ausschlusskriterien und Kaufabsicht.

Und genau damit verändert sich die Aufgabe für Unternehmen.

Von Keywords zu ganzen Problemen

Klassische Suchmaschinen haben uns über Jahrzehnte beigebracht, unsere Bedürfnisse in Suchbegriffe zu übersetzen.

Wer eine zweisprachige Kita in Zürich suchte, tippte vielleicht:

bilingual daycare zurich

Wer Unterstützung bei der Unternehmensführung suchte:

executive coach zürich

Wer eine Software brauchte:

beste zeiterfassung kmu schweiz

Conversational Search macht diese Übersetzung zunehmend unnötig.

Wir können der Maschine einfach erzählen, was wir eigentlich wollen.

Das sieht man besonders deutlich beim Shopping. OpenAI beschreibt seinen Shopping-Assistenten inzwischen ausdrücklich als System für Entscheidungen, bei denen Produkte verglichen, Anforderungen gegeneinander abgewogen und persönliche Einschränkungen berücksichtigt werden müssen. ChatGPT kann Rückfragen stellen, recherchieren und anschließend eine kleine Auswahl geeigneter Produkte samt Begründung präsentieren.

Google verfolgt eine ähnliche Richtung. AI Mode zerlegt komplexe Fragen im Hintergrund in Teilfragen, recherchiert parallel verschiedene Aspekte und führt die Ergebnisse anschließend wieder zusammen. Google nennt das „query fan-out".

Damit verändert sich die Rolle der Suche.

Aus einem Wegweiser wird zunehmend ein Recherche-Assistent.

Der eigentliche Umbruch passiert vor dem Klick

Für Website-Betreiber ist eine andere Veränderung mindestens ebenso relevant.

Ein wachsender Teil der Informationsverarbeitung findet statt, bevor jemand auf eine Website klickt.

Das Pew Research Center untersuchte 2025 das reale Suchverhalten von 900 US-amerikanischen Erwachsenen. Wenn Google ein AI Summary zeigte, klickten Nutzer deutlich seltener auf klassische Suchergebnisse als bei Suchanfragen ohne AI Summary. Auch die im AI Summary zitierten Quellen wurden nur selten direkt angeklickt.

Google zeichnet ein weniger dramatisches Bild. Das Unternehmen erklärte im August 2025, das gesamte organische Klickvolumen sei im Jahresvergleich relativ stabil geblieben und die Qualität der Klicks habe sogar zugenommen. Gleichzeitig räumt Google ein, dass Nutzer bei manchen Fragen bereits mit der generierten Antwort zufrieden sind und gar nicht mehr weiterklicken.

Beide Aussagen können gleichzeitig stimmen.

Denn die entscheidende Veränderung muss gar nicht bedeuten, dass niemand mehr klickt.

Sie kann bedeuten, dass vor dem Klick bereits viel mehr passiert.

Ein Nutzer kann sich von einer KI erklären lassen, welche Lösungswege existieren, worauf er achten sollte, welche Anbieter infrage kommen und welche zwei oder drei davon besonders gut zu seinen Anforderungen passen.

Erst danach besucht er vielleicht eine Website.

Für das ausgewählte Unternehmen kann dieser Klick sogar wertvoller sein als früher.

Für alle Unternehmen, die bei der Vorauswahl nicht auftauchten, kommt er allerdings nie.

Aus zehn blauen Links wird eine Vorauswahl

Hier liegt aus unserer Sicht die größte Veränderung.

Bei einer klassischen Google-Suche bekam ein Nutzer eine Auswahl von Ergebnissen. Natürlich entschied bereits das Ranking darüber, welche Unternehmen sichtbar waren. Aber der Nutzer musste die Ergebnisse noch relativ stark selbst bewerten.

Eine KI kann einen Schritt weitergehen.

Sie kann sagen:

Für deinen konkreten Fall würde ich Anbieter A, B und C prüfen.

Damit wird aus Ranking zunehmend Selektion.

Das ist bei Produkten besonders offensichtlich. ChatGPT kann bei erkannter Kaufabsicht konkrete Produktoptionen anzeigen. OpenAI erklärt selbst, dass nicht sämtliche verfügbaren Produkte erscheinen müssen – das System wählt aus, was es für die jeweilige Absicht als relevant einschätzt.

Bei Dienstleistungen ist die Darstellung anders, das Prinzip aber ähnlich.

Wer fragt:

„Welche zweisprachige Kita in Zürich würdest du einer englischsprachigen Familie empfehlen?"

möchte keine Definition von Zweisprachigkeit.

Er möchte Kandidaten.

Und wenn die KI fünf nennt, entsteht eine neue Form von Sichtbarkeit:

Du kannst im Internet hervorragend auffindbar sein und trotzdem in dieser konkreten Auswahl fehlen.

Was wir in unseren eigenen Analysen beobachten

Genau an diesem Punkt wurde das Thema für uns bei MentionBee interessant.

Wir analysieren für Unternehmen reale, kaufnahe Fragen in mehreren KI-Systemen. Dabei geht es nicht darum, aus einigen Reports allgemeingültige Marktstatistiken abzuleiten. Unsere bisherigen Kundenanalysen sind dafür viel zu klein.

Sie zeigen aber wiederkehrende qualitative Muster.

Eines davon überraschte uns früh:

Es gibt nicht die eine KI-Sichtbarkeit.

In einer Analyse stellten wir ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity exakt dieselbe Frage nach einer empfehlenswerten zweisprachigen Kita in Zürich.

Das Ergebnis:

Derselbe Anbieter. Dieselbe Frage. Vier Systeme. Vier Empfehlungen — aber unterschiedliche Kandidaten. Kiddieland taucht bei drei von vier Systemen auf. Andere Anbieter nur bei einem. Dieses Muster haben wir deshalb auch in unserem Beitrag Audit oder Monitoring? So entscheidest du bei AI Visibility beschrieben.

Unsere Erfahrung daraus ist ziemlich simpel:

Einmal ChatGPT öffnen, den eigenen Firmennamen eingeben und erleichtert feststellen, dass ChatGPT einen kennt, sagt erstaunlich wenig darüber aus, ob potenzielle Kunden dich finden werden.

Noch interessanter wurde es in einem anderen Report.

Dort konnte ein untersuchtes Unternehmen von verschiedenen Modellen nicht zuverlässig seiner tatsächlichen Branche zugeordnet werden. Ein Modell interpretierte das Unternehmen als IT- und Softwareanbieter, ein anderes als Immobilienunternehmen.

Das Problem war damit nicht:

„Die KI kennt uns nicht."

Das Problem war:

Die KI glaubt zu wissen, wer wir sind – und liegt falsch.

Das ist ein wesentlich unangenehmeres Problem.

Gefunden, verstanden, erwähnt, empfohlen: vier verschiedene Dinge

Aus unseren bisherigen Reports haben wir deshalb eine Unterscheidung gelernt, die wir für wichtiger halten als irgendeinen einzelnen AI-Visibility-Score.

Ein Unternehmen kann:

1. auffindbar sein

Die Website existiert, ist indexierbar und Informationen über das Unternehmen sind im Web verfügbar.

1. verstanden werden

Das System erkennt korrekt, was das Unternehmen macht, für wen das Angebot gedacht ist und in welchem Kontext es relevant ist.

1. erwähnt werden

Die Marke taucht in einer Antwort auf.

1. empfohlen werden

Die Marke wird bei einer kaufnahen Frage tatsächlich als geeignete Lösung vorgeschlagen.

Diese vier Zustände sind nicht dasselbe.

Wir sehen in unseren Analysen beispielsweise Marken, die durchaus erwähnt werden, bei kaufnahen Fragen aber nicht als Lösung erscheinen.

Das erklärt auch, warum wir bei MentionBee inzwischen vorsichtig mit der Frage umgehen:

„Wie sichtbar ist meine Marke in KI?"

Interessanter sind eigentlich zwei andere Fragen:

Hat die KI verstanden, wer du bist?

Und:

Hält sie dich bei den Problemen deiner potenziellen Kunden für relevant genug, um dich vorzuschlagen?

Genau deshalb unterscheiden wir auch in unserem Beitrag 7 Fehler bei der KI-Sichtbarkeit verschiedene mögliche Ursachen. Mehr Content ist nicht automatisch die richtige Antwort, wenn das eigentliche Problem beispielsweise eine falsche Einordnung des Unternehmens ist.

Was das für SEO bedeutet

Müssen Unternehmen deshalb ihre SEO-Strategie entsorgen?

Nein.

Eher im Gegenteil.

KI-Systeme brauchen Informationen. Websites, Suchmaschinen, Produktdaten, Bewertungen, strukturierte Daten, Medienberichte, Verzeichnisse und andere öffentlich zugängliche Quellen liefern einen Teil davon.

Eine technisch schlechte, inhaltlich unklare oder im Web praktisch nicht verankerte Marke hat deshalb durch KI-Suche nicht plötzlich bessere Karten.

Aber die Optimierungsfrage erweitert sich.

Klassisches SEO fragt beispielsweise:

Für welche Suchanfragen rankt meine Seite?

AI Visibility ergänzt:

Bei welchen Fragen hält ein KI-System mein Unternehmen für eine passende Antwort?

Das klingt ähnlich, ist aber nicht identisch.

Wir haben die Unterschiede ausführlicher in AI Visibility vs. SEO: Was sich 2026 wirklich ändert beschrieben.

Unsere Kurzfassung lautet:

SEO hilft dir, auffindbar zu werden. In KI-Systemen kommt zusätzlich die Frage hinzu, ob deine Marke korrekt verstanden, in den richtigen Kontext eingeordnet und bei einer konkreten Entscheidung ausgewählt wird.

Und selbst das sollte man nicht übertreiben.

Wir halten wenig von Versprechen wie „Implementiere diese fünf GEO-Tricks und ChatGPT empfiehlt dich". In unseren Reports trennen wir deshalb bewusst Beobachtung und Erklärung. Eine technische Änderung, ein Schema-Markup oder eine llms.txt beweist nicht, dass dadurch später eine Empfehlung entstanden ist. Warum wir gerade bei llms.txt skeptisch sind, erklären wir in llms.txt: Warum alle falsch liegen – und beide Seiten recht haben.

Was Unternehmen jetzt tun sollten

Die gute Nachricht: Du brauchst dafür zunächst weder eine neue Website noch ein großes GEO-Projekt.

Ich würde mit einer einfacheren Übung anfangen.

Schreib fünf Fragen auf, die ein potenzieller Kunde kurz vor einer Entscheidung stellen könnte.

Nicht:

„Was ist Executive Coaching?"

Sondern beispielsweise:

„Welche Executive Coaches in der Deutschschweiz eignen sich für Geschäftsführer, die einen erfahrenen Sparringspartner für strategische Entscheidungen suchen?"

Nicht:

„Was ist eine bilinguale Kita?"

Sondern:

„Welche deutsch-englischen Kitas in Zürich eignen sich besonders für eine Familie, die gerade aus den USA in die Schweiz gezogen ist?"

Dann stell diese Fragen verschiedenen KI-Systemen.

Und schau nicht nur, ob dein Name auftaucht.

Achte darauf:

Welche Unternehmen werden vorgeschlagen?

Welche davon werden ausdrücklich empfohlen?

Wie begründet die KI ihre Auswahl?

Wird dein Unternehmen korrekt beschrieben?

Welche Eigenschaften schreibt sie deinen Wettbewerbern zu?

Welche Quellen scheinen für die Antwort relevant zu sein?

Mit diesen fünf Fragen kannst du den Test in zehn Minuten selbst machen.

Damit hast du noch keinen belastbaren AI Visibility Audit.

Aber du bekommst einen ersten Eindruck davon, wie deine digitale Marktposition aussieht, wenn nicht du selbst, sondern eine KI die Vorauswahl trifft.

Die wichtigste Frage lautet plötzlich anders

Zwanzig Jahre lang war eine der wichtigsten Fragen im Online-Marketing:

„Findet man uns bei Google?"

Diese Frage bleibt relevant.

2026 kommt aber eine zweite hinzu:

„Wenn jemand einer KI genau das Problem beschreibt, das wir lösen – gehören wir dann zu den Unternehmen, die sie in Betracht zieht?"

Vielleicht klickt der Nutzer anschließend auf deine Website.

Vielleicht googelt er deinen Namen.

Vielleicht liest er Bewertungen.

Vielleicht fragt er die KI, dich mit zwei Wettbewerbern zu vergleichen.

Die Customer Journey endet also nicht zwangsläufig in ChatGPT oder Gemini.

Aber sie kann dort beginnen.

Und genau deshalb sollten Unternehmen AI Search nicht als Ersatz für SEO betrachten, sondern als eine zusätzliche Ebene zwischen Kundenbedürfnis und Kaufentscheidung.

Denn die unangenehmste Form digitaler Unsichtbarkeit ist möglicherweise nicht mehr, bei Google auf Seite zwei zu stehen.

Es ist, bei einer Kaufentscheidung gar nicht erst in die Auswahl zu kommen.