Diesen Monat steht die agentische Suche im Mittelpunkt: Auf der Google I/O (19. Mai) macht Google klar, wohin die Reise geht. „Google Search is AI Search“ ist nicht länger Zukunftsmusik, sondern Gegenwart. Passend dazu liefert Google gleich zwei neue Mess-Werkzeuge nach, einen eigenen „AI Assistant“-Channel in Analytics und einen KI-Sichtbarkeitsbericht in der Search Console. Außerdem klären wir, warum ihr bei der KI-Optimierung künftig jede Plattform einzeln bespielen müsst und wie das Model Context Protocol („MCP“) gerade die komplette SEO-Toolwelt umkrempelt.
Viel Spaß beim Lesen!
Google News
#01 Google I/O 2026: Die Suche wird agentischer
Wie lange hält Google noch an den zehn blauen Links oder Keywords fest? Die diesjährige I/O (19. Mai) liefert in der Summe eine klare Richtung: Google baut die Suche zu einem persönlichen KI-Agenten um.
Das große neue Feature sind Information Agents, Agenten im AI-Mode, die rund um die Uhr im Hintergrund laufen, um eure Interessen zu überwachen und euch eigenständig zusammengefasste Updates samt Handlungsoptionen schicken. Ein Beispiel: Ihr seid auf Wohnungssuche und stellt euch einen Agenten ein. Sobald eine Anzeige mit euren Wunschparametern wie Standort, Quadratmeterzahl und Mietpreis online geht, bekommt ihr eine Benachrichtigung (Start: Sommer, für Pro & Ultra Abonnent*innen).
Weitere Ankündigungen:
- Eine neu gedachte intelligente Search Box, die Texte, Bilder, Dateien, Videos und sogar Google Chrome Tabs akzeptiert
- Generative UI, die Antworten als interaktive, visuell ansprechende Layouts direkt in die SERPs baut
- Universal Commerce Protocol ein offener Standard für Agent Commerce.
Abbildung 1: Liz Reid auf der Google I/O Keynote 2026 Quelle: Youtube Google
Die Botschaft der Keynote bringt Search VP Liz Reid auf den Punkt: „Google Search is AI Search.“ Kein Zukunftsversprechen, sondern Gegenwart. Der AI Mode zählt ein Jahr nach Launch über eine Milliarde Nutzer*innen. Google CEO Sundar Pichai nennt Agenten die nächste Entwicklung des Webs.
Was das für euch bedeutet: klassische Keyword-Suche verliert an Relevanz, Sichtbarkeit wird individuell. Für eure SEO-Arbeit bedeutet das konkret:
- Macht eure Seite agent ready: Damit Agenten eure Inhalte lesen, verstehen und für Nutzer*innen verwerten können, braucht es saubere strukturierte Daten, semantisches HTML und maschinenlesbare Inhalte. Wie gut ihr aufgestellt seid, lässt sich jetzt messen: Das (noch experimentelle) Lighthouse Agentic Browsing prüft eure Seite, ob sie agent ready ist, etwa eure WebMCP-Einbindung, einen sauberen Accessibility-Baum, geringe Layoutverschiebungen (CLS) und eine vorhandene llms.txt.
- Bild- und Video-Optimierung gewinnen an Gewicht: Die neue Search Box akzeptiert Bilder und Videos, und es wird zunehmend multimedial gesucht. Liefert aussagekräftige Alt-Texte, Transkripte und strukturierte Daten, damit eure visuellen Inhalte gefunden und richtig von Google eingeordnet werden.
- Kennt eure Zielgruppe genau: Objektive Fragen bleiben für alle gleich. Bei subjektiven Fragen werdet ihr aber gezielter und personalisierter ausgespielt, wenn ihr Kontext, Bedürfnisse und Verhalten eurer Zielgruppe kennt.
#02 May 2026 Core Update: viel Bewegung, wenig Änderungen in den Klicks
Google hat am 21. Mai das zweite Core Update dieses Jahres ausgerollt (nach dem März-Update) und es nach 12 Tagen am 2. Juni abgeschlossen. Es sorgte für spürbar mehr Bewegung als zuletzt im März und wirkte sich auf die Sichtbarkeit quer durch viele Branchen aus.
Spannend ist laut einer Analyse von Sistrix weniger eine bestimmte Branche als ein bestimmter Content-Typ. Breit verloren haben generische Vergleichs- und Finanzseiten sowie reine Aggregatoren ohne eigene redaktionelle Leistung. Unter Druck standen außerdem Ratgeber- und Lifestyle-Bereiche, die thematisch vom Kernangebot einer Marke entkoppelt sind. Bei nivea.de etwa verlor der breit angelegte Ratgeberbereich deutlich stärker als der eigentliche Produktkatalog. Auf der Gewinnerseite standen Marken mit echten, eng verzahnten Produkt- und Themenbereichen, etwa shop-apotheke oder coolblue.
Wichtig dabei: Die beobachteten Sichtbarkeitsschwankungen schlagen sich oft nicht 1:1 in den Klicks nieder. Das resultierende Plus oder Minus im Index bedeutet nicht automatisch mehr oder weniger Traffic. Zwischenzeitliche Gewinne kippten im Verlauf teils wieder ins Gegenteil.
Was das für euch bedeutet: Bei einem Core Update gilt es wie immer, erst mal Ruhe zu bewahren. Bewertet die Effekte erst, wenn der Rollout abgeschlossen ist und sich die Lage gesetzt hat, statt während des Updates vorschnell zu reagieren. Eine Erkenntniss aus den ersten Daten: Nicht das Format ist entscheidend, sondern wie eng euer Content mit eurem Kernthema verzahnt ist. Besonders hinschauen sollt ihr, wenn ihr generische Vergleichsinhalte, Aggregator-Seiten oder von der Kernthema entkoppelte Ratgeber betreibt.
#03 Google Analytics misst jetzt KI-Traffic über eigenen Channel
Google liefert ein praktisches Werkzeug nach: Seit dem 13. Mai gibt es in Google Analytics die neue Default Channel-Gruppe „AI Assistant“. Damit lässt sich Traffic, der von KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Claude auf eure Website kommt, automatisch separat ausweisen, ganz ohne eigene Filter oder Workarounds. Technisch betrifft das drei Dimensionen:
- Medium: erhält automatisch den Wert „ai-assistant“, sobald der Referrer zu einem erkannten Assistenten passt
- Channel: Besuche landen in der Gruppe„AI Assistant“
- Kampagne: erscheint als „(ai-assistant)“.
Was das für euch bedeutet: Der Rollout läuft langsam gestaffelt aus. Sobald ihr Zugriff habt, seht ihr direkt in den Standard-Reports, welche KI-Tools wie viel Traffic schicken, ob dieser wächst und ob Nutzer*innen aus KI-Quellen anders konvertieren. Ein wichter Haken bleibt aber: Es wird nur traffic erfasst, den GA4 über den referrer erkennt, ohne referrer header geht der Traffic weiter in direkt.
#04 Search Console: neuer Report für eure KI-Sichtbarkeit
Seit dem 3. Juni gibt es in der Search Console neue Leistungsberichte für generative KI in der Google-Suche für Search und Discover. Die Daten stammen aus dem normalen „Web“-Suchtyp, lassen sich jetzt aber genauer betrachten: Ihr seht, wie oft eure URLs in AI Overviews und AI Mode auftauchen, aufgeschlüsselt nach Impressionen, Seiten, Ländern, Geräten und Zeitverlauf. Der Report läuft bislang nur alsals Beta für ausgewählte Properties.
Abbildung 2: Reporting Ansicht in der GSC, Quelle: Google Search Central
Was das für euch bedeutet: Wichtig ist der Unterschied zum GA4-Channel: Google Analytics zählt Klicks von externen Assistenten (ChatGPT, Claude & Co.), die Search Console zeigt Impressionen in Googles eigener KI-Suche, also Sichtbarkeit, keinen Traffic. Beide ergänzen sich. Die Kernfrage „Wie viel Traffic bringt mir welche Google KI-Suche?“ bleibt offen: Klicks, CTR, Position und Suchanfragen liefert der Report (noch) nicht.
KI-News
#01 GEO: Warum ihr künftig für jede KI-Plattform einzeln optimieren müsst
Fast zwei Jahrzehnte galt: Wer für Google optimiert, ist meist auch bei Bing gut aufgestellt. Möglich machten das gemeinsame Standards wie Sitemaps, Schema.org und robots.txt. Bei der Optimierung für KI-Suche (GEO) ist damit Schluss, das hat jetzt Duane Forrester zusammengefasst. Gute SEO genügt zwar für Googles eigene KI-Flächen, lässt sich aber nicht eins zu eins auf ChatGPT, Claude oder Perplexity übertragen.
Wo die Unterschiede liegen: Die großen LLM-Anbieter bauen völlig isolierte Systeme.
- Trainingsdaten: verschiedene Quellen, oft auf Basis exklusiver Lizenzdeals (z. B. OpenAI mit News Corp und Reddit).
- Crawler: Einen universellen KI-User-Agent gibt es nicht. Jeder Anbieter nutzt eigene Bots (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended) mit eigenen Regeln.
- Retrieval: ChatGPT stützt sich auf den Bing-Index, Claude auf Brave Search, Perplexity auf eine eigene Pipeline, Gemini auf Google plus Knowledge Graph.
- Alignment: Unterschiedliche Trainingsmethoden (RLHF bei OpenAI, Constitutional AI bei Anthropic) führen zu völlig verschiedenen Antworten und Zitaten.
Die ernüchternde Kennzahl: Nur rund 11 % der zitierten Domains tauchen auf mehreren KI-Plattformen gleichzeitig auf, die übrigen 89 % sind plattformspezifisch.
Was das für euch bedeutet: GEO ist deutlich arbeitsintensiver. Behandelt die Vorgaben eines Anbieters nur als einen von vielen Datenpunkten, testet eure Sichtbarkeit über alle wichtigen Plattformen hinweg und baut Strategien plattformspezifisch auf. Wer nur für eine Plattform optimiert, verschenkt den Rest des Marktes.
#02 MCP krempelt SEO um, SISTRIX und Screaming Frog ziehen nach
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, mit dem KI-Systeme direkt auf externe Tools und Daten zugreifen. Für die SEO-Welt bedeutet das einen Umbruch: Statt Tools einzeln über Oberfläche oder API zu bedienen, orchestriert künftig eine KI wie Claude Code, Cursor oder ChatGPT die Werkzeuge zentral. Analyseaufgaben formuliert ihr in natürlicher Sprache, etwa „Zeig mir die zehn Top-Rankings für Keyword ‚X‘, fasse deren Kerninhalte zusammen und zeig mir auf, welche Aspekte dort fehlen, mit denen ich mich abheben und echten Mehrwert bieten könnte.“ Vor allem zeitraubende Muster-Analysen wie Backlink- oder Gap-Analysen erledigt die KI in Minuten. Menschliche Expertise bleibt nötig, verschiebt sich aber Richtung Strategie.
Wie schnell sich das entwickelt, zeigen zwei aktuelle Meldungen:
- SISTRIX öffnet seinen MCP-Server jetzt für alle Nutzer*innen. Dank Umstellung auf OAuth genügt ein Login, kein API-Key nötig. Fragen wie „Wie hat sich der Sichtbarkeitsindex von example.com entwickelt?“ beantwortet der mit dem MCP verbundene Chatbot direkt mit aktuellen SISTRIX-Daten.
- Screaming Frog hat in Version 24.0 ebenfalls einen MCP-Server eingeführt: Crawls starten, Daten analysieren und exportieren, alles per Sprachbefehl in Claude, LM Studio und Co.
Fazit: Die Grenzen zwischen den Tools verschwimmen, die KI wird zur zentralen Schaltstelle. Wenn ihr die Wirkmechanismen und Risiken versteht, arbeitet ihr damit deutlich schneller und skaliert eure SEO-Arbeit spürbar.
#03 Google bestraft eigennützige Bestenlisten in den AI Overviews
Google scheint seinen Umgang mit Bestenlisten (Listicles) grundlegend geändert zu haben: Wer sich in der eigenen Liste selbst auf Platz eins setzt, wird in den AI Overviews nicht mehr erwähnt, die genannten Wettbewerber dagegen schon.
Bereits Anfang des Jahres gab es Hinweise, dass Seiten mit eigennützigen Listicles Rankingverluste erlitten. Jetzt zeigt sich der Effekt auch in den KI-Antworten: Beim US-Suchbeispiel „best membership management software“ zitiert Google zwar den Beitrag von Outseta, nennt den Anbieter selbst, der sich im Artikel an erster Stelle platziert, in der Antwort aber nicht.
Lily Ray vermutet dahinter ein System: Google nutze solche Listen, um die Wettbewerber einer Branche kennenzulernen. Wer sich selbst nach vorne stellt, wird abgestraft, indem die Konkurrenz auftaucht, der eigene Name jedoch fehlt.
Was das für euch bedeutet: Analysiert wurde das bislang nur in den USA. Auf deutschsprachigen Suchergebnisseiten ließ sich der Effekt noch nicht reproduzieren, hier wurden auch selbstplatzierte Anbieter weiter genannt. Es dürfte aber nur eine Frage der Zeit sein, bis das Verhalten auch in Deutschland greift. Sich in eigenen Bestenlisten zum Testsieger zu küren, kann also bald nach hinten losgehen.
Abbildung 3: Selbstplatzierte Anbieter fehlen in der KI-Antwort
Tipps des Monats
#01 Specification.website: saubere Grundlage für jede Website
Ein spannendes Open-Source-Projekt von Joost de Valk (dem Kopf hinter dem Yoast-SEO-Plugin): „The Website Specification“ definiert plattformunabhängig, was eine technisch gute Website ausmacht. Von <title> bis Core Web Vitals werden 128 Punkte in zehn Bereichen (u. a. SEO, Foundations, Performance und Agent Readiness) übersichtlich dargestellt, jeder belegt mit Quellen und der zugehörigen Norm.
Dein Mehrwert: Statt sich Best Practices mühsam aus unterschiedlichen Quellen und veralteten Informationen zusammenzusammeln, gibt es hier eine einzige gepflegte Ressource, mit der ihr eure Seite abgleichen könnt, alles Quellenbelegt. Auch für SEO-Lerninteressierte bietet die Website zu jedem Punkt Erklärungen, warum er wichtig ist und wie er umgesetzt wird, mit Verlinkung zur mehr Informationen oder eingepflegten Beispiel. Ein strukturierter Crashkurs in Sachen SEO.
Praktisch ist die Ja/Nein-Checkliste zum Durchgehen; für KI-Automatisierungs-Fans gibt’s alles zusätzlich als MCP-Server und Agent Skill, um eure Basis in Windeseile von einem Agenten prüfen zu lassen. Das Projekt ist noch jung (Start Ende Mai), als belegte, einheitliche Referenz aber jetzt schon eine sehr gute Grundlagenressource.
#02 Digital PR: 13 Kampagnen, die wirklich funktioniert haben
In modernem SEO reichen Backlinks allein nicht mehr, um Google zu überzeugen. Genauso wichtig ist der Aufbau von Markenautorität, und genau hier setzt Digital PR an: hochwertige, fesselnde Inhalte, die Journalist*innen und Influencer*innen begeistern und nebenbei Links sowie E-E-A-T-Signale liefern. Semrush hat dazu 13 erfolgreiche Kampagnentypen gesammelt.
Die wichtigsten Formate:
- Interaktive Inhalte (Quizze, Rechner, Visualisierungen) erzeugen die höchste Engagement-Rate und werden oft viral geteilt.
- Datengetriebene Studien machen euch zur zitierten Quelle für Journalist*innen. Die Daten können dabei aus eigenen Erhebungen stammen, sich aber auch aus externen Quellen wie Suchvolumina, Google-Bewertungen oder öffentlichen Datensätzen speisen. Auch daraus lassen sich spannende Storys kreieren.
- Umfragen (Branchen-Insights oder unterhaltsame Votings) liefern Originaldaten und oft eine emotionale Reaktion.
- Saisonale Kampagnen und Newsjacking nutzen Timing und aktuelle Trends für schnelle Sichtbarkeit.
- Viraler Content und mutige Statements zu gesellschaftlichen Themen erzeugen Reichweite und stärken das Vertrauen.
Was das für euch bedeutet: Was all diese Kampagnen eint, ist nicht das Format, sondern der Auslöser: ein echter Mehrwert, der überrascht, emotional berührt oder Daten liefert, die es sonst nirgends gibt. Genau das bringt Journalist*innen dazu, freiwillig zu verlinken, und sendet Google die E-E-A-T-Signale, auf die es ankommt. Digital PR ist damit weniger Linkjagd als Markenaufbau, und genau diese Autorität stützt langfristig sowohl klassische Rankings als auch eure Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Abbildung 4: Beispiel einer datengetriebenen Studie: Lebenslange Steuerlast je US-Bundesstaat (generierte 727 Backlinks, u. a. Washington Post), Quelle: searchengineland.com
#03 Gemini Omni: Googles neues Videomodell ersetzt Veo
Google hat mit Gemini Omni ein neues multimodales KI-Modell vorgestellt, das Veo in der Gemini App ablöst. Die Idee: Videos so einfach erstellen wie Bilder mit Nano Banana, nur eben bewegt. Per Chat kombiniert ihr Text, Bilder und Videos, erweckt Fotos zum Leben oder startet mit einer fertigen Vorlage.
Was Omni kann:
- Bearbeitung per Chat: Personen austauschen, Beleuchtung anpassen, Hintergrund ändern oder Clips stabilisieren, alles über natürliche Sprache.
- Bild-zu-Video und Video-zu-Video: bestehende Aufnahmen umgestalten, ohne Details zu verlieren.
- KI-Avatar: Ihr erstellt Inhalte, die aussehen und klingen wie ihr, ohne jedes Mal ein neues Bild hochzuladen.
Das zugehörige Modell Gemini Omni Flash (Nachfolger von Veo 3.1) erzeugt 10-sekündige Videos inklusive nativer Audiogenerierung, baut Clips aus bis zu fünf Fotos und erlaubt mehrstufige Bearbeitung.
Was das für euch bedeutet: Für Video-Content im Marketing sinkt die Produktionshürde weiter. Voraussetzung ist ein Google-AI-Abo, die Funktionen variieren je nach Region und Tarif.
