Google Gemini
Microsoft CoPilot
OpenAI ChatGPT Bots
https://platform.openai.com/docs/bots
Huawei
Huawei nutzt einen eigenen Crawling-Service “PetalSearch” und stellt dafür – ähnlich wie Google mit der SearchConsole oder Bing mit den WebmasterTools – eine Oberfläche zur Seitenverwaltung zur Verfügung:
https://webmaster.petalsearch.com/site/management
AI Bots im Vergleich
Google Gemini
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ChatGPT
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CoPilot
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Huawei
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| Feature | Google Search Crawl Datenset | Mein Trainingsdatenset (Gemini) | ChatGPT Trainingsdatenset (OpenAI) | CoPilot Trainingsdatenset (Microsoft/OpenAI) | Claude Trainingsdatenset (Anthropic) | Bing Search Index Datenset |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Allgemeinverständliche Beschreibung des Anbieters | Google: Das Unternehmen hinter der weltweit führenden Suchmaschine. | Google: Entwickler des Gemini KI-Modells. | OpenAI: Ein führendes KI-Forschungs- und Entwicklungsunternehmen. | Microsoft: Ein Technologieunternehmen, das CoPilot in seine Produkte integriert (basierend auf OpenAI-Technologie). | Anthropic: Ein KI-Sicherheits- und Forschungsunternehmen. | Microsoft: Das Unternehmen hinter der Bing Suchmaschine. |
| Nutzung | Grundlage für die Google Suche und verwandte Dienste. | Grundlage für das Gemini KI-Modell in verschiedenen Anwendungen und Produkten von Google. | Grundlage für die ChatGPT-Schnittstelle und die OpenAI API. | Integriert in verschiedene Microsoft-Produkte wie Windows, Office, Visual Studio Code und Bing Chat. | Zugriff über die Claude-Oberfläche und die Anthropic API. | Grundlage für die Bing Suche und verwandte Microsoft-Dienste. |
| Softe Faktoren (Fokus/Werte) | Umfassende Informationsabdeckung, Relevanz, Geschwindigkeit, Nutzerzentriertheit. | Breite Wissensbasis, Integration mit Google-Ökosystem, Multimodalität. | Benutzerfreundlichkeit, Vielseitigkeit, kontinuierliche Weiterentwicklung, Fokus auf breite Anwendbarkeit. | Produktivität, Code-Assistenz, Integration in Microsoft-Ökosystem, Zugriff auf aktuelle Informationen über Bing. | Sicherheit, Nützlichkeit, Ehrlichkeit (durch “Constitutional AI”), Fokus auf längere Kontexte. | Integration mit Microsoft-Ökosystem, Belohnung von Kreativität und Zusammenarbeit (früher). |
| Pro | Sehr aktuell, extrem umfangreich, hohe Relevanz für Suchanfragen. | Breite Wissensbasis, gute Integration mit Google-Diensten, wächst schnell in Multimodalität. | Große Nutzerbasis, viele Anwendungsfälle, gut dokumentierte API, breite Verfügbarkeit von Plugins. | Starke Code-Fähigkeiten, gute Integration in Entwickler-Tools und Microsoft-Produkte, Zugriff auf aktuelle Informationen. | Starker Fokus auf Sicherheit und ethische Antworten, sehr guter Umgang mit längeren Kontexten und komplexen Anweisungen. | Gute Integration in Microsoft-Dienste, potenziell Zugang zu weniger “gesättigten” Webseiten als Google. |
| Contra | Fokus primär auf Webseiten, interne Gewichtung der Daten nicht transparent. | Aktualität nicht immer auf dem neuesten Stand des Webs, interne Details des Trainings nicht öffentlich. | Gelegentliche Ungenauigkeiten oder halluzinatorische Antworten, Einschränkungen im direkten Zugriff auf aktuelle Informationen im Basismodell. | Abhängigkeit von OpenAI-Technologie, potenzielle Verzerrungen im Trainingsdatensatz, Integration in Microsoft-Produkte kann Einschränkungen mit sich bringen. | Trainingsdaten-Cutoff (bis August 2023 für Claude 3), weniger breite Plugin-Unterstützung im Vergleich zu ChatGPT. | Potenziell kleinere Indexgröße im Vergleich zu Google, Fokusänderung bei der Belohnung von Kreativität und Zusammenarbeit. |
| Primärer Zweck | Aufbau eines umfassenden und aktuellen Webindexes für Suchanfragen | Training eines großen Sprachmodells für Textgenerierung und Verständnis | Training eines großen Sprachmodells für dialogorientierte Interaktionen und Textgenerierung | Training eines großen Sprachmodells, optimiert für Code-Generierung und -Vervollständigung, sowie allgemeine Textaufgaben | Training eines großen Sprachmodells mit Fokus auf Sicherheit, Nützlichkeit und Ehrlichkeit (Constitutional AI) | Aufbau eines umfassenden und aktuellen Webindexes für Suchanfragen |
| Datenerfassung | Kontinuierliches und hochfrequentes Crawling des öffentlich zugänglichen Webs | Umfangreiches Crawling des öffentlich zugänglichen Webs (in Zyklen) sowie Erfassung anderer Datenquellen (Bücher, Code, etc.) | Umfangreiches Crawling des öffentlich zugänglichen Webs, Bücher, diverse Textdaten | Umfangreiches Crawling des öffentlich zugänglichen Webs, großer Fokus auf Code-Repositorien (z.B., GitHub), technische Dokumentationen, diverse Textdaten | Umfangreiches Crawling des öffentlich zugänglichen Webs (bis August 2023 für Claude 3), lizenzierte Datensätze, nutzergenerierte Daten (nicht standardmäßig für Training genutzt) | Kontinuierliches und hochfrequentes Crawling des öffentlich zugänglichen Webs |
| Aktualität | Sehr aktuell, kontinuierliche Indexierung neuer und geänderter Inhalte | Aktualisierungen in diskreten Zyklen; kein Echtzeit-Webzugriff | Aktualisierungen in diskreten Zyklen; kein direkter Echtzeit-Webzugriff im Basismodell (Funktionen wie Browsing sind Add-ons) | Aktualisierungen in diskreten Zyklen; Integration mit Bing für potenziellen Zugriff auf aktuellere Informationen | Aktualisierungen in diskreten Zyklen (z.B., Claude 3 Opus bis Aug 2023, Claude 3.5 Sonnet bis Apr 2024, Claude 3.5 Haiku bis Jul 2024, Claude 3.7 Sonnet bis Nov 2024); kein direkter Echtzeit-Webzugriff im Basismodell | Sehr aktuell, kontinuierliche Indexierung neuer und geänderter Inhalte |
| Datenvolumen | Enorm (Petabyte-Bereich) | Enorm (ähnlicher oder potenziell größerer Umfang) | Enorm (genaue Größe nicht öffentlich bekannt, aber sehr umfangreich) | Enorm (starker Fokus auf Code-Daten, genaue Größe nicht öffentlich bekannt) | Enorm (genaue Größe nicht öffentlich bekannt) | Enorm (geschätzt 8-14 Milliarden Webseiten, potenziell kleiner als Google) |
| Datenquellen | Primär Webseiten (Text, HTML, Metadaten, Links, Multimedia) | Webseiten, Bücher, wissenschaftliche Publikationen, Code-Repositorien, digitale Archive, etc. | Webseiten, Bücher, diverse Textdaten aus dem Internet | Webseiten, Code-Repositorien, technische Dokumentationen, diverse Textdaten | Webseiten, lizenzierte Datensätze | Primär Webseiten (Text, HTML, Metadaten, Links, Multimedia) |
| Datenverarbeitung | Fokus auf Indexierung, Parsen von HTML (DOM-Struktur), Linkanalyse (PageRank-Berechnung), Extraktion von Text und Metadaten, Identifizierung von relevanten Keywords und Ranking-Signalen, Deduplizierung | Fokus auf Text- und Code-Extraktion (Rohdaten), Tokenisierung (z.B., SentencePiece), Normalisierung, Strukturierung für das Training neuronaler Netze (z.B., Sequenzen, Maskierung), Deduplizierung, Datenaugmentation | Fokus auf Text- und Code-Extraktion, Tokenisierung (z.B., Byte-Pair Encoding), Normalisierung, Strukturierung für das Training neuronaler Netze (Transformer-Architektur), Deduplizierung, potenziell spezifische Verarbeitung für Dialogdaten | Fokus auf Text- und Code-Extraktion, Tokenisierung, Normalisierung, Strukturierung optimiert für Code-Synthese (AST-basierte Ansätze?), Deduplizierung, spezifische Verarbeitung für Code-bezogene Daten | Fokus auf Text- und Code-Extraktion, Tokenisierung, Normalisierung, Training unter Berücksichtigung ethischer Richtlinien (möglicherweise spezifische Verlustfunktionen oder Filter), Deduplizierung | Fokus auf Indexierung, Parsen von HTML (DOM-Struktur), Linkanalyse, Extraktion von Text und Metadaten, Identifizierung von relevanten Keywords und Ranking-Signalen, Deduplizierung |
| Datenstruktur | Invertierter Index für schnelle Keyword-Suche, Graph-basierte Struktur für Linkanalyse (PageRank), Metadatenbanken | Sequenzielle Daten für das Training von Transformer-Modellen, möglicherweise graphähnliche Strukturen zur Erfassung von Beziehungen, Vektorenbetten (Embeddings) | Sequenzielle Daten für das Training von Transformer-Modellen, Vektorenbetten (Embeddings), spezifische Formate für Dialogdaten | Sequenzielle Daten, möglicherweise abstrakte Syntaxbäume (ASTs) für Code, Vektorenbetten (Embeddings) | Sequenzielle Daten, Vektorenbetten (Embeddings), möglicherweise spezifische Strukturen zur Repräsentation ethischer Richtlinien | Invertierter Index, Graph-basierte Struktur für Linkanalyse (möglicherweise andere Ranking-Algorithmen als PageRank), Metadatenbanken |
| Zugriff und Nutzung | Direkter Zugriff durch die Google Suchmaschine für die Beantwortung von Suchanfragen (Ranking-Algorithmen nutzen den Index) | Interner Zugriff durch das trainierte Sprachmodell während der Inferenz (Aufmerksamkeitmechanismen nutzen die gelernten Repräsentationen) | Zugriff über die ChatGPT-Oberfläche und APIs für verschiedene Anwendungen (Inferenz nutzt die trainierten Gewichte des Modells) | Zugriff über verschiedene Microsoft-Produkte (z.B., Visual Studio Code, Bing Chat) und APIs (Inferenz nutzt die trainierten Gewichte des Modells, potenziell optimiert für Code) | Zugriff über die Claude-Oberfläche und APIs für verschiedene Anwendungen (Inferenz nutzt die trainierten Gewichte des Modells, beeinflusst durch ethische Prinzipien) | Direkter Zugriff durch die Bing Suchmaschine für die Beantwortung von Suchanfragen (Ranking-Algorithmen nutzen den Index) und potenziell für andere Microsoft-Dienste |
| Filterung und Qualitätskontrolle | Algorithmen zur Erkennung und Entfernung von Spam, Duplicate Content, Low-Quality Content, Malware, Phishing, etc. (basierend auf verschiedenen Signalen und Heuristiken) | Umfangreiche Prozesse zur Filterung von qualitativ minderwertigen, irrelevanten, toxischen oder anderweitig schädlichen Inhalten (basierend auf statistischen Modellen, manuellen Überprüfungen und anderen Techniken) | Umfangreiche Prozesse zur Filterung von qualitativ minderwertigen, irrelevanten, toxischen oder anderweitig schädlichen Inhalten (Fokus auf Sicherheit und Vermeidung von schädlichen Ausgaben, Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF) | Umfangreiche Prozesse zur Filterung von qualitativ minderwertigen, irrelevanten, fehlerhaften oder potenziell unsicheren Code (statische Analyse, Testläufe, RLHF) | Umfangreiche Prozesse zur Filterung von qualitativ minderwertigen, irrelevanten oder schädlichen Inhalten, starker Fokus auf ethische und sichere Antworten (Constitutional AI, RLHF mit ethischen Kriterien) | Algorithmen zur Erkennung und Entfernung von Spam, Duplicate Content, Low-Quality Content, Malware, Phishing, etc. (basierend auf verschiedenen Signalen und Heuristiken) |
| Fokus auf Multimodalität | Indexierung und Verständnis verschiedener Medienformate (Bilder – Bilderkennung, Videos – Transkription und Objekterkennung, Audio – Transkription) für die Suche und verbesserte Suchergebnisse | Verarbeitung und Lernen von verschiedenen Medienformaten (Text, Code, potenziell auch andere Modalitäten im Training, z.B. für multimodale Modelle) | Fokus primär auf Text, mit Erweiterungen für Bildverständnis (z.B., GPT-4V) und potenziell andere Modalitäten in neueren Modellen | Fokus primär auf Text und Code, mit Integration von Bing für potenzielles Bild- und anderes Medienverständnis in bestimmten Kontexten | Verarbeitung von Text und Bildern (Claude 3 Familie), potenziell weitere Modalitäten in zukünftigen Modellen | Indexierung und Verständnis verschiedener Medienformate (Bilder, Videos, Audio) für die Suche und verbesserte Suchergebnisse |
| Integration mit externen Daten/Tools | Indirekt über Suchergebnisse und die Möglichkeit für Webseiten, sich für die Indexierung zu optimieren | Intern ähnliche Mechanismen wie RAG für verbesserte Antworten mit aktuellem Wissen; potenziell direktere Integrationen mit Google-Diensten | Plugins und Browsing-Funktionen als Add-ons für Zugriff auf aktuelle Informationen und spezifische Domänen (RAG-ähnlich) | Stärkere Integration mit Microsoft-eigenen Diensten (Bing, Microsoft Graph) für potenziellen Zugriff auf aktuellere Informationen und spezifische Domänen (RAG-ähnlich) | API-Integration für Zugriff auf externe Datenquellen möglich (RAG-ähnlich) | Indirekt über Suchergebnisse und Integrationen in Microsoft-Produkten; direkte Integration in Bing Chat mit Zugriff auf den aktuellen Index |
| Empfohlene SEO Maßnahmen, um von der AI genannt zu werden | Fokus auf hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte, klare Strukturierung (semantisches HTML, Schema.org), Optimierung für Fragen und Antworten (FAQ, How-to), gute interne Verlinkung. | Fokus auf hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte, klare Strukturierung (semantisches HTML, Schema.org), Optimierung für Fragen und Antworten (FAQ, How-to), gute interne Verlinkung. | Fokus auf hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte, klare Strukturierung (semantisches HTML, Schema.org), Optimierung für Fragen und Antworten (FAQ, How-to), gute interne Verlinkung. | Fokus auf hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte, klare Strukturierung (semantisches HTML, Schema.org), Optimierung für Fragen und Antworten (FAQ, How-to), gute interne Verlinkung. | Fokus auf hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte, klare Strukturierung (semantisches HTML, Schema.org), Optimierung für Fragen und Antworten (FAQ, How-to), gute interne Verlinkung. | Fokus auf hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte, klare Strukturierung (semantisches HTML, Schema.org), Optimierung für Fragen und Antworten (FAQ, How-to), gute interne Verlinkung. |
SEO für AI Bots – aber wie?
Die empfohlenen SEO-Maßnahmen, um von den genannten KI-Modellen (Gemini, ChatGPT, CoPilot, Claude) als Informationsquelle herangezogen zu werden, sind weitestgehend deckungsgleich mit den Best Practices der traditionellen Suchmaschinenoptimierung (SEO).
Der Kern dieser Maßnahmen besteht darin, qualitativ hochwertige, umfassende und faktisch korrekte Inhalte zu erstellen, die die Bedürfnisse der Nutzer bestmöglich erfüllen. Eine klare und semantisch korrekte Strukturierung der Inhalte mithilfe von HTML5-Tags und strukturierten Daten (Schema.org) hilft sowohl Suchmaschinen als auch AIs, den Kontext und die Bedeutung der Informationen besser zu verstehen.
Da AIs oft darauf trainiert sind, Fragen direkt zu beantworten, kann eine Optimierung für Fragen und Antworten (z.B. durch die Erstellung von FAQ-Seiten und detaillierten How-to-Anleitungen) besonders hilfreich sein. Eine gute interne Verlinkung hilft dabei, die thematische Relevanz und Autorität innerhalb der eigenen Webseite zu stärken und den AIs den Kontext der Informationen zu vermitteln.
Letztendlich zielen sowohl traditionelles SEO als auch die Optimierung für AIs darauf ab, nutzerzentrierte Inhalte zu erstellen, die leicht zugänglich, verständlich und vertrauenswürdig sind. Die Unterschiede liegen primär in der Art und Weise, wie die Informationen konsumiert und genutzt werden – durch menschliche Nutzer über Suchergebnisse oder direkt durch AIs in ihren Antworten. Die grundlegenden Prinzipien für die Erstellung wertvoller Online-Ressourcen bleiben jedoch bestehen.
Grundregeln, für die Optimierung von Webseiten für ChatBots
- Priorisiere Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit (E-A-T): Stelle sicher, dass deine Inhalte von Experten erstellt oder überprüft werden, deine Website in deinem Themenbereich als maßgeblich gilt und du transparente Informationen über deine Glaubwürdigkeit bereitstellst (z.B. Autorenprofile, Quellenangaben, “Über uns”-Seite). AIs legen Wert auf verlässliche Informationen.
- Erstelle umfassende und detaillierte Inhalte: Decke Themen gründlich ab und liefere detaillierte Informationen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten. AIs bevorzugen oft Quellen, die ein Thema ganzheitlich behandeln und weniger oberflächlich sind.
- Faktische Genauigkeit und Belege sind entscheidend: Stelle sicher, dass alle Fakten in deinen Inhalten korrekt sind und belege deine Aussagen mit seriösen Quellen. AIs sind darauf trainiert, akkurate Informationen zu liefern.
- Strukturiere deine Inhalte klar und semantisch: Verwende aussagekräftige Überschriften (H1-H6), Listen und Absätze, um deine Inhalte logisch zu gliedern. Nutze semantisches HTML5 und Schema.org-Markup (strukturierte Daten), um AIs den Kontext und die Bedeutung deiner Inhalte explizit zu vermitteln.
- Optimiere für Fragen und Antworten: Antworte explizit auf gängige Fragen zu deinem Thema. Erstelle dedizierte FAQ-Seiten und How-to-Anleitungen. Berücksichtige “People Also Ask”-Fragen und integriere die Antworten in deine Inhalte.
- Verwende eine klare und prägnante Sprache: Schreibe in einer leicht verständlichen Sprache und vermeide unnötigen Fachjargon. AIs müssen deine Inhalte problemlos analysieren und verstehen können.
- Integriere relevante Keywords natürlich: Verwende Keywords, nach denen Nutzer suchen, auf natürliche Weise in deinen Texten und Überschriften. Vermeide Keyword-Stuffing, da AIs den Kontext verstehen.
- Sorge für eine gute Nutzererfahrung (UX): Eine benutzerfreundliche Website mit schneller Ladezeit, guter Lesbarkeit und Mobilfreundlichkeit wird von Suchmaschinen und indirekt auch von AIs positiv bewertet. Zufriedene Nutzer interagieren länger mit deinen Inhalten, was ein positives Signal sendet.
- Baue Autorität durch hochwertige Backlinks auf: Erhalte Verlinkungen von anderen vertrauenswürdigen und relevanten Websites. Backlinks sind ein Signal für die Qualität und Autorität deiner Inhalte, die auch von AIs berücksichtigt werden können.
- Bleibe aktuell und aktualisiere deine Inhalte regelmäßig: AIs bevorzugen aktuelle Informationen. Überprüfe und aktualisiere deine Inhalte regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie relevant und korrekt bleiben. Kennzeichne das Datum der letzten Aktualisierung klar.
Diese Regeln zielen darauf ab, deine Inhalte so zu gestalten, dass sie nicht nur in den Suchergebnissen gut ranken, sondern auch von AIs als hochwertige, verlässliche und gut strukturierte Informationsquellen erkannt und potenziell in ihren Antworten verwendet werden können. Da sich die Fähigkeiten von AIs ständig weiterentwickeln, ist es wichtig, diese Empfehlungen im Auge zu behalten und deine SEO-Strategie entsprechend anzupassen.
