Die Search Generative Experience (SGE) von Google nutzt generative KI, um Suchanfragen zu optimieren, komplexe Fragestellungen zu beantworten und relevante, kontextbezogene Informationen bereitzustellen. Anders als herkömmliche Suchalgorithmen, die primär auf Keyword-Identifizierung basieren, geht SGE weiter, indem es tiefergehende Nutzerbedürfnisse und Search Intent erfasst und aus einer Vielzahl von Datenquellen Antworten generiert. Im Hintergrund errechnen Machine Learning Systeme und Künstliche Intelligenz nicht nur präzise, sondern auch umfassende Antworten auf die Suchanfragen - gespeißt aus unterschiedlichsten Datenquellen. Diese Technologie ermöglicht eine neuartige Informationsdarstellung in den SERPs, bei der Nutzer direkt umfassende Antworten erhalten, ohne einzelne URLs ansteuern zu müssen, ähnlich wie bei Bing's Chatbot.
Die Einführung von Google SGE verändert SEO grundlegend, indem sie die typischen organischen Suchergebnisse weiter nach unten verschiebt. Denn Above-The-Fold-Bereiche werden nun von SGE oder Ads dominiert. Dies reduziert die Sichtbarkeit herkömmlicher Top-Rankings und zwingt SEOs dazu, ihre SEO-Strategien anzupassen, um in den KI-generierten Ergebnissen präsent zu sein. Die Anpassung beinhaltet eine Fokussierung auf längere, detailreiche Suchanfragen (Long-Tail-Keywords) und die Konzentration auf den Search Intent der User. Da Search Generative Experience komplexe Fragen direkt beantworten kann, müssen Pain Points und das Suchverhalten noch viel stärker hinterfragt werden. Besonders betroffen sind E-Commerce und Branchen, in denen SGE häufiger Ergebnisse generiert.
In sensiblen Bereichen wie Finanzen, aufgrund der Notwendigkeit korrekter Informationen, SGE weniger präsent sein könnte. SEO-Experten müssen also den aktuellen SGE-Einsatz für ihre Keywords überwachen und Inhalte so optimieren, dass sie von SGE als relevant und vertrauenswürdig eingestuft werden, insbesondere durch Beachtung von Faktoren wie Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit (E-E-A-T).