Google Search im Zeitalter der künstlichen Intelligenz: Eine ökonomische Neuorientierung der digitalen Informationswirtschaft

Kunstintelligenz als unmittelbare Bedrohung für das klassische Suchmaschinen-Geschäftsmodell – oder strategische Weiterentwicklung eines bereits beherrschten Marktes?

Google präsentiert sich im ersten Quartal 2025 offiziell immer noch als unangefochtener Herrscher über die globale Suchlandschaft. Mit einem Marktanteil von 91,55 Prozent bearbeitet das Unternehmen täglich etwa 8,9 Milliarden Suchanfragen, was sich auf etwa 103.000 Anfragen pro Sekunde oder insgesamt 2,6 Billionen jährlich übersetzt. Dabei verwaltet Google auf Mobilgeräten eine geradezu hegemoniale Position von 96,3 Prozent Marktanteil. Diese Zahlen vermitteln ein Bild unerschütterlicher Dominanz, doch unter der statistischen Oberfläche offenbart sich ein deutlich komplexeres und volatileres Bild wirtschaftlicher Umwälzungen. Der reine Marktanteil verschleiert eine fundamentale Transformation in der Natur des Wertverhältnisses zwischen Suchvolumen, Nutzerverhalten und realisierten Umsatzströmen.

In den letzten Monaten des Jahres 2024 ereignete sich ein seltenes Phänomen: Googles globaler Marktanteil sank erstmals seit einem Jahrzehnt unter die symbolisch bedeutsame Schwelle von 90 Prozent. Im Oktober 2024 lag der Anteil bei 89,34 Prozent, im November bei 89,99 Prozent und im Dezember bei 89,73 Prozent. Dies markiert die erste konsistente Unterschreitung dieser Marke seit 2015. Während Analysten diesen Rückgang teilweise auf regionale Verschiebungen in Asien zurückführen, signalisiert die Entwicklung das Aufeinandertreffen mehrerer struktureller Kräfte, die das klassische Suchmaschinen-Ökosystem fundamental zu destabilisieren beginnen. Es geht weniger um einen radikalen Marktaustritt existierender Nutzer als vielmehr um eine Transformation der Suchverhaltensweisen und der damit verbundenen wirtschaftlichen Realisierungspfade.

Das Geschäftsmodell von Google ruht auf einer eleganten, aber zugleich fragil gewordenen Architektur. Der Konzern generierte im Jahr 2024 etwa 307 Milliarden US-Dollar Gesamtumsatz, von denen Suchmarketing-Anzeigen etwa 175 Milliarden US-Dollar einbrachten. Dies entspricht nicht nur 57 Prozent der Gesamtumsätze, sondern bildet das finanzielle Rückgrat der gesamten Konzernstruktur. Die Mechanik dieses Modells ist simpel, aber effektiv: Nutzer formulieren Suchanfragen mit expliziter oder impliziter Kaufabsicht, Google präsentiert Anzeigen von Werbetreibenden, die für Klicks bezahlen, die Nutzer klicken auf diese Anzeigen oder auf organische Suchergebnisse, und es entsteht ein dreiseitiger Marktplatz zwischen Nutzern, Publishern und Werbetreibenden.

Diese Architektur gerät durch die Integration von künstlicher Intelligenz, insbesondere durch die Technologie der “AI Overviews”, in fundamentaler Weise in Frage.

AI Overviews als Geschäftsmodell-Destruktor: Die Metriken des Niedergangs

Die Einführung von AI Overviews durch Google markiert einen Wendepunkt. Diese Technologie präsentiert Nutzern synthetisierte, von generativen Modellen erstellte Zusammenfassungen von Informationen direkt auf der Suchergebnisseite, ohne dass ein Klick auf externe Webseiten erforderlich wird. Der Rollout vollzog sich in bemerkenswerter Geschwindigkeit: Im Januar 2025 erschienen AI Overviews bei 6,49 Prozent aller Suchanfragen. Bis März 2025 hatte sich dieser Anteil auf etwa 13,14 Prozent verdoppelt. Dies bedeutet, dass heute bei mehr als einer von sieben Google-Suchanfragen im amerikanischen Markt die Initiative einer Informationsbeschaffung durch KI-Synthese erfüllt wird, bevor der Nutzer ein klassisches organisches Suchergebnis oder eine bezahlte Anzeige aktiviert.

Die ökonomischen Konsequenzen dieser Ausbreitung sind schnell sichtbar geworden. Die Klickraten, jene fundamentale Kennzahl aller digital-kapitalistischen Wirtschaftsmodelle, reagierten dramatisch. Für Suchanfragen mit AI Overviews sank die organische Klickrate von 1,76 Prozent im Juni 2024 auf 0,61 Prozent im September 2025. Dies entspricht einem Rückgang von etwa 65 Prozent oder ausgedrückt in den Worten der Betriebswirtschaftslehre: der Wertvermögensgegenstand “Klick auf organisches Suchergebnis” hat sich unter dem Druck künstlicher Intelligenz um etwa zwei Drittel volatilisiert. Gleichzeitig erlebten bezahlte Suchanzeigen einen noch drastischeren Niedergang: Die Klickrate stürzte von 19,7 Prozent auf 6,34 Prozent ab, eine Reduktion von 68 Prozent.

Besonders bemerkenswert ist die Verflechtung dieser beiden Effekte: Die durch AI Overviews bewirkte Reduktion der Klickraten beschränkt sich nicht auf Suchanfragen, bei denen AI Overviews tatsächlich angezeigt werden. Sondern auch bei Suchanfragen ohne AI Overviews sanken organische Klickraten um etwa 41 Prozent im Jahresvergleich. Dies deutet auf einen tiefgreifenderen Verhaltenseffekt hin: Nutzer adaptieren ihre Interaktionsmuster grundlegend. Sie lernen, dass Suchergebnisse zunehmend nicht mehr aktivierungswürdig sind, weil KI-Systeme bereits auf der Ergebnisseite antworten liefern. Diese Lerneffekt mag modelltheoretisch als eine Form irrationaler Risikovermeidung oder Routine-Bildung verstanden werden; tatsächlich aber reagieren Nutzer rational auf ein sich transformierendes Informationsangebot.

Die Aggregateffekte dieser Transformation sind in ihrer Deutlichkeit beeindruckend. Der Anteil von “Zero-Click-Searches”, also Suchvorgängen, bei denen kein Klick auf ein externes Ergebnis erfolgt, sprang von 56 Prozent auf 69 Prozent an. Andersherum: nur noch 31 Prozent der Suchanfragen führten zu einem Klick auf ein externes Ziel. Für Publisher und Content-Ersteller bedeutet dies einen Trafikverlust von katastrophalen Dimensionen. Eine Analyse von Similarweb ergab, dass organische Zugriffe auf Nachrichtenwebseiten in einem Jahr von über 2,3 Milliarden monatlichen Besuchen auf unter 1,7 Milliarden abstürzten — ein Verlust von etwa 600 Millionen Visits pro Monat oder etwa 26 Prozent der bisherigen Trafikmenge. Einzelne Publisher berichten von dramatischerem Ausmaß: Ein großes amerikanisches Lifestyle-Magazin beobachtete eine Reduktion der Klickrate von 5,1 Prozent auf 0,6 Prozent, was faktisch einer Reduktion um etwa 88 Prozent gleichkommt.

Dies ist nicht eine graduell-evolutionäre Anpassung der Suchmaschinenlandschaft. Dies ist eine Umwälzung. Die Implikation für Google selbst ist doppelgesichtig und paradox: Einerseits führt AI Overview-Integration zu geringerer Klickgenese, andererseits widersteht Google dem Druck, dieses Feature auszurollen, mit dem Argument, dass jeder nicht an ChatGPT verlorene Klick wertvoll ist – und daher sogar ein verminderter Klick besser als gar kein Klick ist. Ein interner Google-Memo, über den berichtet wurde, artikulierte diese kognitive Spannung prägnant: Google habe lieber sinkende Suchen an Gemini (Google’s proprietäres KI-Modell) als zu ChatGPT verlieren, denn dies würde die Möglichkeit bewahren, Nutzer innerhalb des Google-Ökosystems zu halten. Anders ausgedrückt: Google riskiert einen mittelfristigen Schrumpf des monetarisierbaren Trafikvolumens, um langfristig die Marktposition gegen dezentrale KI-Konkurrenten zu wahren.

Diese Strategie reflektiert ein Grunddilemma der Plattformkapitalismus: Wenn der bisherige Wertvermögensgegenstand — die Klickgenese — unter Druck gerät, müssen alternative Wertralisierungspfade geschaffen werden. Google experimentiert damit, indem es AI Mode entwickelt hat, eine umfassendere, konversative Sucherfahrung, die längerfristige Nutzer-Engagements generieren soll. Das Geschäftsmodell verschiebt sich von transaktionalen (“Nutzer klickt auf Anzeige”) zu möglicherweise stärker integrierten oder gar abonnementgestützten Modellen. Die Projektion der Suchmarketing-Einnahmen für 2025 auf etwa 190,6 Milliarden US-Dollar — eine Steigerung um etwa 7 Prozent gegenüber 2024 — bewahrt eine nominalistische Optimistik angesichts dieser Trends. Allerdings handelt es sich um ein Wachstum, das in erster Linie durch Preiserhöhungen (Cost-Per-Click-Steigerungen) und nicht durch erhöhte Volumen erreicht werden dürfte.

Robby Steins Produktphilosophie: Von Snapchat zu AI Search

Vor diesem Hintergrund gewinnt die Biographie und die explizierte Produktstrategie von Robby Stein, Vice President of Product bei Google Search, besondere Bedeutung. Stein wurde zu einer Schlüsselfigur in Googles Versuch, den Transformationsprozess der Suche zu orchestrieren. Sein Werdegang ist aufschlussreich für das Verständnis der strategischen Logik, die den AI-Plänen zugrunde liegt.

Stein ist bekannt für die Entwicklung von “Instagram Stories”. Diese Produktentscheidung liefert ein aufschlussreiches Fallbeispiel sowohl für Produktentwicklung unter Bedingungen extremer Unsicherheit als auch für die Art, wie etablierte Plattformen durch “Good-Enough-Kopien” Konkurrenten neutralisieren können. Snapchat hatte 2013 mit den “Stories” ein innovatives Feature der kurzlebigen, automatisch verschwindenden sozialen Inhalte eingeführt. Die Innovation war technisch elegant und nutzerverhaltensmäßig disruptiv. Sie etablierte eine neue Kategorie von Sozialmedieninteraktion. Snapchat erreichte 2016 etwa 150 Millionen tägliche aktive Nutzer. Instagram, damals bereits Teil des Facebook-Ökosystems und mit über 500 Millionen täglichen aktiven Nutzern, kopierte das Feature am 2. August 2016.

Die Konsequenzen waren verheerend für Snapchat. Instagram Stories erreichte innerhalb von sechs Monaten über 150 Millionen tägliche Nutzer. Die Snapchat Stories-Aufrufe gingen um 15 bis 40 Prozent zurück. Innerhalb eines Jahres war Snapchat in diesem Segment funktional neutralisiert worden. Was Instagram Stories gegenüber Snapchat Stories unterschied, war nicht technische Superiorität, sondern operative Überlegenheit: Instagram integrierte das Feature in ein bereits dominantes Ökosystem, bot bessere Analytik für Creator, gestattete Tagging von Marken und Nutzern (was Snapchat nicht bot), und funktionierte auf vorhandener technischer Infrastruktur. Dies war ein Lehrstück in Plattformökonomie: Größe, Integrationsfähigkeit und operationale Exzellenz schlagen Innovation in fragmentierten Märkten.

Stein beschreibt in neuesten Interviews seine Produktentwicklungsphilosophie als von drei Kernelementen geleitet: Erstens, “relentless improvement” — eine obsessive Fokussierung auf iterative Optimierung. Zweitens, ein tiefes Verständnis von Nutzerverhalten im Kontext komplexer technologischer Systeme. Drittens, die Bereitschaft, kontraintuitive Entscheidungen zu treffen, wenn die Datengrundlagen dies erfordern.

Diese Philosophie manifestiert sich in Googles AI-Strategie. Stein hat öffentlich artikuliert, dass Google drei pillartige Komponenten der “nächsten Generation von Suche” identifiziert hat: AI Overviews (schnelle, KI-generierte Synopsen), multimodale Suche (Bilder, Video, Lens), und AI Mode (eine konversative, turntaking-basierte Suchweise, die Google bis dahin nicht kannte). Diese drei Elemente sollen “convergieren”, um eine nahtlose, umfassendere Sucherfahrung zu schaffen.

Die Implementierungsgeschwindigkeit ist bemerkenswert. AI Mode wurde von Konzept zu Launch in etwa einem Jahr realisiert, was für einen Konzern dieser Größe ausgesprochen schnell ist. Dies reflektiert, wie neuere Produktverantwortliche bei Google — unter expliziter Orientierung an Steins Prinzipien — alte organisationale Langsamkeit durchbrechen.

Doch die Stein’sche Philosophie enthält auch eine strukturelle Schwachstelle: Sie impliziert ein Verständnis von “relentless improvement” als Prozess, der sich auf das Produkt selbst konzentriert, nicht auf die ökosystemischen und distributiven Effekte dieses Produkts. Die aggressiven AI Overviews mögen aus einer reinen Nutzer-Perspektive einen “verbesserten” Informationszugang darstellen. Aber aus der Perspektive von Publishern und des breiteren Web-Ökosystems, das auf Klickgenese basiert, stellen sie einen destruktiven Eingriff dar. Ein Dilemma entsteht: Der Produktmanager, der maximale Nutzerbegeisterung anstrebt, kann zugleich das Geschäftsmodell des Unternehmens untergraben, weil das Nutzer-Erleben und die kommerzielle Realisierung nicht deckungsgleich sind.

Die akademische Streuung: Drei Säulen einer fragmentieren Transformation

Stein hat in jüngsten Interviews eine konzeptuelle Ordnung für die transformationen Suchlandschaft angeboten: drei nicht-äquivalente Säulen. Diese Kategorisierung ist bedeutsamer als es zunächst erscheint, weil sie enthüllt, wie Google intern die Fragmentierung seiner Suchstrategie verstanden hat.

Die erste Säule sind AI Overviews. Dies sind KI-generierte Zusammenfassungen von Informationen, die auf der Suchergebnisseite präsentiert werden. Sie funktionieren, indem ein spezialisierter Gemini-Modell (Googles proprietäres großes Sprachmodell) die Suchanfrage interpretiert, eine Suchstraugie (sogenanntes “Query Fanout”) ausführt, bei der das Modell automatisch mehrere Dutzend Hilfsabfragen formuliert und ausführt, um Kontexte zu sammeln, und dann eine strukturierte Antwort generiert. AI Overviews sind auf informationelle Anfragen ausgerichtet — “Wasser kochen Temperatur”, “beste Restaurants Berlin”, “wie funktioniert Bitcoin”. Sie sind nicht gut für navigationale Anfragen (wo ein Nutzer ein spezifisches Ziel sucht). Sie sind auch nicht ideal für kommerzielle Anfragen höchster Priorität (Kaufabsicht), weil hier traditionelle Anzeigenformate und Produktlistings noch immer superior performen.

Die zweite Säule ist multimodale Suche, primär vermittelt durch Google Lens. Dies erlaubt Nutzern, mit visuellen Eingaben zu suchen — ein Foto eines Gegenstandes aufzunehmen und dann Google zu befragen, was dieser Gegenstand ist, wie man ihn repariert, wo man ihn kaufen kann. Die Wachstumsraten von Google Lens sind beeindruckend: 15 Prozent Jahr-über-Jahr-Wachstum, was ungefähr 20 Milliarden monatliche Anfragen erreicht. Dies ist eine bedeutsame Säule, weil sie zeigt, dass Google Suche nicht nur textliche Eingaben sind — das Medium der Interaktion diversifiziert sich.

Die dritte Säule ist AI Mode. Dies ist das neueste und konzeptionell ambitionierteste Experiment. Während AI Overviews auf Punkt-Antworten (Frage → Antwort → Ende) ausgerichtet sind, funktioniert AI Mode über eine längerfristige konversative Interaktion. Ein Nutzer kann komplexe, mehrstufige Fragen stellen (“Ich bin auf der Suche nach einem Restaurantbesuch in Berlin, mein Freund hat eine Erdnussallergie, ich möchte Outdoor-Sitzplätze, budget circa 60 Euro pro Person”), und AI Mode würde Schritt-für-Schritt-Empfehlungen geben, diese klären, verfeinern, und Alternativen präsentieren. Es ist weniger eine Suchmaschine als vielmehr ein interaktiver Informationsagent.

Diese Differenzierung der Suchstrategie in drei nicht-völlig-äquivalente Modi reflektiert eine Meta-Strategie von Flexibilität und Optionalität. Google verzichtet darauf, eine monolithische “neue Suche” zu definieren, und präsentiert stattdessen ein Portfolio von Suchmodi, die verschiedene Anfrage-Typen und Nutzerpräferenzen adressieren. Dies ist in strategischer Hinsicht intelligent, weil es mehrfache Wetten gleichzeitig platziert, ohne sich auf eine einzelne Innovation zu verpflichten, die möglicherweise nicht universell erfolgreich ist.

Allerdings offenbart diese Portfolio-Strategie auch eine tiefe Unsicherheit. Das Business Development einer fragmentierten Such-Erfahrung ist schwieriger zu monetarisieren als eine einheitliche Architektur. Wenn Nutzer zwischen verschiedenen Modi wählen, schaffen sie Erwartungsinstabilität, die zu Churn führt. Und wenn Google von innen heraus verschiedene Modi anbietet, kanibalisiert möglicherweise ein Mode den anderen.

KI-Suche verändert alles: Wie diese SaaS-Lösung Ihr B2B-Ranking für immer revolutioniert.

Die digitale Landschaft für B2B-Unternehmen befindet sich in einem rasanten Wandel. Angetrieben durch Künstliche Intelligenz werden die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit neu geschrieben. Für Unternehmen war es schon immer eine Herausforderung, in der digitalen Masse nicht nur sichtbar, sondern auch für die richtigen Entscheidungsträger relevant zu sein. Klassische SEO-Strategien und das Management der lokalen Präsenz (GEO-Marketing) sind komplex, zeitaufwendig und oft ein Kampf gegen sich ständig ändernde Algorithmen und einen intensiven Wettbewerb.

Doch was wäre, wenn es eine Lösung gäbe, die diesen Prozess nicht nur vereinfacht, sondern ihn intelligenter, prädiktiver und weitaus effektiver macht? Hier kommt die Verknüpfung von spezialisiertem B2B-Support mit einer leistungsstarken SaaS-Plattform (Software as a Service) ins Spiel, die speziell für die Anforderungen von SEO und GEO im Zeitalter der KI-Suche entwickelt wurde.

Diese neue Generation von Tools verlässt sich nicht mehr nur auf manuelle Keyword-Analysen und Backlink-Strategien. Stattdessen nutzt sie künstliche Intelligenz, um Suchintentionen präziser zu verstehen, lokale Ranking-Faktoren automatisiert zu optimieren und Wettbewerbsanalysen in Echtzeit durchzuführen. Das Ergebnis ist eine proaktive, datengesteuerte Strategie, die B2B-Unternehmen einen entscheidenden Vorteil verschafft: Sie werden nicht nur gefunden, sondern als die maßgebliche Autorität in ihrer Nische und an ihrem Standort wahrgenommen.

Hier die Symbiose aus B2B-Support und KI-gestützter SaaS-Technologie, das SEO- und GEO-Marketing transformiert und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann, um nachhaltig im digitalen Raum zu wachsen.

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Die Echokammer des Gemini-Modells: Technische Architektur und ihre Geschäftsimplikationen

Die technische Grundarchitektur von Gemini, dem KI-Modell, das AI Mode, AI Overviews und multimodale Suche powered, ist relevant für das Verständnis, warum Google diese Transformation vorantreibt. Gemini ist, anders als viele Sprachmodelle, von Grund auf multimodal konzipiert. Das bedeutet, dass das Modell Text, Bilder, Audio und Video in ein integriertes neuronales Netzwerk einarbeitet, statt solche Modalitäten später anzufügen. Dies gibt Gemini in theoretischer Hinsicht eine strukturelle Eleganz.

Technisch nutzt Gemini eine sogenannte Transformer-Decoder-Architektur, optimiert für Effizienz. Das Modell läuft auf Tensor Processing Units (TPUs) von Google Cloud, was Google einen proprietären Vorteil in der Inferenz-Geschwindigkeit bietet — Google kann KI-Modelle schneller und billiger ausführen als Konkurrenten, die auf allgemeinen Cloud-Infrastrukturen basieren. Gemini kann “Chain-of-Thought-Reasoning” durchführen — es kann komplexe Probleme in mehrere konzeptive Schritte disaggregieren, bevor es eine Antwort formuliert. Dies ermöglicht tiefere logische Strukturen als die flache Token-Generierung früherer LLMs.

Entscheidend ist, dass Gemini integriert ist mit Googles proprietären Datenbeständen. Das “Shopping Graph” von Google enthält etwa 50 Milliarden Produkte, aktualisiert 2 Milliarden Mal pro Stunde durch Merchant-Feeds. Google verfügt über 250 Millionen Orte und Karten-Informationen. Google hat Zugriff auf Finanz-Daten, Börsen-Echtzeitinformationen, und das gesamte Web als Kontextquelle. Diese Datenbestände werden nicht öffentlich verfügbar — sie sind proprietäre Ressourcen, zu denen nur Google Zugriff hat. Dies verleiht Gemini (und damit AI Mode, AI Overviews, etc.) einen fundamentalen Vorteil, den Konkurrenten wie ChatGPT oder Perplexity nicht haben. OpenAI muss sich auf öffentlich verfügbare Daten und über APIs abgerufene Daten verlassen. Perplexity muss Web-Scraping nutzen. Google hat die Daten bereits intern.

Diese Architektur verdeutlicht, warum Googles KI-Integration als strategisch notwendig, nicht bloß als optional, zu verstehen ist. Die Infrastruktur ist bereits vorhanden. Die Daten sind bereits da. Die Compute-Kapazität ist bereits vorhanden. Das ökonomisch rationale Verhalten ist, diese Ressourcen zu nutzen. Die Frage ist nur, wie aggressiv die Monetarisierung sein sollte, angesichts der Nebeneffekte für das klassische Geschäftsmodell.

Das Perplexity-Problem: Konkurrenz im Rauschen

Ein häufig übersehener Aspekt der KI-Suche-Diskussion ist die Rolle von Perplexity AI. Perplexity wurde 2022 von Aravind Srinivas, ehemals Google-Intern, gegründet und positioniert sich explizit als KI-natives Suchinterface. Im August 2024 hatte Perplexity etwa 15 Millionen monatlich aktive Nutzer. Das Unternehmen vermeldete Umsatzprojektionen von etwa 40 Millionen USD für 2024. OpenAI meldete projizierte Einnahmen von etwa 11,6 Milliarden USD für 2025 durch seine API-Angebote und die kommerzielle Nutzung von ChatGPT Search.

Doch die aggregierten Nutzerzahlen offenbaren ein überraschendes Bild: Perplexity und ChatGPT Search zusammen genommen verarbeiten gerade etwa 37,5 Millionen Prompts pro Tag für ChatGPT, plus ein Vielfaches für Perplexity (konservativ geschätzt etwa 10-20 Millionen), was zusammen etwa 47,5-57,5 Millionen AI-Search-Prompts pro Tag ergibt. Google verarbeitet unterdessen etwa 14 Milliarden Suchanfragen pro Tag. Das heißt: Google verarbeitet etwa 250-370 mal mehr Suchanfragen als Perplexity und ChatGPT zusammen. Die aggregierte AI-Search-Traffic macht etwa 0,1 bis 0,25 Prozent des gesamten globalen Web-Traffics aus. Dies ist ein Rauschen, nicht ein Signal eines Paradigmenwechsels.

Dies ist bedeutsam, weil es zeigt, dass trotz der massive Venture-Capital-Finanzierung von AI-Search-Startups, trotz der Media-Hype um “Search Revolution”, und trotz der echten technischen Verbesserungen bei Perplexity und ChatGPT Search, die klassische Google-Suche nach wie vor das dominante Informations-Zugangsmedium darstellt. Dies bedeutet nicht, dass Perplexity und ChatGPT Search unwichtig sind — sie signalisieren eine Verschiebung in Nutzer-Erwartungen. Aber sie bedeuten nicht, dass Googles Marktposition existenziell bedroht ist.

Allerdings können diese Zahlen täuschen. Während Perplexity global nur 0,01 Prozent von Googles täglichem Such-Volumen darstellt, ist die Penetration unter spezifischen Nutzer-Kohorten (junge, technisch versierte, informationsintensive Arbeitskräfte) wesentlich höher. Ein Venture-Analyst könnte argumentieren, dass Perplexity nicht mit Google konkurriert, sondern den Nutzer-Typ schafft, der in zehn Jahren die dominant-Nutzung-Kohort bilden wird. Dies ist eine klassische Disruptions-Argumentationsweise. Allerdings ist dies Spekulation; die gegenwärtigen Daten zeigen eher eine Koexistenz von Suchmodellen als einen Substituierungsprozess.

Der Publisher-Kollaps: Wirtschaftliche Destruktion oder Geschäftsmodell-Neuordnung?

Für eine vollständige ökonomische Analyse muss der Zerstörungsprozess analysiert werden, den die Google-AI-Integration bei Publishers verursacht. Dies ist ein echtes und unmittelbares Phänomen, nicht bloß eine Projektion. Publisher berichten von Trafikverlusten von 70 bis 80 Prozent. Ein großes amerikanisches Nachrichtenmagazin verlor 27 bis 38 Prozent seines Traffiks zwischen 2024 und 2025. Ein spezialisiertes Nischen-Blog über Haussanierung verlor etwa 86 Prozent seiner Einnahmen von etwa 7.000-10.000 USD monatlich auf etwa 1.500 USD monatlich.

Die ökonomischen Konsequenzen sind dramatisch. Die Nachrichtenbranche in den USA verlor etwa 600 Millionen monatliche Visits in weniger als einem Jahr — eine Reduktion von etwa 26 Prozent. Für einen Industrie, die auf Werbeumsätze basiert, bedeutet dies unmittelbar: weniger Impressionen, weniger Klicks auf Anzeigen, geringere CPM-Raten (weil Konkurrenz um knappere Impression-Inventare), sinkende Gesamteinnahmen.

Dies ist ein klassisches Fall ökonomischer Externalisierung negativer Effekte. Google internalisiert die Gewinne aus der Besserung der Nutzer-Erfahrung (Nutzer müssen nicht klicken, sie erhalten sofortige Antworten), externalisiert aber die Kosten auf die Publishers, die keine Trafikgenese mehr erzielen. Diese asymmetrische Kostenverteilung ist ein strukturelles Feature von Plattform-Ökonomien, wo Plattformbetreiber Verhandlungsmacht haben, um Kostenblöcke zu verschieben.

Einige Publisher beginnen, mit Modellen zu experimentieren, die diese neue Realität akzeptieren: Statt auf Trafikvolumen zu optimieren, optimieren sie auf “Visible/Brand Mentions” in KI-Outputs. Wenn Google eine Antwort auf “beste Restaurants Berlin” generiert, ist eine Nennung eines spezifischen Restaurants möglicherweise für dieses Restaurant wertvoller als ein Klick, weil die Nennung Brand-Recogn stärkt und ein sogenanntes “Top-of-Mind”-Zugang schaff. Nutzer, die KI-Responses lesen, die ein spezifisches Restaurant nennen, sind möglicherweise geneigter, dieses Restaurant später zu besuchen, auch wenn sie nicht unmittelbar klicken.

Dies ist kein Trost für Publisher, die auf unmittelbare Trafikmonetarisierung angewiesen sind. Aber es deutet auf eine mögliche Neuordnung von Publisher-Geschäftsmodellen hin: weg von “Trafikvolumen × Anzeigen-CPM” zu “Brand-Authority × Premium-Content-Abo” oder “Brand-Authority × High-Value-Partner-Beziehungen”.

Die ungelöste Rechnungsfrage: Wer bezahlt für die Trainings-Daten?

Ein subtil wichtiges, aber systematisch übersehenes Thema ist die Frage der Trainings-Daten-Attribution. Die AI-Modelle, die AI Overviews, AI Mode, und ChatGPT Search betreiben, wurden mit Web-Daten trainiert, die zu 99 Prozent von nicht-KI-Entities geschaffen wurden. Publisher bezahlt Journalisten, um Artikel zu schreiben. Nachrichtenagenturen bezahlt Korrespondenten, um Tatsachen zu sammeln. Wissenschaftler investieren Zeit in Forschung, um diese Ergebnisse zu publizieren. Alle diese Entitäten finanzieren ihre Tätigkeiten durch Geschäftsmodelle, die typischerweise auf Trafikgenese oder direkt-Zeichnungen basieren. Aber die Erstellung der Web-Inhalte erfolgt als “öffentliche Güter”, wenn sie nicht über direkt-Monetisierung kompensiert werden.

Die KI-Trainings-Prozess hat diese Content-Ersteller niemals kompensiert. OpenAI trainierte GPT-4 mit Milliarden von Artikeln, ohne die Publisher zu kompensieren. Google trainierte Gemini mit Web-Inhalten ohne Kompensation. Perplexity trainiert seine Modelle auf ähnliche Weise. Dies ist technisch und juristisch möglich, weil es sich um “Fair Use” Nutzungen handelt (unter U.S. Copyright Law), aber es ist ethisch und ökonomisch asymmetrisch: Die Inhalt-Ersteller finanzieren die KI-Trainings, erhalten aber null direkte Kompensation. Stattdessen werden sie durch reduzierte Trafikgenese geschädigt.

Dies könnte sich als Langzeit-Risiko für die KI-Industrie herausstellen. Wenn Publisher nicht kompensiert werden für ihre Trainings-Daten, haben sie weniger Anreiz, hochwertige Inhalte zu erstellen. Die Qualität des Web wird sich verschlechtern. Dies erzeugt später ein Problem für KI-Modelle, die auf Web-Daten trainiert werden — sie trainieren auf niedrigerer-Qualitäts-Inhalten. Dies ist ein klassisches “Tragedy of the Commons”-Problem. Einige Player (insbesondere OpenAI mit seinen kommerziellen Ressourcen, und Google mit seinen intriaten Web-Integration) haben bereits begonnen, mit lizenzierten Datenquellen zu experimentieren (z.B. OpenAI Partnerschaften mit News-Publishers für Content-Feeds). Dies könnte zu einer emergierenden Norm führen, wo KI-Trainings teilweise lizenziert erfolgt. Aber momentan ist dies noch die Ausnahme, nicht die Regel.

Die Wertkette-Destabilisierung: Von Anzeigen zu… was?

Ein fundamentales ökonomisches Problem, das Googles AI-Integration erzeugt, ist die Frage nach alternativen Monetarisierungs-Pfaden, wenn klassische Anzeigen weniger effektiv werden. Die klassiche Google-Wertkette war: Nutzer formuliert Anfrage → Google präsentiert organische Ergebnisse + Anzeigen → Nutzer klickt → Publisher oder Advertiser erhalten Trafikvalue oder Conversion. Diese Wertkette war für 25 Jahre die Grundlage der Digital-Ökonomie.

AI Overviews destabilisiert diese Wertkette, indem sie den “Klick”-Schritt eliminieren. Google muss neue Wertketten etablieren. Mehrere Ansätze werden getestet:

Erstens: Integration von Anzeigen direkt in AI Overviews und AI Mode. Dies ist schwierig, weil die Nutzer diese AI-generierten Responses explizit als “nicht-Anzeigen” verstehen. Die Integration von Anzeigen in AI-Responses riskiert Nutzer-Vertrauen zu erodieren. Google ist hier vorsichtig.

Zweitens: Monetarisierung via Abonnement. Google experimentiert mit Premium-Versionen von AI Mode, die möglicherweise kostenpflichtig sein werden. Dies würde bedeuten, dass konversative KI-Suche ein Premium-Feature ist, während Standard-Suche kostenlos bleibt. Dies ist ein Freemium-Modell, ähnlich wie Spotify oder Adobe. Die Herausforderung ist, die Penetrationsrate der zahlenden Versionen ausreichend hoch zu halten, um die Ausfälle von Anzeigen-Einnahmen zu kompensieren.

Drittens: Monetarisierung via Business-Modelle, die nicht auf Individual-Nutzer-Monetarisierung basieren. Zum Beispiel könnte Google ein “API für Enterprise-AI-Search” anbieten, wo Unternehmens-Kunden spezifische Gemini-Modelle für ihre internen Suchbedarf mieten. Dies würde das Geschäftsmodell zu einen B2B-Modell verschieben, ähnlich wie Google Cloud.

Viertens: Monetarisierung via Datenmonetisierung. Wenn Google Millionen von konversativen AI-Interaktionen mit Nutzern durchführt, generiert dies extreme Mengen von Nutzer-Intent-Daten. Diese Daten sind für Advertising-Targeting unglaublich wertvoll. Google könnte diese Daten nutzen, um Advertiser-Targeting zu verbessern, auch wenn die Click-Through-Rates sinken. Dies ist eine Form von indirekter Monetarisierung.

Keine dieser Alternativen ist offensichtlich so profitabel wie die klassische “Klick × CPM”-Formel. Aber zusammengenommen könnten sie möglicherweise ein neues Ökosystem der Wertgenese schaffen.

Das Strategic Dilemma der Relentless Improvement

Steins Philosophie der “relentless improvement” trifft auf eine fundamentale Konflikt-Struktur: Der Prozess der Produktverbesserung aus Nutzer-Perspektive steht in direktem Konflikt mit der Geschäftsmodell-Stabilität. Ein besseres Produkt (AI Overviews, die sofortige Antworten liefern) schädigt das Geschäftsmodell (Anzeigen-Klicks sinken). Dies ist nicht ein graduell-moderates Dilemma — es ist ein strukturell-radikales.

Das Problem ist noch komplexer, weil es ein Timing-Problem ist. Google könnte theoretisch die Ausrollung von AI Overviews verlangsamen oder stoppen. Dies würde kurzfristig Anzeigen-Einnahmen schützen. Aber es würde auch bedeuten, dass Perplexity und ChatGPT Search technisch besser werden und Nutzer zu diesen Plattformen migrieren. Das heißt: durch nicht-Handeln riskiert Google, Marktanteile an Konkurrenten zu verlieren, die die Nutzer-Experience priorisieren. Dies erzeugt ein Gefangenen-Dilemma: Alle Player sind gezwungen, die Nutzer-Experience zu maximieren, auch wenn dies kollektiv zur Monetarisierungs-Krise führt.

Eine andere Weise, dies zu verstehen: Die KI-Integration ist nicht bloß eine Feature-Entscheidung; sie ist eine existenzielle Strategie gegen dezentralisierte Konkurrenz. Google muss KI-Fähigkeiten einbauen, sonst wird Suche zu ChatGPT migrieren. Aber die Einbindung erzeugt unmittelbare Geschäftsmodell-Probleme. Google akzeptiert dieses Kurz-Frist-Opfer als notwendig für Langfrist-Marktposition.

Das Paradox des Wachstums bei sinkenden Umsatzmultiplikatoren

Ein letzter wichtiger Punkt: Googles Search-Volumen wächst weiterhin. Die Jahreswachstumsrate der Suchanfragen lag 2025 bei etwa 4,7 Prozent, verglichen mit 4,1 Prozent in 2024. Das heißt: absolute Suchvolumen expands. Aber diese Expansion ist bei sinkenden Monetarisierungs-Multiplikatoren erfolgt. Ein Google-Suchanfrage hat weniger Wert als vor einem Jahr, weil die Wahrscheinlichkeit eines Klicks geringer ist.

Wenn diesen Trend fortsetzen — volumetrisches Wachstum × fallende Monetarisierungs-Rate — führt dies zu einer Ekonmie der “feasting on ruins”, wo Google zwar mehr Trafikvolumen erzeugt, aber weniger Umsatz daraus extrahiert. Dies ist zwar für den Nutzer besser (mehr Suchen, bessere Qualität), aber für Google schlecht (weniger Umsatz pro Such, möglicherweise sinkender Gesamt-Umsatz).

Die Suchmarketing-Umsatz-Projektion von 190,6 Milliarden USD für 2025 (gegenüber 178,2 Milliarden USD in 2024) deutet darauf hin, dass Google durch aggressive CPM-Erhöhungen (also Advertiser zwingend zur Zahlung höherer Preise) die volumetrischen Verluste kompensiert. Dies ist ein kurzfristiges Spiels — Advertiser werden irgendwann zur alternativen Kanälen migrieren (z.B. direkt zu Retailers, Amazon-Ads, TikTok-Ads), wenn die Google-Effizienz weiter sinkt. Die gegenwärtige “Projektion” könnte eine Projektion auf Sänd sein, nicht auf stabilem Grund.

Innovation unter Druck und das Umständen-Szenario

Googles Transformation von klassische Suchmaschine zu KI-natives Such-Interface ist nicht ein freiwilligen Strategiewechsel; es ist eine erzwungene Adaptation gegen mehrfache gleichzeitige Disruptionen: ChatGPT/OpenAI als neuer Konkurrenz, Perplexity AI als neuer Suchkanal, interner technologischer Druck (Gemini und andere KI-Modelle sind bereits gebaut; es ist irrational, sie nicht einzusetzen), und Nutzer-Erwartungs-Shift (Nutzer erwarten KI-Fähigkeiten in allen Digitalprodukten).

Die Produktentwicklungs-Philosophie von Robby Stein — relentless improvement, obsessive Optimierung auf Nutzer-Erlebnis, Bereitschaft zur Konversion — funktioniert unter Bedingung, wo die Nutzer-Verbesserung und die Geschäftsmodell-Stabilität deckungsgleich sind. Aber unter Bedingung der KI-Disruption sind diese Ziele in Konflikt. Stein’s Ansatz erlaubt es Google, aggressiv auf KI-Innovation zu gehen, aber schafft nicht unmittelbare Lösungen für die Geschäftsmodell-Probleme, die diese Innovation erzeugt.

Das langfristige Szenario ist unklar. Es gibt mehrere Möglichkeiten: (1) Google stabilisiert sich auf eine neue ökonomische Basis, wo KI-Suche, Premium-Abo, B2B-Dienste, und verbessertes Advertiser-Targeting zusammen ein neues Einnahme-Portfolio schaffen. (2) Google verliert allmählich Marktanteile zu Perplexity, ChatGPT Search und anderen dezentralisierten Modellen, weil diese Konkurrenten bessere Nutzer-Experiences bieten und keine Geschäftsmodell-Zwänge haben, Monetarisierung zu priorisieren. (3) Eine regulatorische Krise verhindern Google von seinen Daten-Vorteil zu nutzen, und die Konkurrenzlandschaft bleibt fragmentiert.

Gegenwärtig ist Szenario 1 am wahrscheinlichen, weil Googles strukturelle Vorteile (Datenbestände, Nutzer-Basis, Infrastruktur) immer noch substanziell sind. Aber die Unsicherheit ist real, und die Transformation dauerhaft struktural, nicht bloß graduell. In jedem Fall ist klar: Die Ära der reinen klickbasierten Suchen-Monetarisierung endet. Etwas Neues entsteht, aber seine Form ist noch nicht stabilisiert.

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