Google Web Guide: Wie es die SERP umformiert und was es für Ihre SEO -Strategie bedeutet

Seit Jahrzehnten wird die digitale Welt durch Hyperlinks definiert, eine einfache, leistungsstarke Möglichkeit, Dokumente in einer riesigen, unstrukturierten Bibliothek zu verbinden. Die grundlegende Vision für das Web war jedoch immer ehrgeiziger.

Es war eine Vision eines semantischen Webs, eines Webs, in dem die Beziehungen zwischen Konzepten genauso wichtig sind wie die Verbindungen zwischen Seiten, sodass Maschinen den Kontext und die Bedeutung von Informationen verstehen und nicht nur seinen Text indexieren können.

Mit seinem neuesten Suchlabor -Experiment, Web Guide (das mich so aufgeregt hat) macht Google einen wichtigen Schritt in diese Richtung.

Das Webhandbuch von Google kann es einfacher machen, die Informationen zu finden, nicht nur die Webseiten. Es wird als Alternative zum KI-Modus und zur KI-Übersicht optimiert, um komplexe, mehrteilige Fragen zu bekämpfen oder ein Thema aus mehreren Blickwinkeln zu untersuchen.

Das Webhandbuch erstellt mit einer individuellen Version des Gemini-AI-Modells und organisiert Suchergebnisse in hilfsbereiten, einfach zu browse-Gruppen.

Dies ist ein entscheidender Moment. Es signalisiert, dass sich die Kerninfrastruktur der Suche nun entwickelt, um das Prinzip des semantischen Verständnisses nativ zu unterstützen.

Das Web Guide stellt eine Abkehr von einem Web von Seiten und durchschnittlichen Ranglisten in Richtung eines Netzes des Verständnisses und der Hyperpersonalisierung dar.

In diesem Artikel wird die Technologie hinter dem Web Guide dekonstruiert, seine doppelten Auswirkungen auf Verlage analysiert und ein möglicherweise neues Playbook für die Ära der SEO- oder Generativmotorenoptimierung (GEO) verfeinert, wenn Sie möchten.

Ich persönlich sehe Web Guide nicht nur als eine andere Funktion. Ich sehe es als einen Einblick in die Zukunft, wie Wissen entdeckt und konsumiert werden soll.

Wie Googles Web Guide funktioniert: Die Technologie hinter der hyperpersonalisierten SERP

An seiner Oberfläche ist Google Web Guide eine visuelle Neugestaltung der Suchergebnisseite. Es ersetzt die traditionelle lineare Liste von „10 blauen Links“ durch ein strukturiertes Mosaik des thematischen Inhalts.

Für eine explorative Suche wie [how to solo travel in Japan]Ein Benutzer sieht möglicherweise verschiedene, erweiterbare Cluster für „umfassende Leitfäden“, „persönliche Erfahrungen“ und „Sicherheitsempfehlungen“.

Auf diese Weise können Benutzer sofort in die Facette ihrer für sie relevanten Abfragen einbohren.

Aber die wahre Revolution findet hinter den Kulissen statt. Diese Kuration wird durch eine benutzerdefinierte Version des Gemini-Modells von Google angetrieben, aber der Schlüssel zu ihrer Effektivität ist eine Technik, die als „Abfrage-Fan-Out“ bekannt ist.

Wenn ein Benutzer eine Abfrage eingibt, sucht die KI nicht nur nach genau dem Ausdruck. Stattdessen dekonstruiert es die wahrscheinliche Absicht des Benutzers in eine Reihe impliziter, spezifischeren Untergräbchen, um sie parallel nach ihnen zu suchen.

Für die Abfrage „Solo Travel in Japan“ könnte der Fan-Out interne Suche nach „Japan Travel Safety for Solo Women“, „Best Blogs for Japan Travel“ und „Nutzung des Japan Rail Pass“ erzeugen.

Durch das Cast dieses breiteren Netzes sammelt die KI eine reichhaltigere und vielfältigere Reihe von Ergebnissen. Anschließend analysiert und organisiert diese Ergebnisse in die thematischen Cluster, die dem Benutzer präsentiert werden. Dies ist der Motor der Hyperpersonalisierung.

Die Seiche ist keine Liste mit einer Größe mehr. Es handelt sich um ein dynamisch generiertes, personalisiertes Leitfaden, das so erstellt wurde, dass sie den vielfältigen, oft nicht stationären Absichten der Abfrage eines bestimmten Benutzers entsprechen. (Hier ist die frühe Analyse, die ich durch Analyse des Netzwerkverkehrs – HAR -Datei – hinter einer Anfrage durchgeführt habe.)

Um sich zu visualisieren, wie dies in semantischen Worten funktioniert, betrachten wir die Abfrage „Dinge, die man über das Laufen am Strand lief“, das die KI in die folgenden Facetten bricht:

Screenshot von der Suche nach [things to know about running on the beach]Google, August 2025

Bild vom Autor, August 2025

Die Webguide -Benutzeroberfläche besteht aus mehreren Elementen, die eine umfassende und personalisierte Erfahrung bieten sollen:

• Hauptthema: Das zentrale Thema oder die Abfrage, die der Benutzer eingegeben hat.
• Zweige: Die Hauptkategorien der Informationen, die als Antwort auf die Abfrage des Benutzers erzeugt wurden. Diese Zweige stammen aus verschiedenen Online-Quellen, um einen umfassenden Überblick zu bieten.
• Standorte: Die spezifischen Websites, aus denen die Informationen gesammelt werden. Jede Information in den Zweigen wird ihrer ursprünglichen Quelle zugeschrieben, einschließlich des Entitätsnamens und einer direkten URL.

Lassen Sie uns das Webhandbuch im Kontext der anderen AI -Initiativen von Google überprüfen.

Die einzigartige Rolle von Web Guide ist die eines KI-angetriebenen Kurators oder Bibliothekars.

Es fügt eine Schicht der KI-Organisation hinzu und bewahrt gleichzeitig die Erfahrung des grundlegenden Link-Clicking-Erlebnisses und macht es zu einer strategisch unterschiedlichen und potenziell weniger umstrittenen Implementierung von KI bei der Suche.

Das Publisher’s Croundrum: Bedrohung oder Chance?

Das zentrale Anliegen der KI-gesteuerten Suchfunktion ist das Potenzial für einen starken Verlust des organischen Verkehrs, das wirtschaftliche Lebenselixier der meisten Inhaltsschöpfer. Diese Angst ist nicht spekulativ.

Der CEO von Cloudflare hat diese Schritte öffentlich als einen weiteren Schritt in “Breaking Publishers ‘Business Models” kritisiert, ein Gefühl, das die gesamte Landschaft in der digitalen Inhalt widerspiegelt.

Diese Angst wird durch die gut dokumentierten Auswirkungen der Geschwisterfunktion von Web Guide, AI-Übersichten, kontextualisiert.

Eine kritische Studie des Pew Research Center ergab, dass das Vorhandensein einer KI-Zusammenfassung oben in einem SERP die Wahrscheinlichkeit, dass ein Benutzer auf einen organischen Link klickt, dramatisch reduziert, einen relativen Rückgang der Klickrate in seiner Analyse von fast 50%.

Google hat eine kräftige Verteidigung montiert und behauptet, sie habe „keinen signifikanten Rückgang des aggregierten Webverkehrs“ beobachtet und die Klicks, die auf Seiten mit KI -Übersichten stammen, sind von „höherer Qualität“.

Inmitten dessen präsentiert Web Guide ein differenzierteres Bild. Es gibt ein glaubwürdiges Argument, dass es durch die Erhaltung des Link-Click-Paradigmas eine stärker-freundlichere Anwendung von KI sein könnte.

Die „Abfrageberichtstechnik“ könnte qualitativ hochwertigen, spezialisierten Inhaltens zugute kommen, die sich gegen breite Keywords gekämpft haben.

In dieser optimistischen Ansicht fungiert Web Guide als hilfsberechtigter Bibliothekar und führt die Benutzer in der Bibliothek zum richtigen Regal, anstatt sie nur eine Zusammenfassung an der Rezeption zu lesen.

Selbst dieser „link-freundlichere“ Ansatz ist jedoch eine immense redaktionelle Kontrolle auf einen undurchsichtigen Algorithmus, wodurch die endgültigen Auswirkungen auf den Nettoverkehr gelinde gesagt ungewiss sind.

Das neue Playbook: Erstellen des „Abfragebus-Fan-Out“

Das traditionelle Ziel, das Ranking Nr. 1 für ein bestimmtes Schlüsselwort zu sichern, wird schnell zu einem veralteten und unzureichenden Ziel.

In dieser neuen Landschaft wird die Sichtbarkeit durch kontextbezogene Relevanz und Präsenz innerhalb von AI-generierten Clustern definiert. Dies erfordert eine neue strategische Disziplin: generative Motoroptimierung (GEO).

GEO erweitert den Fokus von der Optimierung für Crawler bis hin zur Optimierung für die Entdeckbarkeit in KI-gesteuerten Ökosystemen.

Der Schlüssel zum Erfolg in diesem neuen Paradigma liegt in der Verständnis und dem Einrichten des Mechanismus „Abfrage-Fan“.

Säule 1: Erstellen Sie für den „Abfragebüro-Out“ mit topischer Autorität

Die effektivste Strategie ist es, Inhalte präventiv zu erstellen, die direkt den wahrscheinlich „Fan-Out“ -Anfragen der KI abbilden.

Dies bedeutet, dass Sie Ihre Fachgebiete in Kernthemen und Unterthemen der Bestandteile der Bestandteile der Konstituierenden und dann umfassende Inhaltscluster aufbauen, die jede Facette eines Faches abdecken.

Dies beinhaltet die Erstellung einer zentralen „Säulen“ -Seite für ein breites Thema, das dann mit einer „Konstellation“ hochdetaillierter, dedizierter Artikel verknüpft wird, die jeden denkbaren Untertopen abdecken.

Um „Dinge über das Laufen am Strand zu wissen“ (das Beispiel oben), sollte ein Verlag einen zentralen Leitfaden erstellen, der zu individuellen, ausführlichen Artikeln wie „die Vorteile und Risiken des Laufens auf nassem und trockenem Sand“ ist, „Welche Schuhe (falls vorhanden) eignen sich am besten für Strandläufe?

Durch das Erstellen und intelligent intelligente Verknüpfung dieser Inhaltskonstellation signalisiert ein Verlag der KI, dass ihre Domäne eine umfassende Autorität zum gesamten Thema besitzt.

Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit dramatisch, dass die KI, die seine Abfragen „Fans“ „fans“, mehrere qualitativ hochwertige Ergebnisse aus dieser einzelnen Domäne finden, was es zu einem Hauptkandidaten macht, der in mehreren der kuratierten Cluster von Web Guide vorgestellt wird.

Diese Strategie muss auf den etablierten EAT-Prinzipien (Erfahrung, Fachwissen, Autoritativität und Vertrauenswürdigkeit) aufbauen, die in einem KI-gesteuerten Umfeld verstärkt werden.

Säule 2: Master Technical & Semantic SEO für ein KI -Publikum

Während Google angibt, dass es keine neuen technischen Anforderungen für KI -Funktionen gibt, erhöht die Verlagerung zur KI -Kuration die Bedeutung bestehender Best Practices.

• Strukturierte Daten (Schema -Markup): Dies ist jetzt kritischer als je zuvor. Strukturierte Daten wirken als direkte Kommunikationslinie zu KI -Modellen und definieren explizit die Entitäten, Eigenschaften und Beziehungen in Ihrem Inhalt. Es macht den Inhalt „KI-lesbar“ und hilft dem System dabei, den Kontext mit größerer Präzision zu verstehen. Dies könnte den Unterschied zwischen korrekt als „Anleitungen“ und einem „persönlichen Erfahrungsblog“ und damit in den entsprechenden Cluster bedeuten.
• Grundlage für die Gesundheit der Grundlage: Das KI -Modell muss eine Seite genauso sehen wie ein Benutzer. Eine gut organisierte Site-Architektur mit sauberen URL-Strukturen, die ähnliche Themen in Verzeichnisse gruppieren, bietet der KI starke Signale über die aktuelle Struktur Ihrer Website. Crawbability, eine gute Seitenerfahrung und mobile Benutzerfreundlichkeit sind wesentliche Voraussetzungen für den effektiven Wettbewerb.
• Schreiben Sie mit Blick auf Semiotika: Wie Gianluca Fiorelli sagen würde, konzentrieren Sie sich auf die Signale hinter der Nachricht. KI -Systeme verlassen sich nun auf hybrides Knacken; Sie unterteilen den Inhalt in bedeutungsreiche Segmente, die Text, Struktur, Visuals und Metadaten kombinieren. Je klarer Ihre semiotischen Signale (Überschriften, Entitäten, strukturierte Daten, Bilder und Beziehungen), desto leichter ist es für KI, den Zweck und den Kontext Ihres Inhalts zu interpretieren. In dieser Suchumgebung von Ai-Gated sind Bedeutung und Kontext zu Ihren neuen Schlüsselwörtern geworden.

Die unsichtbaren Risiken: Tendenz in der Black Box

Eine bedeutende Kritik an KI-gesteuerten Systemen wie Web Guide liegt in ihrer inhärenten Deckkraft. Diese „schwarzen Boxen“ stellen eine gewaltige Herausforderung für Rechenschaftspflicht und Fairness dar.

Die Kriterien, nach denen das Gemini -Modell entscheidet, welche Kategorien generieren und welche Seiten einbezogen werden sollen, sind nicht öffentlich und werfen tiefgreifende Fragen zum Eigenkapital des Kurationsprozesses auf.

Es besteht ein erhebliches Risiko, dass die KI nicht nur die bestehenden gesellschaftlichen und Markenverzerrungen widerspiegelt, sondern auch verstärkt. Ein überzeugendes Beispiel besteht darin, komplexe Probleme zu überprüfen, um die Fairness des Webhandbuchs zu testen.

Screenshot von der Suche nach [Are women more likely to be prescribed antidepressants for physical symptoms?]Google, August 2025

Medizinische diagnostische Abfragen sind komplex und können leicht Verzerrungen aufdecken.

Screenshot von der Suche nach [Will AI eliminate most white-collar jobs?]Google, Juli 2025

Noch einmal wird UGC verwendet und bringt möglicherweise nicht immer die richtige Nuance zwischen Schicksalserzählungen und übermäßig optimistischen Positionen.

Da die Funktion auf denselben Kernsystemen der herkömmlichen Suche basiert, ist es sehr wahrscheinlich, dass vorhandene Vorurteile aufrechterhalten werden.

Schlussfolgerung: Das Alter der s s Emantic Ai-kuratiertes Web

Der Webhandbuch von Google ist kein temporäres UI -Update. Es ist eine Manifestation einer tieferen, irreversiblen Transformation in der Informationsentdeckung.

Es stellt den Versuch von Google dar, die Passage zwischen der alten Welt des offenen, linkbasierten Webs und der neuen Welt der generativen, Antwort-basierten KI zu steuern.

Der Mechanismus „Abfrage-Fan“ ist der Schlüssel zum Verständnis seiner Auswirkungen und der neuen strategischen Ausrichtung. Für alle Stakeholder ist die Anpassung nicht optional.

Die Strategien, die in der Vergangenheit Erfolg haben, reichen nicht mehr aus. Die zentralen Imperative sind klar: Begründen Sie die aktuelle Autorität als direkte Antwort auf die Mechanik der KI, beherrschen Sie die Prinzipien der semantischen SEO und priorisieren die Diversifizierung von Verkehrsquellen. Die Ära der 10 blauen Links ist vorbei.

Die Ära der KI-kuratierten „Stücke“ hat begonnen, und der Erfolg wird denjenigen gehören, die ein tiefes, semantisches Repository von Fachwissen aufbauen, das KI zuverlässig verstehen, vertrauen und oberflächen können.

Weitere Ressourcen:

• Die KI -Suchreisen von Google verändern SEO mit Cindy Krum um
• Hören Sie auf, nachrüsten. Beginnen Sie mit der Inbetriebnahme: Die neue Rolle der SEO im Zeitalter der KI
• SEO im Zeitalter der KI

Ausgewähltes Bild: Nicoelnino/Shutterstock