Vertrauen lebt immer noch in blauen Links

Ich war sehr nervös, diese Studie zu veröffentlichen. Betrachten Sie es als AIO Usability Study 1.5 mit neuen Erkenntnissen. Sie möchten auch auf unserer ersten AI -Modus -Usability -Studie auf dem Laufenden bleiben! Es kommt in ein paar Wochen (achten Sie darauf, dass Sie es nicht vermissen).

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Seit März haben alle die gleiche Frage gestellt: “Töten KI -Übersichten unsere Conversions?”

Unsere Usability -Studie von 2025 gibt eine klarere Antwort als die heißen Anforderungen, die Sie auf LinkedIn und X (Twitter) sehen werden.

Im Mai 2025 veröffentlichte ich bedeutende Ergebnisse aus der ersten umfassenden UX -Studie von AI -Übersichten (AIOs). Heute präsentiere ich Ihnen neue Erkenntnisse aus dieser Studie, die auf einem hochmodernen Lappensystem basiert, das über 100.000 Transkriptionswörter analysierte.

Die wichtigste und herausragendste Erkenntnis dieser Studie: Menschen verwenden KI-Übersichten, um sich orientieren und Zeit sparen.

Für jede Suche, die eine Transaktion oder eine Entscheidungsfindung mit hoher Einsätze beinhaltet, validieren Suchende außerhalb von Google, normalerweise mit vertrauenswürdigen Marken oder Autoritätsdomänen.

Netz-Netz: AIO ist eine Vorschichtschicht. Blaue Links immer noch in der Nähe. Bevor wir eintauchen, müssen Sie diese Erkenntnisse von Garrett French, CEO von Xofu, hören, der diese Studie finanziert hat:

„Was mich aus dieser neuesten Arbeit von Kevin am meisten beleuchtet hat: Wir haben jetzt direkten Einblicke in ein„ Ankermuster “des AIO -Verhaltens.

In dieser Usability -Studie haben wir festgestellt, dass Benutzer misstrauen gegenüber KI -Übersichten selten direkt sprechen – stattdessen zögern, verfeinern oder klicken.

Daher ist das Zögern selbst das lauteste Signal für uns.

Wir sehen dasselbe in komplexen, übergangsbedingten Kaufverkäufen (B2B und B2C): Beschaffungsstände ohne Klarheit des Lebenszyklus, Ingenieurstall ohne Spezifikationen, es bleibt ohne Validierung.

Dies sind keine Beschwerden. Sie sind ungelöste, unbeantwortete und sogar unbekannte Fragen, die sich nie in KW -Nachfrage gezeigt haben.

Als Content -Vermarkter haben wir uns nie systematisch verantwortlich gemacht, um sie zu beantworten.

Kundendienstprotokolle – als Beispiel für eine Oberfläche zum Entdecken von Reibung – zeigen Sie die gleichen Zögern in nachvollziehbarer Form durch wiederholte Chats, Eskalationen, Bereitstellungsblöcke usw.

Kundendienstprotokolle sind eine Oberfläche. AIOs sind ein anderer.

Aber die wahre Quelle der Wahrheit ist immer eine kontextbezogene Publikumsreibung.

Die Beantwortung dieser „Reibungs-induzierenden, nicht gestellten latenten Fragen geben uns die Möglichkeit, diese Signale und Entwerfen von Inhalten zu lesen, die Entscheidungen wirklich vorantreiben.

Was die Studie tatsächlich gefunden hat:

• Bio -Ergebnisse sind das vertrauenswürdigste und beständigste Ziel für die Aufgaben.
• Gesponserte Ergebnisse werden bemerkt, aber aufgrund von geringen Vertrauen aktiv übersprungen.
• In-Serp-Antworten wurden rund 85% der unkomplizierten sachlichen Fragen schnell behoben.
• Benutzer verwenden AIO häufig als Vorschau oder Verknüpfung und klicken Sie dann aus, um zu beenden oder zu validieren (auf Markenseiten, YouTube, Gutscheinportalen und dergleichen).
• Shopping -Karussells unterstützen die Entdeckung mehr als Schließung. Erwarten Sie Klicks für Neubewertung.
• Vertrauenspaltungen von Stakes: Suchreisen mit niedrigen Einsätzen enden oft im AIO, während Finanzen oder Gesundheit Menschen zu bekannten Behörden wie Paypal, NIH oder Mayo Clinic drängen.
• Alter und Geräte sind Materie. Jüngere Benutzer, insbesondere bei Smartphones, akzeptieren AIOS schneller. Ältere Kohorten bevorzugen blaue Links und Autoritätsdomänen.
• Wenn die AIO falsch ist oder sich generisch anfühlt, sind die Leute gegen die Kaution. Wir haben 12 einzigartige “AIO is irreführend/falsch” -Flags in Kontexten mit höheren Einsätzen angemeldet.

(Interessiert daran, tiefer in die ersten Ergebnisse dieser Studie einzutauchen oder eine Auffrischung zu benötigen? Lesen Sie die erste vollständige Iteration der UX -Studie von AIOS.)

Warum ist dies für das Endergebnis wichtig

In meiner früheren Analyse argumentierte ich, dass die Top-of-Funnel-Sichtbarkeit mehr nachgelagerte Auswirkungen hatte als unsere Marketinganalytik, die jemals zugeschrieben wurde. Ich habe auch argumentiert, dass die Nachfrage nicht nur verschwindet, weil Klicks schrumpfen.

Die Verhaltensmuster dieser Studie unterstützen das: AIO erfüllt die schnelle Lookup -Absicht, aber die Kaufabsichte leitet immer noch durch externe Validierung und Markenvertrauen – auch bekannt als Klicks. Teilnehmer an dieser Studie teilten sich laut Gedanken, wie:

• “Es gibt die KI -Ergebnisse, aber ich würde lieber direkt auf die eigene Website von PayPal gehen.”
• “Die Mayo -Klinik ganz oben in den Ergebnissen, hier würde ich gehen. Ich vertraue Mayo Clinic mehr als eine KI -Zusammenfassung.”

Und das bewahrt nachgelagerte Conversions (wenn Sie an den richtigen Stellen auftauchen und Autorität verdient haben).

Bildnachweis: Kevin Indig

Tiefere Erkenntnisse: sekundäre Erkenntnisse, die Sie sehen müssen

Kürzlich habe ich mit Eric Van Buskirk (dem Forschungsdirektor der Studie) und seinem Team bei ClickStream Solutions zusammengearbeitet, um eine tiefere Analyse der Ergebnisse Mai 2025 durchzuführen.

Mit einem fortschrittlichen RAG-gesteuerten KI-System haben wir alle 91.559 (!) Wörter der Transkripte aus aufgezeichneten Benutzersitzungen über 275 Task-Instanzen analysiert.

Dies ist wichtig zu verstehen: Wir konnten neue Erkenntnisse aus dieser Studie finden, da Eric modernste Technologie aufgebaut hat.

Unser neues RAG -System analysiert strukturierte Felder wie SERP -Funktionen, AIO -Zufriedenheit oder Benutzerreaktionen aus Transkriptionen und Anmerkungen. Es erstellt eine Abrufebene und verwendet Chatgpt-5 für die semantische Suche.

Das Ergebnis ist schneller, strenger und transparentere Forschung. Jede Behauptung kann auf Datenreihen und Transkriptionszitate zurückgeführt werden, Muster werden im gesamten Datensatz überprüft, und visuelle Beweise sind eine Abfrage entfernt.

(Zusammenfassend in der einfachen Sprache: Erics maßgeschneidertes fortschrittliches, raggetriebenes KI-System ist wild cool und äußerst effektiv.)

Praktische Vorteile:

• Auditable Erkenntnisse: Schlussfolgerungen kehren zu genauen Datenscheiben zurück.
• Geschwindigkeit: Testen Sie eine Hypothese in Minuten, anstatt Sitzungen erneut zu lesen.
• Skala: Triangulierte Transkripte, codierte Felder und Ergebnisse bei allen Teilnehmern.
• Fit für die KI -Ära: saubere Struktur und vertrauenswürdige Signale spiegeln wider, wie Abrufsysteme Quellen auswählen, die mit unserer breiteren Haltung zu Sichtbarkeit und Vertrauen übereinstimmen.

Folgendes fanden wir:

1. Die Daten verifizierten vier verschiedene AIO -Absichten.
2. Key SERP -Funktionen haben mehr Engagement als andere.
3. Kernmarken formen das Vertrauen in AIOS.

Über das neue Lappensystem

Wir haben die Analyse auf einem Abrufsystem umgebaut, sodass die Antworten aus den Studiendaten stammen, nicht aus Modellraten. Das Rückgrat lebt auf strukturierten Feldern mit vollständigen Transkripten und Anmerkungen, indiziert in einer leichten Datenbank und kombiniert mit Bucketed Data für Kohortenfilterung und Querversorgungen.

Kernkomponenten:

• Datensatzaufnahme und Reinigung.
• Abrufenschicht basierend auf hybriden Schlüsselwort semantische Suche.
• Automatisch codiertes Gefühl, Rede in konsequente, abfragbare Signale zu verwandeln.
• Validierungsschleife zur Minimierung der Halluzination.

Das Ergebnis ist schneller, strenger und transparentere Forschung. Jede Behauptung kann auf Zeilen und Zitate zurückgeführt werden, Muster werden über den vollständigen Datensatz überprüft, und visuelle Beweise sind eine Abfrage entfernt.

Praktische Vorteile:

• Karten Sie die Schlussfolgerungen zurück in genaue Datenscheiben.
• Testen Sie eine Hypothese in Minuten.
• Triangulierte Transkripte, codierte Felder und Ergebnisse aller Teilnehmer.
• Saubere Struktur und vertrauenswürdige Signale.

Welche AIO -Absichtsmuster wurden durch die Daten verifiziert

Eine der größten sekundären Erkenntnisse aus der AIO -Usability -Studie ist, dass die AIO -Absichten nicht nur „Darmgefühle“ nicht mehr – sie statistisch validiert und aus messbarem Verhalten gebaut sind.

Bevor einige von Ihnen die Augen rollen und ärgerlich erklären: “Hier ist ein weiteres neu erstellte SEO/Marketing -Schlagwort”, waren die Muster, die wir in den Daten entdeckt haben Personas suchenund sie waren nicht genau Suchabsichtenentweder.

Daher verwenden wir den Ausdruck “AIO -Absichtsmuster”, um diese Konzepte voneinander zu unterscheiden.

So definiere ich AIO -Absichtsmuster: AIO -Absichtsmuster repräsentieren statistisch validierte Cluster des Benutzerverhaltens – wie Verweil, Scrollen, Verfeinerungen und Gefühl -, die definieren, wie Menschen auf AIOS reagieren. Sie wiederkehrende, messbare Verhaltensweisen, die beschreiben, wie Menschen mit KI -Übersichten interagieren, unabhängig davon, ob sie sie akzeptieren, validieren, vergleichen oder ablehnen.

Und diese Muster sind wiederum nicht genau Suchabsichten oder Abfragen, aber sie sind nicht genau Benutzerprofile entweder.

Stattdessen repräsentieren diese Muster eine Reihe von Verhaltensweisen (die in unseren Daten erschienen) von Benutzern, um AIOS auf unterschiedliche und unterschiedliche Weise zu validieren. Deshalb haben wir die individuellen Verhaltensmuster „Validierungen“ unten genannt.

Durch das Ausführen eines ragebedingten Codierungspasses über 250 Task-Instanzen konnten wir vier verschiedene Verhaltensmuster der Auseinandersetzung mit AIOs quantifizieren:

1. Effizienz-erste Validierungen Diese Belohnung sauberer, extrahierbarer Fakten (Annahme von AIOS).
2. Vertrauensgetriebene Validierungen das nur mit Glaubwürdigkeit umwandelt (AiOS validieren).
3. Vergleichende Validierungen Das benutzt AiOs, verglichen aber mit mehreren Quellen.
4. Skeptische Ablehnungen Das misstrauen AIOS automatisch für Anfragen mit hohen Einsätzen.

Am wichtigsten ist hier, dass dies keine willkürlichen Labels sind.

Statistische Tests zeigten, dass die Unterschiede in der Verweilzeit, der Scrollen und der Verfeinerungen zwischen den vier Gruppen viel zu groß waren, um zufällig zu sein.

Um es klar auszudrücken: Dies sind echte AIO -Verwenden von Verhaltenssegmenten oder AIO -Nutzungsabsichten, für die Sie planen können.

Schauen wir uns jeden an.

1.. Effizienz-erste Validierungen

Dies sind Validierungen, bei denen Benutzer eine Abkürzung suchen möchten. Benutzer tauchen in AIOS ein, um schnelle Fakten zu suchen, für eine Antwort zu überfliegen und weiterzumachen.

Effizienzgetriebene Validierungen leben von inhaltlich, scannelbar und faktenreichen Inhalten. Zu den typischen Abfragen, die direkt im AIO aufgelöst werden, gehören:

• “1 Tasse in ML”
• “Wie man einen Screenshot auf Mac macht”
• “UTC zu CET -Konverter”
• “Was ist Robots.txt”
• “E -Mail -Regex -Beispiel”

Im Folgenden können Sie zwei Beispiele für Taskaktionen „Effizienz-erste Validierung“ aus der Studie überprüfen.

“Okay, also mag ich die Zusammenfassung oben. Und ich würde diese Anweisungen befolgen und nur zu einer Suche zurückkehren, wenn sie nicht funktionierten.”

“Ich musste nur direkt zum KI -Überblick gehen … und ich mochte diese Antwort. Es gab mir die Informationen, die ich brauchte, organisiert und klar.

Unsere Daten zeigen eine durchschnittliche Verweilzeit von gerecht 14 Sekunden Für diese Gruppe insgesamt fast ohne Scrollen oder Verfeinerungen.

Benutzer, die eine Effizienz-erste Absicht für ihre Anfragen haben, haben eine neutrale bis positive Stimmung gegenüber AIOs ohne zu zögernden Flaggen, da AIOS schnell den Effizienz-Inentent-Juckreiz kratzt.

Für dieses Verhaltensmuster die AIO oft Ist Die endgültige Antwort – insbesondere auf Mobilgeräte – und wenn sie klicken, ist es normalerweise die erste klare, extrahierbare Quelle.

👉 Optimierungstipps für diese Validierungsgruppe:

• Komprimieren Sie Schlüsselfakten in knackige TLDRs, FAQs und Schema, damit AIO sie auffließen kann.
• Platzieren Sie Definitionen, Checklisten und Beispielblöcke ganz oben auf Ihrer Seite.
• Verwenden Sie einfache Tabellen und Schrittlisten, die sauber angehoben werden können.
• Stellen Sie sicher, dass Markenerwartungen und wichtige Fakten auf der Seite hoch erscheinen, um die Sichtbarkeit zu erhalten.

2. vertrauensgetriebene Validierungen

Diese Validierungen sind voller Vorsicht. Benutzer mit vertrauensgetriebenen Absichten beschäftigen sich mit AIOS, halten aber selten dort an.

Sie werden die Übersicht überfliegen, zögern und dann zu einer Autoritätsdomäne klicken, um das zu bestätigen, was sie gesehen haben, wie in diesem Beispiel unten:

Der Benutzer teilt das “… Oben gab es mir eine wirklich gute Beschreibung, wie man Geld überträgt.

Typische Abfragen, die dieses Validierungsmuster auslösen, gehören:

• “Paypal -Käuferschutzregeln”
• “Mayo Clinic Strep Symptome”
• “Ist Kreatin sicher langfristig”
• “Timeline für Streifenrückerstattung”
• “GDPR -Einverständniserklärungsanforderungen” Beispiel “

Und unsere Daten aus der Studie überprüft die Benutzer, die mehr scrollen (2,7x im Durchschnitt), länger (~ 57s) wohnen und häufig die Unsicherheit im vertrauensgetriebenen Modus verzeichnen. Was sie wollen, ist Autorität.

Diese Benutzer haben in ihren Suchversuche eine hohe Zögern -Flaggen. Ihr Gefühl ist gemischt – oft neutral, manchmal ängstlich oder frustriert – und ihr Selbstvertrauen ist nur mittel bis niedrig.

Für diese Suchanfragen ist der AIO ein Ausgangspunkt, nicht das Ziel. Sie klicken auf die Mayo Clinic, PayPal, Stripe oder andere vertrauenswürdige Domains, um zu validieren.

👉 Optimierungstipps für diese Validierungsgruppe:

• Verstärken Sie das Trust-Gerüst auf Ihren Landing Pages: Experten-Prüfer, Zitate und Last-Review-Daten.
• Spiegel offizielle Terminologie und Link zu Primärquellen.
• Fügen Sie “Was zu tun” -Boxen hinzufügen, die mit der Behördenanleitung übereinstimmen.
• Bauen Sie starke EEAT -Signale auf, da Glaubwürdigkeit hier der Konversionshebel ist.

3.. Vergleichende Validierungen

Diese Suchabsicht lehnt sich aktiv in die AIO, um klassische vergleichende Abfragen (denken Sie an „Ahrefs gegen SEMrush für Inhaltsteams“), um ihre Suchabsicht zu erfüllen ODER Informationsressourcen zu vergleichen, um Klarheit über das „Beste“ von etwas zu erhalten; Sie erweitern, scrollen, verfeinern und verwenden interaktive Funktionen – aber sie hören hier nicht auf.

Stattdessen erforschen sie mehrere Quellen über die YouTube -Bewertungen, Reddit -Threads und Anbieter -Websites hinweg, bevor sie eine Entscheidung treffen.

Beispielabfragen, die das vergleichende Validierungsverhalten von AIO aufzeigen:

• “Begriff gegen Obsidian für Teams”
• “Beste spiegellose Kamera unter 1000”
• “Wie man einen Fahrradreifen wechselt”
• “Ständige Schreibtisch Vorteile gegenüber Risiken”
• “Programmatische SEO -Beispiele B2B”
• “So installieren Sie einen Nest -Thermostat”

Hier ist ein Beispiel, das eine Suche „Wie man“ verwendet, bei der der Benutzer Quellen für die vergleicht am besten Möglichkeit, die genauesten Informationen zu erhalten:

“Die KI-Übersicht gab mir klare Schritt-für-Schritt-Anweisungen, die zu dem übereinstimmten, was ich erwartet hatte. Aber da es sich um eine physische DIY-Aufgabe handelte, zog ich es immer noch vor, ein Video zur Bestätigung zu sehen.”

Im Durchschnitt leben Suchende, die nach vergleichenden Validierungen im AIO suchen, für 45 SekundenScrollen Sie 4-5 Mal und öffnen Sie oft mehrere Registerkarten.

Ihr AIO -Gefühl ist positiv und ihr Selbstvertrauen ist hoch, aber sie wollen immer noch vergleichen.

Wenn sich dies bekannt anfühlt – wie klassische Transaktions- oder kommerzielle Suchabsichten -, liegt es daran, dass es so ist verwandt.

Wenn Sie seit Zeiten SEO gemacht haben, haben Sie wahrscheinlich einige dieser “gegen” oder “Vergleichsseiten” erstellt. Sie haben wahrscheinlich auch “How to” Inhalte mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen erstellt, z. B. die Installation eines Flachbildfernsehers an Ihrer Wand.

Vor AIOS würden sich Ihre Zielbenutzer dort befinden, wenn Sie bei der Suche gut rangieren würden.

Aber jetzt rahmt der AIO die Landschaft um Ersteund die Entscheidung erfolgt nach dem Abwägen von Vor- und Nachteilen über Informationsquellen hinweg, um die beste Lösung zu finden.

👉 Optimierungstipps für diese Validierungsgruppe:

• Veröffentlichen Sie strukturierte Vergleichsseiten mit Entscheidungstabellen und Anwendungsfallverletzungen.
• Kombinieren Sie jede Seite mit kurzen Demo -Videos, sozialen Beweisen und glaubwürdigen Community -Posts, um Ihre Imbissbuden wiederzugeben.
• Fügen Sie “Wer es ist” und “Wen es nicht für” -Abschnitte einzuschließen, um die Mehrdeutigkeit zu verringern.
• Saatgutinhalte in YouTube und Foren, die AIOS (und Benutzer) abholen können.

4. skeptische Ablehnungen

Suchende mit einer Make-or-Break-Absicht? Sie sind die direkten Aio -skeptischen Ableitungen.

Wenn die Einsätze hoch sind – Gesundheit, Finanzen oder legal… das typische Ymyl (Ihr Geld, Ihr Leben) – vertrauen sie nicht, dass AIO es richtig macht.

Benutzer können die Zusammenfassung kurz scannen, wechseln jedoch schnell zu maßgeblichen Quellen wie Regierungsstandorten, Krankenhäusern oder Finanzinstituten.

Gemeinsame Abfragen, bei denen dieses Ablehnungsmuster angezeigt wird:

• “Metformin -Dosierung für PCOS”
• “Wie man Steuern als Freiberufler in Deutschland einreicht”
• “Kreditkarten -Rückbuchungsrechte EU”
• “Säuglingsfieber, wann zu ER gehen”
• “LLC vs GmbH rechtliche Haftung”

Für diese Suchabsicht ist die Verweilzeit in einem AIO kurz oder nicht vorhanden, und ihr Gefühl verzerrt oft negativ.

Sie zeigen die Entschlossenheit, die KI -Schicht zugunsten der Validierung der direkten Behörde zu umgehen.

👉 Optimierungstipps für diese Validierungsgruppe:

• Priorisieren Sie Zitate und Erwähnungen von hoch vertrauenswürdigen Domänen, damit sich AIOS indirekt auf Sie stützen.
• Richten Sie Ihre Seiten auf die Sprache und Kategorien aus, die von offiziellen Quellen verwendet werden.
• Fügen Sie explizite Haftungsausschlüsse und klare Unterschriften hinzu, um die Autoritätssignale zu stärken.
• Für Ymylthemen, Konzentrieren Sie sich darauf, zitiert zu werden eher als die endgültige Antwort aufgetaucht.

SERP -Funktionen, die das Engagement vorantreiben

Unser Lag-AI-gesteuerter System der Usability-Daten verifiziert, dass nicht alle SERP-Funktionen gleich erzeugt werden.

Wenn wir die Daten auf nur Merkmale mit sinnvollem Engagement reduzieren – was unsere Studie in mindestens 10 Fällen als ≥ 5 Sekunden Verweilzeit definiert hat – standen nur vier SERP -Features -Befunde heraus.

(Ich werde Ihnen einen Moment Zeit geben, um ein paar wilde Vermutungen in Bezug auf die Ergebnisse zu nehmen … und dann werden Sie sehen, ob Sie Recht haben.)

Drumroll bitte. 🥁🥁🥁

(Okay, Moment vorbei. Hier gehen wir.)

1. organische Ergebnisse sind Trotzdem Das Rückgrat

Immer wenn unsere Studienteilnehmer die klassischen blauen Verbindungen mehr als einen vorübergehenden Blick aufwiesen, fanden sie fast immer Erfolg.

Transkripte aus der Studie machen es explizit: Benutzer vertrauen offizielle Websites, Regierungsbereiche und bekannte Autoritätsmarken, wie das Zitat eines Teilnehmers zeigt:

“Die Mayo -Klinik ganz oben in den Ergebnissen, hier würde ich gehen. Ich vertraue Mayo Clinic mehr als eine KI -Zusammenfassung.”

Was ist mit sozialen oder Community-Websites, die in den organischen Blue-Link-Ergebnissen auftauchten?

Reddit und YouTube waren die sozialen oder Community -Plattformen in der SERP, die von Studienteilnehmern am meisten erwähnt wurden.

Reddit hatte 45 einzigartige Erwähnungen in der gesamten Studie. Insgesamt führt ein Reddit -Ergebnis zu organischen Ergebnissen zu einer meist positiven Benutzerstimmung. Einige Benutzer fühlen sich neutral zur Aufnahme von Reddit in die Suche und nur sehr wenige negative Kommentare zu Reddit -Ergebnissen.

YouTube hatte 20 einzigartige Erwähnungen in der gesamten Studie. Das Gefühl zur YouTube -Inklusion in SERP -Ergebnisse war überwältigend positiv (19 von 20 dieser Instanzen hatten eine positive Benutzerstimmung). Zu den Emotionen, die von den Studienteilnehmern rund um YouTube -Ergebnisse gekennzeichnet sind, gehörten glücklich/zufrieden oder neugierig/Erkundung.

In der Studie gab es ein sehr klares Thema, das erschien, als soziale oder Community -Websites in organischen Ergebnissen auftauchten:

• Reddit wurde angerufen, als die Teilnehmer die Perspektive der Community wollten, normalerweise im Vergleich auf Aufgaben. Das Vertrauen war hoch, weil Reddit die Nuance validierte, aber AIO Trust war schwach (Benutzer umging stattdessen AIOS auf Reddit).
• YouTube wurde als verwendet visueller Validatorbesonders in Produkt- oder technische Vergleichsaufgaben. Benutzer ausgedrückt positive Gefühle und hohe Zufriedenheitselbst wenn explizite Vertrauen nicht verbalisiert war. Sie behandelten YouTube als einen natürlichen Schritt nach den Ergebnissen der AIOS/Organic SERP.

2. Gesponserte Ergebnisse registrieren sich kaum

Die Leute sahen sie, haben aber selten auf sie gearbeitet. “Ich mag es nicht, auf gesponserte Websites zu gehen” war ein allgemeiner Refrain.

Hohe Sichtbarkeit, aber geringes Vertrauen.

3. Einkaufskarossel helfen, die Entdeckung zu unterstützen, aber nicht die Schließung.

Die Teilnehmer klickten in Einkaufskarusselle für Produktideen, sprangen jedoch oft zurück, um sich mit externen Websites zu überdenken.

Das Karussell arbeitet als Katalog – nicht näher.

V.

Bei unkomplizierten sachlichen Nachschlägen hatten Snippets eine Erfolgsrate von ~ 85%.

Sie waren effizient und endgültig für faktenbasierte Abfragen wie [example] Und [example].

⚠️ Wichtiger Hinweis: Obwohl Google vorgestellte Snippets durch AIOS ersetzt, ist klar, dass diese Methode zum Empfangen von Informationen innerhalb des SERP ein hohes Engagement hat. Während die SERP -Funktion möglicherweise im Vorgang des Einsatzes vorliegt, zeigen die Daten, wie Benutzer sich mit Snippets beschäftigen. Das Mitnehmen hier ist, dass wenn Sie oft für Snippets auftraten, wenn Sie oft für Snippets erschienen sind Und Sie erscheinen jetzt oft für AIO -Zitate, halten Sie die gute Arbeit, um dort weiterhin Sichtbarkeit zu verdienen, da es immer noch wichtig ist.

SERP Features X AIO -Absichtsmuster

Wenn Sie die Absichtsmusterschichten mit verschiedenen Persona -Gruppen berücksichtigen, macht das Suchverhalten schärfer:

• Jüngere Benutzer auf Mobilgeräten lehnten sich stark auf AIO und Snippets und hielten oft dort an, wenn die Einsätze niedrig waren. → Das ist das Kennzeichen für Effizienz-erste Validierungen (schnelle Fakten-Lookups) und vergleichende Validierungen (Scrollen, Verfeinerung und Behandlung von AIO als Hauptlinse).
• Ältere Benutzer haben KI -Elemente konsequent zugunsten der Ergebnisse der organischen Autorität umgangen. → Dies ist ein klassisches Verhalten für vertrauensgetriebene Validierungen, wenn Benutzer an Marken wie PayPal oder die Mayo-Klinik und skeptische Ablehnungen klicken, wenn Benutzer AIO insgesamt für Aufgaben mit hoher Einsätze misstrauen.
• Transaktionsanfragen – Geld, Gesundheit, Buchung – drängten die Menschen fast immer zu vertrauenswürdigen Marken, unabhängig davon, was AIO oder Anzeigen aufgetaucht sind. → Dies verbindet sich direkt mit vertrauensgetriebenen Validierungen (Benutzer, die eine Autoritätsverstärkung benötigen, um ihre Suchabsicht zu erfüllen) und skeptische Ablehnungen (Benutzer, die AIO in Ymylkontexten ablehnen, weil AIOs die Absicht hinter dem Verhalten nicht erfüllen).

Was dies zeigt, ist, dass für SEOs die Priorität nicht darum geht, jede Funktion zu verfolgen und „sie alle zu gewinnen“.

Nehmen Sie dies als Beispiel:

“Die KI -Übersicht tauchte nicht auf, also habe ich die Suchergebnisse verwendet. Dies waren größtenteils seltsame Websites, aber CNBC sah vertrauenswürdig aus. Sie hatten einen Vergleich verschiedener Plattformen wie Cardcash und GCX, also habe ich mich mit CNBC zusammengetan, weil sie eine vertrauenswürdige Quelle sind.”

Ihre Aufgabe ist es, (wie immer) (wie immer) zu übereinstimmen:

• Verdienen extrahierbare Präsenz in AIOs für schnelle Fakten,
• Verstärken Sie das Vertrauensgerüst auf autoritätsgetriebenen organischen Seiten, und
• Behandeln Sie Einkäufe und gesponserte Slots als Sichtbarkeit und Bewusstsein eher als Conversion -Hebel.

Welche Marken haben das Vertrauen in AIOS geprägt

AIOs stehen nicht alleine; Sie leihen sich Glaubwürdigkeit von den Marken aus, die sie tauchen – ob es Ihnen gefällt oder nicht.

(Google scheint sich wirklich selbst zu Kannibalisierung, während wir uns auch alle verschlingen.)

Wenn die Teilnehmer eine KI -Antwort validierten oder ablehnten, hing sie häufig davon ab, ob eine vertraute oder maßgebliche Marke erwähnt wurde.

Unsere Lumpen-Coded-Studiendaten tauchten klare Gewinner auf:

• Institutionelle Behörden wie Paypal, NIH und Regierungsstandorte haben das Vertrauen konsequent geprägt, auch ohne Klicks.
• E -Commerce- und Einzelhandelsgiganten (Amazon, Walmart, Groupon) hatten positive Assoziationen von der Vertrautheit der Marken.
• Finanz- und Steuervorbereitungsdienste (H & R Block, Jackson Hewitt, CPA -Erwähnungen) wurden vertrauenswürdige Anker bei Transaktionssuchungen.
• Autovermietung Marken (Budget, Avis, Dollar, Kajak, Zipcar, Turo) dominierten die Reisebezogene Aufgaben.
• Aufstrebende Plattformen (Raise, Cardcash, GameFlip, Kade Pay) erlangten vor allem, weil ein AIO sie aufgetaucht ist, nicht aufgrund des vorherigen Bewusstseins.

👉 Warum es wichtig ist: Brand Trust ist der Kleber zwischen AIO -Exposition und Benutzeraktion.

Hier ist eine kurze Umschreibung der Erkundung dieses Benutzers: Wir suchen nach Orten, um Geschenkkarten für sofortige Zahlung zu verkaufen. Plattformen wie Raise, Geschenkkarte Oma oder Cardcash tauchen auf. Auf Cardcash habe ich eine 10-Dollar-7-Dollar-Karte probiert, und das Angebot betrug 8,30 US-Dollar. Also “besteuern” Sie für den Verkauf. Das ist gut zu wissen – aber es zeigt, dass Sie Geschenkkarten für Bargeld verkaufen können, und Cardcash ist eine Option.

In diesem Fall tauchte die AIO Cardcash auf. Der Benutzer wusste vor dieser Suche nichts davon. Sie untersuchten es ausführlich, aber vertrauens Reibung („sie besteuern dich“), ob sie es tatsächlich verwenden würden.

Für SEOs bedeutet dies drei Spiele, die zusammen laufen:

1. Win -Erwähnungen in AIOs, indem Sie sicherstellen, dass Ihr Inhalt strukturiert, scannelbar und extrahierbar ist.
2. Stärken Sie die Autorität außerhalb des Standorts. Wenn Benutzer die AIO validieren (oder ablehnen), landen sie mit Zuversicht auf Ihre Seiten.
3. Erstellen Sie die topische Autorität in Ihrer Nische durch umfassende personenbasierte Themenberichterstattung und wertvolle Informationen, die über Ihre Themen verfügen. (Dies kann ein starker Einstiegspunkt oder eine Gelegenheit für Teams sein, die gegen größere Marken antreten.)

Was bedeutet das alles für Ihre eigenen taktischen Optimierungen?

Aber hier ist die wichtigste Sache, die heute aus dieser Analyse weggenommen werden kann:

Vor diesem Hintergrund können Sie jetzt zu Ihren Stakeholdern gehen und sie anleiten, um sich all Ihre Aufforderungen, Abfragen und Themen mit frischen Augen anzusehen.

Sie müssen bestimmen:

• Welches der Zielabfragen/Themen sind schnelle Antworten?
• Welches der Zielabfragen/-Themen sind Fälle, in denen Menschen mehr Vertrauen und Sicherheit benötigen?
• Wann erwarten Ihre idealen Benutzer, mehr zu erforschen, basierend auf den Zielabfragen/Themen?

Dies hilft Ihnen dabei, die Erwartungen entsprechend festzulegen und den Erfolg im Laufe der Zeit zu messen.

Ausgewähltes Bild: Paulo Bobbita/Suchmaschinenjournal