Google’s Stellungnahme und Kritik an Pew Research
Google hat auf eine Studie des Pew Research Centers reagiert, die behauptet, dass AI-Overviews die Web-Traffic-Zahlen zu Publishern reduzieren. Google argumentiert, dass sowohl die Nutzung von AI in der Suche zunehme, als auch die Sichtbarkeit für Content-Creator steige.
Menschen gravitierten immer mehr zu KI-gesteuerten Erfahrungen, was neue Möglichkeiten für Verbindungen mit Webseiten eröffne. Die Studie von Pew verwende jedoch fehlerhafte Methoden und repräsentiere nicht den tatsächlichen Suchverkehr.
Ungenügende Stichprobengröße
Ein gewichtiger Kritikpunkt ist die geringe Stichprobengröße von Pew. Für eine Analyse von Googles monatlich fast 500 Milliarden Suchanfragen wurden nur 66.000 Queries untersucht, was einem Bruchteil von 0,0000134% der Suchanfragen entspricht. Laut Experten wie Duane Forrester sei dies problematisch und wenig aussagekräftig.
„Die Anzahl der analysierten Queries ist so minimal, dass sie keine realistischen Erkenntnisse liefern kann,“ betonte Forrester.
Zuverlässigkeit der Pew-Statistiken
Pew gibt selbst an, dass die Zuverlässigkeit der Ergebnisse je nach Altersgruppe stark variiert. Die Abweichungsrate reicht von ±7,9% bis ±13,7%, wodurch die Statistiken in allen Altersgruppen als statistisch unzuverlässig eingestuft werden. Dies macht die Ergebnisse allenfalls zu groben Schätzungen.
Monatsbezogene Vergleichsprobleme
Die Studienmethodik verglich Query-Daten von März mit Ergebnissen aus einer einzelnen April-Woche – ein methodischer Fehler. Google passt AI-Overviews dynamisch an, sodass sich deren Inhalt und Frequenz monatlich ändern können. Dies beeinflusst sowohl standardisierte Suchen als auch AI-Überblicke erheblich.
Probleme durch dynamische Suchresultate
Googles AI-basierte Suchergebnisse sind dynamisch, was auch bedeutet, dass sie zwischen verschiedenen Browsern oder sogar bei wiederholten Suchanfragen des gleichen Nutzers variieren können. Diese Dynamik macht es schwierig, verlässliche Vergleiche anhand eines festen Datenpunkts zu ziehen.
Beispielhafte Dynamik der Suchresultate
Zum Beispiel zeigten zwei Browser unterschiedlichste AI-Ergebnisse für die gleiche Query “What is RLHF training in OpenAI”. Die Links und die eingebetteten Inhalte im AI-Summary unterschieden sich deutlich.
Fazit: Dynamische Inhalte als neue SEO-Herausforderung
Die dynamischen Suchergebnisse könnten erklären, warum Publisher inkonsistente Traffic-Muster wahrnehmen. Während diese Variabilität größere Chancen für diverse Webseiten schafft, erschwert sie auch die Optimierung. Sollten SEOs und Publisher vorsichtig sein mit dem, was sie sich wünschen?
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