Mit KI die Website-Suche optimieren

Das interne Marketing-Team, betreuende Agenturen und UX-Experten optimieren die Website beinahe täglich. Und doch bleibt am Ende die Erkenntnis: jeder/jede Website-Besuchende hat andere Interessen, kommt mit einem unterschiedlichen Wissensstand und Erwartungshaltung auf die Website. So nehmen sie auch Informationen anders auf, gehen verschiedene Wege auf Websites und benutzen Suchfunktionen unterschiedlich. Gerade letzteres führt häufig zu Herausforderungen. 

So kommen Interessenten meist mit einem konkreten Bedürfnis auf die Unternehmens-Website, scheitern aber daran, die gewünschten Informationen zu finden und brechen ihren Besuch ab. Das stark veränderte Suchverhalten durch den Erfolg von KI-Chatbots wie ChatGPT, Claude oder Gemini verstärkt dieses Problem weiter. 

So formulieren Nutzer*innen ihre Suchanfrage längst in Form von konkreten Fragen oder Aufgaben und erwarten eine Antwort, die ihre individuelle Fragestellung beantwortet. Genau mit dieser Gewohnheit nutzen Website-Besuchende auch Website-Suchen.

Mehr als zwei Drittel der 16- bis 69-Jährigen nutzen laut einer Studie des BR inzwischen regelmäßig KI zur Informationssuche (Quelle: BR-Studie 2025¹). Für 44% der KI-Suche-Nutzenden ist KI die bevorzugte Informationsquelle (Quelle: McKinsey 2025²). Im B2B nutzen bereits 45% der Käufer KI während des Kaufprozesses (Quelle: Gartner 2026 - Mai³) und ein Großteil (67%) bevorzugen einen Kaufprozess ganz ohne Vertrieb (Quelle: Gartner 2026 - März⁴).

Die Schwäche der klassischen Website-Suche hat dabei vor allem technische Ursachen. So sind diese stark von den exakten Suchbegriffen und vorhandenen Metadaten abhängig. Ihnen fehlt zudem ein übergreifendes Verständnis für den Kontext der Anfragen und somit werden teils irrelevante Ergebnisse ausgeliefert. Im schlimmsten Fall liefert die Suche gar keine Ergebnisse, obwohl die gewünschten Informationen auf der Website vorliegen. Und selbst wenn relevante Suchergebnisse ausgespielt werden, so geschieht dies in Form einer unübersichtlichen Ergebnisliste. Dies führt häufig zu Frust und nicht selten zu einem Absprung.

Genau an dieser Stelle kann KI ihre Stärken ausspielen. Sie macht aus der Suchfunktion Ihrer Website einen dialogbasierten Kontaktpunkt zum Kunden. Die KI-Website-Suche ist in der Lage, relevante Inhalte und Produktinformationen sinnvoll zu verknüpfen und dem Nutzer dadurch passende Antworten zu geben. Für die Besucher*innen bedeutet das eine echte Erleichterung. So müssen sie den Aufbau und die Navigation der Website gar nicht erst verstehen. Auch entfällt das mühsame Durchforsten von FAQs oder Produktdetailseiten.

Eine gut funktionierende KI-Suche liefert den Interessenten kurze Zusammenfassungen sowie passende Informationen oder Produkte zu ihren Anfragen Das daraus resultierende Potenzial ist enorm. Angefangen bei einer verbesserten User Experience über eine geringere Absprungrate bis hin zu weniger Supportanfragen im Service-Center und mehr qualitativen Leads. So ist es kein Wunder, dass sich immer mehr Entscheider in Marketing & Digital Experience sich mit KI-gestützten Website-Suchen beschäftigen.

Oft wird die Frage gestellt, ob sich die Investition in eine KI-gestützte Website-Suche lohnt. Hier ist es von Vorteil, einmal genau die eigene Website zu analysieren. Erscheinen in der Suche häufig sehr konkrete und individuelle Fragen? Liegen wichtige Informationen auf mehreren Unterseiten verteilt? Weist Ihre Website eine hohe Abbruchquote auf oder erhalten Ihre Service-Teams regelmäßig Fragen, die die Website bereits beantworten müsste? All dies können Indizien sein, dass eine KI-gestützte Website-Suche die Experience auf Ihrer Website verbessern würde.

Wie aber kann sichergestellt werden, dass die KI-Suchfunktion am Ende auch nützliche Antworten liefert, die zudem mit den Interessen Ihres Unternehmens übereinstimmen? 

Grundvoraussetzung hierfür ist zunächst eine saubere Content- und Produktdatenbank mit eindeutigen Metadaten und Taxonomien. Dafür muss Zugriff auf wesentliche Wissensquellen hergestellt werden. Darüber hinaus können weitere Quellen angebunden werden, wie beispielsweise das Product Information Management System (PIM), ein möglicherweise bestehendes Hilfecenter, ein Shop-System oder andere relevante Systeme. 

Damit am Ende alle Systeme gut miteinander harmonieren, sollten unterschiedliche Abteilungen bereits früh in das Projekt eingebunden werden. So kann die eigene IT-Abteilung bei der Einrichtung der API-Schnittstellen unterstützen, die eigene Marketingabteilung kann wichtige Insights bezüglich Tracking liefern und auch die interne Governance sollte rechtzeitig einbezogen werden. 

Denn schon vor der eigentlichen Einrichtung einer KI-Suchfunktion müssen klare Regeln definiert werden, welche Inhalte für KI-Antworten herangezogen werden dürfen und welche nicht. 

Zu guter Letzt sollten sie bereits zu Beginn des Projektes definieren, anhand welcher KPIs sie den Erfolg der Einführung einer KI-Suchfunktion messen können. Das können je nach Ausgangslage und Ziel die Erhöhung der Conversion Rate oder die Reduzierung der Nulltrefferquote, Abbruchrate und Service-Anfragen sein.

Da bei solchen Projekten der Beginn häufig besonders schwerfällt, nachfolgend eine kleine Checkliste für den Start:

1. Bestehende Suchdaten analysieren - Nulltreffer, Abbruchstellen und bspw. Suchbegriffe mit hohem Servicevolumen identifizieren.
2. Einen primären Use Case priorisieren - Das kann die Produktsuche, FAQ-Suche, Standortsuche oder ein interner Wissens-Assistent sein.
3. Beteiligte Fachbereiche einbinden - Marketing, UX, IT, Datenschutz, Kundenservice und Vertrieb können früh wichtigen Input liefern.
4. Ziel KPIs festlegen - Woran würdet ihr merken, dass das Projekt ein Erfolg war?
5. Datenquellen und Content-Qualität prüfen - Bereinigen Sie in diesem Schritt Dubletten und veraltete Informationen. 
6. Mit einem Pilotbereich starten - Testen Sie hierbei nach Möglichkeit auch die klassische gegen die KI-gestützte Suchfunktion.

Es zeigt sich schon heute, dass die weite Verbreitung von KI-Tools wie ChatGPT, Gemini und Claude unser Suchverhalten beeinflusst. Gleichzeitig führen klassische Website-Suchen bisher noch zu hohen Absprungraten und vielen Nulltreffern. 

Das allein zeigt das immense Potenzial bereits auf. Verbindet man dies mit einem konkreten Use Case und möchte beispielsweise Supportanfragen oder die Abbruchrate reduzieren, kann die Einführung einer KI-gestützten Suchfunktion auch wirtschaftlich einen echten Mehrwert liefern. Damit das gelingt, sollte dieser konkrete Use Case bei allen Überlegungen ganz am Anfang stehen.

¹ BR-Studie 2025

² McKinsey 2025

³ Gartner 2026 - Mai

⁴ Gartner 2026 - März