Zusammenfassung SEO News – Januar 2026

Die neue Such-Landschaft: Multi-Engine wird zur Normalität

Die Vorstellung, dass alle Suchen bei Google beginnen, ist überholt. Im Januar 2026 hat sich eine Multi-Engine-Landschaft etabliert, in der Nutzer je nach Bedarf zwischen verschiedenen Plattformen wechseln. Neben Google und Bing gewinnen spezialisierte KI-Suchmaschinen wie Perplexity, das bereits 500 Millionen Suchanfragen pro Monat verzeichnet, an Bedeutung [1]. Auch soziale Netzwerke wie Reddit und YouTube werden immer häufiger für die Informationssuche genutzt. Dieser Wandel erfordert eine plattformübergreifende Sichtbarkeit, die als „Search Everywhere Optimization“ bezeichnet wird [6]. Unternehmen müssen ihre Zielgruppen dort abholen, wo sie sich aufhalten, und ihre Inhalte entsprechend anpassen.

Google im Wandel: KI-Modus, Core Updates und neue Daten-Strukturen

Google treibt die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Suche massiv voran. Mit der Einführung von Gemini 3 als Standardmodell für die „Übersicht mit KI“ und dem neuen KI-Modus, der auch in Deutschland, Österreich und der Schweiz verfügbar ist, wird die Suche dialogorientierter und interaktiver [2, 5]. Nutzer können direkt aus den KI-generierten Zusammenfassungen heraus Nachfragen stellen und so ein Gespräch mit der KI führen. Parallel dazu hat Google bestätigt, dass neben den großen, angekündigten Core Updates auch kontinuierlich „kleine Core Updates“ ausgerollt werden, was zu ständigen Schwankungen in den Rankings führen kann [1]. Zudem wurden zum Jahreswechsel einige Structured-Data-Typen wie „Practice Problem“ und „Dataset“ für die reguläre Suche abgeschafft, was die Bedeutung der korrekten Auszeichnung von Inhalten unterstreicht [1].

GEO und der Einfluss von KI auf SEO

Mit dem Aufstieg der KI-Suchmaschinen hat sich eine neue Disziplin etabliert: die Generative Engine Optimization (GEO). Während SEO auf die Optimierung für menschliche Nutzer abzielt, konzentriert sich GEO darauf, von KI-Agenten als zitierfähige Quelle anerkannt zu werden [4]. KI-Systeme bewerten Inhalte nach anderen Kriterien als klassische Algorithmen. Laut dem „Whitespark Local Search Ranking Factors Report 2026“ sind die wichtigsten Faktoren für die KI-Bewertung die Qualität der Webseiten-Inhalte (24%), das Bewertungsmanagement (16%) und die allgemeine Plattformpräsenz (13%) [3]. Um in der KI-Suche sichtbar zu sein, müssen Inhalte klar strukturiert, präzise formuliert und als vertrauenswürdig erkennbar sein. Das Konzept E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) gewinnt dadurch massiv an Bedeutung [6].