Die Ergebnisse des Google AI Modes und der AI Overviews unterscheiden sich nach einer aktuellen Analyse deutlich. Das betrifft vor allem die verwendeten Quellen.
Wie ähnlich sind die Antworten, die Google in den AI Overviews und im AI Mode liefert? Obwohl beide Systeme auf KI basieren, gibt es nach einer Analyse von Ahrefs deutliche Unterschiede.
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Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Länge der generierten Texte. Antworten im AI Mode sind im Durchschnitt viermal länger als die der AI Overviews. Trotz der unterschiedlichen Länge und einer geringen Übereinstimmung auf Wortebene von nur 16 Prozent weisen die Antworten eine hohe semantische Ähnlichkeit auf. In fast 90 Prozent der Fälle stimmten die Systeme in der Kernaussage überein. Das liegt daran, dass beide Systeme ähnliche Schlussfolgerungen ziehen, auch wenn sie unterschiedliche Formulierungen wählen und verschiedene Quellen nutzen. Beide Systeme nutzen das Query Fan-out-Verfahren, um diverse Links bereitzustellen. Das erklärt, warum sie inhaltlich übereinstimmen, aber unterschiedliche Belege anführen.
Die verwendeten Quellen unterscheiden sich deutlich. Nur 13,7 Prozent der Zitate überschneiden sich zwischen AI Overviews und AI Mode. Selbst bei Betrachtung der drei Top-Zitate liegt die Übereinstimmung nur bei 16,3 Prozent.
AI Overviews zitieren YouTube-Videos häufiger als enzyklopädische Quellen wie Wikipedia und bevorzugen generell Videoinhalte sowie „Core Pages“ (wie Startseiten) fast doppelt so oft wie der AI Mode. Dieser dagegen greift verstärkt auf Wikipedia (10 Prozent häufiger als AI Overviews), Gesundheitswebseiten und Facebook zurück. Quora wird im AI Mode 3,5-mal häufiger zitiert als in den AI Overviews.
Generell stützt sich der AI Mode stärker auf enzyklopädische und detaillierte medizinische Quellen, um die längeren Antworten zu erstellen.
Es gibt auch Unterschiede bei der Häufigkeit fehlender Quellenangaben. Während die AI Overviews in elf Prozent der Fälle keine Quellen genannt haben, fehlten diese im AI Mode nur bei drei Prozent der Antworten.
Der AI Mode nennt in seinen Antworten deutlich mehr Entitäten. Durchschnittlich werden 3,3 Personen oder Marken erwähnt, während es bei AI Overviews nur 1,3 sind. Wenn eine Marke in den AI Overviews genannt wurde, bestand eine Wahrscheinlichkeit von 61 Prozent, dass sie auch im AI Mode auftauchte. Allerdings wurde sie dort oft zusammen mit weiteren Wettbewerbern genannt, die in der kürzeren AI Overview nicht vorkamen. In etwa einem Drittel aller Antworten (32,8 Prozent) wurden gar keine Marken oder Personen erwähnt.
Weil die Überschneidung der Quellen zwischen den AI Overviews und dem AI Mode gering ist, sollte die Sichtbarkeit für die beiden Systeme getrennt überwacht werden. SEOs sollten sich auf semantische Autorität und eine umfassende Themenabdeckung statt auf exakte Wortlaute konzentrieren, weil beide Systeme thematisch ähnliche Inhalte suchen.
Zudem ist das Format der Inhalte relevant. Zur Optimierung für den AI Mode eignen sich lange, gut belegte Inhalte und enzyklopädische Formate, während für AI Overviews Videos und Community-Plattformen wie Reddit wichtiger sind. Wer in den AI Overviews zitiert wird, muss im AI Mode mit stärkerer Konkurrenz rechnen, weil dort das Feld der zitierten Entitäten breiter ist.
Empfehlenswert ist es, Inhalte so aufzubereiten, dass sie als umfassende Referenz dienen können, um die Chancen auf eine Zitierung im AI Mode zu erhöhen, der Wikipedia-ähnliche Quellen bevorzugt.
Die Untersuchung basiert auf US-Daten des Brand Radar von Ahrefs aus dem September 2025. Für die Analyse der Zitate und URLs wurden 540.000 Suchanfrage-Paare untersucht, während für den Vergleich der inhaltlichen Ähnlichkeit 730.000 Paare herangezogen wurden. Für jede Suchanfrage wurde sowohl eine Antwort des AI Mode als auch eine Antwort der AI Overviews erfasst. Die Forscher maßen die Übereinstimmung der Zitate anhand der URLs, die in beiden Antworten auftauchten.
Die inhaltliche Ähnlichkeit wurde durch zwei Metriken bestimmt: die Jaccard-Ähnlichkeit für die Übereinstimmung auf Wortebene und die Kosinus-Ähnlichkeit für die semantische Übereinstimmung. Zusätzlich wurde die Nennung von Entitäten wie Personen, Organisationen und Marken gezählt.
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