KI-Suche: Wie ChatGPT Search, Perplexity, Gemini und Google KI-Modus funktionieren

Beispiel aus der Praxis

Ein typischer Fall: Eine Entwicklerin will wissen, ob sich eine bestimmte Open-Source-Bibliothek für ein Projekt eignet. In einer klassischen Suche tippt sie den Namen der Bibliothek, öffnet die Dokumentation, ein Forum und zwei Blogartikel und vergleicht selbst.

In einer KI-Suche schreibt sie stattdessen die ganze Frage: „Ist Bibliothek X für die Verarbeitung großer CSV-Dateien geeignet, und welche Alternativen gibt es?“ Das System formuliert daraus mehrere Suchanfragen, ruft passende Seiten ab und antwortet mit einer Zusammenfassung, die Stärken, bekannte Probleme und zwei Alternativen nennt. Unter der Antwort stehen die Quellen, etwa die offizielle Dokumentation und ein Issue im Code-Repository.

Für die Betreiber der Dokumentation zählt dann nicht mehr nur die Position in einer Ergebnisliste. Entscheidend ist, ob ihre Seite für eine der Suchanfragen gefunden wird und ob sie die Frage so klar beantwortet, dass das Modell sie als Quelle übernimmt. Das Szenario ist ein Beispiel, die Bibliothek ist frei gewählt.

Wie funktioniert eine KI-Suche?

Fast alle KI-Suchen folgen demselben Grundmuster, das technisch Retrieval-Augmented Generation (RAG) entspricht: erst suchen, dann formulieren. Die Schritte unterscheiden sich je nach Anbieter im Detail, lassen sich aber so zusammenfassen:

1. Frage verstehen: Ein Sprachmodell liest die Frage und entscheidet, ob eine Websuche nötig ist.
2. Suchanfragen erzeugen: Das System schreibt die Frage in eine oder mehrere gezielte Suchanfragen um. Bei mehreren gleichzeitigen Teilsuchen spricht man von Query Fan-Out.
3. Quellen abrufen: Die Suchanfragen laufen gegen einen Suchindex, entweder einen eigenen oder den eines Partners.
4. Antwort formulieren: Das Sprachmodell liest die gefundenen Passagen und schreibt eine Antwort.
5. Quellen zuordnen: Teile der Antwort werden mit den Seiten verknüpft, aus denen sie stammen.

Gut dokumentiert ist das bei der Gemini API von Google. Ist dort das Werkzeug für die Google-Suche aktiviert, erzeugt das Modell bei Bedarf selbst eine oder mehrere Suchanfragen, führt sie aus und liefert eine Antwort mit Quellenangaben zurück; die ausgeführten Suchanfragen sind in der Antwort enthalten (Google AI for Developers, Stand: Oktober 2026).

Welche KI-Suchen gibt es?

Die bekanntesten KI-Suchen unterscheiden sich vor allem darin, woher sie ihre Quellen beziehen. Die Angaben haben den Stand Oktober 2026 und ändern sich schnell.

Bei Gemini ist eine Besonderheit zu beachten: Mit dem robots.txt-Token Google-Extended können Website-Betreiber festlegen, ob ihre Inhalte für das Training von Gemini-Modellen und für das Grounding in den Gemini-Apps und in Vertex AI genutzt werden. Auf die Google-Suche wirkt sich dieser Token laut Google nicht aus (Google for Developers, Stand: Oktober 2026).

ChatGPT Search startete am 31. Oktober 2024. OpenAI beschrieb das Suchmodell damals als feinabgestimmte Version von GPT-4o, die Drittanbieter für die Suche und Inhalte von Partnern nutzt (OpenAI, Oktober 2024). Seit dem 5. Februar 2025 ist die Suche ohne Anmeldung in allen Regionen verfügbar, in denen es ChatGPT gibt (OpenAI, Februar 2025). Laut OpenAI schreibt ChatGPT eine Frage in der Regel in eine oder mehrere gezielte Suchanfragen um und kann nach den ersten Ergebnissen weitere, genauere Anfragen senden (OpenAI Help Center, Stand: Oktober 2026).

Perplexity sucht nach eigener Darstellung in Echtzeit im Web, fasst die Funde zusammen und versieht jede Antwort mit nummerierten Quellenverweisen (Perplexity Help Center, Stand: Oktober 2026). Die Funktion Deep Research führt laut Perplexity Dutzende Suchen automatisch aus und liest Hunderte Quellen.

Die Google-Suche bietet zwei Formen der KI-Suche: die Übersichten mit KI über den normalen Ergebnissen und den Google KI-Modus als eigene Ansicht.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Suche, klassischer Suche und Chatbot?

Die drei Formen werden oft vermischt, weil viele Chatbots inzwischen eine Websuche eingebaut haben.

Ein Chatbot ohne Websuche kennt nur, was in seinen Trainingsdaten stand, und kann Lücken mit plausiblen, aber falschen Angaben füllen. Mehr dazu steht im Eintrag KI-Halluzination. Eine KI-Suche verringert dieses Risiko, weil die Antwort auf abgerufenen Seiten beruht, beseitigt es aber nicht.

Wie wird eine Website in KI-Suchen sichtbar?

Die Voraussetzung ist technisch: Der Crawler des jeweiligen Dienstes muss die Seite abrufen dürfen. OpenAI empfiehlt, OAI-SearchBot in der robots.txt zuzulassen, damit eine Website in ChatGPT Search erscheinen kann; der Crawler GPTBot für das Modelltraining lässt sich davon unabhängig sperren (OpenAI, Stand: Oktober 2026). Perplexity trennt ebenso zwischen PerplexityBot für die Suche und Perplexity-User für Abrufe auf Anfrage einzelner Nutzer (Perplexity, Stand: Oktober 2026). Einen Überblick gibt der Eintrag KI-Crawler.

Für die Google-Suche gelten laut Google keine zusätzlichen Anforderungen: Eine Seite muss indexiert sein und mit Snippet erscheinen dürfen (Google Search Central, Stand: Oktober 2026).

Ob eine Seite danach zitiert wird, hängt vom Inhalt ab. Klare Definitionen, belegte Zahlen und in sich verständliche Absätze lassen sich leichter in eine Antwort übernehmen. Die Maßnahmen dazu beschreibt der Eintrag GEO (Generative Engine Optimization). Wie sich messen lässt, ob KI-Assistenten eine Marke bei Kauffragen nennen, zeigt das Projekt Agentic Commerce Audit, das ChatGPT, Gemini und Perplexity mit festgelegten Fragen abfragt.