KI-Suchen in der Google Search Console auswerten: Neuer KI-Report & cleverer Regex-Workaround

Seit Kurzem liefert die Google Search Console erstmals Daten zur Sichtbarkeit in der generativen Google-Suche. Doch der neue Report hat noch einige Einschränkungen. Wir zeigen dir, was bereits möglich ist und wie du mit einem einfachen Regex-Filter weitere wertvolle Erkenntnisse über KI-ähnliche Suchanfragen erhältst.

Mit den AI Overviews und der generativen Suche verändert Google die Art und Weise, wie Nutzer nach Informationen suchen. Statt kurzer Keywords werden immer häufiger vollständige Fragen oder sogar ganze Prompts eingegeben – ähnlich wie bei ChatGPT oder anderen KI-Systemen.

Für SEO-Verantwortliche stellt sich deshalb eine entscheidende Frage:

Wie kann ich messen, ob meine Website bereits in den KI-Suchergebnissen erscheint?

Google hat hierfür inzwischen einen ersten Schritt gemacht und einen neuen Report in der Google Search Console veröffentlicht. Zwar liefert dieser noch längst nicht alle gewünschten Informationen, dennoch lässt sich daraus bereits einiges ableiten.

Der neue Google Search Console Report für generative KI

Der neue Report zeigt erstmals, welche URLs deiner Website Impressionen in den generativen Suchergebnissen von Google erhalten haben.

Damit erhältst du zumindest einen ersten Eindruck davon, welche Inhalte bereits von Googles KI berücksichtigt werden.

Der Report liefert aktuell ausschließlich die Anzahl der Impressionen pro URL. Weitere bekannte Kennzahlen aus der klassischen Suche fehlen bislang.

Aktuell stehen insbesondere folgende Informationen nicht zur Verfügung:

• Klicks
• Klickrate (CTR)
• Durchschnittliche Position
• Suchanfragen, über die Nutzer auf die Inhalte aufmerksam wurden

Gerade der fehlende Bezug zu den Suchanfragen ist derzeit wohl die größte Einschränkung des Reports.

Welche Zeiträume stehen zur Verfügung?

Der Report unterstützt dieselben Zeiträume wie viele andere Bereiche der Google Search Console:

• Letzte 24 Stunden
• Letzte 7 Tage
• Letzte 28 Tage
• Letzte 3 Monate
• Letzte 6 Monate
• Letzte 12 Monate
• Letzte 16 Monate

Außerdem lassen sich Zeiträume miteinander vergleichen, beispielsweise:

• Letzte 28 Tage vs. vorheriger Zeitraum
• Letzte 28 Tage vs. gleicher Zeitraum des Vorjahres

Die größte Einschränkung: Daten erst seit dem 18. Mai

Auch wenn die Search Console bereits einen Jahresvergleich anbietet, besitzt dieser aktuell kaum Aussagekraft.

Der Grund ist einfach:

Der neue AI-Report enthält Daten erst seit dem 18. Mai. Dadurch stehen derzeit noch keine vollständigen Vorjahresdaten zur Verfügung. Ein echter Year-over-Year-Vergleich wird also erst möglich sein, sobald genügend historische Daten gesammelt wurden.

Was lässt sich trotzdem bereits auswerten?

Trotz der Einschränkungen bietet der Report interessante Einblicke.

Du kannst beispielsweise erkennen:

• welche Seiten bereits häufig in den generativen Suchergebnissen erscheinen,
• welche Inhalte offenbar besonders gut für AI Overviews geeignet sind,
• welche Themen im Zeitverlauf an Sichtbarkeit gewinnen,
• welche URLs möglicherweise von einer weiteren Optimierung profitieren.

Vor allem bei umfangreichen Content-Websites lässt sich so schnell erkennen, welche Inhalte Google bereits als besonders relevant für KI-generierte Antworten einstuft.

Das größte Problem: Keine Suchanfragen

Während bei der klassischen Google-Suche Suchanfragen eine der wichtigsten Datenquellen überhaupt sind, fehlen diese im neuen AI-Report vollständig.

Das erschwert unter anderem folgende Analysen:

• Welche Fragen stellen Nutzer?
• Welche Prompt-Formulierungen führen zu Impressionen?
• Welche Themen fehlen auf meiner Website noch?

Ganz leer geht man allerdings nicht aus.

Denn über einen kleinen Workaround lassen sich zumindest KI-ähnliche Suchanfragen identifizieren.

Workaround: KI-ähnliche Suchanfragen mit Regex-Filtern analysieren

Der neue AI-Report der Google Search Console zeigt zwar, welche URLs Impressionen in der generativen Google-Suche erhalten, verrät jedoch nicht, über welche Suchanfragen diese Impressionen zustande gekommen sind.

Ganz auf diese Informationen verzichten musst du allerdings nicht.

In der SEO-Community hat sich inzwischen ein interessanter Workaround etabliert: Mithilfe von Regex-Filtern in der Google Search Console lassen sich Suchanfragen herausfiltern, die aufgrund ihrer Länge oder Formulierung typischen KI-Prompts ähneln.

Wichtig: Google bestätigt nicht, dass diese Suchanfragen tatsächlich aus AI Overviews oder anderen generativen Suchfunktionen stammen. Die Filter helfen vielmehr dabei, besonders dialogorientierte und natürlich formulierte Suchanfragen sichtbar zu machen – genau die Art von Eingaben, die Nutzer heute immer häufiger auch in KI-Systemen verwenden.

Schritt 1: Leistungsbericht öffnen

Öffne in der Google Search Console den Bereich:

Leistung → Suchergebnisse

Stelle anschließend den Zeitraum auf 12 Monate, damit möglichst viele Suchanfragen berücksichtigt werden.

Schritt 2: Regex-Filter anlegen

Klicke auf:

Filter hinzufügen → Suchanfrage → Benutzerdefiniert (Regex)

Jetzt kannst du – je nach Ziel – unterschiedliche Regex-Filter verwenden.

Variante 1: Alle langen Suchanfragen anzeigen

Der einfachste Einstieg besteht darin, besonders lange Suchanfragen zu analysieren. Kopiere diesen Regex und füge ihn ein:

^(?:\S+\s+){9,}\S+$

Dieser Regex zeigt Suchanfragen mit mindestens zehn Wörtern an.

Viele klassische Google-Suchen bestehen aus zwei bis vier Begriffen. Längere Suchanfragen sind dagegen häufig deutlich natürlicher formuliert und ähneln oft den Prompts, die Nutzer an ChatGPT oder Google AI richten.

Tipp: Möchtest du ausschließlich sehr ausführliche Suchanfragen betrachten, kannst du die Mindestanzahl der Wörter beispielsweise auf 15 oder sogar 20 erhöhen.

Variante 2: Typische Frage- und Beratungsanfragen filtern

Möchtest du wissen, welche konkreten Fragen Nutzer rund um dein Unternehmen oder deine Dienstleistungen stellen, eignet sich folgender Regex:

^(gib mir|zeige mir|hilf mir|erkläre|erklär mir|liste|nenne|wie|was|welche|welcher|welches|warum|wo|wer)\b.*(firma|unternehmen|dienstleister|anbieter|kosten|preis|preise|bewertung|bewertungen|erfahrung|erfahrungen|in der nähe|in meiner nähe|bei mir)

Der Filter kombiniert typische Frageformulierungen mit Begriffen, die auf eine Informations- oder Kaufabsicht schließen lassen.

Beispiele wären:

• Was kostet eine Wärmepumpe?
• Welche Solarfirma ist empfehlenswert?
• Zeige mir einen Elektriker in meiner Nähe.
• Erkläre mir den Ablauf einer Dachsanierung.

Gerade lokale Unternehmen erhalten dadurch einen guten Überblick darüber, welche Fragestellungen potenzielle Kunden besonders häufig beschäftigen.

Variante 3: Sehr lange Suchanfragen mit kommerzieller Suchintention

Wer gezielt nach Suchanfragen mit Kauf- oder Angebotsinteresse suchen möchte, kann folgenden Regex verwenden:

^\S+(?:\s+\S+){9,}.*(firma|unternehmen|dienstleister|anbieter|kosten|preis|preise|günstig|angebot|angebote|bewertung|bewertungen|erfahrung|erfahrungen|vergleich|in der nähe|in meiner nähe)

Hier werden ausschließlich längere Suchanfragen berücksichtigt, die gleichzeitig Begriffe mit einer kommerziellen Suchintention enthalten.

Typische Beispiele:

• Was kostet eine Luft-Wasser-Wärmepumpe inklusive Einbau?
• Welche Fensterfirma bietet die besten Bewertungen?
• Welcher Heizungsbauer hat faire Preise?
• Welche Photovoltaik-Firma ist empfehlenswert?

Diese Suchanfragen eignen sich hervorragend, um neue Landingpages, Ratgeber oder FAQ-Inhalte zu identifizieren.

Variante 4: Branchen- und standortspezifische Regex erstellen

Den größten Mehrwert erzielst du, wenn du den Regex individuell auf dein Unternehmen anpasst.

Ein Heizungsbetrieb könnte beispielsweise gezielt nach folgenden Begriffen filtern:

(firma|heizungsbauer|installateur|sanitär|wärmepumpe|heizung|kosten|preis|angebot|bewertung|böblingen|sindelfingen|stuttgart)

Ein Dachdecker, Fotograf oder Rechtsanwalt würde entsprechend andere Begriffe verwenden.

Auch Städtenamen, Regionen oder spezifische Dienstleistungen lassen sich problemlos ergänzen. Dadurch werden die Ergebnisse deutlich relevanter und liefern wesentlich konkretere Hinweise auf Optimierungspotenziale.

Welche Erkenntnisse lassen sich daraus gewinnen?

Auch wenn diese Methode keine offiziellen Daten zu Google AI Overviews liefert, können die Ergebnisse äußerst wertvoll sein.

Unter anderem lassen sich dadurch:

• häufig gestellte Kundenfragen identifizieren,
• neue Themen für Blogbeiträge finden,
• fehlende Inhalte auf der Website erkennen,
• FAQ-Bereiche gezielt erweitern,
• Suchanfragen mit hoher Kauf- oder Beratungsabsicht entdecken,
• Veränderungen im Suchverhalten über einen längeren Zeitraum beobachten.

Gerade in Kombination mit dem neuen Generative KI-Report der Google Search Console entsteht so ein deutlich besseres Bild darüber, welche Inhalte bereits gut funktionieren und wo sich weiteres Optimierungspotenzial für die KI-Suche bietet.

Fazit

Mit dem neuen AI-Report hat Google einen wichtigen ersten Schritt gemacht, um die Sichtbarkeit in der generativen Suche messbar zu machen.

Der Report steckt allerdings noch in den Kinderschuhen. Insbesondere das Fehlen von Klicks und Suchanfragen schränkt die Aussagekraft derzeit noch deutlich ein.

Bis Google den Report erweitert, bietet der beschriebene Regex-Workaround eine sinnvolle Ergänzung. Zwar lassen sich damit keine echten AI-Impressionen nachweisen, jedoch können besonders lange und dialogorientierte Suchanfragen identifiziert werden, die den heutigen Prompt-Formulierungen vieler Nutzer häufig sehr nahekommen.

Wer beide Ansätze kombiniert, erhält bereits heute wertvolle Hinweise darauf, welche Inhalte für die KI-Suche relevant sind und an welchen Stellen noch Optimierungspotenzial besteht.