Du erkennst KI- und multimodale Sichtbarkeit nicht an einem einzelnen Ranking, sondern durch den Abgleich von Search-Console-Berichten: Prüfe den multimodalen Suchtyp für Bild-basierte Suchen, den Generative-AI-Performance-Bericht für AI Overviews, AI Mode und generative Discover-Features, exportiere die Daten und vergleiche sie nach Seitentyp, Content-Format und Geschäftswert. Eigene Empfehlung: Entscheide danach nicht pauschal „KI-SEO ja oder nein“, sondern priorisiere konkrete Verbesserungen an Bildern, Produktdaten, Seitenstruktur und erklärenden Inhalten. google.com google.com

Was Google jetzt messbar macht

Google hat am 24. September 2026 Search-Console-Reporting für web multimodal search angekündigt. Die Daten erscheinen laut Google sowohl im Performance-Bericht für Suchergebnisse als auch im Bericht für generative AI-Features. Ziel ist, sichtbar zu machen, wie Inhalte auftauchen, wenn Nutzer mit Bildern suchen, etwa mit einer Smartphone-Kamera. google.com

Erfasst werden laut Google unter anderem Suchen mit Lens, Circle to Search auf Android, Bild-Uploads in Google Search und die Chrome-Funktion „Search this image“. Aufrufen lässt sich das über einen neuen Filter für den multimodalen Suchtyp in den Performance-Berichten. Google nennt außerdem den Export als Möglichkeit, die Daten in anderen Tools weiter auszuwerten. google.com

Wichtig ist die Einschränkung: Die Metriken erscheinen im Performance-Bericht, wenn deine Website Traffic aus solchen Suchanfragen erhält. Keine Daten bedeuten daher nicht automatisch, dass deine Inhalte für visuelle Suche ungeeignet sind; es kann auch heißen, dass im betrachteten Zeitraum kein entsprechender Traffic in der Property angekommen ist oder noch keine verwertbaren Daten sichtbar sind. google.com

Parallel dazu gibt es in Search Console den Search-generative-AI-Control. Google beschreibt ihn als Steuerung für die Einbeziehung einer Website in generative AI-Features auf Google Search. Genannt werden AI Overviews, AI Mode und generative AI-Features in Google Discover; zur Messung verweist Google auf den Generative-AI-Performance-Bericht. google.com

Warum Shops und KMU das nicht als Nebenthema behandeln sollten

Für E-Commerce ist der Kontext besonders relevant: Eine LEAP- und SISTRIX-Landingpage zur AI-&-SEO-E-Commerce-Studie 2026 beschreibt eine Analyse von 2.496 umsatzstarken deutschen Onlineshops. Als Datenquellen werden SISTRIX Visibility Index, SimilarWeb und BuiltWith genannt. Die Seite berichtet, dass die mediane Sichtbarkeit nach drei Jahren Wachstum im vergangenen Jahr um 16,7 Prozent gefallen sei. leap.de

Dies ist als Hinweis auf Marktdruck einzuordnen, nicht als Beweis für deine eigene Website. Die Quelle ist eine kommerzielle Studien-Landingpage, und die vollständige Methodik liegt im bereitgestellten Material nicht vor. Trotzdem ist die berichtete Entwicklung für Shopverantwortliche relevant, weil dieselbe Seite den Einfluss von Google AI Overviews als von 4,3 auf 14,2 Prozent der Keywords gestiegen beschreibt und die Frage stellt, ob Shops in diesen Antworten erscheinen oder umgangen werden. leap.de

Eigene Ableitung: Wenn Google nun sowohl multimodale Suchdaten als auch generative AI-Feature-Daten in Search Console sichtbar macht, entsteht für KMU ein praktischer Messrahmen. Du musst nicht zuerst eine abstrakte „KI-SEO-Strategie“ formulieren; du kannst mit vorhandenen Performance-Daten beginnen und prüfen, welche Seitentypen bereits in neuen Suchflächen auftauchen. google.com google.com leap.de

Nakaryu ist eine Webagentur und ein Digitalpartner aus Nürnberg. Belegt sind Leistungen und Arbeitsfelder rund um Webdesign, Websites, Shops, Marketing, Automatisierung, Content, Design, SEO, Technik und Markenerlebnisse. Die eigene Arbeitsweise betont Zielklärung, Struktur, Umsetzung, Betrieb und laufende Betreuung; konkrete Projektumfänge werden nach Bedarf vereinbart. [K1] [K2] [K3]

Ein 5-Schritte-Audit als eigene Empfehlung

Schritt 1: Prüfe zuerst die Datenverfügbarkeit. Öffne in Search Console die Performance-Berichte und nutze den multimodalen Suchtyp-Filter, sobald er in deiner Property verfügbar ist. Prüfe zusätzlich den Generative-AI-Performance-Bericht für Search generative AI features. Eigene Empfehlung: Dokumentiere dabei Property, Zeitraum, Filter, Länder und Gerätetypen, damit spätere Vergleiche nicht durch wechselnde Einstellungen verfälscht werden. google.com google.com

Schritt 2: Exportiere die Daten und clustere sie nach Seitentyp. Google nennt den Export ausdrücklich als Möglichkeit zur Analyse in anderen Tools. Eigene Empfehlung: Trenne mindestens Produktdetailseiten, Kategorieseiten, Ratgeber, Marken- oder Leistungsseiten und Bilder-lastige Landingpages. So erkennst du, ob multimodale Sichtbarkeit eher über Produkte, visuelle Inspiration oder erklärende Inhalte entsteht. google.com

Schritt 3: Vergleiche multimodale Signale mit generativen AI-Feature-Daten. Die multimodalen Daten beziehen sich auf Suchen mit Bildern und verwandte Suchhandlungen; der Search-generative-AI-Control und der Performance-Bericht betreffen AI Overviews, AI Mode und generative Discover-Features. Eigene Empfehlung: Werte diese Daten nicht als identische Kanäle, sondern als zwei Perspektiven auf neue Suchoberflächen: visuelle Auffindbarkeit und generative Einbindung. google.com google.com

Schritt 4: Bewerte Inhalte nach ihrem Beitrag zum Geschäftsziel. Für Shops können Produktbilder, Varianten, Kategorien und erklärende Kaufhilfen eine andere Rolle spielen als bei B2B-Websites, lokalen Dienstleistern oder redaktionellen Angeboten. Eigene Empfehlung: Priorisiere Seiten, die zugleich Nachfrage, Marge, Lead-Relevanz oder strategische Bedeutung haben; die Quellen liefern keine Umsatzprognose für einzelne Maßnahmen. leap.de

Schritt 5: Leite Maßnahmen getrennt nach Bild, Daten und Text ab. Bei multimodaler Suche liegt der erste Prüfpunkt bei visuellen Assets und der Zuordnung zu passenden Seiten. Bei generativen AI-Features geht es zusätzlich darum, ob Inhalte in den betroffenen Flächen erscheinen dürfen und ob sie fachlich eindeutig, strukturiert und zitierfähig genug sind. Diese Maßnahmen sind eine eigene redaktionelle und technische Ableitung aus den verfügbaren Berichten, kein von Google garantiertes Erfolgsrezept. google.com google.com

Typische Fehlinterpretationen und Grenzen

Fehlinterpretation 1: „Keine multimodalen Daten heißt: Bilder sind unwichtig.“ Das ist zu kurz gedacht. Google sagt, dass Metriken erscheinen, wenn eine Website Traffic aus diesen Suchanfragen erhält. Daraus folgt nicht, dass eine Website ohne sichtbare Daten grundsätzlich keine Chance in visueller Suche hat. google.com

Fehlinterpretation 2: „Ausschluss aus generativen AI-Features schützt vor jeder KI-Nutzung.“ Google beschreibt den Search-generative-AI-Control enger: Er betrifft, ob Inhalte in bestimmten Search generative AI features erscheinen können. Google weist außerdem darauf hin, dass dieser Control nicht AI-Training betrifft und nicht andere Google-Search-Nutzung vollständig blockiert. google.com

Fehlinterpretation 3: „Die Standardoption ist immer richtig.“ Laut Google ist die Einbeziehung die Standardoption für alle Properties und kann Impressionen sowie Traffic aus diesen Features ermöglichen. Beim Ausschluss erscheinen Links und Inhalte der Website nicht in Search generative AI features, und die Website erhält daraus keine Impressionen oder keinen Traffic. Eigene Empfehlung: Ändere diese Einstellung nicht aus Bauchgefühl, sondern dokumentiere Zweck, erwartete Wirkung und betroffene Properties. google.com

Fehlinterpretation 4: „Eine Branchenstudie ersetzt eigene Daten.“ Die LEAP- und SISTRIX-Seite berichtet über eine große Stichprobe deutscher Onlineshops und nennt Sichtbarkeitsrückgang sowie stärkeren AI-Overview-Einfluss. Für deine Entscheidung bleibt aber entscheidend, was in deiner Search Console, deinen Seitentypen und deinen Geschäftskennzahlen sichtbar wird. leap.de

Welche Maßnahmen aus welchen Signalen folgen können

Wenn multimodale Impressionen oder Klicks vor allem auf Produktseiten auftreten, ist eine sinnvolle eigene Ableitung: Prüfe zuerst Bildqualität, Bildauswahl, Produktkontext und die Übereinstimmung zwischen Bild, Seitentitel, Produktinformationen und Nutzererwartung. Die Quelle belegt den Bericht und die Art der erfassten Suchhandlungen; die konkrete Optimierungspriorität ist eine Empfehlung aus diesem Messsignal. google.com

Wenn generative AI-Feature-Daten Sichtbarkeit zeigen, aber klassische Suchklicks gleichzeitig schwächer werden, solltest du nicht automatisch von Verlust oder Gewinn sprechen. AI Overviews und AI Mode sind eigene Suchflächen, und Google stellt dafür einen eigenen Performance-Bericht bereit. Eigene Empfehlung: Betrachte Impressionen, Klicks und betroffene Seitentypen gemeinsam, bevor du Content umbaust. google.com

Wenn eine Shop-Kategorie starke organische Bedeutung hat und zugleich in AI-Overview-Kontexten betroffen sein könnte, lohnt sich eine doppelte Prüfung: Wird die Kategorie in Search Console sichtbar, und erklären die Inhalte klar genug, wofür die Kategorie steht, welche Unterschiede wichtig sind und welche Produkte zu welchem Bedarf passen? Diese Ableitung passt zum E-Commerce-Kontext, ersetzt aber keine belastbare Aussage über zukünftigen Traffic. google.com leap.de

Wenn du viele visuelle Inhalte hast, aber keine multimodalen Daten siehst, ist die vorsichtige nächste Maßnahme kein radikaler Relaunch. Eigene Empfehlung: Beginne mit einem kleinen Set wichtiger Seiten, prüfe Bildplatzierung, Dateizuordnung, Alt- und Kontextinformationen, interne Verlinkung und die inhaltliche Nähe zwischen Bild und Suchabsicht. Danach vergleichst du die nächsten verfügbaren Search-Console-Daten mit derselben Methodik. google.com

Governance: Wer entscheidet über KI-Sichtbarkeit?

Der Search-generative-AI-Control kann laut Google für Properties verwaltet werden; bei Parent- und Child-Properties kann Vererbung eine Rolle spielen, und Einstellungen können auf Property-Ebene manuell konfiguriert werden. Für Unternehmen mit Subdomains, Länderbereichen oder Shop- und Content-Verzeichnissen ist daher wichtig, nicht nur eine globale Entscheidung zu treffen, sondern die Property-Struktur zu verstehen. google.com

Eigene Empfehlung: Lege intern fest, wer Änderungen am Search-generative-AI-Control freigibt, wer Search-Console-Daten exportiert, wer Content-Maßnahmen priorisiert und wer technische Anpassungen umsetzt. Das ist keine rechtliche Beratung, sondern eine operative Governance-Empfehlung: Ohne klare Zuständigkeit werden Daten zwar gesammelt, aber selten konsequent in bessere Seiten übersetzt. google.com google.com

Für Nakaryu-Projekte ist belegt, dass Ziele, Anforderungen, Struktur, Umsetzung, Qualitätssicherung, Betrieb und Ausbau als Prozessschritte beschrieben werden. Das passt methodisch zu einem KI-Sichtbarkeitsaudit: Erst Ziel und Datenlage klären, dann Maßnahmen planen, danach Umsetzung und laufende Optimierung strukturieren. [K3]

Eigene Einordnung: Welche KI-Sichtbarkeitsentscheidung steht jetzt an?

Eigene Ableitung: Für die meisten Websites ist die erste Entscheidung nicht, ob sie „für KI optimieren“, sondern ob sie multimodale Suche und generative AI-Features getrennt messen. Die Grundlage dafür ist, dass Google unterschiedliche Berichte beziehungsweise Filter für multimodale Suche und generative AI-Features bereitstellt. google.com google.com

Eigene Ableitung: Shops sollten KI-Sichtbarkeit früher priorisieren als rein interne Image-Themen, wenn organische Suche geschäftskritisch ist. Begründung: Die E-Commerce-Quelle berichtet Sichtbarkeitsrückgang und wachsenden AI-Overview-Einfluss bei umsatzstarken deutschen Shops, während Google eigene Berichte für diese neuen Flächen bereitstellt. google.com google.com leap.de

Eigene Ableitung: Ein Ausschluss aus generativen AI-Features ist eine Reichweitenentscheidung mit messbarer Nebenwirkung, keine bloße Datenschutz-Schaltfläche. Google beschreibt, dass ausgeschlossene Websites dort nicht erscheinen und daraus keine Impressionen oder keinen Traffic erhalten; gleichzeitig betrifft der Control nicht alle Aspekte von Google Search oder AI-Training. google.com

Eigene Ableitung: Für Teams ohne klare Datenroutine ist ein kleiner, wiederholbarer Audit sinnvoller als ein einmaliges Großprojekt. Google ermöglicht Export und Berichte; daraus folgt methodisch, dass wiederholte Vergleiche nach Seitentyp und Zeitraum belastbarer sind als isolierte Momentaufnahmen. google.com google.com

Entscheidungshilfe

Optionen, Einsatzbedingungen und Grenzen
Option	Geeignet, wenn	Grenzen und Abwägung
Option 1: Nur beobachten und Baseline aufbauen	Eigene Empfehlung: Geeignet, wenn noch keine oder kaum multimodale beziehungsweise generative AI-Feature-Daten sichtbar sind und du zunächst eine saubere Vergleichsbasis nach Property, Zeitraum und Seitentyp brauchst.	Du vermeidest vorschnelle Umbauten, reagierst aber später auf Chancen oder Probleme, wenn Wettbewerber bereits systematischer optimieren. google.com google.com
Option 2: Visuelle und produktnahe Seiten priorisieren	Eigene Empfehlung: Geeignet für Shops, Hersteller, Marken und lokale Anbieter mit wichtigen Produkt-, Kategorie- oder Bildinhalten, wenn multimodale Suchdaten vorhanden sind oder visuelle Suche strategisch relevant ist.	Der Fokus auf Bilder und Produktkontext kann die Prüfung eingrenzen, deckt aber nicht automatisch generative AI-Features, redaktionelle Tiefe oder technische Property-Einstellungen ab. google.com leap.de
Option 3: Generative-AI-Feature-Reporting aktiv in die SEO-Routine integrieren	Eigene Empfehlung: Geeignet, wenn AI Overviews, AI Mode oder generative Discover-Features für deine Themen sichtbar relevant werden und du Impressionen, Klicks sowie betroffene Seitentypen regelmäßig bewerten willst.	Du erhältst mehr Steuerungswissen, musst aber Interpretation und Zuständigkeit sauber regeln; einzelne Berichtsdaten erklären nicht automatisch Ursache, Qualität oder Umsatzwirkung. google.com leap.de
Option 4: Search-generative-AI-Control bewusst ändern	Eigene Empfehlung: Nur geeignet, wenn es einen dokumentierten Grund gibt, Inhalte aus bestimmten generativen Google-Search-Features auszuschließen, und wenn die Folgen für Impressionen und Traffic akzeptiert werden.	Ein Ausschluss verhindert laut Google das Erscheinen in diesen Features und damit Impressionen sowie Traffic daraus; er löst nicht alle Fragen zu Search, AI-Training oder anderen Google-Diensten. google.com

Konkrete nächste Schritte

Eigene Empfehlung: Starte mit Messung statt Meinung: multimodalen Suchtyp, Generative-AI-Performance-Bericht und Exportdaten getrennt prüfen.
Eigene Empfehlung: Clustere Daten nach Seitentypen, sonst vermischst du Produktseiten, Ratgeber, Kategorien und Markeninhalte zu einem unklaren Durchschnitt.
Eigene Empfehlung: Behandle den Search-generative-AI-Control als Reichweiten- und Governance-Entscheidung, nicht als Nebencheckbox.
Eigene Empfehlung: Nutze Branchenzahlen nur als Warnsignal; priorisiere Maßnahmen nach deinen Search-Console-Daten und deinem Geschäftswert.
Eigene Empfehlung: Optimiere iterativ: erst wichtige Seiten prüfen, dann Bild-, Struktur- und Content-Maßnahmen testen, anschließend mit gleicher Methodik nachmessen.

Häufige Fragen

Sehe ich in Search Console jetzt automatisch alle KI-Suchen?

Nein. Google beschreibt konkrete Berichte und Filter für multimodale Suche sowie generative AI-Features. Multimodale Metriken erscheinen laut Google, wenn deine Website Traffic aus diesen Suchanfragen erhält. Das ist keine vollständige Übersicht über jede denkbare KI-Nutzung deiner Inhalte. google.com google.com

Was ist der Unterschied zwischen multimodaler Suche und AI Overviews?

Multimodale Suche bezieht sich hier auf Bild-basierte Suchhandlungen wie Lens, Circle to Search, Bild-Uploads oder „Search this image“. AI Overviews gehören zu den von Google genannten Search generative AI features, zusammen mit AI Mode und generativen Discover-Features. Eigene Empfehlung: Werte beide Bereiche getrennt aus. google.com google.com

Sollte ich meine Website aus generativen AI-Features ausschließen?

Das lässt sich nicht pauschal empfehlen. Laut Google erhält eine ausgeschlossene Website aus diesen Features keine Impressionen und keinen Traffic, und Links sowie Inhalte erscheinen dort nicht. Eigene Empfehlung: Entscheide das nur mit dokumentiertem Ziel, betroffenen Properties und Verständnis der Grenzen dieses Controls. google.com

Reichen bessere Bilder, um in Google Lens oder KI-Suche sichtbarer zu werden?

Bessere Bilder können ein sinnvoller Prüfpunkt sein, weil die neuen multimodalen Daten Bild-basierte Suchen betreffen. Belegt ist aber nur das Reporting, nicht eine Garantie für bessere Sichtbarkeit. Eigene Empfehlung: Prüfe zusätzlich Kontext, Seitentyp, Produktinformationen, interne Verlinkung und die Performance-Daten nach der Anpassung. google.com