Google News mit KI: Risiko oder Chance für Publisher?

2025 ist das Jahr, in dem Google endgültig zur Content-Oberfläche geworden ist – nicht mehr nur zum Wegweiser. Mit den neuen KI-Zusammenfassungen in Google News verschiebt sich die Aufmerksamkeit der Nutzer noch stärker auf die Google-Oberfläche selbst. Für Verlage, Marketing-Teams und Vertriebsverantwortliche ist das eine unangenehme Wahrheit – aber auch eine Chance.

Die Realität: Nutzer bekommen in AI Overviews, im AI Mode und jetzt in Google News oft ausreichend Kontext, ohne eine einzige Publisher-Seite zu besuchen. Traffic geht verloren, Sichtbarkeit verschiebt sich, klassische SEO-Strategien greifen schlechter. Gleichzeitig entstehen neue Hebel für KI-gestütztes Marketing, Markenautorität und datengetriebene Inhalte.

In dieser Ausgabe der Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns an, was Google konkret testet, warum Publisher nervös sind – und wie du als Marketing- oder Vertriebsverantwortliche:r strategisch reagieren solltest.

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Was Google gerade verändert: KI-Zusammenfassungen in News

Google testet in Google News KI-gestützte Artikelzusammenfassungen für ausgewählte Medien wie Der Spiegel, The Guardian, The Washington Post oder El País. Nutzer bekommen vor dem Klick:

• eine komprimierte Zusammenfassung des Artikels,
• eine klare Quellen-Nennung mit Link,
• optional ein Audio-Briefing als Hörversion.

Für Nutzer ist das bequem. Für Publisher ist es heikel.

Wer die wichtigsten Infos schon in der Google-Oberfläche bekommt, klickt seltener auf den Originalartikel.

Diese Tests sind eingebettet in eine größere KI-Offensive von Google:

• AI Overviews in der Suche beantworten komplexe Fragen direkt.
• Der AI Mode erlaubt eine konversationale Suche mit Folgefragen.
• Kurzvideos aus TikTok oder YouTube werden in KI-Antworten eingeblendet.
• In der Gemini App werden bevorzugte Publisher-Links prominent angezeigt.

Google betont, dass weiterhin „Milliarden Klicks“ an Websites gehen. Studien und erste Auswertungen zeigen aber: Klickrate und Traffic sinken, gerade bei informativen Suchanfragen. Genau diese Queries sind für Nachrichtenportale, Fachmedien und B2B-Content-Marketing zentral.

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Das Publisher-Dilemma: Engagement ohne Klicks

Das Kernproblem ist schnell beschrieben: Hohe Sichtbarkeit, wenig Traffic.

Viele Publisher tauchen in AI Overviews und News-Zusammenfassungen prominent auf. Sie bekommen Impressions, aber diese Impressions finden auf Google statt, nicht auf der eigenen Website.

Google spricht in diesem Zusammenhang von „engaged clicks“ – also Klicks von Nutzern, die nach der ersten KI-Antwort tiefer einsteigen und bewusst auf eine Quelle gehen. Diese Besuche sind qualitativ wertvoller, aber:

• Das Gesamtvolumen an Klicks sinkt.
• Reichweiten-basierte Geschäftsmodelle geraten unter Druck.
• Messbarkeit und Attribution im klassischen Web-Analytics-Sinne werden schwieriger.

Für Marketing & Vertrieb hat das unmittelbare Folgen:

• Weniger organischer Traffic auf Landingpages.
• Weniger Ad Impressions in eigenen Umfeldern.
• Weniger Opportunities für Lead-Magneten, Newsletter-Popups, Retargeting.

Gleichzeitig steigen die Chancen, dass Nutzer deine Marke in KI-Antworten wahrnehmen, ohne je deine Seite gesehen zu haben. Das ist Branding – aber ohne Owned-Touchpoint.

Die Frage ist also nicht: „Wie verhindern wir KI-Zusammenfassungen?“ – das ist realistisch kaum möglich. Sondern: Wie nutzen wir diese neue Sichtbarkeit aktiv für Marketing & Vertrieb?

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Googles neue Features: Mehr Kontrolle oder nur Kosmetik?

Google versucht, Publishern einige Zugeständnisse zu machen und die Quellenarbeit transparenter zu gestalten.

1. Mehr Inline Links und kontextuelle Einordnungen

Im AI Mode sollen künftig mehr Inline Links erscheinen. Zusätzlich werden kurze Hinweise eingeblendet, warum genau dieser Link in diesem Kontext relevant ist. Für dich bedeutet das:

• Gute Inhalte können sich als referenzwürdige Quelle etablieren.
• Starke Marken profitieren von häufiger Nennung in KI-Antworten.
• Content-Qualität, Aktualität und E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) werden noch wichtiger.

2. Web Guide: Strukturierte Link-Cluster

Der Web Guide segmentiert Links zu einer Suchanfrage nach Themenschwerpunkten. Gerade bei komplexen Fragen entstehen thematische Cluster wie:

• Grundlagen
• Vertiefung
• Aktuelle Entwicklungen
• Meinungen & Analysen

Für Content-Strategen ist das ein klares Signal:

Inhalte müssen Themenfelder abdecken, nicht nur einzelne Keywords.

Wer Themen-Cluster sauber aufbaut – etwa rund um „KI im B2B-Vertrieb“, „Predictive Analytics im Marketing“ oder „Leadgenerierung mit KI“ – hat bessere Chancen, in mehreren Segmenten des Web Guide aufzutauchen.

3. Preferred Sources: Personalisierte Top Stories

Mit Preferred Sources können Nutzer ihre bevorzugten Medien auswählen, deren Inhalte dann in Top Stories, Gemini und später auch in AI Overviews prominenter erscheinen.

Chance:

• Wer es einmal in die „Lieblingsquellen“ schafft, bleibt dort sichtbar.

Risiko:

• Nutzer bewegen sich stärker in Content-Bubbles.
• Neue oder kleinere Marken haben es schwerer, organisch in diese Bubbles hineinzukommen.

Für Marken und Publisher heißt das: Markenbindung und Community-Aufbau außerhalb von Google werden wieder wichtiger – Newsletter, Podcasts, eigene Apps, LinkedIn-Follower.

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Was bedeutet das für Marketing & Vertrieb konkret?

Für die Leitfaden-Serie „KI für Marketing & Vertrieb“ zählt vor allem eine Frage: Wie passt du deine Strategie an eine Suche an, die selbst zur Informationsplattform wird?

Hier sind fünf konkrete Stellschrauben.

1. Content für KI statt nur für klassische SEO planen

Content muss heute zwei Aufgaben erfüllen:

1. Von KI-Modellen als Quelle erkannt und zitiert werden.
2. Auf der eigenen Seite weiterhin Conversions und Leads erzeugen.

Praktisch heißt das:

• Klare, präzise Antworten auf konkrete Fragen (snippet-tauglich).
• Tiefe, gut strukturierte Inhalte, die über die KI-Zusammenfassung hinaus echten Mehrwert bieten.
• Aktualität bei News-Themen und regelmäßige Updates.

Ein Beispiel:

Statt nur „Was ist Predictive Lead Scoring?“ zu erklären, solltest du zusätzlich:

• Praxisbeispiele aus dem deutschen Mittelstand einbauen,
• konkrete Kennzahlen nennen (z. B. „+30 % höhere Abschlussrate“),
• Templates, Checklisten oder Rechner anbieten, die nur auf deiner Seite verfügbar sind.

2. KI-optimierte Inhalte mit Lead-Mechaniken kombinieren

Wenn Nutzer seltener über klassische Navigationswege kommen, ist jeder Besuch wertvoller. Dein Inhalt braucht deshalb klare nächste Schritte:

• Download eines Whitepapers zum selben Thema,
• Anmeldung zu einem KI-Marketing-Webinar,
• interaktiver ROI-Rechner für KI im Vertrieb,
• Demo-Anfrage für deine Lösung.

KI kann dir nicht den Lead klauen – aber sie kann verhindern, dass der Nutzer überhaupt bei dir landet. Wenn er es doch tut, darfst du diese Chance nicht verspielen.

3. Brand Building in der KI-Suche ernst nehmen

In AI Overviews und News-Zusammenfassungen taucht der Quellenname sichtbar auf. Das ist deine Bühne.

Starke Marken profitieren doppelt:

• Nutzer merken sich: „Zu KI im Marketing vertraue ich auf diese drei Quellen.“
• Die Wahrscheinlichkeit, dass sie dich als Preferred Source wählen, steigt.

Investiere gezielt in:

• konsistente Markenführung über alle Kanäle,
• Autor:innen-Marken (Experten mit Gesicht und Meinung),
• Präsenz auf Kanälen, die oft als Quellen herangezogen werden (z. B. Fachportale, Interviews, Studienbeiträge).

4. Daten neu denken: Von Website-Analytics zu KI-Ökosystem-Analytics

Das klassische Bild: „Mehr organischer Traffic = erfolgreicheres SEO“ bröckelt.

Ergänze deine KPIs um Fragen wie:

• In wie vielen KI-Antworten taucht deine Marke als Quelle auf?
• Welche Themencluster bringen dir die meisten „engaged clicks“?
• Welche Inhalte werden häufig zitiert, aber selten geklickt – und wie kannst du sie nachschärfen?

Du wirst nicht alles perfekt messen können, aber: Marken-Sichtbarkeit im KI-Ökosystem wird zu einem strategischen Asset, ähnlich wie früher TV-Reichweite.

5. KI im eigenen Marketing-Stack nutzen

Wer sich nur von Google „mit KI bespielen“ lässt, verliert. Wer KI selbst aktiv im Marketing einsetzt, gewinnt Geschwindigkeit und Präzision.

Im Rahmen dieses Leitfadens sehen wir immer wieder dieselben Muster, die funktionieren:

• KI-gestützte Themenanalyse: Welche Fragen stellen deine Zielgruppen wirklich? Welche Suchintentionen verbergen sich dahinter?
• Content-Automatisierung: Briefings, Outline-Erstellung, Variantenbildung für verschiedene Zielsegmente.
• Predictive Analytics im Vertrieb: Welche Leads reagieren besonders stark auf Inhalte zu Themen wie „Google KI-Suche“ oder „Marketing-Automatisierung“?

So nutzt du die gleiche Technologie, die Google gerade für sich nutzt – aber für deine eigenen Marketing- und Vertriebsziele.

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Strategische nächste Schritte für deutsche Publisher und B2B-Marken

Google wird sich in den nächsten 12–24 Monaten weiter in Richtung Content-Aggregationsplattform bewegen. AI Overviews, AI Mode, Gemini, News-Zusammenfassungen – das ist kein Experiment mehr, sondern eine klare Marschrichtung.

Für dich bedeutet das:

1. Akzeptiere die Plattform-Realität. Widerstand allein bringt nichts. Stattdessen: bewusst entscheiden, wo du mitspielst und wo du Grenzen ziehst (z. B. via robots- oder Infrastruktur-Opt-outs dort, wo es strategisch Sinn ergibt).
2. Baue KI-optimierte Themen-Cluster auf. Besonders zu deinen Kernangeboten im Marketing und Vertrieb.
3. Verknüpfe Inhalte konsequent mit Leads. Jeder Besuch aus AI Overviews & Co. muss die Chance auf ein qualifiziertes Gespräch, eine Demo oder einen Newsletter-Opt-in enthalten.
4. Stärke deine Marke jenseits von Google. Newsletter, Communities, Events, LinkedIn – alles, was direkte Beziehungen schafft.

Wer KI nur als Bedrohung für Traffic sieht, verliert die eigentliche Perspektive: KI verschiebt die Spielregeln – aber sie schafft auch neue Wege, Reichweite in messbaren Umsatz zu verwandeln.

Die Frage für dein Unternehmen lautet nicht mehr, ob Google KI-Zusammenfassungen dauerhaft ausrollt. Die Frage ist: Wie gut ist deine Marketing- und Vertriebsstrategie auf eine Suche vorbereitet, in der KI den ersten Kontakt zum Kunden übernimmt?