Google Discover als strategischer Traffic-Kanal - Eine Überlebensstrategie im Zeitalter der KI Suche

Aktuelle Studien belegen, dass die Klickraten für organische Ergebnisse um bis zu 34,5 % sinken, wenn eine KI-Zusammenfassung am Anfang der Suchergebnisseite erscheint. Der Wert wird sich auf über 50% erhöhen, wenn Googles neue Evolution "AI Search" flächendeckend ausgerollt wird. Dieser Wandel forciert die Zunahme von "Zero-Click Searches", bei denen Nutzer ihre Antworten direkt auf der Google-Seite erhalten, ohne eine Publisher-Website besuchen zu müssen.

Google wandelt sich gerade von einer Suchmaschine zu einer Antwort-Maschine.

In dieser neuen Realität wird Google Discover zu einer wichtigen Alternative – auch wenn diese Lösung ihre eigenen Tücken hat und nicht immer verlässlich ist.

Der umfassende Leitfaden zur Optimierung für Google Discover

Google Discover hat sich zu einer bedeutenden, wenngleich volatilen Traffic-Quelle für Publisher und Marketer entwickelt. Dieser Kanal erfordert eine grundlegende Abkehr von traditionellen Paradigmen der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Die zentrale Herausforderung liegt im Verständnis der "query-losen" Natur von Discover, bei der Inhalte den Nutzern proaktiv präsentiert werden, anstatt reaktiv auf eine Suchanfrage zu antworten.

Dies stellt Content-Ersteller vor die Aufgabe, nicht mehr nur die Suchintention (Search Intent) zu befriedigen, sondern latente Interessen zu wecken und zu bedienen. Angesichts der schwindenden Klicks aus der traditionellen Suche gewinnt diese Fähigkeit an strategischer Dringlichkeit.

Die Anatomie von Google Discover: Jenseits der traditionellen Suche

Google Discover ist ein personalisierter und proaktiver Content-Feed, der Nutzern Inhalte basierend auf ihren individuellen Interessen vorschlägt, ohne dass diese eine explizite Suchanfrage (Query) eingeben müssen.

Der Dienst ist primär für mobile Endgeräte wie Smartphones und Tablets konzipiert und wird über die Google App oder den Chrome-Browser ausgespielt. Die Nutzererfahrung ähnelt dabei stark der von Social-Media-Feeds, bei der durch einen vertikalen Strom von "Karten" gescrollt wird, die jeweils einen Artikel, ein Video oder andere Inhalte repräsentieren.

Dieser grundlegende Unterschied – ein "Push"-Kanal, der Inhalte anbietet, im Gegensatz zum "Pull"-Kanal der Suche, der auf Anfragen reagiert – hat weitreichende strategische Konsequenzen.

Der Fokus der Content-Strategie verschiebt sich von der Optimierung auf Keywords und der Beantwortung spezifischer Fragen hin zur Erstellung von Inhalten, die latente Bedürfnisse befriedigen und Interesse bei einer thematisch affinen Zielgruppe wecken. Es geht nicht mehr darum, für eine Suche gefunden zu werden, sondern darum, als relevante Informationsquelle für ein Interessengebiet im Leben eines Nutzers etabliert zu werden.

Algorithmische Grundlagen: Wie Google Interessen erkennt und Inhalte kuratiert

Die Kuration des Discover-Feeds basiert auf fortschrittlichen Algorithmen, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen, um hochgradig personalisierte Empfehlungen zu erstellen. Die Datengrundlage für diese Personalisierung ist breit gefächert und umfasst eine Vielzahl von Nutzersignalen, die im Google-Konto gespeichert sind. Dazu gehören:

• Web- & App-Aktivitäten: Besuchte Websites und genutzte Apps.
• Suchhistorie: Frühere Suchanfragen in der Google-Suche.
• Standortdaten: Der physische Standort des Nutzers, sofern freigegeben.
• Interaktionen mit Google-Diensten: Angesehene Videos auf YouTube, Interaktionen mit dem Google Assistant etc..
• Explizite Interessen: Themen, denen der Nutzer in seinem Google-Konto aktiv folgt.

Ein zentrales Element ist dabei der Google Knowledge Graph, der das semantische Verständnis von Entitäten (Personen, Orte, Organisationen, Themen) ermöglicht. Google gleicht die im Content identifizierten Entitäten mit den Interessenprofilen der Nutzer ab, um relevante Vorschläge zu generieren.

Darüber hinaus bieten Feedback-Mechanismen den Nutzern die Möglichkeit, ihren Feed aktiv zu gestalten. Sie können Themen folgen, bestimmte Quellen oder Inhalte ausblenden oder Beiträge mit einem "Gefällt mir" markieren. Diese direkten Rückmeldungen fließen kontinuierlich in den Algorithmus ein und verfeinern die zukünftigen Empfehlungen. Eine besonders wichtige Funktion ist die Möglichkeit für Nutzer, einer Website direkt zu folgen. Dies etabliert einen stabileren Kanal, der die algorithmische Unsicherheit teilweise umgehen kann, da Inhalte von gefolgten Quellen prominent im "Folge ich"-Tab erscheinen.

Für Publisher ergibt sich daraus die klare Handlungsempfehlung, ihre Leser aktiv zum Folgen aufzufordern, um flüchtige Besucher in eine loyalere Leserschaft innerhalb des Discover-Ökosystems zu verwandeln.

Abgrenzung und Synergien: Discover im Vergleich zu Google Search und Google News

Obwohl alle drei Dienste auf dem Google-Index als technischer Basis aufbauen, verfolgen sie unterschiedliche Ziele und Funktionsweisen.

• Google Suche: Ist ein reaktives System, das auf eine explizite Keyword-Anfrage des Nutzers eine Liste relevanter Ergebnisse liefert. Die Optimierung zielt darauf ab, die Suchintention bestmöglich zu bedienen. Mit der Einführung von AI Overviews werden jedoch immer mehr Anfragen direkt auf der Ergebnisseite beantwortet, was die Klicks auf die eigentlichen Webseiten reduziert.
  
  
• Google News: Fokussiert sich primär auf die Bereitstellung hochaktueller Nachrichten von verifizierten und autoritativen Nachrichtenseiten.
  
  
• Google Discover: Arbeitet proaktiv und query-los. Es präsentiert ein breiteres Spektrum an Inhalten, das neben aktuellen Nachrichten auch Evergreen-Content, Blogbeiträge, Videos und mehr umfasst, solange diese den Interessen des Nutzers entsprechen.

Die folgende Tabelle fasst die wesentlichen Unterschiede zusammen:

Vergleich: Google Discover vs. Google Suche vs. Google News

Die E-E-A-T-Doktrin: Das Fundament für Vertrauen und Sichtbarkeit

Das Konzept E-E-A-T ist der qualitative Kompass, den Google zur Bewertung von Inhalten verwendet. Für Google Discover ist es nicht nur eine Empfehlung, sondern eine fundamentale Voraussetzung für nachhaltigen Erfolg.

Dekodierung von E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust

E-E-A-T steht für Experience (Erfahrung), Expertise (Fachkompetenz), Authoritativeness (Autorität) und Trust (Vertrauenswürdigkeit) und bildet das zentrale Framework, das Google zur Bewertung der Qualität und Glaubwürdigkeit von Inhalten heranzieht. Es ist wichtig zu verstehen, dass E-E-A-T kein direkter, technischer Rankingfaktor ist, den man einfach "einschalten" kann. Vielmehr versucht Google, E-E-A-T durch eine Vielzahl von algorithmischen Signalen zu erkennen und zu bewerten.

Die Bedeutung von E-E-A-T ist für Discover noch höher als für die traditionelle Suche. Da Google hier Inhalte proaktiv auswählt und den Nutzern prominent empfiehlt, ist das Reputationsrisiko für Google bei der Ausspielung von minderwertigen oder irreführenden Informationen ungleich größer. Das Vertrauen der Nutzer in das Produkt Discover steht auf dem Spiel. Daher ist Trust (Vertrauenswürdigkeit) der wichtigste Pfeiler des Konzepts. Starke E-E-A-T-Signale sind somit eine Art "Eintrittskarte", um überhaupt als potenziell empfehlenswerte Quelle für Discover in Betracht gezogen zu werden.

Die Ergänzung des Frameworks um "Experience" (Erfahrung) im Dezember 2022 war besonders bedeutsam. Sie unterstreicht den Wert von Inhalten, die auf authentischer, gelebter Erfahrung aus erster Hand basieren – beispielsweise Produkttests, bei denen das Produkt tatsächlich verwendet wurde, oder Reiseberichte von Personen, die den Ort wirklich besucht haben. Genau diese Art von "Soft-Lens"-Inhalten und persönlichen Geschichten performt in Discover besonders gut, was eine starke Synergie zwischen den Qualitätsrichtlinien von Google und den Präferenzen des Discover-Algorithmus offenbart.

Praktische Umsetzung: Nachweis von E-E-A-T auf Ihrer Website

Um E-E-A-T für Google und Nutzer gleichermaßen sichtbar zu machen, sind konkrete, umsetzbare Maßnahmen auf der Website erforderlich:

• Experience (Erfahrung) nachweisen: Integrieren Sie persönliche Geschichten, Fallstudien und originäres Bild- und Videomaterial, das Ihre direkte Auseinandersetzung mit dem Thema belegt. Verwenden Sie Formulierungen wie "In unserem Test zeigte sich...", "Meine Erfahrung bei der Anwendung war..." oder "Wir haben vor Ort beobachtet...", um gelebte Erfahrung zu signalisieren.
  
  
• Expertise (Fachkompetenz) nachweisen: Erstellen Sie tiefgehende, umfassende und gut recherchierte Inhalte, die über oberflächliches Wissen hinausgehen. Richten Sie detaillierte Autoren-Biografien ein, die Qualifikationen, Auszeichnungen und relevante Berufserfahrung der Verfasser hervorheben. Lassen Sie Inhalte idealerweise von ausgewiesenen Experten erstellen oder zumindest von ihnen überprüfen.
  
  
• Authoritativeness (Autorität) nachweisen: Bauen Sie eine positive Markenreputation auf. Dies geschieht extern durch den Erhalt von Backlinks und Erwähnungen von anderen bekannten und respektierten Websites in Ihrer Nische. Auch Gastbeiträge auf Branchenportalen oder Auftritte Ihrer Experten auf Konferenzen oder in Podcasts stärken die Autorität.
  
  
• Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit) nachweisen: Schaffen Sie maximale Transparenz. Dazu gehören eine leicht auffindbare "Über uns"-Seite, ein Impressum mit klaren Kontaktinformationen und transparente redaktionelle Richtlinien. Kennzeichnen Sie Werbung und gesponserte Inhalte eindeutig. Stellen Sie die Korrektheit Ihrer Inhalte durch sorgfältiges Fact-Checking sicher, zitieren Sie vertrauenswürdige Quellen und betreiben Sie Ihre Website über eine sichere HTTPS-Verbindung.

Die Bedeutung für „Your Money or Your Life“ (YMYL)-Themen in Discover

Google definiert bestimmte Themenbereiche als "Your Money or Your Life" (YMYL), da Fehlinformationen hier gravierende negative Auswirkungen auf die Gesundheit, finanzielle Stabilität, Sicherheit oder das Wohlergehen von Menschen haben können. Dazu zählen beispielsweise medizinische Ratschläge, Finanztipps oder Nachrichten über sicherheitsrelevante Ereignisse.

Für YMYL-Themen wendet Google die E-E-A-T-Kriterien mit äußerster Strenge an. Inhalte in diesen Bereichen, die von Autoren ohne nachweisbare Expertise verfasst werden oder von Quellen mit geringer Autorität stammen, werden von Google als "untrustworthy" (nicht vertrauenswürdig) eingestuft. Solche Seiten haben praktisch keine Chance, in der Google-Suche gut zu ranken und sind für eine Empfehlung in Google Discover gänzlich ungeeignet.

Content-Strategie für den Discover-Feed: Themen, Timing und Tonalität

Eine erfolgreiche Discover-Optimierung erfordert eine Content-Strategie, die gezielt auf die Mechanismen und Präferenzen des Feeds ausgerichtet ist. Dies betrifft die Auswahl der Themen, die Gestaltung der Präsentation und die Wahl des richtigen Formats.

Themenfindung: Die Balance zwischen aktuellen Trends und Evergreen-Content

Die effektivste Content-Strategie für Google Discover ist dual ausgerichtet und kombiniert die schnelle Reaktion auf aktuelle Ereignisse mit der sorgfältigen Pflege von langlebigen Inhalten.

• Trending Topics: Discover zeigt eine klare Präferenz für zeitnahe Inhalte, die aktuelle Interessen, Nachrichten oder Trends aufgreifen. Die Sichtbarkeit solcher Artikel im Feed ist oft intensiv, aber von kurzer Dauer – typischerweise nur ein bis drei Tage. Dies erfordert von Redaktionen hohe Agilität und die Nutzung von Tools wie Google Trends oder Exploding Topics, um relevante Themen schnell zu identifizieren und aufzubereiten.
  
  
• Evergreen-Content: Gleichzeitig können auch ältere, zeitlose Inhalte (Evergreen) in Discover erscheinen, wenn sie für die spezifischen und dauerhaften Interessen eines Nutzers als hilfreich und relevant eingestuft werden. Der Schlüssel zum Erfolg für Evergreen-Content liegt in der kontinuierlichen Pflege. Diese Inhalte müssen regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um ihre inhaltliche Korrektheit und Relevanz zu gewährleisten.

Diese duale Anforderung hat direkte Auswirkungen auf die Organisation von Redaktionsteams. Es kann sinnvoll sein, separate Workflows zu etablieren: ein agiles "News-Desk"-Team für schnelle, trendbasierte Inhalte und ein "Features"-Team, das sich auf die Erstellung und Pflege von tiefgehenden, langlebigen Evergreen-Artikeln konzentriert. Beide Säulen sind für einen nachhaltigen Erfolg in Discover essenziell.

Die Kunst der Überschrift: Maximierung der CTR ohne Clickbait

Die Überschrift ist neben dem Bild das entscheidende Element, das Nutzer im Discover-Feed zum Klicken bewegt. Die Herausforderung besteht darin, eine hohe Click-Through-Rate (CTR) zu erzielen, ohne gegen die Inhaltsrichtlinien von Google zu verstoßen.

Google verbietet explizit Clickbait, also irreführende, sensationslüsterne oder übertriebene Formulierungen, die das Interesse künstlich steigern sollen, indem sie entscheidende Informationen vorenthalten oder falsche Versprechungen machen.

Gleichzeitig zeigen Analysen, dass Überschriften, die eine "Neugier-Lücke" (Curiosity Gap) erzeugen oder eine emotionale Reaktion hervorrufen, in einem passiven Browsing-Umfeld, wie es Discover darstellt, besonders gut funktionieren.

Die strategische Aufgabe besteht darin, die Psychologie des "Scroll-Stoppens" zu nutzen, ohne die Grenze zur Täuschung zu überschreiten.

Es geht hier um "Intrigue-Crafting" – das kunstvolle Wecken von Neugier – und nicht um plumpes "Click-Baiting". Eine gute Überschrift für Discover ist prägnant, verspricht einen klaren Nutzen und macht neugierig auf die Antwort oder Lösung, die der Artikel liefert, ohne den Inhalt falsch darzustellen.

Matrix für Überschriften-Strategien: Do's, Don'ts und Beispiele

Inhaltsformate mit hoher Affinität: Storytelling, Nischenthemen und nutzerzentrierte Inhalte

Der Discover-Algorithmus bevorzugt bestimmte Arten von Inhalten, die sich gut in einen interessenbasierten Feed einfügen. Dazu gehören insbesondere Artikel und Videos. Besonders erfolgreich sind dabei sogenannte "Soft-Lens"-Inhalte, die einen weniger harten, nachrichtlichen Charakter haben. Dazu zählen:

• Persönliche Geschichten und Erfahrungsberichte.
• Lifestyle-Artikel zu Themen wie Reisen, Kochen, Mode oder Fitness.
• Tiefe Einblicke (Deep Dives) in spezifische Nischenthemen.
• Inhalte, die durch gutes Storytelling eine fesselnde Erzählung bieten.

Generell werden Inhalte belohnt, die eine einzigartige Perspektive, originäre Recherche oder besondere Einblicke liefern, die über das Offensichtliche hinausgehen.

Im Gegensatz dazu filtert Google aktiv Formate heraus, die in einem solchen Feed als unpassend oder störend empfunden werden könnten. Dazu gehören beispielsweise Stellenanzeigen, Petitionen, Online-Formulare, Code-Repositories oder satirische Inhalte ohne klaren Kontext.

Visuelle Qualität: Die entscheidende Rolle von Bildern und Videos

In der visuell geprägten Umgebung von Google Discover sind Bilder und Videos nicht nur schmückendes Beiwerk, sondern ein zentraler Erfolgsfaktor. Sie dominieren die Darstellung der Content-Karten und sind maßgeblich für die Klickrate verantwortlich.

Technische und qualitative Anforderungen an Bilder

Um das volle Potenzial visueller Inhalte auszuschöpfen, müssen sowohl technische als auch qualitative Kriterien erfüllt sein. Die Optimierung beginnt mit einem "Visual First"-Ansatz, bei dem die Auswahl des Titelbildes die gleiche strategische Bedeutung wie die Formulierung der Überschrift erhält.

Technische Spezifikationen:

• Bildgröße: Für die Darstellung als großes, aufmerksamkeitsstarkes Vorschaubild ist eine Mindestbreite von 1.200 Pixeln zwingend erforderlich. Bilder unterhalb dieser Breite werden, wenn überhaupt, nur als kleine Thumbnails angezeigt, was die CTR drastisch reduziert.
• Meta-Tag: Die explizite Erlaubnis zur Anzeige großer Bilder muss im <head> - Bereich der jeweiligen Seite durch das Meta-Tag max-image-preview:large erteilt werden. Alternativ qualifiziert auch die Nutzung von Accelerated Mobile Pages (AMP) die Inhalte für große Vorschaubilder. Das Fehlen dieses Tags ist ein häufiger und vermeidbarer technischer Fehler.
• Dateiformate: Es werden gängige Webformate wie JPEG, PNG, WebP und SVG empfohlen, da sie eine gute Balance zwischen Qualität und Dateigröße bieten.
• Seitenverhältnisse: Flexible Formate wie 16:9 (Querformat), 4:3 (klassisches Format) und 1:1 (quadratisch) haben sich bewährt, da sie sich gut an verschiedene Bildschirmgrößen anpassen lassen.

Qualitative Anforderungen:

• Qualität: Die Bilder müssen hochauflösend, scharf, klar und gut beleuchtet sein. Unscharfe oder verpixelte Bilder wirken unprofessionell und mindern das Vertrauen.
• Authentizität: Originäre, selbst erstellte Fotos und Grafiken sind generischen Stockfotos deutlich vorzuziehen. Authentische Bilder vermitteln Glaubwürdigkeit und die "Experience"-Komponente von E-E-A-T.
• Relevanz: Das Bild muss den Inhalt des Artikels thematisch widerspiegeln und darf nicht irreführend sein, um Klicks zu generieren.
• Zu vermeidende Praktiken: Das Logo der Website sollte nicht als Hauptbild verwendet werden, da es keinen inhaltlichen Mehrwert bietet und die Klickbereitschaft senkt.

Optimierungsstrategien für Bilder: Dateinamen, Alt-Texte und Platzierung

Google analysiert den Kontext eines Bildes, um dessen Inhalt zu verstehen. Daher sollten Bilder stets in der Nähe von thematisch relevantem Text platziert werden.

Weitere Optimierungshebel sind:

• Dateinamen: Verwenden Sie kurze, aber aussagekräftige Dateinamen (z.B. rezept-zitronenkuchen.jpg statt DCIM1234.jpg), um Google erste Hinweise auf den Bildinhalt zu geben.
• Alt-Text: Füllen Sie das alt - Attribut mit einer präzisen Beschreibung des Bildinhalts. Dies ist nicht nur für die Barrierefreiheit unerlässlich, sondern hilft auch Suchmaschinen, das Bild zu verstehen. Vermeiden Sie dabei jedoch das vollstopfen mit Keywords (Keyword Stuffing).
• Ladezeiten: Komprimieren Sie Bilder verlustfrei und nutzen Sie moderne Formate wie WebP, um die Dateigröße zu reduzieren und die Ladezeiten der Seite (ein wichtiger Aspekt der Page Experience) kurz zu halten.

Video-Content und Web Stories als Engagement-Treiber

Neben statischen Bildern bieten Bewegtbildformate erhebliche Chancen für die Sichtbarkeit in Discover.

• Videos: Eingebettete Videos können das Nutzer-Engagement und die Verweildauer auf der Seite signifikant erhöhen. Sowohl selbst gehostete Videos als auch YouTube-Videos werden regelmäßig in Discover angezeigt. Für sie gelten ähnliche Qualitäts- und Relevanzkriterien wie für Bilder.
• Web Stories: Dieses von Google stark geförderte, bildschirmfüllende und interaktive Story-Format ist für die mobile Nutzung prädestiniert und kann prominent im Discover-Feed platziert werden.

Fallstudien belegen, dass Web Stories ein enormes Traffic-Potenzial entfalten können, insbesondere auch für Nischen- und E-Commerce-Websites, die dieses Format oft noch nicht voll ausschöpfen. Sie stellen eine strategische Chance dar, um in einem visuell ansprechenden Format direkt in den Feed zu gelangen.

Checkliste: Technische und qualitative Spezifikationen für visuelle Inhalte

Technisches SEO-Framework für Discover

Obwohl die Inhaltsqualität im Vordergrund steht, bildet ein sauberes technisches Fundament die unerlässliche Basis, damit Inhalte überhaupt für eine Ausspielung in Discover in Frage kommen.

Page Experience und Core Web Vitals als Grundvoraussetzung

Da Google Discover ein primär mobiles Produkt ist, hat die Nutzererfahrung auf mobilen Endgeräten höchste Priorität. Eine schlechte technische Performance kann selbst den besten Inhalt disqualifizieren.

• Mobile-Friendliness: Eine für Mobilgeräte optimierte, responsive Website ist keine Option, sondern eine absolute Notwendigkeit. Inhalte, die auf Smartphones schlecht lesbar oder bedienbar sind, haben in Discover keine Chance.
• Core Web Vitals (CWV): Diese Kennzahlen messen die technische Nutzererfahrung und sind ein wichtiger Bestandteil der allgemeinen Seitensignale, die Google bewertet. Obwohl sie keine explizite, harte Voraussetzung für Discover sind, korreliert eine gute Performance stark mit der von Google belohnten Gesamtqualität. Eine schlechte Nutzererfahrung nach dem Klick – etwa durch lange Ladezeiten oder sich verschiebende Layouts – sendet negative Signale an Google, was die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Empfehlungen verringert.
  
  Die drei Kernmetriken sind:
  
  Largest Contentful Paint (LCP): Misst die Ladezeit des größten sichtbaren Inhaltselements. Ein Wert unter 2.5 Sekunden gilt als gut.
  Interaction to Next Paint (INP): Misst die Reaktionsfähigkeit der Seite auf Nutzerinteraktionen. Ein Wert unter 200 Millisekunden ist erstrebenswert.
  Cumulative Layout Shift (CLS): Misst die visuelle Stabilität und unerwartete Layout-Verschiebungen. Ein Wert von unter 0.1 wird als gut angesehen.
• HTTPS: Eine sichere, verschlüsselte Verbindung ist eine grundlegende Anforderung für das Vertrauen der Nutzer und von Google.

Strategischer Einsatz von strukturierten Daten (Schema.org)

Die offizielle Haltung von Google besagt, dass keine speziellen strukturierten Daten (Schema Markup) erforderlich sind, um in Discover zu erscheinen. Diese Aussage ist technisch korrekt, aber strategisch irreführend.

Der Discover-Algorithmus basiert auf dem Verständnis von Entitäten und Interessen. Strukturierte Daten nach dem Vokabular von Schema.org sind die primäre Methode, um einer Maschine explizit und unmissverständlich mitzuteilen, worum es in einem Inhalt geht.

Ohne Schema verlässt man sich darauf, dass Googles KI den Inhalt allein korrekt interpretiert. Mit Schema liefert man eine "Blaupause" und reduziert die Ambiguität, was in einem wettbewerbsintensiven Umfeld ein klarer strategischer Vorteil ist.

Relevante Schema-Typen: Um Google präzise Signale zu senden, sind folgende Typen besonders nützlich:

• Article und NewsArticle: Zur Kennzeichnung von Artikeln und Nachrichten, inklusive Eigenschaften wie headline, image und datePublished.
• VideoObject: Zur detaillierten Beschreibung von Videoinhalten.
• Organization: Zur Stärkung der Publisher-Autorität und zur Bereitstellung von Informationen über die Organisation hinter der Website.
• Author: Zur Verknüpfung von Inhalten mit Autorenprofilen, was die E-E-A-T-Signale (insbesondere Expertise und Erfahrung) stärkt.
• BreadcrumbList: Zur Verdeutlichung der Website-Struktur.

Implementierung: Die Einbindung mittels JSON-LD wird empfohlen, da es von Inhalts- und Layout-Code getrennt ist und somit weniger fehleranfällig ist.

Nach der Implementierung sollte eine Validierung mit dem "Test für Rich-Suchergebnisse" von Google erfolgen, um Fehler zu identifizieren und zu beheben.

Übersicht relevanter Schema.org-Typen und deren Anwendung für Discover

Optimierung der „Folgen“-Funktion und RSS-Feed-Management

Die "Folgen"-Funktion ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um eine direkte und beständigere Beziehung zu den Nutzern innerhalb von Discover aufzubauen.

Wenn ein Nutzer einer Website folgt, erscheinen deren neue Inhalte in seinem dedizierten "Folge ich"-Tab. Um diese Funktion optimal zu nutzen, muss Google den korrekten RSS- oder Atom-Feed der Website finden und interpretieren können.

Technische Optimierung des Feeds:

• Der Feed darf nicht durch die robots.txt - Datei blockiert sein.
• Der Feed sollte, ähnlich einer Sitemap, stets aktuell gehalten werden.
• Der <title>

Erfolgsmessung und Analyse: Interpretation der Discover-Performance

Eine datengestützte Analyse ist der Schlüssel zur kontinuierlichen Verbesserung der Discover-Strategie. Das primäre Werkzeug hierfür ist der Leistungsbericht für Discover in der Google Search Console (GSC).

Der Discover-Bericht in der Google Search Console: Eine detaillierte Anleitung

Dieser dedizierte Bericht wird in der GSC freigeschaltet, sobald eine Website eine gewisse Mindestanzahl an Impressionen in Discover erzielt hat. Er bietet wertvolle Daten über einen Zeitraum von bis zu 16 Monaten.

Metriken: Der Bericht liefert drei zentrale Kennzahlen:

• Impressionen: Eine Impression wird gezählt, sobald eine Karte mit einem Inhalt Ihrer Website im sichtbaren Bereich des Nutzerbildschirms erscheint. Dies ist ein starker Indikator dafür, dass Google Ihren Inhalt als potenziell relevant für die Interessen eines Nutzers eingestuft hat. Im Zeitalter der AI Overviews, wo Klicks seltener werden, gewinnt die Metrik der Impressionen an Bedeutung, da sie die Sichtbarkeit der Marke misst, auch wenn sie nicht zu direktem Traffic führt.
• Klicks: Die Anzahl der tatsächlichen Klicks auf Ihre Inhalte im Discover-Feed.
• Durchschnittliche CTR (Click-Through-Rate): Das Verhältnis von Klicks zu Impressionen (Klicks / Impressionen). Diese Metrik ist ein entscheidendes Maß für die Attraktivität Ihrer Überschrift-Bild-Kombination.

Dimensionen: Die Daten lassen sich nach verschiedenen Kriterien filtern und gruppieren, darunter nach Seite (die kanonische URL des Inhalts), Land, Datum und Erscheinungsbild (z.B. Artikel, Web Story).

Der Discover-Bericht ist somit nicht nur ein reines Reporting-Tool, sondern ein nützliches Instrument zur Validierung Ihrer Content-Strategie. Er liefert eine direkte, datengestützte Rückmeldung darüber, welche Themen, Formate und Präsentationsformen im query-losen Kontext von Discover funktionieren.

Ableitung von Handlungsempfehlungen aus den Performance-Daten

Die Analyse der GSC-Daten ermöglicht die Identifikation von Mustern und die Ableitung konkreter Optimierungsmaßnahmen:

• Seiten mit hohen Impressionen, aber niedriger CTR: Dies signalisiert, dass Google das Thema als relevant einstuft, die Präsentation (Überschrift und/oder Bild) jedoch nicht überzeugend genug ist, um den Klick auszulösen. Hier sollten A/B-Tests mit alternativen Überschriften und Bildern in Betracht gezogen werden, um die Klickrate zu steigern.
  
  
• Seiten mit hoher CTR, aber niedrigen Impressionen: Der Inhalt ist für eine sehr spezifische Nische äußerst ansprechend. Es sollte geprüft werden, ob das Thema erweitert oder mit verwandten, populäreren Interessengebieten verknüpft werden kann, um eine breitere Zielgruppe zu erreichen.
  
  
• Seiten mit hohen Impressionen und hoher CTR: Dies sind Ihre "Gewinner". Analysieren Sie diese Inhalte genau, um das Erfolgsrezept zu verstehen. Produzieren Sie mehr Inhalte in diesem Format und zu ähnlichen Themen. Stärken Sie zudem die Autorität dieser Erfolgsartikel durch gezielte interne Verlinkungen von anderen relevanten Seiten Ihrer Website.

Umgang mit der Volatilität: Strategien zur Risikominimierung

Ein charakteristisches Merkmal von Discover-Traffic ist seine hohe Volatilität. Die Besucherzahlen können ohne Vorwarnung stark ansteigen, aber auch ebenso schnell wieder einbrechen.

Diese Unberechenbarkeit ist kein Fehler, sondern ein systemimmanentes Merkmal, das aus der dynamischen Natur von Nutzerinteressen resultiert. Wenn sich die Interessen eines Nutzers ändern, passt sich sein Feed an, was unweigerlich zu Traffic-Verschiebungen bei den Publishern führt.

• Gründe für Schwankungen: Neben sich ändernden Nutzerinteressen können auch Anpassungen der von Discover bevorzugten Inhaltstypen oder allgemeine Google Core Updates zu plötzlichen Traffic-Veränderungen führen. Die Einführung von AI Overviews hat diese Unsicherheit noch verstärkt, da der gesamte von Google kommende Traffic nun einer fundamentalen Bedrohung ausgesetzt ist.
  

Strategische Risikominimierung:

• Akzeptanz und Erwartungsmanagement: Betrachten Sie Discover-Traffic als einen willkommenen, aber ergänzenden Kanal und nicht als primäre, planbare Traffic-Quelle. Experten warnen davor, sich von Discover "süchtig" machen zu lassen, da der gesamte Traffic über Nacht verschwinden kann.
• Diversifizierung: Machen Sie sich niemals ausschließlich von Google abhängig. Bauen Sie eine gesunde Mischung aus verschiedenen Traffic-Quellen auf (organische Suche, Social Media, direkter Traffic, Newsletter).
• Loyalität fördern: Die beste Absicherung gegen Volatilität ist der Aufbau einer loyalen Community.

Nutzen Sie die "Folgen" - Funktion in Discover und animieren Sie Besucher, Ihren Newsletter zu abonnieren, um eine direkte und stabilere Beziehung zu Ihrer Leserschaft aufzubauen.

Aus der Praxis lernen: Fallstudien und Fehlervermeidung

Die theoretischen Grundlagen der Discover-Optimierung werden durch die Analyse von praktischen Erfolgsbeispielen und häufigen Fehlern greifbar.

Erfolgsbeispiele: Was Publisher und E-Commerce-Websites richtig machen

Der Erfolg in Discover ist branchenübergreifend möglich, erfordert jedoch eine an die jeweilige Branche angepasste Strategie.

• Publisher und Nachrichtenseiten: Sie stellen den Löwenanteil des Discover-Traffics dar. Ihre Erfolgsfaktoren sind die Fähigkeit, schnell auf aktuelle Ereignisse zu reagieren, eine hohe Vertrauenswürdigkeit (E-E-A-T) zu demonstrieren und große, nationale Themen auf eine lokale Ebene herunterzubrechen, die für Nutzer relevanter ist. Eine Fallstudie von Condé Nast zeigt, dass nach der Abschaffung von AMP erhebliche Traffic-Steigerungen durch die gezielte Optimierung der eigenen Website-Performance (insbesondere Ladezeiten) erzielt wurden.
  
  
• E-Commerce-Websites: Entgegen der Annahme, Discover sei nur für redaktionelle Inhalte relevant, machen E-Commerce-Seiten einen signifikanten Anteil der URLs aus (in einer Analyse rund 44%). Erfolgreich sind hier nicht nur unterstützende Blog-Inhalte wie Kaufberater oder Anleitungen, sondern auch direkt Produkt- und Kategorieseiten. Eine besonders wirksame Taktik für E-Commerce ist der Einsatz von Web Stories. Eine Fallstudie dokumentiert, wie ein E-Commerce-Unternehmen durch die Erstellung von Web Stories zu ansprechenden Themen innerhalb von sechs Monaten 2,2 Millionen organische Besuche über Discover generieren konnte.
  
  
• Nischen-Blogs und Spezialinteressen: Auch kleinere, spezialisierte Websites können enorm profitieren. Ein bemerkenswertes Beispiel ist ein neuer Blog über den Elektroautohersteller Lucid Motors, der von einer in der Tech-Branche bekannten Person betrieben wird. Durch die konsequente und schnelle Berichterstattung in einer Nische mit hoher Nachfrage und (noch) geringer Konkurrenz gelang es der Seite, innerhalb von nur vier Wochen nach dem Start signifikanten Traffic aus Discover zu erhalten.57 Reiseblogs wiederum können besonders gut mit zeitlich begrenzten Angeboten, Deals und visuell inspirierenden Inhalten punkten.52

Analyse häufiger Fehler und deren Vermeidung

Viele der häufigsten Fehler bei der Discover-Optimierung sind "Unterlassungssünden" – das Versäumnis, grundlegende Best Practices umzusetzen. Ein systematisches Audit der eigenen Website ist daher der wichtigste erste Schritt.

Inhaltliche Fehler:

• Clickbait und irreführende Vorschauen: Titel oder Bilder, die nicht zum Inhalt passen, führen zu einer negativen Nutzererfahrung und werden von Google aktiv herausgefiltert oder können zu manuellen Maßnahmen führen.
  
  Fehlender thematischer Fokus: Eine Website, die eine unzusammenhängende Vielzahl von Themen abdeckt ("Bauchladen"), macht es Google schwer, eine Kernkompetenz zu erkennen und die Seite thematisch zuzuordnen. Dies verringert die Chance auf eine gezielte Empfehlung.
  
  Mangelhafte E-E-A-T-Signale: Anonyme Inhalte ohne Autorenangaben, fehlende Transparenz über den Publisher und oberflächliche, fehlerhafte Artikel untergraben das Vertrauen und disqualifizieren eine Seite für Discover.

 Technische Fehler:

• Ignorieren visueller Anforderungen: Das Fehlen von Bildern oder die Verwendung von zu kleinen, qualitativ minderwertigen Bildern ist einer der häufigsten und gravierendsten Fehler. Ohne ein großes, ansprechendes Bild (mindestens 1.200 px breit) sind die Chancen auf eine prominente Platzierung minimal.
• Fehlendes max-image-preview:large Tag: Ein einfacher, aber oft übersehener technischer Fehler im HTML-Header, der die Anzeige großer Vorschaubilder verhindert.
• Schlechte Mobiloptimierung: Langsame Ladezeiten, nicht-responsive Designs und aufdringliche Interstitials (Pop-ups) sind für ein mobiles Produkt wie Discover inakzeptabel und führen zur Abstrafung.

  Strategische Fehler:

• Übermäßige Abhängigkeit von Google: Angesichts der bekannten Volatilität von Discover und der neuen Bedrohung durch AI Overviews, die den Such-Traffic um 25-32% reduzieren können, ist es eine hochriskante Strategie, das eigene Geschäftsmodell hauptsächlich auf Google-Traffic aufzubauen.
• Anwendung falscher Paradigmen: Der Versuch, Discover mit reinen Keyword-Optimierungs-Taktiken aus der traditionellen Suche zu erobern, ist zum Scheitern verurteilt, da die Funktionsweise eine andere ist.

Schlussfolgerung: Entwicklung einer integrierten und nachhaltigen Discover-Strategie im KI-Zeitalter

Die Optimierung für Google Discover ist kein isoliertes SEO-Projekt mehr, sondern eine zwingend notwendige, integrierte Strategie, die Content, Technik, Markenbildung und Analyse miteinander verknüpft. Die Analyse hat gezeigt, dass der Erfolg auf vier zentralen Säulen ruht: dem konsequenten Nachweis von E-E-A-T, der Erstellung nutzerzentrierter Inhalte, die auf Interesse statt auf Suchanfragen abzielen, der Sicherstellung visueller Exzellenz und der Gewährleistung eines makellosen technischen Fundaments.

Der strategische Imperativ für Publisher und Marketer liegt in einer fundamentalen Verschiebung des Denkens: weg von reaktiver Suchmaschinenoptimierung hin zu proaktivem "Interest-Catering" und einer Anpassung an die neue Realität der "Antwort-Maschine" Google. Angesichts der Tatsache, dass AI Overviews den Traffic von Top-Ranking-Seiten bereits drastisch reduzieren, wird Discover zu einem der wenigen verbleibenden Kanäle innerhalb des Google-Ökosystems, um proaktiv ein Publikum zu erreichen.

Es geht darum, die eigene Marke als vertrauenswürdige und maßgebliche Quelle für bestimmte Interessengebiete zu etablieren, um sowohl in Discover als auch potenziell als zitierte Quelle in KI-Antworten zu erscheinen. Die datengestützte Analyse der Performance im Discover-Bericht der Google Search Console ist dabei kein reines Kontrollinstrument, sondern ein strategischer Kompass, der validiert, welche Themen-Format-Kombinationen bei der Zielgruppe Anklang finden. Mit der fortschreitenden Expansion von Discover, potenziell auch auf Desktop-Oberflächen, und der gleichzeitigen Zementierung von KI-Antworten in der Suche, wird die strategische Bedeutung dieses Kanals weiter zunehmen.

Eine frühzeitige und fundierte Auseinandersetzung mit seinen Mechanismen stellt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar.

Die finale Handlungsempfehlung lautet daher: Implementieren Sie eine radikal diversifizierte Traffic-Strategie, die sich nicht allein auf Google verlässt. Konzentrieren Sie Ihre Bemühungen auf die Erstellung von qualitativ herausragenden, vertrauenswürdigen und visuell ansprechenden Inhalten, die echte Nutzerinteressen bedienen und für eine KI-gestützte Extraktion optimiert sind. Nutzen Sie die "Folgen"-Funktion aktiv, um eine loyale Community aufzubauen und die inhärente Volatilität des Kanals abzufedern. Betrachten Sie Google Discover als das, was es ist: ein mächtiger, aber unberechenbarer Kanal, der letztendlich eines belohnt – exzellente Inhalte, die für Menschen gemacht sind und eine der letzten Bastionen für Publisher-Traffic in einer sich rapide verändernden Suchlandschaft darstellen.