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Masterarbeit

AI Overviews in der Google Suche: Wahrnehmung und Nutzung

Wie beeinflussen AI Overviews die Relevanzwahrnehmung, das Vertrauen und das Klickverhalten gegenüber regulären Treffern bei informationsorientierten Suchanfragen in Österreich im Rahmen einer Nutzungsstudie mit Teilnehmenden im Alter von 20 bis 30 Jahren?

Methodik

  • Stimulus-Recherche zur Vorbereitung auf die Hauptstudie
    • Keywordrecherche und SERP-Analyse zur Identifikation von 16 Queries für die Hauptstudie
  • Nutzungsstudie
    • Within-Subjects-Experiment zur Messung von Klicks und Einschätzung von Relevanz, Vertrauen und Vollständigkeit
    • Gegenüberstellung von in Figma nachgebildeten Google-SERPs mit AI Overviews und ohne

Ergebnis

Die Auswertung zeigt, dass in der beleuchteten Nutzungsgruppe Hinweise auf eine stark sinkende Klickrate bestehen (-45%) und AI Overviews in 57,5% der Fälle als finale Antwort akzeptiert werden. Die in AI Overviews zitierten Quellen werden lediglich selten gewählt (2%). 

 

Hinsichtlich der Bewertung durch Nutzer*innen kann festgehalten werden, dass AI Overviews als signifikant relevanter als reguläre Suchergebnisse, jedoch nicht als vollständiger oder vertrauenswürdiger  wahrgenommen werden.

Interpretation

  • Wirkung primär über SERP-Design & heuristische Verarbeitung, nicht über „mehr Vertrauen”
  • Entkopplung von Relevanz und Vertrauen → KI wird genutzt, auch ohne mehr epistemisches Vertrauen und fehlender Vollständigkeit
  • Position Bias + Cognitive Fluency + Information Scent  → weniger Nutzen externer Links → weniger Klicks
  • Satisficing / periphere Verarbeitung → frühere Beendigung der Suche

Bedarf aufgrund verkürzter Informationswege

  • Alternative Zugangswege aufgrund Sichtbarkeitsverlust (Direktkommunikation,
    Newsletter, soziale Plattformen, Community-Bindung, Paid Ads)
  • Verlässlichkeit von betroffenen Informationen prüfen (Wie werden eigene Informationen in KI-Zusammenfassungen dargestellt? > gegebenenfalls Qualitätssicherung, Aktualisierung oder
    Kontextualisierung einleiten)
  • Förderung von KI-bezogener Informationskompetenz
  • (noch) stärkerer Fokus auf E-E-A-T