Conversational Search
Conversational Search ermöglicht die Informationssuche durch natürliche Dialoge statt starrer Keywords – die Zukunft von Suchmaschinen und Enterprise Search.
Conversational Search ersetzt Keyword-Suche durch natürliche Dialoge – mit direkten Antworten, Follow-Up-Fragen und kontextuellem Verständnis.
Erklärung
Statt einer Liste von Links liefert Conversational Search direkte Antworten im Dialog. Follow-Up-Fragen verfeinern die Suche. Perplexity, Google SGE und ChatGPT Search sind prominente Beispiele.
Relevanz für Marketing
Verändert SEO fundamental: Inhalte müssen für Answer Engines optimiert werden (AEO). Enterprise-intern ersetzt es Dashboard-Suche durch natürliche Fragen.
Beispiel
Nutzer fragt "Welches CRM passt zu einem 10-Personen-Team?" → System antwortet mit Empfehlung → Nutzer fragt "Und was kostet das?" → Kontextuelles Follow-Up.
Häufige Fallstricke
Halluzinierte Antworten ohne Quellenangabe. Zero-Click-Problem für Publisher. Kontext-Drift in langen Dialogen.
Entstehung & Geschichte
TREC Conversational Assistance Track (2019) startete akademische Forschung. Bing Chat (2023) und Perplexity (2023) brachten Conversational Search in den Mainstream. Google SGE (2024) und ChatGPT Search (2024) folgten. 2025 ist Conversational Search der dominante Suchtrend.
Abgrenzung & Vergleiche
Conversational Search vs. Traditional Search (Google)
Traditionelle Suche liefert Link-Listen; Conversational Search liefert direkte Antworten im Dialog mit Follow-Up-Fähigkeit.
Conversational Search vs. RAG
RAG ist eine Technik (Retrieval + Generation); Conversational Search ist ein Produkterlebnis, das RAG als Grundlage nutzen kann.