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Der Erfolg einer Website oder App hängt massgeblich davon ab, wie logisch, verständlich und auffindbar ihre Inhalte strukturiert sind. Je schneller Nutzerinnen und Nutzer zu den gewünschten Informationen gelangen, desto besser ist die User Experience. Gleichzeitig hilft eine klare Struktur auch Suchmaschinen und KI Systemen, Inhalte richtig einzuordnen, zu verstehen und als vertrauenswürdige Quelle zu nutzen.
Doch viele Websites bilden noch immer interne Strukturen ab. Abteilungen, Produktgruppen, Geschäftsbereiche oder historisch gewachsene Silos bestimmen die Navigation. Für Nutzerinnen und Nutzer ist diese Logik oft schwer nachvollziehbar. Sie denken nicht in Organigrammen, sondern in Bedürfnissen, Fragen und Aufgaben.
Im KI Zeitalter wird diese Herausforderung grösser. Inhalte müssen nicht nur für Menschen verständlich sein, sondern auch für Systeme wie Google, ChatGPT, Perplexity oder Microsoft Copilot. Diese Systeme interpretieren Seiten nicht wie ein Mensch, der sich zufällig durch eine Navigation klickt. Sie suchen nach klaren Signalen: Themen, Beziehungen, Entitäten, Kategorien, Antworten und strukturierten Informationen.
Bei der Entwicklung oder Überarbeitung einer Website bildet die Informationsarchitektur einen zentralen Grundbaustein. Sie beschreibt, wie Inhalte gruppiert, benannt, priorisiert und miteinander verbunden werden. Ziel ist es, dass Nutzerinnen und Nutzer Inhalte schnell finden und verstehen können.
Eine gute Informationsarchitektur beantwortet unter anderem diese Fragen:
Dabei geht es nicht nur um Navigation. Eine Informationsarchitektur betrifft auch Seitenhierarchie, interne Verlinkung, Kategorien, Filter, Content Hubs, Service Seiten, FAQ Bereiche, Glossare, Metadaten und strukturierte Daten.
Früher wurde Informationsarchitektur vor allem als UX Thema verstanden. Nutzerinnen und Nutzer sollten sich besser zurechtfinden. Das bleibt zentral. Doch heute kommt eine zweite Ebene dazu: LLMs müssen die Website ebenfalls verstehen.
Google empfiehlt strukturierte Daten, weil sie Suchmaschinen explizite Hinweise zur Bedeutung einer Seite liefern. Strukturierte Daten helfen Google, Inhalte besser einzuordnen und unter bestimmten Voraussetzungen als Rich Results darzustellen. Google empfiehlt dafür JSON LD als bevorzugtes Format.
Für AEO und GEO wird diese Klarheit noch wichtiger. Generative Systeme brauchen eindeutige Signale, um eine Marke, ein Angebot oder eine Antwort korrekt zu interpretieren. Wenn die Website Architektur unklar ist, kann ein KI System kaum zuverlässig verstehen, welche Leistungen ein Unternehmen anbietet, welche Themen wirklich wichtig sind und welche Quelle für welche Frage relevant ist.
Eine gut strukturierte Website hilft deshalb auf drei Ebenen:
Nutzerinnen und Nutzer finden schneller, was sie suchen. Das reduziert Friktion, steigert Vertrauen und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass eine Anfrage, ein Kauf oder eine andere gewünschte Handlung erfolgt.
Suchmaschinen können Inhalte besser crawlen, Themen klarer einordnen und interne Relevanzsignale nachvollziehen. Eine gute Struktur hilft dabei, dass wichtige Seiten nicht isoliert bleiben.
KI Systeme erkennen klarer, welche Themen, Services, Fragen und Antworten zu einem Unternehmen gehören. Das erhöht die Chance, dass Inhalte in generativen Antworten korrekt verarbeitet und zitiert werden.
Das Such und Navigationsverhalten hängt von vielen Faktoren ab. Bereits in der klassischen UX Arbeit war entscheidend, in welchem Kontext eine Person eine Website nutzt und welches Ziel sie verfolgt.
Wichtige Fragen sind:
Gerade der letzte Punkt ist neu wichtig. Wer aus einer KI Antwort kommt, hat oft schon eine vorgefilterte Erwartung. Die Person sucht nicht mehr eine allgemeine Übersicht, sondern eine Bestätigung oder Vertiefung. Die Website muss diese Erwartung unmittelbar aufnehmen.
Die meisten Websites sprechen mehrere Zielgruppen an. Kundinnen und Kunden suchen andere Inhalte als Stellensuchende, Investorinnen, Medien, Partner oder bestehende Kundinnen. Auch innerhalb einer Zielgruppe gibt es Unterschiede: Entscheider suchen andere Informationen als Fachpersonen, bestehende Kunden andere als neue Interessenten.
Eine gute Informationsarchitektur muss mit dieser Vielfalt umgehen. Sie darf nicht davon ausgehen, dass alle Nutzerinnen und Nutzer dieselben Begriffe verstehen oder denselben Einstieg wählen.
Ein Beispiel:
Ein Unternehmen könnte seine Website nach internen Geschäftsbereichen strukturieren. Für interne Teams ist das logisch. Für potenzielle Kundinnen und Kunden kann dieselbe Struktur aber unklar sein. Diese suchen nicht nach Abteilungsnamen, sondern nach Lösungen, Problemen oder konkreten Leistungen.
Im KI Zeitalter gilt das noch stärker. Wenn ein Nutzer ChatGPT fragt: «Welche Agentur hilft mir bei AEO und CRM in der Schweiz?», dann sucht das System nach klaren Entitäten und Service Zusammenhängen. Eine Website, die diese Zusammenhänge nur implizit oder verstreut darstellt, hat schlechtere Chancen, korrekt interpretiert zu werden.
Die wichtigste Regel bleibt: Die Struktur sollte dem Denkmodell der Nutzerinnen und Nutzer folgen. Interne Organisation ist nur dann relevant, wenn sie auch für die Zielgruppen verständlich und nützlich ist.
Eine Website kann zum Beispiel nach diesen Logiken strukturiert werden:
Für viele B2B Websites ist eine Kombination sinnvoll. Eine klare Service Struktur hilft bei kommerziellen Suchanfragen. Thematische Hubs helfen beim Aufbau von Autorität. FAQ Bereiche helfen bei AEO. Case Studies schaffen Vertrauen. Blogartikel vertiefen Themen und verbinden einzelne Inhalte zu Clustern.
AEO und GEO verlangen, dass Inhalte konsistent, auffindbar und eindeutig sind. Das betrifft nicht nur einzelne Artikel oder FAQ Seiten. Es betrifft die ganze Website.
Eine gute Informationsarchitektur unterstützt AEO und GEO auf mehreren Ebenen:
Jede zentrale Leistung braucht eine eindeutige Seite mit klarer Beschreibung, Zielgruppe, Nutzen, Vorgehen und CTA. Wenn AEO/GEO, CRM oder Performance Marketing nur als kurze Textblöcke auf der Startseite vorkommen, ist das Signal schwach.
Ein Thema braucht mehrere miteinander verbundene Inhalte. Eine AEO/GEO Hauptseite wird stärker, wenn sie durch Artikel zu Versicherungen, B2B, Audits, Schema.org und Messbarkeit ergänzt wird.
KI Systeme extrahieren gerne klare Frage Antwort Muster. FAQ Bereiche helfen, konkrete Nutzerfragen direkt zu beantworten. Wichtig ist, dass die Antworten sichtbar sind und nicht nur im Schema stehen.
Verlinkungen zeigen, welche Seiten zusammengehören. Eine Hauptseite sollte auf relevante Artikel, Cases und Anfrage Seiten verweisen. Umgekehrt sollten Artikel auf die Hauptseite zurückverlinken.
Schema.org hilft, Seiten, Services, FAQs, Organisationen und Artikel maschinenlesbar zu beschreiben. Google weist ausdrücklich darauf hin, dass strukturierte Daten explizite Hinweise zur Bedeutung einer Seite liefern und die Darstellung in Suchergebnissen verbessern können.
Die Erarbeitung einer guten Informationsarchitektur beginnt nicht mit Design. Sie beginnt mit Verständnis.
Das oberste Ziel ist, Inhalte so zu strukturieren, dass Nutzerinnen und Nutzer sowie Suchsysteme den Kontext verstehen. Dafür braucht es einen klaren Prozess.
Zuerst muss klar sein, welche Inhalte bereits vorhanden sind. Dazu gehören Seiten, Blogartikel, Downloads, Landing Pages, Newsletter Inhalte, Kampagneninhalte, Produkttexte, Cases und FAQs.
Wichtige Fragen:
Gerade bei einer Website Migration ist diese Phase zentral. Alte Seiten, alte Begriffe und alte Strukturen können Google und LLMs sonst noch lange falsche Signale senden.
Im Content Audit werden Inhalte bewertet. Nicht jeder bestehende Inhalt sollte übernommen werden. Manche Inhalte müssen aktualisiert, zusammengeführt, umgeschrieben oder gelöscht werden.
Bewertet werden sollte unter anderem:
Ein guter Content Audit trennt wertvolle Inhalte von Ballast. Das ist nicht nur für UX wichtig, sondern auch für Sichtbarkeit. Wenn unwichtige oder veraltete Seiten zu stark im Index bleiben, verwässern sie das Gesamtbild der Marke.
Danach werden Inhalte sinnvoll geordnet. Hier zeigt sich, ob eine Website tatsächlich aus Sicht der Zielgruppen aufgebaut ist.
Mögliche Gruppen sind:
Wichtig ist, dass die Gruppierung nicht beliebig wirkt. Die Logik sollte über die ganze Website hinweg nachvollziehbar bleiben.
Eine Taxonomie definiert, wie Inhalte benannt und klassifiziert werden. Sie hilft, Begriffe konsistent zu verwenden.
Beispiele:
Jede Begriffsentscheidung hat Folgen. Sie beeinflusst Navigation, SEO, interne Suche, Filter, Blog Kategorien, Meta Daten, Schema.org und die Art, wie KI Systeme Inhalte einordnen.
Zusätzliche Informationen helfen, Inhalte miteinander zu verbinden. Dazu gehören Kategorien, Tags, Autorinnen und Autoren, Veröffentlichungsdatum, Aktualisierungsdatum, interne Links, Bild Alt Texte und Schema.org.
Google weist darauf hin, dass strukturierte Daten nicht manipulativ sein dürfen, sondern repräsentativ für den sichtbaren Seiteninhalt sein müssen. Ausserdem müssen sie aktuell, relevant und für Nutzerinnen sichtbar nachvollziehbar sein.
Card Sorting ist eine Methode, um zu verstehen, wie Nutzerinnen und Nutzer Inhalte gruppieren und benennen würden. Dabei werden Begriffe auf Karten geschrieben und von Testpersonen in sinnvolle Gruppen sortiert. Anschliessend benennen die Testpersonen diese Gruppen selbst.
Diese Methode hilft besonders dann, wenn eine Website viele Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen umfasst. Sie zeigt, ob interne Begriffe überhaupt verstanden werden und welche Kategorien aus Sicht der Zielgruppe Sinn ergeben.
Ein Set von relevanten Begriffen wird erstellt. Häufig sind 40 bis 80 Begriffe sinnvoll.
Die Testpersonen ordnen die Begriffe so, wie es für sie logisch ist. Unklare Begriffe können separat abgelegt werden.
Die Teilnehmenden geben den Gruppen eigene Namen. Diese Namen liefern wertvolle Hinweise für Navigation und Wording.
Wiederkehrende Muster zeigen, welche Gruppen und Begriffe aus Nutzersicht funktionieren.
Card Sorting liefert nicht automatisch die fertige Website Struktur. Aber es zeigt, wie Zielgruppen denken. Genau dieses Verständnis ist die Basis für eine nutzerzentrierte Informationsarchitektur.
Je nach Fragestellung können unterschiedliche Varianten eingesetzt werden.
Die Teilnehmenden bilden Gruppen und benennen diese selbst. Diese Variante eignet sich besonders, wenn eine neue Struktur entwickelt werden soll.
Die Kategorien sind vorgegeben. Die Teilnehmenden ordnen Begriffe den bestehenden Kategorien zu. Diese Variante eignet sich, wenn geprüft werden soll, ob Inhalte in eine vorhandene Struktur passen.
Eine Moderatorin oder ein Moderator begleitet den Test. Rückfragen sind möglich und Denkprozesse werden besser sichtbar.
Die Teilnehmenden führen den Test selbstständig durch. Diese Variante ist schneller und günstiger, bietet aber weniger qualitative Einblicke.
Analoges Card Sorting funktioniert mit physischen Karten. Digitales Card Sorting nutzt Online Tools und erleichtert die Auswertung.
Nach dem Card Sorting sollte die erarbeitete Struktur überprüft werden. Dafür eignet sich Tree Testing. Diese Methode testet, ob Nutzerinnen und Nutzer bestimmte Inhalte in einer hierarchischen Struktur finden.
Beim Tree Testing sehen die Teilnehmenden kein Design, keine Bilder und keine fertigen Seiten. Sie navigieren nur durch einen Strukturbaum. Dadurch wird sichtbar, ob die Begriffe und die Anordnung der Inhalte funktionieren.
Tree Testing beantwortet zentrale Fragen:
Gerade für Website Relaunches ist Tree Testing wertvoll, weil Strukturen getestet werden können, bevor Design und Entwicklung starten.
Tree Tests liefern quantitative Hinweise auf die Qualität einer Struktur. Drei Werte sind besonders wichtig.
Die Erfolgsrate zeigt, wie viele Teilnehmende die richtige Antwort gefunden haben. Je höher die Erfolgsrate, desto verständlicher ist die Struktur. Bei komplexen Strukturen können bereits Werte ab rund 60 Prozent ein Hinweis auf eine grundsätzlich funktionierende Architektur sein.
Diese Kennzahlen zeigen, wie zielgerichtet die Testpersonen zur Lösung gelangt sind und wie lange sie dafür gebraucht haben. Eine hohe Direktheit bedeutet, dass Nutzerinnen und Nutzer wenig Umwege nehmen.
Der erste Klick zeigt, wo Nutzerinnen und Nutzer eine Information initial erwarten. Wenn der erste Klick in die falsche Richtung führt, wird es später schwer, die Person wieder auf den richtigen Pfad zu bringen.
Eine gute Struktur endet nicht bei der Hauptnavigation. Interne Verlinkung ist ein entscheidender Bestandteil der Informationsarchitektur.
Interne Links zeigen Nutzern und Suchmaschinen, welche Inhalte zusammengehören. Sie helfen dabei, Themencluster aufzubauen und Autorität innerhalb der Website zu verteilen.
Ein AEO/GEO Artikel sollte zum Beispiel nicht isoliert stehen. Er sollte auf die AEO/GEO Hauptseite, relevante FAQ Inhalte, passende Cases und die Anfrage Seite verlinken. Umgekehrt sollte die AEO/GEO Hauptseite auf vertiefende Artikel verweisen.
So entsteht ein klares Netzwerk. Dieses Netzwerk hilft Menschen beim Navigieren und Maschinen beim Verstehen.
Für moderne Websites sind Content Hubs besonders wichtig. Ein Content Hub bündelt Inhalte zu einem Thema und macht sichtbar, dass eine Marke in diesem Bereich Kompetenz besitzt.
Beispiele für mögliche Hubs:
Ein Hub besteht idealerweise aus einer starken Hauptseite und mehreren vertiefenden Artikeln. Die Hauptseite erklärt das Angebot und führt zur Anfrage. Die Artikel beantworten konkrete Fragen, zeigen Methoden oder vertiefen Branchenperspektiven.
Für KI Systeme ist diese Struktur hilfreich, weil sie thematische Beziehungen sichtbar macht. Einzelne lose Artikel wirken schwächer als ein konsistenter Themencluster.
Die Website folgt der Organisation, nicht den Bedürfnissen der Zielgruppen.
Wenn alles wichtig ist, ist nichts wichtig. Eine gute Struktur priorisiert.
Interne Begriffe, Produktnamen oder Abkürzungen werden verwendet, obwohl Zielgruppen sie nicht verstehen.
Alte Seiten bleiben online und senden falsche Signale an Nutzer, Suchmaschinen und KI Systeme.
Service Seiten, Blogartikel und Cases stehen nebeneinander, aber nicht miteinander in Beziehung.
Die sichtbare Struktur ist vorhanden, aber sie wird nicht maschinenlesbar ergänzt.
Eine benutzerzentrierte Informationsarchitektur ist essenziell für ein erfolgreiches digitales Erlebnis. Je besser sich Nutzerinnen und Nutzer auf einer Website zurechtfinden, desto schneller gelangen sie zu den gewünschten Informationen und Services. Das steigert Vertrauen, Zufriedenheit und Konversion.
Im KI Zeitalter gewinnt Informationsarchitektur zusätzlich an Bedeutung. Sie hilft nicht nur Menschen, sondern auch Suchmaschinen und generativen KI Systemen. Klare Strukturen, verständliche Begriffe, saubere interne Verlinkung, FAQ Muster und strukturierte Daten machen Inhalte besser interpretierbar. Google selbst beschreibt strukturierte Daten als Möglichkeit, explizite Hinweise zur Bedeutung einer Seite zu geben.
Informationsarchitektur ist damit nicht mehr nur eine UX Disziplin. Sie ist die Grundlage für SEO, AEO, GEO und messbare digitale Wirkung. Wer heute eine Website neu baut oder optimiert, sollte deshalb nicht nur fragen: Wie sieht die Seite aus? Sondern zuerst: Wie muss sie strukturiert sein, damit Menschen und Maschinen sie verstehen?
