Keyword-Recherche mit Kontext: Warum eine gute Liste mit einer Frage beginnt

Eine Keyword-Recherche ist nicht dann gut, wenn am Ende möglichst viele Begriffe in einer Tabelle stehen. Sie ist gut, wenn jemand drei Monate später noch versteht, welche Frage damit beantwortet werden sollte, woher die Zahlen stammen und unter welchen Bedingungen sie erhoben wurden. Genau an dieser Stelle scheitern viele Recherchen: Die Liste existiert noch, ihr Zusammenhang ist verloren.

Als wir die Keyword-Werkzeuge in Crawl Foundry gebaut haben, war das der Ausgangspunkt. Ich wollte keine weitere Quelle für lange Exporte schaffen, sondern einen Ort, an dem eine Recherche als nachvollziehbare Untersuchung stattfindet. In diesem Artikel beschreibe ich, wie ich eine Keyword-Recherche heute angehe und welche Entscheidungen wir im Produkt daraus abgeleitet haben.

Die Frage kommt vor dem ersten Export

Jede Recherche beantwortet eine Frage, auch wenn sie niemand aufgeschrieben hat. Welche Themen fehlen uns im Vergleich zum Wettbewerb? Welche Suchanfragen passen zu einer neuen Kategorieseite? Lohnt sich ein Ratgeberbereich für ein bestimmtes Produkt? Diese Fragen führen zu unterschiedlichen Ausgangsbegriffen, unterschiedlichen Filtern und am Ende zu unterschiedlichen Entscheidungen.

Wenn die Frage fehlt, entsteht eine Sammlung, die alles ein bisschen abdeckt und nichts richtig beantwortet. Man erkennt das an Tabellen, in denen Informationsanfragen, Markenbegriffe und transaktionale Keywords gleichberechtigt nebeneinanderstehen und nach Suchvolumen sortiert werden. Sortieren lässt sich das. Entscheiden lässt sich damit wenig.

Ich schreibe die Fragestellung deshalb zuerst auf, bevor ich einen einzigen Seed-Begriff eingebe. Ein Satz reicht. Er legt fest, was in die Recherche gehört und was bewusst draußen bleibt.

Was zum Kontext einer Recherche gehört

Neben der Frage gibt es Rahmenbedingungen, ohne die sich zwei Auswertungen nicht vergleichen lassen. Die wichtigsten sind aus meiner Sicht diese:

• Markt und Sprache. Ein Keyword kann in Deutschland, Österreich und der Schweiz unterschiedlich gesucht werden. Wer die Länder mischt, vergleicht am Ende Zahlen, die nichts miteinander zu tun haben.
• Zeitpunkt. Suchnachfrage verändert sich saisonal und über Jahre. Ein Wert ohne Abrufdatum ist eine Momentaufnahme, von der niemand mehr weiß, wann sie entstanden ist.
• Datenquelle und Version. Unterschiedliche Anbieter schätzen Nachfrage unterschiedlich. Innerhalb einer Recherche sollte klar sein, welche Quelle welche Zahl geliefert hat.
• Suchintention. Die Suchintention entscheidet darüber, welcher Seitentyp überhaupt eine Chance hat. Sie gehört zum Befund und nicht in eine spätere Nachbearbeitung.

Keine dieser Angaben ist spektakulär. Zusammen machen sie aber aus einer Zahl einen Beleg, den ein Kollege oder ein Kunde später nachvollziehen kann.

Breit sammeln, gezielt belegen

Die meisten Recherchen vermischen zwei Arbeitsschritte, die sich besser trennen lassen: das Finden von Ideen und das Belegen einzelner Kandidaten mit Daten. Das Finden darf breit sein. Das Belegen sollte gezielt sein, weil frische Daten Zeit und Geld kosten.

In Crawl Foundry beginnt das Finden in der Keyword Discovery. Sie erweitert einen Ausgangsbegriff über beobachtbare Suchvorschläge: alphabetische Varianten, Fragen, Vergleiche, lokale Suchen und verwandte Muster. Dazu gehören auch Anfragen, für die ein Datenanbieter kein Suchvolumen meldet. Gerade bei Long-Tail-Keywords sagt ein gemeldetes Volumen von null wenig darüber aus, ob echte Menschen danach suchen. Ein fester Keyword-Index zeigt solche Begriffe oft gar nicht erst.

Erst im zweiten Schritt wähle ich die Kandidaten aus, bei denen zusätzliche Daten die Entscheidung tatsächlich verändern könnten, und fordere dafür Nachfrage, Schwierigkeit, Intention, SERP- oder Wettbewerbsdaten an. Bevor eine solche Anreicherung startet, zeigt das Produkt den Umfang, die geschätzte Maximalsumme und das verfügbare Guthaben. Diese Entscheidung haben wir bewusst so getroffen. Mir ist lieber, dass jemand vor dem Klick sieht, was eine Abfrage kostet, als dass ein Monatskontingent stillschweigend für Begriffe verbraucht wird, die ohnehin aussortiert werden.

Kennzahlen sind Hinweise, keine Entscheidung

Suchvolumen und Keyword Difficulty sind nützlich. Sie werden nur häufig als Urteil gelesen, obwohl sie Schätzungen sind. Ein hohes Volumen nützt nichts, wenn die Suchergebnisseite von Marktplätzen und Vergleichsportalen belegt ist, gegen die eine einzelne Website keine realistische Chance hat. Eine niedrige Difficulty hilft nicht, wenn die Anfrage nicht zum Angebot passt.

Deshalb schaue ich mir bei den Kandidaten, die in die engere Auswahl kommen, die Suchergebnisse selbst an. Eine SERP-Analyse zeigt, welche Seitentypen ranken, welche Suchfunktionen Platz belegen und ob die eigene Seite dort sinnvoll hineinpasst. Diese Beobachtung ersetzt keine Kennzahl, aber sie ordnet sie ein.

Die Frage, die ich mir am Ende stelle, ist selten „Wie hoch ist das Volumen?“. Sie lautet eher: Würde ich für dieses Keyword eine Seite bauen oder überarbeiten, und welche wäre das?

Aus der Liste wird ein Arbeitsbestand

Viele Recherchen enden in einer Datei, die per Mail verschickt wird. Danach beginnt die eigentliche Arbeit an anderer Stelle, und die Recherche selbst veraltet. Wir haben die Keyword-Datenbank deshalb als Arbeitsbestand gebaut und nicht als Ablage.

Gefundene Ideen landen mit ihren verfügbaren Daten direkt in Listen, Tags und Planungsansichten. Bestehende Tabellen und Exporte aus anderen Tools lassen sich importieren. Im Keyword Management vergibt das Team eigene Status, filtert, bewertet und priorisiert. Smarte Listen speichern Filterregeln statt fester Einträge und aktualisieren sich, wenn neue Keywords die Regeln erfüllen. Import, Organisation und Export gehören zum kostenlosen Kern. Guthaben kostet nur das Abrufen frischer Daten.

Für den Kontext, um den es in diesem Artikel geht, ist ein Detail besonders wichtig: Jeder Import, jede Anreicherung, jedes Tagging und jeder Export erscheint im Aktivitätsverlauf. Im Detailbereich eines Keywords ist sichtbar, wann seine Daten zuletzt aktualisiert wurden. Wer die Recherche später übernimmt, muss also nicht raten, ob eine Zahl von gestern oder aus dem letzten Quartal stammt.

Ein Arbeitsbestand hilft auch bei einem Problem, das in reinen Tabellen oft unbemerkt bleibt: Wenn mehrere Seiten auf dieselbe Suchanfrage zielen, entsteht leicht Keyword-Kannibalisierung. Wer Keywords einer Zielseite und einem Status zuordnet, sieht solche Überschneidungen, bevor sie im Ranking auffallen.

Woran ich eine belastbare Recherche erkenne

Wenn ich eine Recherche prüfe, stelle ich im Wesentlichen fünf Fragen:

• Steht die Fragestellung in einem Satz fest, und passt die Auswahl dazu?
• Sind Markt, Sprache, Zeitpunkt und Datenquelle für jede Zahl erkennbar?
• Wurde breit gesammelt und gezielt belegt, oder wurden alle Begriffe blind angereichert?
• Gibt es für die ausgewählten Keywords eine Einschätzung der Suchergebnisse und der Intention?
• Ist klar, welche Seite ein Keyword bedienen soll und wer als Nächstes daran arbeitet?

Keine dieser Fragen braucht ein bestimmtes Werkzeug. Wir haben Crawl Foundry so gebaut, dass die Antworten im Arbeitsablauf entstehen und nicht nachträglich zusammengesucht werden müssen. Wer tiefer einsteigen möchte, findet im Leitfaden zur Keyword-Recherche eine ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung.

In den kommenden Wochen schreibe ich hier über die anderen Teile unserer Arbeit, als Nächstes über Site Audits und die Frage, wie aus einem technischen Befund eine Aufgabe wird, die tatsächlich erledigt wird.