Die Art und Weise, wie Nutzer nach Informationen suchen, hat sich grundlegend gewandelt, weg von fragmentierten Keywords hin zu natürlicheren, konversationellen Anfragen.
Dieser Wandel wird durch den Aufstieg von Large Language Models (LLMs) und generativer KI vorangetrieben, die darauf ausgelegt sind, menschliche Fragen zu verstehen und zu beantworten.
Für Marken & Seitenbetreiber ist es entscheidend, diese konversationellen Suchanfragen zu nutzen, um sowohl in traditionellen Suchmaschinen als auch in LLM-Chatbot-Antworten sichtbar zu werden.
Inhaltsverzeichnis
Was sind konversationelle Suchanfragen?
Konversationelle Suchanfragen sind natürliche Sprachfragen oder -aussagen, die Nutzer in Suchmaschinen oder KI-Chatbots eingeben und dabei nachahmen, wie sie mit einer anderen Person sprechen würden.
Konversationelle Suchanfragen sind detaillierter, kontextreicher und drücken oft eine spezifische Absicht oder ein Problem aus.
Im Gegensatz zu traditionellen Keyword-Suchen wie [beste Laufschuhe] oder [Trailrunning Schuhe haltbar nass] lautet eine konversationelle Suchanfrage bei Google oder ChatGPT heutzutage [Was sind die haltbarsten Laufschuhe für Trailrunning bei nassen Bedingungen?]
LLMs sind speziell darauf ausgelegt, diese Nuancen, den Kontext und die semantischen Beziehungen zu interpretieren und über einfaches Keyword-Matching hinauszugehen.
Gegenüberstellung klassischer Suchbegriffe vs. konversationelle Suchanfragen
Die Evolution von Schlüsselwörtern zu Anfragen in natürlicher Sprache – Nutzer bewegen sich von einfachen Schlüsselwortabfragen hin zu komplexeren, konversationsorientierten Suchanfragen.
Klassische Google-Suche mit Schlüsselwörtern
Konversationelle Suchanfrage bei Google
Konversationelle Suchanfrage bei ChatGPT
Beispiele konversationelle Suchanfragen vs. klassischer Suchbegriffe
| konversationell | klassisch |
|---|---|
| Wie repariere ich einen tropfenden Wasserhahn in meiner Küche? | tropfender Wasserhahn Reparatur |
| Vergleiche die Funktionen der Smartphone-Modelle von Marke X und Marke Y | Marke X vs Marke Y Handy |
| Welche Vorteile hat die Verwendung von Bio-Hautpflegeprodukten für empfindliche Haut? | Bio Hautpflege empfindlich |
| Wo finde ich eine hoch bewertete lokale Bäckerei, die glutenfreie Kuchen herstellt? | glutenfreie Bäckerei in meiner Nähe |
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Schreiben Sie eine handvoll Ihrer wichtigen Keywords/Themen auf und stellen Sie konversationelle Suchanfragen gegebnüber. Nun beurteilen Sie: Wird der vorhandene Textabsatz auf Ihrer Seite noch der konversationellen Suchabsicht gerecht?
Wie Marken konversationelle Anfragen für Traffic und LLM-Erwähnungen nutzen können
LLMs, insbesondere solche, die RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation) verwenden, verlassen sich nicht nur auf ihr vortrainiertes Wissen. Sie rufen auch relevante und aktuelle Kontexte aus verifizierten Wissensquellen, einschließlich Websites, in Echtzeit ab, um genauere und aktuellere Antworten zu generieren.
Die bedeutet, dass die Optimierung Ihrer Website für konversationelle Anfragen sowohl Ihre Sichtbarkeit in traditionellen Suchmaschinen (da Suchmaschinen zunehmend LLMs integrieren) als auch Ihre Chancen, von KI-Chatbots zitiert zu werden, direkt beeinflusst.
LLMs neigen eher dazu, spezifische Empfehlungen und Zitate für „Bottom-of-Funnel“-Anfragen zu geben – solche, die eine starke Kaufabsicht oder einen Bedarf an detaillierten Informationen anzeigen, wie Produktvergleiche oder „How-to“-Anleitungen.
Indem Sie Ihre Inhalte an diese konversationellen Muster anpassen und umfassende, autoritative Antworten liefern, positionieren Sie Ihre Marke als vertrauenswürdige Quelle, auf die LLMs verweisen möchten.
Anleitung für konversationelle Suchmaschinenoptimierung
- Content-Strategie auf Nutzerabsicht und konversationelle Recherche ausrichten
- Über die traditionelle Keyword-Recherche hinausgehen, um das gesamte Spektrum der Fragen und Probleme zu verstehen, die Ihre Zielgruppe in natürlicher Sprache stellt
- 👉 „Fragen-basierte“ Keyword-Recherche durchführen
- Ähnliche Fragen (PAA)
- Verwandte Suchanfragen
- semantisch verwandte Themen
- hochwertige, konversationelle & umfassende Inhalte erstellen
- Inhalte, die die identifizierten konversationellen Anfragen direkt, natürlich, ansprechend und autoritativ beantworten
- 👉 Schreiben im konversationellen Ton
- detaillierte, einzigartige Informationen anbieten und über oberflächliche Antworten hinausgehen
- E-E-A-T demonstrieren
- Qualifikationen der Autoren klar aufzeigen
- glaubwürdige Quellen für alle Behauptungen
- Nachweise für eigene Erfahrungen mit Produkten/Dienstleistungen
- Inhalte für das LLM-Verständnis strukturieren
- klare Überschriften und Unterüberschriften mit semantischer Auszeichnung
- Q&A/FAQ-Abschnitte implementieren
- 👉 strategische Textsequenzen verwenden
- klare, prägnante Wert-Aussagen an den Anfang stellen
- semantischen Kontext in Überschriften, Einleitungen und Schlussfolgerungen einbetten
- strukturierte Daten nach dem Vokabular schema.org
- relevantes schema.org-Vokabular verwenden (JSON-LD)
- Entitäten mit @id und sameAs definieren
- Schema jeder Seite vervollständigen
- 👉 Aufnahme in Googles Knowledge Graph forcieren
- starke und konsistente externe Präsenz kultivieren, um LLM-Erwähnungen zu beeinflussen, da LLMs die Autorität anhand der Häufigkeit und des Kontexts von Erwähnungen in ihren Trainingsdaten beurteilen
- starke und konsistente externe Präsenz kultivieren, um LLM-Erwähnungen zu beeinflussen, da LLMs die Autorität anhand der Häufigkeit und des Kontexts von Erwähnungen in ihren Trainingsdaten beurteilen
- technische Bereitschaft für LLM-Crawler sicherstellen
- nur das RAW-HTML wird verarbeitet
- es findet kein Rendering (JavaScript) statt
Gewinnen Sie handfeste und datenbasierte SEO-Handlungsempfehlungen, anstatt sich auf Ihr Bauchgefühl verlassen zu müssen (oder auf das lediglich angelesene Buchwissen Dritter).
Zusammenfassung
Das Nutzerverhalten geht zunehmend in Richtung natürlicher Fragen. Diese werden von Large Language Models (LLMs) sehr gut verstanden und beantwortet. Insbesondere aufgrund der Funktion Retrieval Augmented Generation (RAG) können relevante Informationen von Websites abgerufen werden. Knowledge Graphs (KGs) bieten Kontext und Tiefe, wodurch KI-Systeme in der Lage sind, Daten zu schließen und neues Wissen abzuleiten.
FAQ konversationelle Suchanfragen
Was sind konversationelle Suchanfragen und wie unterscheiden sie sich von traditionellen Keyword-Suchen?
Konversationelle Suchanfragen sind natürliche Sprachfragen oder -aussagen, die Nutzer in Suchmaschinen oder KI-Chatbots eingeben und dabei nachahmen, wie sie mit einer anderen Person sprechen würden. Sie sind im Gegensatz zu traditionellen Keyword-Suchen (z.B. „beste Laufschuhe“) detaillierter, kontextreicher und drücken oft eine spezifische Absicht oder ein Problem aus. Sie können beispielsweise lauten: „Was sind die haltbarsten Laufschuhe für Trailrunning bei nassen Bedingungen?“ statt „Trailrunning Schuhe nass“. Large Language Models (LLMs) sind speziell darauf ausgelegt, diese Nuancen, den Kontext und die semantischen Beziehungen zu interpretieren.
Warum ist die Optimierung für konversationelle Suchanfragen für Marken wichtig?
Die Art und Weise, wie Nutzer nach Informationen suchen, hat sich grundlegend gewandelt, weg von fragmentierten Keywords hin zu natürlicheren, konversationellen Anfragen. Da Suchmaschinen zunehmend LLMs integrieren und KI-Chatbots, insbesondere solche mit Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systemen, relevante Informationen aus Webseiten abrufen, beeinflusst die Optimierung für konversationelle Anfragen direkt die Sichtbarkeit einer Marke sowohl in traditionellen Suchergebnissen als auch in den Antworten von KI-Chatbots.
Wie können Marken ihre Content-Strategie auf konversationelle Anfragen ausrichten?
Marken sollten über die traditionelle Keyword-Recherche hinausgehen, um das gesamte Spektrum der Fragen und Probleme zu verstehen, die ihre Zielgruppe in natürlicher Sprache stellt. Dies kann durch „Fragen-basierte“ Keyword-Recherche mit KI-Tools, die Analyse von „Ähnlichen Fragen“ (PAA) und „Verwandten Suchanfragen“ in den Google-SERPs sowie die Nutzung von Kundensupport-Daten (Anfragen, FAQs, Verkaufsgespräche) erfolgen. Es ist ratsam, sich auf „Bottom-of-Funnel“-Anfragen zu konzentrieren, die eine starke Kaufabsicht oder den Bedarf an einer spezifischen Problemlösung signalisieren.
Welche Art von Inhalten sollten Marken erstellen, um von LLMs zitiert zu werden?
Marken sollten hochwertige, konversationelle und umfassende Inhalte erstellen, die die identifizierten konversationellen Anfragen direkt, natürlich und autoritativ beantworten. Dies beinhaltet das Schreiben in einem konversationellen Ton, das Anbieten detaillierter, einzigartiger Informationen (Originalforschung, proprietäre Daten), das Demonstrieren von E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness) durch klare Autorenbiografien, Zitieren glaubwürdiger Quellen und Bereitstellen von Nachweisen für eigene Erfahrungen. Inhalte sollten auch regelmäßig aktualisiert werden.
Wie sollten Marken ihre Website-Inhalte strukturieren, damit LLMs sie besser verstehen?
Um Inhalte für das LLM-Verständnis zu optimieren, sollten Marken klare Überschriften und Unterüberschriften mit semantischen HTML-Tags verwenden, Q&A/FAQ-Abschnitte implementieren, Listen, Tabellen und Aufzählungszeichen nutzen und strategische Textsequenzen mit klaren Wert-Aussagen zu Beginn verwenden. Die Organisation in Themencluster mit beschreibenden internen Links und die Verwendung semantischer HTML5-Elemente sind ebenfalls entscheidend.
Welche Rolle spielen strukturierte Daten (Schema Markup) und der Knowledge Graph für die LLM-Sichtbarkeit?
Die Implementierung von Schema.org-Markup (insbesondere im JSON-LD-Format) ist entscheidend, um explizite, maschinenlesbare Informationen über Marke, Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen. Das Definieren von Entitäten mit @id und die Nutzung der sameAs-Eigenschaft zur Verknüpfung mit autoritativen externen Quellen helfen LLMs, die Marke mit etablierten Wissensdatenbanken zu verbinden. Eine robuste Online-Präsenz und umfassendes Schema-Markup erhöhen die Wahrscheinlichkeit der Aufnahme in Googles Knowledge Graph, was ein starkes Glaubwürdigkeitssignal für LLMs ist.
Wie können Marken ihre Markenautorität über ihre Website hinaus aufbauen, um LLM-Erwähnungen zu beeinflussen?
LLMs beurteilen Autorität anhand der Häufigkeit und des Kontexts von Erwähnungen in ihren Trainingsdaten. Marken sollten sich in Digital PR engagieren, hochwertige Backlinks von autoritativen Websites erwerben, Kundenbewertungen und Testimonials auf seriösen Drittanbieter-Bewertungsseiten fördern und an Online-Communities (Foren, Social Media) teilnehmen. Die Pflege konsistenter Markendaten auf allen Plattformen und die Prüfung auf Wikipedia- und Wikidata-Berechtigung sind ebenfalls wichtige Schritte.
