Keyword-Recherche im Wandel: Suchvolumen allein genügt nicht mehr

Suchvolumen prüfen, Konkurrenz einschätzen, Inhalte erstellen: So lief Keyword-Recherche jahrelang ab. Doch Google beantwortet immer mehr Fragen direkt per KI, und Nutzer*innen fragen zunehmend ChatGPT statt die klassische Suche. Wer heute noch nach altem Schema arbeitet, verschenkt Potenzial. Der folgende Beitrag zeigt, welche Faktoren jetzt zählen und wie ein siebenstufiger Recherche-Prozess aussieht, der beide Welten verbindet.

Wie Keyword-Recherche 2026 funktioniert, beschreibt Kim Schneider auf Seokratie. Ihr zentraler Punkt: Ein hohes Suchvolumen bedeutet längst nicht mehr automatisch viel Traffic. Google beantwortet informationsorientierte Suchanfragen häufig direkt über AI Overviews, wodurch die Klickwahrscheinlichkeit auf organische Ergebnisse sinkt.

Neue Bewertungskriterien für Keywords

Statt allein auf Suchvolumen zu schauen, empfiehlt die Autorin, zusätzliche Faktoren einzubeziehen: die Suchintention, das Vorhandensein eines AI Overviews, die Konkurrenzstärke sowie eine mögliche Kauf- oder Kontaktabsicht. Ein Keyword mit 500 monatlichen Suchanfragen und klarer Kaufabsicht kann demnach wertvoller sein als ein informatives Keyword mit 5.000 Suchanfragen.

Auch die klassische Suchintention erweitert sich. Neben informational, navigational, commercial und transactional beschreibt Schneider eine fünfte, konversationelle Suchintention. Nutzer*innen stellen in KI-Systemen wie ChatGPT oder Perplexity vollständige Fragen statt kurzer Suchbegriffe, etwa: „Welche Trekkingschuhe eignen sich für eine mehrtägige Alpenüberquerung, wenn ich breite Füße habe?“ Solche Anfragen tauchen in klassischen Keyword-Tools oft nicht auf, sind für die Content-Erstellung aber relevant.

Themencluster statt Einzelkeywords

Das Prinzip „ein Keyword, eine Seite“ gilt laut Schneider als überholt. Stattdessen sollten Websites in Themenclustern denken: Eine zentrale Seite behandelt ein Thema umfassend, ergänzende Unterseiten vertiefen einzelne Aspekte und verlinken sich sinnvoll. Damit verbunden ist die wachsende Bedeutung von Entitäten, also Personen, Marken oder Fachbegriffen, die inhaltlich mit dem Hauptthema zusammenhängen. Beim Beispiel Trekkingschuhe zählen dazu etwa Gore-Tex, Vibram oder Meindl.

Ein bekanntes Problem bleibt der Keyword-Kannibalismus: Ranken mehrere Seiten einer Domain für dieselben Begriffe, schwächt das die Rankings insgesamt. Gerade bei größeren Websites lohnt sich deshalb eine regelmäßige Prüfung, ob Seiten zusammengeführt oder klarer abgegrenzt werden sollten.

Der Recherche-Prozess in sieben Schritten

Am Beispiel eines fiktiven Outdoor-Shops beschreibt der Artikel einen strukturierten Ablauf:

• SERPs analysieren: Vor dem Griff zum Tool lohnt der Blick auf Google selbst, etwa auf Content-Formate, Suchintention und die Frage, ob ein AI Overview erscheint.
• Fragen-Keywords sammeln: Quellen sind „Nutzer fragen auch“, AI Overviews, ChatGPT sowie Gespräche mit Kundenservice und Vertrieb.
• Liste erweitern: Klassische Tools wie Google Suggest, Keyword Planner, Semrush oder Ahrefs kommen erst jetzt zum Einsatz. Wichtiger als Masse ist Qualität, rät die Autorin zu 20 bis 30 priorisierten Keywords statt langer Listen.
• Wettbewerb analysieren: Neben klassischen Rankings zeigt sich auch, welche Quellen KI-Systeme bevorzugen, etwa durch klare Struktur, aktuelle Daten und sichtbare Autor*innen.
• Keywords bewerten: Suchvolumen, Keyword Difficulty, CPC und das AI-Overview-Risiko fließen gemeinsam in die Bewertung ein.
• Priorisieren und clustern: Am attraktivsten sind Keywords mit klarer Kaufabsicht, moderater Konkurrenz und geringem AI-Overview-Risiko.
• GEO-Check: Ein abschließender Blick zeigt, ob AI Overviews erscheinen, welche Quellen genannt werden und wo Informationslücken Chancen für neue Inhalte bieten.

Tools und Keyword Map

Für die praktische Umsetzung nennt Schneider etablierte Werkzeuge wie den Google Keyword-Planner, Semrush und Ahrefs, die auch erste Auswertungen zu AI Overviews liefern. Als günstigere Alternative eignet sich KWFinder von Mangools. Unabhängig vom Budget empfiehlt die Autorin die Google Search Console, ergänzt durch Google Trends für saisonale Trends und AlsoAsked.com für Fragen-Keywords. Auch ChatGPT und Perplexity helfen, Themencluster und konversationelle Suchanfragen zu identifizieren, auch wenn sie keine Suchvolumina liefern.

Am Ende der Recherche steht die sogenannte Keyword Map: Jedem wichtigen Keyword wird eine klare Zielseite zugeordnet. Das verhindert Keyword-Kannibalismus und stellt sicher, dass alle relevanten Themen systematisch abgedeckt sind. Zusätzlich kann markiert werden, welche Seiten vor allem Suchtraffic ansprechen und welche eher informationelle Fragen beantworten, die stärker von KI-Antworten betroffen sein könnten.

Fazit

Die Grundfragen der Keyword-Recherche bleiben laut Schneider dieselben: Wonach sucht die Zielgruppe, welche Fragen hat sie und welche Themen sind relevant. Verändert hat sich jedoch die Bewertung. Suchvolumen allein reicht nicht mehr aus, Suchintention, Wettbewerb, AI-Overview-Risiko und Conversion-Potenzial gewinnen an Gewicht. Wer Nutzerfragen umfassend beantwortet und Themen ganzheitlich aufbereitet, schafft laut der Autorin die Grundlage für Sichtbarkeit, unabhängig davon, ob die Suche über Google oder ein KI-System erfolgt.