Wie findet man KI-Content-Chancen? Suche nach Suchanfragen, bei denen wir wirklich konkurrieren können

Hier ist mein Framework zur Identifizierung von KI-Content-Chancen:

Schritt 1: Beginnen Sie mit dem, was Sie wissen

Nutzen Sie traditionelle Datenquellen für eine Seed-Liste:

• Keywords, für die Sie ranken
• Fragen, die Kunden stellen
• Themen, die Wettbewerber abdecken
• Branchentrends

Schritt 2: KI-Chancen-Audit

Testen Sie jedes Seed-Thema auf KI-Plattformen:

• Gibt KI eine gute Antwort?
• Werden Sie genannt?
• Wer WIRD genannt?
• Gibt es Lücken in der KI-Antwort?

Schritt 3: Chancen kategorisieren

Schritt 4: Nach Impact priorisieren

Jede Chance bewerten:

• Geschäftswert (1-5)
• Machbarkeit (1-5)
• Wettbewerbsvorteil (1-5)

Fokussieren Sie sich zuerst auf die höchsten Werte.

Wettbewerbsanalyse-Ansatz zur Chancenfindung:

Die Logik:

Wenn Wettbewerber für bestimmte Suchanfragen zitiert werden, sind diese Suchanfragen nachweislich wertvoll. Ihre Chance ist, an deren Stelle oder zusätzlich genannt zu werden.

Prozess:

1. Top 5 Wettbewerber auflisten

2. Für jeden Wettbewerber identifizieren:

   • Wofür sind sie bekannt?
   • Welchen Content haben sie, den Sie nicht haben?
   • Wo tauchen sie bei KI auf, Sie aber nicht?

3. Überschneidende Suchanfragen testen: “Beste [Produktkategorie]” “[Problem, das beide lösen]” “[Branche] + [Thema]”

4. Ergebnisse dokumentieren:

   • Suchanfrage: “beste Marketing-Automation-Tools”
   • Wettbewerber A: 1. genannt
   • Wettbewerber B: 3. genannt
   • Wir: Nicht genannt

5. Lücke analysieren:

   • Was haben sie, was wir nicht haben?
   • Ist es Content? Autorität? Format?
   • Können wir es besser machen?

Das Ergebnis:

Eine priorisierte Liste von Suchanfragen, bei denen Wettbewerber gewinnen und die Sie targetieren wollen.

Verknüpfung klassischer Keyword-Recherche mit KI-Chancen:

Beginnen Sie mit nachgewiesener Nachfrage:

Klassische Keyword-Tools zeigen, was Menschen suchen. Diese Suchanfragen werden auch an KI gestellt.

Keyword-Typen, die gut zu KI passen:

1. Frage-Keywords: “Wie mache ich…”, “Was ist…”
2. Vergleichs-Keywords: “X vs Y”, “Beste X für Y”
3. Empfehlungs-Keywords: “Beste X”, “Top X”
4. Problem-Keywords: “Wie löse ich…”, “Warum funktioniert … nicht”

Die Übersetzung:

Keyword: “beste E-Mail-Marketing-Software für kleine Unternehmen”
KI-Suchanfrage: “Was ist die beste E-Mail-Marketing-Software für ein kleines Unternehmen?”

Gleiche Intention, anderes Format.

Lücken in bestehenden KI-Antworten finden:

Was eine KI-Antwort “unvollständig” macht:

1. Veraltete Informationen – Verweist auf alte Daten, Tools, Praktiken
2. Fehlende Optionen – Nennt offensichtliche Alternativen nicht
3. Oberflächliche Tiefe – Antworten ohne Details oder Nuancen
4. Generischer Rat – Nicht spezifisch zum Anfragekontext
5. Keine Quellenangabe – KI ist unsicher oder fehlen gute Quellen

Chancen-Indikatoren:

Testmethode:

Stellen Sie die gleiche Frage auf 3 verschiedene Arten. Notieren, wo die KI Schwierigkeiten hat oder inkonsistente Antworten gibt. Das sind Chancen.

Beispiel:

• “Was ist das beste CRM?”
• “Welches CRM sollte ein 10-Personen-Startup nutzen?”
• “CRM für die Verwaltung von 500 Kundenbeziehungen”

Unterschiedliche Kontexte, unterschiedliche Antwortqualität. Finden Sie, wo die KI schwächelt.

Pragmatischer Ansatz zur Chancenfindung ohne Tools:

Der manuelle Audit, den ich monatlich mache:

Schritt 1: 30 relevante Suchanfragen für Ihr Business listen

• 10 Brand-Suchanfragen (“Was ist [Ihr Unternehmen]?”)
• 10 Kategorie-Suchanfragen (“Beste [Produkttyp]”)
• 10 Problem-Suchanfragen (“Wie [Ihr Thema] lösen]”)

Schritt 2: Auf 3 Plattformen testen

• ChatGPT
• Perplexity
• Google KI

Schritt 3: Dokumentation in einfacher Tabelle

Schritt 4: Muster erkennen

• Wo erscheinen Sie nie?
• Wo erscheinen Wettbewerber immer?
• Wo sind KI-Antworten schwach?

Schritt 5: Aktion priorisieren

• 3–5 wichtigste Lücken auswählen
• Content dafür erstellen
• Nächsten Monat erneut testen

Zeitaufwand: Ca. 4–6 Stunden monatlich. Nicht für immer skalierbar, aber gut für den Einstieg.

Enterprise-Ansatz mit Tool-Unterstützung:

Unser Prozess:

1. Monitoring einrichten (Am I Cited)

   • Ziel-Suchanfragen-Set eingeben (500+ Suchanfragen)
   • Wettbewerber-Brands eingeben
   • Tracking über alle großen KI-Plattformen

2. Wöchentliche Analyse

   • Wo erscheinen wir vs. nicht?
   • Wo holen Wettbewerber auf?
   • Welcher Content wird zitiert?

3. Chancenbewertung

4. Monatliche Priorisierung

• Top 10 Chancen werden geprüft
• Content-Tasks zugewiesen
• 60-Tage-Messzyklus

Der Schlüssel:

Systematisches Tracking deckt Muster auf, die manuell nicht sichtbar wären. Trends sind wichtiger als Momentaufnahmen.

Dieser Thread hat mir ein vollständiges Framework gegeben. So gehe ich vor:

Phase 1: Suchanfrage-Inventar aufbauen (Woche 1)

• Start mit klassischen Keyword-Daten
• Kundenfragen (Sales, Support) ergänzen
• Themenabdeckung der Wettbewerber einbeziehen
• Ziel: 100 Suchanfragen zum Audit

Phase 2: Erstaudit (Woche 2–3)

• Alle Suchanfragen auf ChatGPT und Perplexity testen
• Ist-Zustand dokumentieren
• Chancen kategorisieren

Phase 3: Priorisierung (Woche 4)

• Nach Geschäftswert + Machbarkeit bewerten
• Top 20 Chancen identifizieren
• Content-Plan erstellen

Phase 4: Kontinuierliches Monitoring

• Tracking aufsetzen (Am I Cited)
• Monatliche Überprüfung neuer Chancen
• Quartalsweise Strategieanpassung

Chancenkategorien, die ich tracke:

1. Lücken: Wir sollten erscheinen, tun es aber nicht
2. Swaps: Wettbewerber genannt, wir nicht
3. Verbesserungen: KI-Antwort ist schwach
4. Aufkommend: Neue Themen in unserem Bereich

Wichtigste Erkenntnis:

Beginnen Sie mit Suchanfragen, die nachweislich wertvoll sind (Wettbewerber werden zitiert), statt zu raten. Lassen Sie sich von der Wettbewerbslandschaft leiten.

Danke an alle für die Frameworks und praxisnahen Tipps.