Ich ringe damit, wie tiefgehend unsere Inhalte sein sollten.
Das Dilemma:
Was ich in unseren Daten sehe:
Fragen:
Die Tiefe sollte zur Nutzerintention passen, nicht universell sein.
Die Depth-Intent-Matrix:
| Suchintention | Optimale Tiefe | Beispiel-Anfrage |
|---|---|---|
| Einsteiger | Zugänglich | “Was ist SEO?” |
| Fortgeschritten | Anwendungsbezogen | “Wie SEO verbessern” |
| Experte | Technisch | “Wie Crawl-Budget-Probleme lösen” |
| Schnelle Antwort | Oberflächlich | “SEO Definition” |
| Deep Dive | Umfassend | “Kompletter SEO-Guide” |
Warum „mitteltief“ oft scheitert:
Zu komplex für Einsteiger, zu einfach für Experten. Fällt in eine Lücke.
Die Lösung: Progressive Tiefe
Content so strukturieren, dass mehrere Ebenen bedient werden:
So kann die KI je nach Anfrage den passenden Abschnitt zitieren.
Hier die Progressive-Depth-Vorlage:
## Was ist [Thema]? (Einsteiger)
[2–3 Sätze, zugängliche Definition]
## Wie funktioniert [Thema] (Fortgeschrittene)
[Anwendungsbezogene Erklärung mit Beispielen]
[~300–500 Wörter praktische Anleitung]
## [Thema] im Detail (Experten)
[Technische Details für Fachleute]
[Spezifika, Spezialfälle, Nuancen]
## FAQ (Mehrere Ebenen)
F: Einfache Frage → Einfache Antwort
F: Fortgeschrittene Frage → Anwendungsbezogene Antwort
F: Expertenfrage → Technische Antwort
Wie das für KI funktioniert:
Ein Content-Stück, mehrere Tiefenebenen, mehrere Zitationsmöglichkeiten.
Technische Content-Perspektive zur Tiefe.
Die technische Tiefe-Herausforderung:
Wir schreiben für Entwickler. Unser Publikum WILL Tiefe. Aber manche Anfragen kommen von Nicht-Entwicklern.
Unser Ansatz:
Für jedes technische Thema erstellen wir:
Übersichtsseite (zugänglich)
Tutorial (fortgeschritten)
Referenz (Experten)
Wie KI das nutzt:
| Anfrage | Zitierter Inhalt |
|---|---|
| “Was ist [Technologie]?” | Übersichtsseite |
| “Wie [Technologie] implementieren” | Tutorial |
| “[Technologie] Fehler [spezifisches Problem]” | Referenz |
Der Schlüssel:
Nicht versuchen, eine Seite für alle Ebenen zu machen. Für jede Intention passende Tiefe anbieten.
B2B-Perspektive auf Content-Tiefe.
B2B-Zielgruppen erwarten Tiefe:
Aber einzelne Stakeholder brauchen unterschiedliche Tiefe:
Unsere Tiefenstrategie:
| Zielgruppe | Tiefenfokus | Inhaltstyp |
|---|---|---|
| Führungskraft | Strategischer Wert | Thought Leadership, ROI-Content |
| Manager | Umsetzung | How-to-Guides, Best Practices |
| Anwender | Technisch | Ausführliche Tutorials, Dokus |
Für KI-Sichtbarkeit:
Wir erstellen getrennte Content-Streams für jede Tiefe. KI zitiert je nach Suchintention.
Beispielthema: “Marketing Automation”
Drei Inhalte, drei Tiefen, drei Zitationsmöglichkeiten.
Datenperspektive auf Tiefe und Zitationen.
Unsere Analyse:
Tiefenscore (1–5) vs. Zitationsrate:
| Tiefenscore | Anfrage-Typ | Zitationsrate |
|---|---|---|
| 1 (sehr einfach) | Einfache Anfragen | 42% |
| 1 (sehr einfach) | Experten-Anfragen | 8% |
| 3 (moderat) | Einfache Anfragen | 31% |
| 3 (moderat) | Experten-Anfragen | 28% |
| 5 (sehr tief) | Einfache Anfragen | 15% |
| 5 (sehr tief) | Experten-Anfragen | 48% |
Erkenntnis:
Tiefen-Intent-Match ist alles. Tiefer Content für einfache Anfragen schneidet schlecht ab. Einfacher Content für Experten-Anfragen schneidet schlecht ab.
Das „universelle“ Contentstück auf Tiefe 3?
Unterperformt bei beiden Anfragetypen. Tausendsassa, aber nichts richtig.
Empfehlung:
Festlegen auf ein Tiefenlevel passend zur Intention. Nicht alles für alle sein wollen.
Content-Architektur für Tiefe.
Die Depth-Pyramide:
/\
/ \ Experte (tief, eng)
/----\
/ \ Fortgeschritten (moderat, angewandt)
/--------\
/ \ Einsteiger (zugänglich, breit)
/------------\
Für jedes Hauptthema:
Content auf allen drei Ebenen, klar miteinander verknüpft:
Einsteiger-Content:
Fortgeschrittenen-Content:
Experten-Content:
Vorteil für KI:
KI kann das passende Level für die Anfrage zitieren und Nutzer können sich zur passenden Tiefe navigieren.
Optimierungsperspektive auf Content-Tiefe.
Wie man die richtige Tiefe für ein Thema bestimmt:
1. Query-Analyse
2. SERP-Analyse
3. KI-Antworten analysieren
4. Nutzerdaten
Der Depth-Audit:
Für jedes Contentstück:
Mismatch lösen:
Bei zu oberflächlich: Vertiefen Bei zu tief: Vereinfachen oder Einsteiger-Version erstellen Wenn beides nicht geht: Separaten Content in passender Tiefe erstellen
Jetzt ist es deutlich klarer. Zusammenfassung:
Wichtige Erkenntnisse:
Meine Strategie:
Für jedes Hauptthema:
Für einzelne Inhalte:
Progressive Tiefenstruktur nutzen:
Vorhandene Inhalte prüfen:
Tracking:
Mit Am I Cited prüfen, welche Tiefenebenen für welche Anfragen zitiert werden.
Danke an alle – Tiefe-Strategie ist jetzt klar.
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