Spielt Keyword-Optimierung für die KI-Suche noch eine Rolle oder geht es jetzt nur noch um Themen?

Das Verhältnis zwischen Keywords und KI ist differenziert. Ich erläutere es gerne.

Keywords sind weiterhin wichtig, aber anders.

Altes Modell: Keyword → Seite auf das Keyword optimiert → Ranking für das Keyword

Neues Modell: Thema → Umfassender Inhalt zum Thema → KI erkennt Autorität → Zitat bei relevanten Anfragen

Wo Keywords hineinspielen:

1. Themenfindung Keywords helfen, relevante Themen zu erkennen. „Bestes CRM-Software“ zeigt, dass Bedarf an CRM-Vergleichsinhalten besteht.

2. Intent-Verständnis Keywords zeigen die Nutzerintention. „Was ist CRM“ ist informativ. „Bestes CRM für kleine Unternehmen“ ist kommerziell. Unterschiedliche Inhalte nötig.

3. Fragezuordnung KI-Anfragen sind gesprächsorientiert (im Schnitt 10–11 Wörter). Keywords helfen dabei, die Nutzerfragen zu identifizieren.

Was sich geändert hat:

Exakte Keyword-Optimierung ist weniger relevant. KI versteht:

• „beste Projektmanagement-Software“
• „Top-PM-Tools“
• „Welches Tool ist am besten für Projektmanagement?“

…haben alle die gleiche Intention. Man braucht keine separaten Seiten mehr.

Themenabdeckung ist wichtiger. Statt 10 Seiten für 10 Keywords performt eine umfassende Seite, die das Thema gründlich abdeckt, bei der KI besser.

Das Fazit:

Nutze Keywords, um zu verstehen, was du behandeln solltest. Erstelle Inhalte für Themen, nicht für einzelne Keywords. Baue umfassende Autorität auf, statt keyword-optimierter Seiten.

Content-Strategie-Perspektive zum Wandel.

Was ich Texter:innen sage:

Altes Briefing: „Schreibe einen 1.500-Wörter-Artikel zum Keyword ‘beste Projektmanagement-Software’“

Neues Briefing: „Schreibe einen umfassenden Leitfaden zur Auswahl von Projektmanagement-Software. Erläutere, was PM-Software ist, Bewertungskriterien, Top-Optionen, Anwendungsfälle für verschiedene Teamgrößen und häufige Fragen. Mach es zur Ressource, die jeder für diese Entscheidung braucht.“

Die Rolle von Keywords:

Keywords informieren das Briefing, diktieren es aber nicht. Ich recherchiere Keywords, um zu verstehen:

• Welche Fragen werden gestellt
• Welche Blickwinkel sind relevant
• Was sind wichtige Unterthemen

Aber der Inhalt zielt ganzheitlich auf das Thema ab.

Messung im Wandel:

Früher: „Haben wir für das Ziel-Keyword gerankt?“ Heute: „Werden wir zitiert, wenn es um dieses Thema geht?“

Wir nutzen Am I Cited, um zu sehen, welche Anfragen zu Zitierungen führen – nicht nur klassisches Ranking.

Die praktische Neuerung:

Von: Seite → Keyword Zu: Thema → Umfassender Inhalt → Mehrere verwandte Anfragen abgedeckt

So entwickeln sich Keyword-Tools für KI weiter.

Alte Keyword-Tools:

• Suchvolumen
• Keyword-Schwierigkeit
• CPC
• Fokus auf exakte Übereinstimmung

Was jetzt gebraucht wird:

• Fragevarianten
• Verwandte Themen
• Gesprächsorientierte Suchanfragen
• Themen-Cluster
• Nutzerintention-Klassifizierung

Tools passen sich an:

Bessere Tools zeigen jetzt:

• „Nutzer fragen auch“-Fragen
• Themenzusammenhänge
• Frageformate
• Lange, gesprächsbasierte Suchanfragen

Der Recherche-Prozess:

1. Seed-Keyword: „CRM-Software“
2. Zu Fragen ausbauen:
   • „Wofür wird CRM-Software genutzt?“
   • „Was kostet CRM-Software?“
   • „Lohnt sich CRM-Software für kleine Unternehmen?“
3. Themen zuordnen:
   • CRM-Grundlagen (Definition, Zweck)
   • CRM-Bewertung (Kosten, ROI, Auswahl)
   • CRM nach Segment (Kleinunternehmen, Enterprise)
4. Für jedes Thema Inhalte erstellen

Die Erkenntnis:

KI-Anfragen sind Fragen. Deine Inhalte sollten diese umfassend beantworten – nicht einzelne Keywords adressieren.

Mal Gegenrede: Keywords funktionieren bei klassischer Suche weiterhin.

Die Nuance:

KI-Suche und Google-Suche existieren nebeneinander. Es könnten unterschiedliche Optimierungsansätze nötig sein.

Für Google (klassisch):

• Keywords im Titel sind weiterhin wichtig
• H1-Optimierung hilft
• URL-Struktur mit Keywords
• Ranking-Position bringt weiterhin Traffic

Für KI (Zitationen):

• Umfassende Themenabdeckung
• Frage-Antwort-Struktur
• Autoritätssignale
• Weniger Fokus auf einzelne Keywords

Der hybride Ansatz:

Titel und URLs für Keywords optimieren (Google) Umfassende Inhalte zu Themen erstellen (KI) Struktur mit Fragen für Extraktion (KI)

Mein Fazit:

Nicht komplett auf Keyword-Optimierung verzichten. Google bringt noch viel Traffic und klassische Ranking-Signale funktionieren.

Aber Themenautorität und KI-gerechte Struktur für die KI-Suche ergänzen.

Das Gleichgewicht:

Keyword-informierte Themenstrategie, nicht reine Keyword-Strategie.

So verarbeitet KI Inhalte tatsächlich.

KI macht kein Keyword-Matching:

Wenn du ChatGPT nach CRM-Software fragst, sucht es nicht nach Seiten, auf denen „CRM-Software“ zehnmal im Titel steht.

Es:

1. Versteht die semantische Bedeutung deiner Anfrage
2. Sucht Inhalte, die die Frage beantworten
3. Bewertet Gründlichkeit und Autorität
4. Synthetisiert und zitiert

Was das bedeutet:

Eine Seite, auf der „CRM-Software“ überall gestopft ist, aber wenig Inhalt bietet, wird nicht zitiert.

Eine Seite mit dem Titel „Wie wähle ich das richtige Kundenmanagement-System?“ und umfassendem, fachkundigem Inhalt WIRD für Anfragen wie „beste CRM-Software“ zitiert.

Der Autoritätsfaktor:

KI bewertet:

• Tiefe der Themenabdeckung
• Experten-Signale
• Markenbekanntheit
• Konsistenz über Inhalte hinweg

Keywords schaffen keine Autorität. Umfassende Expertise schon.

Praktische Konsequenz:

Schreibe für umfassende Themenabdeckung, nicht für Keyword-Dichte. Nutze natürliche Sprache mit relevanten Begriffen, aber beantworte alle Aspekte des Themas.

Lokale SEO-Keywords sind weiterhin wichtiger.

Die lokale Ausnahme:

Bei lokalen Suchanfragen sind spezifische Keywords weiterhin entscheidend:

• „[Dienstleistung] in [Stadt]“
• „[Branche] in der Nähe“
• „[Produkt] [Ort]“

KI für lokale Suche setzt weiterhin auf explizite Standort-Signale.

Lokale Keyword-Strategie:

Weiterhin optimieren für:

• Stadt-spezifische Seiten
• Kombinationen aus Dienstleistung + Ort
• NAP-Konsistenz

Warum lokal anders ist:

Lokale Intention ist spezifisch. Nutzer suchen Unternehmen an bestimmten Orten. KI braucht explizite Signale, um lokale Optionen zu empfehlen.

Die Vorgehensweise:

Für lokale Unternehmen:

• Standort-Keyword-Optimierung beibehalten
• Umfassende lokale Inhalte ergänzen
• Google-Unternehmensprofil pflegen
• Lokale Autoritätssignale aufbauen

Die lokale Keyword-Strategie nicht aufgrund allgemeiner KI-Ratschläge aufgeben.

E-Commerce-Keyword-Perspektive.

Produktseiten:

Keywords zählen bei Produktseiten weiterhin:

• Produktnamen-Varianten
• Kategorietrends
• Attribut-Keywords

Google zeigt weiterhin Produktseiten in den Ergebnissen. KI empfiehlt Produkte mit spezifischen Eigenschaften.

Der Wandel:

Produktbeschreibungen: Weniger: Keyword-gestopfte Feature-Listen Mehr: Umfassende Produktinfos, die Käuferfragen beantworten

Kategorieseiten: Weniger: „Beste [Keyword] 2026“ wiederholt Mehr: Umfangreiche Kaufratgeber mit Produktauswahl

Was funktioniert:

1. Produktseiten: Klare Produktinfos mit natürlicher Keyword-Nutzung
2. Kategorieseiten: Umfassende Guides, die das Thema komplett abdecken
3. Blog-Inhalte: Käuferfragen entlang der Customer Journey beantworten

Die Messung:

Verfolgen:

• Produkt-Ranking (klassisch)
• Produkt-Zitierungen in KI-Shopping-Anfragen
• Themen-Sichtbarkeit von Kategorien

Sowohl klassische Keywords als auch Themenautorität zählen für E-Commerce.

Daten zum Keyword- vs. Themenansatz.

Unser Experiment:

Zwei Ansätze zu ähnlichen Themen getestet:

Ansatz A: Keyword-fokussiert

• 5 Seiten zu 5 verwandten Keywords
• Jede Seite für ein bestimmtes Keyword optimiert
• Moderate Tiefe je Seite

Ansatz B: Themen-fokussiert

• 1 umfassende Seite zum Thema
• Natürliche Sprache, Frage-basierte Struktur
• Tiefe Abdeckung aller Aspekte

Ergebnisse nach 4 Monaten:

Google-Rankings:

• Ansatz A: Ranking für Ziel-Keywords
• Ansatz B: Ranking für MEHR Keywords (Longtail)

KI-Zitierungen:

• Ansatz A: 12 % Zitat-Rate
• Ansatz B: 34 % Zitat-Rate

Traffic:

• Ansatz A: Anfangs höher (schnelleres Ranking)
• Ansatz B: Nach 3 Monaten mehr (mehr Anfragen)

Conversion:

• Ähnliche Conversion-Raten
• Ansatz B: Absolut mehr Conversions (mehr Traffic)

Fazit:

Der Themenansatz gewinnt sowohl bei KI als auch langfristig bei klassischer Suche.

Praktischer Workflow für den Hybrid-Ansatz.

Mein Prozess:

Woche 1: Recherche

• Keyword-Recherche mit klassischen Tools
• Fragen-Recherche (People Also Ask, Foren)
• Konkurrenzanalyse

Woche 2: Clustern

• Keywords zu Themen gruppieren
• Hauptthemen identifizieren
• Fragen den Themen zuordnen

Ab Woche 3: Erstellen

• Ein umfassender Beitrag je Thema
• Alle durch Keywords identifizierten Fragen abdecken
• Struktur für Frage-Antwort-Extraktion
• Natürliche Keyword-Einbindung (nicht erzwungen)

Laufend: Optimieren

• Klassische Rankings verfolgen
• KI-Zitierungen überwachen (Am I Cited)
• Lücken in der Themenabdeckung erkennen
• Nach neuen Fragen aktualisieren

Das Template:

Für jedes Thema:

• Umfassendes Guide-Format
• H2s als Fragen
• Direkte Antworten, gefolgt von Tiefe
• Experten-Signale (Autor, Qualifikation)
• Interne Links zu verwandten Themen

Keywords informieren, Themen führen, Fragen strukturieren.

Dieser Thread hat die Keyword-Frage perfekt geklärt.

Meine Erkenntnisse:

1. Keywords sind weiterhin für die Recherche wichtig – Sie zeigen Themen, Fragen und Intentionen
2. Optimierung zielt auf Themen, nicht Keywords – Umfassende Abdeckung statt Keyword-Stuffing
3. Fragestruktur ist entscheidend – KI-Anfragen sind Fragen, Inhalte sollten diese beantworten
4. Beides profitiert – Umfassende Inhalte ranken auch für mehr Keywords
5. Beides messen – Rankings UND KI-Zitierungen verfolgen

Mein neuer Workflow:

1. Keyword-Recherche – Relevante Keywords sammeln
2. Themen-Clustering – Zu Themen gruppieren
3. Fragen-Mapping – Zu beantwortende Fragen identifizieren
4. Umfassender Inhalt – Thema vollständig abdecken
5. Fragenbasierte Struktur – H2s als Fragen
6. Natürliche Keywords – Begriffe natürlich einbinden
7. Beides tracken – Rankings + KI-Sichtbarkeit

Der Mindset-Wechsel:

Von: „Für dieses Keyword ranken“ Zu: „DIE Autorität zu diesem Thema werden“

Danke für die klaren Erklärungen!