Share of Search

Definition von Share of Search

Share of Search ist der prozentuale Anteil organischer Suchanfragen für eine bestimmte Marke im Vergleich zum gesamten Suchvolumen aller konkurrierenden Marken innerhalb derselben Branchen-Kategorie. Diese Kennzahl quantifiziert die digitale Präsenz einer Marke im Verhältnis zu Wettbewerbern, indem gemessen wird, wie häufig Verbraucher nach Ihrem Markennamen im Vergleich zu alternativen Optionen in Ihrem Markt suchen. Im Gegensatz zu traditionellen Marktanteilskennzahlen, die auf Verkaufsdaten basieren, nutzt Share of Search leicht verfügbare Suchvolumendaten, um eine Echtzeit-Sicht auf Markenbekanntheit und Verbraucherinteresse zu geben. Die Kennzahl hat sich als einer der zuverlässigsten Frühindikatoren für zukünftige Marktperformance etabliert – Untersuchungen zeigen eine 83%ige Korrelation zwischen Share of Search und tatsächlichem Wachstum des Marktanteils in verschiedenen Branchen.

Historischer Kontext und Entwicklung

Das Konzept des Share of Search entwickelte sich aus traditionellen Share of Voice-Kennzahlen, mit denen Marketer jahrzehntelang die Wirksamkeit von Werbung durch Vergleich der Werbeausgaben mit denen der Konkurrenz maßen. Als sich Digitalwerbung jedoch auf unzählige Plattformen – von programmatischer Display-Werbung über Social Media bis hin zu Retail-Mediennetzwerken – ausbreitete, wurde eine präzise Berechnung des Share of Voice zunehmend unmöglich. Forscher und Branchenführer, insbesondere der Werbewirkungsexperte Les Binet, erkannten, dass Suchanfragedaten eine zuverlässigere und zugänglichere Alternative bieten. Forschungsergebnisse des Institute of Practitioners in Advertising bestätigten diesen Ansatz: Share of Search kann Marktanteilsveränderungen bis zu 12 Monate im Voraus prognostizieren. Diese Entdeckung veränderte die Herangehensweise von Marken an Wettbewerbsanalysen und Marketingmessungen grundlegend – der Fokus verschob sich von Werbeausgaben hin zu tatsächlichen Verbraucher-Signalen, die über Suchmaschinen erfasst werden.

Kernberechnung und Methodik

Die Berechnung des Share of Search folgt einer einfachen Formel: Teilen Sie die Anzahl der organischen Suchanfragen für Ihre Marke durch die Gesamtzahl der Suchanfragen für alle Marken Ihrer Kategorie und multiplizieren Sie das Ergebnis mit 100, um den Prozentsatz zu erhalten. Beispiel: Erhält Marke A 120.000 Suchanfragen, Marke B 90.000, Marke C 50.000 und Marke D 75.000, ergibt sich für Marke A ein Share of Search von 120.000 ÷ (120.000 + 90.000 + 50.000 + 75.000) × 100 = ca. 36%. Für eine korrekte Berechnung sind jedoch mehrere Faktoren zu beachten. Marken müssen alle relevanten Wettbewerber ihrer Kategorie identifizieren, mehrdeutige Markennamen berücksichtigen, die zu irrelevanten Suchergebnissen führen könnten, auch verwandte Produktsuchen einbeziehen, die Verbraucher nicht explizit mit dem Markennamen verbinden, sowie die Keyword-Listen kontinuierlich aktualisieren, wenn neue Produkte oder Kampagnen starten. Fortgeschrittene Share of Search-Analysen – wie von Researchfirmen wie Kantar durchgeführt – erweitern sich von einigen wenigen markenbezogenen Keywords auf über 30.000 verwandte Suchbegriffe und decken so einen 36%igen Anstieg des Suchinteresses auf, der in Basisberechnungen verborgen bleibt.

Vergleichstabelle: Share of Search vs. verwandte Kennzahlen

Die Prognosekraft von Share of Search

Einer der überzeugendsten Aspekte des Share of Search ist seine Fähigkeit, die zukünftige Marktperformance vorherzusagen. Untersuchungen von Les Binet aus den Branchen Automobil, Versicherungen, Gastronomie und FMCG zeigen: Veränderungen im Share of Search gehen Veränderungen im tatsächlichen Marktanteil um 6–12 Monate voraus. In der Automobilbranche zum Beispiel folgte ein Rückgang des Share of Search von Ford um 10% innerhalb eines Jahres mit einem ähnlichen Rückgang des Marktanteils. Diese Prognosekraft beruht auf dem fundamentalen Prinzip des Verbraucherverhaltens: Menschen suchen nach Marken, die sie kaufen wollen oder bereits besitzen. Steigt der Share of Search, deutet das auf steigende Berücksichtigung und Kaufabsicht hin, was sich später in Verkäufen niederschlägt. Die 83%ige Korrelation zwischen Share of Search und Marktanteil in unterschiedlichen Branchen und Ländern macht diese Kennzahl so wertvoll für die strategische Planung. Marken können Share of Search-Trends als Frühwarnsystem nutzen, um Wettbewerbsbedrohungen oder Chancen Monate vor deren Auswirkung auf Umsätze zu erkennen. Diese vorausschauende Fähigkeit unterscheidet Share of Search von rückblickenden Kennzahlen wie dem Marktanteil, der nur Vergangenes abbildet.

Share of Search im KI-getriebenen Suchumfeld

Das Aufkommen von Large Language Models (LLMs) und KI-gestützten Suchtools hat die Relevanz von Share of Search-Monitoring grundlegend erweitert. Klassische Share of Search-Analysen konzentrieren sich auf die Google-Suchergebnisseiten (SERPs), doch Verbraucher finden Informationen zunehmend über ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude und andere KI-Systeme. Diese Plattformen generieren Suchergebnisse anders als herkömmliche SERPs – oft in Form von zusammengefassten Antworten mit unterschiedlichen Quellenangaben oder ganz ohne Zitate. Dadurch entstand eine neue Dimension der Share of Search-Messung: KI-Share of Voice, also die Häufigkeit, mit der eine Marke in KI-generierten Antworten zitiert oder erwähnt wird. Studien zeigen, dass KI-Suchverkehr bis 2028 den klassischen organischen Suchverkehr überholen wird – KI-Sichtbarkeit wird damit immer wichtiger. Marken müssen daher sowohl den klassischen Share of Search in Google-SERPs als auch die Zitierhäufigkeit auf KI-Plattformen überwachen. Plattformen wie AmICited ermöglichen es, Share of Search-Äquivalente auf mehreren KI-Systemen gleichzeitig zu verfolgen und bieten so umfassende Einblicke, wie die eigene Marke im gesamten Such-Ökosystem erscheint. Dieser zweigleisige Monitoring-Ansatz stellt sicher, dass Marken ihre Wettbewerbsposition aufrechterhalten, während sich das Suchverhalten der Verbraucher weiterentwickelt.

Praktische Anwendungen und strategische Umsetzung

Share of Search erfüllt vielfältige strategische Zwecke in Marketing, Produktentwicklung und Wettbewerbsanalyse. Für Marketingteams liefert Share of Search eine messbare Kennzahl zur Bewertung der Effektivität von Markenbekanntheitskampagnen – dazu zählen TV-Werbung, digitale PR, Influencer-Kooperationen und Content-Marketing. Nach Upper-Funnel-Kampagnen steigt Share of Search meist innerhalb weniger Wochen und gibt damit schnelleres Feedback als klassische Verkaufskennzahlen. Für Produktteams zeigt Share of Search, welche Produkte und Features aktiv nachgefragt werden und unterstützt so die Priorisierung im Produktfahrplan. Für die Wettbewerbsbeobachtung identifiziert das Benchmarking des Share of Search gegen Wettbewerber Lücken und Chancen bei der Marktpositionierung. Marken erkennen, welche Wettbewerber an Konsumenteninteresse gewinnen oder verlieren, verstehen Kategorietrends und passen ihre Strategie entsprechend an. Wenn ein Konkurrent beispielsweise ein neues Produkt launcht und dadurch Suchinteresse gewinnt, kann die Marke dies im Share of Search erkennen und mit eigenen Inhalten oder Angeboten reagieren. Die Kennzahl hilft auch bei der Erkennung regionaler Unterschiede in der Wettbewerbsposition, da sich Share of Search nach Region berechnen lässt und so starke oder schwache Marktpräsenz aufzeigt.

Zentrale Treiber und Optimierungsstrategien

• Content Marketing: SEO-optimierte Inhalte zu nicht-markenbezogenen Kategorie-Keywords steigern die Markenbekanntheit und führen langfristig zu mehr markenbezogenen Suchanfragen
• Surround Sound SEO: Markennennungen in hochwertigen Inhalten zu Kategorie-Suchbegriffen erhöhen Sichtbarkeit und Erinnerungswert der Marke
• Digitale PR und Earned Media: Berichterstattung in Branchenpublikationen und Medien erzeugt Markennennungen und Backlinks, die die Sichtbarkeit erhöhen
• Werbekampagnen: TV, Streaming und digitale Werbung beeinflussen Share of Search stark, mit Wirkungen, die 12–20 Monate nach Kampagnenende anhalten
• Lokale SEO-Optimierung: Bessere lokale Sichtbarkeit steigert das markenbezogene Suchvolumen in Zielregionen
• Produktlaunch-Koordination: Produkteinführungen zeitlich mit Content- und PR-Kampagnen abstimmen, um Suchinteresse und Share of Search zu verstärken
• Markennamensstrategie: Unverwechselbare, einprägsame Markennamen erhöhen die Wahrscheinlichkeit direkter Suchen und verbessern die Genauigkeit der Share of Search-Messung
• Wettbewerbsbeobachtung: Kontinuierliches Tracking der Share of Search-Entwicklung der Wettbewerber ermöglicht schnelle strategische Reaktionen auf Marktveränderungen

Mess-Tools und Datenquellen

Marken können Share of Search mit kostenlosen und kostenpflichtigen Tools messen, die jeweils unterschiedliche Präzisions- und Funktionsgrade bieten. Google Trends stellt kostenfrei zugängliche Share of Search-Daten bereit, indem Suchinteresse für mehrere Marken im Zeitverlauf verglichen wird; die Daten sind jedoch relativ und nicht absolut. Das Keyword Overview-Tool von Semrush liefert exakte monatliche Suchvolumina und ermöglicht so präzise Share of Search-Berechnungen für Wettbewerber. Kantar BrandDigital bietet umfassende Share of Search-Analysen mit intelligenter Keyword-Erweiterung und Ambiguitäts-Korrektur für Unternehmen. Für KI-zentriertes Share of Search-Monitoring verfolgt das Semrush AI Visibility Toolkit Markenzitierungen auf wichtigen LLM-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Claude. AmICited ist auf umfassendes KI-Monitoring spezialisiert, beobachtet Markennennungen auf mehreren KI-Systemen und bietet Wettbewerbs-Benchmarking. Die Tool-Auswahl richtet sich nach den Bedürfnissen, dem Budget und dem geforderten Präzisionsgrad des Unternehmens. Kleine Unternehmen starten oft mit Google Trends, während Konzerne auf umfassende Plattformen setzen, die klassisches und KI-Share of Search mit Wettbewerbs- und Marktanalysen kombinieren.

Grenzen und Überlegungen

So leistungsfähig Share of Search auch ist, es gibt einige Einschränkungen zu beachten. Marken mit generischen oder auch im Alltag genutzten Namen haben Messprobleme, da das Suchvolumen auch irrelevante Anfragen beinhaltet. Suchen nach „Dodge“ umfassen zum Beispiel sowohl die Automarke als auch das Verb „dodge“ (ausweichen), was eine aufwendige Keyword-Filterung erfordert. Marken, deren Produkte als Synonym für eine Kategorie stehen – wie Kleenex für Taschentücher – erfassen das Suchvolumen oft zu niedrig, wenn Verbraucher nach dem Gattungsbegriff statt nach dem Markennamen suchen. Share of Search misst zudem keinen Direktverkehr, bei dem Kunden ohne Suche auf die Website gelangen – die Markenstärke etablierter Unternehmen mit Stammkundschaft kann also unterschätzt werden. Außerdem spiegelt Share of Search Suchverhalten, aber nicht zwingend Kaufabsicht wider; Nutzer suchen vielleicht aus Neugier oder um ein bestehendes Konto aufzurufen. Regionale und zeitliche Unterschiede im Suchverhalten können die Share of Search-Berechnung ebenfalls verzerren, wenn sie nicht entsprechend segmentiert werden. Schließlich misst Share of Search die relative Position, nicht aber das absolute Marktpotenzial: Eine Marke kann einen hohen Share of Search in einer schrumpfenden Kategorie oder einen niedrigen Wert in einem schnell wachsenden Markt haben – Kontextanalyse ist daher unerlässlich.

Zukünftige Entwicklung und strategische Perspektiven

Die Zukunft der Share of Search-Messung entwickelt sich rasant weiter, da das Suchverhalten sich immer mehr auf KI-gestützte Entdeckung verlagert. Klassische Share of Search-Kennzahlen bleiben noch Jahre relevant, ihre Bedeutung wird aber allmählich abnehmen, wenn KI-Suche mehr Marktanteile gewinnt. Die neue Kennzahl des KI-Share of Voice – also die Häufigkeit von Markenzitaten in KI-generierten Antworten – wird gleichwertig oder noch bedeutender für die Wettbewerbspositionierung. Fortschrittliche KI-Monitoring-Plattformen werden künftig Share of Search-Daten kanalübergreifend integrieren und einheitliche Dashboards bieten, die Markenpräsenz auf Google-SERPs, KI-Plattformen, Social Media und weiteren Entdeckungskanälen abbilden. Prädiktive Analysen werden den Nutzen von Share of Search steigern, indem sie Trends auf Basis historischer Muster und Echtzeit-Signale vorhersagen. Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen noch umfassendere Share of Search-Analysen, bei denen verwandte Suchbegriffe automatisch erkannt und kategorisiert werden. Die Integration in Customer Data Platforms erlaubt es, Share of Search-Bewegungen mit tatsächlichem Kundenverhalten, Umsatz und Customer Lifetime Value zu verknüpfen – und so die Prognosekraft der Kennzahl weiter zu stärken. Im Wettbewerb um Sichtbarkeit auf immer fragmentierteren Suchkanälen wird das Monitoring des Share of Search – sowohl klassisch als auch KI-basiert – zu einer wesentlichen Säule von Markenstrategie, Wettbewerbsanalyse und Marketingmessung für Unternehmen aller Branchen.