Du interessierst Dich für das Thema Suchintention bzw. Search Intent oder Nutzerintention? Dann bist Du hier genau richtig. Hier findest Du alle wichtigen Infos.

Was ist die Suchintention bzw. der Search Intent?

Die Suchintention oder Suchabsicht (englisch search intent) ist der Grund eines Nutzers eine Suchanfrage in eine Suchmaschine einzugeben. Bei der klassischen Suchintention wird zwischen transcational, informational, brand und navigtional unterschieden.

Die Suchintention hinter einer Suchanfrage spielt für Suchmaschinen wie Google  eine wichtige Rolle um für den Nutzer ein zufriedenstellende Suchergebnisse zu liefern. Google selbst definiert die Suchabsicht wie folgt:

“User Intent: When a user types a query, he or she is trying to accomplish something. We refer to this goal as the user intent.”

Für Google selbst ist die Identifikation der Nutzerintention bzw. Suchintention die wichtigste Aufgabe beim Query-Processing.

In einem Interview von 2009 sagte Ori Allon, damaliger technischer Leiter des Google Search Quality Teams in einem Interview mit IDG :

We’re working really hard at search quality to have a better understanding of the context of the query, of what is the query. The query isn’t the sum of all the terms. The query has a meaning behind it. For simple queries like ‚Britney Spears‘ and ‚Barack Obama‘ it’s pretty easy for us to rank the pages. But when the query is ‚What medication should I take after my eye surgery?‘, that’s much harder. We need to understand the meaning…

Nutzerintention vs. Suchintention

Die  Nutzerintention beschreibt grundsätzlich die Absicht, die ein Nutzer hat, wenn er über eine Quelle wie. z.B. Direkt-Traffic, Organische Suchergebnisse, bezahlte SEA-Anzeigen, Display Ads … eine Webseite besucht. Bei Direktzugriffen z.B. durch die Eingabe  der Domain/URL in die Adressleiste des Browsers sind meistens die Nutzer wiederkehrende Benutzer oder sind über eine (Online-)Marketing-Aktion auf die Website aufmerksam geworden und haben diese dann direkt über die Browserzeile angesteuert.

Warum ist der Begriff Suchintension falsch?

Immer wieder begegnet mir im Netz der Begriff Suchintension. Diesen Begriff gibt es aber nicht bzw. er sagt etwas komplett anderes aus als Suchintention. Eine Intension beschreibt eine Art „Anspannung oder Kraft„.  Es ist aber eine Suchabsicht also Intention gemeint.

Keyword-Klassifizierung nach den klassischen Formen der Suchintention

Grundsätzlich wird im klassischen Suchmaschinenmarketing (SEO+SEA) zwischen den Keyword-Arten

• Informational
• Transactional
• Commercial
• Navigational
• Brand

unterschieden. Dabei kann man Transactional und Commercial zusammenfassen da sich beide in der Nutzerintention ähneln.

Google selbst klassifiziert die Keyword-Arten  in ihren Quality-Rater-Guidelines nach

• Do = Transactional
• Know = Informational
• Go = Navigational

2015 hat Google zudem mit Know Simple eine weitere Klasse bei den Know-Keywords eingeführt. Für diese Suchanfragen reicht in der Regel eine kurze Antwort von maximal 1-2 Sätzen. Höchstwahrscheinlich steht diese zusätzliche Klassifizierung im Zusammenhang mit der Auslieferung den Knowledge Graph Boxen oberhalb der SERPs wie in diesem Beispiel:

Beispiel einer Know-Simple Suchanfrage

Mir persönlich fehlen in den bisherigen Klassifizierungen aber noch zwei wichtige Differenzierungsmerkmale. Nämlich die Notwendigkeit nach Aktualität und Regionalität. Deswegen würde ich die Keyword-Arten noch um

• Trending Keywords
• Regional Keywords

erweitern wollen.

Nachfolgend möchte ich auf die einzelnen Suchanfragearten etwas genauer eingehen.

Suchintention: Informationsorientierte Suchbegriffe bzw. Informational Queries

Informationsgetriebene Keywords sind i.d.R. Suchbegriffe bei denen Suchende Lösungen für Fragen, Probleme, Anleitungen, Ratgeber, Definitionen …  finden möchten. Diese Suchanfragen finden oft in einer Recherche-Frühphase des Kaufentscheidungsprozesses statt. Vielen ist eventuell noch gar nicht bewusst, dass sie später eine kostenpflichtige Lösung in Anspruch nehmen wollen. Oft sind sie die Einleitung eines Kaufprozesses, aber nicht immer. Sie können z.B. auch im Rahmen einer journalistischen Recherche vorkommen.  Google definiert sie in den Quality Rater Guidelines wie folgt:

Quelle: Google Quality Rater Guidelines, 2014

Informationsorientierte Suchanfragen lassen sich daran erkennen, dass nach sehr allgemeinen und thematisch breit gefächerten Informationen gesucht wird. Meist hat der Suchende, der die informationsorientierte Suchanfrage eingibt, eine Frage im Kopf, die bspw. mit wie, was oder warum beginnt. Es lassen sich aber auch Suchanfragen, mit welchen der Nutzer darauf abzielt, mehr über ein Produkt oder eine Dienstleistung zu erfahren, in diese Kategorie einordnen. Mit einem Anteil von 50% bis 80% sind informationsorientierte Suchanfragen die meistverwendeten Suchanfragen im Internet (siehe dazu Determining the informational, navigational, and transactional intent of Web queries ). Ein Beispiel für eine informationsorientierte Suchanfrage ist die Suchphrase schuhe herstellung.Deutlich wird, dass der Suchende mit dieser Anfrage weder eine Kaufabsicht vertritt, noch einen bestimmten Internetauftritt ansteuert. Ganz im Gegenteil: eine Vielzahl von Internetauftritten kann für den Suchenden von Relevanz sein, insbesondere dann, wenn er Informationen aus verschiedenen Seiten zusammentragen und auswerten möchte.

Informational Keywords zeichnen sich im Nutzerverhalten i.d.R. dadurch aus, dass oft mehrere Suchergebnisse geöffnet werden und deswegen auch id.R.mehrere Klicks in der SERPs erfolgt.

Suchintention: Transaktionsorientierte Suchanfragen bzw. Transactional Queries

Wie die Benennung der Kategorie impliziert, handelt es sich um Suchanfragen, bei denen der Nutzer eine (Trans-)Aktion ausführen möchte. Darunter können sowohl Bestellungen, Reservierungen als auch das Herunterladen von Software fallen. Transaktionsorientierte Suchanfragen haben mit 10% einen gleichgroßen Anteil an Suchanfragen im Internet, wie navigationsorientierte Suchanfragen. Erkennen lassen sich transaktionsorientierte Suchan­fragen durch Termkoninationen, die z.B. Begriffe wie download enthalten.

Transaktionsgetriebene Keywords werden gerne mit kommerziellen Keywords gleichgesetzt. Ich würde hier noch einen Unterschied machen. Eine Suchanfrage nach „Deichkind Video“ impliziert die Absicht ein Deichkind-Video abzuspielen. Bei einer Suchanfrage nach „E-Commerce Studie Download“ möchte der Suchende eine Studie downloaden. Beide Suchanfragen sind transaktionsorientiert, aber nicht zwangsläufig kommerzieller Natur.

Suchintention: Kommerzielle Suchanfragen bzw. Commercial Queries

Kommerzielle Keywords sind Suchanfragen mit einer klaren Kaufabsicht. Dies kann z.B. ein Suchbegriffs-Kombination wie „nike schuhe shop“ oder „nike schuhe bestellen“ sein. Aber auch Suchanfragen z.B. nach einem  Produktmodell bzw. Spezifikation wie „nike air max blau“ kann eine eindeutige Kaufabsicht beinhalten. Hier gilt es aber individuell zu prüfen (dazu später im Beitrag mehr). Kommerzielle Keywords finden gerade im B2B-Bereich oder wenn es um komplexe Produkte und Thematiken geht oft erst am Ende eines Recherche-Prozess statt. Im Konsumgüter-Bereich sind die Recherche-Ketten i.d.R. nicht so lang. Hier können kommerzielle Suchanfragen der erste und letzte Touchpoint vor der Kaufentscheidung sein. Hier wissen die Nutzer schon ziemlich genau was sie wollen bzw. welche Lösung sie benötigen.

Google fasst in den Quality Rater Guidelines kommerzielle und transaktionsgetriebene Keywords unter Do- oder Action-Queries zusammen:

Quelle: Google Quality Rater Guidelines, 2014

Kommerzielle Suchanfragen sind auch oft Suchen nach exakten Produktnamen, die i,d.R. eine implizite Kaufabsicht beinhalten.

Suchintention: Brand-Keywords

Bei Brand Keywords möchten Nutzer in den meisten Fällen die Website der jeweiligen Marke aufsuchen. Es kommt aber auch vor, dass bei derartigen Suchanfragen der Nutzer sich auf unabhängigen Quellen über eine Marke informieren möchte. Brand Keywords bzw. Marken-Suchanfragen wie z.B. „sportcheck“ werden oft durch Marketing-Aktivitäten Offline und Online sowie PR-Maßnahmen ausgelöst. Auch wiederkehrende Besucher bedienen sich oft der Suchmaschinen indem sie gar nicht mehr die Adress-Zeile des Browsers nutzen, sondern die Marke oder sogar Markendomain deren Website sie besuchen wollen direkt bei Google & Co. eingeben. Marken-Traffic, der u.a. über Brand-Keywords ausgelöst wird ist sehr wertvoller Traffic. Mehr dazu in dem Beitrag  Digitaler Markenaufbau: Die Bedeutung der Brand für das Online Marketing

Suchintention: Navigationsorientierte Suchanfragen bzw. Navigational Queries

Über Navigational Keywords steuert der Nutzer über die Suche eine bestimmte Unterseite einer Webseite  an. Weil der Nutzer die Suchmaschine in diesem Fall zum Navigieren nutzt, werden Suchanfragen dieser Art als navigationsorientierte bezeichnet.  Navigationsorientierte Suchanfragen  enthalten oftmals vollständige oder Teile von URLs .

Genauso wir Brand-Keywords sind Navigational Keywords verantwortlich für Marken-Traffic.  Suchanfragen wie z.B. „sportcheck nike schuhe“ sind auf die Bequemlichkeit vieler Nutzer zurückzuführen. Anstatt sich über die Website Navigation der jeweiligen Website zum gewünschten Unterbereich bzw. Kategorie zu navigieren.

Quelle: Google Quality Rater Guidelines, 2014

Navigational Keywords zeichnen sich im Nutzerverhalten i.d.R. dadurch aus, dass es nur eine korrekte Website gibt und deswegen auch id.R. nur ein Klick in der SERPs erfolgt.

Suchintention: Up-To-Date-/ Trending-Keywords

Bestimmte Keywords erfordern Inhalte mit einem hohen Maß an Aktualität wie z.B. „wetter“, „aktienkurs mercedes“ oder Begriffe, die im tagespolitischen Kontext stehen wie z.B. „Angela Merkel“. Bestimmte Suchbegriffe  wie z.B. „Ukraine“ haben nur zeitweise einen hohen Bedarf an tagesaktuellen Informationen. Sehr präsente Einblendung von Google News sind ein Zeichen für hohe Wichtigkeit an Aktualität. Ich habe dieser Art von Keywords den Namen Up-To-Date-Keywords gegeben.

Bei Up-To-Date-Keywords  handelt es sich meistens um eine Unterform von informationsgetriebenen Suchanfragen. Sobald ein Keyword durch Google in diese Klasse eingeordnet wird steht die Aktualität als wichtigste Suchabsicht im Fokus bei der Zusammenstellung der SERPs, insbesondere auf der ersten Suchergebnisseite.

Der SEO-Mythos, dass Aktualität pauschal immer ein wichtiger Rankingfaktor ist gilt in erster Linie nur für Keywords, die eine aktuelle Information bedürfen. Mehr zu diesem Thema im Beitrag Content-Freshness & Inhalts-Aktualität als Ranking-Faktor ? .

Suchabsicht: Regionale Keywords

Bestimmte Suchanfragen haben einen hohen regionalen Bezug. Hier möchte der Suchende ein Angebot vor Ort finden. Bei Suchanfragen à la „zahnarzt hannover“ ist es ziemlich klar. Aber auch bei Suchanfragen wie z.B. „reifenhändler“ oder „werkstatt“ ist eine hohe Lokalität gegeben. Hierzu liefert Google dann je nach Standort des Suchenden (anteilig) personalisierte Ergebnisse und Einträge aus Google my Business aus. Je höher der Grad der lokalen Wichtigkeit desto personalisierter erscheinen die Suchergebnisse.

Bei Regional Keywords bzw. regionalen Suchtermen handelt es sich meistens um eine Unterform von transaktionellen oder kommerziellen Suchanfragen sowie Navigational-Suchanfragen wie z.B. wenn jemand nach der nächsten Edeka-Filiale sucht. Sobald ein Keyword durch Google in diese Klasse eingeordnet wird steht die Regionalität als wichtigste Suchabsicht im Fokus bei der Zusammenstellung der SERPs, insbesondere auf der ersten Suchergebnisseite.

Es gibt Suchterme, die beinhalten explizit bereits eine regionale Suchintention wie z.B.  „Restaurant Hannover“. Bei diesen „Thema + Stadt“-Kombinationen liegt es auf der Hand, dass jemand ein Angebot in der jeweiligen Stadt sucht. Eine Suchanfrage wie z. B. „Reifenhändler“ ist auf den ersten Blick aber nicht als regionales Keyword zu erkennen. Doch nicht nur die klassischen „Thema + Stadt“-Kombinationen können eine regionale Nutzerintention haben und gerade in den letzten zwölf Monaten findet man gefühlt mehr lokal-personalisierte Suchergebnisse in den SERPs (Search Engine Result Pages). Mehr zum Thema Regionale Keywords im Beitrag Regionale Keywords: Wie ermittelt man die lokale Nutzerintention? .

Keyword-Mischformen

Nicht immer ist die Nutzerintention hinter Suchanfrage-Termen eindeutig. Gerade bei Short-Tail-Keywords kann die Suchintention je nach Nutzer unterschiedlich sein. Hier wird Google bei der Auslieferung der Suchergebnisse auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen kommerziellen und informationsgetriebenen Inhalten Wert legen um die wichtigsten Suchabsichten zu befriedigen.

Implizite und explizite Suchintention

Bei der Betrachtung von Keywords muss man zwischen impliziter und expliziter Suchabsicht unterscheiden. Es gibt Suchterme, die sind explizit, also direkt über die Suchanfrage der jeweiligen Keyword-Klasse zuzuordnen wie z.B. auto kaufen = Commercial Intent, reifenhändler hannover=Regional Intent,  anleitung kuchen backen = Informational Intent … . Aber es gibt auch Keywords, bei denen ist die Suchabsicht explizit also eher versteckt. Hier bedarf es einer genaueren betrachtung (dazu später in diesem Beitrag mehr). Hier muss Google anhand der Analyse de Nutzerverhaltens nach und nach identifizieren was die Suchabsicht ist.

Die Arten der Suchintention in der Customer Journey

Im Recherche-Prozess nach Lösungen, Produkten, Angeboten … folgen Suchanfragen oft einen bestimmten Ablauf. Je nachdem in welcher Phase sich der Suchende gerade findet möchte er Informationen, dann Lösungen und zu guter letzt bestimmte Produkte kaufen. Hierbei spielen die Suchintentions-Typen eine Rolle, die man theoretisch in eine bestimmte Abfolge anordnen kann.

Dabei gilt zu beachten, dass nicht jeder Recherche-Prozess im gleichen Muster abläuft. Je nach Angebot bzw. Produkt können diese Suchabfolgen innerhalb der Customer Journey unterschiedlich ablaufen. Nachfolgend ein Muster für einen Suchabfolgen Verlauf nach Keyword-Art der auf sehr viele Angebote im B2B-Bereich und bei komplexeren B2C-Produkten zutrifft:

Suchintention in der Customer-Journey, ©Olaf Kopp

Hier sieht man auch, dass Suchmaschinenmarketing nicht zu allen Phasen der Customer Journey wirklich sinnvoll ist.

Commercial bzw. Transactional Keywords können trotz eines mittleren oder sogar verhältnismäßig kleinen Suchvolumens bzw. Mid-Tail oder Longtail-Klassifizierung einen sehr hohen Wettbewerb in den SERPs haben, da sie in der Customer Journey sehr nah an der Purchase Phase verortet sind. Sprich die Abschlussraten sind meistens höher als bei Informational Keywords.

Klassifizierung der Suchintention nach Micro Intents

Die Klassifizierung nach den klassischen Suchintentionen reicht oft nicht aus, um daraus klare Empfehlungen für den zu erstellenden Content abzuleiten. Deswegen habe ich die klassischen Suchintentionen in weitere Micro-Intents unterteilt, die mir bei SERP-Analysen (mehr dazu im Beitrag SERP-Analysen für die nutzerzentrierte Content-Konzeption ) immer wieder über den Weg laufen.

Übersicht Suchintentionen und Micro Intents

Informational Micro Intents

• Unterhaltung: Menschen möchten sich die Zeit vertreiben und suchen nach Unterhaltung. Die Unterhaltung kann durch kurzen snackable Content wie z.B. Memes oder kurze Videoclips befriedigt werden, die meistens direkt auf der jeweiligen Social-Media-Plattform konsumiert (Social Content) und geteilt werden.
• Definition: Nutzer, die nach grundsätzlichen Antworten z.B. nach der Frage Was ist…? Was bedeutet …? Wie wichtig …? wollen erst einmal verstehen, was etwas bedeutet, um für sich den Kontext eines Themas zu erschließen und/oder zu entscheiden, ob es Sinn macht sich tiefer mit einem Thema zu beschäftigen. Es sind Einsteiger. Wikipedia-Beiträge sind ein typisches Beispiel für Content, die zu diesem Micro-Intent passen. Diese Suchintention versucht Google teilweise durch Antworten direkt in den SERPs zu beantworten (z.B. Featured Snippets)
• Expansional: Nutzer, die in ihrer Online-Recherche tiefer in ein Thema einsteigen wollen benötigen sehr ausführlichen Content, der möglichst viele Perspektiven beleuchtet. Der Content sollte allumfassend ein Thema beschreiben und viele Fragen beantworten. Die sogenannten Holistischen Landingpages oder auch Pillar Pages sind hier ein sinnvoller Ansatz um diese Suchintention zu bedienen. Hier spielt die Tiefe und der Umfang des Contents eine besondere Rolle, aber auch neue bisher nicht häufig publizierte Perspektiven.
• Befähigung: Nutzer, die sich befähigen wollen etwas selbst zu tun benötigen konkrete Anleitungen. Content, der diese Suchintention bedienen soll sollte Schritt für Schritt die Wie mache ich…?-Fragen beantworten.
• Aggregation / Überblick:  Ähnlich, wie bei der Expansional- Suchintention geht es dem Nutzer darum sich einen neutralen Überblick über ein Thema zu verschaffen. Allerdings sollte der Content hier möglichst knapp und übersichtlich gehalten werden. z.B. in Form von Tabellen, thematischen oder random Listicles.

Transactional- / Commercial- Micro-Intents

• Vergleich / Orientierung: Der Nutzer befindet sich auf dem Weg zum Kauf einer Dienstleistung eines Produkts oder zeigt zumindest Interesse zu investieren. Um sich einen Überblick zu verschaffen sucht er nach der besten Lösung. Ranked Listicles, Tests oder Vergleiche machen für diese Suchintention Sinn.
• Kategorie / Auswahl: Bei dieser Suchintention besteht ein konkretes Interesse an Produkten und Dienstleistungen. Der Nutzer weiss im Groben welche Lösung für ihn die Richtige ist, ist sich aber noch nicht sicher welche Variante einer Leistungs- oder Produktgruppe die richtige ist. Klassische Shop-Kategorie-Seiten oder Leistungs-Übersichtsseiten sind optimal für diese Suchintention sinnvoll. Die Produkte und/oder Leistungen sollten im Fokus des Main Contents (MC) stehen ggf. begleitet von Informationen, um die Entscheidung für eine Variante zu vereinfachen.
• Leistung / Produkt Der Nutzer weiss ziemlich genau was er möchte bzw. welche Lösung die Richtige für ihn ist. Er steht kurz vor der Anfrage / Bestellung und möchte sich im Detail über Eigenschaften, Preis, Lieferung, Lieferkosten, Garantien … informieren. Leistungs-Detailseiten und Produktdetailseiten machen Sinn diese Suchintention zu bedienen.

Navigational Micro Intents

• Support: Der Nutzer benötigt Service-Content für die Nutzung eines bestellten Produkts. Benutzungsanleitungen und produktbezogene FAQs machen hier als Content Sinn.

Weitere Formen der Suchintention

Neben den klassischen Formen der Suchintention gibt es weitere Ausprägungen, die sich SEOs weltweit überlegt haben. Nachfolgend einige weitere Klassifizierungen.

Klassifizierung der Suchintention nach Verben

Der Tool-Anbieter Inlinks hat eine sehr interessante Methodik für die Klassifizierung der Suchintention entwickelt. Sie orientieren sich an die Verben, die in Verbindung zum Hauptkeyword stehen.

Search Intent Analyse mit dem Tool Inlinks am Beispiel „Insektenhotel“

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Klassifizierung der Suchintention nach Endgerät

Aufgrund der voranschreitenden Entwicklung was Diversität der Endgeräte, virtuelle Assistenten … angeht haben sich die amerikanischen Kollegen von Distilled einen neuen Ansatz überlegt und differenzieren noch zwischen Suchen im Web oder mit Hilfe eines Intelligent Personal Assistant (IPA). Mehr Infos dazu hier bei MOZ.

Quelle: Distilles

Wie identifiziert Google die Suchintention pro Suchanfrage?

Um es vorweg zu nehmen. Hier kann ich nur Spekulationen nachgehen, die auf verschieden wissenschaftlichen Arbeiten und Google Patenten beruhen, die teilweise am Ende des Beitrags Erwähnung finden. Im Endeffekt ist eine zuverlässige Antwort auch nicht so entscheidend, da für das Suchmaschinenmarketing (SEO + SEA) wichtiger ist herauszufinden wie Google eine Suchintention pro Keyword nach der Identifikation in Form der SERPs darstellt. Dennoch möchte ich nachfolgend einige Ansätze ansprechen.

Das Hauptproblem in der Vergangenheit war die fehlende Skalierbarkeit u.a. bei der manuellen Klassifizierung von Suchanfragen. Dazu Ex-Google VP Marissa Mayer in einem Interview aus dem Jahr 2009:

“When people talk about semantic search and the semantic Web, they usually mean something that is very manual, with maps of various associations between words and things like that. We think you can get to a much better level of understanding through pattern-matching data, building large-scale systems. That’s how the brain works. That’s why you have all these fuzzy connections, because the brain is constantly processing lots and lots of data all the time… The problem is that language changes. Web pages change. How people express themselves changes. And all those things matter in terms of how well semantic search applies. That’s why it’s better to have an approach that’s based on machine learning and that changes, iterates and responds to the data. That’s a more robust approach. That’s not to say that semantic search has no part in search. It’s just that for us, we really prefer to focus on things that can scale. If we could come up with a semantic search solution that could scale, we would be very excited about that. For now, what we’re seeing is that a lot of our methods approximate the intelligence of semantic search but do it through other means.”

Vieles von dem, was wir als semantisches Verständnis bei der Identifikation der Bedeutung einer Suchanfrage oder eines Dokuments bei Google wahrnehmen, obliegt statistischen Methoden wie z.B. Vektorraum-Analysen bzw. textstatistischen Methoden wie z.B. TF-IDF  und basiert damit nicht auf echter Semantik. Aber die Ergebnisse kommen einem semantischen Verständnis sehr nah. Gerade der vermehrte Einsatz von Machine Learning erleichtert durch noch detailliertere Analysen die semantische Interpretation von Suchanfragen und Dokumenten ungemein.

Zuerst einmal muss man verschiedene Ausgangslagen betrachten.

• Der Nutzer führt eine erste Suchanfrage aus, ohne vorher bereits im gleichen oder ähnlichen Kontext gesucht zu haben. In diesem Fall ist es schwer für Google festzustellen welche Intention der Nutzer hat, da keine Vorab-Informationen vorliegen.

Hier wird Google höchstwahrscheinlich aus vorhergegangenen Verhalten von anderen Nutzern, sprich besuchte Websites/Inhalte pauschal die Suchintention für die jeweilige Anfrage ableiten. Folgende Quellen könnte Google hier heranziehen:

• Die Suchanfrage selbst (bestimmte Term-Bestandteile wie kaufen, Anleitung , Infos, Shop…)
• Ergebnisse, die bereits geklickt wurden un deren Inhalt

• Der Nutzer führt eine Abfolge von Suchanfragen innerhalb einer Session oder mehrerer Sessions durch. In diesen Fällen kann Google die Suchintention des Nutzers pro Keyword aufgrund des vorangegangenen Nutzerverhaltens individuell pro Nutzer und nicht nur pro Suchbegriff bestimmen.

Wie identifiziert Google die Suchintention nun genau?

Dazu muss Google den Kontext ermitteln. Beim Kontext muss zwischen Suchanfragen-bezogenem Kontext wie Beziehung von Begriffen zueinander, Nutzer-Kontext wie Ort der Abfrage sowie Suchhistorie und thematischem Kontext unterschieden werden. Manche Kontext-Formen sind dynamisch und können sich mit der Zeit verändern. Über die Summe der Kontext-Formen lässt sich dann eine individuelle konkrete Nutzerintention pro Suchanfrage ableiten.

Dazu muss Google die folgende Fragen beantworten:

1. Wo befindet sich der Nutzer?
2. Welches Endgerät benutzt dieser?
3. Für was hat sich der Nutzer in der Vergangenheit interessiert?
4. Wie stehen die genutzten Terme in Verbindung zueinander?
5. Kommen Entitäten in der Suchanfrage vor?
6. In welchem thematischen Kontext werden die Terme verwendet?

• Die ersten beiden Fragen kann Google über die Client-Informationen, GPS-Daten, IP-Adresse … schnell beantworten. Die dritte Frage lässt sich u.a. über die Suchhistorie, Klicks in den SERPs als auch das allgemeine Surfverhalten beantworten.
• Bei den letzten Fragen, bei denen es um die eigentliche Bedeutung der Suchanfrage geht, ist die Frage allerdings nicht mehr so einfach zu beantworten.

Hier hat die Einführung von Rankbrain Google einen großen Schritt weiter gebracht.

Das Word2Vec-Verfahren zur Klassifizierung der Suchintention durch Google

Eine weitere Methode, die Google nutzt, um neben der Suchintention auch die Bedeutung eines Suchterms zu identifizieren ist ein textstatisches Verfahren namens Word 2 Vec.

Google nutzt bei der Relevanzbestimmung und bei der Identifikation von Beziehungen Vektorraum-Analysen. Ein Vektorraum besteht aus einzelnen Datenpunkten, über die Vektoren im jeweiligen Vektorraum abgebildet werden können. Über den Winkel zwischen den Vektoren lassen sich Ähnlichkeiten bzw. Beziehungen zwischen den Datenpunkten feststellen. Je größer der Winkel, desto weniger Ähnlichkeit besteht. Umgekehrt gilt: Je kleiner ein Winkel, desto größer die Ähnlichkeit. Für die Hauptkomponenten-Analyse wird z.B. eine Suchanfrage als Vektor in den Vektorraum mit allen verfügbaren relevanten Dokumenten gezogen. Hierbei nutzt Google das sogenannte Word2Vec-Verfahren.

Durch die Nähe der Datenpunkte zueinander lassen sich semantische Beziehungen dieser Datenpunkte zueinander abbilden. Typischerweise werden als Vektoren Suchanfragen und Dokumente abgebildet, die so in Beziehung zueinander gesetzt werden. Ein weiterer Anwendungsfall sind Dokumente und Begriffe in diesen Dokumenten als Vektoren abzubilden, um das Konzept/Thema eines Dokuments zu identifizieren. Vorstellbar wäre aber auch, Entitäten wie z.B. Personen, Marken oder Unternehmen und Themen als Vektoren abzubilden.

Im Beispiel erhalten Suchanfrage und mögliche Ergebnisse eine Position im Raum. Die semantische Beziehung zwische Suchanfrage und Ergebnis 1 ist größer, weil der Winkel kleiner ist. Deshalb wird Ergebnis 1 für diese Suchanfrage besser gerankt als Ergebnis 2.

Um Vektorraum-Analysen anzuwenden, müssen zuerst Dokumente indexiert werden und Konzepten bzw. Themenbereichen zugeordnet werden, welche dann in den jeweiligen themenrelevanten Korpus bilden. Ein Verfahren, um diesen Schritt durchzuführen, ist die latent semantische Analyse (LSI). Somit können Vektorräume geschaffen werden, die hinsichtlich Precision und Recall die besten Ergebnisse liefern. Über diesen Weg lässt sich auch eine semantische Klassifizierung bzw. Clustering von Begriffen durchführen, bezogen auf ein Thema.

Wer sich mehr zum Thema Vektorraum-Analysen informieren möchte, dem empfehle ich die hervorragende Präsentation des Kollegen Stefan Fischerländer.

Häufige Fragen (FAQ) zur Suchintention

Weiterführende Quellen zur Suchintention

• A taxonomy of web search, Andrei Broder
• Google Patent: Determining user intent from query patterns
• Google Patent: Query Intent in Information Retrieval
• Predicting Search Intent Based on Pre-Search Context
• Query classification; understanding user intent
• Mining and ranking users’ intents behind queries
• Determining the informational, navigational, and transactional intent of Web queries
• Automatic Identification of User Goals in Web Search

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Zu Olaf Kopp

Olaf Kopp ist Online-Marketing-Experte mit über 15 Jahren Erfahrung in Google Ads, SEO und Content Marketing sowie einer der frühen Pioniere im Bereich Generative Engine Optimization (GEO). Er ist Co-Founder, Chief Business Development Officer (CBDO) sowie Head of SEO & AI Search (GEO) bei der Online-Marketing-Agentur Aufgesang GmbH. International gilt Olaf Kopp als anerkannter Branchenexperte für semantische SEO, E-E-A-T, Large Language Model Optimization (LLMO), Generative Engine Optimization (GEO) sowie KI- und Suchmaschinen-Technologie. Seine Arbeit verbindet strategisches Content Marketing mit Customer Journey Management und datengetriebener Suchmaschinenoptimierung. Bereits seit 2023 beschäftigt er sich nachweislich intensiv mit den Themen GEO und LLMO und zählt damit zu den ersten Vordenkern weltweit in diesem Bereich. In diesem Kontext gründete Olaf Kopp die weltweit erste Datenbank für SEO und GEO-relevante Patente und Research Paper sowie die SEO Research Suite. Seine Expertise findet regelmäßig Eingang in internationale Fachpublikationen. Renommierte Medien wie die FAZ oder Absatzwirtschaft referenzieren Olaf Kopp als Experten für Generative Engine Optimization (GEO). Als Autor schreibt er für nationale und internationale Fachmagazine wie Search Engine Land, t3n, Website Boosting, HubSpot, SISTRIX, Oncrawl, Searchmetrics, Upload und OMR. 2022 wurde er Top Contributor bei Search Engine Land. Zudem steht er regelmäßig als Speaker auf Bühnen von Konferenzen wie SMX, SERP Conf., SEO Vibes, SEA/SEO World, CMCX, OMT, Digital Bash oder der Campixx. Darüber hinaus ist er Host des Podcasts OM Café, Autor des Buches „Content-Marketing entlang der Customer Journey“, Co-Autor des Standardwerks „Der Online Marketing Manager“ (Kapitel Online-Marketing-Strategie und Content Marketing) sowie Mitorganisator des SEAcamp.

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Meine SEO-Analyse des Google Dezember Core Updates

In diesem Beitrag analysiere ich den Einfluss des Dezember 2020 Core Updates von Google auf diese Domain. Interessant ist dieser Inhalt für SEOs bzw. Marketing-Verantwortliche. Grundsätzliches zum Thema Google Core Updates Normalerweise beschäftige ich mich nicht besonders intensiv mit den inzw... Artikel anzeigen

Chinese Search Food – Was bedeutet EAT für Baidu?

Gastbeitrag von Marcus Pentzek - Dieser Beitrag versucht herzuleiten, dass Expertise, Authority und Trust (E.A.T.) keine wirklich neuen Aspekte sind und nicht nur bei Google sondern auch bei der chinesischen Suchmaschine Baidu zum Tragen kommen. Es werden dabei konkrete Hinweise herausgearbeitet, wi... Artikel anzeigen

Eindeutige Suchanfragen helfen Google, die Suchintention besser zu verstehen

Zum Anfang des Beitrags, wollte ich einige Whitepaper einbeziehen, an denen Autoren aus dem Hause Google beteiligt sind. Die Autoren des ersten Papiers sind die Erfinder einer Patentanmeldung, die am 28. April 2020 veröffentlicht wurde. Diese Whitepaper sind lesenswert, um einen Eindruck davon zu b... Artikel anzeigen

10 Wege für das Keyword-Clustering nach Attributen

Dies ist ein Gastbeitrag von Marco Lauerwald. Ich habe den Beitrag inhaltlich nicht wesentlich überarbeitet, aber durch Screenshots und eigene Anwendungsfälle ergänzt. Wie im Beitrag Content-Klassifizierung: Wie attribuiert man Inhalts-Arten für die Content-Strategie? zu erkennen ist bin ich... Artikel anzeigen

Regionale Keywords: Wie ermittelt man die lokale Nutzerintention?

Im Beitrag Was ist die Suchintention & wie identifiziert man Nutzerintention für Keywords? haben wir uns bereits ausführlich mit der Identifikation von informations- und transaktionsorientierten Suchintentionen bzw. Nutzerintentionen bei Suchanfragen beschäftigt. Dieser Beitrag soll sich mi... Artikel anzeigen

Der Daten-Roundhousekick: Analytics & Search Console in AdWords nutzen.

„Chuck Norris kann mit seinem rechten und linken Bein roundhousekicken – gleichzeitig.“ Ok, ich will nicht zu viel versprechen, ganz so krass werden wir leider nie sein, aber mit ein paar Hebeln können wir immerhin nützliche Daten aus Analytics und Search Console (ehem. Webmaster Tools) i... Artikel anzeigen

Das semantische Web (Web 3.0) als logische Konsequenz aus dem Web 2.0

Die  Entwicklung hin zum semantischen Web verändert die  Priorisierung und Auslieferung von Informationen durch die wichtigsten Gatekeeper im Netz und damit auch das Online-Marketing. Nachfolgend ein Erklärungsansatz.   Das Web 3.0 als logische Konsequenz aus dem Web 2.0 Das Web 2.0 m... Artikel anzeigen

Semantische Themen finden: Wie identifiziert man semantisch verwandte Keywords?

Das semantische Web oder auch Web 3.0 genannt hält Einzug bei den wichtigsten Traffic-Verteilern im Netz wie Google und Facebook. Semantische Beziehungen zwischen Themen spielen insbesondere für Google eine wichtige Rolle, um thematische Relevanz von Websites und Dokumenten zu ermitteln. Nachfolg... Artikel anzeigen

Suchtrichter-Untersuchung nach Suchanfragearten Teil 3 – B2B

Der folgende Blogbeitrag stellt den dritten und letzten Teil zur Suchtrichteruntersuchung nach Suchanfragearten dar. Die Untersuchung als Ganzes zerfällt je in die Bereiche „alle Kunden“, „B2C Kunden“ und schließlich „B2B Kunden“. Letzterer lässt sich in diesem Blogbeitrag wiederfinde... Artikel anzeigen

Hassliebe SEO vs. SEA: Warum SEO und AdWords zusammen gehören

Wenn man vor 5 Jahren viele SEOs gefragt hätte was man von Google AdWords hält, hätte man die Antwort bekommen: „Adwords? Ich bezahle doch kein Geld für Klicks“. Diese Antworten gab es tatsächlich und nicht selten. Doch die Zeiten haben sich geändert. Viele ehemals reine SEO-Dienstleister ... Artikel anzeigen

AdWords vs. SEO: Traffic Kannibalisierung bei Money Keywords

Wir haben bereits vor ein paar Monaten das Thema SEO vs. SEA Brand Bidding bzw. Ist es sinnvoll auf die eigene Marke zu bieten hier im Blog untersucht ( siehe Untersuchung: Brand Bidding auf eigene Marke mit AdWords sinnvoll?)  . Doch wie verhält es sich bei Money Keywords, die die eigene Marke n... Artikel anzeigen