Search-Intent: Was will der User eigentlich von mir?

In diesem Artikel wird erklärt, wie Suchmaschinen die Keywords verarbeiten, was der Search-Intent genau ist und wie ein Betreiber einer Webseite vorgehen kann, um die Bedürfnisse der Nutzer zu erkennen und zu befriedigen.

Dies macht in der Regel den größten Teil der Suchanfragen bei Suchmaschinen aus. Hier werden Lösungen für Probleme oder (Fach-)Wissen gesucht. Die Ergebnisse können sehr vielfältig sein. Videos, Artikel und How-To-Anleitungen sind ebenso mögliche Ergebnisse wie auch Bilder, Infografiken, Tabellen, Rezepte oder Beipackzettel. Oft versucht Google die gesuchten Informationen mittels des Knowledge-Graphs und Featured-Snippets zu beantworten.

Keywords, welche oft in informationellen Suchanfragen vorkommen sind z. B. Fragewörter, generische Keywords aus dem Short-Head und Worte die auf einen gesuchten Lösungsansatz hinweisen, z. B. „Lösung" oder „Definition". Aber auch Fragen werden gerne komplett in den Suchschlitz von Google eingegeben. Als Beispiel dient hier die Suchanfrage „Warum ist die Banane krumm".

Als Ergebnis erhält der Suchende als Erstes eine direkte Antwort, welche in einem Featured Snippet ausgespielt wird. Nachfolgend werden passende Fragen und Videos angezeigt, um so viele Informationen wie möglich zu bieten. Shopping-Ergebnisse werden hier nicht angezeigt.

Wie der Name schon sagt, werden hier Suchanfragen getätigt, die nicht nur informationeller Natur sind, sondern mit welchen der Nutzer auch eine Aktion ausführen möchte. Dies können Bestellungen, Downloads, Buchungen oder die Anmeldung in einem Forum sein.

Auch eine Kaufabsicht ist im Grunde transaktionsorientiert, sollte aber dennoch unterschieden werden, da eine transaktionale Suche nicht immer mit dem Hintergrund geschieht, Geld dafür auszugeben. Entsprechend können auch Keywords wie „kostenlos" oder „kostenfrei" einen Hinweis auf diesen Search-Intent geben. Sucht ein Nutzer nach einem Tool zum Verkleinern von PDFs, wird er mit der Suchanfrage „pdf komprimieren" schnell fündig.

Diese Suchanfragen sind gleichzeitig transaktional. Der Nutzer ist aber in der Regel bereit, nach der Suche einen Kauf abzuschließen. Hier müssen nicht immer Worte wie „kaufen", „shop", „bestellen" oder „auf rechnung" in der Suchanfrage enthalten sein. Auch Suchanfragen wie „schuhe online" spiegeln diesen Intent wider. Zudem können spezifische Suchen nach Produkten im Short-Head oder Long-Tail-Bereich, also Produkte in Kombination mit Eigenschaften, der Auslöser sein.

Dementsprechend ist es häufig, dass Onlineshops in den Suchergebnissen erscheinen. Ist eine Suchanfrage noch recht generisch erscheinen mehr Startseiten und Kategorieseiten der Shops. Im Long-Tail mit spezifischen Produkten erscheinen mehr Produktseiten. Dies lässt sich natürlich nicht pauschal für jeden Shop festlegen. Es kommt darauf an, wie erklärungsbedürftig die Produkte sind und in welchem Marktsegment man sich befindet.

Als Beispiel dient in diesem Fall die Suche nach „rote sneaker".

Viele Nutzer haben eine Suchmaschine als Startseite in ihrem Browser. Zudem ist mit der Adressleiste der meisten Browser eine Suchmaschine verknüpft. So werden Eingaben, die keine korrekte URL beinhalten, weitergegeben und lösen eine Suchanfrage nach den getippten Termen aus.

Die Suchanfragen beinhalten meistens den Markennamen oder die URL einer Onlinepräsenz, in Kombination mit den dort auffindbaren Inhalten. Ein Beispiel dafür ist die Suchanfrage „tamaris pumps". Auch die Suche nach einem Impressum oder einer Kontaktseite fällt in diesen Bereich.

Der Nutzer möchte sich über diese Art der Suchanfragen im Netz orientieren und schnell die gesuchte Unterseite finden. Eine Einordnung in die vorherig genannten Search-Intent-Formen lässt sich nicht eindeutig durchführen, aber das Ziel ist klar erkennbar.

Die Suche nach „adidas schuhe" wäre ein Beispiel für die navigationale Suche.

Einen ähnlichen Hintergrund haben Brandanfragen. Hier steht die Marke selbst im Mittelpunkt. Genau wie bei der navigationalen Suche nutzt der User die Adresszeile des Browsers oder den Suchschlitz einer Suchmaschine um die Markenanfrage zu tätigen.

Das gewünschte Ergebnis kann entweder die Startseite einer Webseite, eine Unterseite, z. B. eine Kontaktseite oder aber Informationen aus dritter Hand über eine Marke sein.

Diese Anfragen müssen keinesfalls mit Begriffen wie „news", „nachrichten" oder „update" erfolgen. Themen wie Wetter, Aktienkurse oder Sportereignisse werden auch ohne diese Zusätze angezeigt. Eines haben diese Themen aber gemeinsam: Sie stehen hoch im öffentlichen Interesse. Dabei gibt es hier natürlich Themen, welche immer zum Nachrichten-Sektor zählen. Ein Beispiel hierzu wäre die Suche nach „aktien daimler". Hier bekommt man zuerst Ergebnisse aus dem Knowledge-Graph geliefert.

Aber auch Suchanfragen wie „sommerspiele" können im News-Bereich angesiedelt sein. In der Regel aber nur alle vier Jahre, wenn diese stattfinden. Aktuell ranken zu dieser Suchanfrage Wikipedia und verschiedene Rahmenartikel mit allgemeinen Informationen. Zum Zeitpunkt der Artikelerstellung befand sich die Champions-League in der Endrunde. Aus diesem Grund bekam man die aktuellen Spiele aus dem Knowledge Graph angezeigt.

Die Regionale Suche kann auf verschiedene Weise angefragt werden. Zum einen könnte die Suchanfrage eine Kombination sein, die aus [Thema] + [Stadt] besteht. Aber auch Suchanfragen zu Themen ohne Ort können einen regionalen Hintergrund haben.

Schließlich weist Google einem Nutzer einen Standort über GPS-Daten oder die IP zu. Ein Beispiel hierfür wäre die Suche nach „restaurant". Das Ergebnis für die Suche in Augsburg sieht folgendermaßen aus:

Die Erfahrung hat Google gezeigt, dass Nutzer in der Regel gerne in der Nähe Essen gehen möchten, sich aber noch nicht auf ein bestimmtes Lokal festgelegt haben.

Suchanfragen müssen aber nicht immer eindeutig in die oben genannten Gruppen passen. Als Beispiel dient hier die Suche nach „mc donalds". Hier liefert Google neben der Corporate-Website auch ein Maps-Ergebnis, in dem die umliegenden Mc Donald's -Filialen angezeigt werden, aus.

Auch zwischen informationalen und transaktionalen Anfragen lässt sich nicht immer direkt unterscheiden, weshalb Suchmaschinen auf ihrer ersten Seite Ergebnisse aus beiden Bereichen anzeigen. Meistens befindet man sich hier im generischen Bereich.

Während man sich früher auf Masse, statt auf Klasse der Rankings konzentriert hat, hat sich dies in den letzten Jahren geändert. Es ist heutzutage nicht einfach möglich, nur durch das Anbieten von Content und einer bestimmten Keyworddichte in seinen Texten für eine Suchanfrage zu ranken.

Welche Faktoren und Patente zur Bestimmung der Suchintension hinter einem Keyword von Google und Co. genutzt werden, ist natürlich nicht hinreichend bekannt. Aber sicher ist, dass Google mehrere Patente angemeldet hat und beobachtet, wie sich die Nutzer innerhalb der SERPs verhalten.

Gerade im Zuge des March 2019 Core Update verstärkt sich der Verdacht, dass der Search-Intent maßgeblich für die massiven Rankingveränderungen verantwortlich ist. Kurz nach dem Update hat Searchengineland berichtet, dass es ein neues Patent von Google gibt, das sich mit Machine-Learning befasst, um bessere Suchergebnisse zu präsentieren. Der Fokus liegt hier auf den Usermetriken zur Verweildauer der Nutzer. Dabei wird dies auch in Abhängigkeit zu der Art der Suchanfrage gestellt. Ob und wann dieses Patent im Google-Algorithmus verwendet wird, ist leider nicht bekannt.

Im Verlauf der Zeit ändert ein Nutzer seine Suchanfragen hinsichtlich seiner Customer-Journey. Am Anfang wird meist nach einer Lösung für ein Problem gesucht. Im Laufe der Zeit festigt sich der Wunsch nach einem bestimmten Produkt oder einem Anbieter. Die Suche wird spezifischer. Sobald das gewünschte Produkt ermittelt wurde, werden auch detaillierte Produktanfragen in den Suchschlitz eingegeben.

Nach dem Kauf ist vor dem Kauf: Man darf auf keinen Fall vergessen, dass der Kunde auch nach dem Kauf unter Umständen Informationen, Hilfestellungen, Verbrauchsmaterial oder Betriebsstoffe benötigt. Und nur wenn diese Anforderungen einfach auffindbar sind, wird aus diesem Kunden ein Stammkunde.

Hinsichtlich des Search-Intents bedeutet dies, dass sowohl in der Awareness-Phase als auch in der After-Sales-Phase vermehrt informationale Suchanfragen getätigt werden. In der Purchase-Phase suchen die Nutzer hingegen oft mit transaktionalen bzw. kommerziellen Suchanfragen.

Um diese Frage zu beantworten, sollte man die beiden geläufigen Begriffe „Search-Intent" und „User-Intent" abgrenzen. Der Search-Intent beschreibt die aktuelle Einordnung seitens der Suchmaschine, der User-Intent kann hiervon aber abweichen. Google muss nicht zwingend erkennen, welches Ergebnis die Nutzer für ihre Suchanfrage erwarten.

Gerade in Bezug auf generische Suchanfragen lässt sich für eine Suchmaschine keine eindeutige Einordnung herstellen. Dennoch können diese Suchanfragen für einen selbst hochinteressant sein. Es ist wichtig zu erkennen, welche Erwartungen der Suchende hinsichtlich des eigenen Angebots an die Suchergebnisse stellt.

Noch vor ein paar Jahren, hat man in der Suchmaschinenoptimierung auf die Keywords mit dem höchsten Suchvolumen optimiert, um eine hohe Sichtbarkeit und „irgendwie" Traffic zu generieren. Wer damals schon weiter gedacht hat, erkannte schnell, dass der User bereits in einer frühen Phase der Customer-Journey auf die richtigen – und wichtigen – Informationen angewiesen ist. Es reicht also nicht, nur die Google-Suchergebnisse zu betrachten.

Aus diesen Gründen empfiehlt es sich, die Nutzerdaten aus der Google Search Console und Google Analytics zu betrachten. Welche generischen Keywords haben aktuell ein gutes Ranking? Wie sieht die Klickrate aus? Und wie verhalten sich die Nutzer nach dem Klick auf der eigenen Seite? Die Verweildauer auf der ersten URL kann hier gute Rückschlüsse bieten. Dabei muss aber eine geringe Verweildauer nicht bedeuten, dass die gefundenen Informationen schlecht sind. Manche Anfragen können zu einer schnellen Lösung führen, z. B. eine Kontaktanfrage.

Ist der Weg zum Kontakt (z. B. Telefonnummer) und Ansprechpartner sehr kurz, wird es also einen schnellen Absprung geben. Verläuft der Kontakt über ein Formular, ohne eine Weiterleitung auf eine „Danke-Seite" und der User verlässt zufrieden die Seite, wird dies in Analytics als Absprung gewertet und die Verweildauer nicht angezeigt. Dies lässt sich nur vermeiden, wenn man dem Formular eine Aktion zuweist und diese trackt.

Ansonsten können für den User-Intent leider keine genauen Rückschlüsse gewonnen werden. Sollte eine „Danke-Seite" vorhanden sein, kann man dieser Seite eine Conversion zuordnen und sehr schnell ermitteln, wie oft das Formular ausgefüllt wurde. Der Vorteil ist, dass der zweite Seitenaufruf für die erste Seite nun die Daten verbessert, weil die Verweildauer nun gemessen wird und der Erfolg nicht als Absprung/Ausstieg gewertet wird. Alternativ kann man sich natürlich auch die Anzahl der getätigten Kontaktanfragen intern im Unternehmen erfragen. Jedoch fehlt der Datenvorteil von Analytics in diesem Fall.

Hier gibt es verschiedene Ansätze. Sofern schon Inhaltsebenen definiert und gegliedert sind, ist es sinnvoll eine Priorisierung festzulegen. Entweder werden die Bereiche ausgewählt, die bisher am schlechtesten performen. Oder die oberste Priorität erhalten die Seiten, die für die größte Marge sorgen. Im ersten Fall besteht die Chance, dass es sehr schnelle Erfolge geben kann. Es kommt darauf an, ob hier der Content schon vorhanden ist, aber in der Struktur nicht richtig verteilt wird.

Zum Beispiel kann es sein, dass man bisher ein Thema in einem Onepager verarbeitet hat, die Nutzer aber weitaus granularere Suchanfragen stellen, in denen spezifische Unterthemen gefragt sind. Dann sollte der Inhalt in einem Rahmenartikel angelegt werden, der die untergeordneten Themen anteasert, diese aber in eigenen Artikeln ausführlich behandelt werden müssen.

Dies hat auch den Vorteil, dass man im Rahmenartikel eine bessere Übersicht bietet und die Nutzer so schneller ihre gewünschten Informationen finden können. Und dies nicht nur über die Google-Suche. Manchmal reicht es auch, das Hauptkeyword und die Metadaten einer Seite anzupassen und nur geringe Änderungen an den Inhalten vorzunehmen.

Schwieriger ist es, wenn es die Inhalte bzw. Inhaltsebenen noch nicht existieren. Ohne Daten aus der Search Console und Google Analytics hat man keine Erfahrungswerte und muss sich ganz auf die Erkenntnisse aus der Google-Suche verlassen. Hier empfiehlt es sich auf jeden Fall, mit der klassischen Keywordrecherche zu beginnen.

Allerdings mit einem kleinen Unterschied: Man verlässt sich hier nicht nur auf das Suchvolumen, sondern prüft gleichzeitig den Search-Intent, den Google den Keywords zuordnet und trägt dies auch in der Recherche-Tabelle ein. Ich persönlich füge oft noch Screenshots der Google-Suche hinzu, um mir gleich ein Bild machen zu können, ob der Search-Intent zur geplanten Projektierung passt.

In den meisten Fällen erstelle ich mir eine Excel-Liste, in der ich Daten zu den Keywords zusammentrage. Dies sind das Suchvolumen, Traffic und CTR bei vorhandenen Seiten, Search-Intent laut Googles Seite 1 und die zugehörigen Screenshots. Zusätzlich notiere ich in einer Kommentarspalte, inwieweit der Search-Intent abgedeckt wird und ob der User-Intent dazu passt. Ganz individuell entsprechend der Projektanforderungen.

Automatisierte Prozesse einzuführen empfinde ich bisher als zu schwierig. Entweder ist die Datenbasis noch zu ungenau – oder ich hab das passende Tool noch nicht gefunden. :)

Wenn ich mir jedoch ein erstes Bild von einer Branche mache, haben wir mit der Content-Experience von Searchmetrics ein gutes Tool im Einsatz, das die grobe Richtung schnell erkennen lässt. Hier übertragen wir die Recherche-Ergebnisse in eine Tabelle.

Serpstat bietet ebenfalls ein Tool an, welches aber eine Liste von Keywords benötigt. Hier erhält man dann ebenfalls den Search Intent.

Jede Optimierung muss gemessen und bewertet werden. Hierzu setzen wir ein individuelles Keywordset mittels Advanced Web Rankings auf und monitoren so die Rankings. Das Schöne dabei ist, dass sich die Keywords individuell gruppieren lassen. Zudem können wir die Suchmaschinen zu den passenden Ländern und nach Mobile und Desktop auswählen. Eine wöchentliche Aktualisierung der Rankings hat sich am effizientesten erwiesen.

Natürlich sollten die Werte auch regelmäßig über die Google Search Console und Analytics geprüft werden. Insbesondere der Traffic und die Absprungrate geben wie oben beschrieben ein gutes Feedback zum Optimierungsgrad. Auch dies geschieht äquivalent zu den Rankings im wöchentlichen Rhythmus.

Unsere Erfahrungen mit der Optimierung auf den User-Intent sind bisher sehr zufriedenstellend und überwiegend positiv. Wenn man sich rein auf das Suchvolumen verlässt, kann man zwar hohen Traffic erzeugen, welcher aber im Falle eines verfehlten User-Intents in hohe Absprungraten mündet.

Konzentriert man sich nur auf die Optimierung des SERP-Snippets, um die CTR zu erhöhen, kann dies ebenfalls zu stärkeren Absprungraten führen, wenn der Nutzer im Ergebnis nicht das wiederfindet, was er sucht.

Seit wir den User-Intent berücksichtigen ist dies weitaus seltener passiert.

Die „negativen" Erfahrungen waren im Endeffekt doch positiv. So haben wir False-Friends identifiziert. Hier sind Nutzer über ein Keyword auf die Seite gekommen und hatten eigentlich etwas ganz anderes im Sinn. Ein Beispiel dazu ist das Keyword „Bremsanhänger". Dies sind spezielle Auto- oder LKW-Anhänger, mit denen Bremswiderstände simuliert und so auch Bergfahrten auf einer ebenen Teststrecke getestet werden können.

Diese Produkte sind nur für das B2B-Geschäft geeignet, da nur Fahrzeughersteller und wissenschaftliche Institute einen Bedarf haben. Viele Nutzer, die nach einem „Anhänger mit Auflaufbremse" gesucht haben, nutzen das kurze Keyword und kamen auf die falsche Landingpage. Mit einer gezielten Nutzerführung auf der Landingpage kann aber auch diesen Suchenden geholfen werden.