So nutzen Sie KI-Chatbot-Gespräche für die Keyword-Recherche

Einleitung

Keyword-Tools zeigen gut, was Nutzer bei Google eingeben. Sie können jedoch nicht aufzeigen, was Ihre Besucher noch wissen wollten, nachdem sie auf Ihrer Website gelandet sind, und was sie dort nicht finden konnten.

Wenn Ihre Website über einen KI-Chatbot verfügt, existiert diese zweite Liste bereits. Bei vielen dieser Unterhaltungen stellen Besucher in ganzen Sätzen und im Kontext eine Frage, die Ihre Seite nicht beantwortet hat. Einige dieser Fragen haben ein Suchvolumen. Viele davon tauchen in keinem Keyword-Tool auf, können aber dennoch der Grund dafür sein, dass jemand eine Produktseite verlässt, ohne etwas zu kaufen.

Dieser Artikel behandelt den gesamten Prozess – von der Extraktion der Unterhaltungen aus Ihrem Chatbot bis hin zur Überprüfung, ob die Inhalte, die Sie auf dieser Grundlage verfasst haben, ihren Zweck erfüllt haben. Die Beispiele stammen aus dem E-Commerce, aber die Methode funktioniert genauso für eine SaaS-Website, ein Dienstleistungsunternehmen oder einen Publisher mit einem Chatbot auf seinen Seiten.

Warum Chatbot-Fragen anders aussehen als Suchanfragen

Eine Suchanfrage ist eine komprimierte Frage. Jemand, der wissen möchte, ob er bereits getragene Schuhe umtauschen kann, tippt „getragene Schuhe zurückgeben“ ein und hofft, dass Google den Rest ergänzt. Im Gespräch mit einem Chatbot auf Ihrer Website schreibt dieselbe Person den ganzen Satz: „Ich habe diese Schuhe vor zwei Wochen gekauft und sie einmal drinnen getragen – kann ich sie trotzdem gegen eine halbe Nummer größer umtauschen?“

Diese längere Version enthält Informationen, die ein Keyword-Tool nicht liefern kann. Sie nennt das Produkt, die Situation, die Sorge und das Ergebnis, auf das der Besucher hofft. Außerdem findet sie auf einer bestimmten Seite statt, und ein Chatbot, der aufzeichnet, wo ein Gespräch begonnen hat, zeigt Ihnen, auf welcher Seite die Frage nicht beantwortet wurde.

Viele dieser langen Fragen weisen in einem Keyword-Tool ein Suchvolumen von null auf, was weniger über die Nachfrage aussagt, als es den Anschein hat. Google hat angegeben, dass 15 % der Suchanfragen, die täglich bei Google eingehen, völlig neu sind. Ein großer Teil der tatsächlichen Fragen ist also zu spezifisch oder zu neu, als dass eine Schätzung des Suchvolumens sie erfassen könnte. Ihr Chatbot-Protokoll erfasst sie dennoch, da es aufzeichnet, was die Nutzer gefragt haben, anstatt zu schätzen, wie oft sie danach suchen.

So exportierst und bereinigst du Chatbot-Konversationen

Beginnen Sie mit Konversationen aus einem bis drei Monaten, je nach Ihrem Traffic. Sie benötigen genug Daten, um wiederkehrende Fragen zu erkennen, und ein paar hundert Konversationen reichen für einen ersten Durchgang völlig aus.

Die meisten Chatbot-Tools ermöglichen es Ihnen, Transkripte zu exportieren oder zumindest durchzusehen. Für diese Übung benötigt jede Konversation die Frage des Besuchers, die Seite, auf der sie begann, und die Angabe, ob der Bot die Frage beantworten konnte. Der KI-Chatbot von Elfsight speichert beispielsweise jede Konversation mit einer Zusammenfassung und der Seite, auf der sie begann, und führt eine separate Liste der Fragen, die er nicht beantworten konnte. Egal, welches Tool Sie verwenden: Die Liste der unbeantworteten Fragen ist der beste Ausgangspunkt, da sie die Lücken aufzeigt, die Ihre Inhalte bereits aufweisen.

Bevor die Protokolle in eine Tabelle oder zur Gruppierung in ein KI-Tool übertragen werden, entfernen Sie Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Bestellnummern. Sie benötigen die Fragen, nicht die Personen, und wenn Sie personenbezogene Daten aus Ihren Analysedateien heraushalten, ersparen Sie sich später eine Diskussion mit Ihrer Rechtsabteilung.

Lies die Transkripte durch und betrachte die Zusammenfassungen höchstens als Abkürzung. Eine Zusammenfassung ist die eigene Interpretation der Unterhaltung durch das Chatbot-Modell, und ein Teil der Arbeit des Modells findet im Hintergrund statt , bevor es ein Wort schreibt – dort, wo es schwer zu überprüfen ist. Das Transkript enthält das, was der Besucher tatsächlich eingegeben hat, und seine genauen Worte sind die Schlüsselwortdaten, nach denen du suchst.

So gruppieren Sie Chatbot-Fragen nach Themen

Gruppieren Sie die Fragen nach dem dahinterstehenden Bedarf und nicht nach der Wortwahl. „Kann ich gegen eine größere Größe umtauschen?“, „Fallen diese klein aus?“ und „Welche Größe sollte ich wählen, wenn ich zwischen zwei Größen liege?“ sind drei Formulierungen derselben Frage zur Größenauswahl und gehören in einen Cluster.

Erfassen Sie für jeden Cluster, wie viele Unterhaltungen er umfasst, auf welchen Seiten er auftritt, ob der Bot ihn beantworten konnte und in welcher Phase sich der Besucher befindet. Eine einfache Tabelle reicht dafür aus.

Die Spalte „Phase“ bestimmt, wie Sie mit einem Cluster umgehen. Eine Frage vor dem Kauf auf einer Produktseite – etwa zur Größe, Kompatibilität oder zum Lieferumfang – ist ein Konversionsproblem, das sich als Support-Anfrage tarnt. Fragen nach dem Kauf wie Rücksendungen und Sendungsverfolgung sind Support-Aufwand, den gute Inhalte reduzieren können. Und wenn Besucher fragen: „Ist diese Website seriös?“ oder „Wer stellt das eigentlich her?“, ist die Lösung meist eine bessere „Über uns“-Seite oder gut sichtbare Bewertungen – was ein Keyword-Tool wahrscheinlich nicht vorschlagen wird.

Ein KI-Modell kann in wenigen Minuten einen ersten Durchgang durchführen und einige hundert Fragen gruppieren. Überprüfen Sie die Cluster manuell, bevor Sie sich auf die Zahlen verlassen, da ein Modell Fragen zusammenfassen kann, die zwar Wörter, aber nicht die Absicht gemeinsam haben.

So gleicht man Chatbot-Fragen mit der Suchnachfrage ab

Wandeln Sie jeden Cluster in zwei oder drei suchähnliche Suchanfragen um – so, wie jemand sie bei Google eingeben würde – und lassen Sie diese durch ein Keyword-Tool wie den Keyword Finder von Ranktracker laufen. „Ich liege zwischen Größe 42 und 43, welche soll ich nehmen?“ wird zu „Größenangaben für Trailrunner“, „Trailrunner zwischen zwei Größen“ und dem Markennamen plus „fällt normal aus“.

Wenn die Suchanfragen Suchvolumen aufweisen und die Ergebnisseite übertrumpft werden kann, stellt der Cluster eine Chance für Inhalte dar: einen Leitfaden, einen Vergleich oder eine fundierte Antwort, die eigenständig ein gutes Ranking erzielen kann.

Wenn die Suchanfragen nur ein geringes oder gar kein Suchvolumen aufweisen, der Cluster aber immer wieder in Chats auftaucht, ist die Antwort dennoch wichtig. Platzieren Sie sie auf der Seite, auf der die Frage gestellt wird. Das bringt zwar keinen neuen Traffic, hilft aber den Besuchern, die Sie bereits haben – und genau diese sind am ehesten zum Kauf bereit.

Schau dir auch die Ergebnisseite an. Wenn die obersten Ergebnisse Forum-Threads und Reddit-Beiträge sind, ist die Frage echt und die bisherigen Antworten sind dürftig – was für eine kleinere Website meist eine gute Nachricht ist. Wenn ein Cluster im Chat selten vorkommt und in der Suche nicht auftaucht, überlasse ihn deinem Support-Team.

Wo jede Antwort auf deiner Website hingehört

Die Antwort gehört dorthin, wo sich der Besucher befand, als er die Frage gestellt hat – es sei denn, die Frage erstreckt sich über mehr als eine Seite.

Verwende die eigenen Worte des Besuchers, wo sie passen. Wenn die Leute immer wieder fragen: „Fallen diese klein aus?“, hilft ein Satz auf der Produktseite, der genau darauf antwortet („Diese fallen etwa eine halbe Größe kleiner aus, daher bestellen die meisten eine Nummer größer“), den Käufern beim Überfliegen der Seite, gibt deinem Chatbot eine klare Quelle, wenn das nächste Mal jemand fragt, und liefert KI-Assistenten zitierfähiges Material, wenn sie die Seite aufrufen, um dieselbe Frage an anderer Stelle zu beantworten.

Eine Änderung, die Sie einplanen sollten: Google hat am 7. Mai 2026 die Anzeige von FAQ-Rich-Results eingestellt. FAQ-Bereiche lohnen sich nach wie vor für Leser und für Ihren Chatbot, erhalten jedoch keinen zusätzlichen Platz mehr in den Suchergebnissen. Das ist ein weiterer Grund, die Antwort dort zu platzieren, wo der Leser danach sucht – oft direkt auf der Produktseite und nicht in einem separaten FAQ-Bereich.

So stellen Sie fest, ob der neue Inhalt gewirkt hat

Der Chatbot liefert Ihnen das schnellste Feedback. Überprüfen Sie denselben Cluster zwei bis vier Wochen nach der Veröffentlichung einer Antwort erneut. Wenn der Inhalt seinen Zweck erfüllt, beginnen auf dieser Seite weniger Gespräche zu diesem Thema, und der Bot beantwortet die restlichen Anfragen anhand des neuen Textes.

Die Suche dauert länger. Fügen Sie die Suchanfragen aus Ihren Inhaltsclustern einem Rank-Tracker wie dem Rank Tracker von Ranktracker hinzu und warten Sie zwei bis drei Monate, bevor Sie eine Bewertung vornehmen.

Ein Hinweis zu den Chatbot-Zahlen: Weniger Fragen können auch weniger Besucher bedeuten. Vergleichen Sie den Anteil eines Clusters an allen Unterhaltungen, nicht nur die reine Anzahl, damit ein ruhiger Monat nicht wie ein Erfolg des Inhalts aussieht.

Eine monatliche Routine für die Chatbot-Keyword-Recherche

Sobald der erste Durchgang abgeschlossen ist, sollte der Arbeitsablauf in eine Stunde pro Monat passen. Exportieren Sie die Konversationen des letzten Monats, aktualisieren Sie die Cluster, gleichen Sie die neuen mit den Suchdaten ab, ordnen Sie sie Seiten zu und prüfen Sie, ob die Korrekturen des letzten Monats die Zahlen beeinflusst haben.

Es handelt sich um eine seltene Art der Keyword-Recherche, bei der der Suchende die vollständige Frage hinterlässt – zusammen mit der Seite, auf der er sich befand, als er sie stellte.