Wie man LLM-freundliche Themen mit dem Keyword Finder identifiziert

Einführung

Die LLM-gesteuerte Suche hat die Art und Weise, wie Inhalte gefunden werden, völlig verändert.

Google AI Overviews fasst nun Antworten aus einer Handvoll vertrauenswürdiger Quellen zusammen. ChatGPT Search liefert synthetisierte Antworten, oft unter Verwendung von nur 3–6 Zitaten. Perplexity und Gemini fassen ganze Branchen in prägnanten, generierten Antworten zusammen.

In dieser neuen Welt reicht die klassische Keyword-Recherche nicht mehr aus. Das Volumen spielt zwar immer noch eine Rolle, aber die Absicht, die Struktur und die Eignung für LLM sind weitaus wichtiger.

Um in generativen Suchmaschinen sichtbar zu sein, müssen Sie LLM-freundliche Themen auswählen:

• Fragen, die LLMs natürlich beantworten

• Themen, die eine Synthese erfordern

• definitorische Fragen

• erklärende Konzepte

• Vergleichsorientierte Absicht

• mehrdeutige oder mehrstufige Probleme

• Themen, bei denen Konsens wichtig ist

• Themen, bei denen Modelle Expertenquellen bevorzugen

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen genau, wie Sie mit dem Keyword Finder von Ranktracker Themen identifizieren können, für die LLMs Antworten generieren möchten – und wie Sie diese mit vertrauenswürdigen, gut sichtbaren Inhalten ansprechen können.

Was macht ein Thema „LLM-freundlich”?

Moderne KI-Systeme wählen bestimmte Themen für die direkte Generierung basierend auf folgenden Kriterien aus:

• ✔ Komplexität

• ✔ Mehrdeutigkeit

• ✔ Faktischer Konsens

• ✔ Erklärungsbedarf

• ✔ Klarheit der Definitionen

• ✔ Synthese aus mehreren Quellen

• ✔ pädagogischer Wert

• ✔ Vergleichender Kontext

LLM-freundliche Themen fallen in der Regel in folgende Kategorien:

1. „Was ist”- und Definitionsabfragen

Dies sind die Hauptziele für KI-generierte Antworten.

LLMs zeichnen sich aus durch:

• Definitionen

• kurze Erklärungen

• Konzeptübersichten

Beispiele:

• „Was ist LLM-Optimierung?“

• „Was ist Schema-Markup?“

• „Was ist AIO?“

Diese tauchen ständig in KI-Übersichten und der ChatGPT-Suche auf.

2. „Wie macht man“-Abfragen

LLMs lieben Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

• „Wie optimiert man für KI-Übersichten?“

• „Wie Sie Ihre Website auf AIO überprüfen“

• „Wie baut man thematische Autorität auf?“

Wenn die Frage Schritte erfordert → ist sie LLM-fähig.

3. Vergleichsbasierte Abfragen

LLMs generieren häufig strukturierte Vergleiche.

• „Semrush vs. Ahrefs vs. Ranktracker“

• „Die besten KI-SEO-Tools“

• „Welchen Rank Tracker sollte ich verwenden?“

Vergleiche sind für die Argumentation von LLMs von zentraler Bedeutung.

4. Mehrdeutige oder vieldeutige Themen

LLMs sind hervorragend darin, Komplexität zu verdeutlichen.

• „SEO vs. AIO vs. LLMO“

• „Was verwendet Google tatsächlich in KI-Übersichten?“

• „Was ist Entity-SEO?“

Diese Themen tauchen häufig in der generativen Suche auf.

5. Cluster-abhängige Themen

Einige Themen erfordern tiefergehende, miteinander verknüpfte Inhalte.

• „Semantisches SEO“

• „Herkunft von Inhalten“

• „KI-Vertrauenssignale”

• „Vektor-Einbettungen für Marken“

LLMs belohnen Marken mit starken thematischen Netzwerken.

6. Fragen mit hoher Kaufabsicht und begrenzter SERP-Vielfalt

Wenn die SERPs von Google hauptsächlich Folgendes enthalten:

• Definitionen

• Glossare

• Allgemeine Leitfäden

…übernehmen LLMs oft diese Themen.

Wie Keyword Finder Ihnen hilft, LLM-freundliche Themen zu identifizieren

Keyword Finder wurde nicht explizit für LLMO entwickelt – aber seine Datensätze, Filter und Absichtserkennung machen es zu einem perfekten Werkzeug, um LLM-freundliche Themen zu entdecken.

Hier ist der Arbeitsablauf.

Schritt 1 – Filtern Sie nach fragebasierten Keywords

In Keyword Finder:

1. Geben Sie Ihre Suchanfrage ein (z. B. „KI-SEO“, „AIO“, „Einbettungen“).

2. Wenden Sie den Filter „Fragen“ an.

3. Sortieren Sie nach Absicht und SERP-Funktionen.

Fragen-Keywords zeigen:

• Wie Menschen Probleme formulieren

• Worauf reagieren LLMs auf natürliche Weise?

• Wo eine Synthese erforderlich ist

• Wo Google bereits KI-Übersichten anzeigt

Arten von Fragen, die Sie suchen:

• „Was ist“

• „Wie macht man“

• „Warum tut es das?“

• „Wie funktioniert das?“

• „Unterschied zwischen“

• „vs“-Abfragen

• „Beispiele für“

Diese Kategorien passen perfekt zu den Generierungsmustern von LLM.

Schritt 2 – Suche nach Suchanfragen mit informativem oder gemischtem Zweck

LLMs sind am wenigsten nützlich für:

• Transaktionsabfragen

• Navigationsabfragen

LLMs sind am leistungsfähigsten für:

• informative

• pädagogische

• explorativ

• vergleichend

• Problemlösungsfragen

Der Intent-Visualizer von Keyword Finder zeigt genau, welche Suchanfragen in diese Kategorie fallen.

Konzentrieren Sie sich auf die mit folgenden Bezeichnungen versehenen Suchanfragen:

• ✔ Informativ

• ✔ Kommerzielle Untersuchung

• ✔ Gemischte Absicht

Dies sind die wichtigsten LLM-freundlichen Möglichkeiten.

Schritt 3 – Analysieren Sie SERP-Funktionen, um die Abdeckung durch KI-Übersichten vorherzusagen

Keyword Finder zeigt, welche SERP-Funktionen für jedes Keyword angezeigt werden:

• KI-Übersicht

• Ausgewählter Ausschnitt

• Häufig gestellte Fragen

• Wissenspanel

• Vergleichstabelle

• Top-Storys

• Bewertungen

Die LLM-freundlichsten Themen sind diejenigen mit:

• ✔ KI-Übersicht

• ✔ Ausgewählte Snippets

• ✔ „People also ask“

Diese Signale deuten darauf hin:

• Hoher Erklärungsbedarf

• hohes Fragevolumen

• Definitions- oder Anleitungsstruktur

• Inhalte, die LLMs leicht zusammenfassen können

Wenn Google bereits eine KI-Übersicht generiert → ist das Thema LLM-fähig.

Schritt 4 – Überprüfen Sie „Schwierigkeit vs. Chance” für die LLM-Nutzung

Herkömmliche Schwierigkeitsbewertungen messen den SERP-Wettbewerb. Mit LLMO können jedoch auch Keywords mit hohem Schwierigkeitsgrad erfolgreich sein, wenn:

• Das Thema erfordert fachliche Klarheit

• Ihre Marke ist in diesem Cluster stark

• Der Inhalt ist stark strukturiert

• Sie verfügen über kanonische Definitionen

• Ihre Organisation ist stabil

• Ihre Backlinks untermauern Ihre Fachkompetenz

• Ihr Schema unterstützt das Verständnis

Der Chancenwert von Keyword Finder ist hier eine Geheimwaffe.

Zu den Keywords mit hohem Potenzial, die von LLMs bevorzugt werden, gehören:

• aufkommende Themen

• technische Themen

• mehrdeutige Themen

• Mehrstufige Themen

• Nischenthemen

• Vergleichsthemen

Diese verschaffen Ihnen einen LLM-First-Vorteil.

Schritt 5 – Erforschen Sie semantische Keyword-Cluster

Die Clusterbildung von Keyword Finder hilft dabei, Themen zu identifizieren, die LLMs als semantisch einheitlich behandeln.

LLMs verwenden Einbettungen, um Verbindungen herzustellen:

• verwandte Begriffe

• Konzepte

• Unterthemen

• umgebende Entitäten

Wenn Keyword Finder Keywords in folgende Gruppen einteilt:

• semantische Knotenpunkte

• kategoriale Cluster

• definitorische Gruppen

…können Sie vollständige LLM-freundliche Inhaltscluster erstellen.

Semantische Cluster sind Embedding-First-Inhalte, die LLMs gegenüber einzelnen Artikeln bevorzugen.

Schritt 6 – Betrachten Sie die Interpretationen und Variationen von Suchanfragen

LLMs verwenden standardmäßig Themen mit:

• viele Interpretationen

• sich überschneidende Bedeutungen

• mehrere richtige Antworten

• mehrdeutige Formulierungen

Keyword Finder zeigt:

• Synonyme

• alternative Formulierungen

• semantische Varianten

• Long-Tail-Absichtsverschiebungen

Diese eignen sich perfekt für den Aufbau mehrschichtiger LLM-Cluster.

Schritt 7 – Themen mit hoher PAA-Dichte erkennen

Die „People Also Ask“-Boxen zeigen:

• hohe Nachfrage nach Fragen

• hohe Interpretationsvielfalt

• hohes Zusammenfassungspotenzial

Dies sind Themen, die LLMs gerne generieren.

Beispiele hierfür sind:

• „Was ist KI-Vertrauen?“

• „Wie funktionieren Embeddings?“

• „Ist die Optimierung von LLM Teil der Suchmaschinenoptimierung (SEO)?“

Konzentrieren Sie sich frühzeitig auf diese Themen – sie dominieren die generative Suche.

Schritt 8 – Validieren Sie jedes Keyword anhand des LLM-Verhaltens

Testen Sie schließlich jedes Ziel-Keyword in:

• ChatGPT-Suche

• Perplexität

• Google KI-Übersichten

• Gemini

Fragen Sie:

„Was ist [Keyword]?”

Wenn die Modelle:

• lange Antworten generieren

• zitieren mehrere Quellen

• Verwirrung zeigen

• halluzinieren

• widersprechen sich selbst

Dann hat das Thema ein hohes LLM-Potenzial.

Wenn die Modelle:

• kurze, statische Antworten geben

• nur Wikipedia zitieren

• sich nur auf den Index von Google verlassen

Dann ist die LLM-Chance gering.

Verwenden Sie den Keyword Finder → validieren Sie mit LLMs → richten Sie sich nach der generativen Absicht.

Wie LLM-freundliche Themen aussehen (Beispiele)

Hier sind Beispiele, die Sie über den Keyword Finder für SEO/AI-Cluster extrahieren können:

Definitionsthemen

• Was ist LLM-Optimierung?

• Was ist generative Suche?

• Was ist KI-Übersicht?

• Was ist eine Vektoreinbettung?

How-to-Themen

• Wie optimiert man für KI-Übersichten?

• Wie baut man thematische Autorität auf?

• Wie trainiert man LLMs für Ihre Marke?

Vergleiche

• KI-SEO vs. traditionelles SEO

• AIO vs. Geo vs. LLMO

• RankTracker vs. SEMrush

• Die besten Tools für die KI-Optimierung

Neue Konzepte

• Herkunft von Inhalten

• LLM-Vertrauenssignale

• Semantisches KI-Clustering

• abrufgestützte Optimierung

Dies sind genau die Arten von Themen, die generative Engines wiederholt zitieren.

Abschließender Gedanke:

Keyword-Recherche ist nicht tot – sie entwickelt sich weiter

Die LLM-Optimierung ersetzt die Keyword-Recherche nicht – sie verbessert sie.

Der Keyword Finder bleibt die Grundlage, aber jetzt suchen Sie nicht mehr nur nach:

• Volumen

• Wettbewerb

• Schwierigkeit

Sie suchen nach:

• Interpretierbarkeit

• Mehrdeutigkeit

• definitorische Struktur

• Synthesepotenzial

• generative Eignung

• Cluster-Ausrichtung

• Entitätsassoziationen

Dies sind die Signale, die die LLM-Präferenz beeinflussen.

Verwenden Sie Keyword Finder mit dieser neuen Perspektive, und Sie zielen nicht nur auf Keywords ab – Sie zielen auf Themen ab, die die KI verwenden möchte.

So dominieren Sie die nächste Generation der Suche.