Verwendung von LLMs zur Erstellung von Schlüsselwort-Clustern und Entity Maps

Einleitung

Die Keyword-Recherche hat sich in den letzten zwei Jahren stärker verändert als in den zwanzig Jahren zuvor.

Suchmaschinen verlassen sich nicht mehr nur auf Keyword-Matching, sondern auch auf Entitäten, Einbettungen, semantische Vektoren und Themencluster, die von großen Sprachmodellen (LLMs) verstanden werden. Gleichzeitig sind LLMs selbst zu leistungsstarken Werkzeugen geworden für:

✔ die Generierung von Themenclustern

✔ Identifizierung semantischer Beziehungen

✔ Entitäten abzubilden

✔ Aufdecken fehlender Unterthemen

✔ Analyse der Nutzerabsicht

✔ Vorhersage von KI-Übersichtstriggern

✔ Erstellung von Inhalts-Taxonomien

✔ Aufbau thematischer Autorität

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie LLMs richtig und sicher einsetzen, um Keyword-Cluster und Entity-Maps zu erstellen, die herkömmliche Keyword-Recherchen übertreffen – und dabei die datengesteuerten Tools von Ranktracker integrieren, um Ihre Erkenntnisse zu validieren und zu operationalisieren.

1. Warum sich die Keyword-Recherche von Keywords zu Entitäten verlagert hat

Traditionelles SEO funktionierte wie folgt:

Keyword → Inhalt → Ranking

Die moderne KI-gesteuerte Suche funktioniert wie folgt:

Entität → Beziehungen → Absichts-Muster → Vektor-Cluster → Antwort

LLMs verstehen die Welt anhand folgender Kriterien:

✔ Entitäten

✔ Attribute

✔ Beziehungen

✔ Hierarchien

✔ Kontext

✔ Nähe im Vektorraum

Wenn Ihre Content-Strategie ausschließlich auf Keywords basiert, werden Sie:

✘ verlieren Sie an thematischer Autorität

✘ wichtige Unterthemen übersehen

✘ nicht in KI-Übersichten erscheinen

✘ Schwierigkeiten haben, in generativen Antworten aufzutauchen

✘ verwirren Sie LLMs durch inkonsistente Abdeckung

Entitätsgesteuertes Clustering ist heute die Grundlage für moderne SEO- und LLM-Optimierung.

2. Wie LLMs Themen verstehen: Vektoren, Einbettungen und semantische Nähe

LLMs lernen keine Schlüsselwörter. Sie lernen Beziehungen.

Wenn Sie ChatGPT, Gemini oder Claude zu einem Thema befragen, verwendet das Modell:

Vektor-Einbettungen

Eine mathematische Darstellung von Bedeutung.

Semantische Nachbarschaften

Gruppen verwandter Konzepte.

Kontextfenster

Lokale Cluster von Konzepten.

Entitätsgraphen

Wer/was steht mit wem/was in Beziehung?

Das bedeutet, dass LLMs von Natur aus hervorragend geeignet sind für:

✔ Keyword-Cluster erstellen

✔ Gruppierung verwandter Absichten

✔ Beziehungen abbilden

✔ Lücken in Themenbereichen füllen

✔ Vorhersage von Nutzerfragen

✔ Modellierung des Suchverhaltens in großem Maßstab

Sie müssen sie lediglich korrekt eingeben (und mit Ranktracker validieren).

3. Die 3 Arten von Keyword-Clustern, die LLMs erstellen können

LLMs sind besonders leistungsstark bei der Generierung von:

1. Intentionsbasierte Cluster

Gruppiert nach den Wünschen des Benutzers:

• informativ

• kommerziell

• transaktional

• navigativ

• vergleichend

• Fehlerbehebung

2. Semantische Themencluster

Gruppiert nach Bedeutung und Nähe:

• „KI-SEO-Tools”

• „LLM-Optimierung”

• „Strukturierte Daten und Schemata”

3. Entitätszentrierte Cluster

Gruppiert nach:

• Marken

• Personen

• Produkte

• Kategorien

• Attribute

• Eigenschaften

Beispiel für Ranktracker:

✔ Ranktracker → Funktionen → Rank-Tracking → Keyword-Recherche → Audits → Backlinks → SERP-Analyse

✔ Wettbewerber → Entitätsnähe → Vergleichscluster

✔ Anwendungsfälle → Unternehmens-SEO → lokale SEO → E-Commerce-SEO

LLMs sind darin besonders gut, da ihre internen Wissensgraphen entitätsorientiert sind.

4. Wie man LLMs zum Aufbau von Keyword-Clustern verwendet (Schritt für Schritt)

Hier ist der genaue Arbeitsablauf, den führende KI-gesteuerte SEO-Teams derzeit verwenden.

Schritt 1 – Generieren Sie Seed-Themen mit dem Ranktracker Keyword Finder

Beginnen Sie mit realen Suchdaten:

✔ Seed-Keywords

✔ Long-Tail-Suchanfragen

✔ Fragebasierte Begriffe

✔ KI-Absichtsabfragen

✔ kommerzielle Modifikatoren

Keyword Finder stellt sicher, dass Sie mit tatsächlichen Suchanfragen beginnen und nicht mit erfundenen Begriffen.

Schritt 2 – Geben Sie diese Keywords in ein LLM ein, um sie semantisch zu gruppieren

Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

„Gruppieren Sie diese Keywords in semantische Cluster, jeweils mit einem übergeordneten Thema, Unterthemen, Nutzerabsichten und vorgeschlagenen Artikeltiteln. Geben Sie die Ergebnisse in einem strukturierten Hierarchieformat aus.“

Das LLM erzeugt:

✔ übergeordnete Themen

✔ unterstützende Unterthemen

✔ fehlende Möglichkeiten

✔ Fragebasierte Erweiterungen

Dies ist der erste Durchgang.

Schritt 3 – Bitten Sie das LLM, Entitätskarten zu erweitern

Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

„Identifizieren Sie alle Entitäten, die mit diesen Clustern in Verbindung stehen – einschließlich Marken, Konzepte, Personen, Merkmale und Attribute. Zeigen Sie deren Beziehungen auf und klassifizieren Sie sie als primär, sekundär oder tertiär.“

Das Ergebnis ist Ihre Entitätskarte, die für Folgendes von entscheidender Bedeutung ist:

✔ LLM-Optimierung (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ Content-Clustering

✔ Interne Verlinkung

✔ Themenautorität

Schritt 4 – Themenlückenlisten erstellen

Aufforderung:

„Welche Themen, Fragen oder Entitäten fehlen in diesem Cluster, die Nutzer erwarten, aber von der Marke noch nicht abgedeckt wurden?“

LLMs sind besonders gut darin, Folgendes zu identifizieren:

✔ fehlende FAQs

✔ fehlende Anwendungsfälle

✔ fehlende Vergleichsseiten

✔ fehlende Definitionen

✔ fehlende verwandte Absichten

Dadurch werden Inhaltslücken vermieden, die die Sichtbarkeit der KI beeinträchtigen.

Schritt 5 – Überprüfen Sie das Suchvolumen und den Schwierigkeitsgrad mit Ranktracker

LLMs geben Ihnen Struktur. Ranktracker gibt Ihnen Legitimität.

Validieren Sie:

✔ Suchvolumen

✔ Schwierigkeitsgrad der Keywords

✔ SERP-Wettbewerb

✔ Genauigkeit der Absicht

✔ Klickpotenzial

✔ KI-Übersicht Wahrscheinlichkeit

Dieser Schritt filtert halluzinierte oder wenig wertvolle Erweiterungen heraus.

Schritt 6 – Organisieren Sie die Ergebnisse zu einer veröffentlichungsfähigen Themenkarte

Ihre endgültige Themenkarte sollte Folgendes enthalten:

✔ Säulenseite

✔ unterstützende Themen

✔ Long-Tail-Intent-Seiten

✔ Entity-Anker-Seiten

✔ Vergleichsseiten

✔ FAQ-Cluster

✔ Glossar-Cluster

✔ KI-optimierte Zusammenfassungen

LLMs helfen dabei, ein Gesamtbild zu erstellen – Ranktracker hilft dabei, es zu quantifizieren.

5. Wie man LLMs zum Erstellen von Entity Maps nutzt (vollständige Methode)

Entity Maps sind das Rückgrat der modernen Suchsichtbarkeit.

LLMs können vier Arten von Entitätskarten generieren:

1. Primäre Entitäten

Die wichtigsten Bedeutungsobjekte.

Beispiel: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP-Tracking _ Keyword-Recherche

2. Unterstützende Entitäten

Sekundäre verwandte Entitäten.

Beispiel: _Suchsichtbarkeit _ _Ranking-Volatilität _ Keyword-Kannibalisierung

3. Attribut-Entitäten

Merkmale oder Eigenschaften.

Beispiel: _Ranking-Tracking-Intervall _ _SERP-Tiefe _ _Top-100-Ergebnisse _ Keyword-Listen

4. Benachbarte Entitäten

Konzepte in der semantischen Nachbarschaft.

Beispiel: _LLM-Optimierung _ _AIO _ _strukturierte Daten _ Entity-SEO

LLMs können alle vier Typen präzise ausgeben.

6. Die LLM-Entitätszuordnungsaufforderung (die Sie für immer verwenden werden)

Hier ist die Master-Eingabeaufforderung:

„Erstellen Sie eine vollständige Entitätskarte für das Thema: [THEMA]. 

Beziehen Sie Folgendes ein: – primäre Entitäten – sekundäre Entitäten – Attribute – Aktionen – Probleme – Lösungen – Tools – Metriken – verwandte Fachbegriffe – Personen – Marken – Wettbewerber-Entitäten – semantische Geschwister Präsentieren Sie dies als hierarchisches Diagramm.“

So entstehen innerhalb weniger Minuten Entitätskarten von Weltklasse.

Validieren Sie anschließend die Entitäten mit:

✔ Ranktracker SERP Checker (um reale Assoziationen zu sehen)

✔ Backlink Checker (um die Entitätsnähe auf Domain-Ebene zu verstehen)

7. Kombination von LLM-Clustern + Ranktracker-Daten = Die neue Formel für die Keyword-Recherche

Der moderne Arbeitsablauf sieht nun wie folgt aus:

1. Ranktracker = Suchrealität

Volumen KD SERP-Wettbewerb Absicht CPC AI-Übersicht auslöst

2. LLM = Semantische Struktur

Bedeutung Beziehungen Entitäten Cluster Themenhierarchien Lücken

3. Mensch = Strategie und Priorisierung

Redaktionelles Urteilsvermögen Geschäftliche Relevanz Markenpositionierung Ressourcenallokation

Dieses Dreieck ist die Zukunft von SEO und generativer Sichtbarkeit.

8. Fortgeschrittene Techniken: Verwendung von LLMs für die Cluster-Priorisierung

LLMs können Cluster basierend auf folgenden Kriterien priorisieren:

✔ Reife der Absicht

✔ Trichterphase

✔ Auswirkungen auf den Umsatz

✔ Autoritätshebelwirkung

✔ Wettbewerbsgesättigung

✔ KI-Übersicht Chancen

✔ Ausrichtung der Autorität von Unternehmen

Aufforderung:

„Ordnen Sie diese Cluster nach Umsatzpotenzial, Einfachheit der Platzierung und LLM-Sichtbarkeitspotenzial.“

Dadurch entsteht eine Roadmap, die herkömmliche SEO-Planungen übertrifft.

9. Die wichtigste Regel: Lassen Sie niemals zu, dass LLMs echte Keyword-Daten ersetzen

LLMs sind leistungsstark, aber sie halluzinieren das Suchverhalten.

Vertrauen Sie niemals:

✘ KI-generiertem Suchvolumen

✘ KI-generierte Keyword-Schwierigkeit

✘ erfundenen Modifikatoren

✘ gefälschte kommerzielle Suchanfragen

Überprüfen Sie immer mit Ranktracker Keyword Finder.

LLMs strukturieren. Ranktracker überprüft.

10. Wie Ranktracker das LLM-gestützte Keyword-Clustering unterstützt

Keyword Finder

Liefert reale Daten-Seeds für LLM-Clustering.

SERP Checker

Validiert Entitätsbeziehungen und Wettbewerb.

Rank Tracker

Zeigt, wie Cluster in großem Maßstab funktionieren.

Web-Audit

Stellt sicher, dass Seiten für LLMs maschinenlesbar sind.

KI-Artikelschreiber

Erstellt strukturierte, cluster-abgestimmte und entitätskonsistente Inhalte.

Backlink-Checker + Monitor

Verstärkt Entitätszuordnungen durch externen Konsens.

LLMs erstellen die Karte. Ranktracker hilft Ihnen, die Karte zu gewinnen.

Abschließender Gedanke:

LLMs sind nicht dazu da, die Keyword-Recherche zu ersetzen – sie haben sie neu aufgebaut

LLMs geben uns beispiellose Möglichkeiten, um:

✔ Bedeutungen abzubilden

✔ Entitäten zu verstehen

✔ Themen zu clustern

✔ Lücken zu identifizieren

✔ Suchabsichten vorherzusagen

✔ Generative Antworten modellieren

Die Zukunft gehört jedoch den Marken, die Folgendes kombinieren:

KI-Verständnis + reale Daten + menschliche Strategie.

LLMs bilden die Struktur. Ranktracker überprüft die Daten. Sie verbinden sie mit Ihren Geschäftszielen.

Dies ist der neue Entwurf für den Aufbau thematischer Autorität in einer von LLM dominierten Suchlandschaft.