Keyword-Mapping:

Jeder SEO kennt das: Eine Website soll für Google optimiert werden. Sie soll mit „möglichst vielen“ Keywords gefunden werden. Das heißt, diese „möglichst vielen“ Keywords wollen erst einmal recherchiert werden. Zum Glück gibt es auf dem Markt eine Vielzahl an Softwareangeboten, die helfen, viele möglichst themenrelevante Keywords zu finden. Masse ist also kein Problem. Das Problem ist eher die Frage: „Was fange ich mit diesem Wust an Keywords an?“

Sinn und Zweck von Keywords

Es gibt Stimmen, die sagen: „Keywords sind tot!“ Eine sehr provokante Behauptung, die tatsächlich in der letzten Konsequenz stimmt! Keywords sind „nur“ ein Werkzeug von Usern einer Suchmaschine, um auszudrücken, was gesucht wird. Eine Suchmaschine wie Google bekommt ein Keyword als Input. Ein Keyword kann aus einem oder mehreren Wörtern, mittlerweile aus ganzen Sätzen, bestehen. Was macht eine semantische Suchmaschine wie Google als Nächstes damit? Google versucht, die Suchintention zu verstehen. Was will jemand, der „Roller München“ eingibt? Den Weg zum Möbelhaus oder einen Motorroller kaufen – oder beides? Ist das passiert, erscheint die Suchergebnisseite. Vereinfacht gesagt: Für Google zählt nur der Wille des Users (Suchintention), das versucht die Suchmaschine mit einer Vielzahl von Datenerhebungen rund um die Nutzung bestmöglich zu verstehen. Die Suchintention zu bestimmen, ist die Königsdisziplin von Google und nur so können relevante Ergebnisse an die User ausgespielt werden. Diese Überlegung ist maßgeblich für die nächsten Schritte in der Keyword-Analyse hin zum Keyword-Mapping.

Keyword-Recherche, Keyword-Analyse, Keyword-Clustering, Keyword-Mapping

Rund um die Suchwortanalyse gibt es sehr viele Begrifflichkeiten, hier ein grober Überblick: Keyword-Recherche: Das Sammeln von Keywords rund um das Thema bzw. rund um die Positionierung der Zielwebsite. Keyword-Analyse: Klassifizierung der Keywords in relevant und irrelevant. Will man es genauer haben, kann man sich die relevanten Keywords noch einmal genauer anschauen und sich die Frage stellen, mit welchen Keywords man Geld verdient (Money-Keywords) und mit welchen Keywords nicht (Info-Keywords). Um seinen Suchmarkt so gut wie möglich abzudecken, optimiert man auf beide Klassifizierungen. Will man es noch genauer haben, schält man die Keywords, mit denen das eigene Unternehmen oder die Marke direkt gesucht wird (Brand-Keywords), noch heraus, um das SEO-Potenzial noch genauer bestimmen zu können. Und will man es ganz genau haben, kann man noch die vergleichenden Suchbegriffe herausklassifizieren. Dazu ein Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen ist Hersteller für Waschmaschinen, dann würde das Keyword „Waschmaschine Vergleich“ als Money-Keyword gewertet werden, weil eine klare Kaufabsicht dahinter vermutet wird. Das mag zwar stimmen, jedoch hat der Hersteller mit seiner Hersteller-Website und seinem Outletstore nicht die Voraussetzung, um die Suchintention zu bedienen. Was erwartet der User bei der Sucheingabe „Waschmaschine Vergleich“? Einen Vergleich verschiedener Herstellermarken. Der Waschmaschinenhersteller müsste also beispielsweise einen Blogbeitrag erstellen, in dem er sich mit dem Wettbewerb vergleicht, tja … Abbildung 1 bietet einen genaueren Überblick über die genannten Klassifizierungen.

Mit dem Keyword-Clustering kommt jetzt die Geschichte mit der Suchintention ins Spiel. Keywords, die die gleiche Suchintention haben, werden zu einem Keyword- oder Themencluster zusammengefasst. Ein Keyword- oder Themencluster steht für eine Suchintention und somit für einen Text (oder generell einen Inhalt, es muss ja nicht immer Text sein), der auf einer URL der Welt zugänglich gemacht wird. Anhand des Keyword-Clusterings kann man also ableiten, wie viele URLs samt Inhalt erstellt oder optimiert werden müssen, um mit ALLEN relevanten Keywords bei den Suchmaschinen gefunden zu werden. Jetzt fehlt noch das Keyword-Mapping: Im Grunde ist das Keyword-Mapping lediglich die Verortung der Keyword-Cluster in der Seitenstruktur. Ein Automobilhersteller würde sagen, es ist die „Hochzeit“ zwischen Keywords und URL. Jedem Keyword-Cluster wird eine URL zugeordnet. Einige URLs gibt es schon, dann wird optimiert oder es gibt für das Keyword-Cluster noch keine URL, dann muss eine (speaking) URL gefunden werden. Das Keyword-Mapping bestimmt, ob beispielsweise ein Text über „Zahnarztangst“ eine Landingpage in der Website-Navigation ist oder ein Blogartikel.

Keyword-Mapping in der Umsetzung am Beispiel Excel

Jede Keyword-Recherche startet für gewöhnlich mit einer Keyword-Mutterliste in Excel. Das ist nichts anderes als ein Data-Mining von Keywords, das heißt, man fasst Keywords aus verschiedenen Tools in einer Liste zusammen. Gängige Quellen sind die Google Search Console, Wettbewerbsanalyse-Tools wie Sistrix, Xovi oder Metrics.tools und vielleicht noch Keyword-Suggest-Tools wie answerthepublic.com oder keywordtool.io. Das Zusammenfügen der Daten ist etwas umständlich und zeitaufwendig, deshalb bietet suchprinzip.tools diese ganzen Recherche-Features in einer Software an. Wie sieht eine fertig aufbereitete Excel-Tabelle aus? Im Grunde werden die gängigsten Spalten wie Keyword, Suchvolumen, Wettbewerb, CPC zusätzlich um die Spalten Klassifizierung und Themencluster erweitert (siehe Abbildung 2).

Aus Gründen der Übersichtlichkeit sollte ein weiteres Tabellenblatt mit einem Verzeichnis der Themencluster angelegt werden, das das kumulierte Suchvolumen (eine Summe aller Suchvolumina der Keywords im betreffenden Themencluster, geht am besten mit der SUMMEWENN-Funktion) und die zugeordnete URL anzeigt (siehe Abbildung 3).

Die Excel-Datei verfügt nun über zwei Tabellenblätter: einmal die Keyword-Mutterliste und die Themenclusterzuordnungstabelle. Wer möchte, kann sich die Themencluster mit dem Excel-Feature Daten -> Gliederung noch passend nach der Website-Struktur gliedern (Abbildung 4).

Keyword-Kannibalisierungen in Excel aufspüren

Die Zuordnung von Themencluster zu URL ist die Basis für das Definieren von Kannibalisierungen. Mit dieser Zuordnung wurde ein Sollzustand geschaffen, mit dem sich der Istzustand abgleichen lässt. Den Istzustand holen wir uns über Ranktracking-Tools wie Wincher.com oder Keywordmonitor.de. Diese Tools zeigen uns, welche Keywords auf welchem Platz bei Google mit welcher URL gelistet sind. Diese Daten müssen in der Keyword-Tabelle ergänzt werden. Das heißt, die Keyword-Mutterliste wächst um weitere vier Spalten: Ranking, Kannibalisierung, URL Ist und URL Soll (siehe Abbildung 5).

Überall dort, wo das Wörtchen „Ja“ in der Spalte Kannibalisierung auftaucht, rankt eine andere URL als die dafür eigens optimierte URL. Mit diesem Anhaltspunkt können die beiden URLs bezüglich des Inhalts verglichen werden. Wurde die Suchintention erfüllt, ist die interne Verlinkung widersprüchlich oder passt schlicht das Keyword nicht in das Cluster?

Wie wird eigentlich richtig geclustert?

Damit die oben gezeigte Methode funktioniert, müssen die Themencluster stimmig sein, das heißt, ein Themencluster sollte nur aus Keywords mit der gleichen Suchintention bestehen. Um die Suchintention zu bestimmen, gibt man das Keyword in die Google-Suche ein und betrachtet die SERP (Search Engine Result Page oder deutsch: Suchergebnisseite) und schaut sich die Ergebnisse an. Warum? Weil sich Google die Frage nach der (exakten) Suchintention immer schon vor dir gestellt hat und weil es eine, wenn nicht DIE, Kernkompetenz dieser Suchmaschine ist. Neben dieser SERP wird in einem anderen Tab eine neue Google-Suche mit einem ähnlichen Keyword ausgelöst, von dem man ausgehen kann, die gleiche Suchintention auszudrücken. Jetzt findet ein Vergleich der Google-Ergebnisse statt. Liefert Google überwiegend die gleichen URLs in beiden SERPs aus, dann kann man davon ausgehen, dass Google diese Keywords als ähnlich ansieht und beide Keywords in das gleiche Themencluster kommen. Beispiel: Steckt hinter den Keywords „Dirndl binden“, „Dirndl Knoten“ und „Dirndl Schleife links“ die gleiche Suchintention (siehe Abbildung 6)?

Die Google-Ergebnisse sprechen eine klare Sprache: Ja! Diese drei Keywords drücken weitestgehend die gleiche Suchintention aus. Somit ist es im Umkehrschluss möglich, für diese drei Keywords mit einer URL gefunden zu werden. Das Ergebnis von Krüger Dirndl liefert dafür sogar den absoluten Beweis. Für das Keyword-Clustering reichen diese Informationen. So lässt sich herausfinden, wie viele URLs benötigt werden, um mit seinem Keyword-Set optimal gefunden zu werden. Diesen Vergleich nennt man SERP-Overlap. Natürlich gibt es dazu eine Reihe von Tools, die diese manuelle Arbeit erledigen, wie zum Beispiel: seo-revolution.com, realseo.tools, thruuu.com oder suchprinzip.tools.

Die Suchintention

Wenn hier von DER Suchintention die Rede ist, dann ist immer die genaue Suchintention hinter einer Sucheingabe gemeint. Ein Beispiel: Hinter dem Keyword „Waschmaschine vergleich“ steht die Suchintention eins. Eine Auflistung von aktuellen, gängigen Waschmaschinen auf dem Markt zu bekommen, ist Suchintention zwei. Die Waschmaschinen anhand von verschiedenen, für einen Kauf relevanten Parametern zu vergleichen (Auflistung Prüfparameter), ist Suchintention drei. Suchintention vier verfolgt den Zweck, eine klare Kaufempfehlung zu bekommen. Das ist der Grund, warum dieses Keyword bei Google eingegeben wird! Wenn nun ein Inhalt mit der Absicht erstellt wird, bei Google gefunden zu werden, müssen diese Informationen bedient werden. Diese Überlegungen sind zum einen wichtig, um Keywords zusammenzufassen. Im nächsten Schritt sind sie zum anderen genauso wichtig, wenn es um die Frage nach dem Inhalt auf der Seite geht. Es ist daher nicht verkehrt, im Tabellenblatt zu den Themenclustern eine weitere Spalte mit der Suchintention einzufügen. In vielen Tools wird ebenfalls die Suchintention, oft Searchintent genannt, in Form von Money und Info oder Do-Know-Go-Buy dargestellt. Das sind wie oben beschrieben Klassifizierungen, also eine Grobeinteilung von Suchintentionen.

Geht man so vor, läuft man nicht Gefahr, redundante Texte oder Inhalte zu erstellen, die sich gegenseitig kannibalisieren. Man tut gut daran, bereits bei der Formulierung der Suchintention auf Trennschärfe zu achten!

Nachhaltige SEO, inhaltliche Trennschärfe und die Schwäche eines SERP-Overlaps

Es lohnt sich, als SEO genau zu verstehen, was die Suchintention hinter dem jeweiligen Keyword ist. Ein Nachteil der SERP-Overlap-Methode besteht darin, eine bestehende Situation als vollkommen zu interpretieren. Bedenke: Eine Suchmaschine generiert aus sich heraus keine Inhalte, eine Suchmaschine wie Google kann „nur“ Inhalte aus dem Index ausspielen. Wenn Google die Suchintention eines Keywords für sich interpretiert hat, wird der Index nach den besten Ergebnissen durchsucht. Nach den besten Ergebnissen! Die besten Ergebnisse müssen nicht gut sein. Klingt komisch, ist aber so. In einem Suchmarkt mit hohem Optimierungsgrad, das heißt, es wurde viel Inhalt zum Thema im Internet erstellt, tut sich eine Suchmaschine leichter, die Suchintention zu bedienen, weil mehr Inhalt zur Verfügung steht und die Suche nach genau treffendem Inhalt wahrscheinlicher ist als in einem Suchmarkt mit niedrigerem Optimierungsgrad. Häufig haben B2C-Suchmärkte höhere Optimierungsgrade als B2B-Suchmärkte. Google-Suchen sind in manchen B2B-Suchmärkten ernüchternder, weil die gewünschten Ergebnisse im Internet schlichtweg nicht existieren. Hier kommt der gute SEO ins Spiel! Nehmen wir dazu das Beispiel mit den drei Dirndl-Keywords aus Abbildung 6. Es mag sein, dass die gleichen Ergebnisse in allen SERPs erscheinen und eine URL für die drei Keywords ranken kann. Betrachtet man aber die jeweils ersten Plätze, wird klar, dass es doch nicht so exakt die gleiche Suchintention ist (siehe Abbildung 7).